基于RTX的分布式平台级仿真系统设计与实现

研究平台级仿真训练系统,广泛应用于武器装备试验评估领域中,平台级仿真包含实体数多、交互信息复杂.如果有人或硬件在回路,则需实现实时运行.如果采用分布式结构,还需实现时钟同步.为了解决实体间复杂信息交互、强实时运行和时钟同步控制等问题,提出参照HLA的数据交互机制和时间推进机制设计了平台级仿真系统框架,并采用流行的Win-dows+RTX平台开发了仿真系统软件.经时间测试,设计的仿真系统满足微秒级的定时精度和死线(dead-line)要求.仿真表明,设计方法适用于平台级、多仿真实体交互,为强实时推进的分布式实时仿真系统构建提供了参考.     

多分辨率仿真中一致性问题研究

在多分辨率仿真中，当不同级别分辨率实体交互时会出现一致性问题，它的产生是由于建模人员还没有找到一种很好的方法，去描述同一实体在多个分辨率级别间的相互关系而导致的，即使在同一分辨级别中也可能发生不一致性问题，分析了目前建模方法存在的问题，提出了解决一致性问题的CM方法，CM方法主张使用多分辨率实体（MRE）的概念来替代聚合实体（AE）和解聚实体（DE），以一致的方式在指定的分辨率级别描述被仿真的对象，当有请求时，及时提供任意级别的属性绑定，建立了映射函数和一致性模型，较好地解决了属性集数据的识别，时间的一致性和映射一致性等关键问题。     

基于Web服务的分布式实体建模框架

为适应三维实体建模分布式广域化的要求、克服传统CAD软件在开放性和扩展性上的不足,提出一种基于Web服务的实体建模框架模型。针对三维实体模型数据量大的问题,给出一种混合的实体表征方法,基于Web服务提出分布式实体建模框架,基于Open CASCADE几何引擎开发相应的软件系统。实际产品设计证明该框架模型能提供一种实现网络三维实体建模的有效途径。     

基于Agent的DDoS协同防御实体行为建模

现有分布式拒绝服务(DDoS)协同防御实体行为建模逼真度较低,且形式化描述不规范.针对上述问题,提出一种基于Agent 的DDoS协同防御实体行为建模方法.采用基于Agent的建模思想及输入-输出映射原理,建立包含自主行为和交互行为的实体行为概念模型,设计改进的Agent行为形式化描述方法,从自适应性、自学习性和交互性3个因素考虑,构建协同防御实体行为模型,准确描述防御实体的智能行为.     

基于EBI框架的战争模拟多分辨率概念建模

战争模拟必须紧贴军事训练任务需求.当需要进行“广域对抗,局部高仿”时,现有的仿真系统往往难以胜任.所以,必须解决大范围想定下的局部行动的建模问题,多分辨率建模是解决这一难题较为有效的方法之一.基于这一考虑,从概念建模的角度出发,提出一种基于EBI框架的战争模拟多分辨率建模方法.从战争系统的构成要素:实体、行为和交互三个方面分别研究了多分辨率模型的聚合解聚问题.通过对多分辨率建模方法的规范化、形式化描述,为战争模拟系统的数学建模和程序建模提供参考.     

基于DIS的视景仿真交互行为研究

分布式交互仿真是分布式仿真与图形特性的有机结合。针对分布式视景仿真的交互行为特性,文章作了相应的研究,分析了分布式交互仿真DIS节点间交互操作的信息传递机制和通信格式,并结合图形特性论述。在分布式视景仿真中结合对象建模对仿真节点间的实体交互行为做出理论分析,并在此基础上提出了用于实时态势仿真的软件平台和实现方法。     

基于多分辨率实体的三维仿真系统研究

针对现代仿真系统对作战实体的多层次、高分辨粒度的应用需求,提出了基于多分辨率实体的战场三维仿真系统的总体结构,设计了系统的主要功能,给出了多分辨率实体三维建模与简化、实体模型库维护管理以及实体间分辨率匹配等关键技术途径与算法,并以坦克交战可视化仿真为例,分析了多分辨率实体建模及系统的集成方法,为基于多分辨实体的高精度、多层次战场三维仿真系统的研究提供了一种可行的技术途径。     

基于HLA的多重表示建模

HLA的发展，促进了不同层次、不同分辨率的仿真的互连互操作和重用。多分辨率建模是一种在不同分辨率或抽象层次上一致的描述同一系统或现象的建模技术或方法。在形成的几种方法中多重表示建模方法较好地解决了暂态一致性、链式解聚、网络拥塞、并发交互和映射一致性等问题，成为多分辨率建模方法与技术的发展方向。该文以多分辨率建模的有效性要求为基础，分析了各种方法在一致性联合执行上的差异，指出了多重表示建模方法的优势，应用HLAOMT作为多分辨率模型设计工具，给出了实现多重表示建模的四个步骤，为基于HLA的多分辨率建模提供一个框架。     

基于多重表示的舰艇作战仿真模型

根据海军联合作战仿真的特点和有效多分辨率建模要求,应用多重表示法构建舰艇作战仿真模型,介绍编队-舰艇多重表示实体的组成结构。为编队-舰艇模型绘制属性关联图并给出相关的属性映射函数,解决模型中多重表示的一致性问题。在对交互分类的基础上,探讨并发交互冲突的解决策略。应用结果证明,基于多重表示的舰艇多分辨率作战仿真模型能够满足当前海军联合作战仿真的需要。     

基于HLA的地空对抗仿真系统方案设计

对地空对抗复杂系统不可能完全通过解析方法或实战演练对其总体功能和作战效能进行评估,现阶段采用基于HLA的分布式仿真则可以较好地解决这个问题。本文设计实现了地空对抗仿真系统,包括联邦成员的设计与实现、仿真演示部分的设计和基于XML的仿真数据库的设计,针对仿真过程中出现的不同分辨率实体转换不一致的问题,在RTI中嵌入多分辨率建模(MRM)功能服务,具有一定的实用性和可操作性。该系统可为将来的战役级地空对抗仿真提供参考依据。为将来反导防御系统的演示验证打下基础。     

支持HLA仿真和并行绘制的统一对象模型研究

随着计算机硬件、软件、网络以及社会需求的发展,分布式交互仿真应用对大规模复杂场景和大量仿真实体对象的管理能力和绘制能力提出了较高的要求.针对现有HLA仿真应用中大规模复杂场景的视景仿真实时性较差、仿真实体对象管理与绘制对象管理是分离的等问题,提出了统一对象模型,包含异质实体对象树、操作记录列表和统一访问接口,实现了仿真实体对象和绘制对象的高效组织和统一管理.该统一对象模型在HLA仿真平台和并行绘制平台之间建立了高效的数据交换桥梁,减轻了两者集成的开发工作量,并有效地支持了大规模复杂场景和大量仿真实体对象的实时绘制,有助于提高仿真的实时性.该统一对象模型对于HLA仿真平台和并行绘制平台具有通用性.最后给出了实验结果和分析.     

作战仿真中坦克智能体的设计和实现

以坦克Agent实体为研究对象,根据目前作战仿真研究所面临的困难,运用基于Agent的复杂系统分析与设计方法,提出了作战仿真中坦克智能体的结构以及设计和实现方法。在分布式交互仿真HLA/RTI的技术框架和联邦开发执行标准过程(FEDEP)的规范下,构建了基于Agent的坦克对抗仿真模型,更准确的表现了战场作战实体,提高了作战仿真结果的可信度。     

A GPU-based multi-resolution algorithm for simulation of seed dispersal

In forest dynamics models, the intensive computation and load involved in the simulation of seed dispersal can become unbearably huge for large-scale forest analysis. To solve this problem, we propose a multi-resolution algorithm to compute seed dispersal on GPU. By exploiting the computation parallelism of seed dispersal, the computation of the whole forest plot is divided into multiple small plot cells, which are computed independently by parallel threads on GPU. To further improve the calculation efficiency with limited threads scale for GPU computation, we propose a hierarchical method to cluster the plot cells into a multi-resolution form according to the biological curves of tree seed dispersal. Experimental results show that our algorithm not only greatly reduces computational time but also obtains comparably correct results as compared to the naive GPU algorithm, which makes it especially suitable for large-scale forest modeling.     

基于故障配置的故障树生成

故障树分析是提高系统安全性和可靠性的有效方法。传统的人工故障树生成方式难以解决当前系统的庞大规模与复杂性的问题,且容易出错。为此,提出基于故障配置的故障树生成方法,引入软件产品线的可变性管理,用于系统故障建模与形式化分析。首先,定义故障特征图模型用于刻画系统故障间的约束关系,基于Kripke结构定义故障标记迁移系统来描述系统的行为;然后,基于模型的语义建立通过模型检测生成故障树的过程;最后,通过时序逻辑描述系统安全属性,利用模型检测工具SNIP验证安全属性进而生成故障树。案例研究验证了该方法的有效性。     

多分辨率BSP树的生成及应用

CAD和科学可视化应用要求能够让用户对复杂场景进行交互式显示或者处理,因此,多细节层次技术被广泛应用于图形系统中以提高处理效率.通过构造一种新的BSP(binaryspacepartitioningtree)树形式来加速多细节层次模型的绘制,这种技术已成功地应用于所开发的多分辨率模型编辑系统.同时,详细描述了新的BSP树结构的构造和绘制过程.     

基于机载激光雷达点云的交互式树木分割与建模方法研究

机载激光雷达扫描(ALS)系统可大规模获取地表树木点云,有助于较高精度树木结构参数提取 和景观层面的几何重建,然而树木复杂的拓扑结构和树种的多样性给树木的准确分割与建模带来挑战。传统基 于点云的自动树木分割和建模算法虽然效率高,但存在分割误差较大、建模鲁棒性较差等问题,难以满足深度 学习大背景下用户对树木分割与建模结果进行精准标注的需求。针对 ALS 树点云密度低、点云缺失导致的自 动分割与建模困难等问题,提出一种基于高度图的交互式层次分割法用于从稀疏树点云中提取单棵树点云,然 后基于改进的空间殖民算法,通过交互式调节约束角度、删除阈值和影响半径等 3 个参数实现单棵树的重建。 实验结果表明,提出的交互式分割算法能够解决最小生成树和规范割等分割算法产生的误分割问题;提出的基 于改进空间殖民算法的交互式重建算法鲁棒性好,能够有效解决稀疏及缺失树点云的几何重建问题,且生成的 树模型能够较好地保留原始点云的特征。     

基于Java3D网络大数据多分辨率采集方法仿真

针对传统的网络大数据多分辨率采集方法通常存在采集成本高、完成时间较长、采集准确率较低等问题,提出基于Java3D的大数据网络多分辨率采集方法。通过对基于Java3D网络的大数据多分辨率进行时间序列的空间重构,求出多分辨率时间序列的自相关函数,并引入平均互动数据提取方法对网络数据多分辨率采集的功率谱密度进行估计,采用ADASYN算法,对无效多分辨率数据进行去除,实现大数据多分辨率精准采集。实验结果表明,所提方法采集成本较低、完成时间较短、采集准确率较高;具有一定的实用价值,可广泛应用于各个领域。     

Model-Tree Ensembles for noise-tolerant system identification

This paper addresses the task of identification of nonlinear dynamic systems from measured data. The discrete-time variant of this task is commonly reformulated as a regression problem. As tree ensembles have proven to be a successful predictive modeling approach, we investigate the use of tree ensembles for solving the regression problem. While different variants of tree ensembles have been proposed and used, they are mostly limited to using regression trees as base models. We introduce ensembles of fuzzified model trees with split attribute randomization and evaluate them for nonlinear dynamic system identification.Models of dynamic systems which are built for control purposes are usually evaluated by a more stringent evaluation procedure using the output, i.e., simulation error. Taking this into account, we perform ensemble pruning to optimize the output error of the tree ensemble models. The proposed Model-Tree Ensemble method is empirically evaluated by using input–output data disturbed by noise. It is compared to representative state-of-the-art approaches, on one synthetic dataset with artificially introduced noise and one real-world noisy data set. The evaluation shows that the method is suitable for modeling dynamic systems and produces models with comparable output error performance to the other approaches. Also, the method is resilient to noise, as its performance does not deteriorate even when up to 20% of noise is added.     

网格环境下的航空发动机集成设计与分布仿真研究

建立了一个开发航空发动机分布仿真的系统环境．该环境中子模型具有自治性,子模型的设计者可以根据自己的需要选择所使用的工具,定义变量以及他们与其他设计者之间的关系．应用新兴的网格技术建立了一个集成设计和分布仿真的环境框架,它可以灵活地建立和修改基于部件对象模型建立起来的航空发动机模型,并尝试解决仿真中存在的多学科耦合以及大计算量的问题．该框架具有图形化界面,可以方便地更改发动机的参数和结构,其所具有网格技术的易扩展性也为今后建立更复杂的发动机模型提供了良好的平台．研究人员可以应用该系统提供的可扩展设计和仿真环境,灵活地组建新的航空发动机模型并进行仿真．