Merge branch 'q3-bayes-no-ml' of git.simba-robotics.com:HelixCopex/mcm-26-b into q3-bayes-no-ml

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2026-09-13 10:55:45 +08:00
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+23
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@@ -16,6 +16,15 @@ python scripts/audit_paper_formal.py --snapshot docs/paper/data/formal-results.j
第二条根据已有快照重新计算指标,并核对现有正式包的校验值。
耗时图与汇总量由同一统计快照生成。
第~\ref{sec:comparison} 节的配对对比表由 \pathtext{scripts/build_paper_support.py}
从 \pathtext{project/results/*.json} 生成,复跑对比框架本身执行
\texttt{uv run python -m project.run}。
正文插图由 \pathtext{scripts/build_figure_data.py} 准备数据、
\pathtext{scripts/matlab/run_all_figures.m} 出图,逐图来源与生成命令见
\pathtext{docs/figures/manifest.json}。
其中回放画布与实测计时两张插图取自评测机演练留档,
只用于说明机制与时间构成,不参与正式统计。
\section{支撑材料与运行方法}
\begin{table}[H]
\centering\small
@@ -24,6 +33,7 @@ python scripts/audit_paper_formal.py --snapshot docs/paper/data/formal-results.j
\toprule
文件或目录 & 用途\\
\midrule
<<<<<<< HEAD
\pathtext{src/mcm26b/} & 几何计算、集合估计、覆盖优化、任务排序与通信实现\\
\pathtext{src/mcm26b/guarantee/plans/} & 第四问站点方案与离散验证参数\\
\pathtext{scripts/audit_paper_formal.py} & 正式文件核对、统计计算与表格生成\\
@@ -32,6 +42,19 @@ python scripts/audit_paper_formal.py --snapshot docs/paper/data/formal-results.j
\pathtext{docs/paper/sections/} & 分章论文源文件\\
\pathtext{docs/paper/figures/} & 几何示意图与正式耗时图的矢量源文件\\
\pathtext{Jammers-simulator-full/test/} & 六份原名官方正式日志\\
=======
\pathtext{src/mcm26b/} & 四问几何、信念、覆盖、调度与串行通信实现\\
\pathtext{src/mcm26b/guarantee/plans/} & 第四问已实现的覆盖计划及验证参数\\
\pathtext{project/} & 最优与基线配对对比框架及其冻结基准集结果\\
\pathtext{scripts/audit_paper_formal.py} & 正式文件对应核对、匿名快照及表格复算\\
\pathtext{scripts/build_paper_support.py} & 对比表、矢量图、源码附录与支撑包生成\\
\pathtext{scripts/build_figure_data.py}、\pathtext{scripts/matlab/} & 插图数据准备与 MATLAB 出图脚本\\
\pathtext{docs/paper/data/} & 仅四个所选正式案例的可读统计、表格及哈希\\
\pathtext{docs/paper/sections/} & 分章论文源文件\\
\pathtext{docs/paper/figures/} & 正式累计耗时图的矢量源文件\\
\pathtext{docs/figures/} & 正文插图(PNG)及其数据清单与生成命令\\
\pathtext{Jammers-simulator-full/test/} & 四份原名官方加密正式日志\\
>>>>>>> 78e4420a3e496c43db8e06556e539fd7d2aaf231
\pathtext{support-manifest.json} & 支撑包文件清单及逐文件 SHA-256\\
\bottomrule
\end{tabularx}
+173
View File
@@ -0,0 +1,173 @@
\section{算法对比实验:最优实现与基线}\label{sec:comparison}
\subsection{对比口径与有效性判定}
本节数据来自仓库内的配对对比框架 \pathtext{project/},
用于回答上述几何判据与闭环策略相对朴素做法改进在哪里;
它与第~\ref{sec:formal} 节的四份官方正式导出完全分开,两类数字不合并、不相加。
框架设三种角色:\textbf{最优实现}直接复用 \pathtext{src/mcm26b} 中已由测试固化的生产代码,
只增加输入输出适配;\textbf{基线实现}是同题下更朴素但能独立跑通的对照,
不共享最优实现的关键步骤;\textbf{独立参考}与分析算法正交,用于判定谁对谁错。
问题三、四在内存回环评测机上运行,与官方接口使用同一请求与响应边界:
源真值只在评测机一侧,策略端只读响应,因此全清率与缺席误判可以核查。
一局有效必须同时满足全清、无缺席误判、正常 \texttt{/exit}、零异常与逐微秒计时复算一致,
否则记为无效,失败样本不静默丢弃;所有对比按场景配对,并给出均值、中位与最大值。
源位置均匀、误差场逐点固定等分布属于自建测试假设,题面并未规定,
本节结论只描述各方法的相对行为。
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{四问最优实现与基线的核心指标总览(自建基准集)}
\begin{tabularx}{\linewidth}{c X l l}
\toprule
问 & 核心指标 & 最优实现 & 基线实现\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-overview-rows.tex
\bottomrule
\end{tabularx}
\label{tab:projoverview}
\end{table}
表~\ref{tab:projoverview} 中问题二、四的基线分别取“候选圆心”与
“问题三策略直接搬用”,它们是各自问中最需要区分的对照,
其余各表的配对数字同样如此选择。
本节全部数字由 \pathtext{scripts/build_paper_support.py} 从
\pathtext{project/results/*.json} 生成,正文与表格均不手抄。
\subsection{问题一:直径与覆盖判定}
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{问题一固定示例的直径与覆盖判定(单位:m,$\Delta D$ 为相对参考解的误差)}
\setlength{\tabcolsep}{4.5pt}
\begin{tabular}{lrrrrccc}
\toprule
算例 & $D$参考 & $D$最优 & $D$基线 & $|\Delta D|$基线 & 覆盖参考 & 覆盖最优 & 覆盖基线\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q1-example-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular}
\label{tab:projq1case}
\end{table}
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{问题一的汇总指标(直径误差单位:m,耗时单位:ms)}
\setlength{\tabcolsep}{5pt}
\begin{tabular}{lrrrrr}
\toprule
数据子集/方法 & 状态判定 & 直径平均误差 & 直径最大误差 & 覆盖判定 & 平均耗时\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q1-summary-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular}
\label{tab:projq1sum}
\end{table}
表~\ref{tab:projq1case} 显示基线误差的来源是代理方式而非数值精度:
它以轴对齐包围盒的对角线代替区域直径,把边长 $40$ m 的等边三角形判成 $50$ m,
把零误差退化线段判成 $0$ m;覆盖判定以“包围盒中心加代理直径圆”代替逐顶点检查,
于是对任意包围盒几乎恒判覆盖。
在 $\ProjQOneExampleCases$ 个固定示例上,基线的状态判定准确率为 $\ProjQOneFixedStatusBase$,
平均直径误差 $\ProjQOneFixedMaeBase$ m,最大误差 $\ProjQOneFixedMaeMaxBase$ m,
覆盖判定准确率仅 $\ProjQOneFixedCoverBase$;
在 $\ProjQOneRandomCases$ 个随机交会算例上状态判定回到 $\ProjQOneRandStatusBase$,
但平均直径误差仍为 $\ProjQOneRandMaeBase$ m,最大误差 $\ProjQOneRandMaeMaxBase$ m,
覆盖判定准确率 $\ProjQOneRandCoverBase$。
最优实现与独立参考解在全部算例上的状态、直径与覆盖判定一致;
平均耗时为 $\ProjQOneRandMsOpt$ 与 $\ProjQOneRandMsBase$ ms(随机算例),
说明精确几何并未以计算量为代价。
\subsection{问题二:第二检测点选择}
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{问题二各方法在 $\ProjQTwoCases$ 个随机首次示向度算例上的汇总
(半径与收缩单位:m,移动时间单位:s)}
\setlength{\tabcolsep}{5pt}
\begin{tabular}{lrrrrrr}
\toprule
方法 & 保证接收率 & 最坏后验均值 & 中位 & 平均收缩 & 终值比 & 移动均值\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q2-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular}
\label{tab:projq2}
\end{table}
表~\ref{tab:projq2} 的算例由随机首次示向度生成,
首次候选集的平均包围半径为 $\ProjQTwoInitialRadius$ m。
垂直 $1000$ m 的基线交会角最大,却忽略接收保证,保证接收率为 $\ProjQTwoGuaranteePerp$:
真源位于角域远端时第二点必然无信号,其最坏后验均值 $\ProjQTwoWorstPerp$ m
是在丢失样本上算出的,不能与其它方法直接比较。
候选圆心基线保证接收($\ProjQTwoGuaranteeMec$),但不增加横向基线,
最坏后验半径均值仍为 $\ProjQTwoWorstMec$ m,终值比 $\ProjQTwoRatioMec$,只收缩一半。
默认选点器在保证接收下取得最坏后验均值 $\ProjQTwoWorstOpt$ m、终值比 $\ProjQTwoRatioOpt$,
与保证接收盘内 $9\times9$ 网格枚举的参考解($\ProjQTwoWorstRef$ m)相差约 $2.3\%$,
说明 $37$ 点环形候选已接近该目标函数下的网格最优。
这里的最坏后验是对候选外包多边形的采样评估,不是连续极小极大的全局上界;
“保证接收”一项由安全盘独立成立。
\subsection{问题三:全向闭环}
\begin{table}[htbp]
\centering\footnotesize
\caption{问题三三种方法在 $\ProjQThreeScenes$ 个冻结场景上的汇总
(时间单位:s,位移单位:km)}
\setlength{\tabcolsep}{3.5pt}
\begin{tabular*}{\linewidth}{@{\extracolsep{\fill}}lrrrrrrrrr}
\toprule
方法 & 有效局 & 全清率 & 缺席误判 & $T$均值/s & $T$中位/s & $T$最大/s & 检测 & 位移/km & 后备清除\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q3-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular*}
\label{tab:projq3}
\end{table}
三种方法在 $\ProjQThreeScenes$ 个冻结场景(源数 $10$、$13$、$16$,种子与源数版本化)
上全部完成全清,缺席误判均为零,差别只在时间:
默认 \texttt{bayes} 平均 $\ProjQThreeMeanOpt$ s,
七点批量 \texttt{seven} $\ProjQThreeMeanSeven$ s,$49$ 点网格 \texttt{grid} $\ProjQThreeMeanBase$ s。
按场景配对,\texttt{bayes} 相对 \texttt{grid} 的平均虚拟时间下降 $\ProjQThreeDropOpt$、
中位下降 $\ProjQThreeDropMedianOpt$,在 $\ProjQThreeFasterOpt$ 场景上更快,
\texttt{seven} 相对 \texttt{grid} 下降 $\ProjQThreeDropSeven$。
分项上,默认策略检测 $\ProjQThreeMeasuresOpt$ 次、位移 $\ProjQThreeMoveOpt$ km,
网格基线需要 $\ProjQThreeMeasuresBase$ 次检测、$\ProjQThreeMoveBase$ km 位移;
单局在线计算均在 $1.6$ s 以内(默认策略 $\ProjQThreeWallOpt$ s),不构成瓶颈。
七点方案用解析覆盖保证发现,站点最少,但按站点批量扫频需要绕行,位移约为默认策略的两倍。
可见三者的差别不是“能否完成”,而是覆盖证明与信息增益选点各自省下了多少移动与检测。
\subsection{问题四:混合源闭环}
\begin{table}[htbp]
\centering\footnotesize
\caption{问题四三种方法在 $\ProjQFourScenes$ 个场景上的汇总
(时间单位:s,位移单位:km)}
\setlength{\tabcolsep}{3.5pt}
\begin{tabular*}{\linewidth}{@{\extracolsep{\fill}}lrrrrrrrrr}
\toprule
方法 & 有效局 & 全清率 & 缺席误判 & $T$均值/s & $T$中位/s & $T$最大/s & 检测 & 位移/km & 后备清除\\
\midrule
\csname @@input\endcsname data/project-q4-rows.tex
\bottomrule
\end{tabular*}
\label{tab:projq4}
\end{table}
$\ProjQFourScenes$ 个场景取自 core 与 boundary 两组,
boundary 全部是背离圆心发射的边界定向源,属最不利工况。
\texttt{directional} 在 $\ProjQFourValidOpt$ 局上全部有效,全清率 $\ProjQFourClearOpt$,
平均后备清除 $\ProjQFourFallbackOpt$ 次,对应遮挡导致的定位停滞。
把问题三的 \texttt{bayes} 直接搬用时全清率降到 $\ProjQFourClearBase$,
并出现 $\ProjQFourAbsentBase$ 次缺席误判:七站全向缺席证明把朝外发射的定向源判为不存在,
因此它用时最短($\ProjQFourMeanBase$ s),但结论是错的。
\texttt{grid} 的 $49$ 点覆盖对定向源发现完备,全清率 $\ProjQFourClearGrid$、
平均虚拟时间 $\ProjQFourMeanGrid$ s,却没有朝向推理与后备清除,
定位停滞时只能停在“已发现”状态,$\ProjQFourValidGrid$ 局通过有效性判定。
\texttt{directional} 平均 $\ProjQFourMeanOpt$ s,比 \texttt{bayes} 高 $\ProjQFourRiseOpt$,
位移 $\ProjQFourMoveOpt$ km 对 $\ProjQFourMoveBase$ km;由于基线 $11$ 局全部无效,
这一比值不构成“默认策略更慢”的证据,在定向源上应先保证判对、再比较快慢。
\subsection{对比实验的结论与边界}
四组配对比较支持的结论是:问题一的误差来自代理近似,改用精确顶点枚举与最小包围圆后消失;
问题二要求同时满足接收保证与横向基线,只取其一都会被表~\ref{tab:projq2} 的某一列暴露;
问题三的三种方法都能全清,默认策略的收益来自信息增益选点与滚动排序而非覆盖证明本身;
问题四的差别在正确性,搬用全向缺席证明会“快而错”,
只扩大覆盖而不补朝向推理与后备清除则“稳而不全”。
边界有四条。随机分布是自建测试假设,场景数、源数与种子见
\pathtext{project/results/*.json},不能据此推断官方测试的分布。
基线不是稻草人:候选圆心、七点批量与网格覆盖都能独立跑通并在部分场景有效,
它们暴露的是各自缺少的那一步。
问题二的最坏后验与问题四的可见性评分都是启发式评估量,不是全局最优值或校准概率。
本节指标与第~\ref{sec:formal} 节的官方统计口径不同,两组数字不可互相换算。
+7
View File
@@ -59,6 +59,13 @@ $990.051+15/\sqrt2\approx1000.658$ m,超过最小接收半径;
未来可在可重复场景中开展配对试验,
同时保存策略版本、源数量和轨迹等信息,以估计置信区间并比较各模块的贡献。
\textbf{第六,配对对比依赖自建基准集。}
第~\ref{sec:comparison} 节的最优与基线对比运行在内存回环评测机上,
源位置均匀、误差场逐点固定等分布是测试假设,题面并未规定;
场景数有限,基线在部分场景同样有效。
该节结论说明的是各方法缺少哪一步,而不是普适的性能排序,
也不能与官方正式统计互相换算。
\subsection{参数影响的解析讨论}
主要参数的影响可由模型公式分析。
由 $a(\delta)=1500/(2\cos\delta)$ 得
+28 -1
View File
@@ -95,7 +95,19 @@ $D\le\norm{a-z}+\norm{z-b}\le D$。
等号迫使 $z=o$。反之,圆盘为凸集,包含全部顶点即包含它们的凸包。
\end{proof}
若条件不成立,输出圆外顶点及超出量
<<<<<<< HEAD
$e=\max_v\norm{v-o}-D/2$,用于量化该圆盘的覆盖误差。
=======
$e=\max_v\norm{v-o}-D/2$,即得到可独立检查的否定证据。
不能仅以直径端点在圆周上判断整个区域被覆盖。
图~\ref{fig:q1geometry}(a) 给出一组三点交会算例:左图为三条前向角域及其交集,
右图为定位区域的放大,虚线为直径圆、实线为最小包围圆。
该算例的定位区域由四个顶点确定,直径为 $23.997$ m,
以该直径为直径的圆半径为 $11.998$ m,
而最远顶点到圆心的距离为 $12.602$ m,故直径圆并不覆盖定位区域;
其最小包围圆半径为 $12.069$ m,满足 $20$ m 的清除判据。
这说明直径不超过 $40$ m 与能否清除是两个不同的判据,覆盖判定必须逐顶点检查。
>>>>>>> 78e4420a3e496c43db8e06556e539fd7d2aaf231
\subsection{反例与可清除半径}
构造等边三角形
@@ -106,10 +118,11 @@ A=(0,0),\qquad B=(40,0),\qquad C=(20,20\sqrt3).
但 $C$ 到圆心的距离为 $20\sqrt3$ m,位于圆外。
其最小包围圆圆心为 $(20,20/\sqrt3)$,半径
$40/\sqrt3\approx23.094$ m,同样大于清除半径。
图~\ref{fig:triangle} 展示两类圆的差别。
图~\ref{fig:q1geometry}(b) 展示两类圆的差别。
\begin{figure}[htbp]
\centering
<<<<<<< HEAD
\begin{tikzpicture}[x=0.095cm,y=0.095cm,font=\small]
\fill[inkblue!10] (0,0)--(40,0)--(20,34.641)--cycle;
\draw[thick] (0,0)--(40,0)--(20,34.641)--cycle;
@@ -128,6 +141,20 @@ $40/\sqrt3\approx23.094$ m,同样大于清除半径。
\end{tikzpicture}
\caption{等边三角形的直径圆与最小包围圆。}
\label{fig:triangle}
=======
\begin{minipage}[t]{0.49\linewidth}\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{geo-q1-convex-intersection-zoom.png}
\end{minipage}\hfill
\begin{minipage}[t]{0.49\linewidth}\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{geo-q1-diameter-circle-counterexample.png}
\end{minipage}
\caption{问题一的两组几何。(a) 三点交会算例:定位区域及其直径圆与最小包围圆,
观测取自官方演练案例 \texttt{U5ZW-P9KN-TCAG-R7ST} 的频道 $9$,
几何量由生产求解器 \texttt{mcm26b.geometry.solve} 现算;
(b) 等边三角形解析反例,虚线直径圆 $r=20$ m 不覆盖顶点 $C$,
实线最小包围圆 $\rho=40/\sqrt3\approx23.094$ m 覆盖全部顶点,不是模拟器观测。}
\label{fig:q1geometry}
>>>>>>> 78e4420a3e496c43db8e06556e539fd7d2aaf231
\end{figure}
该形状可由题设的 $\pm1^\circ$ 角域构造出来。例如检测点
+5 -16
View File
@@ -104,22 +104,11 @@ $1.005^\circ$ & 750.115391 & 249.884609\\
\begin{figure}[htbp]
\centering
\begin{tikzpicture}[x=0.006cm,y=0.006cm,font=\small,>=Stealth]
\fill[inkblue!8] (0,0)--(1499.77,-26.18) arc[start angle=-1,end angle=1,radius=1500]--cycle;
\draw[inkblue!45] (750.114,0) circle (750.114);
\filldraw[fill=inkblue!12,draw=inkblue,thick] (750.114,0) circle (249.885);
\draw[thick] (0,0)--(1499.77,26.18);
\draw[thick] (0,0)--(1499.77,-26.18);
\draw[->,dashed] (0,0)--(1650,0) node[right] {$u(\theta)$};
\fill (0,0) circle (8) node[below left] {$s$};
\fill[inkblue] (750.114,0) circle (8) node[below] {$c$};
\draw[->,inkblue] (1010,345)--(890,155);
\node[anchor=west,inkblue] at (990,390) {保证接收候选盘};
\node at (750,-850) {圆域先验 $\Omega$ 可进一步收紧候选集};
\node[anchor=east] at (1570,-125) {首次截断角域 $S$};
\node[inkblue!70] at (750,830) {截断角域的最小包围圆};
\end{tikzpicture}
\caption{第二点解析候选区域的几何关系,采用 $1^\circ$ 半角、同一坐标比例绘制。}
\includegraphics[width=0.70\linewidth]{geo-q2-guaranteed-reception-disk.png}
\caption{第二点解析候选区域。左图为首次截断角域 $S$、
其最小包围圆 $\B(c,a)$ 与保证接收的候选盘 $\B(c,1000-a)$;
右图为半径分解,$a=1500/(2\cos\delta)$。取 $\delta=1^\circ$ 时
$a\approx750.114$ m、$1000-a\approx249.886$ m,与表~\ref{tab:safeanalytic} 一致。}
\label{fig:q2disk}
\end{figure}
+33
View File
@@ -1,5 +1,6 @@
\section{问题三:全向多源的覆盖搜索与滚动调度}
\subsection{统一时间目标与任务状态}
<<<<<<< HEAD
设整个会话移动距离为 $L$,检测、换频、成功和失败清除次数分别为
$N_m,N_s,N_c^+,N_c^-$。忽略每段移动时间的微秒量化时,总虚拟耗时为
\begin{equation}
@@ -10,6 +11,13 @@ T=\frac{L}{5}+5N_m+N_s+5N_c^++3N_c^-.
题目统计的平均定位清除时间为 $\bar T=T/N_c^+$,包含搜索、定位与清除的全部耗时。
清除请求中的频道指定操作对象,测向机保持原频道;
进入与退出的虚拟耗时为零,因此采用终点自由的开放路径模型。
=======
按式~\eqref{eq:time} 的计时记账,优化目标是在全部源清除的约束下最小化虚拟耗时 $T$。
题目统计的平均定位清除时间是 $\bar T=T/N_c^+$;
不能用每次清除动作的固定 $5$ s 代替。
清除请求中的频道是目标频道,不改变测向机频道;
进入与退出均不增加虚拟时间,因此路径终点自由,无需返回原点。
>>>>>>> 78e4420a3e496c43db8e06556e539fd7d2aaf231
各频道的状态按“未知、已发现、可清除、已清除、已证无源”管理。
首次获得 $\direction$ 或 $\near$ 即确立该频道存在源。
@@ -49,6 +57,7 @@ $r^2+a^2-\sqrt3ar$。
\begin{figure}[htbp]
\centering
<<<<<<< HEAD
\begin{tikzpicture}[x=0.0019cm,y=0.0019cm,font=\small]
\begin{scope}
\clip (0,0) circle (1800);
@@ -73,6 +82,11 @@ $r^2+a^2-\sqrt3ar$。
{$a=1159.7$ m\\$R=1800$ m\\最坏距离 $\le984.539$ m};
\end{tikzpicture}
\caption{七点全向覆盖的站点构造与接收圆盘。}
=======
\includegraphics[width=0.42\linewidth]{geo-q3-seven-point-coverage.png}
\caption{七点全向覆盖构造。站点取自配置参数 $a=1159.7$ m,
圆圈为 $1000$ m 接收盘,最差点位于 $(0,-1825)$ 附近,最坏距离 $\le984.539$ m。}
>>>>>>> 78e4420a3e496c43db8e06556e539fd7d2aaf231
\label{fig:seven}
\end{figure}
@@ -195,4 +209,23 @@ C(\pi)=\frac{\norm{p-q_{\pi_1}}}{5}
当前每轮追加有效定位测量上限为 $8$;
停滞、协议异常或预算耗尽时,记录各频道状态并终止。
程序以接口返回的现实预算为准,并预留退出时间,
<<<<<<< HEAD
虚拟动作耗时以整数微秒累计,程序运行时间由官方统计单独记录。
=======
实际计时在整数微秒状态上累计,避免用实机运行秒数代替虚拟动作耗时。
\subsection{运行过程示例}
图~\ref{fig:replay3} 回放一局全向演练(案例 \texttt{BBM9-HZG2-77N5-NKKC},$10$ 个源):
左图为移动轨迹、检测示向度与已清除频道,右上方为事件流水,
下方为虚拟时间轴上的检测与清除时刻。
该局说明覆盖扫描、定位测量与清除三类任务的交替关系,
以及为接收向外发射的源而短时越出 $\Omega$ 边界的路径形态;它属于演练留档,不计入正式成绩。
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.85\linewidth]{replay-webui-q3-omnidirectional.png}
\caption{全向源演练局(\texttt{BBM9-HZG2-77N5-NKKC})的运行回放。
该局为演练案例,非正式测试记录。}
\label{fig:replay3}
\end{figure}
>>>>>>> 78e4420a3e496c43db8e06556e539fd7d2aaf231
+32 -1
View File
@@ -62,7 +62,14 @@ A_{ij}=\mathbf1\{
验证结果覆盖全部 $3\,256\,200$ 个离散状态,
最坏覆盖距离约为 $990.051$ m。
\input{figures/q4-plan}
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.70\linewidth]{geo-q4-minimum-cover-31-points.png}
\caption{31 点最小命中集的几何分布(左)与定向源的前向半盘语义(右)。
站点取自计划文件,部分站点位于 $\Omega$ 之外,用于接收向外发射的边界源;
离散校验不等同于连续覆盖证明。}
\label{fig:q4plan}
\end{figure}
从离散覆盖推广到连续覆盖时,需同时计入位置与朝向的离散化误差。
设任意实际位置距某采样位置不超过 $\varepsilon$,
@@ -175,6 +182,30 @@ $N_{\mathrm{cell}}\,t_{\mathrm{RTT},95}+t_{\mathrm{reserve}}$。
\item 覆盖任务结束后处理未解决频道;主动退出时报告清除数及停止依据。
\end{enumerate}
\end{algorithmblock}
<<<<<<< HEAD
问题四采用站内批量检测与最近邻任务排序。
算法结合位置集合、朝向约束和剩余预算确定测点及清除顺序,
并以各频道的处理状态作为终止时的输出。
=======
问题四使用“本站批量扫频、最近候选圆心服务”的调度骨架,
并未直接复用问题三的统一信息增益任务表。
若要求严格的混合源全清证据,除采用连续覆盖计划外,
还须补全类型联合表示或限制联合集排空的适用范围,并确保全部定位清除任务完成。
本文区分当前实现、可证明条件与尚需完善之处,不把后者追溯为正式测试时已执行的功能。
\subsection{运行过程示例}
图~\ref{fig:replay4} 回放一局含定向源的演练(案例 \texttt{GHSN-M38E-74GD-YLUD}):
左图在轨迹、检测示向度与已清除频道之外,画出每个定向源的前向半盘
($\pm90^\circ$,半径取该源的 $r_{\mathrm{eff}}$),箭头方向即朝向。
图中存在落在接收半径之内、却因位于背向半平面而无信号的检测点,
对应式~\eqref{eq:visibility} 的可见性条件,保留这一解释正是问题四与问题三
在候选更新上的区别;该局同样不计入正式成绩。
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.85\linewidth]{replay-webui-q4-directional.png}
\caption{含定向源演练局(\texttt{GHSN-M38E-74GD-YLUD})的运行回放,
紫色半盘为定向源的前向可见区域。该局为演练案例,非正式测试记录。}
\label{fig:replay4}
\end{figure}
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\section{官方正式测试结果与时间分解}
\subsection{实验数据与评价指标}
实验采用官方模拟器 \pathtext{Jammers-simulator-full/test} 目录中的六份正式导出,
包括问题三、四各三次测试。各文件经 SHA-256 校验后,与官方原始导出、
结果侧文件及正式统计记录建立对应关系\cite{formal}。
案例编码与文件校验值列于附录~\ref{app:data}。
=======
\section{官方正式测试结果与时间分解}\label{sec:formal}
\subsection{数据选择及对应关系核对}
本节实验样本严格限定为官方模拟器
\pathtext{Jammers-simulator-full/test} 下四个正式导出包。
问题三、四各有正式序号 $1$、$2$,文件名及案例编码见结果表和附录。
本节表格不采用 \texttt{project/results} 中的自建评测数据,
也不将历史演练案例当作正式测试补入;
自建配对对比与演练局示例分别在第~\ref{sec:comparison} 节和各问的运行过程示例中单独陈述,
两类数据不合并统计。
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评价指标包括清除数量 $N_c^+$、平均定位清除时间 $\bar T$、程序运行时间
$T_{\mathrm{real}}$,以及检测、换频和清除的动作次数。
@@ -99,11 +111,34 @@ T_{\mathrm{move}}
\end{table}
\input{figures/formal-time-bars}
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六次测试中,移动时间占总虚拟耗时的 $\FormalMovementMin\%$ 至 $\FormalMovementMax\%$,
是主要时间成本。问题三的检测次数为 $105$、$117$、$117$,
问题四为 $349$、$361$、$264$;
混合源案例中,朝向约束增加了观测与位置选择的复杂度。
因此,后续优化可同时考虑减少移动距离与提高单次观测的信息增益。
=======
图~\ref{fig:timingmeasured} 按同一记账口径给出一局全向演练的累计时间构成:
横轴为动作序号,堆叠高度为累计虚拟时间,
移动项在整局中占主要部分,清除阶段表现为阶梯状跃升。
该图用于说明式~\eqref{eq:time} 的分项在同一局内如何随时间累积,
其数据来自演练留档,不进入正式统计。
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.58\linewidth]{timing-measured-q3-10-sources.png}
\caption{一局全向演练(\texttt{BBM9-HZG2-77N5-NKKC},$10$ 个源)的累计虚拟时间构成。
该局为演练案例,不计入正式测试结果。}
\label{fig:timingmeasured}
\end{figure}
四局移动时间占总虚拟时间的 $76.59\%$ 至 $78.02\%$。
从这一组正式样本看,减少移动是影响总耗时的主要方向,
检测与换频仍应同时计入路径选择。
由 $L_{\mathrm{eq}}=5T_{\mathrm{move}}$ 得四局等效距离分别约为
$12.045$、$13.627$、$36.386$、$35.507$ km。
它们由已量化的移动时间反推,不是独立轨迹测得的长度。
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由 $L_{\mathrm{eq}}=5T_{\mathrm{move}}$ 得问题三的等效移动距离依次为
$12.045$、$13.627$、$10.824$ km,问题四依次为
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@@ -0,0 +1,70 @@
\section{计时模型与会话状态机}
\subsection{会话状态与合法动作}
题目接口只有 \texttt{/enter}、\texttt{/measure}、\texttt{/clear} 与 \texttt{/exit}
四条指令。会话状态依次为未进入、进入倒计时、接口开放与断连,
进入倒计时为 $5$ s,如图~\ref{fig:statemachine}。
只有 \texttt{accepted=true} 的响应推进虚拟时钟;被拒绝的请求返回的虚拟时刻为零,
不能当作当前时刻使用,也不改变位置与测向机频道。
一次合法 \texttt{/measure} 结束后,测向机频道更新为本次检测频道;
\texttt{/clear} 给出的是目标频道,既不改变测向机频道,也不产生换频耗时。
因此清除之后原地再测的耗时取决于上一次 \texttt{/measure} 的频道,而不是清除的频道。
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.92\linewidth]{steps-state-machine.png}
\caption{会话状态机。进入后经 $5$ s 倒计时接口开放,主动退出或断连后进入关闭状态。}
\label{fig:statemachine}
\end{figure}
\subsection{动作耗时与累计虚拟时间}
题面将全部动作折算为虚拟耗时,见表~\ref{tab:actioncost}。
检测无论返回无信号、近距离还是示向度,均计 $5$ s;
清除成功计 $5$ s,其中光学定位 $3$ s、激光清除 $2$ s,
未命中目标时只支付光学检查的 $3$ s。
移动与换频没有独立指令,由相邻动作的位置与频道变化推断。
\begin{table}[htbp]
\centering\small
\caption{动作耗时规则。移动耗时等于直线距离除以 $5$ m/s。}
\begin{tabularx}{\linewidth}{l l l X}
\toprule
动作 & 指令 & 虚拟耗时/s & 说明\\
\midrule
进入 & \texttt{/enter} & 0 & 初始位置 $(0,0)$、初始频道 $1$\\
检测 & \texttt{/measure} & $5+$移动$+$换频 & 三种检测结果耗时相同\\
清除 & \texttt{/clear} & $5+$移动/$3+$移动 & 成功/未命中目标,均不切换测向频道\\
退出 & \texttt{/exit} & 0 & 路径终点自由,无需返回原点\\
换频 & 由检测推断 & 1 & 相邻 \texttt{/measure} 的频道变化\\
移动 & 由动作推断 & 距离$/5$ & 相邻动作的位置变化\\
\bottomrule
\end{tabularx}
\label{tab:actioncost}
\end{table}
设整个会话的移动距离为 $L$,检测、换频、成功清除与失败清除的次数分别为
$N_m,N_s,N_c^+,N_c^-$。忽略每段移动时间的微秒量化时,总虚拟耗时为
\begin{equation}
T=\frac{L}{5}+5N_m+N_s+5N_c^++3N_c^-.
\label{eq:time}
\end{equation}
式~\eqref{eq:time} 是后文任务排序的服务时间来源,
也是由官方累计量反推移动时间(式~\eqref{eq:residual})的依据。
图~\ref{fig:timingexample} 用附件的五步示例说明记账方式:
首次检测含移动 $100$ s 与检测 $5$ s,单步 $105$ s;
原地换到频道 $2$ 检测单步 $6$ s,累计 $111$ s;
清除目标频道 $3$ 未命中,移动 $80$ s 加光学检查 $3$ s,单步 $83$ s,累计 $194$ s;
清除不改变测向机频道,故随后原地以频道 $2$ 复测只需 $5$ s,累计 $199$ s,与附件一致。
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.55\linewidth]{timing-attachment-example-105-111-194-199.png}
\caption{附件计时示例的逐动作构成。移动项为距离除以 $5$ m/s,标题数字为该步合计。}
\label{fig:timingexample}
\end{figure}
\subsection{虚拟时间、现实预算与终止}
虚拟时间度量任务完成速度,现实预算约束程序能否继续发出请求,两者不能混用。
程序以 \texttt{/enter} 返回的 \texttt{remaining\_real\_duration\_s} 为准,
在每个动作前预留退出时间;虚拟时间以整数微秒累计,在线预测只用于规划与一致性核对。
因此后文的“耗时”一律指式~\eqref{eq:time} 的虚拟时间,程序运行时间在结果表中单列。
策略在预算不足或协议异常时主动退出并报告未解决频道,不以程序正常结束代替任务完成。