战场协作价值建模研究

协作可以大大增强指挥决策的质量,提高部队作战能力,团队协作的重要目的是共享态势感知。从对态势感知分析入手,建立了个体态势感知模型;在分析协作与共享态势感知关系的基础上,建立了无协作下的共享态势感知模型、完全协作和考虑协作质量的共享态势感知模型,对比分析了协作和无协作下团队共享态势感知能力,最后通过仿真定量地分析了协作对共享态势感知的影响,验证了协作质量的重要性。     

面向太空网络战威胁的态势感知本体建模

实现对卫星网络空间威胁的态势感知，是太空网络安全防御的前提。针对卫星网络空间安全防御，提出了卫星网络空间威胁态势感知需要回答的一系列问题，构建了卫星网络空间态势感知本体(ontology of cyberspace situational awareness for satellite, OntoCSA4Sat),用于对卫星网络空间多源情报进行自动关联和推理。通过对一个案例进行表示和推理实验，验证了OntoCSA4Sat的一致性和用于推理解决卫星网络空间威胁态势感知问题的可行性，表明OntoCSA4Sat可为卫星网络空间威胁的态势感知提供分析框架，为太空网络安全防御辅助决策提供支撑。     

人工鱼多感知系统融合研究

人工鱼利用人工生命方法实现计算机动画,研究并实现了人工鱼的多感知融合系统。多感知是系统决策与行为的前提,首先利用多源注意力理论建立了人工鱼的多感知融合模型,并设计了感知权重分析器,并结合外部环境和内部状态对人工鱼的多感知行为进行了设计,最后给出了行为驱动的注意机制感知融合算法。经动画仿真,得到满意结果。多感知融合的研究和实现可为机器鱼及机器人的感知融合研究提供软件仿真平台。     

基于多视线融合的高轨近场感知队形设计

针对高轨卫星近场态势感知(near-field situation awareness, NSA)问题，提出了基于多视线(line-of-sight, LOS)融合的多星协同NSA方案，研究了考虑相对状态估计精度、光照约束等因素的NSA队形设计方法。首先，基于系统状态方程、测量方程，以及扩展卡尔曼滤波算法，构建了多LOS融合的NSA模型；然后，通过理论分析获得了LOS夹角越趋近90°,目标位置估计误差越小的NSA队形设计准则；进一步考虑光照、有界性相对运动等约束条件，提出了NSA队形优化策略，并利用罚函数法对由NSA队形优化问题转换得到的非线性规划问题进行求解。数值仿真验证了所提出的多LOS融合NSA模型、队形设计准则和NSA队形优化策略的有效性。     

基于博弈论的多传感器交叉提示算法

针对传感器交叉提示技术在目标探测中的应用问题展开研究,首先介绍多传感器交叉提示技术基本理论,建立了具有社区性的传感器网络模型和基于多Agent技术的分布式传感器管理结构,分析了传感器交叉提示发生的条件和类型,其次提出了传感器网络效能评价函数,最后设计了基于博弈论的多传感器交叉提示算法。仿真结果表明,提出的多传感器交叉提示模型符合实际作战场景,能够生成传感器联盟方案对目标检测和跟踪,并进行目标交接,与拍卖算法和人工蜂群算法相比,博弈论算法求解质量较高,收敛速度明显提高,更适用于作战态势较紧急的情形。     

基于压缩感知的认知无线网络协作频谱感知技术

针对传统频谱感知算法受A/D器件物理瓶颈,硬件计算能力等限制难以实现宽频段授权用户实时检测的问题,将压缩感知技术应用于宽带频谱感知,建立了一个基于Xampling前端的新型协作频谱感知模型,在此模型基础上提出一种基于认知用户分组,纽内利用压缩感知技术进行信息融合,组间对各组检测结果进行判决融合,两者结合实现授权用户检测的新算法,并给出了认知用户的分组原则.与传统宽带频谱感知算法相比,该方法无需高速A/D,也不需要恢复原始信号,可有效降低宽带频谱感知的硬件复杂度,缩短频谱感知时间,仿真结果证实了新算法的有效性.     

连续变化条件下的态势感知速度模型

为了定量地度量C4ISR系统的态势感知能力,基于Endsley的态势感知模型,分析了从察觉信息到理解信息的态势感知过程。提出了态势理解过程的三个基础经验假设,定义了随时间变化的态势差异度量。推导出反映态势变化与感知速度之间关系的微分方程,提出了态势感知能力参数的改进方法。对微分方程解的讨论,得到了与现实经验相符的结论。     

基于快速网络模拟的安全态势预测

为提升网络安全态势预测的准确性,提出基于网络模拟的态势预测方法。该方法依靠网络模拟技术,详细推演网络安全行为的未来状态,并通过对状态数据进行分析与归纳,实现对网络安全态势的预测。为提升预测的时效性,研究核心节点路由静态存储以及动态连续计算等快速网络模拟技术。通过具有1720个节点的网络拓扑进行了实验验证:依靠快速网络模拟技术,整个态势预测所需的时间减少了51.7%,实现能提前获知未来的安全态势值;对所获得的安全态势曲线与实际安全行为进行对照分析,验证了安全态势预测的准确性。     

非标准多传感器信息融合下的状态融合估计

给出了标准多传感器观测信息的统一融合模型,在此基础上分析了传感器观测系统参数对最优融合估计性能的影响.针对存在量测系统误差的非标准多传感器融合系统,构建了一种有效的系统误差参数估计模型.此外对传感器问具有不同非线性误差成份的融合系统,提出了一种基于互迭代自适应半参数的状态融合估计算法.该算法通过对非标准多传感器融合模型误差的补偿,利用线性和非线性迭代的方法来提取非线性因素,进而确定状态的最优融合估计.给出了应用该算法的具体步骤,并通过理论分析与仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于FD-TODIM的混杂空战多目标动态威胁评估

针对传统空战态势威胁评估存在“状态失衡”以及难以体现决策者个体行为差异的问题, 首先针对空战过程中多时刻态势信息, 提出基于变权理论的态势权重解析方法, 并结合基于正态累积分布生成时间序列权重的算法, 解决属性参数与权值动态匹配的问题。其次, 基于混杂态势信息, 综合考虑飞行员有限理性和个体行为存在差异的特点, 提出基于模糊动态交互式多准则决策(fuzzy dynamic interactive multi-criteria decision-making, FD-TODIM)算法的混杂空战多目标威胁评估方法。最后, 进行了仿真验证和分析。仿真结果表明, 该模型可充分挖掘历史信息影响, 有效融合多个时刻混杂空战态势的混杂信息, 并根据不同飞行员个体差异, 生成具有实际意义的空战威胁态势评估结果。