军事情报价值的当量评估法

研究了军事情报价值的综合性和相对性,提出了军事情报价值评估的当量分析法,分别针对确定性标度和模糊标度结合层次分析法给出了评估算法。算例结果表明方法有一定的合理性且评价结论易于理解。     

UML的海上编队雷达情报网作战视图描述

海上编队雷达情报网由于缺乏可以参照执行的标准,不能有效地实现系统的综合集成。体系结构设计是一种重要的系统顶层设计方法,是保证系统之间可集成可互操作的关健。美国国防部体系结构框架(DoDAF)适用于各种复杂系统的设计,已成为行业的建模规范。作战视图(OV)是进行系统顶层设计的体系结构技术中的重要组成部分,参考DoDAF2.0版的作战视图产品,采用统一建模语言(UML),对海上编队雷达情报网的作战视图进行了描述。     

多基地雷达在分布式压制干扰下探测区域

双基地雷达因为其收发分置有较好的抗干扰能力,从双基地雷达出发,由其雷达方程和干扰方程推导出多基地雷达探测区域的数学模型和受到分布式压制干扰探测区域的数学模型。在建立天线模型后,进行多基地雷达在有分布式干扰下和无干扰下的联合探测区域的研究与仿真,仿真结果该方法具有一定的指导和参考意义。     

障碍环境下具有多领导者的组行为生成方法

针对由多个领导智能体和多个跟随智能体组成的多智能体组,提出一种障碍环境下具有多领导者的组行为生成方法。该方法属于分布式控制方法,其利用组中的领导智能体控制跟随智能体,使得跟随智能体的中心和速度分别指数收敛于组中所有领导智能体的加权位置中心和加权平均速度,且每个领导智能体权重的大小取决于其所带领的跟随智能体的数目。另外,该方法通过在障碍的边缘引入虚拟的“ β-智能体”,使组中的个体具有与环境中的静态和动态障碍避碰的能力,最终生成真实的障碍空间中具有多领导者的组行为。最后以虚拟人智能体组为载体进行仿真实验,验证了该方法的有效性。     

一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法

HLA仿真中,数据分发管理实现基于值的过滤,可以有效减少盟员接收冗余数据的可能性和网络中的数据流量。大规模HLA仿真系统在仿真推进中需要大量的区域匹配计算以维护数据分发管理的正确性。现有的区域匹配算法大多需要对所有区域进行匹配计算,造成了大量计算资源的浪费;同时,主要基于串行匹配思想,难以充分发挥多核平台的并行计算优势。针对现有区域匹配算法的局限性,提出了一种面向大规模HLA仿真的并行区域匹配算法,该算法能够实现对一次仿真推进中多个改变区域的并行匹配计算,同时在匹配计算中采用基于移动相交的基本思想,利用区域范围移动前后的历史信息,将匹配限定在移动区间之内,减少了大量的无关计算。理论分析与实验结果表明该算法尤其适合基于多核计算平台构建大规模分布式仿真的应用需求。     

PHEV电池电荷状态估计设计及仿真

电池管理系统(battery management system,BMS)是混合动力汽车(parallel hybrid electric vehicle,PHEV)能量管理系统中的核心组成部分,而其中电池电荷状态(state of charge,SOC)则是PHEV控制策略中的重要参数。针对PHEV动力电池组SOC系统高度非线性和复杂性的特点,提出了一种基于改进的BP神经网络的HEV动力电池组的实时SOC估计,并对网络的收敛性进行了证明。利用大量PHEV动力电池组在行驶过程中充放电的数据样本,对神经网络进行网络训练并且进行仿真。结果表明,与传统离线SOC估计方法相比,能够有效地减小误差,提高电池SOC的精度。     

三个并行排序算法的可扩充性分析

可扩充性分析是评价并行算法或并行系统性能的重要工作,特别是在大规模并行处理环境下更是如此。本文利用新近提出的扩张串行分量分析技术,研究了三个并行排序算法的可扩充性,以及这些算法在超立方体结构上的实现的可扩充性。给出了使三种算法都为可扩充的条件,解释了每个算法的适用范围。展示了算法的实质性质,计算了它们的扩张串行分量、扩张效率以及扩张加速比。本文的解析分析结果与其它文献中的实验结果一致。     

No Sequences 互相关函数值的分配

讨论了ＮｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓ的互相关特性,证明了ＮｏＳｅｑｕｅｎｃｅｓ的互相关函数一定取集合｛２~ｎ－１,－２~ｍ－１,－１,２~ｍ－１｝中的每一个值,并且给出它们各自的分配。     

分布式流体系结构及其编程模型与资源管理

利用互联网资源提供大数据计算服务面临着资源异构性、动态性与通信长延迟等方面的挑战,现有分布式计算模型仍存在一些不足。运用流计算模型提出分布式流体系结构,包括分布式流编程模型与资源管理等,能够高效支持多种并行执行模式。在10个CPU-GPU异构结点上实现了原型系统,仿真实验验证了7个不同的测试用例。实验结果表明,与本地串行计算相比,分布式流体系结构可以平均提高39倍计算性能,具有较大的应用潜力。     

面向网络化无人机集群的计算换通信分布式任务调度方法

针对网络化无人机集群任务自主协同问题以及市场竞拍法的优缺点,提出“计算换通信”思想及其相应的分布式任务调度方法。通过对显式和隐式冲突任务的分析,建立任务相关智能体集合。提出基于任务抑制的局部优化方法,用于提前消解部分任务冲突,以减少算法迭代次数。设计基于历史竞标信息的智能体位置推断法,为局部优化提供必要的信息输入。基于组网仿真平台与集群救援场景开展蒙特卡罗仿真实验,结果表明,相比于市场竞拍法中具有代表性的基于共识的捆绑算法和性能影响算法,所提方法能够获得更少的迭代次数、更短的收敛时间以及更优的调度性能。