面向指挥信息流的组件式仿真模型框架*

王 军，郑世明

(1.清华大学计算机科学与技术系,北京 100084；2.南京陆军指挥学院作战实验中心,江苏 南京 210045)



面向指挥信息流的组件式仿真模型框架*

王 军1，郑世明2

(1.清华大学计算机科学与技术系,北京 100084；2.南京陆军指挥学院作战实验中心,江苏 南京 210045)

以指挥信息流的仿真建模需求，构建满足面向指挥信息流仿真的模型框架为目的,基于组件化建模、分层设计和模块化组装的思想与方法,设计了一种灵活、可扩展的仿真模型集成框架,重点对指挥控制组件、任务组件、知识库、感知组件以及通信管理器等核心组件的功能与结构等进行描述,该框架实现了仿真引擎与仿真模型的独立管理和一体运行,满足了面向指挥信息流的仿真应用需求。

指挥信息流；组件式；仿真；模型框架

信息化条件下,指挥信息流关系到作战指挥的效率,科学合理的指挥信息流程对于有效控制物质流和能量流在指挥信息系统中顺畅流转,提高作战指挥效能具有重要作用。采用仿真的方法研究指挥信息流,对于指挥流程的优化与分析能够提供定量分析的手段[1],目前采用仿真手段展开对指挥信息流的研究还很欠缺,考虑到指挥环境的复杂性,需要有多类型、多数量的仿真模型予以支持,运用组件式仿真模型框架可以帮助快速建立能够适时拓展的、满足指挥信息流仿真需要的模型体系[2]。本文立足指挥信息流建模仿真需求,通过研究一种组件式仿真模型集成框架,为面向指挥信息流的仿真实验或模拟训练提供建模手段和方法。

1 指挥信息流

1.1 指挥信息流

信息流是信息在传输信道中的传播与流动。从指挥流程上讲,指挥信息流是情报信息、控制信息、协调信息等在指挥系统中的流动过程。指挥信息系统中产生、处理、使用信息的一条完整的信息功能链路,就形成了一个完整的指挥信息流,指挥信息流程是从“目标感知”到“目标摧毁”的一个复杂有序的过程,涉及信息采集、处理、分发共享、决策与火力打击的一体化流程[3]。指挥信息流程主要是对指控、情报、协同信息流转情况进行描述,通过方案生成软件输出XML文件供指挥流程模型使用。XML文件的数据描述主要包括:想定、作战样式、作战阶段、作战时节、交互图类型、交互图名称、信息序号、信息名称、信息类型、格式类型、传输等级、传输可靠性、发送节点ID、接受节点ID、发送时限、处理时延和发送时间等。

1.2 指挥信息流模型

指挥信息流模型的构建分为两个部分：一是读取事先描述指挥信息流程的XML文件,按照信息类型分为指控信息、情报信息和协同信息三类XML文件;二是把模型中产生的信息按照指控信息、情报信息、协同信息进行分类,基于XML中每种类型信息的流转情况对模型中产生的每条信息进行流转分发,并处理每条信息在每个节点的时间延迟(包括业务延时和通信延时)。构建指挥信息流模型主要采用“信息流程模板+分类产生+实时处理”的方法,具体为:1)将系统中的所有信息分为指控信息、情报信息、协同信息三类,事先描述每种类型信息在不同指挥所、席位间的信息流程模板;2)按照三种信息类型对模型产生的每条信息归类,基于信息流程模板对每条信息进行流转、分发及处理;3)根据指挥关系、指挥席位编配情况,指挥信息流在不同的席位之间有序流转。

1.3 指挥信息流建模过程

构建指挥信息流模型的主要构成要素包括:指挥机构编组、指挥信息流程以及指挥机构席位编配等。指挥信息流的建模过程如图1所示。

2 组件式仿真模型框架设计

2.1 总体框架

面向指挥信息流的组件式仿真模型集成框架是指挥实体模型集成各个组件模型的平台,同时集成仿真引擎的各个管理器和服务的调用接口,起到了连接仿真引擎和实体模型、组件模型的作用,总体描述如图2所示,组件化模型框架主要由一系列接口规范和公共服务组件构成。接口规范用于描述模型组件的数据交换格式与内容规范,由基础类与基础接口组成,定义框架管理的对象类型、基本操作方法、基本操作接口;公共服务用于提供模型运行时所需模型组件管理、模型构件管理、对象管理、权限管理、数据传输管理、数据存储管理等公共服务功能[4]。

该仿真框架具有一定的科学性和有效性,主要表现在:1)该框架是一种可灵活扩展的架构,能够满足不断变化的仿真模型管理和运用的需求;2)该仿真采用分层设计、快速重构的理念,实现了仿真引擎与仿真模型的独立管理和一体运行,对模型组件本身的管理进行了合理划分。另外,在统一的接口规范约束下,这种以组件形式管理和重构模型的方式能够极大地满足现实仿真需要。

图2 面向指挥信息流的组件式仿真模型集成框架

2.2 指挥控制组件

指挥控制(简称指控)组件模拟不同指挥员的指控行为。不同层次、不同兵种的指挥员均需要建立一个指控组件。由于所有的指挥实体都有一个指控组件,所涉及的指控组件类型多、功能差异大。为了保证指控组件与其他组件不存在交互障碍,需要为所有的指控组件提供统一、规范的对外接口。同时,虽然不同类型的指控组件在具体的指控功能上存在差别,但遵循OODA的指控流程规范。因此,为了对不同的指控组件进行规范和约束,需要为指控组件开发提供指控组件通用模型框架。

2.2.1 功能描述

指控组件接收传感器的态势感知报告和通信管理器的消息,调用知识库对当前的战场态势进行推理,形成作战行动和作战任务决策,调度和管理任务插件,执行相应的作战任务。首先根据OODA环模型,指控组件应具有以下基本功能:态势感知与评估功能、任务规划与决策功能、行动执行功能。其次,指控组件在执行上述功能过程中需要查询或修改自身的状态信息、资产信息等,可能需要访问自己的知识库,因此指控组件应该提供查询和修改自身状态、访问其他组件、访问知识库的接口,即指控组件需要提供辅助功能[5]。在仿真开始运行前,指控组件需要从想定数据库中读取想定数据,根据想定数据对指控组件的各个模块和状态变量进行初始化,读入初始的战场态势和初始作战计划。

2.2.2 结构描述

根据对指控组件的功能分析,将指控组件划分为四个模块:态势融合与评估模块、任务规划与决策模块、行动执行模块和指控框架模块,彼此可以灵活组合。根据不同指控组件的功能需求,可以选择不同的模块组合成功能各异的指控组件,也可以根据自身的建模需求对不同的模块进行二次开发。组成指控组件的四个模块分别完成不同的功能。其中,指控框架模块主要完成辅助功能和初始化功能；态势感知与评估模块完成态势融合与评估功能；行动执行模块完成行动执行功能；任务规划与决策模块完成军事作战行动的规划与决策。

图3 指控组件结构描述

•指控组件框架

指控框架是连接指控组件其他模块的枢纽,完成指控组件辅助功能和初始化功能。指控组件的初始化功能是从想定数据库中读取想定数据,然后根据想定数据对指控组件的各个模块进行初始化赋值,最后在仿真运行开始前使得指控组件完成仿真准备。

•态势融合与评估模块

态势融合与评估模块主要负责接收本级的传感器报告和下级的态势报告,对接收的态势报告进行融合处理,然后向上级发送新的态势报告。指控组件在处理接收到的报告过程中会做出一定的反应式动作。态势融合与评估模块从感知组件接收到传感器报告,从通信管理器接收到下级的态势报告,然后对获取的信息进行相应的处理。态势融合与评估模块的内部运行逻辑描述如图4所示。

图4 态势融合与评估模块运行逻辑

•任务规划与决策模块

任务规划与决策模块实现指控组件的任务规划与决策,对任务组件进行调度,生成任务组件参数,以描述任务的执行要求。任务规划功能包括:输入执行的任务、规划任务、输出任务规划结果和管理所有的未执行和正在执行的任务。任务规划与决策模型从事件管理器、通信管理器、态势融合与评估模块、知识库接收要执行的任务,然后任务规划与决策模块对作战任务进行规划与决策,最终生成子任务集合或行动集合[6],生成的子任务通过通信管理器交给下级执行或通过事件管理器调度执行,生成的行动通过行动执行模块执行。任务规划与决策模块运行逻辑描述如图5所示。

图5 任务规划与决策模块运行逻辑

•行动执行模块

行动执行模块用于实现指控组件的行动执行功能。指控能够执行的军事任务行动都由行动执行模块实施。行动执行模块对任务规划与决策模块产生的军事任务行动,创建相应的复合任务组件,为其传递任务参数,管理和调度复合任务的优先级和执行过程。复合任务执行过程中自行管理和调度基本任务组件。行动执行模块从通信管理器接收上级下达的命令;接收事件管理器的事件调度;从规划决策模型、态势评估模块、知识库中获得需要执行的行动序列。行动执行模块的运行逻辑如图6所示。

图6 行动执行模块的运行逻辑

2.3 任务插件

任务插件分为复合任务和基本任务,基本任务是简单的不可再分的作战任务,例如:机动、火力打击、探测等,基本任务的种类是有限的。复合任务通过有限的基本任务来组合形成各种类型的复杂任务。任务插件受指控组件的调度和管理,并接收任务参数,根据参数执行相应的作战任务。

2.3.1 结构描述

任务插件的结构描述如图7所示。

图7 复合任务构成示意图

基本任务:逻辑完整的作战任务,如装载、移动到指定区域、区域内巡逻、卸载、区域封锁、攻击区域内目标等。

关键任务:为任务的基本属性,体现任务的重要程度。

执行阶段:执行阶段由一系列的基本任务和复合任务以及一组退出条件构成,各任务之间是并发调度的,直到退出条件满足。

退出条件:退出条件是用户在制定执行阶段内任务构成时添加的条件,分为充分条件和必要条件。充分条件表示只要该条件满足,就可以结束当前的执行阶段;必要条件表示只有该条件满足,才能结束当前的执行阶段。

作战行动序列(COA):Course Of Action,表示复合任务的一种执行方案,由COA执行条件、COA标示以及一列执行阶段构成,各执行阶段为顺序调度执行。

执行条件:执行条件是用户在配置COA时添加的判断条件,供复合任务能力根据具体战场情况选择不同的COA执行。

复合任务:复合任务由一系列COA构成,用户可以为一个复合任务配置多套执行方案(COA),供复合任务能力视COA执行条件选择执行。

2.3.2 功能描述

复合任务能提供指挥实体对自身及下级的任务的综合管理调度能力,提高用户对任务计划制定和实施的参与感,主要功能如下:

1)能够按照组合任务参数格式,将自身和下级的任务组织起来形成一条新的任务命令;

2)能够并发处理多条复合任务,完成任务的解析和下发,以及对下发任务状态的监控管理等工作;

3)能够嵌套调度处理本级和下级的复合任务,并对下发任务实施监控;

4)能够灵活配置任务失败和中断所关联的任务列表,并完成相关调度处理。

2.4 知识库

2.4.1 结构描述

专家系统是一种模拟专家决策能力的计算机系统,专家系统具有响应时间适当、灵活性强、可理解性强等特点。专家系统分为基于规则的专家系统、基于框架的专家系统、基于案例的专家系统、基于模型的专家系统和基于网络的专家系统[7]。知识库为专家系统在指挥实体中的应用,知识库的作用是通过在想定数据中将决策逻辑暴露给用户,从而扩展指挥实体的决策能力。知识库的总体构成如图8所示。

图8 知识库总体构成示意图

知识由事实、规则和行动三个部分组成。其中,事实是知识的核心,规则和行动都是围绕着事实进行存储和使用,基于事实并运用知识库进行推理。

事实是知识库推理过程中需要使用的变量,变量的值由规则计算获得,或由作战实体提供。事实由事实名、事实的值、规则集、行动集、引用集、证据集、推理间隔和再次推理时间组成。

规则是知识库计算事实的值时使用的逻辑表达式,由规则名和规则内容两部分组成,规则内容以字符串的形式保存规则。规则使用的变量类型包括整型、浮点型、字符串、布尔型和事实。不同规则可设置优先级[8]。

规则解析器用于解析规则中包含的逻辑表示,给出正确的判别结果。

行动是知识库根据事实的值所做出的反应,由关联的事实值和动作列表构成,又可分为修改事实的值、执行指挥控制命令、执行任务和其他行动四种类型。

2.4.2 功能描述

知识库提供实体对自身指控建模过程中规则外置的能力,提高用户对实体规则控制的灵活性以及实施的参与感,主要功能如下:

1) 定义知识库的核心内容,将不同类型的知识分类管理;

2) 定义完备的知识推理机制,根据知识类型不同,分别给出不同的知识推理方式、触发时机等;

3) 用户能够根据需要修改作战实体的规则,提供计划修改和实时干预添加规则的能力;

4) 提供用户组合已有规则的能力,能够编辑出逻辑复杂的规则,并结合模型处理,完成复杂逻辑的语法解析;

5) 提供知识内部规则、行动等的合法性校验检查,降低用户的编辑错误概率。

知识库只提供知识编辑、运行、管理框架,具体的规则、行动内容取决于模型的丰富程度。

2.5 感知组件

感知组件主要模拟作战实体的探测能力,是对雷达、可见光、红外、声呐、人体感知器官等类型探测设备的功能模拟,负责描述作战单元对战场环境的感知,即支撑全战场情报和单个作战单元的感知战场能力,这里的组件主要是通用传感器的抽象,包括了其与作战实体的其他组件的交互,以及传感器内部结构。传感器模型主要分为战略传感器和战术传感器。战略传感器是在战略层次使用的,为作战提供一定的战场情报支持,如卫星侦察等;战术传感器配置在作战实体上,代表了该实体直接感知战场环境的方式和能力。

2.5.1 结构描述

感知组件的工作流程是被抽象为受外部事件触发探测、依据自身能力获取被探测对象信息、形成传感器报告并提交给所属作战实体的指控组件这一连贯的三部分,又分别对应感知组件的内部功能模块,即探测模块(Detector)、采集模块(Collector)、报告模块(Reporter)[9]。外部事件触发感知组件,实际是触发了三个功能模块的处理流程:探测模块负责接收触发信号,采集模块对探测范围内的作战实体进行筛选,最后由报告模块向外部(即感知组件所属作战实体的指控组件)提交传感器报告。从外部数据整个流动过程来看,感知组件的触发是从目标进入到其探测范围内开始,然后以报告给作战实体为结束。感知组件的结构如图9所示。

图9 感知组件结构描述

2.5.2 运行原理描述

感知组件从外部来看,是从产生探测事件开始,到输出传感器报告结束。其内部则包含了探测、采集、报告这一连贯的子组件功能触发。具体流程如图10所示。

传感器分为战略和战术两种,相应的感知报告被

作战实体的指控组件收到以后,也分为两种处理流程:

1) 对于战略感知报告,直接上报给上级指挥部,经过相关、延迟、关联、融合等处理,转换为可以为整个战场提供情报支持的联合情报数据;

2) 对于战术感知报告,用以更新实体自身态势信息,并根据态势信息做出某些行动决策。

2.5.3 外部触发机制描述

仿真引擎采用基于离散事件推进机制是为了提高仿真推演运行效率,将传感器模型中的探测机制设计为被动的外部触发探测方式(当目标实体进入其感知范围时通知感知组件,感知组件根据探测概率计算是否发现目标实体),而不再是传感器主动的周期性探测方式(即以相同的时间步长周期性主动搜索其感知范围内的目标实体)[10]。

图10 感知组件运行原理

外部事件触发时机是指目标进入探测范围和产生特定事件信号两种。目标进入探测范围过程的模拟,是有探测方实体的感知组件和被探测方的实体模型通过仿真引擎中空间交互管理器计算得到。传感器本身的位置属性随着其所属作战实体的运动而改变,从而产生探测区域的变化;而探测事件的发生,主要有目标实体执行移动以及自身实体执行移动两点,相同的是这两点都将导致感知组件探测范围内的态势发生变化。

2.6 通信管理器

通信管理器实现作战实体模型的消息注册、发送和接收功能。网络通信模型内嵌在仿真引擎中,可模拟通信网络的连通性、消息的延迟等通信效果。可通过不同的参数配置来模拟不同的通信网络和通信设备[11]。每个作战实体都有且仅有一个通信管理器,作战实体通过它来向其它作战实体发送消息,其它作战实体发送给本作战实体的消息也由它来提交给本作战实体。通信管理器内嵌在作战实体仿真模型集成框架中,给指控组件提供消息发送接口和消息处理回调接口。

2.6.1 运行原理

联合作战模拟评估系统中作战实体之间的消息通信,是在一个“多个通信管理器+一个网络通信仿真模型”C/S架构支持下实现,如图11所示。

消息通信的过程为:

1)消息发送者在任何需要发送消息的地方调用自己通信管理器的消息发送接口并指定消息类型、消息内容及消息接收者;

2)通信管理器将此次消息发送任务提交给网络通信模型;

3)网络通信模型计算此次通信的消息发送者和接收者之间的联通性及延迟时间,如果它们之间不联通那么此次消息发送失败,否则,网络通信模型将在一定的延迟时间后将消息推送给消息接收者的通信管理器;

4)消息接收者的通信管理器在收到消息后触发消息接收者的消息处理函数并将接收到的消息类型及消息内容作为参数传递给消息处理函数。

2.6.2 结构描述

网络通信模型内嵌于仿真引擎中,具有数据读取模块、通信效果计算模块和消息发送模块,其结构描述如图12所示。

数据读取模块在仿真引擎初始化时从配置文件中读取参数化设计阶段所设计的各方通信网络描述参数,供通信效果计算模块使用。

通信效果计算模块在明确消息发送者、消息接收者、消息类型及消息内容后,结合网络体系的描述数据,计算消息发送者和消息接收者之间的联通性及消息延迟,其中消息延迟包含消息编码延迟、通信设备安装配置延迟、消息传输延迟和消息解码延迟四部分。

图12 网络通信模型结构

3 结束语

基于组件化与离散事件技术的建模仿真框架能够为仿真模型的开发、集成、运行和管理,为各领域、各层级的仿真模型定制提供一系列解决方案。组件化的优势在于能够提供向导式的组件模型代码生成,自动完成组件模型项目的生成、配置,使组件开发人员更专注于模型业务流程和算法[12]。另外,还能够提供友好的人机交互界面,按照模型体系,通过配置模型参数,组装形成各类仿真实体,并通过复制快速生成新的型号化实体,从而满足面向指挥信息流的建模仿真需要。

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Component Simulation Model Framework Based on Command Information Flow

WANG Jun1， ZHENG Shi-ming2

(1.Computer Science and technology Department of Tsinghua University, Beijing 100084；2.Nanjing Army Command College, Nanjing 210045, China)

Focusing on the need of modeling for command information flow, to meet the construction of model framework for command information flow simulation for the purpose, ideas and methods of component-based modeling, hierarchical design and modular assembly design based on a flexible and scalable simulation model integration framework, a detailed description of the core components of the function and structure for the command and control component, heavy task module, knowledge base, perception component and communication manager, the framework for the realization of independent management and integrated operation simulation engine and the simulation model, which satisfies the application requirements for simulation of command information flow.

command information flow; modularization;simulation; model framework

2017-03-31

总装项目、博士后基金项目

王 军(1978-),男,安徽池州人,博士研究生,研究方向为流数据管理,军事建模与仿真。 郑世明(1981-),男,博士,讲师。

1673-3819(2017)03-0078-08

TJ391.9；E917

A

10.3969/j.issn.1673-3819.2017.03.018

修回日期： 2017-04-11