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本文基于区分服务网络体系对访问控制方法进行了研究,提出了一种改进的访问控制体系。该体系以探测流和正常数据包附加测试标记的方式获取网络状况信息。据此适应性调整边界路由器的标记、资源分配等参数,使得语音数据在网络拥塞等状况下也能够获得有效服务,进一步提高网络的资源利用率。 相似文献
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在分布式雷达网中,航迹关联的正确率直接影响到雷达网的跟踪精度,就此提出了一种基于曲线拟合的航迹关联方法。该方法不会出现航迹漏关联的情况,且无需进行多义性处理,原理简单,易于实现。仿真结果表明,该航迹关联方法是确实有效的,且在一定条件下,关联正确率明显高于传统方法。 相似文献
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在单元平均恒虚警率的基础上,建立了OR融合规则雷达网的检测概率模型正常工作及分布式干扰下检测概率模型,进而在设定的场景下研究了对雷达网实施局部干扰策略和全部干扰策略时雷达网探测区域的变化,并通过比较分析得出了一些有意义的结论. 相似文献
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雷达网的探测效能是决定雷达网空情信息保障能力的重要因素,也是雷达网部署决策的一个重要依据。为了评估不同雷达网的探测效能,分析了影响雷达网探测能力的主要因素,介绍了理想点法的基本原理和主要步骤,并依据理想点法建立了雷达网探测能力评价模型,最后通过实例分析证明了模型的可行性和科学性。 相似文献
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一种体系作战雷达网络的数据融合 总被引:4,自引:0,他引:4
在体系作战方式中 ,雷达网络是获取战场情报的一种有效手段。处理浩大繁杂的情报 ,为指挥系统提供各种有用信息 ,是一件十分困难的事情。体系作战的效果 ,在很大程度上取决于对情报处理的有效性。在处理系统中 ,对雷达网络的情报采用数据融合的思路 ,根据其数据特征 ,把几种在数学上不能完全相关地描述的融合技术 ,进行布尔运算 ,用简单的硬件和完善的软件来实现海量情报的有效处理。结合一些研究成果 ,本文提出了一种适合雷达网络数据融合的方案。 相似文献
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在空中进攻作战中,为了有效降低对地面雷达网的探测能力,必须采取适当的电子干扰措施,其中很重要的一点是如何合理地分配干扰兵力。本文主要讨论在进攻目标和已方干扰兵力确定情况下,电子干扰兵力分配优化决策的启发式算法。 相似文献
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由于现代防空面临的空情极其复杂,反空袭一方如能根据来袭的空中目标情况,将防空雷达对空侦察任务进行合理的区分,会对防空作战产生积极的影响。文中首先分析了对空侦察防空雷达兵力需求问题,然后针对低空目标、干扰目标、隐身目标和ARM载机四类空中目标,给出了防空雷达对空侦察任务区分模型。该模型可为防空作战指挥决策提供科学依据。 相似文献
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针对组网雷达频段宽、空间离散及自由度高而造成的干扰难度大的问题,本文提出一种多干扰机协同压制组网雷达系统的干扰波束和功率资源联合调度方法。首先,基于干扰信号模型以及组网雷达系统和随队支援干扰系统的几何位置关系建立敌方雷达回波信号模型;然后,结合压制干扰环境下敌方雷达回波信号模型,推导了组网雷达的目标检测概率,并将其作为性能指标以量化组网雷达的检测性能;最后,考虑到组网雷达与干扰机的工作频率匹配度给干扰资源分配带来的影响,建立并求解了带有干扰资源约束条件的干扰波束和功率联合优化问题。仿真结果表明,与干扰资源均匀分配方法相比,本文所提的干扰波束与功率资源联合调度方法能有效提升随队支援干扰系统的干扰性能,并降低组网雷达的检测性能。 相似文献
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为解决雷达组网带来的电子干扰效能下降的问题,构建多部干扰装备对抗多部雷达组网的干扰目标分配模型,结合雷达的探测概率系数和干扰装备的干扰效果系数构建目标函数。采用遗传算法,并对编码方式、适应度函数、初始种群、交叉、变异等要素进行优化改进。计算机仿真结果表明,干扰装备通过协同干扰将雷达组网探测系统的探测概率从99.05%压制到37.26%,验证了模型的可行性和算法的有效性。最终的分配结果满足干扰装备对目标的分配要求,为实现多部干扰装备对抗雷达组网干扰效能的提升提供了有效的干扰目标分配方法。 相似文献
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雷达组网软件体系结构研究 总被引:1,自引:0,他引:1
借鉴美军C4ISR体系结构相关研究成果,简要介绍软件体系结构的开发方法和内容,针对雷达组网在预警探测领域的特点,给出雷达组网中的软件体系结构设计的基本思想。从作战视图、系统视图和技术视图三个方面描述雷达组网软件体系结构,包括软件体系结构框架、设计模式、软件构件与重用和模型评估等方面的内容,满足系统体系结构设计的需要。 相似文献
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Task allocation is a key issue of agent cooperation mechanism in Multi-Agent Systems. The important features of an agent system such as the latency of the network infrastructure, dynamic topology, and node heterogeneity impose new challenges on the task allocation in Multi-Agent environments. Based on the traditional parallel computing task allocation method and Ant Colony Opti-mization (ACO), a novel task allocation method named Collection Path Ant Colony Optimization (CPACO) is proposed to achieve global optimization and reduce processing time. The existing problems of ACO are ana-lyzed; CPACO overcomes such problems by modifying the heuristic function and the up-date strategy in the Ant-Cycle Model and es-tablishing a three- dimensional path phero-mone storage space. The experimental results show that CPACO consumed only 10.3% of the time taken by the Global Search Algorithm and exhibited better performance than the Forward Optimal Heuristic Algorithm. 相似文献