面向模拟训练的CGF空中目标建模与仿真

王思卿，乔勇军，王力超

(海军航空大学，山东 烟台 264001)

0 引 言

随着空战环境越来越复杂，作战人员在进行空中对抗、多机协同、防空作战等战术训练时面临着实装耗资巨大，人员装备组织调度困难，安全压力大的困难[1-2]。对此，模拟仿真训练作为作战指挥人员进行战术演习、装备训练等大规模性仿真的重要手段，达到了减少装备损耗、增强训练安全性、提升作战能力的目的[3]。通过计算机程序对CGF空中目标的产生和行为进行控制，使目标数量增多且行为具有自主智能水平，能够根据战场实时态势做出反应、判断及决策，以此为作战训练人员提供“高质量”的对手或友军。目前在此研究领域中大多学者都将研究重心放在了CGF系统的体系结构设计上，对其实体模型的构建过于简单，无法满足作战训练要求[4-5]，因此本文对CGF系统模型的构建展开分析与研究，根据作战训练需要建立了目标机动模型、雷达火控模型及智能决策模型，并以某型防空武器目标模拟器为研究对象，运用计算机兵力生成技术实现目标的生成和其自治行为，实现具有攻防对抗效果的实战化战术训练，通过ACoreOS天脉操作系统机理以及系统仿真平台[6-7]，实现对系统界面及交战态势的可视化仿真。

1 CGF空中目标分析

1.1 模型粒度分析

在建模与仿真过程中，模型粒度的选择关系到对细节的描述程度，用不同粒度描述的仿真实体在模型中发挥的功能与影响也不尽相同[8]。因此，选择合适的粒度对所建立模型的应用范围、功能用途都息息相关。CGF空中目标由几个功能性组件构成，包括机动模型、雷达火控模型、决策模型、战术规则库及动作库等，关系相对独立，且将这几个组件之间的调用方式进行了定义，因此CGF空中目标属于平台级作战模型，是所有功能组件的集合[9]。并且在仿真模拟训练系统中所构建的CGF空中目标具备感知战场态势、对外部环境的变化做出反应、进行智能决策与行动的能力，能够与仿真环境中的其他实体进行通信与交互，从而受到整个CGF系统集中统一的导调管理。

1.2 系统构成及模型框架

基于模型粒度分析，CGF系统模型一般由实体机动模型、实体决策模型和动作执行模型构成[10-11]。实体机动模型对运动实体进行物理解算，通过动力学方程得到其姿态、位置等状态参数；实体决策模型通过分析实时战场态势，根据战术规则库做出最优决策；动作执行模型通过推理机制得出结论，执行机构对实体的相应参数进一步进行解算[12]。

为了使CGF系统更加完备高效，本文在此基础上增加命令解析模块，并将CGF系统各模块具体化，如图1所示。包括命令解析模块、目标机动模型、雷达火控模型、智能决策模型、战术规则库及动作库。命令解析模块主要是将命令解析为计算机可以识别和处理的形式；目标机动模型模拟飞机或导弹的真实飞行状态，输出其重要状态参数；雷达火控模型通过对雷达搜索、截获跟踪、导弹瞄准、发射制导等基本功能的仿真，实现基础的仿真实体攻防对抗效果；智能决策模型通过分析战场态势和敌我局势，将信息传递给机动模块，根据战术规则库和动作库做出一系列具有智能性的决策动作。并且，CGF空中目标构建有自主与受控两种方式。受控是指通过外接接口实现人为的修改目标参数，如利用鼠标、操作杆等，并通过网络将命令信息传入解析模块，系统将根据指令进行解算从而完成战术动作，并将结果反馈到战场环境中；自主是指模拟器自主生成具有一定智能性的目标，具备基础的攻防兼备和智能决策能力，根据雷达火控模型提供的实体信息进行决策，引导目标进行进攻、防御、规避等战术动作。

图1 CGF空中目标模型框架

2 CGF空中目标模型构建

为体现实战，构建出的空中目标应能准确地体现其真实飞行特性及战术指标，能正确模拟出实战化飞行目标的性能。开始模拟仿真训练后，作战人员根据训练需要设置目标参数，或根据战场态势自主调用不同参数指标的空中目标，实现起飞、攻击、防御、飞行等战术动作，并完成队形保持、雷达探测、导弹制导等战术行为，模拟作战人员的智能操作行为进行决策，对实时战场态势的变化做出反应[13]。

2.1 目标机动模型

目前文献中对实体机动模型的构建一般采用六自由度动力学参数仿真。它的基本思想是将实体看作是一个刚体，实体所有运动都被分解为质心运动、绕质心运动或两种运动的结合。操作过程为将驾驶杆或舵面的操纵量输入进行相关参数解算，根据动力学方程、速度及加速度方程等计算实体实时状态，从而输出飞机动作。采用六自由度动力学参数仿真的方法可以准确描述实体运动状态，但计算复杂，运算量大，控制器设计需要进行反复的测试调整参数，控制复杂度较高，难以在应用中实现实时动态仿真[14]。并且，作战操作人员通常根据战术目标确定飞机的机动动作，再根据动力学方程解算各项参数。然而，采用六自由度机动模型无法将操纵量与飞机机动紧密联系，并且无法体现良好的动力学特性与战术指标。因此，在精度要求不算特别高的情况下，考虑使用既可以准确描述飞机机动动作又能紧密联系作战目标的面向作战任务的飞机CGF机动模型。模型输入为机动过载大小和方向、发动机状态或速度等参数，良好地将作战操作人员的作战意图转化为了飞机机动控制的输入。

采用这样的方法有两个优势。第一，具有一定的准确性。按照飞机机动模型解算出的参数，能够更加符合实际的动力学特性，能够保证战术推论的可用性。需要注意的是，要充分考虑飞机机动能力的相关限制，使用可行的机动过载确定飞机各项参数。第二，具有一定的实用性。作战操作人员关注的是飞机的机动动作，根据作战目的将飞机预期动作分解为速度、过载、方向等，并将其作为模型输入接口，这样建立的机动模型能够使飞机预期机动动作与各项参数保持一致，最终可实现基于一定战术目的的作战仿真。

基于以上分析，本文建立的飞机机动模型既可以满足仿真中的作战目的，也可以准确描述出飞机的动力学特性，将作战操作人的作战意图转化为对飞机的机动控制。

图2 飞机机动运动模型框架

为了满足不同作战需求和机动要求，将模型分为给定发动机推力状态或给定飞行速度两部分。当给定发动机推力状态时，发动机动力模型对推力进行计算，并提供解算速度的约束条件。当给定飞行速度时，发动机动力模型计算动力限制条件，从而约束飞行速度。因此机动模型的输入量为(ny,γs,vtr)|t或(ny,γs,φ)|t，式中φ为油门位置，vtr为真空速。

飞机的质心动力学方程为：

(1)

为了简化模型，假设操作人员始终使得侧滑角很小，令β=0，Z=0， 简化了输入量和气动侧力的计算。将输入量分解在合力中，得到合力表达式为：

(2)

式中，P为发动机动力模型的推力值，当机动输入是速度时，P满足航迹切线方向合力平衡，Q为阻力，Y为升力，由过载和气动导数求出，Z为侧力。Cht，Chq,Chd为飞机机体轴系，速度轴系，地面轴系到飞机航迹轴系的坐标转换矩阵。可由θ，γs，φs，α，β等参数求出。

由运动学关系，得出飞机空间位置：

(3)

由下式决定飞机姿态参数：

(4)

Ctd=Cth·Chd

(5)

2.2 雷达火控模型

在飞行设备实装中一般装配有火控计算机、武器系统以及雷达红外探测设备，作战人员通过操控座舱内的设备开关按钮等来实现导弹发射、制导拦截、雷达探测、识别跟踪等操作，过程相对复杂，需要操作的环节多[15-16]。但在仿真模拟训练中，仿真的重点在于武器装备功能的体现，对其他细节的高度还原要求不高，因此可以对飞行设备中的操作过程进行简化与提炼，只保留最关键的操作步骤，省去其余细节，实现相对重要的作战环节，从而完成整个作战过程，如图3所示。

图3 雷达火控模型仿真流程

建立CGF空中目标雷达模型时，设定雷达自动进入空战模式，当雷达接收到目标实体的航迹信息时，根据雷达距离方程和雷达干扰方程、目标反射截面积RCS、雷达各项参数等对能否探测到目标进行判断。其中，目标回波功率强度为：

(6)

雷达接收机热噪声平均功率强度为：

N=KT0BrF

(7)

在雷达受到有源压制性干扰的情况下，雷达接收机的干扰功率强度为：

(8)

在自由空间中的信噪比可由公式(6)和公式(7)可得出：

(9)

在复杂电磁环境中，雷达接收机输出端的信干比可由公式(6)和公式(8)得出：

(10)

式中：Dj为综合抗有源干扰综合改善因子。在得到信噪比或信干比的基础上，发现概率Pd和虚警概率Pf可将雷达探测性能具体量化。发现概率Pd可简化计算为：

(11)

u是取[0,1]区间上的一个随机变量，做均匀分布，且当u≤Pd时，判断为雷达发现目标，此时CGF空中实体将会飞向威胁指数最大的目标直到雷达将目标截获；当u>Pd时，判断为雷达没有发现目标。

同时，假设导弹在空战过程中都处于良好状态，雷达判断为截获目标后系统随即进行相关火控计算，若目标满足以下发射条件：

(12)

则第i批目标可能进入杀伤区而被拦截。

式中：Pi为目标的航路捷径，Hi为目标高度，Vti为目标速度；Pmax为火力单元确保能够以预期概率将目标杀伤时目标的最大航路捷径，Hmin为最小高度，Hmax为最大高度，Vmax为最大速度。

可采用的三点引导方法(又称重合法)对导弹速度进行拟合。三点引导法是指将制导站、导弹与目标始终控制在一条直线上的引导方法。如图4所示。

图4 三点法示意图

三点法的引导方程为：

(13)

式中：εd为导弹视线高低角；εm目标视线高低角；βd为导弹视线方位角；βm为目标视线方位角。

为简化模型设计，在满足系统真实需求和仿真实际情况的基础上，建立以下准则：

(1) 当目标位置与导弹间距离小于导弹的有效发射距离时，立即进行导弹发射操作。

(2)导弹可进行连续发射，且连续发射时间间隔须大于等于5 s。

(3)通过运用三点法拟合导弹飞行速度变化曲线，对导弹的飞行运动过程进行仿真，将导弹飞行速度矢量与仿真步长相结合对导弹的空间位置坐标进行计算。

(4) 当某个目标被导弹连续命中两次则认为该目标消亡，失去作战能力。

2.3 智能决策模型

仿真模拟训练针对的是一个不断变化的实时战场态势，提升训练效果的关键在于使CGF实体具有和作战人员一样的“智能”，能够对周围战场环境做出反应、分析和决策，最终实现协同作战或战术对抗。CGF空中目标的智能决策模型主要通过专家系统来实现，由知识库、规则库、动作库及决策模块构成[17-18]。

在具体实现过程中，将作战人员的作战原则、战术方法、战略思想等相关知识转换为计算机能够识别和处理的形式，储存在知识库中；决策部分采用基于规则的行为机制，以先前态势感知的结果信息(如目标实体位置信息、雷达探测跟踪结果，导弹攻击结果等)作为入口，通过IF-THEN结构将决策信息与知识库中的产生式规则进行匹配，输出动作库中相应的动作策略，从而确定机动模型中的各项参数。输出的动作策略分为以下三种：目标控制、目标设备操作、对外部命令的应答。因此，提高CGF的智能决策水平，可以通过补充专业战术知识，完善作战知识库和相关推理机制，或构建全面具体的动作库，准确输出实体的机动动作和战术决策的方法来实现。

3 ACoreOS天脉操作系统

天脉1嵌入式实时操作系统(ACoreOS)及开发环境是一款面向多任务应用的强实时性嵌入式系统平台软件。它的软件架构采用三层栈结构：模块支持层(MSL)、操作系统层(OSL)、应用层(AL)，如图5所示。这种三层栈结构给予了操作系统更好的可移植性能，也解决了硬件设备的升级、应用软件的可重用等问题。模块支持层主要负责为操作系统提供访问硬件资源的服务；操作系统层负责管理计算机资源，为应用软件的运行提供有力支撑；应用层主要实现对软件各功能的控制与管理。

图5 ACoreOS三层栈结构

ACoreOS凭借一系列优势特性，在国防装备、轨道交通、工业控制等多个领域都有了较广的应用。并且，将其运用在武器装备中后可达到充分发挥武器装备性能、有效节省时间与成本、提升应用软件开发速度的目的。众所周知，在军事领域使用国外的操作系统存在着很大的安全隐患，容易造成军事机密的泄漏，使用我国自主研制的ACoreOS操作系统可有效地避免此类问题，安全有效的对软件进行开发。

4 仿真实验及结果

在本课题研究过程中，硬件仿真平台是一台ARM试验箱，内装有ACoreOS操作系统，可以通过加载和固化两种方式将映像文件传给实验箱(目标机)。软件平台是与ACoreOS机载嵌入式实时操作系统相配套的开发环境LambdaAE，用于操作系统和机载应用软件等的开发和维护。 LambdaAE开发环境具备一系列实用性、高效性的软件工具，是一个开放的嵌入式软件集成开发环境,为开发嵌入式软件提供了有力支撑。

在进行仿真时，首先在宿主机上安装Oracle VM VirtualBox，再在VM虚拟机中搭建LambdaAE开发环境，在虚拟Windows XP系统中编译构建目标代码文件，最后烧写、固化进目标机当中。通过以太网与串行口，实现宿主机与目标机的相互连接，如图6所示。

图6 实验平台结构

最终在实验箱上显示所构建的CGF空中目标及参数，以此完成系统仿真的实现。CGF空中目标模拟器运行时的参数设置界面如图7所示。

图7 CGF目标模拟器参数设置界面

嵌入式目标模拟控制界面如图8所示。界面中左上方为一二维地图，右上方可对模拟实施控制，右下方显示目标各项参数。

图8 CGF目标模拟器控制界面

5 结 语

本文根据仿真模拟训练系统的实际需求，通过分析CGF系统的基本结构和模型粒度，对CGF空中目标的建模进行了研究。构建了目标机动模型、雷达火控模型及智能专家决策模型，并具备自主与受控两种目标构建方式。该建模和仿真方法已应用到某型仿真模拟器系统中。结果表明，所建模型具有良好的可靠性及真实性，所构建的目标具备一定自治力与智能性，能够满足仿真模拟训练的需要，提高了训练效果和水平。并且以组件式的开发模式进行模型框架设计，能够使模型具备良好的可重用性和交互性。