信息综合

内蒙古阿鲁科尔沁旗人武部组织300多名民兵,一个月内共造林7.5万亩,同时还组织民兵执勤小分队在治理项目区内实施禁牧,受到当地政府和群众的广泛赞誉。(刘跃民)内蒙古阿鲁科尔沁旗人武部组织多支民兵专业应急分队,完善了应急预案,配备了应急物资和装备器材,确保紧急情况时能够收得拢、拉得出、用得上、起作用。(刘跃民)山西某预备役团在增强班子凝聚力和创造力方面下功夫,通过抓学风、抓制度、抓作风,深入基层搞调研,     

航空反潜网络化体系作战效能

为评估航空反潜网络化体系对作战效能的影响,从信息域和认知域角度对其进行了探索性分析.首先给出了网络化体系信息域和认知域的决策质量转换过程,并提出了3个评估指标:完整性、准确性和时效性;在分别对信息域的探测器子域、数据融合子域和通信网络子域以及认知域的决策子域和通信网络子域的完整性、准确性和时效性指标进行了分析后,最后得...     

信息价值的战场网络战攻击威胁评估方法

通过构建信息价值综合评估模型,对C4ISR网络信息价值程度进行定量评估.然后对战场网络战攻击行为进行分析,将其攻击威胁量化到信息价值评估模型,通过被攻击网络信息价值的变化来衡量网络战攻击的威胁程度,从而提供了一种网络战攻击威胁的评估方法.     

信息综合

延庆县人武部针对当前民兵政治教育存在的人员难集中、活动难开展、效果难落实等问题,区别不同类型民兵特点,提高教育针对性,取得良好     

网络信息体系弹性影响因素重要性评估方法

针对网络信息体系弹性影响因素重要性评估问题,提出了一种基于熵理论的群决策方法.在分析网络信息体系弹性作用过程的基础上,提炼了网络信息体系弹性影响因素;由熵权以及个体决策结果和群决策结果的偏差量,定义了专家的客观权重;提出了一种基于偏离度的权重调整算法,设计了网络信息体系弹性影响因素重要度等级映射方法,通过算例仿真验证了该评估方法的有效性和可行性.     

空中进攻作战天基信息"云"支援体系建设研究

天基信息支援下的空中进攻作战对于夺取战场控制权、改变战争局面发挥着不可估量的作用.随着作战领域不断融合和人工智能、云计算、大数据等技术在军事领域的深入渗透应用,现代空中进攻作战展现出不同以往的样式与特征.基于新特征下的空中进攻作战对天基信息支援的作战需求设计了天基信息"云"支援体系,分析了空中进攻作战中天基信息支援技术体系支持,对人工智能、大数据等新技术在天基信息支援体系建设中的应用和未来空中战场发展方向进行了展望.     

天基预警下反导作战能力评估指标体系研究

要实现对反导作战能力的有效评估,必须建立科学合理的评估指标体系.回顾了天基预警下反导作战的典型场景和鲜明特点,强调了评估指标的建立原则.建立了反导作战能力评估指标体系,其中,一级指标由天基预警能力、跟踪测量能力、指挥控制与作战管理能力和火力拦截能力组成.根据作战要素分解,实现了多级指标扩展.指标体系中既有系统效能的静态指标,也包含作战效能方面的动态指标,可用于反导作战的时效性评估.从建立评估模板的角度探讨了指标体系的运用方法.相关结论可为反导作战能力的有效评估提供有益参考.     

航天应用载荷的高精度时间同步与共用信息分发

应用载荷直接获取航天器平台的时间和公共测量信息,并不能完全满足载荷的高精度时间基准和共用信息使用需求。一些功能载荷具备向外输出高精度时间和状态测量信息的能力,但硬件接口资源有限。将功能载荷作为FC-AE-1553光纤网络的一个节点,在FC-AE-1553光纤网络中叠加IEEE 1588v2时间同步协议,功能载荷的高精度时钟源能同步给有需求的其他载荷。并在时间同步的前提下,将功能载荷的测量数据如定位数据、姿态数据和轨道数据等共用信息同步发送至网络上的其他载荷节点。通过时间同步与同步发送机制,解决了各载荷对高精度时间和共用信息的需求,弥补了专用信息硬件接口资源的不足。结果表明,与直接利用航天器平台的信息源相比较,当时钟源和共用信息来自功能载荷时,FC-AE-1553网络时间同步之后的时间基准精度和共用信息利用性能高出3个数量级,载荷获取的UTC时间精度达到百纳     

信息知识库中的数据可用性恢复策略

信息知识库在工业生产中能够提高生产效率、降低资源消耗,但数据失效频率高。针对多节点失效重构的纠删码策略较少,且未充分考虑失效数据重构时各参与节点间的链路关系,导致重构效率较低。针对信息知识库数据失效,提出一种新的重构策略。根据节点的数据处理能力,选取数据处理能力最高的新生节点为路由节点;依据路由节点与候选供应节点及剩余空闲节点的链路带宽,确定供应节点及新生节点,从而构建数据重构网络拓扑,提高失效数据重构效率。实验结果证实,与传统纠删码策略性能比较,该方法有较短的重构时间和较高的重构成功率。     

基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑.