法国武器装备试验与评价组织管理体制

试验与评价是武器装备采办过程中十分重要的工作,可以及早发现问题,消除风险,验证关键技术和改进技术方案,从而辅助采办决策,确保交付部队装备的质量。法国的武器装备试验与评价管理在国防部所辖范围内开展,由武器装备部(DGA)主要负责,在其独立自主外交政策的指导下,体现出一些自己的特点。     

基于TTP/C总线的开放式DEEC设计及PIL仿真验证

基于自主设计的TTP/C(时间触发协议)总线控制器,提出了开放式DEEC(发动机数字式电子控制器)的冗余架构,将其划分为输入、核心计算及输出3种智能节点,并制定了各个智能节点的任务调度规划图.设计了基于DSP(digital signal processor)+FPGA(field-programmable gate array)的智能节点硬件平台,在此基础上完成各智能节点的软件设计.最后构建了开放式DEEC的PIL(process in the loop)仿真测试平台,以发动机模型为控制对象,展开了状态调节试验和总线故障注入试验.试验结果证明该开放式DEEC是可行的,并具有良好的重构特性.      

一种面向服务的航电任务系统软件架构

OSGi(Open Service Gateway Initiative)标准是面向服务软件架构的典型架构,OSGi为面向服务插件开发提供了一种动态的、可部署的基础框架环境。QT是1991年奇趣科技开发的一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架,它提供给应用程序开发者建立艺术级的图形用户界面所需的所有功能。基于OSGi标准和QT提出并实现了一种面向服务的航电任务系统软件架构,介绍了OSGi标准以及QT,同时对QT实现OSGi中核心关键技术进行了分析,提供了一个航电任务系统的面向服务解决方案。     

航天测控站运管系统设计

针对航天测控站管理域内测控、通信、气象、勤务等专业设备需要垂直管理,但节点分散、设备运行状况无法实时获取的现状,设计开发了测站运管系统。该系统涵盖测站管理域内测控设备协议转换、气象设备运行管理、勤务设备运行管理、测控信息检查与测试、综合信息管理以及综合态势展示等功能,实现了各专业设备运行状态采集、信息传输、专业管理、数据处理、信息展现及故障报警的层次化管理模型,建立了标准化的测站管理体系,规范了测站跟踪流程,实现了从准备开始、设备标校、捕获跟踪到数据质量分析的全过程管理,提高了测站管理域的管理质量和自动化运行效率。     

数据仓库系统体系结构及相应构建策略研究

数据仓库系统的体系结构是数据仓库领域的一个研究重点,在分析传统数据仓库系统体系结构基础上,提出了基于ODS的紧密耦合型、松散耦合型、信息发布型结构及相应的构建策略。从技术实现角度提出了同构系统、异构系统、数据仓库的技术平台结构。     

基于数据融合树的C3I信息融合系统体系结构设计

 在分析了基于范例的体系结构-数据融合树的基本概念及其不足之处的基础上,提出了基于数据融合树的信息融合系统体系结构设计方法,论述了该方法的原理,并应用该方法进行了C³I信息融合系统的体系结构设计,包括数据融合树的设计、融合节点体系结构设计、处理系统的体系结构设计和并行处理结构设计。     

无人作战飞机任务规划系统关键技术研究

文章首先论述了任务规划系统和战术飞行管理系统、航路规划系统的联系与区别,分析了无人作战飞机任务规划系统的特点及其体系结构,最后详细分析与研究了任务规划系统需要解决的核心技术——航路规划技术。     

HDA中的工程方法学原则

HDA(Hierarchical Development Architecture, 层次开发框架)是一个AO(Agent Oriented,面向Agent)方法定制的框架,用户可以在此框架的基础上针对具体项目应用,开发出所需要的AO方法.描述了如何在方法工程学指导下,将现有AO方法中的元模型提取出来,在HDA中组合成一种适用的新方法.     

Agent仿真中具有先验知识的混合学习算法与混合结构模型

强化学习是一种有效的机器学习方法,是无监督学习,通过不断地和环境交互得到外部环境评价信号,选择合适的动作。Q学习是一种典型的强化学习,其学习效率较低,尤其是当状态空间和决策空间较大时。为提高Q学习学习效率和收敛速度,采用具有先验知识的Q学习算法,利用模糊综合决策方法处理专家经验和环境信息得到Q学习的先验知识,对Q学习的初始状态进行优化;针对Agent个体学习与群体学习各自的不足,提出了采用混合学习算法,将个体学习与群体学习有效结合起来,提高了Agent的个体性能及系统整体的智能水平;同时为满足复杂适应性需求,采用Agent混合结构模型,在该模型中构造了基于知识的协调控制器,通过它来协调慎思式过程和反应式过程。     

Choice zones: architecturally relevant areas of interest

A new type of area of interest (AOI) termed “choice zones” is proposed, that is relevant for eye tracking research in the built environment. Choice zones are an ex ante measure; this is in contrast to many existing definitions of AOIs which are data-driven. Choice zones are defined algorithmically using space-geometric parameters. The validity of the concept is tested against fixation data from an urban navigation experiment in which participants chose between alternative paths. Findings show that choice zones account for 90% of the fixations clusters. The merit of the measure for applied studies in built environment research is discussed.