复杂战争系统建模与仿真需求及ABMS方法

复杂战争系统与一般的物理系统相比,建模与仿真条件、要求与过程有着明显差异。在论述战争系统及其复杂性的基础上,分析了复杂战争系统一般的建模与仿真方法及存在的问题,重点分析研究了基于Agent的建模与仿真(ABMS)方法。将ABMS方法应用于信息化战场多传感器仿真演示,验证了其对复杂战争系统建模与仿真的可行性与有效性。     

基于熵权多目标决策的雷达网战损装备抢修排序方法

分析了熵权的理论基础,给出了一种基于熵权多目标决策的雷达网战损装备抢修排序方法。其中,采用熵权与决策者的主观权重相结合的方法确定综合权重,使权重的确定更加合理。最后通过实例对该方法的可行性和实用性进行了说明。     

MAS作战仿真中的人装单元Agent结构研究

研究了在多智能体系统作战仿真中人装单元Agent的结构,该结构以BDI模型为基础,由感知器、匹配器、信念集、愿望集、筛选器、意图、执行器和通信器等8个模块组成。介绍了每个模块的功能,并在给定仿真背景、元规则和能力属性的基础上进行了576次仿真对抗实验。实验结果表明,以这种Agent结构为基础的多智能体系统作战仿真结果符合军事常理,能够对作战仿真研究起到支撑作用。     

基于多QoS约束的启发式路由选择算法设计与实现

针对时延、路由跳数以及网络资源利率3种约束,结合软件路由器项目,对路由选择算法的网络模型进行了描述和定义,并提出了基于多QoS约束的启发式路由选择算法（H_MCP）。通过在软件路由器上实现和测试,表明该算法具有可行性和启发性。     

基于MAS的装备综合保障仿真系统设计

研究MAS在装备综合保障仿真中应用的方法与工作流程,结合实际应用系统的设计与开发,将基于Agent的离散事件仿真建模技术引入系统RMS建模与仿真研究中,开发了一个原型系统,并进行了实验验证。研究证明,基于Agent的建模与仿真方法可用于大型复杂装备综合保障系统的建模与仿真。     

基于区间数TOPSIS法优选空军战役作战计划

针对战役作战计划优选中的不确定性,运用区间分析和TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)法探索空军战役作战计划优选问题.通过引进区间数乘法运算,将区间数多指标决策问题转变为指标为区间数的多指标决策问题,进而给出区间数多指标决策问题的TOPSIS法,对空军战役作战计划进行排序选优.与传统方法相比较,该方法较好地解决了评价指标为不确定值时的多指标决策问题.     

基于多Agent装甲武器平台指挥决策模型*

在深入研究武器平台指挥决策规律的基础上,提出了一个新的基于多Agent武器平台指挥决策模型。通过认真分析指挥决策自主行为产生活动的过程,给出了基于KQML语言的多武器指挥平台协作模型以实现多指挥决策计算机兵力生成之间的协作。最后,通过模糊神经元网络系统,该模型实现了指挥决策计算机兵力生成系统自主推理和决策的功能。     

基于球坐标系下BLUE滤波的IMM算法

针对机动目标跟踪中常见的量测转换问题,提出了一种基于球坐标系下最优线性无偏估计滤波的交互多模型算法。该算法的核心思想是将最优线性无偏估计滤波作为交互多模型中的基本滤波,完成对机动目标的跟踪。在仿真试验中,将该算法与基于扩展卡尔曼滤波的交互多模型算法进行比较,结果表明该算法有效地抑制了扩展卡尔曼滤波中常见的滤波发散问题,并且提高了跟踪的精度,具有较好的实用性。     

基于模糊综合评判法的敌空袭主攻方向预测研究

针对主攻方向预测的主要特点,运用模糊理论探索解决其主观推理、决策问题。应用隶属函数及变权重模糊综合评判方法分析,建立了评估模型,得到了类似人主观判断的结果,最后通过示例说明应用模糊综合评判法预测主攻方向的可行性。     

试飞多目标实时定位系统的设计与实现

针对空空多目标攻击问题,运用一种基于全球定位系统(GPS)、时分多址(TDMA)和频分多址(FDMA)相结合的技术,设计了试飞多目标实时定位系统。在试飞中通过无线数据链路实时获取多个目标的GPS位置、速度数据,进行插值推算等数据融合处理后,发送给评估系统,作为空空多目标攻击技术实时评估的基准信息。系统具有定位精度高、系统数据更新率快,在实际应用中显示了良好的性能。