一、分布交互式作战仿真系统开发策略和步骤初探（论文文献综述）
刘奕[1]（2020）在《5G网络技术对提升4G网络性能的研究》文中认为随着互联网的快速发展,越来越多的设备接入到移动网络,新的服务与应用层出不穷,对移动网络的容量、传输速率、延时等提出了更高的要求。5G技术的出现,使得满足这些要求成为了可能。而在5G全面实施之前,提高现有网络的性能及用户感知成为亟需解决的问题。本文从5G应用场景及目标入手,介绍了现网改善网络性能的处理办法,并针对当前5G关键技术 Massive MIMO 技术、MEC 技术、超密集组网、极简载波技术等作用开展探讨,为5G技术对4G 网络质量提升给以了有效参考。
杨伟龙[2]（2019）在《CGF战术任务规划行为建模关键技术研究》文中认为计算机生成兵力（Computer Generated Forces,CGF）战术任务规划是在作战仿真系统中,CGF为达到其作战目的而进行的一系列规划推理和选优决断活动,是构建真实可信的作战仿真系统的重点和难点。目前的CGF战术任务规划行为建模技术存在领域知识获取困难、战场环境不确定、行为模型过于简单等问题,针对这些不足,论文以研究CGF行为建模中战术任务规划行为模型框架为目标,重点围绕战术任务规划行为建模关键技术展开研究。论文的主要贡献及创新点如下:（1）对不确定环境中规划过程面临的重难点问题进行分析,设计了一种复杂动态战场环境下CGF战术任务规划行为建模框架,以满足不确定对抗环境中CGF战术任务规划行为建模的需求。真实战场环境中,任务规划过程面临环境信息不确定、对手行为不确定、动作效果不确定等难点。为提高规划算法对不确定环境的适应性,保证规划结果的准确性、有效性,论文设计了一种不确定战场环境下的CGF战术任务规划行为建模框架。首先,分析了作战仿真中CGF战术任务规划行为建模与其他任务规划相比的特点,从感知信息、对手判断、模型表示三个方面明确了建模需求。其次,分析并运用分层任务网规划方法作为研究问题的算法基础,设计了一种通用的不确定战场环境下CGF战术任务规划行为建模框架,从环境信息处理、对手行为分析、规划结果预测等方面详细描述了框架的关键组件与决策过程。最后,研究剖析了框架中部分可观环境下的状态评估方法、面向分层任务网的对手行为建模方法、面向动作效果预测的态势评估方法三个关键技术模块,分析了模块间的相互关系和定位,为后续具体研究工作的展开确定需求与边界。（2）针对部分可观环境中,历史信息完整与历史信息不完整两种情况,分别提出了基于历史信息的状态生成方法与基于模糊理论的状态生成方法,并与敌对规划分层任务网修复规划方法结合,从而实现部分可观环境下的战术任务规划。在实际战场中,由于存在战场迷雾,感知范围有限,对抗双方感知到的环境信息往往是不完整的。为有效解决由于信息不完整带来的状态不确定问题,提出了两种状态生成方法。首先,通过“状态-动作”信息集对部分可观环境信息进行形式化描述,分析状态动作的变化过程;其次,在基于信息集的信念状态基础上,针对历史信息完整以及历史信息不完整条件,分别提出了基于历史信息的单一状态生成方法以及基于模糊理论的单一信念状态生成方法,并将两种状态生成方法与对抗分层任务网修复规划算法进行结合,形成了适用于部分可观环境下的优化分层任务网规划算法。构建了有侦察动作与感知范围的部分可观对抗环境,对两种规划算法的有效性与效率进行了验证。（3）针对对手行为分析问题,提出了面向对抗分层任务网的隐式对手建模方法,使用基于粒子滤波的策略匹配算法对对手行为进行建模,与对抗分层任务网结合形成博弈对抗分层任务网算法,使生成的规划方案更具有针对性。对手行为不确定,是不确定环境中对规划过程影响较大的因素。为确保规划的前瞻性,必须将对对手行为的预测纳入到规划的过程中。现有智能规划算法中,为提高单步规划效率,通常对对手建模进行简化处理与假设,却忽略了对手模型的多样性与动态性。为了有效预测对手行为,提出了一种基于策略匹配的隐式对手建模方法。首先,提出了基于粒子滤波的策略匹配算法,在给定对手策略集基础上,不断迭代计算表征不同策略的粒子估计动作与实际动作的匹配程度,并基于此更新不同策略粒子的数量,直至满足获取对手稳定策略条件。其次,构建基于策略匹配的隐式对手模型,对对手下一次动作进行预测。在此基础上,将隐式对手建模方法与对抗分层任务网相结合,提出博弈对抗分层任务网方法。最后,在不同对抗环境、不同对手设置情况下,对提出的方法进行验证。（4）针对规划结果预测问题,通过对评估指标及权重进行优化设计,提出了动态分层估值网评估方法,并基于多尺度卷积神经网络对最终胜负结果进行预测,实现从整体态势上对规划的动作效果进行评估。动作效果评估,是通过对未来形势变化的预测和推理,从而判断当前动作的执行效果,为规划提供基础。考虑到环境动态变化对估值的影响,提出了动态分层估值网方法,构建分层估值网对估值因素以及因素间的相关关系进行管理,并通过动态计算因素权值,实现态势的动态评估。为解决估值因素提取困难、权重设计复杂的问题,提出了基于胜负预测的离线态势评估方法。将战场环境信息抽象为多维信息数组,提取不同时刻的态势信息与对应的胜负结果,构建多时刻状态数据集以及单时刻状态数据集。使用基于Goog Le Net的多尺度卷积神经网络模型对数据集进行学习训练,从而准确预测游戏胜负。
张骁雄[3]（2018）在《武器装备多能力领域组合选择与决策方法研究》文中研究表明武器装备发展规划论证是在国家发展战略和军队使命牵引下,对武器装备的评估、选择、规划等一系列工作实施具体的论证与安排。在装备发展规划过程中,决策者们不可避免地面临一系列的选择和规划等问题。然而,新形势下的战争形态以及战争方式都发生了深刻变革,这也给军事决策者们提出了更高的要求。一方面,武器装备的发展规划通常涉及到多个能力领域,在有限的国防预算下,需要合理进行资源的分配,支撑不同能力领域装备的协调发展。传统的资源规划模型,往往忽略对手的可能攻击行为,仅仅立足于自身的发展与确定值进行评估与决策,容易出现“闭门造车”、“强者恒强”等现象。另一方面,传统的面向单项装备型号的选型决策已经无法适应时代的需求,应该更加重视装备组合整体发挥的效能,综合考虑装备组合在一定时期内的综合表现,并基于此指导装备组合的评估选型。此外,武器装备的规划和论证涉及到来自不同领域的诸多人员,需要综合决策群体的不同意见,有效处理群体意见可能存在的分歧,在达成群体共识的基础上,辅助方案的规划与选型决策。针对上述问题,传统的“拍脑袋”和以部门为中心的“烟囱式”发展模式极大阻碍了装备的发展规划,无法使得装备有效形成战斗力。因此,针对装备组合决策分析中的诸多决策等难题,本文从装备组合分析顶层设计的角度出发,主要研究面向多个能力领域的装备组合决策分析等问题,旨在科学统筹决策不同能力领域之间的资源分配、各能力领域内的装备组合选择以及基于群体偏好的装备组合决策分析,最终实现各能力领域内装备的规划选型。本文主要研究内容和创新点归纳如下:（1）提出了武器装备多能力领域组合选择与决策问题的基本研究框架针对武器装备组合决策分析问题中面临的诸多技术难题,缺乏统一高效的分析流程手段,同时为了改变传统“烟囱式”装备发展规划的旧模式,本文聚焦武器装备组合方案,站在顶层决策的角度,设计一套涉及多个能力领域的装备组合选择和决策分析的框架和思路,解决武器装备发展规划在不同时期面临的现实难题,具体包括:1)武器装备多能力领域的资源分配问题;2)武器装备的评估与组合选型问题;3)武器装备组合方案的群体决策与分析问题。三个问题分别对应武器装备组合方案规划选型的不同阶段,站在不同的角度对武器装备组合方案进行分析,实现装备组合从无到有,权衡分析,以及优中选优的规划流程。（2）提出了基于前景理论的武器装备多能力领域的资源分配模型针对传统的资源分配模型无法有效描述敌方可能攻击行为的问题,研究基于前景理论的武器装备多能力领域的资源分配模型。区别于期望效用理论或者风险概率分析等模型,前景理论可以有效地将人在面对风险时的不同偏好和选择体现在决策过程中。研究基于累积前景理论将不同攻击事件下的效用值转化为前景值,研究将攻击成功（失败）概率转化为转移决策权重,研究利用Logit选择模型估算敌方对不同能力领域实施攻击的概率,并以期望损失最小为目标,建立资源分配规划模型,指导我方对不同能力领域的资源分配,支撑各能力领域装备的协调发展。研究开展对比分析实验,与传概率风险分析等策略进行对比,分析考虑敌方转移行为对我方最优资源分配策略的影响。（3）提出了基于均值方差理论的武器装备组合选择模型针对传统的武器装备组合选择往往只注重装备在某个时期或某个状态下的性能数据,本文研究在各能力领域的资源约束下,基于装备历史数据的组合选择模型。通过收集装备在不同发展时期和不同指标上的性能数据,采用多属性决策方法对装备进行综合评估打分,同时借鉴组合投资的理论思想,注重装备在不同时期下表现出来的性能均值、变化趋势、以及装备之间的关联关系,并将三者抽象建模为目标函数。考虑现实的不确定性,采用区间数的形式来刻画装备的性能。同时结合各种现实约束,设计基于均值方差理论的装备组合选择模型,采用智能优化算法求解出鲁棒性更优的满意装备组合方案。（4）提出了基于群体偏好的武器装备组合决策分析模型针对武器装备发展规划中涉及众多不同层级不同领域利益相关者的现状,研究基于群体偏好的装备组合决策分析模型。通过考虑不同人员的偏好需求,可以有效综合不同决策人员的背景知识,使得评价结果更加客观真实。考虑到现实世界的复杂性,采用不完全信息对群体偏好进行描述,研究基于偏好信息的乘法一致性对缺失偏好进行估算;继而研究基于群体完全偏好的共识达成模型,引导群体意见不断趋于共识。通过融入反馈机制,对不同的专家给予针对性的修改意见;通过融入委托机制,有效应对决策过程中可能出现的人数改变的情形。最终,基于群体的综合意见进行选型,减少决策者在评价过程中过多的主观性,为提高武器装备组合方案评估的科学管理水平提供决策支持。
马天力[4]（2018）在《复杂环境下机载雷达多机动目标跟踪关键技术研究》文中指出多目标跟踪是利用雷达、声呐、红外等传感器对未知数目的多个目标运动状态进行估计的过程。多目标跟踪技术在机载预警系统、导弹制导以及反导技术,水下目标定位与跟踪系统等军事领域起着关键性的作用,具有重要的应用价值。由于现代战争中目标的机动性能的不断增强,各国对跟踪系统的要求也在逐步提高,使多机动目标跟踪问题成为多目标跟踪领域一个重要的研究热点。随着新飞行器、新干扰技术的出现,多机动目标跟踪环境变得愈加复杂,密集杂波、测量误差、时变噪声、假目标干扰等大量不确定因素严重影响了多机动目标跟踪的效果。因此,如何在复杂环境下对多个机动目标的运动状态进行预测和跟踪就成为了一个需要迫切解决的问题。本文从机载雷达多目标跟踪任务入手,对复杂环境下多机动目标跟踪关键技术进行研究,内容包括密集杂波环境下的多目标航迹起始、海杂波背景下的目标数目以及状态估计,不确定量测误差条件下的角度滤波以及受假目标干扰的多目标数据关联问题。考虑到工程实用性,设计机载雷达多机动目标跟踪仿真系统,进行了策略和方法的验证。论文的主要创新点如下:1.提出基于交互式多模型核预估和特征加权的Denstream数据流聚类航迹起始算法。通过交互式多模型理论估计潜在聚类核的状态,缩小聚类范围,达到降低算法计算时间的目的。考虑目标特征对聚类算法的不同影响,设计了最大熵Relief特征加权算法,提高聚类的准确性。在未知数目环境下,对多个机动目标的航迹起始进行仿真实验,结果表明所提算法有效的解决了密集杂波环境中多机动目标航迹起始过程中易出现计算时间过长、虚假航迹起始概率高、航迹起始准确率低的问题。2.针对机载雷达在对海工作方式下受到海杂波影响,难以准确跟踪多个机动目标状态的问题,提出一种基于极大似然背景参数估计的中心差分-集势概率假设密度滤波算法。该方法利用Stirling插值公式对集势概率假设密度滤波器中非线性函数做多项式逼近,无需计算非线性系统函数的雅克比矩阵。为了提高系统的跟踪精度,将幅值似然函数与状态似然函数、杂波强度函数相结合对多目标状态后验均值和协方差进行估计。实验结果表明,该算法降低了海杂波和系统模型非线性对多机动目标跟踪系统的影响,达到了准确估计目标数目和状态的目的。3.针对机动目标角度测量过程中,量测误差和时变噪声易导致所测角度与真实值误差较大的问题,提出一种基于变分贝叶斯理论的强跟踪容积卡尔曼滤波算法。该方法将含有误差以及时变噪声的角度测量问题转换成未知角度量测噪声均值和方差的非线性滤波问题。采用变分贝叶斯EM估计理论和强跟踪容积卡尔曼滤波器对虚拟量测噪声均值、方差和目标状态进行递归计算。实验结果表明,相比于STCKF和VB-EFK,该算法具有较高的滤波精度和较强的鲁棒性。4.针对机载雷达在对空空多目标进行跟踪过程中,受电子假目标干扰,易出现误跟、漏跟的问题,提出一种基于自适应谱图分割的多机动目标跟踪算法。该方法将含有假目标干扰的多目标跟踪问题描述为代价流网络图模型下的多路径搜索问题,利用基于Nystr?m逼近的自适应谱聚类算法对代价流网络图进行分割,并采用A*搜索算法对所得子类进行计算,从而避免了A*搜索算法处理大量数据时,搜索时间过长且所需存储空间较大的难题。仿真结果表明,算法有效解决了假目标干扰下的多机动目标跟踪问题。
游翰霖[5]（2017）在《国防科技体系建模、结构分析与研发评估方法》文中研究指明当前,随着“第三次抵消战略”的提出和推进,主要大国在军事领域的竞争日趋激烈。国防科技的发展不仅决定着武器装备现代化水平和一体化联合作战能力生成模式,也深刻影响着国家安全形势。随着大量高新技术的涌现,包含不同关联关系的国防科技体系的复杂性日益增强。传统的建模方法难以准确刻画体系结构,容易导致不同领域技术在应用中关联性较弱、管理数据重用性不强等问题。同时,现有的国防科技体系评估方法在需求分析与演化动力的研究中也存在一些不足。一方面,外部需求偏重技术引入对武器装备性能指标的提升,忽略了对作战体系能力和国家安全态势的影响;另一方面,缺少对技术创新知识传播的研究,难以将国防科技与民用科技的研发基础相结合以预测潜在的颠覆性创新及其在军事领域的应用,不利于开展军民融合科研发展规划。基于上述问题,本文从需求牵引和技术推动两个维度梳理国防科技体系发展动力,研究了体系建模、结构分析与研发评估方法。在建模方法研究中,主要解决“什么是国防科技（体系）”、“国防科技研发项目管理需要获取哪些数据”、“国防科技体系管理的数据分析需求有哪些”以及“如何在体系模型中描述国防科技外部需求和内生演化动力”。在结构分析研究中,主要研究了动态知识流网络结构演化。基于复杂网络理论与方法,探索了面向技术应用领域和网络拓扑结构的技术领域发展机会评估。在研发评估研究中,主要解决技术的知识传播重要度和需求满足贡献度评估问题,并研究了基于冲突消解图模型框架的动态博弈建模分析方法,从军力构建和军力使用方面拓展了在大国博弈中国防科技体系发展需求分析。论文的主要内容和创新点可以归纳为以下几个方面:首先,针对现有方法的不足,从研发项目管理、数据分析需求和体系发展规划三个层级提出了国防科技体系建模新方法。在项目管理层级,设计了“武器装备—技术服务—国防科技”映射结构,从效益、成本和风险三个维度生成技术描述属性,提出技术关系分析方法,构建服务视图和技术视图包含的7类体系描述模型。在数据分析层级,基于“数据—信息—知识”集成结构,梳理了体系建模数据获取与管理决策数据分析之间的共演化关系,抽取了在技术研发管理中重点关注的技术发展预测、体系能力评估和研发投资组合规划问题,设计了包含3类视图、12个模型及其数据接口的体系建模框架。在体系规划层级,基于科学/技术发展路线图模型框架,在外部需求牵引维度,通过战略博弈模型、作战网络模型以及技术影响矩阵梳理不同层级之间元素的映射关系;在内部技术推动维度,基于包含专利文本和学术论文开源数据,构建描述创新知识在基础研究和实际应用领域间传播的多层网络模型。其次,从技术发展趋势分析视角,研究了动态知识流网络结构分析方法。着眼技术应用属性,根据由专家经验得到的技术类层级结构,生成技术-技术类双层网络模型,结合网络分析指标和时间序列模型,评估在预测时域内不同技术类的发展机会,并对定性定量分析结果进行相关性分析。基于经典社团探测算法,在网络拓扑结构视角下设计了“评估—筛选—优化”技术聚类新框架。结合技术簇内部网络结构分析和技术簇特征统计分析,提出技术体系结构演化路径监测与发展趋势分析新方法。再次,基于国防科技体系模型,提出了对外部需求满足的贡献度与在创新知识传播中的重要度评估方法。根据“战略目标—作战能力—武器装备—国防科技”数据映射结构,应用多属性决策方法得出评估结果。基于技术知识流网络,评估技术在知识传播中的重要度及其对网络整体创新路径的影响,并将重要度评估方法拓展到多层网络模型。最后,研究了基于冲突消解图模型的国防科技体系发展需求分析方法。以核安全战略为着眼点,梳理了我国和主要对手核威慑力量体系建设与核战略发展演化。在先进武器装备/技术应用为代表的军力使用方面,根据核战略定性分析结果,基于冲突消解图模型框架构建核安全动态博弈模型。在双决策者博弈模型中引入决策者态度（attitude）相关的参数变量,在多决策者博弈模型中引入与决策者政策（policy）相关的参数变量,分析各方可能达成妥协的不同类型均衡状态,并讨论从初始状态到最终均衡状态可能的演化路径以及潜在利益联盟对均衡状态的影响。在以国防科技为代表的军力建设方面,为应对决策者偏好数据中的认知不确定性,提出了基于信度偏好的冲突消解图模型分析新方法。为讨论决策者能力在大国博弈中的作用,研究了应用基于能力的军备竞赛动态博弈分析新方法,为在大国博弈视角下开展由国防科技发展到安全态势量化分析提供了新路径。
唐立军[6]（2008）在《网络中心战下指挥控制决策系统研究》文中提出网络中心战是信息化战争发展的必然趋势，指挥控制系统是网络中心战中的重要组成部分之一，该系统为武器系统作战提供实时、可靠的作战指挥决策，使武器系统的整体作战效能得到充分发挥。本文主要对网络中心战下指挥控制系统所涉及到的一些主要决策方法进行研究，在此基础上设计一套指挥控制决策仿真系统。针对网络中心战特点及功能，结合战术互联网结构，研究了网络中心战通信网络的动态重组决策问题，具体研究了网络重组策略和网络链路重组策略，通过对两种网络重组决策算法进行了仿真测试，证明了动态重组策略的有效性和可行性，为构建网络中心战的通信网络提供有效途径。目标威胁估计及火力优化分配是指挥控制系统中作战辅助决策的两个重要问题。针对目标威胁估计的特点，提出了基于支持向量机的目标威胁估计模型，为使模型具有主客观特性，采用基于专家经验知识的模糊综合评价方法获取模型的训练及测试数据，通过实例仿真验证及对比，验证了该方法的有效性：在综合考虑多武器系统对抗多目标的作战效能前提下，采用遗传算法和粒子群优化算法分别对火力分配模型进行优化求解，通过对具体实例仿真，验证了决策方法的有效性和优越性。针对网络中心战下的战术互联网及C4SIR系统效能评估及预测问题，分别采用RBF神经网络和基于D-S证据理论的Elman网络对战术互联网及C4SIR系统进行了作战效能评估和预测。通过仿真表明，RBF神经网络可以有效地对战术互联网进行静态评估；而基于D-S证据理论的Elman神经网络可以有效地动态预测作战过程效能的变化，减少了预测模型的复杂度，消除了不确定因素，为作战效能的动态预测提供一种新途径。为节省C4SIR系统建设费用，并提高系统作战效能，研究了C4SIR系统效费比分析与决策问题。提出了一种属性为模糊区间数且属性权重未知的不确定型多属性决策模型，对C4SIR系统效费比进行综合评价。分别采用最优理论和专家环比法获取属性权重，通过选择加权参数的取值来调节模型的趋向，使模型具有较强的泛化能力；通过对具体C4SIR系统效费比决策分析，验证了该方法可有效地对C4SIR系统方案进行优选。根据网络中心战指挥控制系统的功能及特点，设计并实现了网络中心战下防空指挥控制决策仿真系统。具体对作战仿真系统的结构、设计过程及仿真建模方法等进行阐述；描述了网络中战下防空指挥控制决策系统的仿真框架及系统软件的设计原理，为构建适合信息化战场需求的网络中心战防空指挥控制决策系统提供了理论及技术依据。最后给出全文的总结和展望。
毛赤龙[7]（2008）在《战争设计工程中战法与装备集成分析方法研究》文中研究说明如何有效地应对战争系统研究中的复杂性挑战,是军事理论研究的核心问题,也是军事理论发展的重要推动力。为了获取战争的胜利,对抗各方都尽其所能创新干预策略,使得干预策略具有强烈的创新性和不确定性,继而造就了战争复杂系统的一个本质性特征——不可重复性。作为一种应对战争系统复杂性挑战的工程化方法,战争设计工程建立在战争复杂系统“不可重复性”这一本质特征的基础上,其基本思路在于:运用群体认知的螺旋式演化应对研究过程中复杂性,使得所设计的干预策略不断演化。战争设计工程中,群体认知螺旋式演化的载体是战争复杂系统的干预策略,而干预策略可分为战法和装备两大类。由于个人认知能力的有限性和信息化时代战争系统的复杂性,战争系统的干预策略由不同部门分别制定,割裂了战法与装备之间相互促进的内在联系,其结果是战法和装备难以匹配。战争是“核心利益的零和博弈”,这要求战争局中人充分利用战法与装备之间的相互促进关系,对其干预策略进行统一设计与整合,使之成为有机整体。由此可见,战法分析与装备研究相互分离的现实和它们应该相协调的内在需求之间存在矛盾,战争设计工程中战法与装备集成分析就是针对这一矛盾而提出的解决方案。为了解决这一矛盾,论文从理论基础、方法框架、工程技术和应用示例四个层面进行分析讨论,具体而言,包括以下七个方面内容:首先,分析与总结战法与装备集成分析的理论基础——战争设计工程理论。系统地分析战争系统研究过程中所面临的复杂性挑战,基于这些挑战,根据分布式认知理论以及复杂性问题研究中的“两重逻辑原则”与“回归环路原则”,归纳总结了战争设计工程方法四维框架——目标维、逻辑维、组织维和技术维,并且分析了各维度的含义及其关系,进一步丰富和完善了战争设计工程理论体系,为战法与装备集成分析提供了理论基础。第二,研究战法与装备集成分析的内在机制——由“两重逻辑原则”和“回归环路原则”组合而成的三重循环迭代机制,并且运用微分对策模型对该机制进行形式化表述。在此基础上,提出了具有可操作性的战法与装备集成分析框架,该框架从逻辑上分为四个循环迭代的子过程:研讨未来情景约束、研讨干预策略、建立效果模型、基于效果反思,并且分析各个子过程主要任务及其关系、群体专家的协作模式、以及定性与定量分析的结合模式。第三,研究了战法与装备集成分析框架的第一个子过程——研讨未来情景约束。借助于情景规划概念,提出了战法与装备集成分析中的未来情景构造方法;基于未来情景,分析如何确定问题求解的切入点;基于概念模型结构化描述方法,研究了未来情景的规范化描述方法。第四,研究了战法与装备集成分析框架的第二个子过程——研讨干预策略。在对各类定性研讨方法总结归纳的基础上,研究该子过程中三大任务——研讨己方策略、研讨对方反制策略、定性评价与改进干预策略——的研讨组织形式及其专家的分工协作模式。第五,研究了战法与装备集成分析框架的第三个子过程——建立效果模型。首先研究如何把第二个子过程的成果——战法与装备结合模式——转化为概念模型的方法。根据链式模型概念,提出干预策略效果链的概念和建模方法,该建模方法把干预策略效果链模型分为七个环节,并且分析了每一个环节中的信息对抗效果和火力对抗效果的转换表达式。第六,研究了战法与装备集成分析框架的第四个子过程——基于效果反思。首先提出了确保反思广度和深度不断增加的“反思框架”,在此基础上,借鉴企业过程重组（BPR）概念,提出了作战过程重组（OPR）的概念;基于价值链和效果链模型,提出军事信息价值链（MIVC）的概念;借助OPR和MIVC使得反思能够突破干预策略参数量变范围的限制,从而构建出基于效果反思的完整规范。第七,应用研究。以获取制空权的设计为例,在整体上展示战法与装备集成分析方法的基本过程;以潜舰导弹作战效果分析为例,展示链式效果建模和基于效果反思的基本方法。
商云鹏[8]（2005）在《基于HLA和VR的防空导弹作战仿真系统研究》文中指出随着计算机仿真技术的发展,仿真技术越来越多的被应用到工业生产和国防科学研究中,但随着研究问题的复杂程度的增加,单个仿真系统已经无法满足要求,必须依赖多个仿真系统进行分布式仿真。仿真规模的增加使产生的数据数量也更加庞大。科研和工程技术人员分析这些数据将耗费大量的时间和精力,而且这些数据只是枯燥的数字或符号,很不直观。计算机科学与计算机图形学的发展,诞生了虚拟现实技术,这一技术彻底的把科研人员从枯燥的数据中解脱出来,它可以再现真实的环境,客观、实时的呈现仿真过程,提供了直观、逼真的仿真分析手段。 本文将分布交互式仿真的高层体系结构（HLA）和虚拟现实（VR）技术结合起来,应用于防空导弹武器作战仿真研究,开发了基于高层体系结构的分布交互式防空导弹武器作战仿真系统,并对开发过程中涉及的关键技术进行了研究。 本文分析了分布交互式仿真和虚拟现实技术,详细讨论了作战仿真系统的背景,设计了作战仿真系统的体系结构和逻辑框架并确定了仿真系统的组成。基于高层体系结构的分布式仿真的实现机制,设计了该仿真系统的联邦概念模型和联邦对象模型,划分了联邦成员;分析了该仿真系统的对象,建立了仿真对象的三维实体几何模型和运动模型,研究了三维实体几何模型的建模方法和过程;基于虚拟现实技术,设计了仿真系统联邦成员的虚拟现实界面,研究了虚拟场景的集成和驱动技术,实现了虚拟场景的实时生成和显示。 本文设计的防空导弹作战仿真系统,实现了分布条件下防空导弹攻击目标过程的仿真,为防空导弹武器的演练提供了一个低风险、低成本、界面友好的训练平台。将HLA和虚拟现实技术相结合,对有关仿真研究有一定的借鉴价值和意义。
郑天宇[9]（2020）在《基于循环神经网络的临近空间高超声速目标航迹估计与预报》文中研究表明临近空间高超声速飞行器因其高速、大机动、全球到达的特点,已成为国防安全的一类新型威胁。近年来,随着各军事大国陆续披露和列装高超声速武器装备,临近空间高超声速目标的防御问题研究也变得日益重要。由于临近空间高超声速目标具有非惯性的航迹形式和大范围、强机动的突防能力,为进行有效的拦截,需要对其进行高精度的航迹估计和预报。现有航迹估计多基于自适应滤波和多模型方法并使用经典的目标机动模型,难以应对目标复杂的机动特性。同时,传统采用参数辨识和固定模型外推的航迹预报思路也无法应对目标机动的策略性变化。鉴于此,本文考虑目标复杂策略性机动的影响,研究临近空间高超声速目标的航迹估计和预报问题,将循环神经网络与非线性滤波方法深度嵌合,对目标运动行为进行识别和预判,进而实现对目标航迹的估计和远期预报。本文具体的研究工作如下:首先,给出临近空间高超声速目标的动力学模型,分析准平衡滑翔和跳跃滑翔两类典型的目标运动特性,推导构建可识别的运动行为参数,并分别建立准平衡滑翔和跳跃滑翔的参数化运动行为模型;基于目标机动能力分析,构建可以完整描述目标运动行为的模型集。其次,考虑高超声速目标复杂的策略性机动特性,提出基于注意力LSTM的运动行为识别网络结构设计方法,使用现有目标航迹数据生成训练和测试数据集,对网络进行训练和网络参数设计,通过数据驱动充分挖掘航迹特性先验信息,给出隐含的目标运动规律,实现了对目标运动行为的识别,并且对目标未知形式机动具有适应能力;提出基于运动行为识别网络的在线航迹估计算法,设计几种适应不同精度和实时性需求的模型选择策略,根据运动行为识别结果主动选择模型进行融合滤波,实现了临近空间高超声速目标的航迹估计。再次,考虑目标机动的策略性变化,提出基于“编码-解码”架构的目标运动行为预判网络结构设计方法,实现了目标远期运动行为序列的生成;提出基于运动行为预判网络的远期航迹预报算法,根据目标运动行为预判结果自主切换航迹预报中所使用的模型序列,实现了复杂策略机动条件下临近空间高超声速目标的长时航迹预报。然后,针对一类具有大范围模型不确定性的非线性滤波问题,将循环神经网络与扩展卡尔曼滤波深度嵌合,提出一种可学习的扩展卡尔曼滤波方法。考虑航迹估计实际应用中的实时性需求,将目标复杂机动视为目标机动模型存在大范围不确定性,设计基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计算法,实现了临近空间高超声速目标的快速航迹估计。最后,将提出的基于运动行为识别网络的航迹估计方法、基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计方法、以及基于运动行为预判网络的航迹预报方法应用于典型临近空间高超声速目标机动场景,对比分析所提出航迹估计与预报方法的性能优势。结果表明,所提出的方法可有效应对更复杂的目标策略性机动,并且较之现有方法具有更高的估计和预报精度及更优的动态性能。
陈娇娇[10]（2020）在《基于云技术的地空电子对抗仿真》文中进行了进一步梳理现代战争不仅是交战双方实力的较量,也是科技水平的抗衡。在现代战争中,电子对抗已经发展成为了一种重要的作战力量,对其进行研究是现代化战场的重要组成部分之一。随着计算机技术和网络技术的飞速发展,采用仿真手段对电子对抗进行研究是目前最有效的方式,与传统实际对抗实验相比,仿真的方法在效率和成本上有着巨大的优势。然而,传统的仿真平台存在资源利用率低、部署和扩展难度大等问题,已不能满足当今时代的需求。而以“云计算”理念为基础构建的云仿真平台正好解决了传统仿真平台所面临的问题,云平台硬件条件优越、计算速度快,同时数据访问不受地域限制,能实现资源共享。运用云平台进行仿真,将有效提高作战效率和作战力量。课题通过将计算机仿真技术与云计算技术相结合,实现了地空电子对抗的仿真,进而为军事决策提供辅助分析。论文的主要工作如下:（1）通过学习作战仿真技术和云技术的理论知识,研究目前国内外这两方面技术的发展现况,将电子对抗和干扰技术的相关内容引入分布交互仿真系统中,完成了云仿真平台下电子对抗仿真系统的基本组成框架的分析。（2）学习研究了分布交互仿真系统的建模理论和方法,对参与地空电子对抗系统仿真的成员进行建模,主要包括地空雷达仿真模型、防空导弹仿真模型、飞机运动模型、电子干扰模型等。（3）基于坐标系相关理论知识,研究并构建了多个战场空间一致性坐标系,主要包括地面坐标系、弹体坐标系、弹道坐标系等,以应对仿真实体的移动、打击、姿态改变等动作,通过快速的坐标转换计算,实现了仿真实体在不同坐标系中的空间一致性,提高了仿真的效率。（4）应用Docker容器技术,对云平台的总体结构和功能模块进行了设计,完成了仿真云平台的搭建。然后,从分布交互仿真体系和逻辑拓扑结构两个方面对仿真系统体系结构进行了设计,完成了仿真系统的模块设计和想定设计,并以流程图形式展示了地空电子对抗仿真系统整体的运行流程。通过作战仿真,可以实现仿真系统中飞机、雷达等实体的位置监测,以便更好地为军事决策提供辅助分析。可以看出,本仿真系统运行效果良好。
二、分布交互式作战仿真系统开发策略和步骤初探（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、分布交互式作战仿真系统开发策略和步骤初探（论文提纲范文）
（1）5G网络技术对提升4G网络性能的研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 4G网络现处理办法 |
| 2 4G网络可应用的5G关键技术 |
| 2.1 Msssive MIMO技术 |
| 2.2 极简载波技术 |
| 2.3 超密集组网 |
| 2.4 MEC技术 |
| 3 总结 |
（2）CGF战术任务规划行为建模关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 作战仿真与计算机生成兵力 |
| 1.1.2 计算机生成兵力行为建模 |
| 1.1.3 CGF战术任务规划行为建模 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 CGF行为建模技术研究现状 |
| 1.2.2 战术任务规划技术研究现状 |
| 1.2.3 基于搜索算法的战术任务规划技术研究现状 |
| 1.3 研究内容及研究意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 CGF战术任务规划行为建模框架 |
| 2.1 相关问题形式化描述 |
| 2.1.1 经典规划的描述与假设 |
| 2.1.2 战术任务规划形式化描述 |
| 2.1.3 不确定战场环境形式化描述 |
| 2.2 基于分层任务网的战术任务规划流程 |
| 2.3 不确定环境下CGF战术任务规划框架 |
| 2.3.1 CGF认知体系结构 |
| 2.3.2 不确定环境下CGF战术任务规划框架总体设计 |
| 2.3.3 关键问题分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 部分可观环境下信念状态生成方法 |
| 3.1 研究背景 |
| 3.1.1 问题描述与分析 |
| 3.1.2 相关工作 |
| 3.1.3 部分可观环境形式化描述 |
| 3.2 历史信息完整条件下的信念状态生成方法 |
| 3.2.1 状态生成策略 |
| 3.2.2 信息集构建与更新策略 |
| 3.2.3 基于历史信息的信念状态生成 |
| 3.3 历史信息不完整条件下的信念状态生成方法 |
| 3.3.1 基于模糊理论的信念状态生成 |
| 3.3.2 基于信念状态生成的AHTNR规划 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 实验设计 |
| 3.4.2 对比方法 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向对抗分层任务网的隐式对手建模方法 |
| 4.1 问题分析与相关研究 |
| 4.1.1 问题描述与分析 |
| 4.1.2 相关研究 |
| 4.2 基于策略匹配的隐式对手建模方法 |
| 4.2.1 基于粒子滤波的策略匹配算法 |
| 4.2.2 隐式对手建模过程 |
| 4.3 基于隐式对手建模的博弈对抗分层任务网 |
| 4.3.1 基于领域知识的模型表示 |
| 4.3.2 博弈对抗分层任务网 |
| 4.4 仿真实验 |
| 4.4.1 策略匹配算法验证实验 |
| 4.4.2 博弈对抗分层任务网验证实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于态势评估的动作效果预测方法 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.1.1 问题分析 |
| 5.1.2 相关工作 |
| 5.2 基于动态分层估值网的态势评估方法 |
| 5.2.1 分层估值网构建 |
| 5.2.2 动态权重分配 |
| 5.3 基于多尺度卷积神经网络的胜负预测方法 |
| 5.3.1 多尺度卷积神经网络模型 |
| 5.3.2 基于MSCNN模型的胜负预测 |
| 5.4 仿真实验 |
| 5.4.1 态势估值方法验证实验 |
| 5.4.2 胜负预测方法验证实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（3）武器装备多能力领域组合选择与决策方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 资源分配 |
| 1.2.2 行为分析理论 |
| 1.2.3 武器装备选择和规划 |
| 1.2.4 组合选择决策 |
| 1.2.5 群决策技术 |
| 1.2.6 存在的问题 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.3.1 主要内容与创新点 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第二章 武器装备多能力领域组合选择与决策分析研究框架 |
| 2.1 基本概念 |
| 2.2 武器装备多能力领域组合选择与决策问题界定与剖析 |
| 2.3 武器装备多能力领域组合选择与决策问题研究框架设计 |
| 2.3.1 框架流程 |
| 2.3.2 内容描述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于前景理论的武器装备多能力领域资源分配 |
| 3.1 多能力领域资源分配问题描述 |
| 3.1.1 背景介绍 |
| 3.1.2 问题分析 |
| 3.2 基于前景理论的资源分配模型 |
| 3.2.1 前景理论 |
| 3.2.2 资源分配模型构建 |
| 3.3 示例分析 |
| 3.3.1 示例描述 |
| 3.3.2 模型求解 |
| 3.3.3 对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于均值方差理论的武器装备组合选择 |
| 4.1 装备组合选择问题描述 |
| 4.1.1 背景介绍 |
| 4.1.2 问题分析 |
| 4.2 基于均值方差理论的组合选择模型 |
| 4.2.1 获取指标权重 |
| 4.2.2 获取装备性能综合值 |
| 4.2.3 构建数学规划模型 |
| 4.3 示例分析 |
| 4.3.1 示例描述 |
| 4.3.2 模型求解与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于群体偏好的武器装备组合决策分析 |
| 5.1 装备组合方案群体决策分析问题描述 |
| 5.1.1 背景介绍 |
| 5.1.2 问题分析 |
| 5.2 基于群体偏好的装备组合决策分析模型 |
| 5.2.1 基础知识 |
| 5.2.2 群体决策分析模型框架 |
| 5.2.3 群决策分析流程步骤 |
| 5.3 示例分析 |
| 5.3.1 示例描述 |
| 5.3.2 模型求解 |
| 5.3.3 对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 下一步研究工作及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 定理4.1和4.2的证明 |
（4）复杂环境下机载雷达多机动目标跟踪关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.2 多目标跟踪技术国内外研究现状 |
| 1.3 多目标跟踪相关算法及其发展 |
| 1.3.1 多目标航迹起始算法 |
| 1.3.2 传统多目标跟踪算法 |
| 1.3.3 基于随机有限集合的多目标跟踪算法 |
| 1.4 复杂环境下多机动目标跟踪技术难点及关键问题 |
| 1.5 本文内容及结构安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 多目标跟踪相关基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 目标的运动模型 |
| 2.2.1 非机动模型 |
| 2.2.2 机动模型 |
| 2.3 常用跟踪滤波算法 |
| 2.3.1 状态空间模型 |
| 2.3.2 贝叶斯滤波原理 |
| 2.3.3 卡尔曼滤波器 |
| 2.3.4 贝叶斯滤波非线性滤波器 |
| 2.3.5 多目标滤波算法仿真分析 |
| 2.4 多目标跟踪评估方法 |
| 2.4.1 航迹起始性能指标 |
| 2.4.2 多目标跟踪算法评估准则 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于Denstream数据流聚类的多目标航迹起始算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 交互式多模型核预估Denstream聚类航迹起始算法 |
| 3.3.1 自适应Denstream聚类航迹起始算法 |
| 3.3.2 交互式多模型核预估Denstream航迹起始算法 |
| 3.3.3 航迹起始结果仿真实验 |
| 3.4 基于最大熵Relief特征加权的Denstream聚类航迹起始算法 |
| 3.4.1 最大熵Relief特征加权算法 |
| 3.4.2 基于最大熵Relief特征加权的Denstream聚类航迹起始算法 |
| 3.4.3 航迹起始结果仿真实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 背景参数估计 |
| 4.2.1 目标和杂波幅值信息建模 |
| 4.2.2 模型参数估计与处理 |
| 4.3 中心差分-集势概率假设密度滤波器 |
| 4.3.1 CPHD滤波器 |
| 4.3.2 CDKF-CPHD滤波器 |
| 4.4 高斯混合BE-CDKF-CPHD多目标跟踪算法 |
| 4.4.1 CDKF-CPHD滤波器的新生目标设定 |
| 4.4.2 高斯混合BE-CDKF-CPHD滤波算法实现过程 |
| 4.5 仿真结果与分析 |
| 4.5.1 仿真场景和算法参数设置 |
| 4.5.2 算法性能仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 面向不确定角度量测误差系统的变分贝叶斯STCKF |
| 5.1 引言 |
| 5.2 变分贝叶斯 |
| 5.2.1 变分推理 |
| 5.2.3 变分贝叶斯实现 |
| 5.3 问题描述 |
| 5.4 强跟踪容积卡尔曼滤波器 |
| 5.4.1 容积卡尔曼滤波器 |
| 5.4.2 渐消因子计算 |
| 5.5 面向不确定角度量测误差系统的的变分贝叶斯STCKF |
| 5.5.1 基于变分贝叶斯的STCKF推理过程 |
| 5.5.2 面向不确定角度量测误差系统的变分贝叶斯STCKF算法描述 |
| 5.6 仿真结果与分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 基于自适应谱图分割多目标跟踪算法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基本理论 |
| 6.2.1 谱图基本理论 |
| 6.2.2 A*搜索算法 |
| 6.3 问题描述 |
| 6.3.1 网络流模型 |
| 6.3.2 整数规划问题描述 |
| 6.4 基于Nystr?m逼近的自适应谱聚类算法 |
| 6.4.1 基于Nystr?m逼近的谱聚类算法 |
| 6.4.2 自适应聚类数目的确定 |
| 6.4.3 基于Nystr?m逼近的自适应谱聚类算法流程 |
| 6.5 基于自适应谱图分割的多目标跟踪算法 |
| 6.5.1 基于自适应谱图分割的多目标跟踪算法 |
| 6.5.2 算法复杂度分析 |
| 6.6 仿真结果与分析 |
| 6.6.1 仿真实验1 |
| 6.6.2 仿真实验2 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 多机动目标跟踪仿真系统 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 多机动目标跟踪仿真系统 |
| 7.2.1 信号生成和处理 |
| 7.2.2 信号预关联与解模糊 |
| 7.2.3 多机动目标跟踪 |
| 7.3 多机动目标跟踪仿真验证 |
| 7.3.1 多机动目标跟踪仿真软件 |
| 7.3.2 跟踪场景仿真验证 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究工作总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 主要符号定义 |
| 附录B RTS平滑 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文和参加科研情况 |
（5）国防科技体系建模、结构分析与研发评估方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 解读第三次抵消战略 |
| 1.1.2 应对方案与需要研究的问题 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 技术管理与体系建模方法 |
| 1.2.2 复杂网络结构分析方法 |
| 1.2.3 国家安全战略与动态博弈建模分析 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 本文主要研究工作 |
| 1.3.1 论文的研究内容及创新点 |
| 1.3.2 论文的组织结构 |
| 第二章 国防科技体系建模与评估方法 |
| 2.1 国防科技体系相关概念与传统建模方法 |
| 2.1.1 国防科技体系基本概念 |
| 2.1.2 传统国防科技体系模型 |
| 2.2 面向研发项目管理的体系建模方法 |
| 2.2.1 装备技术体系描述框架 |
| 2.2.2 体系描述模型 |
| 2.2.3 示例分析 |
| 2.3 数据分析需求牵引的体系建模方法 |
| 2.3.1 体系建模框架 |
| 2.3.2 模型示例 |
| 2.4 国防科技体系路线图建模与评估方法 |
| 2.4.1 体系路线图模型 |
| 2.4.2 贡献度与重要度评估方法 |
| 2.4.3 示例研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 技术发展机会评估方法 |
| 3.1 基于知识流网络结构的定性评估方法 |
| 3.2 基于时间序列模型的定量评估方法 |
| 3.3.1 Bass模型 |
| 3.3.2 ARIMA模型 |
| 3.3 评估结果相关性分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于知识流网络结构的技术发展趋势分析 |
| 4.1 新技术对创新路径的影响分析 |
| 4.2 知识流网络整体结构特性分析 |
| 4.3 基于网络结构的技术聚类框架 |
| 4.3.1 备选社团探测算法 |
| 4.3.2 技术聚类框架与分析结果 |
| 4.4 技术发展趋势分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于冲突消解图模型的国防科技发展需求分析 |
| 5.1 冲突消解图模型理论框架 |
| 5.1.1 GMCR基础模型框架 |
| 5.1.2 GMCR在决策者关系中的扩展 |
| 5.1.3 GMCR在偏好数据中的扩展 |
| 5.2 基于GMCR的核危机博弈分析 |
| 5.2.1 核战略定性分析 |
| 5.2.2 双决策者核危机博弈模型 |
| 5.2.3 多决策者核危机博弈模型 |
| 5.3 基于GMCR的军力构建冲突分析 |
| 5.3.1 基于信度偏好的GMCR与支撑技术组合选择 |
| 5.3.2 基于决策者能力的GMCR与军备竞赛分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）网络中心战下指挥控制决策系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 指挥控制系统的发展及研究现状 |
| 1.1.1 指挥控制系统概述 |
| 1.1.2 指挥控制系统定义、结构及功能 |
| 1.1.3 指挥控制系统的主要技术 |
| 1.1.4 网络中心战下指挥控制系统 |
| 1.2 复杂武器系统建模与仿真技术 |
| 1.2.1 分布式交互式仿真技术 |
| 1.2.2 智能Agent技术 |
| 1.2.3 面向对象技术 |
| 1.2.4 虚拟现实技术 |
| 1.3 论文研究主要内容及安排 |
| 1.4 结论 |
| 第二章 网络中心战下动态组网决策方法研究 |
| 2.1 网络化中心战信息传输 |
| 2.1.1 信息传输概述 |
| 2.1.2 网络的通用拓扑结构 |
| 2.2 网络中心战网络拓扑结构及信息传输策略 |
| 2.2.1 网络中心战通信网络拓扑结构 |
| 2.2.2 网络动态重组策略 |
| 2.3 算法仿真 |
| 2.3.1 网络链路重组实验 |
| 2.3.2 网络组网实验 |
| 2.4 结论 |
| 第三章 指挥控制系统作战辅助决策方法研究 |
| 3.1 作战辅助决策 |
| 3.1.1 威胁估计 |
| 3.1.2 火力优化分配 |
| 3.2 基于支持向量机的目标威胁估计方法 |
| 3.2.1 SVM的结构及算法 |
| 3.2.2 SVM的威胁估计建模 |
| 3.2.3 模型数据来源及预处理 |
| 3.2.4 仿真验证及比较 |
| 3.3 基于进化策略的火力优化分配方法 |
| 3.3.1 联合作战火力优化分配模型 |
| 3.3.2 基于GA的联合作战下的火力优化分配设计 |
| 3.3.3 基于PSO的联合作战下的火力分配优化设计 |
| 3.3.4 仿真验证 |
| 3.4 结论 |
| 第四章 基于神经网络的指挥控制系统作战效能评估与预测 |
| 4.1 系统作战效能评估概述 |
| 4.1.1 系统作战效能 |
| 4.1.2 系统作战效能评估的研究现状及方法 |
| 4.1.3 预测模型及理论方法 |
| 4.2 基于神经网络的战术互联网作战效能评估 |
| 4.2.1 作战通信网络特点 |
| 4.2.2 作战通信网络的效能评估指标体系 |
| 4.2.3 RBFNN作战通信网络效能评估 |
| 4.3 网络中心战下C~4SIR系统作战效能预测 |
| 4.3.1 D-S证据理论及预测指标获取模型 |
| 4.3.2 预测指标获取模型 |
| 4.3.3 ELMAN网络及效能预测建模 |
| 4.3.4 作战效能动态预测步骤与仿真验证 |
| 4.3 结论 |
| 第五章 C~4ISR系统效费比综合分析与决策 |
| 5.1 系统效费比分析意义及途径 |
| 5.1.1 系统效费比研究意义 |
| 5.1.2 系统效费比析 |
| 5.2 基于区间数-多属性决策的系统消费比综合评价方法 |
| 5.2.1 C~4SIR系统效费比综合评价指标确定 |
| 5.2.2 区间数多属性决策理论 |
| 5.2.3 优化理论的区间多属性决策模型 |
| 5.2.4 实例验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 网络中心战防空指挥控制决策仿真系统设计 |
| 6.1 作战仿真技术 |
| 6.1.1 作战仿真技术结构 |
| 6.1.2 作战仿真系统的设计过程 |
| 6.1.3 作战仿真模型建模方法 |
| 6.2 网络中心战防空指挥控制决策仿真系统设计与实现 |
| 6.2.1 网络中心战防空指挥控制决策系统设计 |
| 6.2.2 网络中心战防空指挥控制决策仿真系统软件设计 |
| 6.3 结论 |
| 第七章 结论 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）战争设计工程中战法与装备集成分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 战争复杂系统 |
| 1.1.2 战争设计工程 |
| 1.1.3 战法与装备集成分析 |
| 1.1.4 论文针对的问题及目标 |
| 1.2 相关领域及研究现状 |
| 1.2.1 战争设计工程相关理论研究现状 |
| 1.2.2 战法与装备集成方法研究现状 |
| 1.2.3 群体协作创新方法研究现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 论文的研究内容、创新点和研究意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.3.3 研究意义 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 战争设计工程及其理论体系研究 |
| 2.1 战争设计工程理论基础 |
| 2.1.1 战争复杂系统的复杂性分析 |
| 2.1.2 战争复杂系统的复杂性来源的关系分析 |
| 2.1.3 战争复杂系统研究的挑战 |
| 2.1.4 战争复杂系统研究中的四大集成问题 |
| 2.2 战争设计工程概念 |
| 2.2.1 战争设计工程的理念 |
| 2.2.2 战争设计工程及其关键术语的定义 |
| 2.2.3 战争设计工程的基本思路 |
| 2.2.4 战争设计工程的特点 |
| 2.3 战争设计工程四维框架 |
| 2.3.1 战争设计工程四维框架描述 |
| 2.3.2 目标维——战法与装备结合模式 |
| 2.3.3 逻辑维——战争设计工程的逻辑流程 |
| 2.3.4 组织维——异质群体专家协作模式 |
| 2.3.5 技术维——定性分析与定量分析结合模式 |
| 2.3.6 战争设计工程四维框架的特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 战争设计工程中战法与装备集成分析的概念与框架 |
| 3.1 战法与装备集成分析的概念 |
| 3.1.1 战法分析与装备策划的概念 |
| 3.1.2 战争设计工程中战法与装备集成分析的定义 |
| 3.2 战法与装备集成分析的逻辑机制 |
| 3.2.1 面向内部一致性的循环迭代机制 |
| 3.2.2 面向外部鲁棒性的整体演化机制 |
| 3.2.3 面向未来情景相容性的进化机制 |
| 3.2.4 逻辑机制的伪语言描述 |
| 3.3 战法与装备集成分析的微分对策模型 |
| 3.3.1 微分对策模型简述 |
| 3.3.2 战争设计工程中战法与装备集成分析的微分对策模型 |
| 3.3.3 微分对策模型Ⅰ和微分对策模型Ⅱ的循环迭代 |
| 3.4 战争设计工程中战法与装备集成分析的三个维度 |
| 3.4.1 战法与装备集成分析的四个子过程 |
| 3.4.2 战法与装备集成分析五类领域专家及其协作模式 |
| 3.4.3 战法与装备集成分析的四类技术及其结合模式 |
| 3.4.4 战法与装备集成分析框架 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 研讨未来情景约束 |
| 4.1 基于情景规划方法构造未来情景 |
| 4.1.1 情景规划方法 |
| 4.1.2 基于情景规划构造未来情景的逻辑步骤 |
| 4.1.3 研讨与分析制约问题的关键因素 |
| 4.1.4 研讨未来情景的驱动力 |
| 4.1.5 构造未来情景 |
| 4.2 基于未来情景选择求解问题的子领域 |
| 4.2.1 基于最小割集划分求解问题的关键因素子集 |
| 4.2.2 基于关键因素子集建立求解问题的子领域 |
| 4.2.3 基于多因素评估方法选择求解问题的子领域 |
| 4.3 研讨子领域边界 |
| 4.3.1 研讨子领域中作战活动的时空边界 |
| 4.3.2 分析技术资源边界 |
| 4.3.3 分析装备资源边界 |
| 4.3.4 分析战法规则 |
| 4.4 基于结构化方法描述未来情景约束 |
| 4.4.1 描述未来情景约束特点与思路 |
| 4.4.2 军事概念模型的结构化描述方法 |
| 4.4.3 描述未来情景约束的基本模板 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 研讨干预策略 |
| 5.1 研讨己方干预策略 |
| 5.1.1 提出干预策略创意 |
| 5.1.2 构建完整的干预策略 |
| 5.2 研讨对方反制策略 |
| 5.2.1 研讨对方战法方面的反制策略 |
| 5.2.2 研讨对方装备建设方面的反制策略 |
| 5.2.3 研讨对方综合性反制策略 |
| 5.3 定性评估与改进干预策略 |
| 5.3.1 定性评估一致性与改进干预策略 |
| 5.3.2 定性评估有效性与改进干预策略 |
| 5.3.3 评估适应性与改进干预策略 |
| 5.3.4 定性评估可行性与改进干预策略 |
| 5.3.5 定性评估鲁棒性与改进干预策略 |
| 5.3.6 定性评估相容性与改进干预策略 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 建立效果模型 |
| 6.1 建立干预策略概念模型 |
| 6.1.1 干预策略概念模型在效果建模中的作用 |
| 6.1.2 干预策略概念建模的特征 |
| 6.1.3 基于概念模型结构化描述方法建立干预策略的概念模型 |
| 6.2 分析关键参数取值范围 |
| 6.2.1 分析关键参数取值范围面临的挑战和应对原则 |
| 6.2.2 分析关键性随机变量取值范围 |
| 6.2.3 分析作战活动中关键参数取值范围 |
| 6.2.4 分析装备的关键性能性参数取值范围 |
| 6.3 建立效果链模型 |
| 6.3.1 干预策略效果链模型建模的总体思路 |
| 6.3.2 建立1vs1火力对抗效果之间的逻辑关系 |
| 6.3.3 建立1vs1火力对抗效果和最终效果的关系方程 |
| 6.3.4 建立1vs1火力对抗效果模型 |
| 6.3.5 建立支持1vs1火力对抗的信息对抗效果模型 |
| 6.3.6 构建完整的干预策略效果链 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 基于效果反思 |
| 7.1 基于效果反思的基本逻辑 |
| 7.1.1 效果反思的基本原则 |
| 7.1.2 基于效果反思的框架 |
| 7.2 军事信息价值链（MIVC）的概念 |
| 7.2.1 军事信息价值链的定义 |
| 7.2.2 军事信息价值链和效果链模型的比较 |
| 7.3 作战过程重组（OPR）概念 |
| 7.3.1 企业流程重组（BPR）的概念 |
| 7.3.2 作战过程重组概念的提出 |
| 7.3.3 作战过程重组与其它概念的关系 |
| 7.3.4 作战过程重组的原则与步骤 |
| 7.4 定量评价一致性与反思解决不一致的措施 |
| 7.4.1 定量评价干预策略的一致性 |
| 7.4.2 在参数量变范围内反思解决战法与装备不一致的措施 |
| 7.4.3 基于OPR反思解决战法与装备不一致的措施 |
| 7.5 定量评价有效性与反思有效性的改进措施 |
| 7.5.1 定量评价干预策略的有效性 |
| 7.5.2 在参数量变范围内反思有效性的改进措施 |
| 7.5.3 基于OPR反思有效性的改进措施 |
| 7.6 定量评价适应性与反思适应性的改进措施 |
| 7.6.1 定量评价干预策略的适应性 |
| 7.6.2 在干预策略量变范围内反思适应性的改进措施 |
| 7.6.3 基于OPR反思适应性的改进措施 |
| 7.7 定量评价鲁棒性与反思鲁棒性的改进措施 |
| 7.7.1 定量评价干预策略的鲁棒性 |
| 7.7.2 在干预策略量变范围内反思鲁棒性的改进措施 |
| 7.7.3 基于OPR反思鲁棒性的改进措施 |
| 7.8 定量评价相容性与反思解决不相容的措施 |
| 7.8.1 定量评价干预策略的相容性 |
| 7.8.2 反思解决干预策略与未来情景不相容的措施 |
| 7.9 基于雷达图综合评价干预策略 |
| 7.9.1 雷达图简介 |
| 7.9.2 基于雷达图综合评价干预策略的步骤 |
| 7.10 小结 |
| 第八章 应用示例 |
| 8.1 获取制空权的战争设计示例 |
| 8.1.1 分析制空权获取的未来情景约束 |
| 8.1.2 在子领域Ⅲ中研讨制空权获取的策略 |
| 8.1.3 在子领域Ⅳ中研讨制空权的获取策略 |
| 8.1.4 建立效果模型 |
| 8.1.5 基于效果反思 |
| 8.1.6 归纳总结设计结果 |
| 8.2 潜舰导弹作战效果分析示例 |
| 8.2.1 常规条件下潜舰导弹攻击水面舰艇的作战过程 |
| 8.2.2 潜舰导弹攻击水面舰艇的作战效果链式模型 |
| 8.2.3 潜舰导弹作战效果的反思——作战过程重组 |
| 8.2.4 潜舰导弹作战效果分析示例的结论 |
| 8.3 小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 本文的主要贡献 |
| 9.2 进一步的工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录 主要符号列表 |
（8）基于HLA和VR的防空导弹作战仿真系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 计算机仿真技术的发展 |
| 1.2.1 仿真计算机 |
| 1.2.2 仿真软件的发展 |
| 1.2.3 分布交互式仿真 |
| 1.3 虚拟现实技术的发展 |
| 1.3.1 虚拟现实技术的概念与特征 |
| 1.3.2 虚拟现实技术的内容和分类 |
| 1.3.3 虚拟现实技术的发展 |
| 1.4 论文的主要研究内容与组织 |
| 第二章 分布式防空导弹作战仿真系统设计 |
| 2.1 系统概述 |
| 2.2 系统的体系结构 |
| 2.3 系统中的模型 |
| 2.4 系统中模型之间的关系 |
| 2.5 系统设计与实现的工作流程 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 分布交互式仿真的体系结构 |
| 3.1 仿真体系结构的比较 |
| 3.2 高层体系结构概述 |
| 3.2.1 HLA层次结构 |
| 3.2.2 HLA组成 |
| 3.2.3 HLA基本思想 |
| 3.2.4 HLA主要特点 |
| 3.3 HLA规则 |
| 3.3.1 联邦规则 |
| 3.3.2 联邦成员规则 |
| 3.4 HLA接口规范与标准服务 |
| 3.4.1 联邦管理服务 |
| 3.4.2 声明管理服务 |
| 3.4.3 对象管理服务 |
| 3.4.4 所有权管理服务 |
| 3.4.5 时间管理服务 |
| 3.4.6 数据分发管理服务 |
| 3.5 HLA对象模型模板 |
| 3.6 联邦运行支撑环境RTI |
| 3.7 联邦开发和运行过程 |
| 3.8 小结 |
| 第四章 三维建模与虚拟环境构造 |
| 4.1 虚拟环境建模技术 |
| 4.1.1 几何建模 |
| 4.1.2 运动建模 |
| 4.1.3 物理建模 |
| 4.1.4 行为建模 |
| 4.2 三维实体建模 |
| 4.2.1 三维实体构造模型 |
| 4.2.2 消隐 |
| 4.2.3 光照模型 |
| 4.3 建模软件 |
| 4.3.1 模型数据库层次结构 |
| 4.3.2 纹理映射技术 |
| 4.3.3 细节层次技术 |
| 4.3.4 外部引用与实例化 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 虚拟环境实时显示与驱动技术 |
| 5.1 虚拟现实驱动软件 |
| 5.2 虚拟现实仿真平台VEGA |
| 5.2.1 VEGA软件的组成 |
| 5.2.2 VEGA仿真应用程序框架 |
| 5.3 虚拟环境显示与驱动的关键技术研究 |
| 5.3.1 坐标变换 |
| 5.3.2 运动物体处理 |
| 5.3.3 虚拟自然环境 |
| 5.3.4 特殊效果模拟 |
| 5.3.5 碰撞检测 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 分布式防空导弹作战仿真系统实现 |
| 6.1 系统概述 |
| 6.2 系统建模与虚拟环境驱动控制程序设计 |
| 6.2.1 三维实体建模 |
| 6.2.2 运动模型 |
| 6.2.3 构造虚拟环境 |
| 6.2.4 虚拟环境驱动控制程序 |
| 6.2.5 虚拟环境驱动控制程序的运行 |
| 6.3 分布式仿真系统开发 |
| 6.3.1 定义联邦目标 |
| 6.3.2 开发联邦概念模型 |
| 6.3.3 设计联邦 |
| 6.3.4 开发联邦 |
| 6.3.5 联邦运行与结果 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于循环神经网络的临近空间高超声速目标航迹估计与预报（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 临近空间高超声速目标防御 |
| 1.2.2 机动目标航迹估计与预报 |
| 1.2.3 基于循环神经网络的序列识别与预报 |
| 1.2.4 存在的主要问题 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第2章 临近空间高超声速目标运动行为分析与描述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 临近空间高超声速目标的动力学模型 |
| 2.3 临近空间高超声速目标的运动行为分析与建模 |
| 2.3.1 准平衡滑翔航迹运动行为模型的建立 |
| 2.3.2 跳跃滑翔航迹运动行为模型的建立 |
| 2.3.3 目标运动行为模型集的建立 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于运动行为识别网络的高超声速目标航迹估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于注意力LSTM的运动行为识别网络结构设计方法 |
| 3.2.1 长短时记忆(LSTM)网络 |
| 3.2.2 LSTM运动行为识别网络结构设计 |
| 3.2.3 注意力LSTM运动行为识别网络结构设计 |
| 3.3 基于运动行为识别网络的航迹估计算法 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 基于运动行为识别网络的运动行为识别 |
| 3.3.3 模型切换策略 |
| 3.3.4 航迹估计算法 |
| 3.4 航迹估计算法的训练及参数设计 |
| 3.4.1 网络结构的确定 |
| 3.4.2 输入序列长度设计 |
| 3.4.3 网络参数设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于运动行为预判网络的高超声速目标航迹预报方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于“编码-解码”架构的运动行为预判网络结构设计方法 |
| 4.2.1 编码网络结构设计 |
| 4.2.2 解码网络结构设计 |
| 4.3 基于运动行为预判网络的航迹预报算法 |
| 4.3.1 基于运动行为预判网络的运动行为预判 |
| 4.3.2 航迹预报算法 |
| 4.4 航迹预报算法的训练及参数设计 |
| 4.4.1 解码网络结构确定 |
| 4.4.2 编码网络结构确定 |
| 4.4.3 输入序列长度设计 |
| 4.4.4 网络参数设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于可学习扩展卡尔曼滤波的高超声速目标航迹估计方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可学习扩展卡尔曼滤波 |
| 5.2.1 扩展卡尔曼滤波 |
| 5.2.2 输入修饰网络 |
| 5.2.3 增益修饰网络 |
| 5.2.4 可学习扩展卡尔曼滤波 |
| 5.3 基于可学习扩展卡尔曼滤波的航迹估计算法 |
| 5.4 航迹估计方法的训练和参数设计 |
| 5.4.1 输入修饰网络参数设计 |
| 5.4.2 增益修饰网络参数设计 |
| 5.5 算法收敛性分析与验证 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 某型临近空间高超声速目标航迹估计与预报分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 临近空间高超声速目标航迹估计与预报场景设定 |
| 6.3 临近空间高超声速目标航迹估计分析 |
| 6.3.1 运动行为识别 |
| 6.3.2 模型切换策略 |
| 6.3.3 航迹估计的蒙特卡洛仿真分析 |
| 6.3.4 航迹估计结果及分析 |
| 6.4 临近空间高超声速目标航迹预报分析 |
| 6.4.1 运动行为预判结果及分析 |
| 6.4.2 航迹预报结果及分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 坐标系定义及其转换关系 |
| A.1 坐标系定义 |
| A.2 坐标系间转换关系 |
| 附录B 临近空间高超声速目标的动力学模型推导 |
| 附录C 某型高超声速飞行器的航迹数据集 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）基于云技术的地空电子对抗仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题研究内容与目的 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 2 电子对抗相关基础理论与干扰技术研究 |
| 2.1 电子对抗基础理论概述 |
| 2.1.1 电子对抗的定义 |
| 2.1.2 电子对抗的基本内容 |
| 2.1.3 电子对抗的分类 |
| 2.1.4 电子对抗仿真系统概述 |
| 2.2 雷达及雷达对抗基础理论概述 |
| 2.2.1 雷达相关基础理论概述 |
| 2.2.2 雷达对抗的定义 |
| 2.2.3 雷达对抗的基本内容 |
| 2.2.4 雷达对抗的作战对象 |
| 2.3 电子干扰及其干扰技术 |
| 2.3.1 电子干扰概述 |
| 2.3.2 干扰技术概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 地空电子对抗仿真成员建模 |
| 3.1 雷达电子对抗仿真模型库层次设计 |
| 3.2 地空雷达探测模型 |
| 3.2.1 雷达方程 |
| 3.2.2 雷达探测与侦察距离的建模 |
| 3.2.3 地空雷达探测模型 |
| 3.2.4 目标检测 |
| 3.3 导弹功能仿真模型 |
| 3.3.1 常用的坐标系 |
| 3.3.2 坐标系的转换 |
| 3.3.3 导弹运动方程组 |
| 3.3.4 导弹导引头概述 |
| 3.3.5 导弹导引头探测模型 |
| 3.4 飞机的运动模型 |
| 3.5 干扰模型 |
| 3.5.1 压制性干扰模型 |
| 3.5.2 欺骗性干扰模型 |
| 3.5.3 无源箔条干扰模型 |
| 3.6 干扰条件下的雷达探测能力 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于云技术的地空电子对抗仿真系统的设计与实现 |
| 4.1 Docker与容器 |
| 4.1.1 容器技术简述 |
| 4.1.2 Docker容器 |
| 4.2 传统虚拟化技术与Docker容器架构对比 |
| 4.3 基于Docker的云平台的设计与搭建 |
| 4.3.1 总体架构设计 |
| 4.3.2 功能模块设计 |
| 4.3.3 云平台搭建和容器初始化部署流程 |
| 4.4 仿真系统体系结构设计 |
| 4.4.1 分布交互仿真体系 |
| 4.4.2 分布交互仿真逻辑拓扑结构 |
| 4.5 地空电子对抗仿真系统整体设计 |
| 4.6 模块设计 |
| 4.6.1 仿真运行管理模块 |
| 4.6.2 实验数据处理模块 |
| 4.7 仿真系统运行效果想定设计 |
| 4.8 仿真系统运行效果截图与分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 5 结论 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
四、分布交互式作战仿真系统开发策略和步骤初探（论文参考文献）
- [1]5G网络技术对提升4G网络性能的研究[J]. 刘奕. 数码世界, 2020(04)
- [2]CGF战术任务规划行为建模关键技术研究[D]. 杨伟龙. 国防科技大学, 2019(01)
- [3]武器装备多能力领域组合选择与决策方法研究[D]. 张骁雄. 国防科技大学, 2018(02)
- [4]复杂环境下机载雷达多机动目标跟踪关键技术研究[D]. 马天力. 西北工业大学, 2018(02)
- [5]国防科技体系建模、结构分析与研发评估方法[D]. 游翰霖. 国防科技大学, 2017(02)
- [6]网络中心战下指挥控制决策系统研究[D]. 唐立军. 中北大学, 2008(11)
- [7]战争设计工程中战法与装备集成分析方法研究[D]. 毛赤龙. 国防科学技术大学, 2008(04)
- [8]基于HLA和VR的防空导弹作战仿真系统研究[D]. 商云鹏. 东北大学, 2005(07)
- [9]基于循环神经网络的临近空间高超声速目标航迹估计与预报[D]. 郑天宇. 哈尔滨工业大学, 2020(01)
- [10]基于云技术的地空电子对抗仿真[D]. 陈娇娇. 西安工业大学, 2020(04)