【摘要】：隨著計算機生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)在作戰(zhàn)仿真系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用,CGF的行為建模在戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用中發(fā)揮了越來越重要的作用。作為CGF行為建模的重要內(nèi)容,CGF的感知模型是CGF進行推理和行動的基礎(chǔ),感知模型的好壞直接影響到仿真系統(tǒng)的真實感和仿真結(jié)果的可信度。傳統(tǒng)的CGF感知模型缺乏主觀注意力機制的建模,導(dǎo)致其感知行為難以反映真實戰(zhàn)場中作戰(zhàn)主體的注意力變化規(guī)律,從而無法滿足CGF行為建模真實性、智能性的需求。然而,現(xiàn)有的注意力模型研究主要集中于圖像處理領(lǐng)域,具有很強的針對性,不能直接用于CGF的感知注意力建模。因此,研究CGF的感知注意力模型對提高CGF的智能性和仿真系統(tǒng)的真實可信性具有重要的理論研究價值與實際應(yīng)用價值。本文首先對本課題研究的背景、意義以及相關(guān)的理論和應(yīng)用現(xiàn)狀進行了論述,在充分掌握國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,詳細分析了已有方法的適應(yīng)場景和不足之處,然后根據(jù)本文特定的應(yīng)用場景針對性的提出了論文研究的主要內(nèi)容,并概括了主要的創(chuàng)新點。本文研究的第一個大問題是CGF的注意力選擇機制。如何根據(jù)當前的感知信息判斷注意力的焦點是研究的重點,文中提出了CGF感知注意力模型的整體框架,分析了現(xiàn)有注意力模型的適應(yīng)場景和優(yōu)缺點,最后選擇對SEEV注意力控制模型進行改進,以適應(yīng)虛擬戰(zhàn)場環(huán)境下作為CGF的注意力控制模型。本文研究的第二個大問題是CGF感知范圍根據(jù)環(huán)境的動態(tài)變化而自我適應(yīng)。這里給CGF建立了一個簡單的記憶模型,通過使用注意熵方法實現(xiàn)CGF的反饋機制。傳統(tǒng)的注意熵方法很難準確給出注意的概率值,而本文通過改進的SEEV模型實現(xiàn)了注意概率值的定量計算,設(shè)計了感知能力的反饋模型,提出了基于注意熵理論的CGF反饋機制,從而實現(xiàn)了歷史認知對當前感知注意力的反饋機制。其后,文章設(shè)計了仿真實驗,驗證了本研究所設(shè)計的模型具有有效性,同時也更符合人真實的注意力判斷。論文最后對研究工作進行了總結(jié),并對未來的研究方向作了展望。
【學位授予單位】：國防科學技術(shù)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.9;E91
【圖文】：

國防科學技術(shù)大學研究生院碩士學位論文戰(zhàn)場環(huán)境不同于一般的環(huán)境，可能會有地雷、武器等各類危險地物我對抗，所以需要對虛擬戰(zhàn)場環(huán)境單獨進行分析考慮，對可能出現(xiàn)、武器裝備、敵軍等因素都要進行考慮。本文將虛擬戰(zhàn)場環(huán)境分為靜態(tài)物體是指樹木、石頭等這類物體，它們在虛擬戰(zhàn)場環(huán)境中一直是靜態(tài)的 CGF 掩護使用。危險物體物體也是處于靜止狀態(tài)，但是對 CGF 有一定的危險性，比如：鐵、地雷等。動態(tài)物體物體的位置不是一成不變的，可能隨時改變虛擬戰(zhàn)場的情況態(tài)勢，士兵、坦克、步戰(zhàn)車等。

CGF及坦克

CGF準備攻擊

【參考文獻】

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本文編號：2760619