网络中心环境下的军事通信超网络结构模型

网络中心环境下的军事通信网络是一个多重边异构的人工功能网络。为了分析、设计和构建网络中心环境下的军事通信网络,通过扩展、综合Jeff的作战网络模型和Hans的网络兵力参考模型,提出了一种能够清晰描述网络节点功能和链路传输类型的军事通信超网络结构模型,给出了模型的数学描述,并说明基于它可将军事通信网络分解为多个具有军事特征的功能子网或专业通信网。最后通过分析某联合作战部队通信的超网络结构特征,验证了模型的有效性。     

基于启发式算法的复杂军事网络路径优化

使用一种启发式算法,使得复杂网络中最大介数最小化,可以达到接近最优化的路径,以改善复杂网络的信息容量。针对海上编队作战系统复杂网络的平均介数、最大介数与网络大小、迭代次数、介数分布情况的仿真发现,复杂网络容量超出比对文献中理论预测的最大值,这对于解决复杂军事网络的拥塞,提高复杂军事网络容量和作战效能重大意义。     

基于L-M算法改进BP网络的信息对抗能力评估

在未来密集和复杂的电磁环境中,快速、客观地评估敌我双方的信息对抗能力具有重要的意义。目前通常采用的人工打分方法具有一定的主观性,且周期较长,难于满足战场瞬息万变的需求。提出了一种基于L evenberg-M arquardt算法改进的BP神经网络信息对抗能力评估方法,以某组信息对抗数据为训练数据,对改进BP神经网络进行训练,并进行了验证性的仿真试验。仿真结果表明:改进BP神经网络能客观有效地评估信息对抗能力,较大程度地提高了神经网络的收敛速度、缩短了评估时间。     

UML的海上编队雷达情报网作战视图描述

海上编队雷达情报网由于缺乏可以参照执行的标准,不能有效地实现系统的综合集成。体系结构设计是一种重要的系统顶层设计方法,是保证系统之间可集成可互操作的关健。美国国防部体系结构框架(DoDAF)适用于各种复杂系统的设计,已成为行业的建模规范。作战视图(OV)是进行系统顶层设计的体系结构技术中的重要组成部分,参考DoDAF2.0版的作战视图产品,采用统一建模语言(UML),对海上编队雷达情报网的作战视图进行了描述。     

无约束自由体有限元分析中的准静态法

在对某水下无约束航行体进行有限元静力分析的时候,由于无法限定结构的自由度而使刚度矩阵奇异,从而导致求解失败。为了解决这一问题,采用强迫约束法和准静态法(惯性释放)对此航行体进行了有限元静力对比计算,结果表明:用强迫约束法对水下航行体进行静力分析时,在施加强迫约束的部位出现了严重的应力集中现象,应力最大值为1.25×106Pa,应力集中使得整个结构的应力分布与实验数据相差较大,可认为计算结果错误;采用惯性释放法对其进行静力分析时,应力最大值为3.27×105Pa,整个结构的应力分布合理,与实验数据一致,计算结果正确。     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的算法

针对粒子群算法易陷入局部极小的缺陷,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将改进后的算法应用到RBF神经网络核函数参数的选取中。依照文中提出的编码方式、迭代公式和适应度函数,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真表明,基于改进粒子群算法优化的RBF神经网络不仅收敛速度快,且误差精度高。     

无线传感器网络中多传感器动态自适应调度算法

无线传感器网络中,目标跟踪往往通过节点之间的协作完成。在无迹变换卡尔曼滤波基础上,提出一种多传感器动态自适应调度算法进行目标跟踪。该方法根据预测跟踪精度来确定采样间隔,然后基于特定的检测概率,为下一时刻选择一组传感器,形成一个临时工作组,并指定某一个传感器作为中心节点进行数据融合。仿真结果证明了该算法能有效提高跟踪精度和可靠性。     

雷达网威力范围可视化方法研究

以雷达网威力范围的可视化为研究对象,提出了网格分割筛选算法,并给出了仿真实例,较好地实现了威力范围的二维可视化。还探讨了雷达网威力范围的三维可视化方法,并给出了较好的解决思路。     

基于主成分分析和神经网络的目标识别

采用主成分分析法将多项识别属性进行综合聚集,减少关联属性对识别的干扰,达到属性约简的目的。利用神经网络进行目标识别,通过优化训练策略,可以提高网络的收敛速度和泛化能力。主成分分析法与神经网络结合既能高效识别已知样本,又能对未知样本具有很强的自学与适应能力,从而有效地对海战场目标进行识别。通过对比仿真,证明了算法的有效性。     

噪声干扰下雷达目标检测概率计算模型研究

针对雷达自身性能和干扰因素对雷达目标检测概率的影响,分析了噪声干扰情况下检测概率同干扰机有效功率、干扰机位置之间的关系,联合雷达的最大作用距离、工作频率等性能参数,得到了噪声干扰情况下雷达检测概率的表达式。并运用秩K法则,得到了噪声干扰下雷达网综合检测概率的表达式,解决了噪声干扰下雷达网检测概率的确定问题。仿真结果验证了模型和方法的有效性。