作战视图的陆战平台电子信息系统作战需求分析

作战体系结构方法是获取作战需求的有效途径;介绍了体系结构的适用原则、作战视图的研究内容及逻辑关系,运用指挥关系模型、作战活动模型、逻辑数据模型、作战活动顺序与时间模型、作战节点连接能力模型、作战信息交换矩阵对指挥关系、作战活动、作战节点连接能力和作战信息交换进行分析,获得陆战平台电子信息系统的作战需求,为陆战平台电子信息系统作战需求分析提供了一种新的方法。     

基于Bayes方法的射击密集度评估

以某远程武器射击密集度鉴定问题为对象,研究了运用Bayes 理论从仿真试验数据中提取有用信息,从而实现在少量试验样本情况下有效完成射击密集度试验鉴定任务的方法.将最大熵法应用于射击密集度估计,介绍了运用自助(Bootstrap)法从仿真试验结果中获取验前信息的基本思想和一般方法,以及在获得验前信息后结合现场试验样本进行射击密集度鉴定的方法.     

军事物流单证的信息服务研究

物流单证是物流系统之间数据交换的载体,是实现物流业务流程无缝衔接的条件。文章介绍了物流单证结构,研究了军事物流单证的信息交换过程,建立了军事物流单证的信息交换架构,探讨了军事物流单证信息查询和业务状态信息跟踪服务。     

海战中信息支援的影响分析

进入信息时代,信息成为作战取胜的第一要素,信息的作用与运行流程的掌握也就成为现代作战分析与决策的重要任务。以信息在作战应用中的特点进行分类为基础,建立了新的作战信息指标体系;想定了具体的典型海战对抗模式,通过构建基于信息支援的兰彻斯特方程模型,经作战仿真模拟,定量描述了在现代海战中信息支援能力的增强对作战能力的提升的显著程度;信息支援能力的提高使敌方损耗呈指数曲线上升。     

军事数据融合概念方法研究

现代战争中,要保持信息优势,必须建立适合新环境的指挥控制信息系统。但是信息超载,信息的不完整和不确定等情况对信息系统的设计提出了新的挑战。结合当前信息融合框架和实践的经验,提出了数据建模和管理的五维结构:空间(x,y,z),时间(t)和可能的世界(w),基于系统的目标和准确的需求分析,提出了一个军事信息系统设计的框架。用数据分析、数据融合方法和推理技术来完成数据的获取和资源的管理,提出增加具有优化能力的智能组件实现系统的学习能力,提高系统的性能。     

基于KALMAN滤波的两种多传感器观测融合方法

目前有两种基于K a lm an滤波的多传感器观测融合方法,方法1是将观测向量的维数增加,获得扩展观测向量。方法2是在最小均方误差准则下,对不同传感器间的观测向量进行加权运算,获得与单个传感器相同维数的观测向量。通过对滤波器的状态估计误差协方差的分析和相关数学表达式,给出了两种方法的对比。仿真结果表明,当两个传感器的观测矩阵相同时,两种方法在功能上等价,但方法2的运算复杂度低。当两个传感器的观测矩阵的维数相同,但其值不相等时,方法1优于方法2。当两个传感器的观测矩阵的维数不同时,只能用方法1,而方法2失效。     

基因短序列模式分析及其在5'剪接位点识别中的应用

短序列模式分析是基因序列分析的一个重要组成部分,在进行生物信号识别的时候,一般都会利用到短序列模式的信息。通常短序列模式的数目很多,如果每个都应用到生物信号识别中,会产生大量的参数,而且无法体现信号的主要特征。为了找出在识别信号位点中起关键作用的短序列模式,以信息增益作为评价依据,按照逐步选择的策略,将模式进行排队。根据排队结果,选取信息增益突出的短序列模式作为识别生物信号的关键依据,这样可以用较少的模式得到较好的结果。结合选取的短序列模式,用最大熵模型作为信号序列真实分布的估计,从而对给定序列进行识别。最后将这个方法用于5’剪接位点的识别,得到了满意的结果。     

信息化条件下战斗SD对抗模型构建研究

信息向战术层面的渗透,从本质上改变了决定战斗胜负的关键因素.在分析信息化条件下战斗特点的基础上,采用系统动力学的方法和思想,提出并构建了信息化条件下战斗SD对抗模型,对信息化条件下战斗的基本过程进行了仿真模拟.模型较好反映信息化条件下战斗的本质.模拟结果可以为指挥员正确决策提供定量的理论支持.     

装甲兵作战仿真系统信息存储与回放

在分析DIS信息结构和数据库的基础上,对基于DIS的装甲兵作战仿真系统信息存储与回放进行了研究,并将其应用于装甲兵作战仿真实验室的建设中,收到了良好的效果.     

矩不变量在目标形状识别中的应用研究

本文提出了图像分割的一种新的算法，简单实用。实验表明，它优于经典的最大方差准则门限法和最大熵分割法。本文利用中心矩构成仿射不变量，作为目标的特征。本文提出了利用上述各特征的一种数据融合算法。实验表明，利用该算法进行识别时正确率高，且所用时间短，效果好。本文所提供的方法在对１８类目标１３８幅图像进行识别时总识别正确率高于８５％。