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为了统一描述军事电子信息系统(command control communication computers intelligence surveillance and reconnaissance, C4ISR)系统功能和效能两方面的需求,提出了一种基于统一建模语言/对象约束语言(unified modeling language/object constraint language, UML/OCL)的C4ISR效能概念建模和形式化验证方法。首先,利用效能相关概念扩展了DoDAF 2.0能力元模型,构建一个能够同时引导C4ISR能力的功能分析和效能分析的元模型;将该元模型描述为UML Profile,形成一种基于UML的C4ISR效能概念建模语言,并支持C4ISR效能概念模型检验;最后借助一个假想案例分析说明了该建模语言对C4ISR能力的功能和效能概念建模及模型验证的能力。该方法可弥补UML建模技术在特定领域效能分析方面的不足。 相似文献
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基于UML模型的C4ISR系统能力需求分析与验证 总被引:7,自引:2,他引:5
针对复杂的C4ISR需求分析,提出一种系统的能力需求获取和分析方法。该方法从分析作战使命入手,采用统一建模语言(unified modeling language,UML)建模技术对作战目标和任务场景建模,通过活动模型分析自动建立C4ISR能力需求的概念模型。此外,采用本体描述语言(OWL DL)对能力概念形式化描述,由此可以通过符号推理系统检查模型的完整性和一致性。给出了应用该方法的具体示例,并通过实验工具验证其有效性。 相似文献
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FMS建模和形式化验证 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种FMS的建模方法,此方法是基于时间自动机模型。运用模型检查工具UPPAAL来进行建模,仿真和验证。由于时间的因素被考虑到建模方法中,因此FMS的调度和控制问题可以被集成到这个模型中。在系统的行为被控制的同时,可以保证系统的性能指标。从而最优调度和最优控制可以得到检查和验证。 相似文献
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C4ISR系统能力需求行为建模及验证 总被引:1,自引:0,他引:1
针对C4ISR系统需求分析行为建模中,统一建模语言(unified modeling language, UML)的行为模型验证困难问题,提出了一种C4ISR系统能力需求行为建模及验证方法。从构建C4ISR能力元概念模型入手,通过扩展UML行为元模型得到能力行为元模型,然后使用能力行为元模型来构建能力需求的行为模型。为了检查行为模型是否满足能力元概念模型、能力行为元模型和领域规则约束等模型一致性和领域完整性问题,将行为模型的语义形式化为OWL-DL和DL-Safe规则表示的本体,并定义模型检查规则通过对本体进行逻辑推理和查询实现模型验证。 相似文献
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UML在C~4I系统总体结构设计中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
面向对象技术是当今应用于过程工程和软件工程的技术热点。简要介绍了C4 ISR总体结构框架和新兴的面向对象建模语言UML ,并把二者有机结合起来用于复杂系统的建模与设计 ;给出了基于两个建模规范的系统建模方法 ,把UML应用到高度复杂的C4 I系统总体结构设计中 ,提出了一个在总体结构框架指导下 ,从UML模型描述到应用Petri网进行定性分析的系统设计方法。 相似文献
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针对目前基于能力的需求建模方法在形式化以及验证方面的不足,借鉴统一建模语言(unified modeling language, UML)动作语义,提出了可执行能力需求建模方法。该方法在能力需求建模语言的基础上,添加可执行动作语义,提出了动作语义元模型,描述了动作语义的基本内容、执行机制以及表示。最后构建了可执行能力需求模型的仿真平台,并通过案例证明了可执行能力需求建模方法不仅能精确形式化描述能力需求模型的动态行为语义,同时也实现了能力需求模型的仿真和验证。 相似文献
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为提高多模索引调制正交频分复用的能量效率(energy efficiency, EE)与频谱效率(spectrum efficiency, SE),提出优化方案和相应检测算法。该方案在不减小子块间最小欧式距离的前提下通过增加模式排列的种数使系统传递的索引信息量增加,从而提升系统SE。此外该方案引入空载模式使得部分信息的传输无需消耗能量,从而提升系统EE。同时提出改进的低复杂度最大似然检测算法以降低模式排列的检测复杂度。分析模式排列数及空载模式对误比特率(bit error rate, BER)性能的影响,并据此对引入空载模式后的多模式星座进行优化。仿真结果表明,优化方案的EE和SE都有所提升,且BER性能更优。 相似文献
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重叠选择性映射(overlapped selected mapping, OSLM)是用于降低基于交错正交幅度调制的正交频分复用系统(offset quadrature modulation/orthogonal frequency division multiplexing, OQAM/OFDM)峰均比(peak-to-average ratio,PAPR)的技术。在对传统OSLM方法进行分析的基础上,为了进一步降低系统的PAPR,针对其在传输过程中需要耗费额外频谱来传递边带信息的问题,提出了改进的OSLM方法。该方法通过改变特定位置相位旋转因子的模值,从而在接收端确定边带信息,节省了OQAM/OFDM系统中的频谱资源,进而降低了系统的PAPR。仿真结果表明,在相同信道且子载波数量较多的条件下,该方法能够进一步降低系统的PAPR,同时又不会导致误比特率明显提升。 相似文献
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由于现代化战场环境动态多变、作战实时性高,针对当前防空作战中武器目标分配(weapon target assignment, WTA)约束多且复杂、传统建模无法真实反映战争过程、模型可信度不高等问题,提出一种在分布式约束优化问题(distributed constraint optimization problem, DCOP)背景下,基于多智能体系统(multi-Agent system, MAS)理论的武器目标优化分配模型,并利用改进的加速梯度下降(accelerated gradient descent, AGD)算法进行求解。通过实验证明了该算法具有良好的收敛性和低复杂度,能够适应现代化防空作战的需求,满足大规模寻优问题的需求,高效解决多智能体目标优化分配问题。 相似文献
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策略重用(policy reuse,PR)作为一种迁移学习(transfer learning,TL)方法,通过利用任务之间的内在联系,将过去学习到的经验、知识用于加速学习当前的目标任务,不仅能够在很大程度上解决传统强化学习(reinforcement learning,RL)收敛速度慢、资源消耗大等问题,而且避免了在... 相似文献
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An integration-centric approach is proposed to handle inadequate information in the system readiness level (SRL) assessment using the evidential reasoning (ER) algorithm. Current SRL assessment approaches cannot be applied to handle inadequate information as the input. The ER-based approach is proposed to synthesize inadequate input information and an integration-centric perspective is applied to reduce the computational complexity. Two case studies are performed to validate the efficiency of the proposed approach. And these studies are also performed to study how the inadequate information will affect the assessment result. And the differences caused by the system’s structure. The importance of the system’s structure in the SRL assessment is demonstrated and the contributions made in this study are summarized as conclusions. 相似文献
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隐式马尔可夫链(hidden Markov chain,HMC)是传统多目标跟踪的理论基础。在分析了HMC模型的局限性基础上,介绍了更具普适性的双马尔可夫链(pairwise Markov chain,PMC)模型,对基于PMC模型的概率假设密度(PMC-probability hypothesis density,PMC-PHD)滤波算法进行了推导,并对其高斯混合(Gauss-mixture,GM)实现进行了改进,利用椭圆波门给每一个高斯分量建立一个对应的缩减量测集合来对其进行更新。仿真实验证明在杂波密度较大的场景中,PMC-PHD滤波器GM实现的改进在不影响跟踪精度的情况下运行时间缩短为原来的三分之一;仿真实验还证明在HMC模型场景下PMC-PHD滤波器针对邻近目标的跟踪性能要优于HMC-PHD滤波器。 相似文献
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A new method of unscented extended Kalman filter (UEKF) for nonlinear system is presented. This new method is a combination of the unscented transformation and the extended Kalman filter (EKF). The extended Kalman filter is similar to that in a conventional EKF. However, in every running step of the EKF the unscented transformation is running, the deterministic sample is caught by unscented transformation, then posterior mean of nonlinearity is caught by propagating, but the posterior covariance of nonlinearity is caught by linearizing. The accuracy of new method is a little better than that of the unscented Kalman filter (UKF), however, the computational time of the UEKF is much less than that of the UKF. 相似文献