电子信息系统仿真可信度评估理论方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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戚宗锋 著

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• 电子信息系统
• 仿真
• 可信度
• 评估
• 理论
• 方法
• 信息安全
• 系统工程
• 建模
• 验证

店铺： 广影图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118086393

商品编码：29692397200

包装：精装

出版时间：2013-05-01

基本信息

书名:电子信息系统仿真可信度评估理论方法

定价：58.00元

售价：39.4元,便宜18.6元,折扣67

作者:戚宗锋

出版社：国防工业出版社

出版日期：2013-05-01

ISBN：9787118086393

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《电子信息系统仿真可信度评估理论方法》是仿真可信度评估领域中理论和实践经验的总结，主要介绍仿真系统与模型可信度评估的相关内容，全书共6章，章综述了仿真可信度评估的发展历程、现状、难点以及研究意义；第2章总结整理了一些实用的仿真模型的可信度评估方法；第3章定义了仿真模型可信度评估特征的概念，并建立了基于仿真模型可信度评估特征的仿真模型可信度评估方法分类；第4章建立了一种新的基于虚拟属性集划分的仿真系统可信度评估方法；第5章总结整理了与仿真可信度评估相关的一些数据预处理方法；第6章介绍了所开发的仿真可信度评估软件系统以及一个雷达仿真系统可信度评估的实例。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《电子信息系统仿真可信度评估：理论方法与实践》 一、 引言 在当今信息化飞速发展的时代，电子信息系统的复杂性与日俱增。从军事指挥、航空航天到通信网络、工业控制，乃至社会民生领域的智能化应用，电子信息系统扮演着越来越关键的角色。然而，这些系统的设计、开发、部署与维护，往往面临着高风险、高成本以及潜在的巨大影响。如何确保这些系统的设计理念能够准确反映真实世界的运行规律，并在实际应用中达到预期效果，成为了一个亟待解决的难题。 仿真技术作为一种强大的分析工具，为电子信息系统的研发与评估提供了有效的手段。通过构建系统的模型，并在计算机环境中对其进行模拟运行，我们可以提前发现潜在的设计缺陷，优化系统性能，降低研发成本，并为决策提供科学依据。然而，仿真的价值并非无限。一个仿真模型能否真正代表其所模拟的真实系统，其输出结果是否可靠，直接关系到基于仿真结果所做出的判断与决策的正确性。这就引出了“仿真可信度”这一核心概念。 《电子信息系统仿真可信度评估：理论方法与实践》一书，正是聚焦于这一关键领域，深入探讨如何系统地、科学地评估电子信息系统仿真的可信度。本书旨在为系统工程师、仿真技术专家、科研人员以及相关决策者提供一套全面、严谨的理论框架与实操指南，帮助他们理解、掌握并应用可信度评估的先进方法，从而提升电子信息系统仿真的质量与价值，最终保障实际系统的安全、高效与可靠运行。 二、 电子信息系统仿真的挑战与可信度需求 电子信息系统往往具有如下特点： 高度复杂性： 系统由众多相互关联的组件构成，包括硬件、软件、网络、传感器、执行器等，它们的交互关系极其复杂，非线性行为普遍存在。 实时性要求： 许多系统，如通信基站、自动驾驶系统，对响应时间有严格要求，仿真必须能够准确捕捉这些动态特性。 不确定性与随机性： 实际运行环境中存在各种不确定因素，如信号干扰、环境变化、用户行为等，这些都可能对系统性能产生显著影响，仿真需要能够有效地处理这些随机性。 规模庞大： 现代电子信息系统往往涉及数百万甚至数十亿的元器件，大规模的仿真需要强大的计算资源和高效的算法。 演进性： 系统并非一成不变，会随着技术发展、需求变化而不断更新迭代，仿真模型也需要随之调整与维护。 面对这些挑战，仿真技术在以下方面发挥着不可替代的作用： 概念验证与需求分析： 在系统设计初期，通过仿真可以快速验证设计理念的可行性，评估不同方案的优劣，明确系统需求。 性能优化： 仿真可以模拟系统在不同工况下的表现，帮助工程师识别性能瓶颈，调整参数，优化设计，提升整体性能。 故障分析与排除： 仿真可以模拟系统在各种故障场景下的行为，帮助工程师理解故障机理，开发故障诊断与恢复策略。 人员培训： 仿真系统可以提供逼真的操作环境，用于对操作人员进行培训，提高其应对复杂情况的能力，降低实际操作风险。 预测与规划： 通过对系统未来运行状态的仿真预测，可以为资源配置、容量规划、系统升级等决策提供支持。 然而，仿真的强大功能建立在其“准确性”和“可靠性”之上。如果仿真模型不能真实地反映被模拟系统的关键特征，或者其输出结果充满偏差，那么基于这些结果所做出的设计决策、性能评估、故障判断，都可能出现根本性错误，导致严重的后果，例如： 潜在的安全隐患： 错误的设计可能导致系统在实际运行中出现不可预控的故障，威胁生命财产安全。 资源浪费： 基于不准确仿真的优化可能适得其反，导致系统性能下降，甚至需要返工，造成巨大的时间与资金浪费。 决策失误： 错误的预测可能导致错误的战略规划，影响企业或组织的长期发展。 信誉受损： 如果一个依赖于仿真进行评估的系统最终表现不佳，将严重损害开发者的信誉。 因此，对电子信息系统仿真进行严格的可信度评估，已经不再是锦上添花，而是保障仿真应用有效性的必要前提。 三、 仿真可信度评估的核心理论 本书将深入剖析仿真可信度评估的理论基础，重点阐述以下几个核心方面： 可信度定义与度量： 明确仿真可信度的概念，它并非一个单一的指标，而是多维度、多层次的综合体现。我们将探讨如何将抽象的可信度概念转化为可量化的度量指标，包括模型的准确性（Accuracy）、保真度（Fidelity）、精密度（Precision）、鲁棒性（Robustness）等。 仿真生命周期与可信度考量： 仿真过程贯穿于系统生命周期的各个阶段，从需求分析、系统设计、集成测试到部署与维护。本书将分析不同阶段对仿真可信度的具体要求，以及如何在每个阶段采取相应的评估策略。 模型验证与确认（V&V）： 这是仿真可信度评估的核心技术。 模型验证（Verification）： 关注的是“我们是否正确地构建了模型？”。它主要通过代码审查、静态分析、单元测试、集成测试等手段，确保模型实现符合设计规范，没有逻辑错误和数值不稳定。 模型确认（Validation）： 关注的是“我们是否正确地构建了我们所期望的模型？”。它侧重于模型与真实世界系统之间的对应关系，通过与实际系统数据进行对比，验证模型对真实系统行为的预测能力。我们将深入探讨各种确认方法，如数据对比、专家评审、功能测试、场景仿真等。 不确定性传播与量化： 真实世界充满不确定性，这些不确定性在仿真过程中会通过模型参数、输入数据、模型结构等途径传播。本书将介绍不确定性传播的理论，以及如何量化和管理这些不确定性，例如使用蒙特卡洛方法、贝叶斯推理等，从而提供具有置信区间的仿真结果。 数据在可信度评估中的作用： 高质量的真实世界数据是模型确认的基石。本书将讨论数据获取、预处理、特征提取以及如何利用数据进行模型训练、参数校准和性能验证。 可信度评估的标准与规范： 介绍国际上和行业内关于仿真可信度评估的通用标准、指南和最佳实践，帮助读者建立符合行业规范的评估流程。 四、 电子信息系统仿真可信度评估的关键方法 基于上述理论基础，本书将详细介绍一系列实用的可信度评估方法，并提供具体的操作指导： 1. 需求驱动的评估框架： 目的定义： 明确仿真项目的具体目标，理解仿真结果将被用于何种决策。 关键度量识别： 根据仿真目的，识别最能体现系统性能和行为的关键指标。 保真度层次划分： 确定仿真模型在哪些方面需要达到何种程度的保真度。 2. 模型构建过程中的可信度保障： 明确的抽象层次： 根据仿真目的，选择恰当的抽象级别，避免过度简化或过度复杂化。 组件级验证： 对仿真模型中的各个独立组件进行单元测试和验证，确保其自身行为的正确性。 接口一致性检查： 验证模型内部组件之间的数据交互和通信协议是否符合设计要求。 3. 模型验证（Verification）技术： 代码审查与静态分析： 针对仿真模型代码，进行人工审查或使用工具进行静态分析，发现潜在的语法错误、逻辑缺陷或不符合编码规范之处。 数值精度分析： 评估仿真中使用的数值算法的精度与稳定性，尤其是在处理微分方程、积分运算等场景。 极限测试与边界值分析： 设计极端输入条件和边界条件，测试模型在这些条件下的行为是否符合预期。 一致性检查： 验证模型在不同参数设置或输入组合下的输出是否具有逻辑一致性。 4. 模型确认（Validation）技术： 数据对比法： 历史数据对比： 将仿真结果与过去真实系统运行的测量数据进行对比。 实验数据对比： 在受控环境下，对真实系统进行测试，并将其结果与仿真进行对比。 统计分析： 使用 t 检验、方差分析、相关性分析等统计方法，量化仿真结果与真实数据之间的差异。 专家判断法： 领域专家评估： 邀请对被模拟系统具有深入了解的领域专家，评估仿真模型的设计合理性、输出结果的 plausibility（合理性）以及对关键现象的捕捉能力。 模型可视化审查： 通过直观的可视化工具，展示仿真过程和结果，便于专家发现异常行为。 功能测试法： 已知功能验证： 验证仿真模型能否正确模拟已知的系统功能和工作模式。 失效模式模拟： 模拟已知的系统失效模式，检查仿真结果是否与实际失效情况相符。 仿真场景测试： 构建典型场景： 设计一系列典型的、有代表性的运行场景，在仿真中运行并评估结果。 压力测试与极端场景： 模拟系统在高负载、低资源或异常条件下运行，评估模型的鲁棒性。 5. 不确定性量化与风险评估： 输入参数不确定性分析： 评估输入参数的误差范围，并分析其对仿真结果的影响。 模型结构不确定性评估： 识别模型结构中可能存在的简化或假设，并评估其对仿真精度的潜在影响。 置信区间分析： 为仿真输出结果提供置信区间，使得决策者能够了解结果的可靠性范围。 6. 面向特定电子信息系统类别的评估实践： 通信系统仿真： 评估信道模型、调制解调器模型、协议栈模型的准确性，以及在不同信噪比、干扰条件下的性能。 网络仿真： 评估拓扑模型、流量模型、路由协议模型的准确性，以及在不同负载、拥塞情况下的网络性能。 嵌入式系统仿真： 关注硬件抽象层（HAL）的准确性、外设接口的模型准确性、实时操作系统的行为模拟。 信号处理仿真： 重点评估滤波算法、特征提取算法、识别算法的性能，以及在噪声、失真条件下的稳健性。 五、 实践案例分析与未来展望 本书将通过一系列精心挑选的实践案例，展示如何将上述理论方法应用于实际的电子信息系统仿真可信度评估中。这些案例将涵盖不同类型和规模的系统，涉及通信、计算、控制、感知等多个子领域。通过对这些案例的深入剖析，读者将能够： 理解在不同应用场景下，如何选择最合适的可信度评估方法。 学习如何克服实际评估过程中遇到的挑战，如数据获取困难、模型复杂性高、验证周期长等。 认识到可信度评估是一个持续迭代的过程，需要根据系统发展和仿真需求不断调整。 展望未来，电子信息系统的仿真可信度评估将面临新的机遇与挑战。随着人工智能、机器学习在仿真模型构建与评估中的应用日益深入，以及对高可信度仿真在复杂系统（如智慧城市、工业互联网）中的需求不断增长，本书将在理论和方法层面为未来的研究与实践奠定坚实的基础，推动仿真技术在保障电子信息系统安全、可靠、高效运行方面发挥更大价值。 结论 《电子信息系统仿真可信度评估：理论方法与实践》一书，致力于填补当前在仿真可信度评估领域的理论与实践鸿沟。本书通过对可信度核心理论的系统阐述，以及对一系列实用评估方法的详细介绍，旨在赋能读者掌握构建、验证和确认高质量电子信息系统仿真的关键能力。通过提升仿真可信度，我们能够更自信地依赖仿真结果，做出更明智的决策，从而最终设计、开发和部署出更加强大、可靠的电子信息系统，为社会发展和技术进步贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常吸引人，那种深邃的蓝色调和几何图形的组合，一下子就给人一种严谨、专业的学术氛围。我原本是带着一点好奇心来翻阅的，因为我对“系统仿真”这个领域一直颇有研究，但“可信度评估”这个切入点对我来说相对新鲜。 翻开第一页，就被作者那种化繁为简的叙事风格所折服。他并没有一开始就陷入那些晦涩难懂的数学公式和抽象的概念里，而是用一系列非常贴近实际工程应用的例子，比如大型复杂工业控制系统的仿真模型，来引入“为什么我们需要评估可信度”这个核心问题。这种循序渐进的引导，让我感到非常亲切，仿佛有一位经验丰富的导师在我身旁细细讲解。特别是关于“模型假设的敏感性分析”那一部分，作者的阐述清晰得令人拍案叫绝，他展示了如何系统地剖析模型在不同输入参数扰动下的表现，这对于我们日常工作中进行模型验证至关重要。我注意到作者引用了很多近年的国际期刊文献，这说明他对前沿研究的掌握程度非常深厚。整体来说，这本书的理论框架搭建得非常扎实，语言流畅且富有逻辑性，对于任何想深入理解仿真建模而非仅仅停留在应用层面的工程师或研究人员来说，都是一本不可多得的工具书。我尤其欣赏它在描述复杂算法时的图文并茂，使得那些原本枯燥的数学推导过程变得可视化和易于理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻。我特别关注其中关于“贝叶斯方法在可信度量化中的应用”那一章节。老实说，以往我接触的关于可信度评估的书籍，多半侧重于经典的频率学派统计方法，对于如何将专家知识和不确定性进行有效地融合，总是处理得比较保守和生硬。然而，这本书大胆而系统地介绍了如何利用先进的概率图模型和马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法来构建一个动态的可信度评估框架。作者不仅给出了详尽的数学推导，还配以清晰的算法流程图，这对于需要将理论转化为实际软件实现的读者来说，简直是福音。我尝试着对照书中的例子，在我的研究课题中复现了一个小型的参数估计过程，结果发现比我之前独立摸索的方法效率更高，结果也更具统计学上的稳健性。这本书没有停留在理论口号上，而是真正深入到了“如何做”的层面，展现了作者深厚的工程实践背景。它挑战了我以往对仿真模型局限性的认知，迫使我从更审慎的角度去审视每一个仿真结果背后的含义。这本书绝对不是那种只能摆在书架上“看起来很厉害”的著作，而是真正可以被反复研读、标记、并应用到实际工作中的案头宝典。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构布局非常人性化，尽管内容专业性极强，但阅读体验却出乎意料地流畅。我特别喜欢作者在每个章节末尾设置的“总结与展望”环节。这些总结部分不是简单的内容重复，而是将本章的核心思想与整个评估体系中的其他模块进行了巧妙的勾连。比如，在讨论完“不确定性传播”的方法论后，作者立刻将其与前一章提到的“实验设计”策略关联起来，指明了如何通过更优的实验设计来最小化后续评估的计算成本。这种全局观的体现，让读者始终能把握住自己所处的知识版图。此外，书中对于不同评估方法的适用场景和计算复杂度的对比分析也做得极为详尽和客观，没有丝毫偏袒任何一种特定流派的倾向，体现了高度的学术公正性。这本书的排版也值得称赞，注释清晰，图表清晰，即使是引用了大量的外部标准和规范，也整理得井井有条，大大减少了读者在查阅交叉引用信息时所需花费的时间。这无疑是一本为高效学习而精心打磨的教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到震撼的，是它对“仿真可信度评估”的未来趋势进行了大胆而富有远见的预测。作者在最后一章展望了在人工智能和大规模并行计算背景下，可信度评估将如何演变。他着重讨论了深度学习模型作为仿真替代或辅助工具时，传统验证方法所面临的全新挑战，比如“黑箱”模型的内在可解释性问题，以及如何为这些高度复杂的非线性系统建立有效的置信区间。这部分内容并非空泛的科幻想象，而是基于当前计算能力发展速度和模型复杂性曲线的合理外推。它提供了一个超越当前技术限制的思考框架。阅读这部分时，我仿佛能看到未来十年仿真科学可能的发展方向。这本书不仅解决了当前的问题，更重要的是，它为我们描绘了一幅更宏大的蓝图，激发了我对未来研究方向的浓厚兴趣。总而言之，这是一部集历史梳理、理论精讲、实践指导和前沿洞察于一体的力作，其分量和格局，远超同类主题的出版物。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在攀登一座知识的高峰，每爬升一段，视野就开阔一分。最让我感到耳目一新的是它对“语义一致性验证”这一概念的探讨。在传统的仿真验证中，我们常常局限于数值上的误差对比，比如输出结果的均方差、相关系数等。但这本书提出了一个更高维度的视角——模型背后的物理或业务逻辑是否与真实世界保持一致。这部分内容涉及大量的哲学思考和跨学科知识的融合，作者的笔触显得极其老练和深刻。他用一系列精心设计的“思维实验”，比如一个关于气候模型参数设定的辩论，来展示不同评估标准之间的内在冲突和权衡。这种对评估标准本身进行批判性反思的深度，是许多技术手册所缺乏的。我感觉这本书不仅仅是在教我“评估工具”，更是在培养我一种系统的、批判性的工程思维。读完这一部分，我立刻回去审视了我过去一年来完成的几个仿真项目，发现自己在初期对模型目标设定的理解上，确实存在着可以被大幅改进的盲点。这本书的价值，正在于它能够触及这种思维模式的底层构建。