一种基于组件的DEVS建模与仿真方法研究

针对当前DEVS建模仿真中存在的一些主要问题,将XML和组件技术开发方法引入到仿真系统开发中.提出了基于组件的DEVS建模仿真框架,可以很好地支持仿真模型组件从静态模型描述到动态模型的调用,支持模型组件的重用和组合.     

改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用

对推广卡尔曼滤波算法进行了改进,提出了运用自适应门限滤除不可信观测向量的方法。在复杂多变的电磁环境中,有效的剔除不可信观测向量和防止有用信息的丢失一直是一对矛盾。改进的算法通过新息序列方差的统计信息确定自适应门限,并且对观测向量的每一个元素分别进行判决。仿真结果证明,该算法能够在防止有用信息丢失的同时有效剔除不可信观测向量,进而减小导引头的滤波误差。     

基于自适应遗传算法的LS—SVM漏磁缺陷重构

提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法（AGA-LS-SVM）的新方法,用于二维缺陷重构,建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

基于指标值状态的自适应权重确定法

评估问题中指标值可能是已知的也可能是未知的,提出一种基于属性值状态的指标权重确定方法,该方法融合了粗糙集和区间数有序相离度的理论,根据指标值状态,自适应求取指标权重;同时引入调节算子,调节对主客观因素考虑的重视程度。详细地给出了自适应算法的步骤,并对算法的保序条件进行了分析,举例说明了该方法的应用,结果表明:方法简单实用,易于实现。     

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。     

基于证据理论的自适应协同方法在打击目标排序中的应用

针对指挥员在选择及对打击目标排序时会产生不同结果,采用证据理论进行了协同。以各指挥员的判断作为证据理论的识别框架,采用证据加权法及对各证据的合成,确定了证据的基本可信度分配,降低了各证据间的冲突,筛选出肯定的证据,达成指挥员决策的自适应协同,实现对打击目标更为合理的排序。     

基于模型概率的自适应交互式多模型算法

传统的交互式多模型算法中过程噪声协方差矩阵固定,不能很好地适应实际目标不同程度的机动。采用匀速和转弯运动模型集合,提出了一种基于模型后验概率的自适应交互式多模型算法。通过后验概率来自适应调整各模型中的系统过程噪声协方差矩阵,进而提高模型同系统运动模式的匹配程度;结合防空作战机动目标跟踪要求,通过典型目标机动仿真,同标准交互式多模型算法进行比较,验证了该算法的合理性和有效性。     

水面舰艇编队反潜战攻防决策CGF建模

反潜作战是水面舰艇编队的主要作战任务之一,其计算机生成兵力(CGF)研究有着十分广阔的应用前景。采用CGF技术,可以自动化生成水面舰艇编队及其舰载反潜直升机,并可仿真其在执行各种作战任务过程中的所有战术动作,包括机动、探测、攻击、防御和协同等。重点研究水面舰艇编队及其舰载反潜直升机反潜作战过程中的攻防决策CGF建模与仿真问题,建立了水面舰艇编队攻防决策模型和反潜直升机探测与攻击决策模型。     

军事信息服务的概念体系及其应用

随着军事变革和信息技术的发展,传统的指挥控制系统已经无法满足联合作战的需求,下一代指控系统必然是基于面向服务思想构建的。针对该情况,介绍了军事信息服务的概念体系,提出了军事信息服务的逻辑结构,分析了军事信息服务的组成分类,并在此基础上,给出了基于服务的指挥控制系统构建框架以及军事信息服务应用模型,最后给出了结论。     

ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。