基于KD-PARSE的MAV群并行仿真

论文摘要

利用微型飞行器（Micro Air Vehicle:MAV）执行搜索、侦察、电子干扰等任务具有安全、高效、成本低廉等优点,在未来战争中MAV将发挥不可替代的作用。由于单个MAV体积小,负载、防卫能力差,因此有必要、有可能将MAV进行编队,利用MAV群执行任务可以发挥更加强大的威力。我国已经研制出多种型号的MAV,为了早日装配部队,有必要利用仿真技术对其群集行为进行研究。论文首先建立了MAV模型,并利用并行仿真技术在KD-PARSE仿真引擎上实现了MAV群的建模与仿真,运用独道的方法提高了并行仿真的加速比和仿真模型的可扩展性。对并行仿真技术的研究在国内尚处起步阶段,作为预备知识,论文首先论述了并行仿真的基本概念,深入研究了并行仿真引擎——KD-PARSE的核心组成模块,以及利用KD-PARSE进行应用程序开发的建模框架,为后续工作奠定了基础。接下来是并行仿真模型的建立和程序实现部分。在这一部分中,首先利用基于Agent的建模方法建立了MAV及MAV群的并行仿真模型。利用MAV群执行搜索任务,先要解决MAV群的寻径问题——预先确定一条搜索路径,论文在基本PSO算法的基础上进行并行化处理,并在KD-PARSE上利用并行化的PSO算法实现了最短路径的求解过程;接着设计并实现了MAV群沿既定路线飞行的并行仿真程序;最后在Linux操作系统的QT环境下又设计实现了一个简单的图形用户界面程序,可以作为辅助工具,用来直观的观察仿真过程中每个MAV的飞行轨迹。然后是并行仿真实验及结果分析。首先通过比较研究了不同对象分解方式、不同时间管理算法和不同CPU数量对并行仿真加速比的影响;接着通过在程序中加入数据分发管理机制提高了并行仿真运行速度;最后通过采用对MAV分组、飞行场地分块的处理方法,提高了群集模型的可扩展性。论文的最后对课题工作进行了总结,并对后续工作进行了展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 关于MAV群仿真的研究
• 1.2.2 并行仿真技术应用现状
• 1.3 课题研究意义及目标
• 1.4 论文的主要内容和组织结构
• 第二章 KD-PARSE的体系结构与建模框架
• 2.1 并行仿真的基本概念
• 2.2 KD-PARSE体系结构
• 2.2.1 KD-PARSE的层次结构
• 2.2.2 事件处理模块
• 2.2.3 时间同步算法
• 2.3 KD-PARSE的建模框架
• 2.3.1 基本组成模块
• 2.3.2 仿真对象和对象管理器
• 2.3.3 事件API
• 2.3.4 交互（Interactions）
• 2.3.5 并行仿真主程序
• 2.4 本章小结
• 第三章 MAV及MAV群模型
• 3.1 建模依据
• 3.2 MAV模型建立
• 3.2.1 MAV动力学、运动学模型
• 3.2.2 MAV传感器模型
• 3.3 MAV群行为规则
• 3.3.1 Reynolds的群模型
• 3.3.2 MAV群行为模型
• 3.4 本章小结
• 第四章 利用MAV群执行搜索任务的程序设计与实现
• 4.1 用PSO算法求解MAV群搜索路径
• 4.1.1 PSO算法概述
• 4.1.2 问题模型设计
• 4.1.3 算法并行化及其实现
• 4.1.4 算法实现的正确性验证
• 4.2 MAV群并行仿真程序设计
• 4.2.1 仿真对象、事件与交互
• 4.2.2 程序流程
• 4.3 用户图形界面程序
• 4.4 本章小结
• 第五章 并行仿真实验及结果分析
• 5.1 可重复性实验
• 5.1.1 实验目的及方法
• 5.1.2 实验结果及分析
• 5.2 不同处理器分布情况实验
• 5.2.1 实验目的及方法
• 5.2.2 实验结果及分析
• 5.3 对象分解方式比较
• 5.3.1 实验目的及方法
• 5.3.2 实验结果及分析
• 5.4 时间同步算法比较
• 5.4.1 实验目的及方法
• 5.4.2 实验结果及分析
• 5.5 并行仿真加速比研究
• 5.5.1 实验目的及方法
• 5.5.2 实验结果及分析
• 5.6 增加数据过滤管理模块
• 5.6.1 实验目的及方法
• 5.6.2 实验结果及分析
• 5.7 分组、分块管理
• 5.7.1 基本思想及实验方法
• 5.7.2 实验数据及分析
• 5.8 本章小结
• 第六章 结束语
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 后续工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果