面向武器系统协同的态势感知一致性计算方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61174198
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    55.0万
  • 负责人：
    张东戈
  • 依托单位：
    中国人民解放军陆军工程大学
  • 学科分类：
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

共同一致的态势感知是多个行为实体协同的基础。态势感知一致性指标目前只可以进行"事件后统计测量"，而不能够进行"事件前科学计算"。通过"科学计算方法"得到"多行为实体"态势感知一致性差异，既是个科学难题,也是"多武器系统协同作战应用"所面临的一项重大技术难题。课题拟从态势信息的时间变化要素入手，解决多态势要素到单态势要素的数学转换，获取"单实体等权重"条件下态势感知结果差异的解析表达式，在我们先期提出的"三个基础经验假设"、态势感知速度计算模型和信息效用解析计算公式的基础上，采用社会网络分析方法和合作博弈理论，利用信息效用参数构造协同时间成本函数，区分三种典型指挥控制网络中的信息分发模式，形式化推演获得一套具有一定工程应用精度的、客观可验证的态势感知一致性解析计算方法，为各类以协同方式工作的武器系统规划、设计提供科学理论工具，进而满足军事综合电子信息系统分析与设计对态势感知基础理论的需要。

结项摘要

研究背景.既往由于缺乏基础理论的支撑，态势感知参数计算目前基本采用的都是数理统计的方法。但面对公共安全系统、军事信息系统、社会经济系统的工程设计，以及各类军事组织和公共安全组织战术层级的组织指挥活动设计、环境快速变化下的管理体制设计等，数理统计法无法做到在系统规划阶段，实现可靠的预先态势感知参数设计，现实工程设计和研究都需要有一套基于理论计算的态势感知参数计算方法，这方面国内外几近空白。.主要研究内容.（1）面向理论计算需求的态势信息描述方法。.（2）基于理论计算的态势变化解析化度量。.（3）面向计算的态势变化速度快慢评价。.（4）态势感知水平的解析化度量。.（5）面向理论计算的态势感知一致性判别方法。.重要研究结果.（1）以仙侬信息论为基础，将态势信息区分为刻画当前状态的“态信息”以及未来发展趋势的“势信息”，并提出一种综合了“态”信息与“势”信息的Bit度量方法。.（2）以态势要素属性值随时间变化函数为基础，采用傅立叶变换的方法将态势的时域变化映射到频域，从而有效地区分了态势变化中的“快速变化成分”和“慢速变化成分”；构建了以频谱带宽为态势变化快慢评价的准则，从而为评价提供了坚实的数学物理理论基础。.（3）拓展了Ensley态势感知模型，基于感知信息的变化构建了一种可计算的态势感知行为过程框架，在此基础上建立了可分析计算态势感知水平的数学模型，得到了反映态势感知水平测度函数的解析表达公式。.（4）以多节点协同环境下态势认知水平相对差异阈值为判断标准，提出了双实体协同的必要条件，提出了建立在指挥控制关系网上的态势感知一致性判别准则。.科学意义.在分析态势感知行为过程及其数学特征的基础上，研究提出了用严密的数学模型刻画态势变化快慢的方法，代替了传统的数理统计方法测量态势变化快慢的方法，解决了态势感知参数解析化计算难题。这一研究成果让我们对态势感知过程的科学认识有了进一步的发展。为解决复杂应用环境下的信息系统态势感知参数设计和计算，提供了一种科学化的方法。研究属于方法学（methodology）和认识论（epistemology）层面上的创新，具有理论价值和工程应用价值。

项目成果

期刊论文数量（18）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（11）
专利数量（0）
自组织应对“突发事件”协同模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张东戈;黄匆;白天松;陶九阳
  • 通讯作者：
    陶九阳
基于布尔网络的指挥控制关系网络演化冲突检测研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    军事运筹与系统工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    赵慧赟;张东戈
  • 通讯作者：
    张东戈
自组织应对ldquo;突发事件rdquo;协同模型
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    黄匆;白天松;陶九阳;YANG Hu,ZHANG Dong-ge,HUANG Cong,BAI Tian-song,TAO
  • 通讯作者：
    YANG Hu,ZHANG Dong-ge,HUANG Cong,BAI Tian-song,TAO
战场态势信息量的一种度量方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    指挥控制与仿真
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张东戈;孟辉;陶九阳
  • 通讯作者：
    陶九阳
战场态势信息量的一种度量方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    指挥控制与仿真
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张东戈;孟辉;陶九阳
  • 通讯作者：
    陶九阳

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其他文献

基于多元公共品演化博弈的无人集群合作演化机制
  • DOI：
    10.3969/j.issn.1001-506x.2020.12.15
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    禹明刚;张东戈;康凯;朱卫星
  • 通讯作者：
    朱卫星
基于Bayesian Stackelberg多阶段博弈的网络信息体系方案优选
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    禹明刚;何明;张东戈;贾连祥
  • 通讯作者：
    贾连祥
基于演化博弈的社团网络无人集群协同机制
  • DOI：
    10.1360/sst-2021-0350
  • 发表时间：
    2021-10
  • 期刊：
    中国科学 技术科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    禹明刚;陈瑾;何明;刘学达;张东戈
  • 通讯作者：
    张东戈
基于多元公共品演化博弈的无人作战集群策略占优条件
  • DOI：
    10.12305/j.issn.1001-506x.2021.09.23
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    系统工程与电子技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    禹明刚;何明;张东戈;马子玉;康凯
  • 通讯作者：
    康凯
基于演化博弈的结构化无人集群协作控制方法
  • DOI：
    10.3969/j.issn.1002-0640.2021.10.004
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    火力与指挥控制
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    禹明刚;何明;张东戈;罗玲;康凯
  • 通讯作者：
    康凯

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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