基于攻击图的扩充Petri网攻击模型

鉴于网络攻击过程中存在攻击者被检测到的可能性,将攻击图转化成Petri网并进行扩展生成EPN模型,依据库所的攻击成本值求解网络攻击的最佳攻击路径和攻击成本,基于最大流概念定义系统最大承受攻击能力。从二维角度分析网络攻击,提出攻击可行性概念及基于攻击图的扩充Petri网攻击模型,该模型相关算法的遍历性由EPN推理规则保证。当原攻击图的弧较多时,算法的复杂度低于Dijkstra算法,攻击图的攻击发起点和攻击目标点间的路径越多,算法越有效。实验结果证明,该模型可以对网络攻击过程进行高效的综合分析。     

网络攻击图生成算法研究

攻击模型能够对攻击过程进行结构化描述和有效分析,攻击图可以清楚地分析攻击者可能采取的攻击路径,两者对网络安全策略的制定具有重要的指导意义.设计了一种基于状态转移的网络攻击模型,并基于该模型设计了攻击图生成系统的架构和相应的攻击图生成算法,在攻击图生成算法中引入了代价分析机制和规模控制机制.仿真实验结果表明,利用所设计的模型和算法不仅能有效地预测攻击者可能采用的各种攻击路径和最佳攻击路径,而且能有效地控制攻击图的规模.     

基于三维网格模型的双重数字盲水印算法

为提高一重三维模型数字水印的安全性,提出一种基于三维网格模型的双重数字盲水印算法。通过改变三角网格顶点在其一环相邻顶点所确定的局部几何空间中的位置和三角面片顶点排列顺序,嵌入双重水印,使模型能抵抗严重的剪切攻击及一定程度的噪声攻击。算法在提取水印时无需原始模型。仿真结果表明,该算法能够有效抵抗平移、旋转、均匀缩放、顶点乱序、多边形乱序及剪切等攻击,具有嵌入可读水印的不可见性。     

云计算中基于NSGA Ⅱ的虚拟资源调度算法

云计算环境下将物理资源抽象为同一的虚拟资源,如何将虚拟资源调度到物理资源上是云计算中一个基本且复杂的问题.对虚拟资源的调度进行建模并证明其难解性,将该模型的求解转化以系统负载均衡为优化目标的多目标优化问题,提出采用改进的基于非支配排序的遗传算法(NSGA Ⅱ)来求解该问题.与针对具体环境的调度算法相比,抽象的模型更能代表典型的云计算环境中的虚拟资源调度问题.对提出模型进行了仿真,实验结果表明了该模型的有效性和NSGA Ⅱ算法求解该问题的可行性,同时对比随机算法、静态算法和排序匹配调度算法,NSGA Ⅱ算法优于其他算法.     

直升机对地攻击兵力部署优化方法研究

直升机编队内各机种配置方案的不同会对其作战能力产生影响。编队兵力优化是多编队对地攻击问题的关键,在综合考虑剩余威胁与我之损失两类指标的基础上,建立多目标的优化仿真模型。同时,采用多目标离散离子群算法求解模型,该算法具有稳定的全局搜索能力并保证收敛到Pareto前沿。该算法可求得满足作战需求的不同直升机编队方案最优集以供指挥员决策参考。仿真算例验证了模型及所提出的多目标优化求解算法的有效性。     

一种基于环境变化的树木动态生长仿真模型

研究虚拟植物生长的仿真应用较广.针对数字娱乐领域中用于虚拟场景的植物形态-功能仿真的有限需求,为了提高真实性,提出了一种通用的基于环境变化的虚拟树木动态生长的仿真模型,来仿真各种树木的生长过程.采用L系统描述树木的拓扑结构,结合植物学相关知识,引入了环境因素对树木生长的影响,将树木的生物学特性进行抽象与加权处理,建立了树木生长与光照信息交换的简洁算法.仿真实验结果表明,该模型能较好地反映了环境因素变化对植物生长的影响,较真实地仿真再现了树木的动态生长过程.     

IP/DWDM光因特网中智能虚拟拓扑设计方法的研究

虚拟拓扑设计是IP／DWDM光因特网中要解决的关键问题之一。由于以流量为权的最小跳数和为优化目标的虚拟拓扑设计问题是NP难的,因此提出了两种智能虚拟拓扑设计方法,分别采用遗传算法和模拟退火算法对其求解。开发了仿真程序,就主要参数对算法结果的影响进行了分析,并对两种算法的性能进行了比较。仿真结果表明,提出的两种算法都是可行和有效的。     

一种基于虚拟力的智能目标穿越WSNs区域算法

提出一种基于虚拟力的智能目标穿越无线传感器随机布置区域的算法,算法将区域中的每只传感器看做一个场源,目标行进中受到场源产生的2个虚拟力,在虚拟力的作用下,目标能改变前进方向智能地朝终点行进.通过仿真实验看出:该算法具有可行性和高效性.     

基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法的改进

在对现有的基于虚拟势场的有向传感器网络覆盖增强算法存在的问题进行深入分析和研究的基础上,提出对该算法改进和优化的方法.核心思想是针对网络中的边界区域节点受力模型,引入虚拟节点,以增强网络对边界区域的覆盖率;同时,提出自调整角速度的机制,不仅提高了该算法的执行效率,而且网络调整后其覆盖效果达到最佳.仿真结果表明,在节点随机部署的情况下,改进后的算法(IPFCEA)可以更有效地增强网络的覆盖率,提高其调整节点时的收敛速度,提升网络的整体性能.     

UCAV对地多目标序次攻击决策研究

在增强无人机战斗力的研究中,针对无人作战飞机(UCAV)对地多目标序次攻击决策问题展开研究,建立多目标序次攻击的决策模型.为提高UCAV执行多目标攻击任务的成功率,决策模型综合考虑了UCAV在整个任务过程中所面临的战场风险,并将决策算法与航路规划问题分解,提出一种基于威胁分布密度的飞机生存概率评估方法,提高了决策效率.将序次决策问题转化为最优搜索问题,利用自适应蚁群算法求解决策问题并给出具体算法流程.仿真结果表明,多目标序次攻击决策方法能有效解决复杂战场环境分布所带来的目标排序优化问题,给出合理的多目标攻击时序,为方案设计提供了依据.     

预警机协同潜艇封锁作战建模与仿真

研究潜艇协同作战攻击效能优化问题,由于预警机提供的预警信息不足,在对潜艇封锁作战中影响作战效能。为了解决上述问题,采用统计学方法,统计得出在不同信息质量下潜艇对舰船实施攻击的概率,作为评估效能的依据。提出以预警机测距精度和测速精度作为预警机提供信息的质量标准,对潜艇实施攻击概率作为作战效能评估指标,建立了预警机协同潜艇封锁作战的数学模型和CPN仿真模型。通过CPN Tools软件进行仿真,结果统计得出了潜艇实施反舰导弹或鱼类攻击的概率,表明预警机探测距离是影响潜艇作战效能的关键因素。     

无人机编队超视距空战决策及作战仿真

以无人机的超视距空战为研究背景,建立一种综合态势评估、目标分配和损耗裁定的协同空战仿真模型。首先,综合友机位置和敌方战机威力对我机的态势影响,提出一种基于人工势场的态势评估方法;然后,利用文化基因算法进行目标分配,分别采用离散差分进化算法和邻域搜索算法作为其全局和局部搜索策略;最后,用两步裁定法模拟空战双方的相互攻击,实现超视距空战中的损耗裁定。仿真结果验证了所提出模型的合理性和算法的有效性。     

虚拟环境中坦克实体火力行为仿真研究

在作战演练仿真系统中，坦克是一种重要的武器仿真实体，其火力模拟必然成为研究的重点。该文结合科研实践，着重从坦克的侦察、目标选择、外弹道、命中概率与毁伤，以及实际射击时的射弹散布等方面，就实体火力行为属性仿真进行了一系列研究，并建立了相应的模型。实践证明，该坦克实体火力行为仿真模型简单实用，效果逼真，精度较高，同时得到的试验数据将会对坦克射击理论研究带来一定的便利。     

虚拟手术中肝脏形变仿真系统

由于肝脏具有复杂的生物力学特性,因此在进行形变仿真时,计算量大而难以达到实时性要求;同时在对肝脏形变实时仿真时却很难达到真实感.为了解决这一矛盾,需要研究一种可以自动依据手术器械操控区域及施力大小而动态转换的混合模型,通过理论分析提出了一种肝脏网格与无网格混合模型的构建方法.实验结果表明,该算法具有较高的计算效率且形变具有较好效果,能够满足虚拟肝脏手术仿真的真实感与实时性要求,对虚拟肝脏软组织手术研究具有一定的指导意义.     

神经触角“单兵千里眼”

针对无人机蜂群作战,基于分布式网络化协同作战体系,提出一种单兵无人机蜂群作战云体系,利用其动态聚能、灵活配置的优势,通过前置无人机蜂群作战云天线阵列获取战场信号,传入尾随的无人机综合信息处理作战云,提高单兵作战效能。同时,具备不同功能的无人机作战云可在战场上通过快速敏捷的飞行控制形成单兵分布在战场上的神经触角,完成远距离侦察、探测、对抗与评估的任务。仿真结果表明,无人机蜂群天线作战云阵列规模越大,天线主瓣波束越窄,其方向特性越好,探测的距离也越远;单兵无人机作战云系统的探测无人机群仅需要10 W的功率就能达到50 km以上的探测距离,扩大了单兵作战的侦察范围。     

虚拟肝脏手术中的美兰注射实现技术研究

肝脏肿瘤切割手术中美兰注射过程是准确找到肿瘤所在位置的关键步骤之一。真实地模拟出美兰注射过程对虚拟肝脏肿瘤切割手术而言至关重要。针对虚拟手术中真实感的需求,提出了一种结合纹理映射技术的美兰注射模拟算法。运用扩散方程模拟了美兰在纹理表面的扩散过程,并结合保角映射算法将变化的纹理映射到虚拟手术中的三维网格表面。扩散方程能够真实地模拟出液体在物体表面扩散的过程,保角的纹理映射算法能够得到三维网格点的纹理坐标。实验结果表明,美兰注射过程的模拟算法能够模拟出虚拟肝脏肿瘤切割手术过程中的肿瘤标定,满足虚拟手术中的真实感需求。     

变速度条件下控制攻击时间和角度的协同制导律

控制攻击时间和角度的协同制导律可提高多弹突防能力,发挥最大打击效能,是当前的研究热点.已有的协同制导律多数假设导弹飞行速度不发生改变,未考虑速度变化对到达时间估计带来的影响.鉴于此,采用贝塞尔曲线作为打击轨迹,根据导弹速度包络和贝塞尔轨迹长度对导弹到达时间进行估计.在证明贝塞尔曲线长度随初始航迹角增加而单调增加的基础上,通过调整虚拟初始航迹角来增加或缩短预期到达时间,进而实现弹群预期到达时间趋于一致.在假设缩短轨迹长度可缩短到达时间的基础上,证明了该协同算法可在飞行过程中控制弹群形成一致到达时间.通过仿真实验,验证了所提出算法可在保证各弹攻击角度精确的前提下实现较高的时间协同精度.     

空战多目标模糊聚类算法研究

针对传统多机多目标攻击不易解算攻击任务分配,且计算量大的问题,提出基于划分的多目标模糊聚类算法,该算法根据目标属性的相似性进行多目标分类,可以有效地降低多目标任务分配解算维数,减少运算量,提高解算速度。采用FCM算法以及改进FCM算法度量方式构成的其他各个不同算法,建立空战多目标模糊聚类数学模型,对两组不同数据进行仿真分析,得到不同情况下的各算法的优劣性及适用性。     

编队协同对地攻击指挥决策系统体系结构研究

对有人机/UCAV编队对地攻击指挥决策系统体系结构进行了研究。首先分析了有人机/UCAV编队协同对地攻击作战体系结构,建立了编队协同作战指挥决策模型,对人机功能进行了划分,提出了有限中央控制下的分布式有人机/UCAV编队协同指挥决策体系结构。在此基础上,基于MAS理论,建立了编队协同对地攻击MAS体系结构,给出了UCAV Agent的详细结构。最后,采用HLA开发环境建立了系统仿真结构模型,仿真实验证明了所建立系统体系结构的有效性。研究内容对提高编队复杂作战环境适应能力和整体作战效能至关重要。     

基于PER-APF算法的无人驾驶汽车换道轨迹规划

针对传统人工势场算法在解决无人驾驶汽车换道轨迹规划过程中存在的不足,提出一种基于势能重构人工势场 (Potential Energy Reconstruction- Artificial Potential Field, PER-APF) 的无人驾驶汽车换道轨迹规划算法。首先,建立了具有斥力区分的道路边界约束条件和多约束换道轨迹规划模型,通过判断障碍车辆与道路边沿的距离来保证换道过程的安全性与有效性;其次,提出了基于势能重构的改进APF算法,通过构建虚拟区域以及重构物理势能力场,有效的解决了目标不可达以及局部最优问题。仿真结果表明,所设计的PER-APF算法能够快速有效地为无人驾驶汽车规划一条安全合理的换道轨迹。