仿真网格原型系统的设计与实现

进行仿真网格原型系统的研究是解决仿真网格关键技术的基础。SGE网格引擎是一个构建本地和集群级网格的工具,通过SGE构建基本的网格平台,根据HLA仿真任务的特点,对分布式仿真网格的原型系统进行了研究和设计。提出了仿真网格的双通道通信机制:一个通道负责仿真网格组件的通信,另一个通道负责HLA仿真任务之间的通信。提出了仿真任务在仿真网格中的三种调度模式:以进程为单位的调度、以联邦成员为单位的调度、以联邦为单位的调度等。通过研究初步实现了仿真网格的原型系统,并对HLA仿真任务的三种调度模式进行了简单的测试。     

网络中心战与网格技术

在当前的世界新军事变革中,网络中心战和军事信息网格是两个极重要的、具有发展趋向性的概念。本文阐述了"网络中心战"是军事需求牵引和技术推动的产物,以及美军网络中心战和 全球信息网格的内涵,并对应用网格技术建设我海军信息网格,实现我海军综合电子信息系统一体化进行了初步探讨。     

基于multi-agent编组的校园虚拟实验网格任务分配策略

在网格计算环境下,许多任务的执行经常需要同时协同分配多个agent以满足性能需求.提出了一种新的基于multi-agent编组机制的agent协同分配方法.首先,对传统编组算法和multi-agent编组算法进行了分析比较.然后,设计了校园虚拟实验网格调度系统及其任务分配算法,实验结果表明:当CDR=0.2时,算法与传统算法带来最好的目标价值,在某些条件下,传统算法略微胜过该算法,当CDR增大时,该算法比传统算法执行得更好.     

网格环境下基于任务的虚拟物流资源匹配策略

网格环境下的虚拟物流资源调度问题，实质就是资源与任务如何匹配的问题。以首先满足任务需求为前提，综合考虑任务以及资源两方面的匹配要求，建立了资源任务一对一匹配模型，通过量化任务（资源）各条件因素基准值及其所占权重比率，结合循环匹配算法，提出了一种基于任务的资源任务匹配策略，有效避免多任务对资源的争抢，实现了资源任务匹配的准确性和有效性。     

制导航空子母炸弹高速抛撒分离数值仿真

制导航空子母炸弹在跨音速抛撒子弹药过程中，子弹药与母弹的分离伴随着复杂的流场和激波干扰，该过程中不仅存在着激波与激波的相互碰撞、部分激波的多次反射，而且由于受到多体运动的相互作用，其气流方向也发生变化，形成了变化复杂的压力、速度分布区域。采用数值模拟的方法对制导航空子母炸弹子弹药高速抛撒分离过程进行了数值仿真分析，应用嵌套网格技术，耦合多体动力学方程以及 N－S 方程求解子母炸弹高速分离过程，为工程设计、研究提供理论指导与计算依据。     

基于摆动式单线激光雷达的障碍物检测算法

基于无急回摆动机构,实现了单线激光雷达对周围区域环境的实时感知与建图。为了准确地检测障碍物,在讨论了摆动机构的安装标定及扫描帧与角度编码器对准方法的基础上,采用了一种生成可通行性代价地图(costmap)的算法。该算法以2-D栅格模型方式,通过综合高程信息、测量值个数、扫描帧个数和测量时间等信息,得到各栅格单元的代价值,生成一张关于环境可通行性代价地图。实车验证结果表明:基于该算法得到的地图能够较好地描述环境的可通行性,实现了对环境的实时感知。     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题，采用栅格化方法建立海洋环境模型，为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标，提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法，利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径，算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失，但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题，是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。     

基于改进蜂群算法的非均匀阵列综合

针对蜂群算法易陷入局部极值的缺陷,提出一种改进蜂群算法实现非均匀阵列综合。首先,通过引入概率选择机制,以概率因子控制蜂群算法对精英蜂的选择,从而改善蜂群算法的全局优化性能;然后,采用改进蜂群算法优化阵元间距降低最大峰值旁瓣电平并抑制干扰;最后,仿真实验表明该改进算法在非均匀阵列综合中的有效性和稳健性。研究成果可为非均匀阵列综合提供一种新的途径。     

基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法

针对基于多传感器组网进行机动目标跟踪的传感器管理问题,提出了一种基于Rényi信息增量的机动目标协同跟踪算法。首先结合"当前"统计模型和交互式多模型不敏卡尔曼滤波算法设计了一种变结构多模型算法,来进行机动目标的状态估计;然后以Rényi信息增量为评价准则,选择使Rényi信息增量最大的单个传感器进行目标跟踪;最后利用得到的最优加速度估计进行网格划分,更新变结构多模型中的模型集合。在一般机动及强机动场景下进行了算法性能分析,仿真结果表明,该算法能够合理地选择传感器,提高了对机动目标的跟踪精度。     

网络中心战中的战场感知能力量化模型研究

为了定量评价和探索提高网络中心战中的战场感知能力的途径，针对网络中心战的特点，运用集合论、信息论、图论等理论研究了战场感知能力的量化问题。首先分析了影响战场感知能力的主要因素及其作用，然后对主要因素进行了量化建模，提出了传感器对指控节点的信息量贡献模型以及指控节点之间的信息量贡献模型，建立了指控网战场感知能力量化计算模型，最后通过仿真，验证了模型的有效性，说明了提高指控网战场感知能力的有效途径。