中国指挥与控制学会会刊 
未来战争是陆、海、空、天、网多域协同体系级作战,战场环境复杂多变,作战节奏大大加快,战前的作战计划无法适应战斗过程中的临机变化。针对战前无法预料的作战任务和战场态势,需要利用有限的作战资源,快速、实时、动态、灵活地构建杀伤链,实现战场空间中广域分布的传感器和射手之间的实时连接,获取信息优势、决策优势、响应优势,缩短观察、判断、决策、行动(Observation Orientation Decision Action,OODA)及杀伤链闭环时间。杀伤链快速构建的基本条件是多平台之间的互联互通,互联互通的实现基础是通信数据链。在航空通信领域,经过多年的发展,机载通信数据链基本具备了指挥控制、战术协同等作战能力,但根据未来对抗强敌作战需求,机载数据链还存在一些明显的短板弱项,主要体现在战术应用、组网传输、运维管理等方面。一些差距必须通过研制新装备来进行弥补,另一些差距可以通过优化作战使用进行改进,平行仿真就是实现通过优化作战使用来提升装备作战效能的途径之一。
目前,航空通信系统是基于地面预先规划的通信计划进行工作的,在作战过程中如果出现意外情况,导致无法正常通信时,才会被动切换通信方式,切换通信方式时由于不知道无法通信的具体原因,仅能根据地面规划计划进行,导致信息效率低下,杀伤链无法快速构建。
本文在研究平行系统理论的基础上,提出了面向航空通信的平行仿真系统。利用平行仿真系统,人们可实现实体装备在虚拟空间的映射,通过物理装备与数字孪生模型的虚实交互,支撑航空通信系统与平行仿真系统的平行运行,依据动态实时的作战任务、战场环境、装备状态等数据,在平行仿真系统内进行超实时的模拟演化试验分析和智能决策,指导或控制实际系统的运行,实现实时通信规划,杀伤链构建优化及战术子网的动态构建等能力,以提升数据链装备的作战效能。
1 平行仿真基本概念
2004年,国内学者提出了基于人工系统的平行系统概念[1],包含人工系统(Artificial Systems,A)、计算实验(Computational Experiments,C)和平行执行(Parallel Execution,P)三部分。实际系统和人工系统相对应,即人工系统能够体现实际系统的主要特性,在人工系统中,基于虚拟场景,利用自适应演化等方法驱动实验,评估各类参数配置、技术方案的效果。通过实际系统与人工虚拟系统协同演化、闭环反馈和双向引导,实现对实际系统的目标优化,如图1 所示。
平行仿真是平行系统概念在仿真领域的应用。平行仿真是指利用复杂系统智能科学和建模仿真等理论,构建与实际系统相似且平行运行的仿真系统,平行仿真系统动态实时地接收来自实际系统的各类信息,采用计算实验的方法在仿真系统中进行各类实验,演化修正仿真模型,提高仿真结果的准确性,逐步逼近实际系统,同时,平行仿真系统对实际系统进行超实时的模拟演化试验分析,将仿真结果动态地反馈给实际系统,指导或控制实际系统的运行,如图2 所示。
平行仿真系统在作战、训练和仿真验证等过程中,与实际系统平行运行,用于支撑作战指挥决策和装备运用,实现数字系统与实际系统的虚实映射、实时同步、共生演进和闭环优化。平行仿真系统具备实时运行模式和超实时运行模式。在实时运行模式中,平行仿真系统实时获取战场/装备态势,实现与实际系统的同速率演化;在超实时模式中,平行仿真系统基于模型进行演化分析,实现对实际系统的指导或控制。同时,平行仿真系统与传统仿真系统的另一区别在于仿真模型的构建方式,平行仿真模型具备动态演化的能力,仿真模型的真实性和仿真结果的可信度在仿真过程中可逐渐提高。
以虚实映射、实时同步、共生演进和闭环优化为目标,平行仿真系统需要具备平行运行能力、实时态势获取能力、模型动态演化能力、超实时评估预测能力和对实际系统的指导与控制能力,如图3 所示。
1) 平行运行能力
传统的仿真系统大多是串行运行,通过事前假想的仿真场景进行模拟推演,或者事后对实际系统/装备的运行数据进行回放仿真分析。平行仿真系统的平行运行在于仿真系统与实际系统形成一种虚实共生的结构,平行仿真系统和实际系统通过动态实时的数据交互,实现运行时间一致、状态一致。
2) 实时态势获取能力
平行仿真系统实现与实际系统的虚实共生且实时同步平行运行,需要仿真系统中的作战态势与实际战场态势一致,只有虚拟态势与真实态势同步关联,仿真推演才是有效的。实时态势获取能力包含环境数据采集、装备数据采集、指挥决策数据采集以及态势数据理解等子能力,并将实时获取的态势信息在仿真系统中复现,作为模型演化、推演评估的数据输入。
3) 模型的动态演化能力
平行仿真系统与其他仿真系统相比,仿真结果的可信度更高,实现这一优势的原因在于平行仿真系统的仿真模型具有动态演化的能力。以往仿真系统的仿真模型侧重于一次性构建, 即仿真系统运行后模型参数、结构不再改变,模型输出也不再校正。平行仿真系统中的仿真模型是可演化的仿真模型,实现根据实际装备信息调整自身模型参数、结构及校正模型输出,使得仿真模型输出不断逼近相应的实际装备信息,提高了仿真结果的准确性。
4) 超实时评估预测能力
在平行仿真系统与实际系统平行运行的同时,平行仿真系统通过超实时的仿真推演预测及评估,实现将战场上所有可能的战果以及每种战果发生的概率推演出来,辅助作战人员或无人系统做装备运用或作战决策。
5) 对实际系统的指导与控制能力
平行仿真系统完成超实时推演后,通过将评估预测的态势结果推送给飞行员,作战人员可根据态势结果或推荐的作战方案进行指挥决策;对于无人系统,平行仿真系统通过互操作控制能力,直接控制武器装备的使用。
2 相关研究现状
平行仿真系统概念由国内首先提出,根据其理念和系统能力,在国外与之对应的是动态数据驱动的应用系统(Dynamic Data Driven Application System,DDDAS)。动态数据驱动应用系统是一种全新的系统应用和系统测量模式,旨在将系统应用和系统测量有机结合起来,使得系统应用可以在执行过程中动态地从系统测量中接收数据并做出响应。美国空军自2005年以来,围绕“实时行动方案分析”相继开展了一系列研究,目的是辅助决策人员在作战级对抗环境下超实时评估己方基于效果的行动方案。将态势信息实时反馈给反映真实世界实情的镜像仿真系统,系统根据当前最新战场态势,超实时预测未来,以紧耦合对抗方式动态制定行动方案,对行动方案进行超实时分析与评估,为指挥员提供战役与战术级实时决策支持。2007年,美国国防高级研究计划局提出了“深绿计划”[2],旨在构建一个战场指挥决策支持仿真系统,将仿真系统嵌入指挥控制系统,可支持作战行动的在线仿真评估分析和提高指挥员的作战指挥能力。深绿计划使得仿真评估分析对作战决策的支持模式发生改变,从基于仿真的离线作战决策向基于仿真的在线作战决策转变。2008年,美国空军研究实验室对实时决策支持系统进行了技术总结,系统实现用高性能计算机进行实时作战方案的制定[3]。2010年至2018年之间,美军又相继提出了数字孪生、数字工程等理念和战略,促进美军的数字化转型,实现物理世界在虚拟世界复现及验证,利用仿真系统对实际系统的反馈作用,提高实际系统的研制、使用效能。2019年,美军推进了天空博格人(Skyborg)项目[4],Skyborg项目以具备人工智能能力的无人机平台为主,开发人工智能无人机综合系统,通过态势获取与理解、智能辅助决策、协同任务规划、高效人机交互等技术,为有人机/无人机智能协同作战提供强大的作战管理与指挥控制支持。目前,Skyborg项目已被纳入美国空军最新的未来十年即2030年战略规划。在仿真系统与实际系统的互操作方面,国际仿真互操作标准组织(Simulation Interoperation Standard Orgnization,SISO)于2020年在联合作战管理语言(Coalition Battle Management Language,C-BML)和军事想定定义语言(Military Scenario Definition Language,MSDL)的基础上,提出了指挥控制系统与仿真系统互操作标准(Command and Control Systems to Simulation Systems Interoperation,C2SIM)[5],支持系统之间进行信息互操作,为决策支持奠定了一定的互操作基础。近年来,虽然美国并未再明确地提出动态数据驱动的应用系统等概念,但是在美军的人工智能等技术和项目中,处处体现了与实装结合的仿真系统在其装备使用中的重要性。
作为仿真前沿技术,平行仿真系统相关理念在国外已经得到了部分实装验证,相比美军,我国对平行仿真系统的研究大多都停留在理论研究方面,在航空通信领域,平行仿真系统的应用研究近乎空白。
3 航空通信平行仿真系统应用构想
在未来分布式作战中,作战兵力编组由集中式向分布式转变,将大型、昂贵、多功能有人战机的各类功能分解到大量低成本的自主无人机上,构建有人/无人协同作战杀伤网,并通过人工智能辅助开展指挥决策。航空通信数据链作为多平台之间的数据传输通道,与指挥控制、武器协同等业务紧耦合,是杀伤网构建的核心纽带。在作战过程中,需要基于战场实时环境变化以及目标任务变化动态进行通信组网。
平行仿真系统应用于分布式作战战术子网动态构建,如图4 所示,实时获取战场实体的位置、目标、任务、链路资源状态和电磁环境等作战信息,针对不同任务的杀伤链带宽、速率、抗干扰等要求,基于数据链装备数字模型以及电磁传播、电磁干扰、资源规划等算法模型,进行多方案的推演预测,模拟杀伤链构建方案、战术子网构建方案,包括链路类型选择、链路频率选择、链路节点选择等,评估每种方案的作战效能,并向作战人员推送平行仿真系统的智能决策结果和其他备选通信方案以及每种方案的作战结果,辅助作战人员进行决策。
除应用于提升装备作战效能之外,航空通信平行仿真系统还可应用于数据链装备内场集成测试验证、外场试飞训练以及装备健康管理。
在内场装备集成测试验证方面,如图5 所示,平行仿真系统与实装系统及配套测试系统实现互联互通,接收装备在集成测试验证过程中的实时状态,在平行仿真系统中进行复现,并通过构建复杂战场环境,包括虚拟友方、虚拟敌方和虚拟环境,实现装备在复杂战场环境下的全任务流程验证。
在外场试飞训练方面,由于资源限制和安全考虑,无法启用太多的真机,但是现代战争的复杂性,以及装备功能的测试需求,需要大规模对抗试飞与训练,平行仿真系统通过与实装系统的平行运行和信息交互,可实现模拟虚拟作战场景,构建大规模作战条件,支撑开展基于真实、虚拟、构造(Live Virtual Constructive,LVC)的虚实结合的试飞/训练,如图6 所示。
在装备健康管理方面,如图7 所示,平行仿真系统通过与通信系统的实时平行运行,采集通信系统相关运行状态数据,利用故障诊断、预测等算法,实现健康管理预案的提前启动,在故障发生之前或故障发生的第一时间进行处理,避免由于装备故障修复时间过长而导致作战效能的下降。
4 航空通信平行仿真系统架构
根据基本平行仿真系统能力和组成,结合航空通信应用需求,航空通信平行仿真系统逻辑架构如图8 所示,包括外部接入代理子系统、数据处理子系统、多分支推演子系统、装备模型演化子系统、决策支撑子系统、态势可视化子系统、互操作支撑子系统和虚实结合训练支撑子系统。
1) 外部接入代理子系统
外部接入代理子系统实现与真实战斗机平台的总线集成,实现与数据链原型系统、数据链装备的接口适配,支撑从作战平台获取实时的战场态势信息以及装备状态信息,支持将虚实结合训练过程中的虚拟目标信息、评估裁决结果以及智能决策的互操作指令传输至真实平台和装备。
2) 数据处理子系统
数据处理子系统实现从平行仿真系统接入代理获取实际系统的实时态势数据,通过数据解析、融合、同化等技术,提取态势要素特征数据,生成平行仿真系统需要的、可识别的实时态势数据。一方面存储于平行仿真系统运行支撑库中,累积形成战场实体的航迹、活动规律等知识,另一方面,作为模型演化和态势推演预测的数据依据。
3) 多分支推演子系统
多分支推演子系统是航空通信平行仿真系统的核心推演子系统,实现根据真实战场构建仿真场景,并通过仿真克隆管理生成多个仿真样本,利用docker、Kubernetes等容器云技术实现仿真的分布式并行执行,对仿真结果进行效能评估。
4) 装备模型演化子系统
装备模型演化子系统实时接收真实战场态势、装备状态数据以及仿真推演的结果数据,对两个数据进行误差分析,根据结果误差,进行仿真模型参数、算法的动态演化,并将演化后的仿真模型用于下一次的仿真推演,如此迭代,实现数据链装备仿真模型的可信度提高。
5) 决策支撑子系统
决策支撑子系统实现智能决策的功能,根据超实时仿真推演的结果,通过智能优化算法进行杀伤链构建优化、战术子网动态构建、实时通信规划以及装备健康管理。
6) 态势可视化子系统
态势可视化子系统包括二、三维态势显示和机载显控显示,支撑仿真推演过程以及仿真推演结果的可视化展示,以及智能决策的结果,如推荐的通信规划方案实时推送给飞行员。
7) 互操作支撑子系统
互操作支撑子系统实现实时获取决策子系统的智能决策结果,根据智能决策的结果进行消息格式的转换,实现与真实平台、装备的软适配,生成互操作指令,支撑实时控制装备参数等能力。
8) 虚实结合训练支撑子系统
虚实结合训练支撑子系统作为外场试飞训练的支撑系统,根据仿真场景,为真实训练飞机平台模拟虚拟目标,在真实平台与虚拟平台的对抗过程中,实现评估裁决;虚实结合训练支撑子系统还包括真实平台与仿真系统之间的传输设备,如外挂通信吊舱或利用现有的数据传输端机,实现虚实信息交互。
为保证系统具备“开发、解耦、服务”能力,系统采用分层解耦设计,实现数据、模型、功能和应用的分层解耦,如图9 所示,平行仿真系统总体框架由基础资源层、数据支撑层、仿真模型层、仿真支撑层、能力生成层、应用层以及标准支撑7部分组成。
基础资源层是实现平行仿真系统的各种软硬件环境,包括承载各种软件和数据的计算机、服务器、网络设备、安全设备、显示设备,以及操作系统、数据中台和支撑分布式部署的云环境等。
数据支撑层包括支撑平行仿真系统运行的各种数据,具体为战场/装备数据、模型数据、目标实体特征数据、作战知识数据、作战方案数据、推演结果数据、交战规则数据、环境数据和政治因素等。
仿真模型层包括平行仿真系统运行过程中的各种装备数字模型、环境模型等,其中,装备数字模型包括平台模型、装备模型、系统模型等,环境模型包括地理环境、电磁环境、气象环境等,此外,还包括计算模型和行为模型等。
仿真支撑层是平行仿真系统运行所需的引擎及各种系统工具,包括外部接入代理子系统、数据处理子系统、多分支推演子系统、装备模型演化子系统、态势可视化子系统互操作支撑子系统、虚实结合训练子系统和决策支撑子系统等。
能力生成层指基于平行仿真系统数据、模型和支撑工具实现的平行运行,实时态势获取,模型动态演化,超实时评估预测及对实际系统的指导与控制能力,以达到平行仿真系统与实际系统虚实映射,实时同步,共生演进和闭环优化的目标。
应用层包括平行仿真系统在杀伤链构建优化,战术子网动态构建,实时通信规划,数据链装备运用和装备健康管理等方面的应用。
标准支撑定义了平行仿真系统开发、集成和应用需要遵循的一系列标准,包括数据格式标准、数据采集标准、模型集成标准、系统接入标准、互操作语言标准、环境描述标准和可视化标准等。
5 航空通信平行仿真系统关键技术
航空通信平行仿真系统关键技术包括基于实时数据的模型动态构建技术、实时数据采集技术、仿真想定场景自动构建技术、多样本仿真实验构建技术、多分支并行仿真推演技术和基于人工智能的智能决策技术等关键技术。
1) 基于实时数据的模型动态构建技术
模型可演化是平行仿真系统的特点之一,基于实时数据的模型动态构建技术是实现动态数据驱动的可演化建模功能的关键技术,包括仿真模型构建技术和仿真模型评估修正技术。仿真模型构建技术首先明确对模型的分类,如实体模型、计算模型、行为模型、环境模型等;针对每一类模型,研究模型的模板属性,如识别属性、基础属性、交互属性和配置属性等,按每个属性进行不同粒度的建模,对于平行仿真系统,仿真模型在运行过程中会自动地进行模型动态演化,因此对模型的建模准确度的要求并不高,但对复杂度、粒度要求较高;最后,按组件化的建模方式,将模型进行组装。在平行仿真系统的运行过程中,随着战场作战进程的推进,结合实时的实体机动数据、通信数据等,对平行仿真系统的仿真模型推演结果进行比对评估,按评估结果对模型进行精细化校准,逐渐逼近战场真实实体,涉及模型的类型修正、运动特性参数修正、行为意图修正、计算模型的修正、交互关系的修正等。
2) 实时数据采集技术
航空通信平行仿真系统实现与实际系统平行运行,实时采集技术是实现状态一致的关键之一。在提升数据链装备作战效能方面,需要完成仿真系统与战斗机平台的总线集成,如何从平台获取装备的状态信息;在虚实结合的试飞训练支撑方面,需要完成如何将模拟的虚拟目标送显到战斗机平台的显控,或作为雷达探测等设备的输入,以及真实平台的操作信息如何传输到平行仿真系统中,将平行仿真系统评估采集后的结果传输到真实平台。
3) 仿真想定场景自动构建技术
平行仿真系统重点功能之一为辅助决策,由于决策的时效性要求较高,仿真想定场景的构建和实时态势变化需要及时进行。与传统的仿真不同,平行仿真想定场景的构建不再是人工构建的方式,需要根据作战人员制定的作战方案和场景描述,自动地识别方案、场景文件中的实体信息、时间信息、位置信息、作战目标等关键仿真因素,通过想定场景构建功能实现想定场景的自动构建,并根据实际系统的时间信息进行实时推演,根据实际系统的各种状态数据,对仿真场景进行实时修改。
4) 多样本仿真实验构建技术
平行仿真系统的智能决策的工作过程之一为针对某个作战目标,进行多种不同的作战方案的超实时仿真推演,对每种推演结果进行作战效能评估,选取最优的作战方案,因此,如何针对同一目标,自动地构建多种不同的作战方案是研究重点之一。多样本仿真实验构建技术研究根据实验需求制定实验方案,实现对仿真作战想定进行样本化研究的功能,通过改变一个或多个实验因子,生成不同的想定样本,涉及实验因子的分类和自动匹配研究、因子修改算法研究等。
5) 多分支并行仿真推演技术
在平行仿真系统中,实现基于智能体Agent的分布式仿真推演,针对每个实体进行模型的实例化,模型实例化后的分布式部署和调用是实现平行仿真系统仿真推演的关键之一,并且,针对多仿真方案的并行仿真,每个仿真想定并行运行,涉及如何部署多个样本的问题,因此多分支并行仿真推演技术是实现推演预测与智能决策的关键技术之一。针对多分支,传统的实现方式是采用虚拟机的形式,虚拟多个厚重的系统,造成资源的浪费。在平行仿真系统中,考虑采用Docker加Kubernetes的轻量化部署形式,各个仿真模型或仿真样本之间独立运行,实现多分支并行仿真推演。
6) 基于人工智能的态势预测与智能决策技术
将人工智能应用于平行仿真系统,能够有效地增强对战场态势的预测和对作战指挥的智能决策。人工智能技术在战场情报分析、数据处理、运筹分析、任务规划、方案制定方面能够极大地提高作战人员指挥现代战争和作战行动的智能化水平。基于人工智能的态势预测与智能决策技术研究人工智能如何在平行仿真系统中进行应用,包括人工智能的算法研究、数据处理等。
除了以上关键技术之外,还包括仿真系统与实际系统互操作技术、高性能仿真引擎构建技术、平台嵌入式可视化技术以及平行仿真系统军事知识构建技术等。
6 结束语
未来战争必将是信息化、智能化、无人化的战争,航空通信系统也将具有自主的数据挖掘、态势感知、智能决策能力,形成由信息系统辅助人向智能系统代替人的深度融合和转变。在航空通信中引入平行仿真技术,根据实时战场、装备态势,通过超实时的仿真推演,预测未来一段时间的态势变化,提供作战和装备运用决策支持,有利于实现杀伤链构建优化、战术子网动态构建、实时通信规划和装备智能健康管理,能极大地提高航空通信装备的作战效能。
本文提出了面向航空通信的平行仿真系统架构、组成以及部分关键技术,可为实现平行仿真在航空通信领域具体应用中的落地奠定理论基础。