基于Agent的分布式海上编队防空作战仿真体系

现代海战中,对空防御已经成为水面舰艇编队防御的主要内容.针对舰艇在整个编队防空体系中的角色,开发了自治/半自治CGF兵力,提高了战场对象描述的智能化水平和逼真度,在应用中将聚合级CGF作为一个联邦成员加入到平台级作战仿真应用中,整个仿真系统采用开放型设计,可以方便地嵌入各种算法和数据融合.研究表明:所开发的CGF联邦成员提高了海上编队防空作战仿真的通用性和建模工作的效率.     

分队战术训练仿真系统CGF技术

计算机生成兵力(CGF)是攻防对抗作战仿真的重要组成部分和重点研究内容,也是分队战术训练仿真系统的一个重要技术支撑。给出了仿真系统中CGF实体在基于HLA协议下的功能结构和拓扑结构,介绍了仿真系统中CGF建模所研究的内容和实体建模技术,最后指出了将人工智能技术应用于CGF实体行为决策建模的思路。     

舰潜对抗仿真中潜艇CGF建模

准确有效地对潜艇CGF进行建模是保证舰潜对抗仿真中潜艇兵力物理真实性和行为智能性的基础。在潜艇CGF模型通用框架基础上,对潜艇CGF物理建模和行为建模进行了分析和研究,提出在基于Petri网的潜艇CGF行为模型中引入战术规则前置谓词公式的行为建模方法,提高了准确描述符合战场行为规律的潜艇CGF的能力。在STAGE仿真环境上的验证结果表明:该方法合理、有效。     

海战仿真中反潜直升机CGF的行为建模方法

CGF的行为建模是构建CGF系统的核心和难点,近来CXBR在CGF的行为建模中得到广泛应用。然而,基于CXBR的行为建模缺乏情感推理,因此在传统CXBR框架中增加个性和情绪两个抽象类,提出了基于改进CXBR的行为建模方法,使得CGF能够表现情感。从反潜直升机作战实际出发,在CXBR转换逻辑中引入产生式表示法和层次分析法,实现了基于改进CXBR的反潜直升机CGF系统构建,对该方法的可行性进行了初步探索。     

基于规则的CGF实体行为建模技术

CGF行为建模的目的是使行为模型能更好地体现出人类行为特征,提高作战仿真系统的可信性和科学性。在介绍CGF、CGF行为建模概念的基础上,对当前几种主要的CGF行为建模方法进行了比较,并分析了CGF行为模型的一般结构。构建了基于规则的CGF行为模型,重点对基于规则CGF行为模型的决策推理方法进行了研究。采用产生式规则方法对决策知识进行了描述,定义了决策推理过程中的3个要素:态势、动作、决策推理,并对其决策推理过程进行了研究。     

基于前景理论的CGF Agent决策建模研究

前景理论(Prospect Theory,PT)描述了个体在不确定条件下的决策规律,较好地刻画了决策者的风险偏好。分析表明,PT在作战决策建模中具有一定的适用性和可行性。提出了一种基于PT的计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)Agent决策建模方法,给出了CGF Agent的建模框架,对CGF Agent决策过程中方案选择的具体步骤和算法进行了详细阐述。实验表明,所提出的方法在一定程度上提高了CGF Agent决策行为的真实性,证明了所提出方法的有效性。     

基于多Agent和多线程技术的舰艇CGF系统设计与实现

舰艇CGF具有自主性、智能化等特征,并具备感知、通信以及协调能力。基于多Agent建模技术设计了一个体系结构合理、系统灵活、通用型、可重用性强、易于扩展的舰艇CGF系统,采用VC++6.0多线程技术实现了舰艇CGF各武器系统的任务并发运行,提高了舰艇CGF系统的执行效率和系统的实时响应能力,对完善舰艇CGF系统和进一步研究海军训练DIS系统有重要意义。     

通用型CGF系统中仿真组件层的应用研究

为实现计算机生成兵力(CGF)的通用性、避免重复开发,在计算机生成兵力系统设计中采用多层体系结构,其中仿真组件层既为上层模块提供软件支撑又确定了CGF的真实程度。因此,给出了通用型CGF系统中仿真组件层的一般建模方法,且着重介绍了采用基于"过程"的认知模型建模方法在某仿真平台中实现模拟舰艇指挥员进行箔条质心干扰的决策。仿真结果表明这些方法是可行的,有利于CGF功能的完善和推广。     

弹药保障CGF智能决策模型研究与实现

弹药保障CGF智能决策系统是装备保障效能评估系统必不可少的组成部分,其核心是对人类决策行为的建模与仿真.在介绍智能决策含义和决策过程的基础上,重点研究和分析了CGF智能决策行为,构建了CGF智能决策模型.针对决策过程中由于无法获得人脑思维方式而导致行为模型的表达、描述、推理等受到怀疑的问题,在弹药保障CGF智能决策模型中,将决策行为分解为任务决策、过程决策和动作决策3个步骤,接近于人类思维方式.同时,对实现弹药保障CGF智能决策具有关键作用的任务决策原则、过程决策方法和动作决策规则进行了研究,并给出了应用实例.实例证明,弹药保障CGF智能决策方法逻辑清晰,易于理解和维护,便于实现.     

基于Agent的计算机生成兵力研究

计算机生成兵力 (CGF)在军事理论研究、决策评估、战法论证和指挥训练领域的作用和地位日益突出 ,本文提出了在CGF中进行行为建模的必要性 ,回顾了Agent理论的发展并研究了在CGF中引入Agent的可行性。探讨了利用Agent进行作战行为仿真的前景。最后以空战仿真为例介绍了如何基于Agent在CGF中实现作战行为的建模。     

模糊神经时延 Petri 网的信息融合模型

将模糊逻辑与融合技术相结合得到了一种模糊信息融合方法,然后用时延Ｐｅｔｒｉ网对此信息融合系统建模,并给出了信息融合系统反应时间的一个计算公式。然后将人工神经网络应用到时延Ｐｅｔｒｉ网中,提出了一种多传感器信息融合的模糊神经时延Ｐｅｔｒｉ网模型。     

一种面向个性化服务的无需反例集的用户建模方法

随着WWW信息的快速增长 ,查找用户感兴趣的信息变得越来越耗时耗力。个性化服务能为不同的用户提供有针对性的服务 ,日益受到研究者的重视。用户建模是实现个性化服务的关键技术。传统的需要正、反例集作为训练例集的用户建模方法容易干扰用户的正常浏览 ,或者由于推断失误而引入噪声。基于遗传算法和k近邻方法提出了一种无需反例集的用户建模方法 ,该方法被应用于个性化信息过滤中。实验结果表明 ,基于无需反例集的用户建模方法的信息过滤算法可以达到 73 91%的过滤率和 94 4 4 %的过滤精度。无需反例集的用户建模方法是一种可行、高效的用户建模方法     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

基于Multi-Agent技术的动态电磁环境建模与仿真

针对传统的电磁环境建模方法难以准确地描述电磁环境动态变化的问题,提出了一种基于Multi-Agent技术的动态电磁环境建模方法。首先分析了电磁环境建模的层次结构;然后建立了通信电台、雷达、侦察站、干扰站的Agent实体模型,建立了Agent行动模型和Multi-Agent系统交互模型,解决了个体Agent模型设计中的感知、动作、决策及实现方法上的问题。最后设置某仿真场景,利用Netlogo仿真平台建立仿真验证系统,仿真结果验证了模型的有效性,表明了应用Multi-Agent建模方法解决电磁环境的动态模拟的可行性。     

多传感器数据融合系统中的序贯航迹相关算法研究

提出了一种适合于分布式多传感器数据融合的序贯航迹相关算法,对算法进行了仿真,并和最临近法进行了比较。仿真结果表明,该算法性能与传统方法比有很大改善。     

舰载多传感器数据融合系统的层次设计

简述了信息技术对未来海战战斗力的影响,分析了数据融合系统的基本工作流程,提出了一种舰载多传感器数据融合系统的层次设计方法,对于数据融合算法的选择、优化、仿真及工程实践具有一定的参考价值．     

级联SINS/GPS系统的相关卡尔曼滤波

针对级联式 SINS/ GPS导航系统中组合滤波器的测量噪声与系统噪声的相关问题 ,提出了一种相关程度未知条件下的估计量最优融合算法 ,并由此得到了一个顾及噪声相关性的卡尔曼滤波新算法。通过对一套 SINS/ GPS数据的计算 ,证明了新算法是成功的     

近程防空武器网络化跟踪系统

研究多探测器航迹滤波与互联新技术与新方法,把数据融合的基本理论和计算机网络技术应用于近程防空武器的跟踪系统中,得到了近程防空武器网络化跟踪系统的框架.应用数据融合和计算机网络技术可以提高近程防空武器的使用效率.     

军事数据融合概念方法研究

现代战争中,要保持信息优势,必须建立适合新环境的指挥控制信息系统。但是信息超载,信息的不完整和不确定等情况对信息系统的设计提出了新的挑战。结合当前信息融合框架和实践的经验,提出了数据建模和管理的五维结构:空间(x,y,z),时间(t)和可能的世界(w),基于系统的目标和准确的需求分析,提出了一个军事信息系统设计的框架。用数据分析、数据融合方法和推理技术来完成数据的获取和资源的管理,提出增加具有优化能力的智能组件实现系统的学习能力,提高系统的性能。     

基于Jerk模型的一种改进多传感器数据融合算法

简要介绍了目前存在的一些机动模型和基于状态估计的滤波算法。将Jerk模型与强跟踪滤波算法有机地结合起来,并提出了一种通过时空综合分析的测量方差自适应估计方法以优化强跟踪滤波算法中次优渐消因子和滤波增益的在线选择,同时结合多传感器数据融合具有改善滤波精度的性质,最终给出了一种基于Jerk模型的改进多传感器数据融合算法。最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性。