多平臺(tái)遠(yuǎn)程預(yù)警仿真系統(tǒng)構(gòu)建及相關(guān)算法研究.pdf

1、隨著傳感器技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，信息融合在軍事和民用領(lǐng)域都得到了廣泛重視和應(yīng)用。隨著多種新型目標(biāo)的出現(xiàn)，使得作戰(zhàn)指揮決策和火力控制對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)感知的需求越來(lái)越高，僅從信息融合角度考慮已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足戰(zhàn)場(chǎng)需求。將資源管理引入到信息融合系統(tǒng)中，構(gòu)建帶有反饋的閉環(huán)融合結(jié)構(gòu)有利于對(duì)特殊目標(biāo)的及早探測(cè)與跟蹤。
　　為驗(yàn)證引入資源管理的信息融合系統(tǒng)有效性，本文以多平臺(tái)遠(yuǎn)程預(yù)警系統(tǒng)為背景，在對(duì)預(yù)警過(guò)程分析的基礎(chǔ)上，采用面向服務(wù)的體系架構(gòu)對(duì)仿真系統(tǒng)進(jìn)

2、行方案設(shè)計(jì)和軟件開(kāi)發(fā),并對(duì)遠(yuǎn)程預(yù)警系統(tǒng)中天基預(yù)警衛(wèi)星的資源調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了研究。本文主要研究工作如下：
　　首先，簡(jiǎn)述了課題的研究背景及意義，并對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。其次，在對(duì)預(yù)警系統(tǒng)預(yù)警過(guò)程進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，基于面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了仿真平臺(tái)框架設(shè)計(jì)。從服務(wù)的角度將遠(yuǎn)程預(yù)警系統(tǒng)所包含的功能模塊抽象為接口，并對(duì)各服務(wù)的具體業(yè)務(wù)邏輯進(jìn)行了分析和設(shè)計(jì)。采用WCF進(jìn)行面向服務(wù)編程，實(shí)現(xiàn)了仿真系統(tǒng)主要模塊的功能，通過(guò)調(diào)用信

3、息融合算法，綜合利用各類(lèi)傳感器資源探測(cè)信息實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的探測(cè)與跟蹤任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了仿真系統(tǒng)及相關(guān)融合算法的有效性。
　　再次，針對(duì)遠(yuǎn)程預(yù)警系統(tǒng)中天基預(yù)警衛(wèi)星的資源調(diào)度問(wèn)題。在對(duì)調(diào)度模型進(jìn)行分析基礎(chǔ)上，結(jié)合傳統(tǒng)遺傳算法和粒子群算法，將改進(jìn)的遺傳粒子群算法用于求解資源調(diào)度問(wèn)題，重點(diǎn)解決了編解碼問(wèn)題和算法中粒子更新策略問(wèn)題。該算法將粒子群算法中的粒子自更新策略應(yīng)用于遺傳算法，改善了優(yōu)化算法的搜索能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠?qū)崿F(xiàn)多目標(biāo)