无人集群自适应任务分工模式

无人集群技术已成为多国军事技术发展的新高地,而无人集群自组织协作是影响其在军事行动中发挥作用的关键。合理的任务分工才能使无人集群发挥数量优势,从而自组织协作完成复杂作战任务。重点分析无人集群自适应任务分工研究的价值;国外在低成本无人机集群、地面无人平台集群、水下无人潜航器集群和异构跨域无人集群自适应任务分工研究上的主要进展和特点;无人集群集中式、协商式、分布式3种典型自适应任务分工模式的内涵,并总结未来无人集群在战场环境自组织信息交互和自适应协商决策任务分工等方面的研究方向及在军事保障中的应用前景。     

分布式BGP协议体系结构

随着Internet规模的扩展和连接密度的增加,作为域间路由标准的BGP协议面临严峻挑战。集群路由器的出现,其分布式的计算资源、存储资源以及体系结构上的高度可扩展,有利于解决BGP协议面临的这些问题。在分析BGP协议体系结构无法适应集群路由器分布式特点的基础上,通过对BGP协议功能的解耦合,提出一种新的、分布式的BGP协议体系结构。与传统方式相比,分布式BGP体系结构能够充分利用集群路由器的分布式的计算资源和存储资源,在协议可靠性、管理维护成本、协议多维可扩展性和简化BGP网络设计等方面具有极大优势。     

集群通信在消防通信调度指挥系统中的应用

无线通信网是消防部队在执行灭火抢险救援任务时，确保完成信息传达、灭火抢险救援指挥、协同作战等任务的关键。为了更好的开发集群通信的功能，介绍了集群通信的概念、组网方式，并探讨了通信区域扩展的方法。     

固定翼无人机群的集群和避障控制

针对传统的集群控制算法需要获取通信范围内相邻质点的位置和速度信息才能够计算控制量的问题,提出一种新的无须获得相邻无人机速度的六自由度固定翼无人机群的集群和避障控制方法。将通信范围内的无人机均视为障碍物,采用统一的计算方法获得控制量,并且证明了算法的稳定性。通过建立六自由度无人机线性化控制模型,将改进的质点集群算法应用于无人机群控制系统中,将无人机控制设计成六自由度无人机的跟踪回路和质点无人机的导引回路,并证明通过选取合适的跟踪回路控制参数,确保整个无人机集群控制是稳定的。通过六自由度无人机编队仿真验证了所提算法的有效性。     

二维矩阵卷积在向量处理器中的设计与实现

为了加快卷积神经网络模型的计算速度,便于大规模神经网络模型在嵌入式微处理器中的实现,以FT-matrix2000向量处理器体系结构为研究背景,通过对多核向量处理器体系结构的分析和对卷积神经网络算法的深入研究,提出将规模较小的卷积核数据置于标量存储体,尺寸较大的卷积矩阵置于向量存储体的数据布局方案。针对矩阵卷积中数据难以复用的问题,提出根据卷积核移动步长的不同动态可配置的混洗模式,通过对所取卷积矩阵元素进行不同的移位操作,进而大幅提高卷积矩阵数据的复用率。针对二维矩阵卷积由于存在数据相关性进而难以多核并行的问题,提出将卷积矩阵多核共享,卷积核矩阵多核独享的多核并行方案。设计了卷积核尺寸不变、卷积矩阵规模变化和卷积矩阵尺寸不变、卷积核规模变化的两种计算方式,并在主流CPU、GPU、TI6678、FT-matrix2000平台进行了性能对比与分析。实验结果表明:FT-matrix2000相比CPU最高可加速238倍,相比TI6678可加速21倍,相比GPU可加速663 805倍。     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形.文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用.     

推进军民结合产业基地东西部协调发展

深入推进国家级军民结合产业基地建设,引导军民结合产业集聚发展,是国家推进军民结合产业发展的一项重要举措。截至目前,工业和信息化部已认定的24家国家新型工业化产业示范基地(军民结合),总产值达11126亿元,工业增加值3134亿元,东中西部协调发展局面基本形成走军民融合式发展路子,是党中央、国务院、中央军委的重大战略决策,是推动经济建设和国防建设协调发展的重大战略举措。近年来,     

诱饵干扰下无人机集群攻击阈值控制方法

针对诱饵干扰下无人机集群作战中的计算量爆炸,攻击阈值控制解算困难问题,给出了一种基于兰彻斯特方程和最优控制模型的无人机集群作战攻击阈值控制方法。从机载雷达的性能出发,建立作战双方兵力损耗的微分方程,从而构建改进兰彻斯特方程;以兰彻斯特方程为最优控制的状态方程,以无人机攻击阈值为控制变量,建立弹药约束下无人机集群空战的最优控制模型,并且证明一方剩余兵力的最大化等价于另一方剩余兵力的最小化;最后采用直接凸优化法对最优控制问题进行求解,并进行仿真验证。     

微分博弈在无人机集群攻防中的应用研究

为了解决传统微分博弈理论的局中人规模受限问题,针对固定翼无人机目标-攻击-防御三方集群对抗场景,提出了一种基于微分博弈的集群攻防决策算法。该集群攻防决策算法利用基于Dubins路径价值函数的拍卖算法将集群攻防对抗问题解耦为目标-攻击者-防御者三方微分博弈问题,并且融入载体坐标系转换以及自动驾驶仪控制模型等约束,实现三维空间中以加速度为控制输入的集群决策,为等规模三方集群对抗问题提供协同决策控制。仿真实验结果证明,提出的集群攻防决策算法对于多种规模的无人机集群均能生成攻防角色对应的决策控制,实现包括目标-攻击-防御三种角色的三方集群攻防空战决策,在优化个体决策的同时,兼顾集群内无人机间的协同性。