破障装备作战效能检验中数据采集问题初探

罗彬月，宋敬华

(1.陆军装甲兵学院，北京 100072；2. 71352部队，河北 张家口 075100)

当今大数据时代，信息被视为“未来的黄金”。日常生活中，人们所产生的信息被商家视作隐形的财富，已逐渐凸显出巨大的市场价值和潜能，数据作为信息的最新鲜、最系统、最客观、最权威的体现，在方便人们生活的同时也给商家带来了经济上的利益。对于装备试验领域，从某种意义上来讲，数据就是“神经元”，数据关联起来形成“神经”，数据融合处理及评价构成了“大脑”，从感知、传导到思维形成了完整体系。通过数据常态积累、关联融合和综合应用，将极大推动作战效能评估的实施[1]。

1 数据采集难点分析

1.1 试验环境构设难

实装试验获取的数据是开展作战效能评估的依据，也是摸清装备性能底数、效能底数，进行装备实战化运用的支撑。获取的数据全面完整与否决定了作战效能评估的准确性[2]。破障在这方面试验数据获取难度比较大，有如下几方面原因：一是破障装备实装试验的高风险，逼真的战场环境是开展破障装备试验的基础，在试验中将动用真实的障碍物、炸药装备以及雷场等来构设相关环境，必须达到一定规模才能具有试验意义，在试验中稍有不慎就会对试验人员的生命造成损害；二是单次试验无法覆盖热带、亚热带、温带和高原山地等典型气候，如果要全面获取相关数据，还要反复多次进行试验，才能使数据获取较为全面，这无疑会增加试验的成本[3]。

1.2 有效数据采集难

一是在装备试验获取信息时，由于装备试验产生的数据量很大，其中能用于作战效能评估的信息需要从海量信息中进行筛选，取其精华，去其糟粕，才能使收集的信息有意义[4]；二是在查询和调查时，应将评分或专家意见建议合理进行搜集并进行转化后才能成为所需要的评估信息，否则搜集的信息无法被利用，转化的过程需要大量的工作。有些信息通过实测和咨询无法获得，收集此类数据较为困难。

1.3 数据采集手段单一

目前，对数据收集的共用基础技术和基础设施建设所给予的重视和关注程度远不及装备本身，对破障装备数据收集大多数还是通过人眼观察、手工记录、事后处理数据的方式，存在参试人员多、效率低、测试精度差、实时性差、数据完整性差、试验结果客观性差等问题[5]。大部分试验信息还处于原始的、分散与孤立的状态和纸面的、静态的形式，没有形成可供交流的、动态的电子形式的数据库或信息系统，各数据来源之间共享程度低，信息互通性差，不利于原始数据的保存、查找和使用。

2 数据采集总体思路

作战效能评估离不开数据的支持，应从数据采集需求出发，结合指标体系以及构建的数学模型，将数据分为定性数据和定量数据。对于定量数据，可采取仿真模拟和实装试验相结合的方式来获取；对于定性数据，可通过参考历史资料以及专家咨询相结合的方式来获取，整体技术路线如图1所示。

2.1 数据采集需求

破障装备所需的数据，是由破障装备作战效能模型影响因子所确定的。模型所需要的数据是由1个还是多个考核课目获得、考核课目中的数据是1个末级指标还是多个末级指标需要的，这是后期数据采集的主要依据[6]。

2.2 数据采集内容

作战效能检验评估的数据来源主要是外场实施的作战试验产生数据，其主要需要采集的数据包括如下几种。

1)考核基本数据：包括考核科目及内容、考核时间和地点、考核环境条件、参试人员情况。

2)考核过程数据：在役考核过程中，填写工作日志，真实记录考核过程中装备各种基本数据。

3)装备基础数据：包括种类、数量、编配、状态等。

4)检验考核条件数据：主要包括气候环境、操作人员素质、场地设施参数、测试仪器精度等数据。

2.3 数据汇总与处理

由于原始数据来源多元，且类型、量纲不一，为保证评估的正确性和有效性，在综合评估前应进行数据的汇总与处理，对数据进行统计分析以及对异常数据的判断与删除等，确保数据的可信性[7]。

2.4 数据输出

数据处理完成后，将其应用于构建的作战效能模型中，完成破障装备作战效能评估。

3 数据采集手段研究

通过上述分析可知，破障装备作战效能数据获取较难，本文通过对破障装备在役考核阶段研究，认为破障装备的有效数据主要从作战试验、仿真模拟和调研咨询等3种方式获得[8]。

3.1 作战试验

作战试验是数据获取最直接的来源，在役装备好不好用，对所在体系产生作战效能，要由作战中的装备作用发挥程度来决定，数据则是发挥程度的最重要的体现[9]。通过作战试验获取试验数据，首先是依据作战想定将作战环境进行设置，包括人装环境和自然环境两大类，确保作战试验能顺利进行；其次要科学设置考核科目，应将考核科目设置成方便数据采集的形式，再结合数据性质运用方式科学设置内容；最后要设计数据收集的手段，应通过多种形式将数据进行搜集整理，以便进行作战效能的评估。

3.2 仿真模拟

在破障装备作战效能评估中，虽然使用真实的武器装备进行试验结果更真实、更可信，但是出于安全、经费等多方面考虑，完全使用实装进行试验是不现实的，为此可构建相应的仿真平台实现数据的获取。仿真平台主要包括模型开发系统、数据支持系统、作战仿真系统以及管理控制系统等，基本流程是：作战仿真系统在管理控制系统的统一调度下进行仿真，从数据支持系统中调用基础数据和模型资源，并采集保存虚拟仿真过程与结果数据。

3.3 调研咨询

在评估展开过程中，有些数据是定性数据且难以量化，有些数据获取较为困难，这就需要利用专家经验或是主观判断来解决。由于调研咨询的范围较广，相对实装试验和仿真模拟相对容易展开，也是作战效能评估数据来源的一个不可或缺的补充。

4 数据的汇总与处理

多渠道采集数据后，应对数据进行仔细的检查，看是否完整，有无异常数据。如采集的数据合理有效，下一步将对数据进行处理。指标数据的处理又称为指标的规范化，主要是对指标进行筛选、无量纲化和归一化处理[10]。作战效能的各级指标的属性不尽相同，在计算时首先应将指标进行区分。区分指标类型后，由于各指标之间有不同的单位，还应通过数学手段消除各指标单位的影响，将取值不一的数据进行归一化处理供相关人员展开评估。具体流程如图2所示。

4.1 指标分类

破障装备作战效能检验的末级需考核评估指标可分为如下4种类型：1)上限型指标，即该指标的取值不超过某一阀值(即上限)；2)下限型指标，即该指标的取值不低于某一阀值(即下限)；3)中心点型指标，即该指标的取值在某一中心点附近；4)布尔型指标，即该指标没有量纲(或无法度量)。

4.2 指标量化

根据数据采集实际，本文数据主要是前2种情况：一种是值越大表示越强(如样品采集正确率等)；一种是值越小表示能力越强(化验分析时间等)。数据无量纲化后，根据需求可对相关数据进行归一化处理[11]，方法如下。

对于值越大表示能力越强的归一方法如式1所示：

(1)

对于值越小表示越强的归一方法如式2所示：

(2)

5 结语

本文主要对破障装备作战效能数据采集问题进行初步研究，首先对数据采集的难点进行分析，其次设计数据搜集的技术路线，再次对相关的数据采集手段进行论述，最后对数据采集后的处理进行研究。主要目的是通过相关研究，为破障装备作战效能数据采集工作提供新思路，进而实现对破障装备作战效能的评估检验。