摘要：针对任务分析中任务协同交互耦合度高、影响因素繁多等问题,提出了基于序列解耦与深度强化学习的任务分析方法,实现了复杂约束条件下的任务分解及任务序列重构。设计了基于任务信息交互的深度强化学习环境,基于目标网络与评估网络损失函数间的差值改进SumTree算法,实现任务间的优先级评估;将激活函数运行机制引入深度强化学习网络,提取任务特征,提出贪婪激活因子,优化深度神经网络参数,确定智能体最优状态,从而进行智能体状态转换。通过经验回放生成多目标任务执行序列图。仿真实验结果表明,该方法能生成最佳调度下的可执行任务图;且相对于静态情景,该方法对动态情景有较好的自适应性,在领域任务筹划中具有良好的推广应用前景。

摘要：针对蜂群无人机的国内外发展现状,设计了蜂群数据链组网技术方案,将遥测数据通过窄带和宽带数据链分别传输,通过数据链自组网完成遥控和遥测,增强了测控的可靠性;同时,设计集群数据链自组网协议栈,针对介质访问控制(MAC)协议和路由协议进行设计。基于QualNet和STK的通信网络仿真平台,针对无人机集群数据链的MAC协议和路由协议进行了仿真性能评估,验证了统计优先级多址接入(SPMA)协议的可行性,实现无人机之间不需要预约信道和时隙进行自组网通信,确保了高优先级业务的实时性。

摘要：定向天线在空间上指向传输期望的通信区域,在通信容量和信息安全方面具有技术优势。设计了定向天线的方向图模型和邻居发现过程算法,针对相邻节点之间的通信距离与旁瓣-旁瓣通信距离、主瓣-旁瓣通信距离的相对关系,分析了定向天线组网的邻居发现过程;基于Qualnet网络仿真平台,仿真分析基于纯定向窄波束天线的数据链邻居发现、链路建立和路由算法,验证了邻居发现过程的正确性。

摘要：针对复杂任务分析中的高度耦合任务不易分解且需重构排序的问题,提出了一种基于聚类分析与改进时间-耦合执行序列的自适应任务分解方法;在矩阵最值遴选模型和任务序列转移策略相结合的基础上,设计了基于中间任务序列的任务矩阵分割算法,基于中间任务序列的任务矩阵分割算法很大程度上能够灵活处理离散任务序列并入的问题;并进一步采用粒度自主循环调整机制,此机制能够有效的解决任务粒度分解不均问题,并不断的进行粒度调整重置,从而使得任务粒度自主分解,最终实现了复杂任务的自适应解耦分析;仿真验证结果表明,该方法能够有效的在实现任务粒度自主设计的基础上,进一步实现复杂任务的解耦及序列重构,在作战任务分析领域具有很好的推广应用前景。

摘要：论文设计并实现了一款基于某型雷达移动平台系统的模拟仿真训练系统。基于此,论文根据复杂电磁环境仿真应用了道格拉斯-普克算法对岸海交界线数据抽稀,建立了复杂电磁环境下的目标、地物杂波、海杂波、气象杂波的信号强度计算模型,实现了雷达回波图像在移动平台上的显示。采用分层叠加显示的方法实现了方位线、距标圈等雷达刻度系统功能,实验结果表明,模拟训练系统在移动平台上仿真效果良好。