基于数字孪生的导弹部队在线仿真系统设计

赖晓昌，舒健生，武 健，席鸣远，杨新智

（火箭军工程大学，西安 710025）

0 引言

导弹作战指挥是一个复杂的决策过程，必须根据实时敌情、我情和战场环境综合考虑，才能作出科学决策。在实际作战中，战场瞬息万变，指挥决策常常需要预先对作战进程中可能出现的各类情况进行预测，根据相应的情况制定针对性的预案，以期达到作战目的。导弹作战方案涉及作战任务、作战意图、打击目标、耗弹量计算、瞄准点选择、作战阵地确定、发射波次划分，时间排序等关键问题，这些问题又受敌情、我情、战场环境和作战进程的影响［1］。

通过数字孪生技术构建与客观战场同步运行的在线仿真系统，实时收集战场数据，动态匹配模型从而生成仿真实体进行仿真评估［2］，预测当前时机下作战方案的优劣，将有利于指挥员预测战争走向，掌握战场主动权，实现“透视战场”的目的［3-4］。

1 系统需求

1.1 战场态势捕获并生成想定

战场态势捕获并生成想定是在线仿真系统区别于其他仿真系统的最大特征，是整个仿真推演评估环节的基础［5］。需要由情报系统和指挥控制系统获取态势数据并融合处理后推送给仿真系统，供仿真系统进行态势特征提取、仿真模型匹配和模型的动态组合，以生成仿真初始想定。

其中，仿真系统所包含的实时态势信息应包含敌情态势、战场气象水文信息、我方阵地部署、兵力编成情况等数据［6］，仿真系统将提取的特征数据作为仿真实体创建的依据，通过特征数据与仿真模型进行动态匹配，并根据不同的战场实际将匹配的仿真模型进行关联与动态组装，动态生成仿真实体，生成标准化的仿真想定文件。

1.2 作战方案实时导入

仿真系统需与指挥控制系统进行信息交互，通过数据接口实时获取转化指挥控制系统的火力计划、行动计划、保障计划和协同计划等作战方案计划，并能够依据规则校核作战方案数据，按照可以用于仿真推演的结构化模板分解和重新组合指挥控制系统的指令，形成一系列可驱动仿真实体运行的结构化指令数据，控制仿真系统实体开展作战行动。

1.3 灵活高效的模型结构

由于战场态势瞬息万变，而在线仿真系统需根据当前阶段的战场实时态势生成仿真实体进行仿真，模型生成和组装的快速性显得尤为重要［6］。以“搭积木”的方式快速构建种类多样的仿真组件，通过将不同类型的组件进行组装，形成不同的仿真实体，从而构建可重用、可移植仿真模型，在缩短开发周期的同时提升了仿真效率，使仿真系统易于扩展、测试、管理和维护［7-8］。

1.4 仿真回放和效能评估

采集仿真系统内各节点的仿真信息，包括作战方案信息、想定信息、战场态势信息、实体状态信息、对抗交战信息、导控干预信息等，并对收集的数据进行预处理，将处理后的数据存储到数据库中，以支持仿真回放和分析评估。构建指标评估体系，建立评估模型，通过对仿真数据分析处理，最终以任务达成的程度，实现对指挥作业成果可行性、优劣性的验证，检验作战方案质量。分析评估功能的构建不是一成不变的，应可按照不同的作战场景和作战对象，开展定制化设计，实现对指标的快速构建，方便指标的修改、删除、添加和更新，满足差异化需求。

2 系统框架

指挥员实时决策需要基于真实的战场态势分析和评估各种行动方案，预测各种方案对敌产生的效果，以及这些行动效果对敌指挥员下一步决策的影响，让指挥员可以在决策实施前进行快速的行动方案分析，探索多种可能性，确定最有利的行动方案。为实现以上功能，设计了基于数字孪生的导弹部队在线仿真系统。

整个系统框架战场情报预处理、实体模型动态生成与匹配、仿真推演、效能评估、仿真引擎和仿真支撑库等6 个子系统构成［9］，如下页图1 所示。

图1 基于数字孪生的导弹部队在线仿真系统框架及接口示意图Fig. 1 Schematic diagram of online simulation system framework and interfaces of missile force based on digital twin

侦察情报系统和指挥控制系统是在线仿真系统的信息源，是在线仿真系统区别于离线仿真系统的关键部分。该部分是基于实时态势的在线仿真推演系统与信息源进行交互的接口，是其特征和关键环节。由于来自侦察情报系统和指挥控制系统的实时态势数据样式与仿真系统不同，且数据种类多、数量大，因此，需要对战场态势数据进行预处理后对目标进行模型匹配，并通过查阅装备性能数据库初始化仿真实体的参数。仿真系统持续将实时战场态势信息创建成相应的仿真实体，自动生成并更新调整想定文件，实现仿真系统与现实战场相一致。仿真实体在作战规则的约束下和系统指令的驱动下，经仿真引擎中间件的调度，实现部队行动、对抗交战等环节的仿真推演。效能评估子系统依据先前构建的评估指标体系从数据库提取数据，进行数据预处理后开展底层指标模型解算，形成分析报告。

1）战场情报预处理子系统负责从侦察情报系统接口接收敌情态势、战场气象水文数据，从指挥控制系统接口接收我方阵地部署、兵力编成情况等数据，对敌情、我情和战场环境数据进行解析，获取战场实体的特征数据。将解析后的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匹配子系统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，将战场实体的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特征数据，进行仿真实体模型类别和参数的调整更新。

3）仿真推演子系统对当前战场态势和作战方案进行实时仿真。一方面系统可预测未来战场可能出现的态势，预测敌方目标可能的行动计划，对敌方实体的作战意图以及下一步的作战行动进行推演。另一方面，在战前和战中阶段，对指挥控制系统下达的多套火力计划和行动方案进行仿真推演，输出实时仿真数据，作为效能评估模块的数据输入。为指挥员提供“战场透视”和“战争预测”功能。

4）效能评估子系统从作战指挥控制效能、主战部队作战效能和保障部队作战效能3 个方面考虑，构建层次化的指标体系。在导入仿真推演数据的基础上，依据构建的评估指标体系，从数据库提取数据并进行预处理后，对仿真推演数据进行多粒度、多层面的归纳、解算与综合。根据评估指标体系的层次关系、评估需求以及数据类型，将各指标数据逐级向上聚合，以文本、图表的形式输出评估报告［10］。建立的指标体系如下页图2 所示。

5）仿真引擎子系统作为驱动平行仿真系统中各类仿真模型运行的核心部件，提供事件管理、仿真时间推进管理、仿真进程控制管理、仿真模型动态调度、数据记录管理、仿真快照管理、仿真克隆管理等功能，控制平行仿真系统的运行与仿真时间推进。

6）仿真支撑库子系统为战场实体模型动态更新、实体行为意图分析、战场态势和作战方案推演等提供运行支撑，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、交战规则库、作战知识库、作战方案库和评估模型库等。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 关键技术设计

3.1 战场态势特征提取和模型匹配

战场态势特征提取和模型匹配是普通作战推演仿真软件所不具备的功能，是整个系统进行仿真推演的基础，其工作流程如图3 所示。

图3 战场态势特征提取和模型匹配工作流程图Fig. 3 Work flow chart of battlefield situation feature extraction and model matching

图4 EATI 建模原理图Fig. 4 Modeling principle diagram of EATI

系统仿真实体依据注入的实时情报数据，并与仿真模型匹配后动态生成，仿真运行过程中随着情报数据不断积累，由不同时刻匹配的仿真模型动态组合后构成完整的平行仿真实体，具体可分为3 个环节：战场情报特征提取、仿真模型匹配、仿真模型动态组合［11］。其中，战场情报特征提取负责接收实时注入的敌情态势、战场气象水文信息、我方阵地部署、兵力编成情况等数据，提取实时情报的特征数据，作为仿真模型匹配的依据。仿真模型匹配是指仿真系统根据提取的特征数据，与仿真模型进行动态匹配。仿真模型动态组合环节完成不同仿真时刻匹配的仿真模型关联与动态组装，动态生成平行仿真实体。

从侦察情报系统中导入的数据种类多、数量大，在生成仿真实体之前应进行过滤筛选，例如将海面商船、民用车辆等目标有选择性地从数据库中剔除。将保留的目标信息经提取相关特征后，在仿真环境中进行匹配，若已存在相应仿真实体，则用该时刻的态势信息更新实体参数，若不存在相应实体，则调用装备性能数据库，创建相应仿真实体。

由于侦察技术手段和战场传输条件的限制，目标的具体型号、参数往往无法完全捕获，导致可能匹配多个仿真模型，甚至无法匹配，此时需要结合历史态势数据库进行进一步的分析。例如在某时刻捕获到海面航行的驱逐舰，但由于技术手段的限制，无法探明其具体舷号和部署武器。此时即可提取该未知目标的已知参数，例如航速、航向、坐标等信息，结合该海域的历史船舶航行记录等信息推测舰船舷号，进一步推测其搭载的火力单元和反导武器部署情况，从而从模型库中匹配相应的仿真实体。当匹配率不满足要求时，则生成通用模型仿真实体［12］。

3.2 基于EATI 的模型结构

为保证从侦察情报系统导入的态势信息和从指挥控制系统导入的作战方案计划能够满足仿真系统需求，采用EATI 模板（entities，actions，tasks and interaction，即实体、行动、任务和交互）方法，从导入数据中提取所需信息，构建作战指令的实体元模型、动作元模型、任务元模型和交互元模型，形成不同要素对应的结构化模板。

3.2.1 模型构建

EATI 方法核心是建立实体、动作、任务和交互等4 类元模型。如以发射单元的机动为例，其元模型构建为：

实体元模型

EN：：＝＜N，TE，AT，AC＞

N（实体名称）——任务发射单元；

TE（实体执行的任务）——导弹发射任务；

AT（实体属性的集合）——AT：：={编号、型号、车辆长宽高、最大速度、最大加速度、最小转弯半径、燃料容量、最低公路等级要求、目标特性、易损性等}；

AC（实体的动作集合）——CT：：={机动运行、战术隐蔽、损坏修复等}。

动作元模型

AC：：＝＜N，EN，SC，IC，EC＞

N（动作名称）——机动运行；

EN（执行实体）——任务发射单元；

SC（开始条件）——接收到机动命令，且自身状态满足机动要求等；

IC（中断条件）——被击毁等；

EC（结束条件）——{收到隐蔽伪装命令、到达宿营地、到达目的地等}。

任务元模型

TS∷＝＜TN，EN，XN，AX，AR，EC＞

TN（任务名称）——导弹发射任务；

EN（执行任务实体）——任务发射单元；

XN（相关实体）——指挥机构，保障分队等；

AX（任务所包括的动作集）——{机动运行、战术隐蔽、损坏修复等}；

AR（动作执行顺序和调度规则）——按计划实施机动，如遭遇特情，按行动规则进行战术隐蔽、修复等行动；

EC（任务结束条件）——到达待机库；

交互元模型

IA∷＝＜IN，FN，JN，JR＞

IN（交互名称）——机动命令；

FN（发送实体）——指挥所；

JN（接收实体集）——任务发射单元；

JR（交互内容）——{机动命令}。

3.2.2 模型组合

在模型的快速组装能力方面，采用组件化的设计思路，将各级作战模型对象进行分解，按照交战规则，模型行动规则，将每个作战单元特性的物理特征分解成若干个具有独立功能的子模块，即组件，通过对具有相同特征的组件进行统一描述，可以最大程度地实现组件重用，从而达到模型重用的目的［13］。

模型组合包括组件模型的组装、实体模型的装配，如将平台组件、通信组件、武器系统组件等进行组合形成发射车实体模型，发射车实体模型与机动任务模型、故障及处理任务模型、发射行动任务模型、导弹转载任务模型等进行装配，形成发射单元分队模型。如图5 所示。

图5 组件化模型生成示意图Fig. 5 Schematic diagram of modularization model generation

4 结论

围绕如何在瞬息万变的战场环境下提升指挥员的超前预测与战场“透视”能力，提出了基于数字孪生的导弹部队在线仿真系统设计方案，基于实时的敌情、我情和战场环境，通过导入作战方案进行仿真预测，输出战争评估结果，从而提升指挥决策的科学性和准确性。

在提出系统功能需求的基础上，设计了在线仿真系统的总体框架和内、外接口关系，将仿真系统具体分成战场情报预处理、实体模型动态生成与匹配、仿真推演、效能评估、仿真引擎和仿真支撑库6个子系统，提出每个子系统的功能组成和运行原理，同时阐述了基于数字孪生的在线仿真系统构建与运行的两项关键技术，分别说明了关键技术的具体原理和实现方法，为仿真系统的实现提供了方法指引。