装备网络安全靶场架构设计研究

借鉴美国网络空间靶场建设思路,分析国内网络靶场建设基本情况,对靶场框架目标和框架能力进行了描述,分析了涉及靶场建设的5项关键技术,按照统一规划、技术先进性、通用性、可扩展性原则进行结构设计和功能设计,根据靶场实际需求和资源现状,采用云平台和虚拟化技术,对装备网络安全靶场进行分层设计,为满足靶场内场试验与外场试验需求,预留目标模拟和实装接入接口。     

RBF网络用于战车火控系统弹道解算的方法

弹道解算问题对战车火控系统的性能有着直接的影响.传统的弹道解算方法在精度和实时性方面都存在一定的局限性.为了提高解算精度、战车首发命中率和解算的实时性,基于RBF网络的函数逼近及预测能力,将RBF网络用于弹道解算,对传统算法进行优化,得到了新的弹道解算方法.最后对所提方法进行了仿真,发现新方法在解算精度没有降低的条件下,大大提高了弹道解算的实时性.     

空中目标作战任务智能判识方法研究

为从动态、时序变化的战场态势中准确迅速地判识出空中目标的作战任务,运用深度学习理论构建作战任务智能判识模型。在门控循环单元网络的基础上,引入双向传播机制构建多层网络,学习作战任务的时序特征;采用残差机制防止出现由于神经网络层数加深导致模型性能退化问题;运用注意力机制,捕捉相互关联的重要态势特征,将先验知识与多层神经网络的输出相融合,确保在获得时序信息较短时对作战任务判识的准确性。实验表明,该方法可以有效地判识空中目标的作战任务。     

基于复杂网络的城市联合反恐怖行动模型研究

利用复杂网络理论,研究城市反恐怖行动中,军警等多方反恐怖分队作战的协同关系,以G市反恐怖演练为背景,应用树状网络、WS小世界网络和无标度网络分别构建联合反恐怖行动分队间无协同的传统结构模型、仅情报共享的信息融合结构模型、仅突击手协同的火力协同结构模型和情报共享+突击手协同的一体化结构模型,分析城市反恐怖行动模型的静态特性指标和网络化效能系数,对比四种模型的作战效能,为提升城市反恐怖实战中军警联合处置任务能力提供保障。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。     

分层任务网络在UCAV规划中的应用

无人战斗机任务规划对提高它的生存能力、突防能力、作战效能具有重要意义.分层任务网络规划是一个有效的规划方法,HTNP的最大好处在于,搜索受控于细心设计的方法.在某种意义上讲,一个HTN规划器只描述了如何使用操作,给实际使用带来了困难.在HTNP中引入目标协调机制、禁忌表等,将原有"离线"式方法变为"在线"式方法,提高了方法的适应性能.可以根据情况的变化,随时生成新的规划,降低了预先设计方法的数量,从而降低工程实施的难度.     

区域性覆盖的卫星轨道和星座设计

探讨了区域性覆盖卫星星座设计方法.为实现我国区域连续覆盖,对倾斜圆轨道星座,σ星座,椭圆回归轨道星座,极轨卫星星座,赤道轨道星座等设计方案优缺点进行研究,综合比较和仿真分析,赤道轨道星座和倾斜圆轨道星座,是对我国区域连续覆盖的较好方案.     

从网络信息科技的发展看指挥与控制学科的使命

从网络信息科技全局发展的角度论述指挥与控制学科的作用及其在信息时代的重要地位,具体介绍了指挥与控制科学的时代发展对军事、科技、社会影响和面临的挑战,针对我国特点提出了指挥与控制学科建设的若干建议.     

基于BP网络的坦克火力性能评价模型

应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强.