-
公开(公告)号：CN105183624B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510543288.1
申请日：2015-08-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据匹配的仿真回放方法，针对基于高层体系结构HLA的分布式仿真系统进行仿真数据回放，该方法包括如下步骤：对HLA的分布式仿真系统的数据库中的仿真方预案的原始数据进行整合，获得关于该仿真方预案的N元并行数据集，每条N元并行数据包含N个元素；在N元并行数据集中确定离群点并剔除；建立K×(2K+1)×M的三层神经网络结构，K为仿真时间与对象属性值的个数；M为关键事件个数加1；确定关键事件数量及其样本数据对神经网络进行网络训练；各条N元并行数据依次输入训练后的神经网络，获得输出结果，筛选出属于关键事件的N元并行数据，并按照仿真时间值进行排序，得出回放方案进行数据回放。
-
公开(公告)号：CN106815443A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710049692.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06F17/5036 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种面向变化环境的超低空飞行器三维多批多航迹规划方法。本发明引入了环境变化这一概念，在飞行器的飞行过程中不断探知周围信息，并以此为依据对航迹进行变更、修正，提高了航迹规划仿真的自主性、真实性。而且，本发明根据前一批次飞行器所获取的对方部署情况，对本批次飞行器的航迹进行规划，使飞行器具有更强的智能性，提高了任务完成的几率。此外，本发明还通过蚁群算法搜索初始可行航迹时引入了启发性函数，减少了初始搜索的盲目性，有效提高了搜索效率。
-
公开(公告)号：CN113947280A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111053478.7
申请日：2021-09-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于反馈调整权值的组合评价方法，能够充分体现不同待评价对象之间的差异性特征以及相似性特征，便于方案决策和排序。本发明评价方法基于离差最大化的组合评价方法得到初始权值，将加权误差平方和作为优化目标对初始权值进行调整，得到最终权值组合，利用最终权值组合进行组合评价，得到综合评价结果，充分体现了不同待评价对象之间的差异性特征，同时使加权误差平方和最小，充分体现了不同待评价对象之间的相似性特征。本发明评价方法组合结果一致性更强、组合效果更好。整个评价过程概念清楚、定义明确，并且计算方法简单，便于应用。
-
公开(公告)号：CN106056330A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610356964.9
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于网络化系统的多级保障部署方法，该方法针对具有多级保障层的网络化系统进行部署；包括如下步骤：对于网络化系统中的多级保障层进行信息获取，所述多级保障层包括从低到高的第1～第M级，每一级均包含多个节点；针对第m级保障层，m的初始值为1，进入优化部署过程：根据步骤1所获取的信息对网络化系统的第m级保障层建立目标函数，所述目标函数使第m级保障层所有节点的可保障率之和最大；选取收敛算法优化所述目标函数；从而确定第m级保障层的各节点的位置；m自增1，针对第m级保障层，重复优化部署过程，直至m＝M，由此完成针对每一级保障层的部署。该方法能够有效的将物资保障与选址问题相结合，完成多级保障部署。
-
公开(公告)号：CN111553601B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202010358666.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种城市环境下协同探测系统的目标分配优化方法，能够在综合考虑低慢小目标的特性以及城市环境中的障碍与资源的影响下，解决传感器网络的目标分配优化问题。具体为：n个目标接近时，协同探测系统中的探测节点对威胁目标进行探测识别，得到目标检测状态影响因子、目标速度影响因子以及目标潜在威胁影响因子，并构建目标优先级函数。目标在同一距离段上同时被k个探测节点探测到时，将设定距离段划分为第k层有效跟踪距离；计算每一层的有效跟踪时间，将所有层级的有效跟踪时间加权求和后得到探测节点对目标的跟踪增益函数，构建目标函数并进行求解，得到探测节点针对目标的分配情况。每个目标采用其分配的探测节点进行探测跟踪。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111553601A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010358666.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种城市环境下协同探测系统的目标分配优化方法，能够在综合考虑低慢小目标的特性以及城市环境中的障碍与资源的影响下，解决传感器网络的目标分配优化问题。具体为：n个目标接近时，协同探测系统中的探测节点对威胁目标进行探测识别，得到目标检测状态影响因子、目标速度影响因子以及目标潜在威胁影响因子，并构建目标优先级函数。目标在同一距离段上同时被k个探测节点探测到时，将设定距离段划分为第k层有效跟踪距离；计算每一层的有效跟踪时间，将所有层级的有效跟踪时间加权求和后得到探测节点对目标的跟踪增益函数，构建目标函数并进行求解，得到探测节点针对目标的分配情况。每个目标采用其分配的探测节点进行探测跟踪。
-
公开(公告)号：CN106056330B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201610356964.9
申请日：2016-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/08
Abstract: 本发明公开了一种基于网络化系统的多级保障部署方法，该方法针对具有多级保障层的网络化系统进行部署；包括如下步骤：对于网络化系统中的多级保障层进行信息获取，所述多级保障层包括从低到高的第1～第M级，每一级均包含多个节点；针对第m级保障层，m的初始值为1，进入优化部署过程：根据步骤1所获取的信息对网络化系统的第m级保障层建立目标函数，所述目标函数使第m级保障层所有节点的可保障率之和最大；选取收敛算法优化所述目标函数；从而确定第m级保障层的各节点的位置；m自增1，针对第m级保障层，重复优化部署过程，直至m＝M，由此完成针对每一级保障层的部署。该方法能够有效的将物资保障与选址问题相结合，完成多级保障部署。
-
公开(公告)号：CN106815443B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710049692.2
申请日：2017-01-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向变化环境的超低空飞行器三维多批多航迹规划方法。本发明引入了环境变化这一概念，在飞行器的飞行过程中不断探知周围信息，并以此为依据对航迹进行变更、修正，提高了航迹规划仿真的自主性、真实性。而且，本发明根据前一批次飞行器所获取的对方部署情况，对本批次飞行器的航迹进行规划，使飞行器具有更强的智能性，提高了任务完成的几率。此外，本发明还通过蚁群算法搜索初始可行航迹时引入了启发性函数，减少了初始搜索的盲目性，有效提高了搜索效率。
-
公开(公告)号：CN109756861A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910099211.8
申请日：2019-01-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种面向城市环境的异构传感器网络的节点部署优化模型和优化方法。本发明在考虑城市环境的三维障碍之外，将城市环境的建筑物也视为一种资源，在传感器网络中引入了接入节点的概念，以此利用建筑物的有线网络和能量资源等，创造了一种新的网络拓扑结构，简化了网络连通的条件。本发明综合考虑了三维地形，网络连通，价格约束等，并对异种传感器之间的协同感知效果进行了定义，构造了一种新的模型，体现了城市环境的影响因素和异构传感器的协同感知效果。最后提出了一种分阶段策略解决该模型，并且在部署传感器节点阶段比较了多种算法，引入了虚拟传感器节点的概念，有效降低了求解难度。
-
公开(公告)号：CN105183624A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510543288.1
申请日：2015-08-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数据匹配的仿真回放方法，针对基于高层体系结构HLA的分布式仿真系统进行仿真数据回放，该方法包括如下步骤：对HLA的分布式仿真系统的数据库中的仿真方预案的原始数据进行整合，获得关于该仿真方预案的N元并行数据集，每条N元并行数据包含N个元素；在N元并行数据集中确定离群点并剔除；建立K×(2K+1)×M的三层神经网络结构，K为仿真时间与对象属性值的个数；M为关键事件个数加1；确定关键事件数量及其样本数据对神经网络进行网络训练；各条N元并行数据依次输入训练后的神经网络，获得输出结果，筛选出属于关键事件的N元并行数据，并按照仿真时间值进行排序，得出回放方案进行数据回放。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.018 seconds)
