模糊认知图在预警机燃油管理中的应用

为了提高预警机对下属飞机的燃油管理能力,提出运用模糊认知图对预警机燃油管理中的各类信息进行分析和描述.首先,给出了拦截任务和返航任务的燃油消耗量计算模型.然后,建立了基于模糊认知图的顸警机燃油管理模型.最后,推导了一种基于模糊规则的决策推理方法.案例仿真结果表明,该方法的决策推理合理、有效,也验证了将模糊认知图理论应用于预警机燃油管理的可行性.     

基于任务控制的动态多传感器管理方案

针对信息融合系统平台跟踪多目标过程中的多传感器管理问题,提出了一种基于任务控制的动态多传感器管理方案。根据滤波后的目标误差协方差与不同战场态势下的期望之间的差异,度量目标当前精度要求。利用模糊物元分析法,根据目标自身属性值和当前状态值,计算欧式贴近度,从而获得目标威胁度。在综合考虑传感器性能和系统资源能耗的基础上,建立了任务需求模型。依据该模型控制多传感器实现对目标的探测,寻求模型的最优解。仿真结果表明,该方案在保持目标跟踪精度及时效性的同时,能适当地控制资源消耗,减少系统总耗能。     

任务管理式新型余度飞控系统的研究

通过对以往飞行控制系统的研究，提出了基于任务管理方式的新型余度飞控系统，即任务按减小通讯量、提高并行性、增加可靠性和均衡负载的原则分割并分配到相应的计算机节点上，协同完成任务。在发生故障时进行动态调度，保证任务的继续执行。而且给出了相应仿真平台的软硬件结构，提供了局域网实时分布仿真系统中一些相关技术的解决方案或策略。     

任务管理式冗余飞控系统的可靠性分析

在对当前飞控计算机系统分析的基础上，本文提出了任务管理式冗余飞控系统的概念，即将任务按一定原则分割分配到相应的计算机节点上，使各节点协同完成任务，在发生故障时进行动态调度，保证任务继续执行。而且在相应假设基础上，建立了任务管理式冗余飞控系统的Markov模型，分析了各参数对系统可靠性的影响，为该方式的实际应用与完善提供了理论依据。     

基于动态任务合成的多星观测调度方法

合成观测可以提高卫星的观测效率,研究了遥感卫星的动态合成观测调度问题.分析了卫星对多个任务合成观测的条件,在此基础上,建立了任务需求度、资源竞争度以及任务合成中的最小侧摆、最小数据冗余启发式,提出了基于动态任务合成的多星观测调度启发式算法.仿真实例表明,此方法可以有效提高卫星的观测效率.     

协同产品开发中设计者任务排序

针对协同产品开发中设计任务静态排序的不合理性,提出了一种基于最小化完工时间的任务优化动态排序方法.通过分析协同产品开发中设计任务的过程状态,建立了任务状态模型,确定了任务剩余处理时间和任务的权.对具有优先约束关系的任务排序和新任务到达时的任务排序进行了重点研究.最后通过应用实例验证该排序方法的有效性.     

基于面向服务的通用任务规划仿真集成方法研究

采用基于Service oriented architecture(SOA)的集成框架实现了仿真环境中无人机系统的通用任务规划模块功能的集成.给出了具有系统之系统特点的多无人机综合仿真环境UAVSSE体系结构设计和多层次集成方法.将任务规划功能模决抽象为任务规划服务,基于Web Services技术实现通用的任务规划服务封装.利用注册、发现和绑定机制,任务规划功能能够动态地集成进仿真运行,并能为多架无人机和多个地面系统的仿真提供任务规划服务.通过综合仿真环境中的原型系统验证了相关技术,结果表明基于面向服务方法的任务规划集成能够为多UAV仿真环境提供有效的任务规划功能集成,弥补了HLA在构建动态"系统之系统"仿真中的不足,并能为未来的仿真系统和真实UAV一体化运行提供借鉴.     

基于粒子群优化的无人战斗机编队任务协调方法研究

执行任务时多无人机之间的任务协调是保证无人机具备协同工作能力并且顺利完成任务的关键.将无人战斗机编队的协调过程看成一种动态的任务分配过程,建立任务协调模型,分析任务协调问题的粒子初始化和寻优方法,编写基于粒子群优化算法的任务协调问题程序.对粒子群优化算法参数对任务协调方案的影响进行了仿真验证,结果表明此方法得出的方案合理有效可以满足无人战斗机任务协调问题的要求.     

基于状态预测与评估的部件任务成功性评估研究

针对任务成功性评估的需要, 充分考虑任务可靠性与维修性的特点. 在状态监测与预测的基础上, 通过D-S证据理论与模糊综合评判相结合的办法得出部件针对任务的不可靠度, 由不可靠度与相关维修数据相结合来实现对部件的任务成功性评估. 最后通过示例应用表明了该方法的可用性.     

复杂自适应系统的MAS动态协作任务求解时序逻辑模型

借鉴组织学思想将自适应系统中的自主运行单元抽象为Agent, 把复杂自适应系统视为多Agent组织, 从时间和状态角度对复杂动态系统的行为进行描述, 提出了基于时序活动逻辑的多Agent动态协作任务求解自适应机制和构造模型; 分析了任务求解BDI Agent的信念、愿望、意图的产生过程和实现方法, 建立了协商推理的语义规则和行为规则, 给出了协作群组的选择算法. 并从任务求解Agent的心智变化角度, 描述了动态协作任务求解模型实现的六个阶段: 任务动态分配、协作意愿产生、协作群体生成、共同计划制定、协作群体行动和结果评估. 通过在MAGE等平台上实验和仿真测试, 验证了方法的可行性和有效性.