为训练、任务预演、测试评估以及分析目的而集成仿真是必要但存在风险的。没有单一的仿真能提供所需的全面且足够精确的合成环境。集成风险在于各个仿真在设计开发时所做的不同假设和约束。例如,某些仿真将水体特征视为障碍物,而其他仿真则假设完美的指挥与控制。若未能意识到这些差异,且缺乏调和这些假设/约束的方法,将影响最终集成仿真的效能。快速且准确地判定一组仿真能否被集成以产生一个有效运行并输出有效结果的联邦仿真,仍然是分布式仿真的关键挑战之一。仿真互操作性标准组织(SISO)的联邦工程协议模板(FEAT)产品支持组(PSG)、分布式仿真工程与执行过程(DSEEP)PSG以及验证、确认与认证(VV&A)产品开发组(PDG)共同努力,制定了仿真互操作性就绪水平(SIRL)草案 [SISO-REF-076-2020, SISO-REF-076.1-2020]。本用户指南是对SISO-REF-076-2020的更新,旨在配合标准化的SIRL [SISO-STD-024-2024] 使用。

SIRL标准的目的是创建一个框架,供高级决策者、仿真开发者和仿真集成商在投入精力和资金尝试集成仿真之前,能对集成的可行性和风险进行快速、定量、基于证据的评估。本文档是SIRL标准的用户指南。

成为VIP会员查看完整内容
2

相关内容

军事防务数据板块介绍:系统化采集、存储、管理、分析与军事国防安全相关信息的专用数据板块,其核心在于整合全球新兴国防技术(军事人工智能、无人系统等)、热点案例(俄乌战争、美以伊战争)等方面的最新时讯、研究报告/论文、条令法规、案例分析,为战略研判、情报分析、决策支持等提供知识支撑。
VIP会员
最新内容
《复杂系统数据驱动预测建模的数值框架》报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:37
从“会话式人工智能”角度看“Maven智能系统”
专知会员服务
1+阅读 · 今天3:02
《无人机母舰:一种新兴的海军平台》报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天2:51
【ICLR2026】基于小型语言模型的终身智能体
专知会员服务
7+阅读 · 4月27日
全面的反无人机系统培训计划
专知会员服务
2+阅读 · 4月27日
探秘Palantir:驱动美情报的科技巨头
专知会员服务
4+阅读 · 4月27日
《美国海军军事海运司令部 2026年手册》
专知会员服务
4+阅读 · 4月27日
微信扫码咨询专知VIP会员