网络中心战概念及其体系结构模型

介绍了美、英、澳等军事大国在网络中心战领域的研究状况,阐释了制信息权的概念,给出了网络中心战的定义.分析了美军在<2020年联合构想>中确认的核心作战概念,详细阐述了网络中心作战的顶层概念框架及顶层概念到第二层的映射关系.介绍了网格技术,提出了网络中心战网格模型的立体结构和平面结构,最后总结了对这一领域研究的重要意义.     

网络中心战中的协作及其量化模型研究

协作是网络中心战的原则之一.协作的概念及其量化模型是目前网络中心战研究中的一个热点.在详细解释了信息时代中协作的概念基础上,分析研究了协作的维以及网络中心战中的信息域和认知域的协作,指出协作既有利也有弊.进而,将协作的影响简化为协作对完成作战任务的时间上的影响.利用信息熵量化了协作带来的"正影响",利用Logistic方程量化了协作带来的"负影响",综合这两种影响给出了简化的协作量化模型.最后指出了该模型适用于量化诸如防空作战中的协作等时间关键的协作.     

基于用户相关反馈的排序学习算法研究

在信息检索中,系统需要根据用户查询将文档按照相似度大小进行排序,吸引了众多信息检索和机器学习领域研究者的眼球,并形成了诸多排序算法模型。然而并未考虑到查询短语与文档构成的特征对与用户相关反馈之间存在的同质性。在机器学习算法基础上,通过提取训练样本的主要特征进行有效聚类,并结合用户的相关反馈获取各个类中相关度判断的置信值,形成相似度判定模型,应用该模型来对测试样本进行相关度排序。算法对LETOR数据集进行了测试,实验表明,信息检索性能指标比其他排序算法有了进一步提高,并且无需复杂的数据预处理工作和手动设定算法参数。     

一种新的Kronecker扩频码在盲多用户检测中的应用

当直接序列(DS-CDMA)系统中的多址干扰非常强时,自适应的盲多用户检测的性能将会严重下降.为了解决这一问题,一般的做法是增加系统的扩频增益,但是其取得的效果是有限的.本文将一种新的克罗内克(Kronecker)扩频序列应用到盲多用户检测中,该序列通过普通的扩频序列对自身作Kronecker乘积而生成.理论分析和仿真...     

信息时代学术编辑素养问题探讨

信息时代呼唤高素质的编辑人才,学术编辑应该不断提高信息素养、学术素养及规范化素养。     

JTIDS系统扩频码的优选及扩频图案的设计

首先介绍了联合战术信息分发系统(JTIDS)的一般概念,进而针对它的抗干扰措施———直接序列扩频的扩频码的优选及扩频图案的设计,提出了合适的算法,并用C语言在微机上仿真实现。实验结果证明优选的码字质量高,生成速度快,此方面的仿真实现逼近JTIDS,有利于对JTIDS进行深入研究,从而对它实施有效干扰。     

一种雷达类型识别方法

针对目前雷达辐射源识别中存在的,对于数据库中未存储的雷达类型识别能力较差的情况,提出了一个雷达辐射源识别系统,在系统中将雷达的识别分为已知雷达识别和未知雷达识别两个部分分别进行,并给出了系统各个组成部分的实现原理。试验证明,本系统对于未知的雷达类型有着较强的识别能力。     

对几种预警探测方式问题研究

随着高科技武器装备在战争中的使用,预警探测问题也越来越重要,如何更好地运用预警探测装备已经成为预警探测能力的“瓶颈”。结合实际,对几种装备的预警探测问题进行了分析,研究了舰载直升机、雷达哨舰及侦察机等预警探测设备的战术运用,最后给出了这几种预警探测装备的合理战术运用方法。     

基于神经网络和功率谱的水中目标信号检测方法

将功率谱和神经网络相结合,应用于高海况、低信噪比条件下,水中目标信号的特征提取中.文中首先对信号进行功率谱估计,利用目标信号功率主要集中在低频部分的特点,提取低频信号的能量作为特征,然后利用人工神经网络对目标信号进行检测.利用不同浪级情况下海洋水压场的仿真信号数据,对某型目标舰船的水压信号进行了检测计算,验证了该方法的有效性,尤其是达到了在高海况、低信噪比条件下,对目标信号检测率比较高、虚警率比较低的效果.     

基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估

采用ANN(人工神经网络)方法对高炮火力单元射击有利度进行评估是一种新的尝试。在对各影响因素进行分析与量化处理的基础上,建立了基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估网络模型,并提供了网络的解算方法。通过某型高炮对不同目标射击的已知有利度评估值对网络进行的训练,确定了网络的各权值,并使学习误差达到了预先规定的标准,实现了对该型高炮对空射击有利度的评估。