基于特征的态势信息及需求关联性模型研究

介绍了信息栅格体制下作战信息按需分发机制,分析了战场态势信息的内容特征,提出了基于信息特征的态势信息域及信息需求集的建模方法,提出了基于加权欧氏距离的态势信息需求关联性模型,模型计算简单迅速,便于计算机实现,对信息栅格体制下的信息分发管理研究具有一定的理论和实践意义。     

栅格数据处理中邻域型算法的并行优化方法

随着并行计算的成熟,众多数据密集型的栅格处理算法亟需利用并行计算来缩减执行时间.针对其中一类邻域型算法,构建了用于估计是时间代价的串行/并行时域模型,分析了各个组成的代价影响因素,提出了降低数据I/O代价的并行I/O方法和降低数据通信代价的光圈预测方法.实验证明,所提的两个优化方法可以使邻域型栅格处理算法的并行程序更加充分地利用并行计算资源,进而在一般并行化的基础上进一步提升其并行性能.     

基于MGIS的电磁特性栅格化工具软件的设计与实现

基于雷达系统仿真中对战场环境电磁特性数字仿真的需求,提出了基于军事地理信息系统(MGIS)的战场环境电磁特性栅格化工具的设计方法,并在此基础上给出了工具软件的体系结构,解决了区域划分、栅格宽度选取及栅格数据描述关键技术。该工具经实际应用,较好地满足电磁特性仿真的需求。     

解读全球信息栅格

全球范围内,当今以信息技术为核心的高新技术的发展,极大地改变了人们的生产、生活方式和国际经济、政治关系,也有力地促进了世界新军事变革的发展,使得人类战争模式正由机械化向信息化转变。美军正在大力推进的军事变革——或称“国防部转型”,被军事学术界公认为代表了当今世界新军事变革的最高水平和发展趋势。有人说,这一变革的核心内容就是“网络中心战”,这是非常正确的。但是,真正确保“网络中心战”得以实现的却主要是“全球信息栅格”,这种技术被军事家称之为“网络中心战”的“大脑”。一、全球信息栅格(GIG)的概念及其产生背景…     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题,采用栅格化方法建立海洋环境模型,为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标,提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法,利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径,算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失,但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题,是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。     

基于摆动式单线激光雷达的障碍物检测算法

基于无急回摆动机构,实现了单线激光雷达对周围区域环境的实时感知与建图。为了准确地检测障碍物,在讨论了摆动机构的安装标定及扫描帧与角度编码器对准方法的基础上,采用了一种生成可通行性代价地图(costmap)的算法。该算法以2-D栅格模型方式,通过综合高程信息、测量值个数、扫描帧个数和测量时间等信息,得到各栅格单元的代价值,生成一张关于环境可通行性代价地图。实车验证结果表明:基于该算法得到的地图能够较好地描述环境的可通行性,实现了对环境的实时感知。     

美军全球信息栅格及其子网近期发展概析

文章介绍美军全球信息栅格(GIG)及其三个子网——空军指挥控制星座网、海军部队网和陆军陆战网的近期发展情况,并对其发展特点与发展趋势进行了分析.     

栅格化网络态势感知能力评估模型

摘 要：针对栅格化信息基础网络态势感知问题,构建了态势感知能力评估模型。首先结合信息化战争的特点,分析了栅格化信息基础网络的态势感知能力构成。然后分别从信息域和认知域建立了态势感知能力评估模型。在信息域,从信息质量的完备性、准确性和时效性三个方面作为信息能力的度量指标;在认知域,结合信息域量化模型,建立Logistic态势感知方程,描述态势感知质量随时间的变化情况。仿真结果能够体现完备性、准确性和时效性对提高态势感知质量的促进作用,验证了模型的合理性。     

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。