基于网格技术的多用户多任务模拟训练系统

针对信息化条件下的武器装备模拟训练问题提出了一种多用户多任务模拟训练系统的概念，这种模式的系统能够满足大规模、多人次的装备教学和训练需求。首先，建立了面向大规模训练的两级用户管理体制，以及B/S与HLA结合的系统体系结构；然后，综合利用Web技术、网格技术（Globus Toolkit 4，GT4）和分布仿真技术（HLA/RTI）等解决了HLA联邦资源共享与整合、系统组织与协同等核心问题，实现了在同一套模拟训练系统上多组用户同时进行相同或者不同训练任务的设计目标；最后，面向通用雷达装备设计并实现了一个原型系统，它具有资源利用率高、重用性强、用户容量大等特点，在XX实验室建设的应用中取得了良好的效果。     

通用雷达装备模拟训练系统及其关键技术研究

针对当前模拟训练系统功能单一、型号专用、开发效率低、水平参差不齐等问题，提出了基于PLSE（Product Line Software Engineering）理论的仿真平台概念、通用雷达装备全任务模拟训练系统概念和面向领域的研究方法。建立了外观模型、机理模型、人机交互模型、训练评估模型和系统结构模型的模拟训练系统模型体系，基于此提出了模拟训练系统的四种典型模式。攻克了全任务模拟训练系统研发中的四项关键技术：①提出并实现了面向维修案例的故障建模、仿真和评估方法；②采用USB（Universal Serial Bus）技术建立了基于实装专用部件的人机交互设备通用设计方法；③应用分布仿真高层体系结构HLA／RTI解决了模拟训练系统中的紧耦合交互问题；④建立了基于组件技术的模型规范和软件体系结构，实现组合式的仿真应用构建模式。最后介绍了针对通用雷达装备领域构建的仿真平台和一种虚拟式全任务模拟训练系统。     

装备平行仿真技术的基础理论问题

平行仿真技术是近年来系统建模与仿真领域的新兴仿真技术,已经成为研究前沿。从战场指挥决策领域、装备任务规划领域和装备维修保障领域对仿真技术的新需求出发,归纳了以往仿真技术面临的突出问题,即领域模型固定,不具备自适应演化能力。提出了装备平行仿真技术的概念,并指出其应具备的特点,系统梳理了装备平行仿真技术的理论缘起和相关技术研究现状,并对主要相关技术进行了对比分析。在装备维修保障领域中,侧重讨论了面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术,分析了模型定位问题和技术框架,探讨了主要建模技术,包括装备退化状态在线感知、装备退化状态空间模型构建、装备退化状态空间模型演化,为下一步开发面向装备剩余寿命预测的平行仿真原型系统提供了技术思路。     

碰撞检测在靶场点位通视性判定中的应用

针对靶场测试方案设计过程中点位通视性问题进行研究,在分析现有通视性判定算法的基础上,提出了一种在靶场三维数字环境中,利用碰撞检测技术实现通视性判定的新方法,并基于Virtools虚拟现实开发平台实现了三种点位选择方式的通视判定,并对判定结果进行了直观的展示.该方法操作简单直观,对于简化点位勘察程序,提高方案设计效率具有重要意义.     

基于GMMSTS的协同机制研究

分析了在广域网环境下进行大规模分布仿真时海量异构资源难以协同的问题,提出了一种基于网格的多用户多任务仿真训练系统(GMMSTS).详细研究了GMMSTS中存在的多种协同关系,定义了基于用户和基于联邦的两类协同机制,并讨论了具体实现方案,完成了复杂协作关系的有效管理.GMMSTS已应用到某雷达模拟训练器中,其中的协同管理模块成功地实现了多任务,多用户的协同,取得了良好的效果.     

TENA与某C2系统互操作研究

C2与试验领域的互联基础设施TENA间的异构性阻碍了两类系统的互操作。报文传输服务包括端-端和跨网部署模式,相应地设计了与TENA系统的两种互联架构。网关的设计方案有单线程和多线程模式;从互操作视角来看,网关实现了通信协议、对象模型和支撑服务间的互操作。针对TENA的"拉"模式通信机制,设计了与C2系统通信时的协调机制;利用OWL建立报文的元模型,通过模型转换实现异构对象模型的互操作;利用自定义的消息代表支撑服务,解决了异构系统间服务的不匹配问题。通过原型试验得到交互实体个数、线程个数与信息交换实时性之间的规律。     

IaaS模式“云训练”资源预测调度方法

基础设施即服务(infrastructure as a service, IaaS)模式“云训练”是基于IaaS云计算提出的武器装备系统模拟训练的模式,根据用户需求对训练资源进行预测调度是提高训练效果的重要保证。分析了“云训练”中用户任务、资源需求特点,采用阈值法进行预处理,通过动态权值系综模型得到预处理结果。在此基础上,提出基于减法模糊聚类的模糊神经网络的资源需求预测方法(subtractive fuzzy clustering based fuzzy neural network, SFCFNN), 并引入自适应学习率和动量项以提升收敛速度和稳定性。调度器根据预测结果实现用户需求与资源之间的动态匹配。实验表明该方法可精确预测用户资源需求,实现资源动态调度,有效提高资源利用率与训练效果。     

一种IaaS模式“云训练”系统设计

针对网络化模拟训练真实感不强,训练效率低等问题,提出了一种IaaS (Infrastructure as a Service)模式的“云训练”.阐述了“云训练”的体系结构和运行模式,研究了“云训练”的3项核心技术.通过GPU虚拟化技术解决云环境中终端用户3D图形图像处理能力弱的问题.根据模拟训练特点,建立用户需求模型,将模糊理论引入资源调度技术中,实现虚拟资源的动态调度;结合检查点回滚、虚拟机备份和虚拟机迁移技术,实现系统高效动态容错,保证了系统的稳定性与可靠性.实验证明,“云训练”系统改善了传统模拟训练系统中资源的按需共享能力,提升了资源利用率,保证了模拟训练效果.     

广域网环境下基于VPN的分布仿真通信机制研究

通过分析现有HLA/RTI仿真系统由局域网扩展到广域网所遇到的问题,利用虚拟专用网隧道技术构建了仿真虚拟专用网(SVPN, Simulation Virtual Private Netvork)环境,提出并实现了一种"轻量级"的广域网环境下分布仿真实现方法.针对广域网上进行分布式仿真对安全和多播应用需求,给出了基于IPSec协议的解决方案,并讨论具体技术实现方法,设计了仿真数据的封装形式,并给出了SVPN在不同工作模式下的信息流程.最后在一个仿真场景中,对SVPN软件的功能和性能进行了实验分析.     

面向一类混合退化装备RUL预测的平行仿真技术

针对一类带离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测问题,研究了面向混合退化装备剩余寿命预测的平行仿真技术.提出以混合Wiener状态空间模型为基础仿真模型,以泊松冲击到达为模型选择判据,在实时退化数据驱动下,实现仿真模型在线选择,利用强跟踪滤波和期望最大化算法进行仿真模型数据同化和未知参数在线估计,从而实现仿真模型演化,提高仿真模型逼真度.在此基础上,实现了基于平行仿真的剩余寿命实时预测.利用某轴承性能退化数据对平行仿真方法进行了实例验证,仿真结果表明平行仿真方法能有效仿真轴承的性能退化过程,剩余寿命预测的不确定性小、精度高.