基于DoDAF+STK 的集群协同探测功能架构建模与仿真*

2020-04-02吕迎迎齐庆玺贺建良

火力与指挥控制 2020年2期

吕迎迎，王欢，齐庆玺，贺建良

（光电控制技术重点实验室，河南洛阳 471000）

0 引言

面临战场环境的高度对抗性、不确定性和动态性，无人机作战样式已逐步从单平台作战向多平台“集群”作战方向发展［1-4］。正如美国空军顾问指出的：“未来作战飞行器应当以成群而非单独的方式行动”。集群协同探测是指战场空间内各无人平台共享信息、协作完成目标探测的任务执行方式。

美国国防部体系结构框架DoDAF 作为一种顶层的方法论框架为武器装备体系模型提供验证手段，以杀伤链的优化为目的，支撑从作战概念、武器装备体系分析到武器平台的论证［5-6］。STK（Satellite Tool Kit，卫星仿真工具包）是美国Analytical Graphics 公司推出的面向航天领域商品化卫星系统分析软件，近几年因其在视景与任务推演仿真中的快速便捷性而逐渐被航空领域应用［7-10］。

本文针对无人集群协同探测系统进行功能架构设计、逻辑自洽验证、作战想定方案设计以及基于STK 的作战概念视景仿真，通过对相关DoDAF模型进行推演分析，首次实现与系统逻辑模型的互联互通，为验证体系逻辑模型与作战想定模型的一致性奠定了技术基础。

1 无人集群协同探测总体架构

无人机集群协同探测系统由大量的无人机基于开放式系统架构进行综合集成，以动态自适应网络传输的感知信息为中心，以单探测感知平台的节点作战能力为支撑的协同探测体系。

以X 架集群无人机协同探测为例，设计集群协同探测总体架构，提出一种分级集散式协同探测与统一态势感知动态自适应重组总体架构［11］。该架构分为以下3 层。

集散式集群编队与编队内部动态自适应探测与感知层：根据集群无人机探测任务需求、数量、平台通信和信息处理能力等分成若干个编队，在每个编队内分为若干个任务编组，并动态自适应确定一个中心节点。编队内每个编组采用分布式架构完成自适应协同探测与信息处理，编队内中心节点负责对每个组资源进行统一调度与管理，并融合处理各组回传的信息，形成编队内统一态势信息。

集中式集群编队中心节点探测与感知层：对编队级的探测资源管理、控制与信息处理。该层动态自适应确定一个中心节点，负责对每个编队的中心节点管理与控制，并融合处理编队中心节点信息，形成编队间的统一态势。

集中协同探测与感知管理层：对整个集群探测任务的管理与控制，并融合处理集群态势信息，形成体系级的统一态势。

2 集群协同探测模式设计

集群无人系统利用分布式协同目标探测系统获得大范围、远距离、全天候、全天时的目标信息，实现目标的高精度定位和综合识别。大型运输机携带大量配备不同传感器的小型无人机，并在特定时机释放无人集群。根据无人系统分布式协同目标探测系统的特点，设计集群协同探测模式如下［12-13］：

重点防卫区域空域警戒：空中探测集群根据我方重点防卫区域、周边空防力量打击范围以及响应时间等因素，将多无人系统构建为具有较高任务余量的空防警戒系统。

广域引导搜索：集群在天基及预警系统的信息支援和引导下，面向敌方可能来袭的方向广域搜索，利用多种机载设备进行复合实时侦察。

图1 协同探测模式图示

任务自适应探测：根据对目标群的前期探测、识别和意图分析调整群体任务，面向作战需求部署适合平台对特定目标前出抵近进行探测，可采取人工智能方法判断敌方行为意图并调整我方集群的探测方式。

协同目标定位与综合识别：集群在前期获得的探测信息指引下，对已初步定位来袭目标群的空域集中探测资源进行深度探测与识别，为后续攻击提供火控级信息。

未知环境对海/地广域搜索：在高空侦查无人机的配合下，对指定未知区域进行广域侦查，获得区域的情报，并对重点区域进行持续、高效搜索，完成对目标的精准识别与跟踪。

3 无人机集群协同探测典型作战场景描述

通过对作战概念进行分析，选取若干的可覆盖典型作战概念的任务场景，对我方集群和敌方的行为过程逐一细化，形成无人协同探测作战任务场景描述如下：

天基侦察卫星对某海域进行侦察监视，发现不明身份军事力量后，将卫星监视画面传送至地面指挥控制所。地面指挥控制中心进行图像识别确认目标后，完成战场态势评估、战斗力需求评估等地面规划过程，随后将作战任务进行下达。

根据规划结果，运输机装载一定数目携带相应载荷的小型无人机群；预警机完成机载设备自检过程，随后启动飞行任务规划过程，根据离线数据规划出到待命空域的可行航路。

运输机和预警机编队从前沿基地起飞至集结空域，运输机释放无人机集群后，回转至安全空域巡航待命；无人集群成员实现自组织编队构建，规划航路，向任务空域巡飞。陆基/舰基/空基出动无人集群，按照各自任务实现自主编组并按警戒队形巡飞，形成以地面指挥中心为中心的空域警戒圈，实现重点防卫区域空域警戒。

预警机开启机上预警探测设备，获取到敌空中编队的位置和数量等信息后，开启探测任务生成和规划过程，下令无人机探测集群前往敌方空域实施广域引导搜索。

集群根据广域引导搜索获取的最新方位信息，基于任务需求实现功能区块重组，并重构空中队型，实施任务自适应探测。各编队获取的信息进行分级融合后，针对优先打击目标进行协同目标定位与综合识别，并向任务系统提供火控级探测信息。

我方对敌空编队实施协同攻击过程中，协同编队提出电子支援任务需求，干扰集群前出抵近敌作战组群，干扰压缩敌方雷达探测距离，破坏或降低敌方通讯链路，提高我方攻击组群生存效率。

4 基于DoDAF 的集群协同探测功能架构建模

基于DoDAF 的体系架构建模过程从抽象到具体，自顶向下进行。DoDAF 定义了一系列视图产品，包括作战视图OV、能力视图CV 和系统视图SV等，根据体系建模需求在DoDAF 视图产品中选取适当视图产品［4］。

本文基于DoDAF1.5 建模体系框架，利用Rhapsody 中的DoDAF 概要文件，从集群协同探测作战需求出发，通过设计可执行的DoDAF 视图模型和作战想定方案，对无人系统在协同探测体系中的功能需求进行分析，以确保需求的完整性和正确性。

4.1 构建作战视图OV

首先应运用高层作战概念图（OV-1）对无人集群协同探测任务执行环境做出描述，依据协同探测任务作战目的以及想定，提炼5 个作战节点：联合指挥控制节点JCC、空中指挥节点AWACS、运载节点Carrier、探测节点Detection 和通讯节点SATCOM；5 个任务目标分别对应于不同的无人集群协同探测模式，由此绘制如图2 所示的作战概念图OV-1。

图2 高层作战概念图OV-1

针对协同探测系统任务概念图中的每个任务目标分别绘制作战活动模型图OV-5，如图3 所示。各个作战节点在协同目标定位与综合识别中所承担的任务通过泳道的形式进行了区分。

图3 协同目标定位与综合识别作战模型图（OV-5）

针对每个任务目标，设计任务执行过程中作战节点的生存周期以及在时间轴维度上的交互关系，即构建事件追踪描述图OV-6c，如图4 所示。利用事件追踪描述图提供无人系统协同探测资源和功能流的一种时序检验，并利用生命周期的概念来定义系统的交互作用。

图4 广域引导搜索事件追踪描述图OV-6c

在OV-6c 和OV-2 模型的基础上，对每个作战节点建立状态转移图OV-6b，利用该图建立作战节点在各种事件触发机制下的状态转移情况、状态转移过程中所执行相互关联的一系列行动和操作以及资源流和数据流的流向。OV-6b为可执行的框架，通过动态生成的仿真事件追踪描述图OV-6c 与原始设计版本进行比较，验证OV 建模过程中逻辑设计的正确性。

4.2 构建系统视图SV

针对作战视图OV 设计可获取到相应的作战活动，首先进行协同探测系统方案选择，确定可参与的作战兵力实体、探测系统或载荷类型，将OV 输出的每个符合系统功能逻辑的作战活动即其与协同探测子系统活动之间的映射，然后实现系统活动到实际的物理平台之间的分配，通过将作战活动分配至一个或若干个武器系统配合完成，便可得到集群协同探测系统的兵力配备方案。该过程的核心是将作战模型白盒化，需要考虑作战能力需求与现有兵力（载荷）性能指标之间的一致性。

通过系统功能图SV-4 将作战活动映射到相应的协同探测系统的系统活动，然后将系统活动分配到实际的作战平台。如图5 所示，根据协同探测需求，协同探测需要SAR 雷达、光雷、无线电雷达载荷以及高空侦察无人机协同实现。

图5 协同探测系统功能视图SV-4

为完善各个系统平台功能架构分析与设计过程，细化协同探测作战场景，利用SV-8 系统演进图描述作战活动到系统节点分配关系，如下页图6 所示。

利用SV-10c 将协同探测系统功能转化为一系列节点对象之间的交互，使系统功能进一步精细表达，要求SV-10c 描述系统功能在执行时可能遇到的每一种情况。

完成系统事件追踪描述SV-10c 后，如图7 所示，对每个SV-10c 中的所有元素（包含变量、操作和交互事件）进行自动实现，生成系统节点直接接口关系图SV-1，如图8 所示。SV-1 描述系统节点间的连接和面向数据流的信息交互。

4.3 逻辑自洽性验证

图6 SV-8 系统演进图

图7 平台组网场景系统事件追踪SV-10c

系统模型完成设计之后，需要对模型进行验证。验证的主要内容包括：体系功能架构设计的逻辑正确性，描述的功能是否按照预期的顺序执行。

建立探测系统逻辑状态转换分析图SV-10b，如下页图9 所示，根据无人机群协同探测的业务流程配置每个状态的执行操作以及状态转移时的触发事件或是满足条件。将DoDAF 视图模型中节点、能力、关联关系、活动、时序、状态等作为对象模型，利用Rhapsody 自带OXF 引擎，采用统一的元数据进行描述，自动生成可执行的代码框架。

图8 系统接口关系图SV-1

采用系统事件消息驱动的方式对体系功能架构动态行为逻辑进行验证，该阶段采取人在回路的验证方式，通过用户（参与者）手动生成激励事件，驱动系统节点进行相应的状态转换，通过分析动态执行过程中的事件追踪图，对比动态执行模型与预期逻辑之间不符合之处，完成逻辑自洽性验证的同时对功能架构模型进行设计迭代。

5 无人集群探测协同推演平台

通过逻辑自洽性仿真能够对模型内部的逻辑正确性进行验证，但是无法完全说明集群协同探测系统功能架构、作战想定、作战概念的需求过渡是一致的［16-20］。因此，需要将体系功能框架、作战想定和作战概念视景进行协同推演，对需求一致性进行验证。

5.1 利用STK 构建三维协同探测推演模型

作战推演场景输入信息来源于典型协同探测系统视图模型。结合武器单元三维模型及地理信息模型，构建STK 三维场景［21-24］，步骤如下：

1）战场和兵力数据加载：针对任务场景选择合适的战场环境，加载相关地理特征数据；基于已生成的三维兵力模型，设置兵力模型的机动特性、装配关系等属性参数；

2）作战概念标绘：提供仿真推演中装备的周期性态势信息和突发性指控信息显示；

3）作战平台航迹规划：对作战平台进行性能指标和其他参数进行设置，完成作战体系中平台运动轨迹的设计。

5.2 数据交互模块开发

在STK/Connect 模块提供的连接库函数中涵盖了建立通信连接，发送STK 控制指令和传输信息的所使用各种API 函数，因此，可以通过STK/connect模块实现STK 与外部应用程序连接。

利用VisualStudio 开发协同推演平台的数据交互模块，该模块作用如下：

图9 系统逻辑状态转换分析图SV-10b

图10 动态推演过程中的DoDAF 模型与STK 场景

1）为协同推演提供统一的仿真时钟；

2）在协同推演过程中使用软件界面控制仿真运行、暂停、继续和停止等操作；

3）利用STK/Connect 模块对STK 平台运行状态、协同推演时对数据（端口）进行采集、在线监视，以及向STK 场景传输场景控制命令；

4）生成推演过程中各种状态转换的事件或消息，并触发DoDAF 中节点状态转换。

5.3 构建协同探测推演平台

在STK 战场态势模拟过程中，数据交互模块对集群协同探测场景推演过程中与DoDAF 模型触发事件对应的模型实体参数条件进行采样，根据兵力实体的姿态、位置、状态及相互的时空关系判断事件是否触发。

如果触发条件满足，数据交互模块一方面通过TCP/UDP 协议向DoDAF 模型发送事件或消息激励，以驱动DoDAF 模型中相应节点的状态转换；另一方面，通过Connect API 函数向STK 发送三维实体仿真控制指令（例如，雷达由边扫描边跟踪模式转变为单目标跟踪模式），或更新实体的轨迹参数等，以继续推动仿真进程，即实现逻辑模型与作战场景模型之间交互驱动与仿真，如图10所示，图中的DoDAF 高亮部分为当前节点所处的状态。