多平台远程预警仿真系统构建及相关算法研究

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1、杭州电子科技大学硕士学位论文多平台远程预警仿真系统构建及相关算法研究研究生：方韬指导教师：彭冬亮教授2015年3月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchonMulti-platformDistantEarlyWarningSystemandRelatedAlgorithmsCandidate:FangTaoSupervisor:Prof.PengDong-liangMarch，2015杭州

2、电子科技大学硕士学位论文摘要随着传感器技术、计算机技术的迅速发展，信息融合在军事和民用领域都得到了广泛重视和应用。随着多种新型目标的出现，使得作战指挥决策和火力控制对战场感知的需求越来越高，仅从信息融合角度考虑已经无法满足战场需求。将资源管理引入到信息融合系统中，构建带有反馈的闭环融合结构有利于对特殊目标的及早探测与跟踪。为验证引入资源管理的信息融合系统有效性，本文以多平台远程预警系统为背景，在对预警过程分析的基础上，采用面向服务的体系架构对仿真系统进行方案设计和软件开发,并对远程预警系统中天基预警

3、卫星的资源调度问题进行了研究。本文主要研究工作如下：首先，简述了课题的研究背景及意义，并对相关领域的国内外研究现状进行了综述。其次，在对预警系统预警过程进行分析的基础上，基于面向服务的体系结构进行了仿真平台框架设计。从服务的角度将远程预警系统所包含的功能模块抽象为接口，并对各服务的具体业务逻辑进行了分析和设计。采用WCF进行面向服务编程，实现了仿真系统主要模块的功能，通过调用信息融合算法，综合利用各类传感器资源探测信息实现对目标的探测与跟踪任务。实验结果验证了仿真系统及相关融合算法的有效性。再次，针

4、对远程预警系统中天基预警卫星的资源调度问题。在对调度模型进行分析基础上，结合传统遗传算法和粒子群算法，将改进的遗传粒子群算法用于求解资源调度问题，重点解决了编解码问题和算法中粒子更新策略问题。该算法将粒子群算法中的粒子自更新策略应用于遗传算法，改善了优化算法的搜索能力。实验结果表明，该算法能够实现多目标检测场景下各预警卫星的资源有效分配，效果优于传统遗传算法算法和粒子群算法。最后，对本文进行了总结与展望。关键词：信息融合；资源管理；远程预警系统；面向服务的体系架构；资源调度I杭州电子科技大学硕士学位

5、论文ABSTRACTWithrapiddevelopmentofsensorandcomputertechnology,informationfusionhasachievedextensiveattentionandcanbeappliedtomanymilitaryandcivilapplications.Thereishigherdemandofbattlefieldawarenesstoperformbattlefieldcommandandfirecontrolwiththeemergen

6、ceofvariousnewtypesoftargets,andbattlefieldrequirementscannotbesatisfiedonlyconsideringfrominformationfusionperspective.ResourceManagementtechnology(RM)canbeinvolvedininformationfusionsystemtobuildclosed-loopfusionarchitecture,whichcanbebeneficialtodet

7、ectandtrackthesespecialtargetsearly.Toverifytheeffectivenessofinformationfusionsystemwithresourcemanagement,theresearchofthisthesisiscarriedoutonthebackgroundofDistantEarlyWarningSystem(DEWS).Afteranalyzingthewarningprocess,Service-OrientedArchitecture

8、(SOA)isadoptedtorealizeframeworkdesignandsoftwaredevelopmentoftheinformationfusionsystem,andtheresourcesschedulingproblemofspaced-basedwarningsystemisperformed.Themainresearchworkislistedasfollows:Firstly,researchbackgroundandsignifican