防空兵战场控制能力评价模型

为了理解防空兵战场控制系统,分析影响战场指挥能力的因素,建立防空兵战场控制能力模型.将战场控制能力因素转化为量化指标,建立模型主要包括流程分析、指标体系建立、组织因素量化、权重计算等,运用AHP法、幂指数法建模计算,最终得出评价模型.为防空兵群战场控制能力评价提供了一种科学方法,从而便于实施防空兵群控制水平分析和战场控制资源效能分析.     

海战场移动自组织网络构建设计

面向海战场信息网络建设需求,结合移动自组织网络无中心、组网灵活,抗毁性强等特点,从移动自组织网络体系结构设计入手,研究海上移动自组织网络的组网技术,并提出一种适用于海战场信息网络动态组网的构建方法。     

基于模糊综合评判的战场目标价值研究

现代战场目标繁多,从价值分析角度出发,建立了基于模糊综合评判的战场目标价值评估模型,并结合实例说明了该方法的具体应用,为指挥员和决策机关制定正确的策略提供了科学的依据.     

模糊综合评判的目标战场价值

选择目标主要考虑目标的战场价值,目标价值决定于目标属性,采用模糊综合评判方法可以量化目标属性,并最终得出目标价值大小。由此,从理论上分析了目标战场价值的模糊综合评判过程,建立了单目标战场价值评判指标体系,提出了目标实际战场价值的模糊综合评判方法,得到了目标战场价值的量值,为指挥员目标选择提供决策依据。     

数字化稳定跟踪系统软件设计

概述了数字化稳定跟踪系统的几个关键问题,通过理论分析与试验验证,提出了实现高性能数字化稳定跟踪系统的思路及方法     

两栖装甲装备战场损伤仿真模型

现代战争,随着各种高技术武器装备,特别是精确制导武器的广泛应用,战场上装备的损伤概率会越来越大;损伤的后果将越来越严重,使战时的保障问题变得更加突出,且难以把握.从分析两栖装甲装备在未来作战中的损伤机理入手,在缺乏大量实际战损数据的情况下,通过建立装备战场损伤仿真模型,为战时装备保障方案的制定,提供科学有效的辅助决策依据.     

【专题】复杂陆战场环境下的智能感知理论现状与发展

近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。     

基于HLA的信息化陆战场多传感器仿真系统研究

多传感器是实现未来信息化陆战场“网络中心战”概念的一组必要的装备系统。着眼于为信息化陆战场信息采集与信息融合等方面项目先期概念技术演示提供仿真平台,提出了多传感器系统模型,重点研究了基于HLA的信息化陆战场多传感器仿真系统的总体框架及其设计,为该仿真系统的建立和仿真实施提供了技术支持。     

虚拟现实技术在军事领域的应用及对未来战争的影响

虚拟现实是一种全新的人—机交互环境,它为人类提供了一种全新的认识世界、改造世界的手段。介绍了虚拟现实的基本概念、特性、分类、构成、虚拟现实技术在军事领域的应用及虚拟现实在未来战争中的影响。     

基于信息熵和TOPSIS法的装备战场抢修排序决策模型

成功的战场抢修是战斗力的“倍增器”,而及时有效的战损装备抢修排序决策是成功实施战场抢修的前提．在确定战场抢修基本原则基础上,分析了影响战损装备战场抢修排序的因素,通过目标属性本身输出的信息熵客观地确定属性权重,并结合TOPSIS法构建了装备战场抢修排序决策模型,最后通过实例对该模型的有效性和实用性进行验证．实例表明：该模型能够有效地解决战场抢修中多个战损装备的排序问题,是战损装备战场抢修分析及排序决策的一种有效工具．