基于人工社会的非战争军事行动仿真推演

当前非战争军事行动呈现出物理域、信息域、认知域和社会域等多域耦合对抗的特征,利用复杂社会系统仿真方法支持非战争军事行动推演有助于解决非战争军事行动的指挥、决策和训练问题。提出一种基于人工社会的非战争军事行动仿真推演模式,根据非战争军事行动的核心样式,分析了非战争军事行动仿真推演对于人工社会的需求、基于人工社会的非战争军事行动仿真推演能力要求和关键技术要求;重点聚焦利用人工社会技术解决核心行动样式的处置对象问题,形成了动态社会自然环境仿真、兵棋推演和仿真推演融合、多尺度非战争军事行动建模以及支持迭代推演规则演化等仿真推演设计模式。以安全保卫行动为案例,阐述基于人工社会的非战争军事行动仿真推演全流程。结合人工社会的应用对非战争军事行动推演进行了展望。     

基于中间表示规则替换的二进制翻译中间代码优化方法

动态二进制翻译在实现多源到多目标的程序翻译过程中,为屏蔽不同源平台间的硬件差异引入中间代码,采用内存虚拟策略进行实现,但同时带来中间代码膨胀问题。传统的中间代码优化方法主要采用对冗余指令进行匹配删除的方法。将优化重点聚焦在针对特殊指令匹配的中间表示规则替换上,提出了一种基于中间表示规则替换的二进制翻译中间代码优化方法。该方法针对中间代码膨胀所呈现的几种典型情景,描述了中间表示替换规则,并将以往应用在后端代码优化上的寄存器直接映射策略应用在此处。通过建立映射公式,实现了将原来的内存虚拟操作替换为本地寄存器操作,从而降低了中间代码膨胀率。使用SPEC CPU2006测试集进行了实验,验证了此优化方法的正确性和有效性。测试用例在优化前和优化后的执行结果一致,验证了优化方法的正确性;优化后测试用例的中间代码平均缩减率达到32.59%,验证了优化方法的有效性。     

人机指挥对抗系统规则设计研究

针对现有人机指挥对抗系统在规则设计方面存在的不足,根据人机指挥对抗系统的典型结构和规则推理的运行机制,提出了人机指挥对抗系统的规则需求,设计了规则库的基本内容和结构,对其中的条件库、结论库、阵地编配规则库和指挥决策规则库的要素组成和内容构成进行了较为详细的阐述,并给出了部分示例;最后,对规则库在智能对抗模型构建中的应用进行了说明。设计方案能够为其他类似人机对抗系统及其规则库的建设提供借鉴,具有较强的可操作性。     

基于原子行为、通信和协商的计算机生成兵力协同作战研究

步兵组协同行为建模是构造计算机生成兵力的关键技术之一.基本动作建模、步兵小组间的通信策略和协商策略是完成步兵组协同行为建模的三项重要研究内容.针对基本动作建模,提出组件行为的概念并给出其形式化描述,把计算机生成兵力完成任务的过程看作组件行为的有序集,建立基本动作模型库.针对步兵小组间通信策略,侧重于智能体对信息的筛选与可靠性评估,使信息交流更贴近战场实际.时间约束协商策略是针对现有协商模型缺少时间约束的缺陷进行改进,提出在时间约束下的冲突消解办法.最后,提供一个例子予以说明.     

基于估值修正的分布式传感器网络最小均方算法

为使分布式传感器网络自适应滤波算法在具有快速收敛和低稳态误差的同时,具有对脉冲干扰的鲁棒性,在扩散LMS自适应滤波算法基础上,提出一种基于参数估值p阶范数修正的变步长最小均方自适应滤波算法,算法通过使用参数估值的p阶范数增抗其对脉冲噪声的抗干扰能力,通过合理设置变步长控制因子使得算法在收敛初期的收敛速度及收敛后期的稳态误差在一个较小的范围取得一个较好的平衡。对比实验表明,相比已有算法,所提算法性能更优且具有较好的鲁棒性。     

基于证据理论的多传感器目标识别

为了解决证据理论在具体应用中存在的问题,对Dempster组合规则思想进行了具体的分析,讨论了该组合规则存在的问题及现行的一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,并给出了识别过程的流程图。     

考虑弹体动态特性的非奇异有限时间制导律

为满足导弹拦截机动目标时交会角约束和有限时间收敛的需求,建立了考虑弹体一阶动态特性的制导模型。把目标加速度视为有界外界干扰,同时结合非线性反步设计法中的动态面法,设计一种考虑弹体动态延迟的非奇异滑模制导律,并且证明了基于Lyapunov稳定性理论制导系统状态可渐进收敛到零。在所设计的制导律下,对单侧机动的低空高速目标进行仿真。仿真结果表明所设计的非奇异制导律可以有效降低弹体动态延迟带来的影响,而且具有较低的脱靶量与交会角误差;与考虑弹体动态特性和交会角约束的最优导引律相比,其具有更高的制导精度。     

基于EFSM模型的可执行回归测试数据生成方法

基于扩展有限状态机(extened finite state machine, EFSM)的回归测试过程中，传统的可执行测试数据生成方法由于没有充分利用软件变更信息，在对模型分支错误进行检测时效率较低。为此，提出了一种基于EFSM模型融合的可执行回归测试数据生成方法，制定规则对软件变更前后的模型进行融合，将程序变量作为符号对融合模型中所需覆盖的测试序列进行遍历，结合软件变更信息生成变量约束表达式组并求解得到最终的回归测试用例。实验结果表明：该方法在分支错误检测率、可执行比例、稳定性和测试效率等方面具有一定的优势。     

约束层阻尼板动力学问题的传递函数解

采用传递函数方法对约束层阻尼板进行了动力学分析.使用Hamilton原理得到了约束层阻尼板的运动方程和边界条件,对未知位移进行级数展开,引入状态向量,使用分布参数传递函数方法建立系统的状态空间方程进行求解,分析了四边简支板的自由振动和频率响应问题,得到了板的固有频率、损耗因子和频响曲线.算例的计算结果与NASrRAN计算结果相比吻合良好.     

附加运动约束的MEMS惯性传感器融合定姿算法

针对MEMS惯性传感器因精度低、误差随时间累积导致无法满足长时间姿态测量要求的问题,提出了一种附加运动约束的姿态估计方法,即在以陀螺仪解算的姿态信息作为系统预测、以加速度计与磁强计解算的姿态信息作为系统量测的基础上,将载体运动约束作为虚拟观测量输入滤波器。同时,针对传统EKF算法精度不高的问题,提出了一种新的滤波融合算法,即迭代更新扩展卡尔曼滤波(iterated update extended Kalman filter,IU-EKF)。新算法通过将当前量测信息逐步引入量测更新过程实现后验状态估计,从而达到减弱观测模型非线性、提高滤波估计精度的目的。数值仿真结果表明:本文算法的姿态估计精度较传统的"双矢量法+EKF"模式有大幅提升。