虚拟战场环境中的一种CGF系统的体系结构

计算机生成兵力是虚拟战场环境中的关键技术之一。在对分布式虚拟战场环境中CGF系统的构造问题进行研究的基础上，提出了一种基于HLA的CGF系统体系结构，并给出了此体系结构下CGF实体模型的结构框架，最后说明了将人工智能技术应用于CGF实体建模的思路。     

坦克分队计算机生成兵力(CGF)实体仿真研究

坦克分队CGF实体仿真模型是陆军作战仿真系统研制不可缺少的一部分。本文从建立CGF实体的抽象模型入手,研究坦克实体行为的表示、生成和控制方法。在分析了模拟系统中所需的CGF实体模型分类的基础上,重点实现了一般物理行为的生成方法,包括CGF实体的机动、侦察、射击、外弹道、射弹散布等模型,以及研究了坦克分队在虚拟战场中的路线规划、队形转换、火力运用等聚合级实体行为的实现方法。最后,从人工智能理论着手,就坦克分队CGF实体智能行为仿真的方法进行了理论探索,提出了相应的方案,为今后的实践性开发工作打下基础。     

CGF的目标探测控制

ＣＧＦ系统必须频繁地检测它所控制的实体之间以及这些实体与ＤＩＳ环境中的其他实体之间的通视性和可探测性,这种检测是ＣＧＦ中较为耗时的过程。本文讨论采用探测启发式来控制ＣＧＦ系统的目标探测,合理减少ＣＧＦ的目标探测次数,从而节省目标探测所占用的计算时间。这种方法节省探测计算时间最多可达到５０％,而对ＣＧＦ实体自治行为的逼真性的影响很小。     

攻防对抗DIS系统中CGF的构造与建模

ＤＩＳ作为一项现代仿真技术,在多兵种、多种武器平台的联合作战仿真与训练演习方面有着极其重要的作用,而ＣＧＦ是构造ＤＩＳ系统的关键技术之一。本文首先分析了构造ＣＧＦ系统的意义及特点,然后介绍攻防对抗ＤＩＳ系统中的ＣＧＦ组成结构。最后叙述了ＣＧＦ系统中重点对象的雷达、导弹及智能数字飞机的建模方法及特点,并给出了仿真结论。     

CGF中基于遗传算法的路径跟踪自学习研究

在计算机生成兵力(CGF)应用中,提出一种基于遗传算法的路径跟踪自学习策略,能够有效增强CGF实体的的自治性.首先构建了基于遗传算法的CGF学习行为模型框架;其次依据该框架论述了规则中条件、动作及适应度函数的确定;最后在实验部分对各参数的设置、整体模型的泛化能力以及对圆形路径的跟踪能力进行了详尽的分析,实验结果表明了该算法的有效性和可行性.     

基于Agent的电子战CGF建模研究

计算机生成兵力（CGF）是一个具有自主性、智能性的复杂系统。传统的建模方法难以精确的描述其模型。Agent技术作为面向对象技术的延伸，为解决这类复杂系统的建模与仿真问题提供了有效手段。应用基于Agent建模技术，建立了电子战CGF的层次模型，并解决了个体Agent模型设计中的感知、动作、决策及实现方法上的问题，最后讨论了用于设计聚合级实体的多Agent系统的组织结构、通信语言、通信机制及协作模式。     

不完备信息条件下基于证据理论的CGF行为决策方法

针对计算机生成兵力行为决策中遇到的战争迷雾问题, 特别是决策属性中出现的不完备信息情况, 提出基于证据理论的行为决策方法. 首先基于战场决策信息特点分析, 提出精确、模糊、不确定信息的决策属性可信度归一化表示, 然后提出表示备选方案不确定性的执行可信度, 最后根据DS合成法则对多属性可信度信息进行合成. 实验分析说明了该方法的可行性, 以及对于不完备信息处理的有效性.     

基于仿真组件技术的CGF系统体系结构和实现

以仿真组件技术为基础,提出基于仿真组件的计算机生成兵力系统体系结构以及实现方法,介绍了CGF在虚拟测试、评估和先进概念体系结构论证中的应用。通过基于仿真组件技术开发计算机兵力的模型,能够灵活生成多种不同种类的兵力模型和适应不同的运行平台。计算机生成兵力的实体模型分解为设备组件、指控组件、作战平台组件和动作行为模型,利用系统高层建模方法的静态结构建模从兵力组成角度描述设备组件、指控组件和作战平台组件的组合和连接关系,基于状态机动态行为建模建立兵力平台的动作行为模型。通过代码自动生成技术生成仿真组件模型并进行测试,仿真引擎按照动作行为模型的状态调度相应的仿真组件,从而产生作战实体的行为。     

基于遗传算法的CGF学习行为模型研究

通过自学习使计算机生成兵力(CGF)具有决策能力,是机器学习技术应用于军事仿真的一个重要研究方向.运用基于Agent的建模方法和学习分类器系统技术,构建了基于遗传算法的CGF学习行为模型框架,详细论述了该模型学习过程的运行周期,并将记忆功能引入CGF决策模型来加速学习进程.最后,设计了一个可视化验证系统,实验结果表明该模型的有效性和可行性.     

基于Agent的CGF决策行为建模研究

阐述了ACGF决策行为建模的一般特点，提出了一种基于马尔可夫过程的分层决策行为模型，构造了该模型基于黑板通信的多Agent结构，并给出其形式化描述和决策过程的伪码说明。分析了决策行为模型中Sub-Agent（SA）的结构和功能特点，指出SA是反应式Agent与逻辑型Agent相结合的混合模型，能够根据环境要求产生反应方案和充分方案。实例验证该模型能够较好地模拟舰艇ACGF的决策行为。     

计算机生成航空兵力的多分辨率建模方法研究

仿真实体的多粒度表示在分布仿真环境中具有十分重要的研究意义.探讨了多分辨率建模的概念和内涵,对多分辨率模型的建模方法进行了比较分析.根据仿真任务的不同,适应不同的仿真阶段,建立了不同粒度的航空兵力模型.聚合级飞机的运动方程主要考虑质心运动的运动学方程,动力学模型采用极限参数模型实现.通过补充姿态角信息和飞机位置信息实现了解聚过程.通过航向控制、航迹迫近、位置迫近算法,实现了聚合过程.     

聚合级CGF仿真中仿真应用程序的管理

对于大规模的聚合级CGF仿真,需要一定数量的计算机资源来实现,为了尽量减少占用的计算机资源和仿真中联邦成员的数量,也为了加强对这些资源的管理,针对具体的仿真应用,建立一个来管理聚合、解聚过程中需要的仿真程序的主控台是十分必要的,另外,为了加强对运行在所有机器之上的如此众多的仿真应用程序的管理,开发AST_SERVER和AST_CLIENT应用程序管理软件,可以提高聚合级CGF仿真项目的开发效率。     

面向Agent方法在计算机生成兵力中的应用研究

计算机生成兵力（CGF）具有主自性，智能性等特征，并具备感知，通信以及协调的艰力，面向Agent的分析开发方法可以借鉴到CGF系统研究开发工作，CGF所研究的内容侧重于Agent结构，感知，认知，决策等行为的描述，以及多Agent系统（MAS）的研究，本文首先对Agent的一航概念做了介绍，总结了计算机生成兵力中Agent应具有的性质，讨论了设计和建造CGF中Agent的一些问题以及多Agent之间的协作问题，文中最后给出了CGF中Agent设计的概念模型。     

计算机生成兵力的飞机运动简化模型技术

仿真建模过程中无法获得敌机气动数据时,只能根据极限参数采用简化模型描述敌机仿真实体,保留运动学方程,简化动力学模型。     

计算机兵棋推演系统公共数据的建模与VV＆C研究

计算机兵棋推演系统涉及作战要素多,建模涵盖范围广,使得公共数据的建模与VV＆C基础工作难度增大。在具体的工程实践中,通过对系统所需的公共数据进行分类与抽象,建立了数据结构模型与级联关系,开发了多种形式数据录入和基于数据规则引擎驱动的一致性数据校验软件,最后探讨了数据VV＆C过程。试验和应用表明,公共数据模型有效、质量较高,对计算机兵棋推演系统模型的构建及其原型系统的运行起到了很好的支撑作用。     

飞机动力模拟系统的模糊神经网络控制研究

讨论了一种基于电液速度伺服系统的飞机动力地面模拟系统的计算机控制结构，研究了该地面模拟系统的性能。建立了相应的数学模型，提出了新的模糊神经网络控制策略，该策略提出新的综合目标函数和权值修正方法，是传统PID控制思想和方法在智能控制器的延伸。实验表明，本文提出了并建立的数学模型合理，采用的控制策略可以大幅度地提高系统性能。