网络学习模式识别移动代理因素提取方法研究

从分析网络学习因素的角度出发,提出了利用数据融合理论和使用移动代理技术解决网络学习模式识别的问题。详细分析了网络学习模式中的主要因素,针对网络学习模式识别提出了使用移动代理(MA)进行因素提取的方法。同时运用数据融合技术中分布式缠绕判决模型进行描述,从而使有效地获取网络学习者的学习状态变为可能。也对网络学习因素提取MA的执行环境进行了具体阐述。设计了因素提取MA体系结构,分析了因素提取的执行过程,采用ATP层代理传输协议作为移动代理系统的应用层协议,负责学习模式识别的因素提取。     

多雷达多目标航迹跟踪中FMM神经网络的应用与仿真

提出了一种基于Fuzzy Min-Max (FMM)人工神经网络的多雷达多目标航迹跟踪的方法。仿真应用的实验结果表明,这种方法能够有效地完成多雷达多目标的数据融合,并比较理想地实现了多雷达多目标的航迹相关。     

一种基于DDS的战术信息栅格信息分发方法

战术信息栅格信息分发是实现战术级环境下信息按需共享的核心技术。遵循发布/订阅模型,提出一种基于数据分发服务(DDS)的战术信息栅格信息分发方法,给出了实现框架和应用实例,并进行了性能实验。实验结果表明,该方法具有较好的信息分发处理性能,基本满足战术信息栅格信息分发应用的需求。     

一种有源无源联合定位系统的航迹起始方法

为了解决雷达面临的四大威胁和无源定位系统定位精度偏低及被动工作的问题,多站有源无源联合定位系统正在成为研究热点。航迹起始是该系统对目标进行跟踪的首要问题。在航迹起始过程中,系统需要将有源观测点迹和无源观测点迹进行融合,其本质是异类源数据融合问题。分析了有源无源联合定位系统的航迹起始问题的特点,提出了一种针对有源无源联合定位系统的航迹起始方法。仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪建模与仿真

围绕弹道导弹助推段跟踪问题,分析了助推段反弹道导弹的基本作战过程,建立了弹道导弹助推段动力学模型,分别就单传感器/单弹道导弹和多传感器/多弹道导弹两种情况建立了基于EKF算法的弹道导弹助推段跟踪模型,并通过算例验证了模型和算法的有效性,可为助推段反弹道导弹建模与仿真提供一定的参考。     

基于NTP协议的一种校时实现及相关算法

提出一种基于NTP协议的系统校时实现方法及相关算法,将该算法用于大型电子信息系统中,以外部精确时间源和系统中若干台稳定主机构造NTP服务器群,并用NTP服务器群对系统中其它所有网络主机进行精确校时,得到了毫秒级的校时精度。     

基于数据耕耘的探索性仿真实验框架研究

基于数据耕耘思想,设计了探索性仿真实验框架,并对框架中每个部分进行了简要探讨。基于数据耕耘的探索性仿真实验框架由乒乓式对抗推演预实验、单个仿真想定生成环、仿真想定空间运行环和仿真结果分析环四部分组成,通过将人的经验、智慧与计算机仿真手段相结合,在多次循环的过程中逐渐形成所需的军事决策建议或寻找感兴趣的战争规律。通过构建探索性仿真实验框架,能够将各种定量、定性分析方法整合起来,围绕实验目标实施探索性仿真实验。     

【专题】面向精打产品的红外图像数据采集、治理和应用

面对复杂严酷的战场环境,红外成像精打产品的智能化水平和抗干扰能力是产品生存的重要因素,而图像大数据技术是红外成像精打产品提升技术能力的重要保障。本文结合红外成像精打产品智能化能力提升的需求,提出了面向精打产品的图像数据获取、历史数据及新增数据治理、数据挖掘应用的全过程实用方法,实现了特定目标红外图像数据增补及海量图像数据的高效管理与智能应用;并在图像大数据的支持下,研发了智能信息处理算法性能评价平台和目标检测算法,有效提升了精打产品的智能化水平和实际应用能力。开展基于实际应用需求的图像数据采集、治理和应用技术研究是提升精打产品性能的重要途径,也能够为智能信息处理技术在精打产品上的落地应用提供有力支撑。     

基于XML的数据采集交换系统

从技术需求、系统结构等方面全面介绍了一种基于XML的数据采集交换系统的设计与实现。该系统基于XML技术, 结合迅速发展的信息采集需求, 实现了大范围的数据资源的采集、交换与共享。该系统已成功应用于国家“863”计划项目: 智能化农业信息处理系统———河北示范区建设。     

中继卫星调度问题的CSP模型

中继卫星在地球同步静止轨道上运行,既能直视中、低轨道用户航天器,又能直视地面站,是沟通用户航天器与地面站的桥梁。中继卫星调度问题是一类非常重要的调度问题。基于约束满足理论,通过分析中继卫星调度问题的特点与约束条件,建立了中继卫星调度问题的CSP模型。利用卫星工具箱STK进行模拟仿真,对CSP模型进行了求解。结果表明,所建立的CSP模型是合理的。