2023年12月2日发(作者:一汽红旗h5报价及图片)
总第149期 张会,等:贝叶斯网络在基地化作战训练演练效果评估中的应用 33 题,并可以指出通信对抗部队在训练中存在的问 4结束语 贝叶斯网络作为目前不确定知识表达和推理 领域最有效的模型之一,近年来得到了广泛的应 题,以便提高部队的训练水平和作战能力。 参考文献 1蒋望东,林士敏.基于贝叶斯网络工具箱的贝叶斯学习 和推理[J].信息技术,2007(2):5—8. 2胡玉胜,涂序彦.基于贝叶斯网络的不确定性知识的推 用。本文通过对通信对抗部队基地化作战训练演 练进行研究,确定了影响训练演练综合效果的各 项因素,并对各因素涉及的相应指标进行了选取 和灰类划分,同时通过分析确定该网络的局部概 率分布,建立基于贝叶斯网络的训练演练效果评 估模型,采用联合树推理引擎,得出参训部队作战 能力综合效果,定量的解决了通信对抗部队在基 地化训练中表现出来的整体作战能力的评估问 理方法[J].计算机集成制造系统,2001,7(12):65—68. 3 How to use the Bayes Net Toolbox[EIVOL].http://wenku. baidu.eom/view/7634663e ̄l2a21614792955.htm1.2007—10—29. 4侯印鸣.综合电子战[M].北京:国防工业出版社,2OOO 作者简介 张会(1980.4一),女,工程师,研究方向:通信对抗。 (上接第28页) 该模型兼顾了情报及时性和准确性的要求, 情报分析的抗干扰性也可以满足战时战场情报支 援的需要,是通信对抗与雷达对抗侦察情报机载 目标识别融合效果比较好的模型。 参考文献 1林春应.电子对抗侦察情报分析[M].合肥:电子工程 学院出版社,2O02:220. 2周广菊,程子桃.机载多传感器情报融合技术分析[J]. 电光系统,2009,129(3):45—47. 5结束语 随着计算机技术、通信技术和微电子技术的 发展,以及现代战争的复杂性日益提高,迫使人们 要对异类传感器进行有效地集成,以提高信息处 理的自动化程度。因此,信息融合的应用是军事 领域的迫切需要。雷达对抗与通信对抗情报机载 目标识别融合模型的构建为这两类情报融合打下 了坚实基础,为建立良好的情报分享融合体制以 及高效的情报融合系统,甚至战场情报融合提供 可靠的依据。 3祝利,金栋,刘汉.通信对抗情报与技侦情报融合模型 研究[J].中国人民解放军电子工程学院学报,2011,30 (2):38—41. 4黄钊,向阳.浅谈联合防空作战电子对抗情报与雷达情 报融合[J].雷达兵,2011(3):19. 5胡胜利,赵宁.基于遗传神经网络的多级信息融合模型 研究[J].计算机工程与设计,2010,31(15):3480—3486. 作者简介 阮潇琳刘单(1986一),男,硕士研究生。 (1989_一),男,硕士研究生。 (19r7卜),女,硕士生导师。 (198 ),男。 乾洁宋恩军美军为“全球鹰"Block 4o无人机开发MP—RⅡP雷达 美国空军电子系统中心要求诺格公司和雷声公司开发并演示应用于“全球鹰”Block 40无人机的多 平台雷达技术嵌入项目(MP—RTIP)雷达,该项目旨在开发一种能够应用于多种空中平台的模块化有源 电子扫描阵列雷达系统。Block 40“全球鹰”无人机比最初型号的机身更长、载荷能力更强、电子输出功 率更高,翼展更宽。MP—RTIP雷达将能够跟踪缓慢移动的地面目标和低空飞行的巡航导弹。与现有的 地面监视雷达系统相比,MP—RTIP雷达的分辨率更高,能够同时收集地面动目标指示图像与合成孔径 雷达图像。(肖霞供稿)
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