计算机兵棋推演系统公共数据的建模与VV&C研究

计算机兵棋推演系统涉及作战要素多,建模涵盖范围广,使得公共数据的建模与VV&C基础工作难度增大。在具体的工程实践中,通过对系统所需的公共数据进行分类与抽象,建立了数据结构模型与级联关系,开发了多种形式数据录入和基于数据规则引擎驱动的一致性数据校验软件,最后探讨了数据VV&C过程。试验和应用表明,公共数据模型有效、质量较高,对计算机兵棋推演系统模型的构建及其原型系统的运行起到了很好的支撑作用。

仿真数据质量及VV&C研究

仿真系统由模型和仿真数据组成,仿真系统可信性取决于模型可信性和仿真数据的质量,在仿真系统过程开发中,仿真数据质量主要依靠数据校核、验证与认证(VV&C)来保证。缺乏适用的VV&C实施策略和工具,是目前数据VV&C面临的重要问题。本文首先介绍仿真数据质量和VV&C的基本概念,并从数据生产者和数据使用者两个角度分析VV&C在数据生产、使用周期中的作用;然后针对不同的数据参与者,建立VV&C实施策略:数据生产者通过质量元数据模板记录数据质量,数据使用者通过VV&C过程模型开展VV&C活动;最后基于VV&C过程模型,借鉴工作流的管理思想,开发出VV&C管理工具PVV&CM,实现对VV&C活动流程化管理,保证VV&C工作的规范开展。

数据的VV&C研究

数据的可信性是建模与仿真领域中一个重要的问题。该文首先介绍了数据校核、验证与证明 (VV&C)的基本概念。然后确定了数据VV&C评估的主要策略 :过程模型以及支持数据质量的元数据模板等几方面内容。接着对数据的VV&C和建模与仿真的VV&A的关系作了简要比较。最后举出了一个综合环境评估和检查工具的例子。

作战仿真数据VV&C研究

数据VV&C是作战仿真系统可信度评估的重要内容。首先介绍了数据VV&C相关的基本概念,并对作战仿真数据进行分类;分别从数据提供者和数据用户的角度对作战仿真数据VV&C的实施过程进行研究,并建立了相应的VV&C过程模型;详细阐述了作战仿真数据VV&C各个阶段的任务和实施方法;最后以作战仿真为例,给出了仿真输出数据的验证策略。

建模与仿真中数据VV&C的研究

在建模的过程中 ,数据在一定程度上决定了我们建立的模型能否真实地反映实际 ;因此 ,所用的数据是不是正确就是建模成功与否的关键。该文首先介绍了建模与仿真过程中数据的概念和分类 ;接着讨论了数据校核、验证和确认的概念 ,并简要地介绍了数据校核、验证和确认的一般过程和方法。最后 ,给出了数据校核、验证和确认的一个实例。

基于小波包分析的数据VV&C方法研究

将小波包分析的特点和优势应用到数据校核、验证和确认中,提出了基于小波包的数据VV&C验证方法.通过对仿真数据和实测数据的定性和定量对比,证明了小波包分析在数据VV&C验证方面的可行性.

计算机仿真系统中数据VV&C研究

计算机仿真系统建模与仿真需要数据的支持,数据质量制约着仿真的成败。首先介绍了数据校核、验证与鉴定(VV&C)的基本定义,然后确定了仿真全寿命周期在不同阶段数据VV&C的内容,最后给出了数据VV&C评价质量模板。