使用SEDRIS的环境数据表示与交换

在建模与仿真(M&S)领域,综合环境数据表示与交换规范(SEDRIS)促进了环境数据表示和交换机制的发展.回答了"为什么需要SEDRIS"问题,介绍了SEDRIS的技术构成以及如何使用SEDRIS实现环境数据的交换与共享.     

综合环境建模中的动态地形仿真

简要介绍了综合环境建模中动态地形建模的基本框架及其框架内的机理，以及环境变化通知(ECN)的概念和它的实现方式。结合当前仿真的应用对环境联邦的结构加以改进。阐述了综合环境数据表示和交换规范(SEDRIS)在动态地形中的应用，包括仿真对象模型中的应用和将SEDRIS传输格式(STF)文件作为运行数据库的应用。     

分布交互仿真中的综合环境建模

分布交互仿真中的综合环境建模不仅是实现环境数据表示，重用、交换的关键，也是实现高度互操作性的核心，本文首先介绍了分布交互仿真中的自然环境，分析了综合环境的建模，数据表示与交换。接着，介绍了实验综合环境建模以及环境数据表示与交换的SEDRIS技术，并重点对SEDRIS的数据表示模型和API进行了阐述和分析。最后给出了使用SEDRIS的方法和开发HLA环境联邦的过程。     

基于SEDRIS的战场态势信息描述

为了应对现代化指挥作战中全面、快速地获得战场信息的需求,研究基于SEDRIS的战场态势信息描述技术,实现军队标号表达的战场态势信息的系统化表达。简单介绍SEDRIS技术和军队标号的概念,分析标号在态势信息表达中应关注的信息元素,建立描述框架,基于SEDRIS示例一个典型标号的简单信息表示。     

综合环境仿真技术研究

为作战仿真提供综合战场环境,对于仿真结果的可信度具有非常重要的意义.该文对综合环境仿真技术进行了初步探讨,阐述了综合战场环境的组成,根据多武器平台综合仿真系统的需求,提出了一个综合仿真环境支撑平台的框架,并讨论了其中涉及的三维地形建模及显示、复杂战场环境仿真、大面积地形管理、特殊效果的生成和显示、以及综合战场环境对武器系统和作战行动影响的描述模型等关键技术.该支撑平台由一套开发工具、一组仿真数据库和分布交互仿真接口组成,可为开发大规模综合战场环境提供支持.     

基于本体的战场环境仿真概念模型

为了能够更加全面而明确地表示战场环境仿真概念模型,考虑到本体可以明确地表示概念和关系的特点,提出了使用本体来表示战场环境仿真的概念模型。在战场环境仿真概念模型研究的基础上,给出了战场环境仿真的主要实体和交互关系,提出使用OWL(Web Ontology Language)语言实现战场环境仿真概念模型的本体表示,并针对现有本体建模元语的不足,提出了使用8种本体建模元语建立战场环境仿真概念模型的本体。     

一种基于SEDRIS的海战场自然环境描述方法

针对在M&S领域海战场自然环境描述不统一、不规范的现状,首先分析海战场自然环境数据需求,进而运用面向对象思想并结合EDCS分类原则建立海洋、大气环境特征对象框架;然后基于SEDRIS规范对海洋、大气环境数据进行完整的表示与存储,最后运用SEDRIS API编写一个简单的STF格式数据,并用SEE-IT工具对其进行查看,说明上述方法的可行性与实用性.     

基于交换机制的环境数据重用方法研究

综合自然环境建模与仿真是当前军事建模与仿真领域研究的热点与难点,而在不同应用领域里重用(SNE)数据则是发展趋势。首先,从综合环境数据层次入手,研究基于交换机制的数据重用方法的基本原理和处理过程;然后,通过具体分析SEDRIS(Synthetic Environmental Data Representation and Interchange Specification)来阐述上述方法的可行性与实用性;最后,根据SEDRIS应用上的不足,分析数据交换方法今后的发展方向,为建模与仿真领域的数据重用提供了一些新的思路和见解。     

装甲两栖突击分队作战仿真中的综合环境研究

战场综合环境是装甲两栖突击分队作战虚拟战场中的重要组成部分。该文首先阐述了装甲两栖突击分队作战综合环境的各个方面，然后根据其作战的特殊要求和虚拟战场中综合环境的一般特性，提出了一种依据高分辨率地图快速构造适合特殊作战需求的虚拟自然环境的方法，并给出了一个仿真实体与自然环境之间的交互处理方法。     

基于上下文的综合战场环境本体建模

为满足综合战场环境建模的需求,提出一种基于上下文的综合战场环境本体建模方法。针对模型各种应用领域,分别抽取不同处理过程中共有的以及关键处理过程中特有的视角,形成上下文。对概念进行上下文限定,并在各自上下文中确定概念间的关系,构建上下文限定本体模型。应用结果表明,该模型检索效率较高,能够表述复杂关系。     

五维战场视景仿真应用研究

虚拟作战仿真系统的建设在开发模拟作战指挥训练中占有很重要的地位,Vega是实时三维动态视景仿真的主要支撑软件,两者的结合在战场模拟中一直没能得到很好地解决。该文基于MultiGenVega并结合MFC对陆地、海洋、天空、太空、电磁五维战场进行多角度、多层次模拟仿真。从战场实际应用的角度出发,设计了一套五维战场作战可视化仿真交互系统5DBS,将各种气象环境和不同的运动模式,以及大量的作战武器和3D真实感声音集成到同一系统中,并可进行不同的显示控制。在Vega中成功地得到验证和应用,具有交互性强、实时性好等优点,为学习和研究虚拟战场提供了有益的借鉴。     

结合改进LBP和SRC的高光谱图像分类研究

针对传统局部二值模型（local binary pattern,LBP）提取高光谱图像纹理特征信息量庞大的难题,提出一种基于对称旋转不变等价局部二值模型（symmetrical rotation invariant uniform LBP,SRIULBP）的高光谱图像特征提取方法,以缩减特征维度;针对稀疏表示分类（sparse representation classification,SRC）模型中稀疏字典冗余的缺陷,采用近邻思想,提出最近邻稀疏表示（nearest neighbor SRC,NNSRC）分类方法,实现高光谱图像的高效、高准确度分类。数据实验结合表明,SRIULBP能快速提取图像特征,提出的分类方法不仅在分类精度上优于其他稀疏表示分类算法,并且具有更强的时效性与泛化能力。     

基于低秩模型的电力状态数据异常检测

智能电网在国民生计中扮演着至关重要的角色,智能电网的稳定性和安全性是网络建设中需要特别考虑的问题。在智能电网的建设和运营中,如何从日常监测数据中及时检测出异常信息和有害信息,比如网络入侵数据和系统隐患数据,对智能电网的稳定性和安全性有着举足轻重的影响。提出一种基于低秩模型的电力数据异常检测算法,将系统观测数据分解为低秩部分和稀疏部分,用低秩部分表达干净的观测,用稀疏部分表达异常数据。然后,通过增广拉格朗日方法来优化目标方程。在公开数据集上的实验结果验证了所提出算法的有效性。     

战场环境的抽象化模型设计与仿真

战场环境是一个复杂、动态的信息空间,战场环境模型应能根据模拟需求,既反映战场环境的动态多变性,又具有一定的抽象性,减少计算量,满足实时性。为此以武器装备论证为仿真目的,分析了其战场环境模拟的需求,建立了关于地理环境的可视性和通行性模型、动态气象环境模型、电磁环境模型和目标运动特性模型,分析了作为仿真联邦组成的战场环境成员的内外部关系,采用基于推算定位算法（Dead Reckoning Algorithm,DR算法）的数据更新策略,调和了仿真精度和通信带宽的矛盾。     

融合实体描述信息和邻居节点特征的知识表示学习方法

知识图谱表示学习旨在将实体和关系映射到一个低维稠密的向量空间中。现有的大多数相关模型更注重于学习三元组的结构特征,忽略了三元组内的实体关系的语义信息特征和三元组外的实体描述信息特征,因此知识表达能力较差。针对以上问题,提出了一种融合多源信息的知识表示学习模型BAGAT。首先,结合知识图谱特征来构造三元组实体目标节点和邻居节点,并使用图注意力网络（GAT）聚合三元组结构的语义信息表示;然后,使用BERT词向量模型对实体描述信息进行嵌入表示;最后,将两种表示方法映射到同一个向量空间中进行联合知识表示学习。实验结果表明,BAGAT性能较其他模型有较大提升,在公共数据集FB15K-237链接预测任务的Hits@1与Hits@10指标上,与翻译模型TransE相比分别提升了25.9个百分点和22.0个百分点,与图神经网络模型KBGAT相比分别提升了1.8个百分点和3.5个百分点。可见,融合实体描述信息和三元组结构语义信息的多源信息表示方法可以获得更强的表示学习能力。     

面向多源数据融合的稀疏表示目标跟踪

传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感，这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性，但如何有效融合不同维度，不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型，在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上，将两种不同维度的特征进行有效融合，提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。