超算环境科学工作流应用的容错

超算环境中科学工作流技术广泛应用于科学研究和工程仿真领域。复杂多物理过程数值模拟、多阶段数据处理等应用往往需要使用多种应用软件相互协作,构建业务流程自动执行来提升工作效率。然而在超算环境中执行科学工作流应用面临着资源失效、任务配置错误等异常情况,造成工作流执行中断,严重影响完成效率,故容错功能对超算工作流应用的稳定持续运行有重要意义。介绍了科学工作流的容错设计分类,并对典型工作流系统的容错设计进行分析评述;提出了基于决策树的事件-条件-动作容错模型,设计了非侵入式可扩展的容错架构,并针对自主研发的部署在超算环境下的科学工作流应用平台HSWAP,实现了运行时可配置的容错策略。在实际的工程仿真任务中,基于所提出模型和架构实现的容错机制为提高工作流执行效率发挥了重要作用。     

顾及地磁影响的GNSS电离层层析不等像素间距算法

突破传统全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)层析反演研究忽略地球磁场对电离层变化活动的影响,同时顾及不同电离层高度电子密度变化较大的影响,提出在地磁坐标系下建立电离层高度方向上不等像素间距的GNSS层析反演方法。在此基础上,通过建立新的电离层层析迭代松弛因子,提高GNSS电离层电子密度层析反演结果精度。利用IRI—2007电离层模型、GNSS实测数据与电离层测高仪数据,从模拟验证和实测数据对比两方面,反演统计了不同层析算法估算的峰值电离层电子密度误差、电子密度剖面结果平均绝对百分比误差及均方根误差,验证了顾及地磁影响的GNSS电离层层析不等像素间距算法的有效性。     

装甲战车图像跟踪系统技术研究

在高技术条件下的局部战争中,装甲战车应具备精确的打击能力、目标获取能力和态势感知能力,这就需要一个能对抗复杂场景的目标跟踪系统。针对用于装甲战车的目标跟踪系统所存在的关键技术,提出了应用于复杂场景下的目标长时跟踪算法,实现了目标受遮挡情况的自适应判定和目标丢失的重捕获,在目标发生尺度变化、姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况下仍具有良好的跟踪效果;设计了一套视频跟踪器系统,通过实验验证,可实现对比度优于5%,目标像素数大于2×2,部分遮挡及完全遮挡的复杂战场环境下目标的稳定跟踪。     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。     

基于叠合度的维修性多源数据融合方法

针对装备维修性试验数据样本量不足的问题,采用了数据融合方法进行扩充数据样本量,通过建立折合模型对多源先验数据进行转换,解决了与现场数据差异较大难以实现数据融合的问题,采用了改进的Bayes Bootstrap法对多源数据的分布参数进行拟合,建立基于叠合度的数据融合模型,对装备维修性多源先验数据进行融合,结合某型坦克试验数据进行算例分析,证明了该方法的可行性。     

基于直觉梯形模糊信息的目标优先级排序方法

针对地面防空作战中空中目标的优先级排序问题,提出了一种基于直觉梯形模糊信息的优先级排序方法。使用直觉梯形模糊数来描述空中目标的属性参数,分析了目标优先级的影响因素,并利用熵权法确定了影响因素的权重;针对传统TOPSIS方法的缺陷,提出了一种利用相对熵作为距离测度的优先级排序方法;最后结合算例仿真验证了方法的合理性和可行性。     

基于物元分析法的航空事故应急预案评估方法

在深入研究并提出航空事故应急预案指标体系的基础上,结合物元分析法建立了航空事故应急预案的评估模型,将其应用于飞机冲出跑道的典型航空事故应急预案的评估中,根据评估结果提出了改进建议。研究成果可为航空机务部门制定预案并为实施评估提供一定参考,对进一步完善航空部队应急救援体系以及加强航空业的安全建设具有较高的研究价值。     

一种用于战术通信网络仿真的通信业务量模型

针对战术通信网络仿真的实际需求,在分析现有通信业务量建模方法基础上,基于吸引系数法和泊松流模型,提出了一种用于战术通信网络仿真的通信业务量建模方法。该方法依据泊松流模型构建了指挥机构生成通信业务总量模型,根据指挥机构两两之间通信业务量大小关系建立了吸引系数矩阵,依据吸引系数占比将指挥机构生成通信业务总量分配至接收用户,最后引入了不同作战阶段通信业务量强度繁忙系数。仿真结果表明,该方法能够快速有效生成指挥机构通信业务量,较好满足战术通信网络仿真需求。     

基于分层目标任务网络的作战任务规划方法

为提高复杂非结构化作战环境下作战系统规划能力,提出一种新的分层任务网络智能规划方法 HGTN(Hierarchical Goal-Task Network),给出了HGTN的形式化定义,研究了HGTN规划算法,以及启发式搜索算法和目标推理规划算法。HGTN在HTN(Hierarchical Task Network)规划方法基础上,增加了目标任务和相关处理方法,具备基于目标的逆向推理机制。通过作战任务规划实例分析,HGTN规划方法相对HTN,能够提高规划的适用性和求解效率,符合作战决策推理的思维模式。     

分布式传感器网络自适应一致性融合估计算法

针对分布式传感器网络的目标一致性状态估计问题,提出自适应一致性融合估计算法。考虑到网络中节点为测距和测方位的传感器,基于观测噪声与目标状态相关的假设,构建量测模型;引用无迹卡尔曼滤波与CI算法得到各节点的局部估计,通过误差矩阵加权更新节点状态以改进一致性算法,实现各节点对目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,该算法能够在快速收敛的过程中实现无中心节点的分布式传感器网络中各节点对目标位置的精确估计,同时又保证各节点之间的一致性。