杂波谱的建模与实时仿真

对于雷达制导的防空导弹武器系统,在导弹、目标相对飞行过程中,导弹接收机接收到的目标信号通常是与地杂波、海杂波或多路径信号混杂在一起的,它们是影响导弹武器低空制导性能的主要因素之一。对于射频环境仿真系统,为了评价导弹武器系统在多重杂波环境下攻击低空目标的能力,在对目标仿真的同时,也应具有模拟杂波环境的能力。故必须对杂波干扰进行建模并射频复现。文中给出了对杂波建模的基本方法,以及实现杂波谱实时计算所采取的措施。最后用实例对模型加以验证,并给出了实时仿真的结果。     

舰载防空武器系统攻防对抗仿真研究

阐述了舰载防空武器系统攻防对抗仿真的特点与用途，提出了舰载防空武器系统攻防对抗仿真模型的总体结构，着重分析了攻防对抗仿真模型的建立方法。最后给出了攻防对抗仿真模型的仿真逻辑框图，并对舰载防空武器系统攻防对抗仿真运用进行了总结。     

用遗传算法实现防空导弹体系的目标分配

根据目前防空作战的特点,对自动化指挥控制系统中的目标分配问题进行了详细分析,从而建立了对单个空袭目标和多个空袭目标不同空袭敌情时的目标分配模型,构造了独特的模型参数,根据一例来袭空情,通过改进的遗传算法对模型进行求解,得到了比较好的目标分配结果,从而为防空导弹武器系统的目标分配问题提供了一个可行的参考方法。     

多通道防空导弹火力单元作战仿真

对多通道防空导弹武器系统火力单元作战过程中的若干事件进行分析建模,在此基础上,建立基于可视化建模仿真环境Arena的多通道防空导弹火力单元作战仿真系统,并应用该系统对多通道防空导弹火力单元抗击空袭方饱和攻击的能力进行仿真。仿真结果证明了该系统的有效性。     

倾斜瞄准式导弹发射装置检测设备设计

倾斜瞄准式导弹发射装置的技术状态是影响舰载末端反导导弹武器系统正常发射导弹并精确制导的重要因素,是舰载末端反导导弹武器系统维护工作必须进行的检测内容;为了便于导弹发射装置检测工作与导弹武器系统其它组成部分技术状态检查的并行开展,提高导弹武器系统维护检查工作效率,提出了倾斜瞄准式导弹发射装置检测设备的设计方案;从总体设计、硬件设计、软件设计等方面对倾斜瞄准式导弹发射装置检测设备设计进行了详细论述;通过试验验证,该检测设备设计合理、功能正确,性能满足导弹发射装置技术状态检测要求。     

弹炮结合防空武器系统服务效能评估研究

武器系统服务效能的评估是其整体作战效能评估的一个重要方面;给出了弹炮结合防空武器系统服务概率的定义,在分析其对空袭目标服务过程的基础上,建立了具有二级串联服务结构的随机服务系统模型;在基本约定的前提下,从时间和空间上分别讨论了导弹分系统和高炮分系统对目标服务的可行性条件;结合分系统的击毁效率,利用数学工具推导出整个系统的服务效能,为弹炮结合防空武器系统的整体作战效能评估提供了定量分析的依据。     

一种防空导弹武器系统生存能力评估模型

本文对影响防空导弹武器系统生存能力的主要因素进行了分析,建立了影响防空导弹武器系统生存能力的指标体系,采用层次分析法(AHP法)与专家组决策法(Delphi法)相结合的方法确定各指标的权重,并且对各指标进行量化后规范化处理,给出了分级的生存能力综合评估模型,最后,运用该模型对某防空导弹武器系统进行生存能力的评估,结果与现实情况较好吻合,有一定的实用价值。     

便携防空导弹训练仿真系统成绩评定方法

数据监测、成绩评定是导弹武器训练仿真系统的主要功能,通过它可以给出导弹射手的训练结果,还可以根据这个结果来查找导弹射手自身操作的缺陷并加以改正,使各操作动作与操纵实装一致。因此,确定评定标准是研制便携防空导弹训练仿真系统的一个重要环节。该文通过对便携防空导弹武器系统的作战性能及其训练仿真系统工作原理的分析,综述了评定标准确定的相关知识和一般方法;同时运用数学推导的手段,给出了训练成绩评定标准确定的数学模型,为该类训练仿真器材的研制提供了参考。     

某型舰空导弹武器系统训练保障系统设计与应用

为提高舰艇防空反导训练水平,减少消耗,加强装备保障能力,研制某型舰空导弹武器系统训练保障系统;该系统解决了无空中目标配合情况下的人员及装备训练问题,训练效果好,操作方便、经济实用;该系统已用于多条舰艇对空反导专业的训练操作、综合演练等实践中,研制成果可推广到其他防空武器的保障训练建设;文中介绍了该系统的总体方案、功能、硬件设计、软件设计及保障实效等内容。     

舰载武器系统平台光电跟踪系统的仿真设计

由于某舰载武器系统已大量装备并投入部队使用，而光电跟踪系统是其中重要的组成部分和先进功能体现，为了解决其日常训练中存在的问题，尽快形成战斗力，该文介绍了针对该舰载武器系统，在完全仿实际装备的硬件平台上利用DirectX多媒体接口技术制作跟踪仿真软件的设计方法，以实现模拟该舰载武器的防空成像跟踪制导等功能，并通过结果证明其达到了满足模拟跟踪的仿真效果。     

考虑市场因素的电力系统供需互动混合博弈强化学习算法

为对电力市场环境下电力系统供需互动问题更精确地建模,使其更好地与未来电力市场环境下需求侧负荷聚合商之间多变的关系和复杂的通信拓扑结构相匹配,本文将电力系统供需互动的Stackelberg博弈与复杂网络上反映需求侧负荷聚合商互动的演化博弈相结合,搭建考虑市场因素的电力系统供需互动混合博弈模型.并提出混合博弈强化学习算法求解相应的非凸非连续优化问题,该算法以Q学习为载体,通过引入博弈论和图论的思想,把分块协同和演化博弈的方法相结合,充分地利用博弈者之间互动博弈关系所形成的知识矩阵信息,高质量地求解考虑复杂网络上多智能体系统的非凸优化问题.基于复杂网络理论搭建的四类3机-6负荷系统和南方某一线城市电网的仿真结果表明:混合博弈强化学习算法的寻优性能比大多数集中式的智能算法好,且在不同网络下均可以保证较好的寻优结果,具有很强的适应性和稳定性.     

基于攻防博弈的SCADA系统信息安全评估方法

信息安全评估是保障SCADA系统正常工作的基础性工作。现有各类评估方法都未考虑攻击者与防御者双方之间的相互影响及经济效益。为了解决这一问题,提出了一种基于攻击防御树和博弈论的评估方法。该方法以攻击防御树为基础,计算攻击者和防御者各自的期望收益函数,并建立系统的攻防博弈模型,求解该完全信息静态博弈模型的混合策略纳什均衡,得到攻防双方的策略选择概率分布结果。针对一个SCADA系统主从站的信息攻防实例进行计算分析,说明了该方法的具体应用。评估结果表明,该方法合理可行,能够帮助风险管理者评估现有系统信息安全防御措施的投资效益,有针对性地重点部署防御措施,实现收益最大化。     

Sensor fault detection and isolation: a game theoretic approach

This paper studies sensor fault detection using a game theoretic approach. Sensor fault detection is considered as change point analysis in the coefficients of a regression model. A new method for detecting faults, referred to as two-way fault detection, is introduced which defines a game between two players, i.e. the fault detectors. In this new strategic environment, assuming that the independent states of the regression model are known, the test statistics are derived and their finite sample distributions under the null hypothesis of no change are derived. These test statistics are useful for testing the fault existence, as well as, the pure and mixed Nash equilibriums are derived for at-most-one-change and epidemic change models. A differential game is also proposed and solved using the Pontryagin maximum principle. This solution is useful for studying the fault detection problem in unknown state cases. Kalman filter and linear matrix inequality methods are used in finding the Nash equilibrium for the case of unknown states. Illustrative examples are presented to show the existence of the Nash equilibriums. Also, the proposed fault detection scheme is numerically evaluated via its application on a practical system and its performance is compared with the cumulative sum method.     

WSN中基于MDP与博弈论的入侵检测系统

针对无线传感器网络（WSNs）中容易遭受多种攻击的问题,提出一种融合马尔可夫决策过程（MDP）和博弈论的WSN入侵检测系统（IDS）,称为马尔可夫博弈入侵检测系统（MG-IDS）。MG-IDS采用博弈论和MDP的异常、误用检测技术来确定最佳的防御策略,同时利用MDP和攻击模式挖掘算法,根据攻击记录来预测未来攻击模式。通过仿真实验,比较了MG-IDS、仅博弈论和仅MDP三种方案,在不同攻击频率下,对多类型混合攻击的防御性能进行了比较,实验结果表明,所提出的MG-IDS具有较高的防御成功率。     

基于后悔值的多Agent冲突博弈强化学习模型

对于冲突博弈,研究了一种理性保守的行为选择方法,即最小化最坏情况下Agent的后悔值.在该方法下,Agent当前的行为策略在未来可能造成的损失最小,并且在没有任何其他Agent信息的条件下,能够得到Nash均衡混合策略.基于后悔值提出了多Agent复杂环境下冲突博弈的强化学习模型以及算法实现.该模型中通过引入交叉熵距离建立信念更新过程,进一步优化了冲突博弈时的行为选择策略.基于Markov重复博弈模型验证了算法的收敛性,分析了信念与最优策略的关系.此外,与MMDP(multi-agent markov decision process)下Q学习扩展算法相比,该算法在很大程度上减少了冲突发生的次数,增强了Agent行为的协调性,并且提高了系统的性能,有利于维持系统的稳定.     

基于博弈论的H2/H∞混合控制及其在汽车主动悬架中的应用

文章提出把H₂/H_∞混合控制问题抽象为两个对局者信息不完全情况下的非零和博弈模型.在构造2×2非零和博弈模型中把反映系统鲁棒性能通道和动态性能通道作为参加博弈的两方,以H_∞和H₂控制方案作为两种纯策略,基于纳什谈判解原理设计出求解H₂/H_∞混合控制问题纳什均衡点的一般算法.把该算法应用于汽车主动悬架设计出基于纳什均衡点的H₂/H_∞输出反馈控制器.使用MATLAB进行仿真,仿真结果表明主动悬架系统在保持鲁棒稳定性与获得优化的动态性能指标之间取得平衡.     

Dynamic scheduling model of computing resource based on MAS cooperation mechanism

Allocation of grid resources aims at improving resource utility and grid application performance. Currently, the algorithms proposed for this purpose do not fit well the autonomic, dynamic, distributive and heterogeneous features of the grid environment. According to MAS (multi-agent system) cooperation mechanism and market bidding game rules, a model of allocating allocation of grid resources based on market economy is introduced to reveal the relationship between supply and demand. This model can make good use of the studying and negotiating ability of consumers’ agent and takes full consideration of the consumer’s behavior, thus rendering the application and allocation of resource of the consumers rational and valid. In the meantime, the utility function of consumer is given; the existence and the uniqueness of Nash equilibrium point in the resource allocation game and the Nash equilibrium solution are discussed. A dynamic game algorithm of allocating grid resources is designed. Experimental results demonstrate that this algorithm diminishes effectively the unnecessary latency, improves significantly the smoothness of response time, the ratio of throughput and resource utility, thus rendering the supply and demand of the whole grid resource reasonable and the overall grid load balanceable. Supported by the Natural Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 06JJ2033), and the Society Science Foundation of Hunan Province (Grant No. 07YBB239)     

一个基于“恶意对抗”的公平交互机制的研究

由于多代理交互环境中检测机制、仲裁机制的有限性,合法代理将注定要遭受损失。针对上述现象,该文提出了一个恶意对抗机制（Malice-Antagonized Interaction Mechanism,MAIM),即在该机制下,交互代理双方都允许表现出恶意行为,以期实现交互的公平性,为了分析MAIM机制的可行性,文中应用游戏理论对MAIM在几种典型的游戏中实现交互公平性的情况进行了分析和证明。最终得出结论：在完善信息的纯策略游戏中,MAIM无法实现交互的公平性,而在完美信息的混合策略游戏、不完美信息的顺序游戏和同时决策游戏中,能实现交互的公平性。从而从理论上证明了恶意对抗机制的可行性。     

A hybrid fuzzy logic/constraint satisfaction problem approach to automatic decision making in simulation game models

Possible techniques for representing automatic decision-making behavior approximating human experts in complex simulation model experiments are of interest. Here, fuzzy logic (FL) and constraint satisfaction problem (CSP) methods are applied in a hybrid design of automatic decision making in simulation game models. The decision processes of a military headquarters are used as a model for the FL/CSP decision agents choice of variables and rulebases. The hybrid decision agent design is applied in two different types of simulation games to test the general applicability of the design. The first application is a two-sided zero-sum sequential resource allocation game with imperfect information interpreted as an air campaign game. The second example is a network flow stochastic board game designed to capture important aspects of land manoeuvre operations. The proposed design is shown to perform well also in this complex game with a very large (billionsize) action set. Training of the automatic FL/CSP decision agents against selected performance measures is also shown and results are presented together with directions for future research.     

Cross‐layer security design for encrypted CPS based on modified security signalling game

Recent years have witnessed increasing cyber and physical attacks against encrypted cyber‐physical system (CPS) and the ensuing catastrophic consequences. A modified security signaling game (MSSG) model is proposed for capturing attack‐defense interactions and analyzing the cross‐layer security of encrypted CPS. Cyber real‐time performance and physical control performance are both considered in cross‐layer utility function. Theorems concerning the existence of pure‐strategy and mixed‐strategy perfect Bayesian Nash equilibrium (PBNE) are provided, based on which a cross‐layer security design algorithm is proposed for defender's optimal strategy against potential attacks. A numerical case is studied with the effectiveness of our method being proved.