SaymRuxoTE/SEEKER-120AM
GitHub: SaymRuxoTE/SEEKER-120AM
一个基于 Python 和 PyQt5 构建的教育性 C2 仿真框架，通过概率感知建模和确定性 ROE 决策逻辑来研究实时系统工程与国防软件状态建模。
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# SEEKER-120AM：面向概率感知的教育性抽象框架
一个先进的教育型指挥与控制（C2）模拟框架，旨在在集成的通用作战图像（COP）中对抽象传感器模糊性、状态驱动的航迹保持以及确定性决策逻辑进行建模。
完全基于使用 Python 和 PyQt5 的异步事件驱动架构构建。
## 📄 学术论文与文档
详细介绍基础数学物理、随机评估指标和系统约束的 5 页综合学术论文可在代码库中直接找到：
* **[阅读技术论文 (PDF)](./SEEKER_120AM__Advanced_Tactical_Command_Control_Simulation_Architecture.pdf)**[cite: 4]
* **[官方范围与安全声明 (TXT)](./READMEINFORMATION.txt)**[cite: 2]
## 🛠️ 关键架构布局
1. **概率感知模型：** 用连续均匀分布采样取代二值检测网格，将现实世界的雷达截面积（RCS）特征（例如 F-22、B-2 Spirit）进行映射，以模拟方向扫描边界下的目标波动。
2. **持久航迹保持：** 将降至实时可见性阈值以下的航迹缓存在持久化目录中，通过逐步的 alpha 通道衰减函数防止战术态势感知的丢失[cite: 2, 4]。
3. **确定性 ROE 故障安全网关：** 在接口层拦截武器触发例程（FOX-3），解析自动化的 Mode 5 IFF 状态配置，以严格拒绝并抑制友军火力[cite: 2, 4]。
## 🧪 实验结果摘要
经过 500 次模拟扫描评估，异步事件循环在标准负载下展现出极高的性能稳定性，记录了锁定在 60 FPS 的刷新配置[cite: 4]。内存垃圾回收循环每 5 秒系统性地触发一次，以管理持续随机生成航迹状态下的瞬态分配阈值[cite: 4]。
## 💻 安装与验证
### 1. 克隆 Matrix
```
git clone [https://github.com/SaymRuxote/SEEKER-120AM.git](https://github.com/SaymRuxote/SEEKER-120AM.git)
cd SEEKER-120AM
2. Install Bounded Dependencies
Bash
pip install -r requirements.txt
3. Run the Command Environment
Bash
python main.py
⚠️ Safety, Scope, and Intent Statement
CRITICAL NOTICE: SEEKER-120AM is explicitly declared as a non-operational, non-kinetic educational research project[cite: 2, 4]. It contains no hardware interoperability, incorporates no classified targeting infrastructure, and yields zero operational military capability[cite: 2, 4]. It exists strictly to study real-time systems engineering, computational geometry, and defense-software state modeling[cite: 2, 4].
Developed independently by Rüzgar Albayrak (15-Year-Old Systems Researcher)[cite: 4].
```
标签：C2仿真, PyQt5, Python, 军事仿真, 异步事件驱动, 教育工具, 无后门, 计算机取证, 逆向工具