基于Ontology的态势估计研究

根据信息资源所具有的领域知识含义,进行语义融合从而支持高级别推理在信息融合中尤为重要.通过对态势估计的形式化描述,提出了基于Ontology的态势估计研究方法,利用本体的扩展使得态势信息更富有语义,从而提高推理阶段的效率.讨论了用于促进异构数据和信息源进行信息融合以支持态势估计融合处理的本体的角色问题以及相关构建方法,为高层信息融合研究提供了新的思路及有益的理论参考.     

网络安全态势估计的融合决策模型分析

对网络安全态势估计的内在实质进行分析,指出网络安全态势估计实质上是利用网络安全事件的信息和知识,对网络安全态势进行不确定推理的过程。提出网络系统安全态势估计的三层模型。采用信息熵的理论和方法,定义网络安全态势估计的信息熵,证明多个检测器所获的安全事件信息经过融合处理后,网络安全态势估计的不确定性明显下降,论证信息融合思想在网络安全态势估计应用中的可行性。     

贝叶斯网络在态势估计中的应用

战场态势分析是指挥决策的基础,如何进行合理的态势估计是当前战场指挥系统中最重要的组成部分。该文介绍了贝叶斯网络推理算法,分析了态势估计问题的本质特征和推理模式。提出了将贝叶斯网络用于态势估计,建立态势估计推理模型,该模型能够进行融合推理得到完整的战场态势信息,为决策提供依据。     

实现态势估计的一种推理方法

1 引言美国联合领导实验室(JDL)数据融合小组(DFS)建立数据融合处理模型肥数据融合分为三级;一级是对目标位置和身份的估计;二级是对敌、我军事态势估计;三级是敌兵力威胁估计。态势估计接受一层融合的结果,从中抽取对当前军事态势尽可能准确、完整的感知,为指挥员决策提供直接的支持,是C~3I系统的“高级神经中枢”。目前态势估计尚没有完整的定义,一种功能性描述认为:态势估计是根据参战各方力量     

基于模糊推理信息融合的Ad Hoc入侵检测

在分析入侵检测系统和模糊技术的基础上,研究一种基于模糊推理信息融合的Ad Hoc入侵检测系统模型,将模糊系统较高的准确性、明确的针对性、较好的适应性运用于入侵检测系统,克服目前入侵检测系统存在的效率低、灵活性和升级能力有限等缺陷,提高整个系统的安全性和可用性。该文在分析模糊入侵检测系统的基础上对不同簇首信息进行融合,通过模糊技术作出最终的决策,通过融合中心进行入侵状态估计、态势估计、威胁估计。     

数据融合中态势估计的知识基黑板模型实现

首先论述了态势估计的功能结构及其推理模式;然后提出了一种用于数据融合中态势评估部分的分级多层黑板模型;讨论了该模型的体系结构及实现方法;最后指出该模型能够满足普遍的高层数据融合的需要。     

基于信息融合技术的动态安全态势评估模型

本文提出了一种基于信息融合的动态网络安全态势评估方法。此方法采用信息融合系统的三层结构,数据层用粗糙集理论确定有用属性及权值,定时收集多源数据并标准化,特征层采用模糊聚类分析进行信息预分类,决策层用模糊识别和D-S证据理论组合的识别方法得到最终结果。     

态势估计专用语言的实现研究

态势估计是目前的一个研究重点,但是还鲜有一门态势估计的专用语言。本文通过使用编译技术、人工智能技术和三维技术等设计和实现了一门态势估计专用语言。该语言在态势估计和信息融合等领域拥有广泛的用途。     

基于分级多层黑板模型的态势估计系统结构研究

分析了态势估计问题的本质特征和推理求解模式 ;在提出态势觉察、态势理解及未来态势预测三级态势估计概念基础上 ,提出了实现态势估计的多级多层黑板模型 ;并讨论了其体系结构及实现方法。     

离散线性信息融合最优跟踪控制

提出一种有限时间离散线性最优跟踪控制问题的新解法---信息融合估计解法.基于信息融合估计理论,推导出协状态融合滤波方程和控制量融合估计值,由此获得最优融合控制律及二次性能指标最小值.从理论上证明了信息融合估计解法与传统解法的等同性.从信息融合的角度建立了有限时间离散线性最优跟踪控制系统,从而统一了最优控制问题和最优估计问题.电机系统的控制仿真结果验证了该解法的有效性以及与传统解法的等同性.