参数估计的质量评定

本文综述了参数估计的种种标准,特别介绍了推广意义下的强、弱一致性。这些推广意义下的新标准,可以扩展传统标准的应用范围。并给予了实例论证。     

利用预测器降低令牌协议的通信量

令牌协议采用广播方式发送一致性消息,导致网络通信量大,限制了协议的扩展能力。提出预测的方法有效地消除令牌协议中的无用消息,从而降低了通信量。根据应用程序的读写失效比例提出3种预测策略。实验结果显示,采用512项的Owner预测器平均降低3.8%的连接通信量,Sharer预测器和Hybrid预测器分别平均降低了11%和7%的连接通信量。预测方法可以有效地降低令牌协议的通信量,提升令牌协议的扩展能力。     

联合作战战场态势一致性评估

本文从战场态势一致性的影响因素出发,分析给出了动态目标一致性评估指标体系,并从作战需求和指标关系分析入手,采用效用函数和综合赋权相结合的方法对战场态势一致性进行了评估。经仿真验证该评估方法合理可行,对联合作战战场态势一致性的评估具有指导意义。     

常值海流作用下多自主水下航行器编队控制

研究了常值海流作用下自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的编队控制问题.控制器设计分为两部分:一部分综合应用Lyapunov方法和Backstepping技术设计了单体AUV路径跟踪动力学控制律,保证了路径跟踪误差在常值海流作用下的全局渐进稳定;另一部分为路径参数一致性协同跟踪控制器,保证在仅有一个或一部分AUV获取虚拟领航AUV路径参数更新速度情形下能对其进行协同跟踪.从理论上证明了整个闭环系统的稳定性.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

基于委托模式的多分辨率联合仿真

多分辨率联合仿真是实现多层次、多视角仿真的有效方法之一。现有多分辨率联合仿真模式存在一致性偏差和仿真剧情割裂问题,从而影响仿真的有效性。为此,提出基于委托模式的多分辨率联合仿真思路,该模式下能够较好地避免仿真剧情割裂问题,同时降低一致性问题的解决难度。通过实例验证,该方法较好地适用于大规模作战和局部作战行动的多分辨率联合仿真。     

基于Protg OWL API的本体一致性维护

分析了各种OWL本体修改操作可能导致的本体冲突,以Prot·g·OWL API为本体推理机,介绍了其中主要本体操作函数的功能和一致性设计,并针对其不能解决的本体冲突,提出了本体修改的一致性维护方案。此方案不仅有效利用了Prot·g·OWL API本身具有的一致性维护功能,而且其中所有规则都能采用Prot·g·OWL API中的函数实现,具有良好的实用性。     

弱通信条件下基于MPC与融合状态估计的多UUV编队控制方法

多无人水下航行器(UUV)编队控制在实际复杂海洋环境中面临着水声通信时延大、多中断和丢包等弱通信难题,如何提高其对通信的鲁棒性是重点研究方向之一。首先,建立了多UUV编队模型;其次,将多UUV编队航行分为有无参考路径两种状态,针对已知编队期望路径条件,将编队问题分解为路径跟踪与速度同步问题,设计了基于模型预测控制的路径跟踪控制和速度误差同步机制;再次,针对编队处于机动过程而缺乏参考路径的条件,提出了基于最小二乘的融合状态估计及其一致性编队控制方法;最后,在仿真环境最大队形误差0.6 m,验证了算法的有效性。与单积分器系统一致性编队控制算法对比分析表明,所提方法在队形控制精度、队形恢复时间以及编队的稳定性方面均具有一定优势,研究结果对多UUV编队应用具有重要的指导意义。     

模糊层次分析法模型在地铁区间隧道火灾风险评估中的应用

针对地铁区间隧道火灾风险评估中指标关系的模糊性及层次分析法中一致性判断的缺陷,引入模糊一致性判断矩阵,有效地减小指标判断中的人为主观因素影响,并使之与层次分析法相结合,建立一种针对地铁区间隧道火灾风险评估的模糊层次分析法模型。选取某地铁隧道,综合考虑地铁区间隧道火灾风险评估体系的复杂性,对其建立模糊层次分析法模型,获取其各因素权重,结合风险指数法对火灾风险评估结果进行量化处理;通过权重分析比较得出火灾风险评估中较薄弱的环节,指导地铁设计、施工及运营全寿命期消防安全工作的正常进行。     

分布式指挥控制决策冲突问题的一致性模型

基于复合标度的二元语义评价方法,提出了一种用于分布式指挥控制决策冲突问题的一致性模型。该模型首先对决策者的一致程度进行判断;其次,测量出个人与整体的偏好偏差,并由模型中的反馈机制提出相关反馈建议;最后通过算例表明该模型可以较好解决决策过程中由于个人认知不同而产生的冲突问题。     

基于空间子区一致性的异源图像匹配方法

提出一种基于空间子区一致性的异源图像匹配方法.该方法中,将图像划分为许多大小相同的子区;分别计算邻近子区间的灰度直方图距离,得到一种图像结构特征描述--似邻矩阵;利用似邻矩阵计算图像间的子区一致性;采用改进的搜索策略,快速获得匹配结果.实验结果表明,该方法在正确率和计算时间方面均优于传统方法.