分布式作战网络可控性分析与优化方法研究
目录
摘要 (i)
Abstract (iii)
第一章绪论 (1)
1.1 研究背景 (1)
1.2 研究目的和意义 (3)
1.3 国内外相关领域研究现状 (4)
1.3.1 分布式作战研究现状 (4)
1.3.2 信息时代指挥控制研究现状 (8)
1.3.3 基于复杂网络的作战体系建模研究现状 (10)
1.3.4 复杂网络可控性研究现状 (14)
1.4 论文的主要工作 (24)
1.5 论文的组织结构 (27)
第二章分布式作战网络可控性问题分析与建模 (30)
2.1 分布式作战网络可控性问题分析 (30)
2.1.1 概念内涵 (30)
2.1.2 可控性问题分析 (32)
2.2 基于复杂网络的分布式作战网络建模 (35)
2.2.1 复杂网络建模可行性分析 (35)
2.2.2 分布式作战网络模型 (37)
2.3 分布式作战网络可控性分析框架 (40)
2.3.1 可控性概念内涵 (40)
2.3.2 结构可控性理论 (43)
2.3.3 基于最大匹配的可控性求解方法 (44)
2.3.4 可控性分析框架 (45)
2.4 本章小结 (47)
第三章基于拓扑结构的分布式作战网络可控性优化方法 (48)
3.1 分布式作战网络可控性优化的问题建模 (48)
3.2 基于冗余边重构的可控性优化算法 (49)
3.2.1 边的分类 (49)
3.2.2 边重构的位置 (51)
3.2.3 算法具体步骤 (52)
3.3.1 数据集 (53)
3.3.2 算法优化结果及分析 (54)
3.3.3 最优可控网络的统计特征 (57)
3.4 本章小结 (63)
第四章基于边指向的分布式作战网络可控性优化方法 (64)
4.1 基于节点剩余度的边指向优化方法 (64)
4.1.1 算法具体步骤 (65)
4.1.2 仿真实验结果与分析 (66)
4.2 基于控制路径的边指向优化方法 (70)
4.2.1 相关定义 (70)
4.2.2 算法描述 (71)
4.2.3 仿真实验结果与分析 (72)
4.3 基于局部结构信息的边指向优化方法 (78)
4.3.1 统计特征提取 (78)
4.3.2 算法描述 (80)
4.3.3 实验结果与分析 (82)
4.4 本章小结 (86)
第五章分布式作战网络控制鲁棒性分析与优化方法 (87)
5.1 基于节点负荷失效的控制鲁棒性分析 (87)
5.1.1 节点负荷失效的控制鲁棒性问题分析 (87)
5.1.2 节点负荷失效模型 (90)
5.1.3 仿真实验结果与分析 (90)
5.2 控制鲁棒性优化方法 (95)
5.2.1 控制鲁棒性测度 (95)
5.2.2 网络控制鲁棒性静态优化方法 (97)
5.2.3 网络控制鲁棒性动态优化方法 (98)
5.2.4 仿真实验结果与分析 (100)
5.3 本章小结 (105)
第六章案例分析 (106)
6.1 基于TOPSIM的想定案例构建 (106)
6.1.1 TOPSIM仿真系统框架 (106)
6.1.2 作战实体建模 (108)
6.1.3 作战网路构建 (110)
6.2.1 红方作战网络建模与可控性分析 (113)
6.2.2 红方作战网络可控性优化 (114)
6.2.2 红方作战网络控制鲁棒性分析与优化 (116)
6.3 本章小结 (118)
第七章总结与展望 (119)
7.1 论文的主要贡献 (119)
7.2 后续研究工作展望 (121)
致谢 (123)
参考文献 (125)
作者在学期间取得的学术成果 (136)
表目录
表3.1 边重构位置优先级表 (52)
表4.1 ER网络的度差统计表 (79)
表4.2 SF网络的度差统计表 (79)
表6.1 作战网络控制鲁棒性统计表 (118)
图目录
图1.1 边动力学网络转换示例图 (17)
图1.2 节点自身内含动力学的网络示例图 (18)
图1.3 网络中的控制结构 (19)
图1.4 驱动节点的分类示例图 (20)
图1.5 通过添加最少的边来优化可控性 (22)
图1.6 基于转换图的边指向算法示例图 (23)
图1.7 论文研究框架 (27)
图1.8 论文组织结构 (28)
图2.1 等级化指控网络示例图 (33)
图2.2 分布式作战网络示例图 (34)
图2.3 节点状态空间示意图 (41)
图2.4 簇示例图 (43)
图2.5 有向图的二部图及最大匹配 (45)
图2.6 分布式作战网络的可控性分析框架 (46)
图3.1 控制路径示例图 (51)
图3.2 RLR方法在不同平均度网络中的优化对比效果图 (55)
图3.3 RLR方法在不同平均度网络中的优化相对比例图 (56)
图3.4 RLR方法优化详细过程的效果对比图 (57)
图3.5 聚集系数随重构边比例变化图 (58)
图3.6 不同平均度网络中聚集系数的变化幅度图 (59)
图3.7 度关联系数随重构边比例变化图 (60)
图3.8 不同平均度网络中度关联系数的变化幅度图 (60)
图3.9 网络异质性随重构边比例变化图 (61)
图3.10 不同平均度网络中异质性的变化幅度图 (62)
图3.11 不同平均度网络中入度和出度异质性的变化幅度图 (62)
图4.1 NRD边指向算法示例图 (65)
图4.2 NRD和RAD方法效果对比图 (66)
图4.3 NRD和RAD网络的出度异质性和入度异质性 (67)
图4.4 NRD和RAD网络中的有向环数量 (68)
图4.5 NRD和RAD网络中的普通边数量比 (69)
图4.6 候选边分类示例图 (71)
图4.8 CP 算法效果图 ................................................................................................... 73 图4.9 CP 优化的D n 相对比例图 . (74)
图4.10 不同类型候选边相对比例图 (75)
图4.11 CP 算法效果对比图 (77)
图4.12 CP 算法效果时间步长图 (78)
图4.13 LSI 算法效果图 (83)
图4.14 LSI 算法相对效果图 (84)
图4.15 LSI 算法在不同平均度网络中的优化效果图 (85)
图4.16 LSI 算法在不同平均度网络中的相对优化效果图 (85)
图5.1 输入失效信号后网络中驱动节点的分布变化 ................................................ 89 图5.2 随机失效机制下D n ?随α变化的情况 ............................................................. 91 图5.3 随机失效机制下D n ?随
图5.5 驱动节点的增长比例随σ和
图5.6 四种类型度-度相关性示例图 (97)
图5.7 在移除q*N 个节点后网络中驱动节点比例的变化情况 (98)
图5.8 边交换示例图 (99)
图5.9 可控性的动态优化方法 .................................................................................... 99 图5.10 在移除q *N 个节点后网络中n D (q )和s (q )的变化情况 ............................... 100 图5.11 CR 和 R 随着
图6.13 LSI优化结果图 (116)
图6.14 不同目标失效策略的控制鲁棒性结果对比图 (116)
图6.15 阈值分布模型下的控制鲁棒性结果对比图 (117)
图6.16 控制鲁棒性优化结果对比图 (117)