摘要：针对战术协同组网数据链延时大、容量小的问题,为满足基于突发业务战术网络低延时、大容量的要求,以战术瞄准网络技术(TTNT)为背景,提出一种基于多路同时接收的阈值自适应接入体制(MR-ATMA,Adaptive Threshold Multiple Access Based on Multi-Channel Simultaneous Reception)。该接入体制采用分层设计的开放式体系架构,物理层采用基于快速跳频的多路同时接收技术,实现了虚拟全双工传输模式;MAC层采用基于信道负载感知的阈值自适应接入技术,能够实现突发业务的快速接入。与基于单收处理的接入体制(SR-ATMA,Adaptive Threshold Multiple Access Based on Single-Channel Reception),CSMA,TDMA等接入体制相比,MR-ATMA具有更高的信道利用率和更低的接入延时,能很好地适用于具有突发业务特点的战术网络。

摘要：针对提升信息系统在多样化任务和复杂赛博威胁环境下持续保障能力的需求,提出了一种韧性信息服务云环境核心任务保障架构。首先,在目前云环境的通用技术架构基础上,借鉴软件定义思想构建了基于感知分析环-规划调整环的韧性双环架构;然后,参考分布式控制的思想,设计了核心任务功能保障系统部署机制;最后,对该保障系统的5大功能模块分别进行了设计。该架构的设计将进一步提升信息系统在复杂赛博威胁环境下的快速适应能力。

摘要：为提供工序建模时所需的特征MBD(model based definition)设计信息,提出了面向工序建模的设计信息提取算法。以MBD模型为唯一依据,获取模型中的设计信息,搜寻设计信息的依附元素所在特征,依据其关联的特征将其分类为独立标注、关联标注与形状尺寸,最后以特征为单位输出相关的设计信息。试验表明,该方法能有效获取工序建模所需的特征MBD设计信息。

摘要：随着人工智能、第5代移动通信技术(5G)和三维仿真技术的发展,以及新一轮武器装备革新与战争形态的不断演变,战争角逐方式正逐渐由作战平台对抗向体系对抗方向转变,因此新作战概念研究至关重要。传统作战概念设计以文字或图表方式展现,可视化手段单一,无法满足体系对抗作战概念研究需要。鉴于此,提出了一种动态三维作战概念场景敏捷设计方法。基于三维数字地球仿真平台构建多级三维制图场景空间,引入三维模型和图形库,并通过友好交互界面提供了便捷的绘图和编辑能力,从而打造了面向动态作战概念设计的敏捷系统。试验结果表明,该方法可满足动态作战概念场景制作和演示需要,可为推动军事革新提供参考。

摘要：为了克服传统网络设备管控复杂和功能难以拓展等缺点,基于软件定义网络(SDN)架构,提出了一种SDN交换控制一体机设计方法。交换模块采用支持OpenFlow协议的交换芯片进行数据转发,控制器硬件采用嵌入式计算机与交换机供电一体设计,控制器软件负责转发策略的生成与下发,并通过北向接口向上层应用开放网络功能。SDN交换控制一体机可部署于指挥信息系统接入网络,实现网络交换路由、负载均衡和安全管理等功能,并基于统一管理平台简化网络开通及管理维护过程。

摘要：新兴技术迅猛发展,驱动作战装备、概念、机理、战法和空间等的作战场景要素发生深刻变化,导致新型作战场景设计的需求日益迫切。归纳提出了包括确定场景主题、设计作战背景、配置兵力编组、明确指挥关系和设计作战过程5个主要步骤的作战场景设计方法,详细描述了各步骤的设计内容和设计方法。最后,以设计新型水面舰艇防空作战场景为例,给出了作战场景设计方法的应用实践。

摘要：针对联合作战对车载通信系统的新需求,设计了一种基于软件定义的车载通信系统。首先,在资源、服务和应用3层系统技术架构的基础上,借鉴了先进的硬件集成框架与软件服务化理念,设计了系统的硬件组成与软件功能;然后,根据预期的软硬件能力,规划了车内与车间的组织运用方式,明确其应用流程;最后,研究了天线升空、软件定义网络应用、综合射频和通信服务等关键技术。该设计为车载通信系统搭建提供了新思路,具有应用价值。

摘要：首先,对目标体系进行了定义,从体系对抗出发分析了目标体系研究的军事意义;接着,给出了单个目标模型,以单个目标为基础,分析了目标间的隶属、配属、指挥和协同关系,将目标体系能力分为单目标、体系性能、体系效能和环境要素4个层次,建立了体系能力分析框架;然后,依托该框架,建立了体系能力聚合评估模型,给出了体系节点和边的概念,建立了9种边模型,提出采用节点关键势计算体系重心的方法;最后,设计作战想定,对上述模型方法进行了验证。该目标体系分析方法可为作战筹划和任务规划系统设计提供指导。

摘要：近年来神经网络在图像分类上取得了成绩,然而军事图像具有数据量少、图像清晰度不高、军事目标与环境相似度较高等特点,导致传统的人工神经网络在军事图像数据集处理方面表现不佳,因此急需提高神经网络在军事图像分类方面的性能。结合自动搜索神经网络技术,提出了一种基于自动搜索神经网络技术的军事图像分类方法,并采用强化学习算法、参数共享和推进式搜索策略等思想,设计了神经网络结构搜索算法。试验结果表明,该方法在提高军事图像分类性能方面具有有效性和准确性。

摘要：针对现有军事对抗推演平台缺乏智能算法训练支撑能力的问题,分析了智能博弈技术的需求以及游戏对抗领域对智能决策问题的实现方法,研究了面向数字孪生战场的仿真数据模糊化以及任务分解等技术,构建了面向强对抗孪生战场的决策智能体建模框架,设计了数字孪生战场决策模型输入和输出层模型结构,为数字孪生战场中智能决策模型训练研发提供参考。