中国指挥与控制学会会刊 
作战模拟系统已经成为世界各国军队支撑实战化作战训练、作战理论创新与验证、作战体系效能检验与评估、作战方案设计与优化、武器装备研制与运用研究等全领域的有力工具[1⇓⇓-4]。想定数据,是对作战(模拟)想定进行抽象转化而形成的各类定量化、格式化数据集合,用于支撑作战模拟系统的初始化及仿真运行[5⇓-7]。在作战模拟活动组织实施过程中,想定数据准备是极为重要的基础性工作,其数据质量直接影响仿真运行效率和仿真结果可信性,通常占据大量的人力、时间成本。尤其是应用于联合作战(战役)层级的作战模拟系统,涉及多军兵种作战力量及其武器装备和全域多维战场空间,想定数据准备工作愈发复杂,往往需要持续数月。例如,美军联合作战分析系统(JAS,原名JWARS)、联合战区级仿真系统(JTLS)的想定数据准备工作至少需要3-6个月[8⇓-10],我军在以往全军重大演训活动中的情况也与此类似。因此,本文针对联合作战模拟想定数据准备工作的难点和需求,探索提出一种简易、便捷的想定数据生成方式,以提高想定数据准备效率和质量,并保证数据的独立性、可复用性,形成滚动递增式的数据工程建设效益。
1 想定数据的基本构成与主要特点
在作战模拟系统中,数据按照功能作用不同可分为基础数据、系统配置数据、想定数据、作战方案(计划)数据、仿真运行数据和仿真结果数据。其中,基础数据是支撑系统、模型运行的最底层数据,也是想定数据的主要来源之一,如地理信息数据、作战规则数据、作战计算标准参数、公式等,属于不随仿真运行或想定更改而变化的一类相对稳定的数据;系统配置数据是支撑系统运行相关数据,与特定仿真活动无关;想定数据是军事想定内容的数据化表示;作战方案(计划)数据是对作战决心、作战进程、作战任务、作战行动等方面的数据化表示;仿真运行数据是作战模拟过程中模型动态生成的各种中间数据;仿真结果数据是作战终结状态所形成的态势、战果、战损等数据。需要说明的是,数据分类方式不是绝对的,各类数据也不是完全互斥,可能存在交汇重叠。
1.1 基本构成
按照内容划分,想定数据主要包括以下构成要素:
1)作战背景数据。对军事想定宏观层面信息进行量化描述,如作战时间、作战地域、参战各方及其关系(如友好、敌对、中立、联盟)等。
2)战场环境数据。对作战地域范围内地理、气象、水文、电磁、核生化等要素进行量化描述。通常依据现实或设想的战场环境条件生成,具有较好的独立性、可重用性。系统初始化阶段加载数据,在仿真运行过程中通过战场环境行为模型实现战场环境变化及其对作战行动的影响。
3)作战编制(编成)数据。对各方参战力量的组织架构、建制关系、人员及装备编配等方面进行量化描述。既可以遵循实战化要求依据军队编制(编成)实际情况,也可针对未来作战可能情况进行定义。
4)部队实体数据。对作战编制内各级各类指挥机构、作战、保障等部队单位实体信息的定量化描述。根据作战领域和作战能力特点,可分为陆上部队、海上部队、空中部队、常导部队、网电(信息作战)部队、后装保障部队、特战部队等。这一类数据在整个想定数据体系中占比最大且复杂,特点是具有分类相似性。
5)武器装备数据。对各方各军兵种编配的各型各类武器装备战技性能信息的定量化描述,主要包括轻武器、装甲车、坦克、火炮、雷达、防空、水面舰艇、潜艇、战机、无人机、预警机、巡航\弹道导弹发射车(架)、电子对抗、通信、工程等。
6)设施目标数据。对战场内具有目标属性的军用、民用设施场所的几何、物理等方面信息的定量化描述,如机场、跑道、仓库、阵地、铁路、道路、桥梁、隧道、管网等。
想定数据构成要素的分类、内容与作战模拟系统设计密切相关。对于上述想定数据构成要素,作战背景数据相对简单、易于提取,战场环境数据准备以基础数据中地理信息数据为基础、借助GIS工具自动化生成,作战编制数据在一定时期内具有相对稳定性。因此,想定数据准备的工作量密集点应该在部队实体数据、武器装备数据和设施目标数据。
1.2 主要特点
联合作战模拟想定数据主要具有以下特点:
1)数据种类海量多样。联合作战综合运用诸军兵种部队及其他参展力量,在广阔的多维空间和数个战役方向展开多方对抗。想定数据中涉及对抗各方从战区联指机构到营(连)一级,陆上、海上、空中、常导、网电、保障支援等作战部队数据,以及地理、电磁、水文、气象、核化等战场环境数据和时间、关系、行动、态势等。
2)数据内容具体全面。为了真实准确地反映现实世界中众多复杂因素对作战活动的影响,需要对部队实体、武器装备、战场环境等方面要素进行数据化表示,支撑仿真模型运行。例如,作战实体数据包括人员、装备编配,装备战技性能、弹药、物资补给、部署位置等,其中装备战技性能又细分为各型装备的机动能力、弹药类型、射程、命中概率、毁伤能力等。
3)数据关系复杂。想定数据内部之间存在层次关系和关联关系。层次关系如按作战编制(编成)、作战计划所形成的作战实体之间的指挥、协同、保障、支援等关系;关联关系如作战实体与配属装备之间、装备与特定型号弹药之间、弹药与目标毁伤之间的各种联系。
2 想定数据准备的难点与需求
想定数据准备是作战模拟准备阶段的一项重要基础性工作,其工作基本流程如图1 所示。日常数据建设阶段,主要是依托数据工程项目、系统日常维护,对数据仓库、基础数据等数据源进行常态化滚动建设和补充完善。想定数据准备阶段,以系统技术保障人员为主、军事想定编写人员为辅,在充分理解军事想定的基础上进行数据提取、数据处理和数据校核,最终形成可支撑仿真运行的想定数据并输入系统。
首先,从文档形式的军事想定到结构化的想定数据,应确保军事想定编写人员与系统保障技术人员之间建立统一认知的信息传递“桥梁”,即:军事人员知悉系统数据需求,能够按照数据定义、数据结构和标准规范提供价值密度高的信息;系统保障技术人员能够理解军事想定中所描述的各类军事信息,有针对性地从数据源中准确获取相关数据。目前,国内外针对军事想定信息交互难题的研究主要集中在两个方向:一个是建立格式化、标准化的军事想定描述模板、概念模型或统一语法、语义的描述语言,如美军的军事想定定义语言MSDL(Military Scenario Definition Language)[11-12],我军基于XML、UML等语言的想定描述方法[13⇓⇓-16];另一个则是设计、研发想定数据辅助生成软件工具,如美军的指挥控制与仿真初始化系统ACSIS(Army C4I and Simulation Initialization System)、想定生成套装工具SGT(Scenario Generation Toolset),加拿大VPI公司的想定工具箱与生成环境STAGE(Scenario Toolkit and Generation Environment)等,我军也有类似研究和工程实践[17⇓-19]。但就我军当前实际情况来看,标准化模板、概念模型或描述语言对于军事人员来说限制较多、技术门槛较高,仍然以自然语言描述为主要方法;基于数据的作战模拟系统设计与开发模式尚未实现,大多数想定数据辅助软件工具与系统紧耦合、不具有通用性,且想定数据不独立于军事想定、不具备共享重用能力。
其次,数据源具有海量性、多样性、分布性、异构性、不一致性等特征,导致数据的提取、处理、校正工作强度大且耗时耗力,这也是想定数据准备阶段动辄需要数周或几个月的根本原因。即使借助辅助软件工具,也难免出现数据错误、遗漏或重复,效率和质量难以保证。
最后,想定数据的结构和存储方式直接影响作战模拟系统运行效率。如果采用扁平化关系数据结构,会导致数据重复冗余、关系繁杂,数据的存储、修改、维护困难,而且在系统仿真运行过程中占用大量计算存储资源、系统运行压力大,极易导致系统宕机崩溃。
针对上述难点问题,本文提出一种基于元模型的想定数据生成方法,通过元模型向军事人员传递数据需求、描述方法、格式、量化标准,并指导其编写军事想定;引入面向对象建模思想和层次化数据结构,按照参战方、作战编制(编成)、作战单元、单元要素的方式由上至下划分元模型层次,将不同类型元模型按层次化关联关系组合构成复合元模型。日常建立元模型实例库,在数据准备阶段可直接使用或根据仿真粒度适当裁剪、修改,即可快速生成想定数据,促进数据共享重用。
3 想定数据元模型设计
3.1 想定数据元模型体系
元模型就是模型的模型。想定数据元模型是描述想定数据各类构成要素的定义、内容、格式、标准等,用于规范数据模型的构建以及定义模型之间的组合结构、关联关系。联合作战模拟想定数据的核心元模型体系如图2 所示,主要包括作战编制元模型、实体元模型和能力元模型3大类。作战背景数据、战场环境数据与系统设计紧密相关,可根据具体情况进行设计并纳入元模型体系。
3.2 作战编制元模型
作战编制元模型以我军、外军当前实际作战编制或未来作战构想编制为基本依据,按照作战部队体系架构、军兵种力量构成进行分层分类抽象描述。例如,陆军部队可先按照集团军、师(旅)、团、营、连(分队)分层,再根据不同兵种单位编制情况分类描述;空军部队可先按照航空兵、空降兵、防空反导、空军基地等兵种分类,再按照层级架构分层描述。通常,同一层级、相同兵种单位编制情况基本一致,如人员数量、装备型号及数量等,可以进行归纳分类和统一抽象描述。作战编制元模型应充分考虑系统模型分辨率。
3.3 实体元模型
实体元模型主要包括作战部队元模型、武器装备元模型和设施目标元模型。
1)作战部队元模型
作战部队元模型是对作战各方、各层级指挥机构、各作战域军兵种部队的抽象描述。相同军兵种部队的元模型具有一致性,可进行分类抽象。
2)武器装备元模型
武器装备元模型是对各方、各军兵种、各类型主战武器装备属性的抽象描述。通常按照装备类型进行分类,如装甲车、火炮、雷达、导弹(防空、弹道、巡航)、固定翼飞机、直升机、无人机、水面舰艇、水下潜艇等。
3)设施目标元模型
设施目标元模型是对作战领域内所涉及的各种战场目标、军(民)用设施,如指挥所,部队装备的导弹发射架、火炮、雷达以及处于飞行状态的弹道(巡航)导弹,部队布设的雷场,影响作战行动的道路、桥梁、管线等基础设施。通常可根据目标设施特性进行分类抽象,例如机场可分为民用机场和军用机场,再根据机场承载能力划分一类、二类、三类进行抽象描述。
3.4 能力元模型
能力元模型是对作战部队各方面作战能力的抽象描述。主要包括以下几类:指挥控制能力元模型描述复杂战场环境中各种作战条件下作战部队在态势感知、分析决策和部队行动控制等方面能力;网络通信能力元模型描述各作战部队运用有线\无线网络、数据链,在敌方电子干扰、破坏下进行情报、命令、报告等信息通信的能力;电子对抗元模型描述作战部队削弱、破坏敌方通信、雷达等电子设备作战效能和保障自身电子设备作战效能发挥的能力;后勤保障能力元模型描述作战部队在物资补给、装备维修、医疗卫勤等方面能力,以及对其他本方单位的保障能力;战场生存能力元模型描述作战部队在遭敌方火力打击、核生化污染、疾病等情况下战场生存的能力;侦察情报能力元模型描述作战部队战场侦察、监视以及情报分析处理的能力;战略机动能力描述作战部队运用公路、铁路、海运、空运等方式向作战地域机动的能力。
3.5 元模型复合关联关系
元模型的复合关联关系如图3 所示。作战部队元模型是最顶层的复合元模型,与作战编制元模型、设施目标元模型、能力元模型之间存在关联:由作战编制元模型提供描述作战部队实体的人员、装备等编制实力数据,由能力元模型提供描述作战部队实体的作战能力数据,由设施目标元模型提供描述作战部队实体所具备的目标特征数据。武器装备元模型是最底层的基本元模型,与作战编制元模型关联,为上层元模型提供武器装备属性数据。设施目标元模型既可以作为作战部队元模型的下级,描述作战部队所具备的指挥所、导弹发射架、传感器等设施目标属性;也可以独立存在,用于描述战场中的各类设施目标实体,如机场、桥梁、仓库等。
4 基于元模型的想定数据生成
4.1 想定数据生成工作流程与内容
基于元模型的想定数据生成工作流程如图4 所示。日常数据建设阶段,引入想定数据元模型建设和想定数据原型生产两项工作。
想定数据元模型建设由军事人员与系统研发人员共同完成,以作战模拟系统模型与数据结构为依据,对想定数据元模型进行设计。想定数据原型生产以数据工程、基础数据建设成果为主要数据源,基于元模型提取和处理数据,输出想定数据原型。
想定数据原型(Scenario Data Prototype)是各类元模型的实例化数据,类似面向对象思想“类—对象”的关系,主要是根据我军和外军当前或未来作战部队、作战编制、武器装备、作战能力等情况,按照分类、分级等方式生成。例如,陆军合成营部队可根据实力等级生成重型、中型、轻型3类陆军合成营部队原型,固定翼飞机可根据装备型号生成XX型歼击机、XX型预警机、XX型运输机等武器装备原型,机场可根据承载能力生成Ⅰ类机场、Ⅱ类机场、Ⅲ类机场等设施目标原型。想定数据原型以结构化数据库方式存储与管理,通过全局唯一标识进行索引关联。例如图5 。
想定数据准备阶段,包括想定数据生成和数据校核两项工作。想定数据生成由军事人员与系统保障技术人员共同参与完成,主要是根据军事想定文件从想定数据原型库中提取相应的作战编制原型、实体原型和能力原型,按照元模型的复合关联关系,通过原型标识索引关联、以模块化组合方式快速生成想定数据。数据校核工作借助领域专家的专业知识、经验,对想定数据的准确性、可用性、完备性进行检验。
4.2 想定数据生成方法
通过日常数据建设,基于元模型和数据资源实例化生成了大量的想定数据原型。想定数据原型以结构化形式存储在想定数据原型数据库中,根据元模型类型分为作战部队原型数据库、作战编制原型数据库、武器装备原型数据库、设施目标原型数据库、能力原型数据库等。各类原型按照上文中描述的元模型复合关联关系,通过全局唯一标识建立索引关联,例如图5 。
进行想定数据准备时,军事人员和系统保障技术人员根据军事想定文件中所描述的作战部队,从作战部队原型数据库中选择相应军(兵)种、级别的作战部队原型,仅需要补充完善部队名称、番号、部署位置、上级指挥机构等基本属性信息便可以快速生成作战部队实体想定数据。作战部队实体的作战编制、武器装备、作战能力、设施目标等数据已通过全局唯一索引与对应的想定数据原型进行关联。以陆军合成营部队实体为例,在作战部队原型数据库中选择中型合成营原型生成部队实体数据,自动关联A型步兵营编制原型、X型装甲车辆原型、Y型轻武器原型、装甲车辆目标原型以及I类能力原型,如图5 所示。作战部队实体通过“上级指挥机构”属性信息进行作战编成(编组)关联,形成层次化树状拓扑结构。
5 结束语
想定数据是制约作战模拟军事效益发挥的关键问题之一。本文面向联合战役层级作战模拟,以提升想定数据生成效率、想定数据可重用性为目的,在分析想定数据构成、特点和想定数据准备工作需求、难点的基础上,提出了一种基于元模型的想定数据生成方法。该方法基于元模型向军事人员传递数据需求、描述方法、格式、量化标准,指导其开展日常想定数据采集,预先建立想定数据原型库,实现想定数据模块化封装,提升想定数据资源的可重用性,最大化想定数据资源建设效果;基于具有复合关联关系的想定数据原型可简易、便捷地生成想定数据,有效提升想定数据准备工作效率。此外,该方法可为作战模拟系统模型和数据结构设计提供参考,提升系统之间的互联互操作性。