基于AHP-Fuzzy的装甲机械化部队综合信息系统评估

考虑到综合信息系统存在大量的模糊信息,很难用精确数学模型描述其内部关系,采用模糊综合评估法对其进行了评估.首先通过对装甲机械化部队综合信息系统的功能需求进行分析,建立了评估指标体系.然后介绍了确定指标权重的AHP法,并建立了对装甲机械化部队综合信息系统进行评估的模糊综合评判模型.最后通过实例对设想中的装甲机械化部队综合信息系统进行了评估,并说明了该模型的可行性.     

人工免疫在军事领域的应用

人工免疫学是继神经网络、进化计算之后新的智能计算研究领域和研究热点.为探讨人工免疫可运用的军事领域,给相关科研工作者提供新方法、新思路,对生物免疫系统的一些概念进行了介绍,简要分析了生物免疫系统中的免疫机制,人工免疫系统基本特征,然后着重分析了该学科在信息系统安全、防御系统设计、目标识别、故障诊断、优化、火力分配等方面中的应用.     

被动传感器融合检测系统的优化分布密度

被动传感器由于采用无源探测,而且制造成本低,体积小,在战场环境中将采用并配置大量的被动传感器来检测目标.不论是主动还是被动式传感器,在实际应用中均存在资源优化配置问题.针对被动传感器的具体应用模型,采取了若干合理近似,得到了在"OR"融合检测条件下,基于最大检测概率的被动传感器优化配置密度计算公式.     

机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统

建立了一种机载多传感器跟踪与融合算法的仿真系统.该仿真系统可以针对仿真场景,传感器组合,传感器参数,跟踪算法参数, 跟踪算法的不同情况来评价跟踪性能,从而为跟踪算法的合理选择,算法参数的优化设计,以及实际系统的研制提供有力支持.     

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。     

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。     

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.     

对空观察哨情报融合

在得到对空观察哨直接观测信息的基础上,对目标可能航向进行二次外推,并利用效用函数综合评估法对目标相关性进行检验,完成对目标信息的融合,解决了观察哨情报数据关联和航迹外推问题.仿真及试验结果表明该方法用于防空观察哨情报融合是可行的,其结果分析的应用能指导观察哨训练和战时观察哨的配置.     

基于多测量融合的粒子滤波跟踪算法

复杂背景下运动目标的可靠跟踪,是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题。提出了一种融合颜色和纹理信息的粒子滤波跟踪算法,在粒子滤波的测量阶段,使用颜色直方图对目标进行颜色描述,用梯度方向向量对目标进行纹理描述。对这两种信息,分别用Bhattacharyya系数和欧几里德距离比较粒子与参考模板的相似性。为解决目标变化和遮挡问题,采用了模板更新策略。实验结果表明该方法是稳健的,能够在复杂的背景下对运动目标进行有效、可靠的跟踪。