雷达网信息传输能力评估算法动态仿真

基于对连通概率、时效性函数、误信率的具体界定,对雷达网的信息传输能力进行了系统的研究。提出了一种具有良好操作性的定量评估方法,并对传输时延动态估计算法进行了仿真。     

舰载超视距指控系统分析

论述了舰载超视距指控系统的组成及作战流程,分析了舰载超视距指控系统的目的定位、目标识别、作战指挥及中继制导等几个基本问题。     

协同空战指挥控制系统智能体模型研究

建立了由多个智能体(Multi-AgentSystem)组成的多机协同空战指挥控制系统的总体结构模型及基于信念、期望、意图(BDI)结构的单个智能体的结构模型,并针对多机协同空战指挥控制的特点,对基于BDI框架的智能体结构、智能体的内部行为、触发事件和结合作战效能的BDI解释器等形式化建模问题进行了研究。最后,指出需完成的后续工作以及相关技术问题。     

基于纠缠交换的量子安全通信协议

基于纠缠交换和Einstein-Podolsky-Rosen纠缠对,提出一种量子安全直接通信协议和一种多方量子秘密共享协议。量子安全直接通信协议利用光子分组传输方法,与现有协议不同的是通信方可以直接将秘密消息编码为四个Bell态之一,从而不需要在保证量子信道的安全之后再对秘密消息编码。在多方量子秘密共享协议中,通信方以一定的概率选择检测模式和编码模式。协议的实现只需要Einstein-Podolsky-Rosen对而不需要制备多粒子纠缠态。与已有的协议相比较,该协议不需要局域幺正操作,协议的效率得到了显著提高。两个协议的安全性均等同于BBM92协议的安全性。     

发动机传感器数据证实的贝叶斯信度网络方法

针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。     

科学计算可视化在水下可视化战场建设中的应用

科学计算可视化作为一门新兴应用科学,为水下可视化战场建设提供了一种新的表达手段。首先介绍了科学计算可视化的基本概念,然后通过对其在水下战场建设领域的应用举例,展现了科学计算可视化在该领域的应用前景及其对潜艇战术发展的巨大推动作用。     

海上游击战的信息作战机理分析

科学地研究游击战的获胜机理是军事学领域尚未解决的核心问题之一。运用信息作战原理,在海上游击战环境中,通过潜艇与航母战斗群反潜直升机的对抗来分析海上游击战的信息作战原理,研究表明:航母受到攻击的威胁通常为潜艇的1.5到5倍,只要发挥潜艇的信息与火力的联合作战优势来削弱航空母舰战斗群的反潜信息与火力的联合作战优势,仅单艘潜艇就可对航空母舰造成重创。信息作战原理不仅揭示了游击战环境中各种小概率事件及随机因素的影响机理,而且也可用作为对游击战指挥控制原理进行研究的理论基础及方法。     

基于本体的战场信息集成研究

针对战场空间内不同类型信息一体化问题,提出了基于本体的多信息集成方法。首次提出了在生存信息和计划信息的基础上用本体来描述信息的集成方法,通过多个本体之间的映射来实现多类不同信息之间的信息集成,为进一步研究一体化指挥控制系统提出了一种有意义的方法。     

远程监控在靶场指挥显示系统中应用探讨

靶场指挥显示系统具有结构复杂、地域分散的特点,维护难度大。通过对靶场指挥显示系统使用和维护现状的研究,引入远程监控的思想,采用C/S网络结构的远程控制技术,在现有指挥显示系统中增加远程监控功能,对分布式的指挥显示系统进行集中管理,提高了指挥显示系统软件的可靠性和维护性,在试验任务中取得了较好的效果。     

A sequential partial information bomber-defender shooting problem

A bomber carrying homogenous weapons sequentially engages ground targets capable of retaliation. Upon reaching a target, the bomber may fire a weapon at it. If the target survives the direct fire, it can either return fire or choose to hold fire (play dead). If the former occurs, the bomber is immediately made aware that the target is alive. If no return fire is seen, the true status of the target is unknown to the bomber. After the current engagement, the bomber, if still alive, can either re-engage the same target or move on to the next target in the sequence. The bomber seeks to maximize the expected cumulative damage it can inflict on the targets. We solve the perfect and partial information problems, where a target always fires back and sometimes fires back respectively using stochastic dynamic programming. The perfect information scenario yields an appealing threshold based bombing policy. Indeed, the marginal future reward is the threshold at which the control policy switches and furthermore, the threshold is monotonic decreasing with the number of weapons left with the bomber and monotonic nondecreasing with the number of targets left in the mission. For the partial information scenario, we show via a counterexample that the marginal future reward is not the threshold at which the control switches. In light of the negative result, we provide an appealing threshold based heuristic instead. Finally, we address the partial information game, where the target can choose to fire back and establish the Nash equilibrium strategies for a representative two target scenario.