面向指挥决策支持的平行仿真系统研究

毛少杰 周芳 楚威 丁冉

现代战争是体系与体系之间的跨域联合作战,以信息为主导,战场环境要素涉及陆海空天电网等多维空间实体目标,态势不确定性因素多以及迷雾大[1].现有指挥决策支持系统中战场态势预测大多以定性分析为主,辅助决策模型多为静态,缺乏动态调整、演化与行为预测功能,难以满足未来战场态势的瞬息变化与快节奏作战需求.因此,在复杂不确定性的战场环境下,迫切需要提高指挥决策支持系统对态势准确预测与方案快速推演等能力,使指挥员能够提前“透视”未来并及时作出响应.然而,目前分布式仿真与并行仿真的架构与理念,不具备与真实战场环境的动态交互能力,不支持实体仿真模型和行为的动态演化,难以从根本上解决当前指挥决策支持系统的瓶颈问题.

本文在通用平行系统研究的基础上,提出了面向指挥决策支持的平行仿真系统的概念,归纳了平行仿真与分布式/并行仿真的区别与联系;提出了平行仿真系统的六大组成部分,建立了平行仿真系统的运行过程模型.最后,给出了战场实体模型动态生成、平行仿真系统动态修正、战场态势多分支仿真推演等关键技术,为解决指挥决策支持系统的瓶颈问题提供一种有效途径.

1 相关研究

国外对于指挥决策支持系统并没有对“平行仿真系统”的提法,与其相对应的概念为“动态数据驱动应用系统 (DDDAS)[2−3]”、“共生仿真系统”,其内涵与平行仿真系统类似,强调通过仿真对实际系统进行分析和预测,为管理和控制实际系统的运行提供依据.

DDDAS的显著特点为动态演化特性,即人工构建的仿真系统可根据仿真结果、真实数据和专家的决策动态调整模型,并据此选择合适的实时数据注入到仿真系统中,同时可将仿真系统中预测/推演结果实时反馈到真实系统中.DDDAS旨在形成一种战前与战中一体、方案制定与分析评估一体的作战决策支持系统,美国陆海空三军从2007年开始开展了相应的工作,最具代表性的就是“深绿”(Deep Green)计划[[4−9].“深绿”计划的核心思想是借鉴“深蓝”,预判敌人的可能行动,从而提前作出决策.其目的和任务是能够预测战场上的瞬息变化,帮助指挥员提前进行思考,缩短制定行动方案时间.

国内,王飞跃教授率先将平行系统理念与指挥控制相结合,提出了新一代的智能指挥控制体系—指挥与控制5.0[10−11],其核心理念为虚实互动的平行思想,可以根据“过去”、现实的真实数据,通过仿真来得到“未来”的结果,非常适用于军事作战指挥决策支持,能够为指挥员实现对战场态势的超前预测和处置.此外,邱晓刚教授在分析辅助决策对平行系统需求的基础上,提出了面向辅助决策的平行系统概念[12−15],给出了平行仿真系统构建面临的关键问题及其相应的解决途径.

2 面向指挥决策支持的平行仿真系统概念内涵

2.1 平行仿真系统的基本概念

面向指挥决策支持的平行仿真系统指构建与指挥信息系统平行运行的仿真镜像系统,通过与指挥信息系统的互联和信息交互,持续从实际指挥信息系统获取最新的战场情报信息,建立战场实体仿真模型,并通过模型的超实时仿真运行,不断对敌方目标可能的作战意图和行为作出判断,生成下一时刻的战场态势预测结果并反馈给指挥信息系统,循环往复,辅助指挥员形成作战方案,并对作战方案的预期效果进行仿真推演和评估,为指挥信息系统的态势预测、决策方案评估提供支撑,使得指挥员能够“透视”未来并及时作出响应.

面向指挥决策支持的平行仿真系统的运行概念如图1所示.

平行仿真系统主要通过以下步骤完成对实际指挥信息系统的决策支持:

步骤1.战场情报预处理与实体模型生成.平行仿真系统实时接收实际系统获取的最新战场情报,将战场情报数据与军事实体仿真模型库中实体模型进行匹配和实例化,动态生成仿真实体模型并加载至平行仿真系统.

步骤2.战场态势超实时仿真预测.在平行仿真系统中,依据当前战场态势信息和作战知识图谱信息,对战场军事实体仿真模型进行超实时仿真,预测敌方实体目标可能的行为意图,为指挥员展现未来战场态势可能结果.

步骤3.战场态势预测与反馈.将战场态势仿真推演结果实时反馈到实际指挥决策系统中,作战指挥员依据推演态势信息制定多套作战方案,将作战方案发送给平行仿真系统中.

步骤4.行动方案推演与评估.平行仿真系统接受作战方案,依托平行仿真系统中推演引擎进行多套作战方案的并行推演与分析评估,将作战方案评估结果反馈到实际指挥决策支持系统中,为指挥员选择最优行动方案提供参考依据和建议.

图1 面向指挥决策支持的平行仿真系统运行概念

2.2 与现有仿真的区别

平行仿真系统改变了以往仿真系统的非主导地位,使其角色从被动到主动、静态到动态、离线到在线,以至最后由从属地位提高到相等的地位,使仿真成为指挥信息系统核心能力的组成部分.与现有分布式仿真与并行仿真相比,在运行模式、实体模型演化、仿真实体生成方式、模型逼真度要求等方面,存在以下不同:

1)运行模式不同

平行仿真引入了控制论思想,将仿真系统与实际系统构成一个闭环控制系统,开创了一种全新的仿真应用模式.仿真系统可以在执行时动态接收实际系统产生的在线数据或实际系统产生的存档数据,并作出响应;反过来,仿真系统可以根据仿真的预测结果,动态控制实际系统的运作和运行.仿真系统与实际系统构成了一个大回路.传统仿真则是一种自我封闭的小回路系统.

2)实体模型演化方式不同

平行仿真系统中各类仿真模型是依据实时获取的战场情报数据动态生成的,在运行过程中根据情报数据进行动态调整和修正,体现为模型动态演化特征,即模型、算法和平台可以自适应选择与重组,可根据分布式平台的负载情况动态迁移计算模型.而传统仿真系统中模型则预先构建,在运行过程中静态不变,不具备自适应调制能力.

3)实体模型生成方式不同

平行仿真系统中战场实体模型生成方式为动态生成,即依据战场情报数据动态生成,通过情报数据与仿真模型库中实体模型进行匹配,匹配结果存在某情报数据对应多个实体模型,并对实体模型进行实例化.在现有仿真系统中,战场实体仿真模型在仿真开始后自动生成,不存在战场实体对应着多个仿真模型.

4)模型逼真度要求不同

平行仿真系统对模型的准确度要求相对较低,能够根据实时接收到的实际目标数据,进行模型的动态修正和调整,进而提高仿真的可信度.传统的仿真则要求模型尽可能真实准确地逼近真实系统的实际行为,仿真结果的可信度依赖于模型准确度,一般采用改进模型的方法提高仿真可信度.

表1给出平行仿真与分布式/并行仿真区别.

3 面向指挥决策支持的平行仿真系统总体架构

3.1 平行仿真系统体系架构

根据平行仿真系统的概念,提出了面向指挥决策支持的平行仿真系统的组成架构,为开展平行仿真系统的构建、模型修正以及基于平行仿真系统的战场态势预测研究提供支撑.

面向指挥决策支持的平行仿真系统的总体设计可分为6部分:战场情报预处理模块、实体模型动态生成与修正模块、战场态势仿真模块、方案仿真推演评估模块、平行仿真推演引擎模块与平行仿真系统运行支撑库模块,具体如图2所示.

1)战场情报预处理模块

战场情报预处理模块将接收联合战场环境下陆海空电等情报数据,对各种专业情报与综合情报进行解析,获取战场实体的目标特征数据.将解析后的目标特征数据进行格式化以及分类存储,以支持战场实体模型的动态生成.

2)实体模型动态生成与修正模块

实体模型动态生成与修正模块主要负责实体模型的实例化生成与模型的动态修正和调整.一方面,将战场实体目标特征数据与仿真模型库中实体模型进行匹配与关联,并进行实体模型实例化,将实体模型加载到平行仿真系统中.另一方面,根据实时更新的战场实体目标特征数据,进行实体模型在线修正,涵盖3类任务:实体模型类别修正、实体模型参数调整、实体行为意图识别结果的更新.

3)战场态势仿真模块

战场态势仿真模块主要负责对当前战场态势进行超实时仿真,预测未来战场可能出现的态势.同时,根据作战知识图谱预测敌方目标可能的行动计划,通过对战场实体仿真模型的超实时运行,对敌方实体的作战意图以及下一步的作战行动进行推演,为指挥员提供战场态势预测结果.

表1 平行仿真与分布式/并行仿真区别

4)方案仿真推演评估模块

方案仿真推演评估模块主要负责对真实系统下达的多套方案进行战前仿真推演,分析各种行动方案的优劣.同时,对战中临机生成的行动方案进行快速推演,为指挥员临机选择方案提供建议.与传统仿真系统中作战方案推演不同之处表现为:基于平行仿真系统的作战方案推演主要强调与指挥信息系统的实时信息交互与反馈,依据当前战场态势进行仿真推演与评估,可同时支持在战前和战时阶段进行作战方案推演.而目前作战方案推演模式,主要是在战前阶段对预先制定的作战方案进行推演,基于静态、历史或非实时的数据对战场未来趋势进行预测,难以支持战时阶段作战方案推演.

5)平行仿真推演引擎模块

平行仿真推演引擎模块作为驱动平行仿真系统中各类仿真模型运行的核心部件,提供仿真模型动态调度、仿真时间推进管理、仿真进程控制管理、事件管理、数据记录管理、仿真克隆管理、仿真快照管理等功能,控制平行仿真系统的运行与仿真时间推进.

6)平行仿真系统运行支撑库模块

平行仿真系统运行支撑库模块为战场实体模型动态修正、实体行为意图预测、态势多分支仿真推演、多分支作战方案推演评估等提供基础库,包括历史情报数据库、实时情报库、仿真模型库、目标实体特征库、作战知识库、作战方案库、交战规则库与评估模型库等.

其中,作战知识库存储战场目标实体的行为规则、目标行动规律、目标运行状态特征等知识,用于匹配与识别战场目标实体行为意图等,支撑仿真模型的构建与态势预测;交战规则库存储战场对抗环境中红蓝双方之间各种交战行为的规则,包括对作战手段和作战方式的限制、交战判定等规则.

3.2 平行仿真系统运行过程模型

1)战场实体模型动态生成过程

战场实体模型动态生成过程可描述为:在仿真模型库中进行模型特征数据匹配,查找是否有该目标类型的模型,若无则针对该类实体新建模型,并将新模型加入模型库;若有则从模型库中调度相应模型类.对新建或调度的模型类实例化与设置模型参数,完成战场实体模型的构建,加入平行仿真系统中,具体过程描述如图3所示.

图3 战场实体模型动态生成

2)战场实体模型动态修正流程

以实时接收的战场目标情报数据为依据,对平行仿真系统中战场目标实体模型进行一致性匹配度量,判断实体模型的运行状态与真实实体状态之间的符合度,若两者之间偏差较大,则说明目标实体的仿真模型需要修正.对战场实体模型的修正分为3种,一是实体模型类别的修正,涉及实体模型的动态增加与删除;二是实体模型参数的动态校准修正;三是战场实体行为意图识别更新,涵盖意图分支、意图识别结果及其发生概率调整等,具体过程如图4所示.

图4 战场实体模型动态修正

3)战场态势多分支仿真推演流程

首先,平行仿真系统依据当前战场态势和作战知识图谱,进行战场实体行为意图估计与识别,建立战场实体的决策点,确定战场态势可能存在的多种分支.

其次,对战场态势多分支进行遍历,针对每类分支采用并行仿真技术进行同步推演,且每隔一定周期判断决策点触发条件是否满足.如果满足,则根据分支数量,对当前仿真实例进行动态克隆,生成对应分支数量仿真副本,加入到平行仿真系统.

最后,在超实时仿真推进过程中,通过计算实时获取的目标特征数据与仿真推演结果的符合度,判断是否需要对多分支副本进行裁剪.

具体过程如图5所示.

图5 战场态势多分支仿真推演

4)平行仿真系统仿真推进流程

首先,当战场实时情报初次输入时,判断战场实体行为意图分析环节中得出的未来意图是否有多种可能.若仅有一种可能,平行仿真系统则基于事件时戳进行超实时仿真推进;若有多种未来可能,则当前仿真实例进行克隆,并按照各自意图进行推进.

其次,当战场实时情报再次输入时,判断当前该战场目标实体运动方向与前次分析得出的推进意图是否一致.若不一致,则平行仿真系统状态需要回退至当前时刻,并重新进行战场实体意图分析,再根据新分析得出的意图重新进行超实时仿真推进.若分析一致,表示前次意图分析中有一支分析正确,与战场实体运行方向一致,则平行仿真推进过程仅该意图,删除其余意图,并在此时重新进行意图分析,并以新得到的意图表作为本次仿真推进的依据.

最后,重复上述过程,依次超实时仿真,在每次超实时仿真推进后,通过平行仿真引擎中数据存储管理服务对当前仿真试验数据进行保存.具体流程如图6所示.

4 平行仿真系统构建关键技术

4.1 战场实体模型动态生成技术

平行仿真系统中战场实体模型的实例化是基于战场情报驱动,基于情报数据匹配动态生成的战场仿真实体.同时由于战场情报不完备性,导致平行仿真系统中实体模型不确定与多样性,以某类情报数据可能匹配出多类仿真模型.因此,战场实体模型的动态生成是平行仿真系统构建需要解决的核心问题,其涉及的关键技术涵盖:战场实体模型的动态匹配技术、实体模型的聚合/解聚技术、实体模型的部署集成技术等.

4.2 平行仿真系统动态修正技术

平行仿真系统中战场实体仿真模型的类型和参数将随着实时情报数据进行实时动态修正和调整,实体模型将不断精确化和动态调整,体现出模型的动态演化特性.平行仿真系统的动态修正内容涵盖战场实体模型的类型、实体模型的参数、平行仿真多分支裁剪等,需要通过构建仿真系统与真实战场态势的一致性度量模型,以及战场实体行为和意图分析的结果,实现对平行仿真系统动态更新.

1)战场态势多分支仿真推演技术

由于战场情报不完备与态势迷雾大等特点,导致对战场态势进行超实时仿真时,会出现大量分支,因此,为给作战指挥员提供多种可能的未来战场态势信息,需要重点解决多分支仿真推演问题.通过分析预测敌方目标行动可能的决策点,依据历史情报数据,计算各决策分支的可能性,采用仿真克隆技术对预测的多分支进行并行推演,提供仿真推演效率.同时,根据战场实时态势信息、目标历史情报数据、作战规则和战术战法等先验知识,动态更新和裁剪不可行仿真分支,避免多分支组合发生爆炸现象.

2)战场态势超实时仿真技术

战场态势超实时仿真技术指基于当前战场态势信息,依据历史情报数据和知识图谱,对仿真实体可能行动选择及其目标意图进行分析与识别,对实体模型进行超实时仿真推演,展示未来战场可能的态势信息.该技术涉及以下内容:作战知识图谱构建、基于知识图谱的实体行为意图识别、超实时仿真时间管理以及超实时仿真回退技术等.

图6 平行仿真系统仿真推进流程

5 结论

围绕如何提升指挥决策支持系统的战场态势瞬息变化超前预测与快速决策能力,以更好辅助指挥员的作战决策,本文在通用平行系统的基础上,给出了面向指挥决策支持的平行仿真系统概念与总体架构,建立了平行仿真系统的运行过程模型.同时给出了平行仿真系统构建与运行的3大关键技术,为平行仿真系统的设计与实现提供了方法支撑.

本文从顶层设计的角度给出了面向指挥决策支持系统的组成、架构、运行过程与关键技术等,下一步将围绕着如何支撑战场态势多分支仿真和行动方案推演角度,着重开展战场实体模型动态聚合/解聚技术、实体模型与行为意图动态修正和平行仿真推演引擎等方面研究.