【摘 要】
:
无人机是未来战场中无人作战的中坚力量,集群化是其未来发展的重要趋势之一,无人机集群具有任务拓展能力强、执行任务成本低等特点,可满足未来高动态、强对抗等复杂环境下的作战任务需求。随着无人机数量的增加、协同要素的复杂度提升和作战使用方式的拓展,如何确保无人机集群的任务成功率和任务维持能力,已逐渐成为制约无人机向大规模集群化发展的瓶颈之一。韧性主要用于描述和评估系统在遭受干扰后的恢复能力,基于韧性视角研
【基金项目】
:
国防基础科研计划重点项目; 国防科技重点实验室基金项目;
论文部分内容阅读
无人机是未来战场中无人作战的中坚力量,集群化是其未来发展的重要趋势之一,无人机集群具有任务拓展能力强、执行任务成本低等特点,可满足未来高动态、强对抗等复杂环境下的作战任务需求。随着无人机数量的增加、协同要素的复杂度提升和作战使用方式的拓展,如何确保无人机集群的任务成功率和任务维持能力,已逐渐成为制约无人机向大规模集群化发展的瓶颈之一。韧性主要用于描述和评估系统在遭受干扰后的恢复能力,基于韧性视角研究无人机集群有助于发现集群的薄弱环节,在度量和提高无人机集群任务能力方面具有较大潜力。为此,本文建立了面向任务的无人机集群韧性评估框架,提出了适用于无人机集群在不同任务背景下的系统性能指标度量方法。在此基础上,分别建立了面向联合侦察任务和察打一体的任务模型,并进行了仿真分析和韧性评估,验证了本文框架的实用性。论文主要内容和结论包括:1、提出了面向任务的无人机集群韧性评估框架,规范了任务系统描述、毁伤恢复策略和韧性评估流程,能满足不同任务条件下无人机集群韧性评估的需求。2、针对现有系统韧性评估指标存在的阶段划分重叠、能力表征不清晰以及指标量化不合理问题,提出了适用于无人机集群的韧性评估指标,并通过三个案例验证了指标的有效性。3、建立了面向联合侦察任务的无人机集群同构模型,基于网络信息传递特性建立了联合侦察任务的能力度量指标,并开展了面向联合侦察任务的无人机集群的韧性评估,验证了面向任务的无人机集群韧性评估框架的实用性。4、建立了面向察打一体任务的无人机集群异构模型,分析了网络拓扑结构、攻击策略、恢复策略等因素对无人机集群韧性的影响,改进了集群的组网策略,提升了异构无人机集群的韧性以及察打一体任务能力。
其他文献
本文以霍尔推力器在深空探测等长周期空间任务中的应用为背景,针对霍尔推力器中等离子体与放电通道和内磁极的相互作用等问题,采用理论分析、光学诊断为主,辅以数值仿真的方法,开展霍尔推力器中交叉电场和磁场环境下等离子体与放电通道和内磁极相互作用的机理研究。设计了一台放电功率600 W的传统磁场位形霍尔推力器USHT-600,建立了一套完整的霍尔推力器实验测试系统,并实现了推力器稳定运行。磁场有限元三维数值
图像分类是计算机视觉领域最基础的研究之一,在医疗图像分析、智能视频监控、无人车辆驾驶、个人信息管理等诸多领域具有广泛应用。过去八年中,深度学习研究取得显著进展,图像分类技术突飞猛进,可控条件下的图像分类问题已经基本趋于成熟,然而在很多实际应用中,由于受不确定的外界因素和成本因素的影响,很难获得大量包含丰富变化并且标记完整的训练数据,图像分类依然是一个很有挑战性的问题。本文针对非受控条件下机器学习面
地球系统中的各个分量之间具有紧密的相互作用,其中大气和海洋是两个最重要也最活跃的分量系统。随着海气耦合模式在天气气候研究中的广泛应用,人们对海气耦合资料同化的需求随之兴起。基于耦合模式框架,耦合资料同化可将多个分量中的观测信息吸收到耦合系统中,并允许观测信息在不同分量间进行传递和交换,因而理论上能够为耦合模式提供更加平衡和协调的耦合状态估计。耦合资料同化一般可分为弱耦合同化和强耦合同化,其中弱耦合
波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列信号处理领域的核心问题之一,在雷达、导航、数字通信、目标检测等领域都有着广泛而重要的应用。均匀线性阵列拥有规则化的阵列结构,与其匹配的DOA估计算法得到了广泛的研究,并形成了相对成熟的技术。但阵列孔径与阵列自由度受限于实际阵元的数量。基于均匀线性阵列的DOA估计算法需要通过增加实际阵元数量来提升阵列自由度,并提高精度和分辨率。近
随着信息技术,尤其是传感器网络与物联网等技术的飞速发展,各类复杂系统的数据呈海量性增长,从这些数据中挖掘与系统相关的规律与模式,对于理解、分析、运用与改造复杂系统具有至关重要的作用。作为数据挖掘的基础性工作,相似性度量方法直接关系后续数据挖掘任务的实现,一直是数据挖掘研究的热点与难点。属性网络作为有效的复杂系统建模工具,其相似性度量方法主要考虑节点在整个网络中的拓扑结构特征,往往忽略了节点自身的非
混合模糊测试是一种新近提出的软件漏洞挖掘技术,由黑盒模糊测试和白盒符号执行两种方法结合,很快成为软件安全领域的研究热点。混合符号执行作为其中的重要技术之一,具有求解精确、指向性强、资源消耗巨大等特点。由于真实软件系统庞大复杂,基于二进制的混合符号执行依然存在可伸缩性(scalability)问题,导致混合模糊测试效率低下,不能实用。传统的混合模糊测试提升技术多聚焦于利用多种动静态分析手段辅助模糊测
移动通信的演进升级得益于系统关键性能指标的全方位倍增,加强对移动通信的性能增强研究对于加速生产生活数字化转型、促进经济发展、引领军事变革具有十分重要的意义。调制方式是决定通信系统传输性能的关键因素。空间调制技术作为一种新型的数字调制技术,突破将信息调制到电磁波的幅度、频率、相位的传统思路,以天线的激活状态作为调制手段,可实现更加高效可靠的数据传输。然而传统空间调制技术面临天线激活状态检测准确度低、
在大数据时代,为了解决多源数据相互冲突问题,真值发现已广泛应用于群智感知、健康医疗、众包、知识库构建等多个场景中。但是在真值发现过程中,数据源以及真值发现平台都面临着隐私泄露威胁。具体来说,数据源向真值发现平台提交的数据通常包含了数据源的健康状况、行动轨迹、个人习惯等敏感信息;与此同时,真值发现平台通过估算获得的数据源可靠性信息可能会反映出数据源的性别、年龄、专业、受教育程度等个人属性特征;此外,
物理不可克隆函数(PUF)是一种新型的物理安全原语。类似于人类的生物识别技术,它能对不同的物理实体产生不可克隆、不可篡改和不可预测的固有特定响应。PUF与传统的基于密钥的密码系统不同,它不需要在设备上存储私密信息,而是利用物理实体在制造过程中不可控的纳米级工艺偏差来产生私密信息。与传统基于密钥的硬件安全原语相比,PUF具有更高的安全性和更小的硬件开销,从而使其适用于资源有限的嵌入式系统。PUF的安
数据中心为大数据存储和大数据处理提供了硬件基础。在数据中心内部,多台计算节点通过高速网络互联为分布式计算系统,并广泛用于大数据处理等应用。近年来,面向大数据处理的数据并行计算平台(如Hadoop和Spark等)受到了来自于学术界和工业界的广泛关注。大数据处理平台的调度技术会直接影响大数据处理作业的执行效率。本文从数据中心用户和数据中心管理者的需求出发,围绕大数据处理作业的资源分配和作业调度,研究以