空间攻防对抗体系的建模与仿真研究

分析了空间攻防对抗体系涵盖的内容，并对先进仿真技术、空间攻防对抗体系建模技术及其仿真技术进行了分析，并在此基础上建立了两个典型的空间攻防对抗仿真平台。研究过程中重点对空间攻防体系总体模型、空闽信息及信息对抗仿真模型、导弹武器突防仿真模型、空间导弹拦截系统仿真模型、反卫星仿真模型、空间攻防体系评估技术、仿真系统实现技术等进行了研究。     

基于攻防对抗仿真的虚拟战场技术研究

介绍了虚拟战场攻防对抗仿真概念的内涵和体系，以及国内外发展现状；主要提出了在虚拟战场下以复杂环境中多传感器多源数据仿真采集平台、基于移动Agent海量数据融合与协同决策智能仿真平台、面向三维实空间仿真的大型虚拟战场攻防对抗分布式显示平台为主的研究内容，同时讨论了关键技术和技术难题；最后概述了虚拟战场攻防对抗的仿真技术的发展趋势。     

编队协同对地攻防对抗多级动态决策方法研究

针对编队协同对地攻击的攻防对抗系统的强对抗性、多目标性和多层次性,运用军事对抗的动态状态空间模型,建立了主从递阶互动决策模型——Nash-Stackelberg-Nash决策模型,重点解决军事对抗中寻求多级动态决策的联合最优策略问题。仿真结果表明,该决策模型应用于编队协同对地攻防对抗决策系统,良好的解决了两级对抗动态决策问题,并达到了较好的作战效果,能够为作战对抗提供有力的战场分析依据。     

基于攻防对抗仿真的防区外导弹作战效能研究

采用攻防对抗仿真的方法对防区外导弹的作战效能进行研究.按照基于攻防对抗效能评估方法的步骤,对防区外导弹攻防对抗战场环境进行了想定,建立了各个模块的模型,开发了仿真软件,并进行了大量仿真试验,不仅复现了攻防对抗战场过程,而且可以在攻防对抗的不同层次、不同模型粒度、武器系统的不同生命阶段,对各种不同的作战方案等进行武器系统的效能评估,充分表明了基于攻防对抗仿真的防区外导弹作战效能评估方法的优越性.     

基于SMP2的导弹攻防对抗仿真系统研究

指出了当前基于HLA进行攻防对抗仿真系统开发存在的不足,提出了基于仿真模型可移植性标准(SMP2)标准进行攻防对抗仿真系统开发的思路.简要介绍了SMP2标准的顶层架构以及SMP2仿真系统的运行结构和开发过程.针对战略导弹突防仿真的应用需求,搭建了基于SMP2的战略导弹突防仿真系统软件体系结构,讨论了系统的模型框架以及关键功能的设计与实现.     

基于自适应MAS的编队对地攻防对抗系统建模研究

针对当前信息化、网络化的战场环境特点,提出了一种攻防对抗系统的自适应Multi-AgentSystem(MAS)模型,将整个攻防对抗过程看作为进攻方Agent系统A及对抗性环境E的交互过程,重点分析了攻防对抗过程中代表空中攻击机群编队的进攻方Agent系统的总体结构框架和基于系统效能的MAS内部行为,给出了Agent系统的自适应行为算法,并进行了相应的仿真分析。仿真结果表明,这种采用基于系统效能准则的自适应MAS建模方法对分析攻防对抗系统的内部行为和总体效能指标提供了一种有效的途径。     

基于SMP2的导弹攻防对抗仿真模型开发与集成

介绍了仿真模型可移植性标准(SMP2),指出其在分析型仿真中的优点,提出基于SMP2进行导弹攻防对抗仿真系统模型开发与集成思路.从组成框架、交互框架、时序框架和对象执行框架搭建基于SMP2标准的导弹攻防对抗仿真系统概念模型框架,根据SMP2建模一般过程描述了基于SMP2的导弹攻防对抗仿真系统模型设计、开发与集成,讨论了相应的关键功能设计与实现,并以弹道导弹对美导弹防御系统突防措施论证问题为实例验证了介绍的模型开发和集成思路.     

基于模糊神经网络防空重点保卫目标的选择

在现代防空中,由于精确制导技术在空袭兵器上的应用,使防空中重点掩护显得格外重要。为实现重点掩护,防空中重点保卫目标的选择就成了防空作战系统分析首要环节。本文给出了重点保卫目标类型,提出了选择重点保卫目标的指标,利用多目标权系数的不确定特点,建立了优选保卫目标的模糊神经网络模型及算法。最后对给出的保卫目标样本对模糊神经网络模型进行训练和仿真,说明了用该模型能很好的选择重点保卫目标。     

基于蚁群系统的仿真机器人足球攻防转换策略

为了提高机器人足球的整体攻防能力,在动态攻防转换策略中建立了基于蚁群系统的混合通信机制,既增强了足球机器人的协作能力,又避免了足球机器人陷入冲突或任务死锁状态,增加了攻防转换的灵活性。在该通信机制的基础上采用攻防区域划分的方法,以球的位置为驱动信息,通过信息素来确定变换队形。在FIRA仿真平台中实验表明,基于蚁群混合通信机制的动态攻防转换策略使得仿真足球机器人在比赛过程中表现出更优异的性能,改善了球队的整体攻防能力,可有效应用于机器人足球比赛中。     

基于任务的体系对抗仿真数据采集方法研究

仿真系统的数据采集是仿真系统应用的重要环节。体系对抗仿真数据采集面临的主要问题是传统的数据采集方法不区分数据的任务属性,导致后期分析任务的完成情况时难以得到相关数据。针对该问题提出了基于任务的数据采集方法,对采集的数据按任务进行组织,支持后期对仿真结果的分析和其他应用。介绍了该方法的主要内容和实现过程,给出该方法一般流程和总体框架。数据采集实例诠释了该方法的实际应用过程,验证了该方法在体系对抗仿真中的实用性。     

基于图论与PageRank的要地反导己方目标重要性排序

针对要地反导作战己方目标重要性排序问题, 创新性地提出一种基于图论与网页排名(PageRank, PR)算法的排序方法。首先, 采用图论方法将各目标之间各种静态、动态关系网络抽象成二维拓扑结构图, 确立在不同关系下各目标之间的相互联系。其次, 根据要地反导作战实际情况,结合专家意见对静态、动态关系网络的重要程度进行打分。基于PR算法思想, 根据构建的目标关系模型, 计算己方目标关系矩阵及重要度值, 给出目标排序。最后, 结合要地反导作战案例进行验证分析。结果表明,该方法能够综合目标排序时的多方面因素, 给出科学、合理的重要性排序, 具有一定的可推广性和应用前景。     

公共资产配置与预算管理的演化博弈分析

在公共资产配置与预算管理过程中，由于财政部门和预算单位之间存在信息不对称，导致公共资产配置效率和使用效益低下.本文运用演化博弈的理论与方法分析了公共资产配置与预算管理的博弈演化过程，研究了预算管理过程中的声誉激励效应和监督惩罚效应，给出了不同类型预算单位与财政部门之间策略选择的互动机制，重点对静态惩罚机制和动态惩罚机制下博弈均衡进行了比较.研究表明：声誉对高成本的预算单位具有激励作用，监督对低成本的预算单位具有惩罚作用，动态惩罚机制比静态惩罚机制的监督效果更好，监督概率和监督惩罚量越大监督效果越好.     

弹道中段目标的融合识别

针对弹道中段目标识别时间资源有限的问题,提出了一种基于识别手段可信度增长的融合识别新算法。首先给出了识别可信度的定义及其增长模型,并分析了识别可信度增长模型对识别时间的影响,继而运用D-S证据推理方法得到了基于识别可信度增长的融合识别算法。仿真实例表明,该算法可以缩短识别时间,提高识别效率。     

基于博弈论的目标分配策略空间构建与搜索

动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment, DWTA)问题是军事运筹学研究的重要理论问题,也是作战指挥决策中迫切需要解决的现实问题。DWTA问题不能使用静态武器目标分配(static weapon target assignment, SWTA)的动态规划方法来解决。在考虑攻防双方武器系统损耗的基础上建立了DWTA模型,模型分析表明,DWTA问题可以尝试用博弈理论解决。构建DWTA策略空间,并改进了邻域搜索算法(variable neighborhood search algorithm, VNS)。算法正确度和复杂度分析结果表明,算法快速有效,在一定程度上满足防空作战对DWTA问题决策实时性的要求。     

基于系统动力学的城市交通拥堵治理问题研究

近年来,我国城市交通供给和需求的矛盾在日益突出,城市交通拥堵问题越来越严重,除影响城市居民正常出行、导致环境污染加重外,严重影响了城市物流的正常运行,成为整个城市经济社会发展的制约因素. 本文从城市交通拥堵这一现象入手,分析了交通拥堵的现状、原因、影响及其根源,从城市居民出行和城市物流两个角度总结了现有解决交通拥堵问题的对策,在此基础上结合我国的实际情况,用系统动力学的方法建立了治理城市交通拥堵的系统动力学模型,并以北京市为例,对北京市典型的治堵措施的实施效果进行了仿真分析,从而得出适合我国的解决城市交通拥堵的对策建议.     

基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法

将红外图像中的小目标检测视为基于多图像特征的像素分类问题,提出了一种基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法。该算法首先提取双色红外成像系统中各传感器图像的图像特征,采用D-S证据理论中的基本概率分配函数对传感器图像中的像素进行基于多图像特征的分类,得到各传感器的目标检测基本可信度图;然后应用正交和规则复合来自各传感器的目标检测判决证据,获得整个系统的目标检测基本可信度图;最后根据决策规则输出最终目标检测结果。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,提高了系统的检测性能。     

基于量子博弈的产学研协同创新激励机制研究

本文引入了量子博弈的分析范式来研究产学研协同创新的激励机制,构建了产学研协同创新的量子博弈模型.对是否考虑纠缠态的情形做了比较研究,结果表明,考虑了纠缠态后,努力的一方不必再承担对方"背叛"的风险,在一定程度上解决了经典博弈中的"囚徒困境"问题.在产学研协同创新的情境下,协同双方需要在协同开始前商榷并委托第三方确定可被观测到的、易于量化的相关绩效指标,并签订"纠缠合同",确保协同双方均没有动机去采取非量子策略,这时采用最大努力程度的完全量子策略对协同双方来说均是最优的.