智慧城镇建设下的长沙市莲花镇:策略与实施案例分析

随着信息技术的不断发展和城市化进程的加速,智慧城镇成为了当今城市发展的重要方向之一。智慧城镇不仅能够提升城镇智能化水平,改善城镇的管理效率,还能够提升城镇居民的生活质量和城市形象。以促进城镇化的快速健康发展为目标,为解决现存的挑战和问题,以长沙市岳麓区莲花镇新型城镇化建设为研究对象,综合研究论证城镇化发展的科学方向和途径。在深入调研莲花镇智能城镇化发展基础上,总结莲花镇智慧城镇建设的基本情况、发展现状,进一步梳理建设过程中存在的主要问题,并针对性地提出适用于莲花镇新型城镇化进程的智慧城镇建设策略。

弹炮结合武器系统现状与发展

弹炮结合武器系统是现代末端防空领域的关键武器之一,随着对近程防空重视程度的提升,弹炮结合武器系统得到了稳定发展。该文主要概述弹炮武器系统发展的现状和国外典型弹炮结合武器系统的性能,并探讨了弹炮结合武器系统的发展趋势。

面向预警监视任务的雷达组网智能化资源调度

针对当前预警监视任务中雷达组网资源调度方法难以与太空目标数量井喷式增长、太空武器多样化发展的趋势相适应,而资源调度具有场景复杂、计算量大、精度要求高等特点的问题,在对反导预警与空间目标监视2类任务中资源调度原则分析的基础上,引入层次分析法与人工智能算法对资源调度问题进行求解,在任务和雷达2个层面实现了面向预警监视任务的雷达组网智能化资源调度。在任务层面,基于层次分析法对任务优先级进行了划分,为面临多个任务冲突时的任务优先选取提供了解决途径;在雷达层面,通过构建2类任务场景下的资源调度模型,在模拟退火算法和粒子群算法的基础上进行改进,提出了面向目标分配排序作业的模拟退火混合离散粒子群算法,对资源调度方案优化中的计算时间、资源节省率、算法合格率等3个指标进行了提升,有效提高了预警监视任务中雷达组网的探测效能。

基于Q⁃learning算法的无人机自组网AODV稳定路由改进方法

针对小型无人机集群组网中节点高速移动、网络拓扑变化剧烈导致的网络性能下降问题,在无线自组网按需平面距离向量(AODV)协议基础上,提出一种具有链路稳定度意识的无人机自组网路由协议(LN⁃AODV)。首先,通过加权计算链路维持时间和邻居节点变化度,从而选择稳定路径,解决拓扑结构动态变化条件下数据传输延迟和数据成功投递率下降的难题;然后,结合Q⁃learning算法自适应调整Hello消息的发送周期,使协议能够通过感知拓扑变化程度调整路由控制开销和拓扑感知灵敏度。仿真结果表明,相比于AODV,所提方法在端到端延迟、分组投递率、路由开销和数据吞吐量4个网络性能指标上分别提升7.56%,2.58%,17.39%,2.62%,可适应于节点高速运动的无人机自组网,对于无线自组网理论研究及拓展应用具有重要的借鉴意义。

弹道导弹目标识别方法研究

根据弹道导弹目标在飞行各阶段的特性变化及各类识别对象间的特征差异,讨论了基于RCS特征、微动特征、极化特征、质阻比特征、一维距离像等特征量和ISAR成像等的目标识别方法在弹道导弹防御中的应用,并根据各种弹道导弹目标识别方法的特点分析了其在弹道导弹防御作战中应用的可行性。在现阶段识别方法研究基础之上,结合弹道导弹防御作战现实需求,分析了未来弹道导弹目标识别技术的发展趋势,对今后开展弹道导弹目标识别相关研究具有一定参考意义。

基于遗传算法的地基空间目标监视网布站优化与仿真

空间目标数量的指数级增长和太空武器技术的多样化发展,给空间目标监视网有限的资源调配带来了严峻挑战。将遗传算法与扩展卡尔曼滤波算法和蒙特卡罗方法相结合,应用于地基空间目标监视网的布站优化,并通过仿真分析,实现了对监视网探测精度和资源利用率的有效提高。

以色列民兵预警力量建设研究

以色列因其军事历史与地缘政治的特殊性,十分重视民兵预警力量的建设,在近年来的历次武装冲突中逐步总结形成了一套适应国情与世界军事发展的民兵预警力量建设模式,具有鲜明的新时期军事力量建设特点。针对当前世界军事力量建设向平战结合、专业分化趋势发展的需求,从历史起源、建设现状及特点等多方面展开以色列民兵预警力量的相关研究,分析了构成建设模式的两个主要组成部分——装备体系构成和人装结合动员训练制度,并引发了对我预备役预警力量建设的启示,为我预备役预警力量建设提供参考依据。

基于SOINN的欠采样方法在网络入侵检测中的应用

现实网络环境下,正常流量规模所占比例远大于异常流量,这将导致基于机器学习的网络入侵检测系统(NIDS)对于检测少量的异常样本时效果较差。对于该问题,提出一种基于自组织增量神经网络(SOINN)的欠采样方法。该方法首先将多数类正常样本输入SOINN,算法输出的少量样本继承了原始数据的分布特性,然后将平衡后的数据用于训练多种机器学习分类器,提高了分类器性能。由于SOINN采样率随着数据规模的增大而逐渐减小,提出一种分块采样的方法来确定采样后的数据规模。首先计算采样率,然后根据采样率确定分块的规模,最后把每一块的压缩数据进行拼接,形成最终的欠采样数据。实验结果表明,相比于其他欠采样方法,所提方法在决策树、K近邻和支持向量机三种分类器中均保持了较高的准确率和召回率。

基于知识图谱的卫星情报分析方法研究

[目的/意义]根据卫星情报较为稀缺、保密性强、获取困难的特点,利用大数据背景下的公开信息资源,获取与分析卫星情报。[方法/过程]首先使用爬虫技术搜集公开卫星信息,其次使用CiteSpace软件与自然语言处理技术分别处理科技文献数据与主题网页数据,最后对科学知识图谱进行分析并构建语义网络知识图谱。[结果/结论]提出一种基于知识图谱的情报获取与分析方法,该方法充分利用网络公开信息资源,可分析出卫星领域的研究热点、研究趋势、重要研究机构等信息,并可以知识图谱形式清晰直观展示了卫星属性信息与关联性,对卫星情报获取与分析研究具有重要意义。

基于空中自组网的导调通信网络系统设计

近年来,随着无人机与无线自组网技术的不断发展,二者结合的无人机自组网作为空中自组网技术的一个重要组成,在越来越多的领域展现出了广泛应用前景。本文针对当前基地化训练中导调信息系统主要依托于固定基础设施,从而导致在向全域作战转型要求下基地化训练的广域延伸性和灵活机动性不足问题,通过分析研究空中自组网的技术特点及应用优势,结合提升基地化训练中全域全时导调评估能力的实际需求,提出一种基于空中自组网的机动导调通信网络设计构想,并探讨了空中自组网在机动导调通信保障中的几种典型应用场景,为丰富补充基地化训练中的机动导调通信保障手段提供参考与借鉴。