摘要：智能博弈对抗领域已成为当前研究的热门领域之一。侧重在兵棋推演系统的体系构建和模块设计,分析了兵棋推演系统的建模要素,包括兵棋要素、兵棋规则及智能接口设计,构建了智能兵棋推演系统的整体架构。通过A3C强化学习智能算法对系统设计进行可行性验证。其中,改进了强化学习训练过程的奖励设置,明确智能兵棋环境的状态输入、算法驱动过程及动作输出过程,通过自主实现的智能兵棋推演系统,验证了所提的系统理论与工作。该工作为基于强化学习的智能博弈系统的设计与实现提供了可行路径,并为以后基于强化学习的智能博弈对抗研究提供了基础平台。

摘要：针对系统要求实时在线测向的需求,提出了一种基于FPGA实现的机载阵列数字测向系统设计方案.该方案基于软件无线电的设计思想,利用了单片机实现RS接口与上位机通讯,配置系统工作参数,并设计了一种简单有效的在线自校准系统进行通道一致性校正,在FPGA中实现数据正交解调以及超分辨测向MUSIC算法.该测向系统硬件结构简单,软件参数配置灵活,测试结果表明:在快拍数不小于64点时,阵列测向误差小于0.5°,在快拍数为256点时,测向时间小于6ms,该方案能够实现MUSIC算法的准确、快速计算.

摘要：智能指挥与控制系统已成为未来发展的新趋势,结合人工智能技术构建智能的新一代指挥与控制系统。主要构建了智能指挥与控制系统的总体框架,确定了各模块的作用和地位,并对智能的指挥与控制系统的业务流程进行了梳理,探讨了智能指挥与控制系统在作战态势评估、作战方案生成与选择、作战方案自推演和人机融合4个方面的主要关键技术。分析了智能指挥与控制系统的使用产生新的OODA环理论,并引入了平行仿真的态势预测理念,为未来指挥与控制系统的智能化发展提供前瞻、科学、合理、创新的理论和技术。

摘要：针对海空立体化海战场态势分析与辅助决策需求,建立基于知识的海战场态势评估辅助决策系统。设计系统体系架构,并以态势知识处理为途径,将各类战场信息聚集处理并构建知识库,利用知识发现技术对战场数据进行分析,综合应用数据、知识和模型对作战态势进行评估。以态势评估为目的,建立多层次和多角色的指挥员辅助决策应用模式,并提出相应关键技术体系,以期对海战场态势评估辅助决策系统的设计与开发提供参考。

摘要：对象智能建模、模型调用管理等是水下平台作战推演系统设计与开发过程中的难点问题。基于OODA环指挥控制描述模型,刻画了水下平台作战推演的业务流程和功能,采用Web服务和Agent建模技术,建立了一种基于Web服务和多Agent技术的水下平台作战推演系统体系结构,有效地解决了作战推演模型的智能性、重用性和扩展性等问题,并给出了智能体建模的程序框架,对水下平台作战推演系统的设计与开发等具有重要参考价值。

摘要：提出了一种以MAXSim平台为支撑的潜艇作战推演系统架构,该架构建立在潜艇作战推演功能域划分的基础上。采用基于Agent统一建模语言(AUML)的建模方法,从实体逻辑描述的角度,确定了潜艇作战推演系统业务模型Agent的分类,并详细设计了平台模型Agent的逻辑描述模型。最后给出了潜艇作战推演系统仿真流程,并通过仿真运行验证了系统结构和模型的合理性,为智能柔性的潜艇作战推演系统建设提供一种可行的技术途径。