军事通信网节点重要度评估方法

针对军事通信网的应用环境和业务流传输的特殊性,考虑节点类型以及节点之间的相互关系,将节点按功能分为侦察节点、处理节点、指控节点、行动节点、传输节点五类节点。根据军事通信网信息流传输的特点,改进了传统的网络介数基本概念,定义了符合军事通信网特征的节点和链路重要度的新指标。最后,通过实例对军事通信网的节点重要度进行仿真计算,画出了所有节点重要度柱状分布图。     

基于案例决策理论的仿真任务共同体服务选择算法

资源分配优化是面向服务（ SOA）的大型多用途仿真系统的关键问题,而含有不确定状态或效果的服务选择是资源分配优化中的一个难点。针对以上问题,提出了构建仿真任务共同体的方法,基于案例的决策理论（ CBDT）的思想,设计了一种不确定型仿真任务共同体服务选择算法（ CBDSSA）。算法通过服务选择案例相似度的层次化运算,生成相似历史案例集,计算得到相似历史案例的方案效用值,最终评估出目标服务选择方案综合效用值并排序备选。算例验证表明,算法约束条件少,层次结构分明,运算结果直观,为仿真任务共同体服务选择问题提供了一种新的思路和实践手段,对大型多用途仿真系统资源分配优化研究具有一定的参考价值。     

基于改进蜂群算法的非均匀阵列综合

针对蜂群算法易陷入局部极值的缺陷,提出一种改进蜂群算法实现非均匀阵列综合。首先,通过引入概率选择机制,以概率因子控制蜂群算法对精英蜂的选择,从而改善蜂群算法的全局优化性能;然后,采用改进蜂群算法优化阵元间距降低最大峰值旁瓣电平并抑制干扰;最后,仿真实验表明该改进算法在非均匀阵列综合中的有效性和稳健性。研究成果可为非均匀阵列综合提供一种新的途径。     

适用于捷联惯性/星光组合导航的导航星表构建方法

构建满足完备性、精简性和查询快速性的导航星表是实现捷联惯性/星光组合导航系统的重要前提和保证。为了达到这一目标,本文选取天文学中的Tycho-2星表作为导航星表的初始星表,它与TRC星表相比具有明显的优势,在实践运用过程中更加完备。在Tycho-2星表基础上,对球矩形分区方法进行了改进,包括明确了分区及子分区的划分方法,提出了备选导航星的选择策略。实验结果表明,采用改进型球矩形分区方法的备选导航星数量最多只占赤纬带法导航星的19.39%,仅占全天遍历法导航星的3.12%。因此,改进型球矩形分区方法更加精准,查询更快捷,更适用于SINS/CNS组合导航系统。     

一种能量均衡的战场无线传感器网络路由协议算法

针对战场无线传感器网络中节点能量消耗不均衡以及节点剩余能量问题,提出了一种基于能量均衡的战场无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法,该算法主要是对传感器网络中的簇群内节点的剩余能量,以及其传输数据的链路长度这两个方面的权重问题进行了改进,使传感器网络的能量消耗趋于平衡,通过MATLAB平台对改进后的EBLRP协议与LEACH协议进行了模拟仿真,结果表明,新的路由协议能够使网络的生命周期延长13%左右,并且使节点的能量消耗情况有所缓解。     

运用和谐思维开展思想政治工作

存在决定思维,人类总是根据不同的社会环境和人物选择相应的思维方式。党的十六届四中全会提出了构建社会主义和谐社会的战略任务。十七大报告进一步指出：“和谐社会要靠全社会共同建设。我们要紧紧依靠人民,调动一切积极因素,努力形成社会和谐人人有责、和谐社会人人共享的生动局面。”这就要求我们从当前的社会环境和任务出发,选择与构建和谐社会要求相适应的和谐思维,作为开展思想政治工作的主流思维方式。构建和谐社会是一项庞大的社会系统32程,对思想政治工作提出了新的更高的要求。     

美军工资一览

美国《基督教科学箴言报）去．年发表文章说,美国以每人3000美元的“招兵费”吸引了众多去伊拉克的应征者．利用各种奖励措施实现2008年的基本征兵和廷长服役目标,如奖金、教育津贴和基地选择等。     

高新技术在警卫工作中的应用研究

警卫部队必须不断增加工作中的科技含量,实现技术装备现代化,向高新技术要战斗力,才能更好地适应当前不断发展变化的警卫形势,出色地完成警卫任务.主要阐述了高新技术在警卫工作中应用的重要性、具体内容和应树立的几个观念.     

狙击手必备的七大素质

狙击手之解读:"战场上的幽灵"、"冷面杀手"、"白色死神"等等听起来令人毛骨悚然的形容词都是用来形容狙击手的,他们的存在会在一场战役中起到至关重要的作用,有时甚至会决定一场战役的成败与否,那么一个狙击手除了有好的枪法,还应该具备哪些素质呢?     

基于马尔科夫决策的目标选择策略

目标选择是军事计划的关键要素之一。基于马尔科夫决策方法,解决具有复杂目标间关联的多阶段目标选择问题。使用与或树描述目标体系各层状态间的影响关联,并以目标体系整体失效为求解目的,建立了基于离散时间MDP的多阶段打击目标选择模型。在LRTDP算法基础上提出一种启发式方法,通过判断从当前目标体系状态到达体系失效状态的演化过程中的可能资源消耗和失败概率,来提供对当前状态的评估值,该方法能有效排除问题搜索空间中不能到达体系失效目的的中间状态,压缩了由于目标间复杂关联而增长的巨大状态空间。用实验验证了该方法有效性,实验结果表明,该方法直观实用,对目标间具有复杂关联关系的目标打击决策有一定参考价值。