基于混合索引结构的传感器网络查询系统仿真

检索场域内节点q的k个最近邻节点感知信息是无线传感器数据库系统时空查询方法的重要一环。结合索引结构和非索引结构的最近邻节点查询框架,提出了基于混合索引结构的传感器网络最近邻查询系统模型及算法,采纳贪婪路由协议中的非索引结构的位置路由算法将用户需求转发到节点q,q分析用户查询需求,结合k计算查询区域半径,同时基于改进的索引结构查询体系得到用户需求信息。为拓展算法在动态拓扑网络结构的移动无线传感器网络上的应用,探讨了一种改进的最近邻查询方法。通过大量实验仿真,证实所提混合索引结构方法充分吸收了索引结构和非索引结构等体系的优点,在减少系统能耗和提升网络服务质量等方面均有所改进。     

基于本体的分布式查询分解算法研究

针对相关领域数据分布在不同站点,数据源的准确定位是分布式语义查询系统的关键,提出子本体交叉递归推理方法,该方法利用子本体间相互交叉的特点,从增强子本体中获取隐含的查询结果,从而保证分布式查询的语义完整性,提高了查全率。在此基础上,将分布式RDF查询分解为多个查询片段的分解策略保证分布式语义查询模式的分布透明性。最后描述算法的详细设计过程,并分析时空复杂度,其结果分析表明算法具有较好的计算性能。     

针对节点度幂律分布对等覆盖网络的分散式目标免疫

P2P网络的节点度近似服从幂律分布的无标度特性导致了这类网络对随机故障的鲁棒性和对蓄意攻击的脆弱性.为提高其抵抗蓄意攻击的能力,提出了一种经济、高效的分散式目标免疫策略,针对(1)具有最高连接度的节点、(2)具有最高可用性的节点和(3)与具有最高负载的链路直接相连的节点这三类目标实施免疫,设计了基于NoN-indexing机制的熟人免疫方法,能够仅利用网络拓扑局部知识和仅免疫少量关键节点,即可大幅度提高P2P网络的抗蓄意攻击能力.仿真实验结果验证了该分散式免疫策略的经济性和高效性.     

对等网中超节点有效选取与组织算法及仿真

针对P2P超节点覆盖网中超节点的选择大都根据节点物理性能而没有考虑free-riding现象,提出了一种新的超节点选取与组织机制SSMRF。SSMRF的主要贡献包括:1)不同于传统的超节点选择大都仅依据节点的物理性能,SSMRF综合考虑节点的物理性能、自愿性以及对节点的未来预期,选取整体效用值最大的节点作为超节点。2)超节点同时承担一定的监察作用,通过监察节点的自愿性可以发现Free-riding节点并采取相应的措施以激励节点贡献资源。仿真表明,SSMRF较之按节点能力选择的方法使P2P系统性能明显提高,能保证在较小的网络开销下,达到激励节点主动参与贡献资源的目的,提高了文件共享数量与查询成功率,减少了资源的定位开销。同时保障了超节点叠加网络的稳定性,具有较好的系统鲁棒性。     

基于SOM的WSN节点定位算法与仿真实现

结合自组织神经网络（Self Organizing Maps,SOM）算法无监督学习特征和WSN自组织特点,提出了一种分布式的基于自组织神经网络的节点定位算法（Distributed Self-Organizing-Map and Received Signal Strength Indication,DSOM-RSSI）。DSOM-RSSI使WSN中的节点自组织为多个交叠的簇,通过多个簇头的并行计算,实现分布式的节点定位。DSOM-RSSI直接利用无线信号强度指示值进行定位,减少了以往把无线信号强度转化为距离后再来进行定位带来的误差和计算量。试验结果验证了该方法在定位精度和算法复杂度方面性能优于集中式的基于测距的自组织节点定位算法。     

面向物联网的语义空间资源索引构建及其查询优化算法

面对物联网中的海量空间资源,在空间资源索引的构建中引入语义分类的方法,使得传统的IR树具备语义特征,支持用户对资源的语义查询,并提出一种top-k语义查询优化算法,通过对实际数据的使用和实验分析,得出索引结构的有效性和查询结果的正确性,从索引构建时间、查询时间和查询准确率3个指标来评估算法的性能,实验结果表明,算法支持语义空间资源索引构建,并且查询性能好,准确率高。     

稀疏森林:真彩色直方图快速生成算法

基于空间数据索引技术,提出了一种新的真彩色图像颜色直方图生成算法,这种算法采用一种新的空间数据结构——稀疏森林,通过将RGB空间中三维颜色(点)投影至(r,g,0)平面进行"降维",将三维空间点索引变成一维数据索引问题,降低了问题的复杂度。进一步,利用B树高度平衡、多分支、低深度、结构紧凑等特点,对一维数据进行索引。理论与实验结果表明,稀疏森林保留了全部颜色空间信息,生成、索引速度快,可以方便地进行点查询和区域查询,并且空间效率比较高。     

基于基尼系数的复杂电网结构的异构性分析

引入了经济学中的洛伦兹曲线和基尼系数的概念,用来分析复杂电网结构的异构性.通过仿真得到时空演化模型生成的各种网络的洛伦兹曲线和基尼系数,分析了时空演化模型的演化参数对基尼系数的影响.应用洛伦兹曲线和基尼系数对国内外的实际电网进行了异构性分析和比较,采用基于时空演化的OPA模型对IEEE39节点系统进行了连锁故障仿真,分...     

基于图结构的暴雨事件组织方法研究

在高时空分辨率的降雨数据支持下,分析和追踪暴雨事件的精细结构和动态行为成为可能,但存在数据量大、数据组织结构复杂的特点,对暴雨事件的时空组织与存储提出了巨大挑战.本文基于暴雨事件的演化过程,设计了一种"顶点-边界"的图结构表达模型,并构建基于Neo4j的图数据库,实现暴雨事件的组织与存储.图数据结构中的顶点描述暴雨事件对象,记录暴雨事件空间位置、降雨数据等状态信息;图有向边对暴雨顶点进行关联,记录暴雨状态之间的关系、变化速度、方向等动态信息.最后,综合时间序列模型和空间拓扑关系,设计基于图的暴雨事件组织模型,基于Neo4j图存储方式R-Tree空间索引存储暴雨矢量数据集,并构建暴雨事件库.基于Neo4j和Oracle Spatial的暴雨事件库的对比分析结果表明,Neo4j事件库在数据入库和时空查询性能方面具有优势.     

一种多路聚合型CICOQ交换结构

提出了一种多路聚合型联合输入/交叉节点/输出排队(CICOQ)交换结构,并从理论上证明了当聚合路数等于2时,多路聚合型CICOQ交换结构无需加速即可通过分布式调度算法实现模拟采用任意调度算法的输出排队交换结构。最后从实现的角度给出了多路聚合型CICOQ交换结构的工程设计方案,并通过仿真对该方案的性能进行了验证。     

基于地理信息系统的虚拟战场态势显示

以分布交互仿真中的虚拟战场态势显示为需求背景，基于地理信息系统(GIS)的理论和相应的软件工具，在虚拟战场态势显示中引入GIS技术，实现了基于GIS的虚拟战场态势二维与三维、静态与动态的显示，以及战场数据的添加与查询，计算机生成兵力的初始化及实时驱动、飞机地形高程匹配飞行的三维仿真。开发了一个具有统一集成环境、二维与三维态势显示相对应等特点的原型系统。 并介绍了其组成、功能和特点。     

基于改进AGD-分布式多智能体系统的目标优化分配模型

由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment, WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem, DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system, MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent, AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。     

分布式作战台位虚拟仿真器可重用建模技术

研究分布式虚拟作战台位仿真器可重用建模技术和方法，文章首先探讨了虚拟仿真器的结构化模块化设计方法，然后采用类模板设计方法研究分布式作战台位仿真器的可重用设计技术，通过实例说明了采用本文方法设计的分布式作战台位仿真器建模环境简单方便，可重用性好。     

任务型CGF组织本体建模

针对作战模拟对人类行为表示的准确性要求,建立真实反映战场行为的组织模型是非常重要的。根据需求分析和已有研究的不足,提出了基于本体论的组织建模方法,阐述了该组织本体的构建原则,并从组织静态结构和动态行为两个方面定义了相关概念及概念间的关系。在此基础上采用一阶谓词逻辑描述了该组织本体的形式化过程。实验结果表明,该方法能够准确地建立起用于实体的组织模型,使得实体行为可以反映实际战场行为,且能够保证组织本体的通用性。     

基于多Agent和HLA的潜艇战场损伤评估仿真研究

分析和研究潜艇战场损伤不确定性因素及其关联因素的基础上,设计了一个基于多主体的分布式战场损伤评估体系结构(Multiagent-Based Distributed Battlefield Damage Assessment Architecture—MDBDAA),定义了多agent的结构、协作以及功能属性在仿真环境体系结构和战场损伤评估体系结构中的表现形式,实现了仿真环境体系结构和战场损伤评估体系结构的分离。     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题,本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法,通过统计分析判定任务间因果关系,采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率,进而基于时间序列方法预测战场态势变化,实现辅助指挥员智能决策。最后,本文在某联合登岛案例中开展了方法验证,结果表明,所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性,可实现对战场态势变化的预测和快速响应,在战场上为军队提供强有力的支持。     

基于概率图的作战任务智能规划方法

针对人工调配作战资源及规划方案效率低下的问题，本文提出一种基于概率图的作战任务智能规划方法，通过统计分析判定任务间因果关系，采用GNN抽取任务中的关键事件构建概率图并计算任务规划方案成功的概率，进而基于时间序列方法预测战场态势变化，实现辅助指挥员智能决策。最后，本文在某联合登岛案例中开展了方法验证，结果表明，所提出的方法可成功实现任务规划并具有可解释性，可实现对战场态势变化的预测和快速响应，在战场上为军队提供强有力的支持。     

装备战场损伤仿真系统的研究

针对我国现代实战经验数据缺乏、新型装备损伤数据获取困难的现状,提出了从装备作战仿真产生装备被弹数据,再进行装备毁伤模拟得到毁伤部件和毁伤效果的装备战场损伤仿真研究思路,设计了以数据库和模型库为支撑的分布式、可异步运行的系统结构,并讨论了系统开发中的关键技术:智能作战主体、虚拟战场环境、杀伤机理建模、毁伤分布和毁伤效果仿真。该系统具有可信度高、易于扩展等优点,为开展装备战场损伤研究提供了最为经济、有效的途径。     

基于关注势的战场态势热力图构建方法

面对高度复杂和多变的现代战场,如何快速直观地发现战场上的态势热点,降低认知负载是指挥员所面临的巨大挑战。针对战场时变条件下的态势热点发现问题,在分析热点形成机理的基础上,提出关注势理论,构建了符合人类认知特性的改进的Logistic时间衰减函数(improved Logistic time decay function, ILTDF),进而提出随时间衰减的加权核密度估计(weighted kernel density estimation decay over time, W-KDE-DOT)法以及基于关注势的战场态势热力图构建方法。实验结果表明,基于关注势理论的热力图构建方法,能够更准确地刻画出态势热点的时变特性,更符合战场态势热点发现客观规律,能够更好地为指挥决策人员准确把握战场态势热点提供支撑。     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。