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。     

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。     

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。     

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。     

X-37B空天飞行器轻质非烧蚀热防护新技术

X-37B轨道飞行器是世界上第一个具有可重复使用、高超声速飞行、高机动变轨及快速响应能力的空天飞行器。X-37B突破了空天飞行器热防护技术的瓶颈,成功验证了新型的轻质非烧蚀热防护技术。分析了X-37B"全球快速精确打击目标"的特殊功能对热防护系统的需求,提出了X-37B空天飞行器热防护系统的新技术———轻质、非烧蚀,最后探索了X-37B热防护新技术的实施途径。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

浅谈网络中心战

网络中心战是未来战争的主要作战样式,首先依次介绍网络中心战的概念、体系结构、优势,然后通过伊拉克战争实例说明网络中心战的优越性,最后指出网络中心战存在的问题及我军面对军事变革挑战应如何应对。     

基于神经网络的信息融合算法研究及其在入侵检测中的应用

目前,网络入侵技术越来越先进,许多黑客都具备反检测的能力,他们会有针对性地模仿被入侵系统的正常用户行为;或将自己的入侵时间拉长,使敏感操作分布于很长的时间周期中;还可能通过多台主机联手攻破被入侵系统.对于伪装性入侵行为与正常用户行为来说,仅靠一个传感器的报告提供的信息来识别已经相当困难,必须通过多传感器信息融合的方法来提高对入侵的识别率,降低误警率.应用基于神经网络的主观Bayes方法,经实验,效果良好.     

网络系统可靠性近似估算方法的对比研究

在讨论了网络系统可靠性计算难题的基础上,以满足工程实际的精度需要并减少分析计算工作量为目标,对现有的4种近似估算网络系统可靠性的方法进行了分析,指出了各种方法产生误差的原因,定性分析了有关方法为减少误差所采取措施的合理性。针对2种不同复杂程度的典型网络系统,通过数值算例,给出了单元可靠度不同情形下的系统可靠度计算值;与精确算法对比之后,得到了量化的误差.基于对各方法的工作量和误差的综合分析,给出了具有工程指导意义的建议.