中国指挥与控制学会会刊 
指挥信息系统作为现代军队的神经中枢,提供军事信息化指挥和管理手段,提高指挥效率,是现代战争的“兵力倍增器”,它的能力在很大程度上会影响甚至决定战争的胜负。指挥信息系统贯穿筹划、作战、后勤等各个领域,涉及指挥、控制、通信和情报等诸多专业,结构复杂、功能多样、性能苛刻,因此指挥信息系统的研制开发及其试验验证技术成为当前研究的热点和难点。
文献[1]认为指挥信息系统验证(以下简称“验证”)的定义是:“对于已完成阶段开发或全部开发的实际指挥信息系统,由最终使用方组织,在实际或接近实际的应用条件下,尤其是在边界、紧急、特殊条件下,全面检验其各项战术技术指标是否满足预期要求所进行的试验的统称。”通过“验证”应当得到以下结果:检验各项指标是否满足预期要求;哪些指标(不)满足;指标(不)满足的程度;找到指标的极值和相应的条件等。
国外对指挥信息系统验证技术的研究已开展多年,如法军使用的集模拟、测试和评估于一体的指挥信息系统测试和验证平台(STVF),已有近50年装备数据和模型以及技术的积累;美军现有的装备试验评估重点项目联合任务环境试验能力(JMETC),也是2005年启动的为推动装备联合试验基础设施建设的重点项目[2],它采用试验与训练使能体系结构(TENA)提供促进系统间互操作性所需要的体系结构和软件能力[3⇓⇓-6]。
本文认为,搭建验证支撑软件平台,采用实际系统与仿真手段,构造真实实战条件的作战环境,是一种可信、可控、经济、高效的指挥信息系统验证方式。
验证支撑软件平台(以下简称“验证平台”、“平台”)面向指挥信息系统验证的共性需求,构建可重组、可扩展的验证基础支撑服务和通用工具软件,集成实物、半实物和仿真系统等验证资源,支持在复杂条件下开展系统功能、性能等内容的验证,指挥信息系统快速形成能力。类似平台的研制在国内尚属首次,具有一定的开拓性,文献[1]解决了验证内容、方法、模式及流程等方面的问题,本文着重从技术角度对验证平台关键技术进行梳理、分析并给出解决方案。
1 验证支撑关键技术
验证平台围绕“验证场景实战化、验证资源服务化、验证过程流程化”开展设计。场景实战化指平台应满足贴近实战的验证需要,支持利用实物、半实物、仿真系统等各类验证资源,构建体现指挥信息系统作战编成、指挥关系、装备互联、兵力部署等要素的验证场景,形成虚实结合的复杂验证环境。资源服务化指平台应采用面向服务的设计,实现验证资源服务化,满足指挥信息系统对验证资源可组合、可重用、可扩展的需要。过程流程化是平台应能规范指挥信息系统验证过程,适应指挥控制过程流程化的特点,具备流程化执行验证任务的能力,支持基于不同的验证任务制定流程,支持过程的流程化并满足流程重组与重用的需求。
由以上分析可知验证支撑软件平台的核心技术是:
1)支持利用不同形态、不同种类和不同粒度的验证要素作为被试系统和配试资源,虚实一体化的验证场景构建技术;
2)采用了参数化、组合、继承等方法,贴近实战的作战背景,满足模型的通用性、重用性和可扩展要求,基于体系化、可复用的指控要素模型构建技术;
3)制定资源对象描述规范、接入适配规范,面向服务的异构资源快速集成技术,支持多种类型系统研制、试验、使用等不同阶段的功能、性能、接口、体系兼容性验证;
4)为公共基础支撑环境提供基于全局概念模型的多源异构数据共享技术,实现分布式异构验证共享数据在网络环境内的可见、可访问与可理解;
5)针对数据特征和应用需求,提供多维度综合、数据抽取和特征分析、数据语义解析等基础支撑,多维度多专业验证数据管理及分析技术。
2 场景构建技术
2.1 验证想定规范
验证想定规范包括作战想定与资源关联两部分,作战想定从作战人员视角编辑作战编成与作战计划,将作战视图映射为对象视图中的对象初始状态、对象间关系、行为规则及行动计划,再依据验证需要为每个作战实体关联相应的验证资源,将对象的这些属性传递给相应的实物(实装)、模拟器、仿真系统。此外,在图形数据管理方面,强化了态势的分层管理,基于图层进行数据管理;想定文件采用XML格式,按照敌我属性进行组织,按想定实体描述机制对验证想定进行描述;在想定推演方面,采用动静数据分离和静态标号库优化方式提升效率。
2.2 验证过程控制
过程管控组织验证活动的开展并对验证过程进行全方位多角度的统一监控。为了解决新装备的接入以及现役装备或模拟器的升级改造的问题,适应不断扩展的异构实体,过程管控制定了控制规范,规范描述了常用的控制命令参数描述方式,基于控制规范定义了可导控的命令及内部参数,并基于制定的导控命令进行解析和执行。在资源接入验证平台进行初始化时,首先上报本资源的受控能力,过程管控存储其受控能力,在验证开始之后,依据受控能力进行动态控制。异构实体态势展现方面,剥离展示效果与具体业务,将项目所需的具体业务进行实现,而异构实体的展示效果用插件实现,通过扩展展示效果插件来完善不断变化的新装备。
3 指控要素模型构建技术
3.1 模型的体系化构建
1)模型体系框架
为了规范模型的管理和开发,本文将指控要素模型体系框架分为作战实体模型、信息系统模型、环境模型和交战裁决模型4大类,如图1 所示。
其中C4ISR模型模拟单个作战实体的指控功能,平台通过对指挥控制业务的抽象,将指控模型分为群指控模型、任务指控模型、平台指控模型。群指控模型用于模拟指挥所中指挥控制的公共部分,如组织兵力指挥层次、设置兵力的共有属性。任务指控模型用于模拟对特定类型作战任务的指挥,如空战、水面战等,可用于描述方向指挥员的指挥能力、指挥所具备的指挥能力。平台指控模型用于模拟平台级实体的行为能力。由群指控模型、任务指控模型和平台指控模型构成的战场指控层次结构示例如图2 所示。
指控模型的结构规则如下:
•每个群指控可以指挥一个或多个下级群指控;
•每个群指控可以包含一个或多个下级任务指控;
•每个群指控可以指挥一个或多个平台指控;
•任务指控不能包含任务指控或平台指控;
•任务平台指控只能指挥其所属的群指控指挥的各兵力平台来实施其方案和战术规则;
•兵力平台必须隶属于某个群指控指挥;
•群指控必须部署在某个兵力平台上。
实体模型可以从环境模型获取地形数据、气象数据,也可以根据火力打击的毁伤评估对环境模型产生的影响。实体间的关联关系还包括交战关系、通信关系、情报关系、指挥关系等。
3.2 模型的重用
平台采用“组件化、模板化”的思想来构建作战实体,分离模型与数据,将组成作战仿真实体的各要素抽象为独立的组件,并可将组件按照一定的规则组合为各类仿真实体模型;基于上文提出的模型框架,可开发各类实体模型。实体模型与具体的实体数据、规则信息结合,构成型号模型;型号模型加上想定数据生成虚拟战场的平台对象实例。实体模型框架设计考虑各个类模型的公共部分的设计,其中最重要的工作是通过框架的约束,保证组件模型集成的合理性、规范性。
平台组件模板对系统中最小可分辨单位进行建模。如图3 所示。
其中,平台组件模型是平台实体建模中的核心组件,是组件模型组合为实体模型时的基础。平台组件模型可控制设备组件模型、机动组件模型,调度行为组件模型的运行;同时平台组件模型可接收设备组件模型、机动组件模型发送的状态信息、情报数据等。其交互关系如图4 所示。
设备组件模型间不直接进行数据和操作交互,而由平台组件模型完成。设备组件模型与机动组件模型间也不直接发生交互,设备组件模型所需的机动状态信息由平台组件模型提供。行为组件模型的执行状态由平台组件模型控制,同时根据模型的行为逻辑控制设备组件模型和机动组件模型。
3.3 指控要素模型仿真引擎
平台采用基于时间和离散事件混合推进的方式设计仿真引擎,利用多线程并发和事件同步机制,通过仿真实体的周期性和非周期性事件调度,达到推进仿真时间的目的,总体结构如图5 所示。
仿真引擎中可以存在多个事件管理器,每个事件管理器对应一个独立的线程并维护着一个独立的事件队列。每个事件队列中可存在多个仿真实体,每个仿真实体包含多个组件模型,每个组件模型都可以向所属事件队列提交事件,事件管理器对提交的事件进行排序,安排到事件队列的合适位置。仿真引擎运行时,事件管理器不断的循环获取事件队列的第一个事件,向时间管理器发去执行请求,时间管理器扮演着仲裁者的角色,负责协调多个事件队列的时间同步,评估事件执行请求。
4 异构验证资源集成技术
4.1 资源对象代码框架
4.2 实时数据可靠传输
低延时是对验证资源集成中间件的基本要求。在中间件设计和实现过程中,相关通信API完全基于ACE所封装的原生操作系统API,设计时在中间件本身、发送端处理、接收端处理等各环节方面都进行了优化,整个通信框架的实现以最小的代价和层次来减少不必要的繁杂处理细节以缩减与原生Socket的性能差异,同时又不失整个中间件带来的易用性和伸缩性。针对数据量大的情况,剥离信息通信与上层应用的无关细节,尽可能地降低中间件数据通信实体自身所需的资源(包括内存和网络IO句柄等),同时采用消息压缩/解压缩、动态QoS、多线程处理机制等多种手段,保证数据完整即时可靠传输。
4.3 验证资源实时接入
平台资源集成中间件支持静态调用和动态加载的方式实现验证资源的接入。静态调用通过应用节点静态加载验证资源对象集成开发工具生成的代码框架,动态加载通过基于定义的验证资源对象建模生成的XML文件接入验证资源对象,支持验证资源对象的动态发布/订阅和远程调用,提高了应用开发的效率和联调的便利性。
5 多源异构数据共享技术
5.1 全局概念模型构建
全局概念模型实质上是联合共享数据的描述元数据,是基于统一的指挥信息系统数据规范,以便于理解、展示、管理为目的而生成的验证数据模型的一致逻辑表述。全局概念模型主要包含作战数据、验证数据和验证资源三个部分的内容。通过模型加载,建立全局目录,将验证数据模型加载到相应的目录分类下,从而构建起全局概念模型,进而建立各专业数据源到全局概念模型之间的数据源内容映射,将源数据抽取转换为满足目标模型定义的数据,并且映射规则能够被记录到元数据库中,最终实现验证数据环境的构建。
5.2 数据抽取转换技术
数据抽取转换有赖于源数据和目标数据的映射关系。两个异构资源模型之间所定义的数据映射规则决定了抽取转换的准确性、完备性和效率。根据数据映射关系的特点,确定以下规则:
1)零对一映射:目标数据没有与之相关的源表数据,它的内容在执行过程中将不会被填充。
2)一对一映射:目标数据来源于单个源数据。多数情况下须对源数据进行数学函数变换、字符串处理、日期处理、规格化转换等。
3)多对一映射:将多个源数据映射到单个目标数据。这时将多个源数据组合处理,如字符串组合、表达式组合、选择组合。
4)一对多映射:单个源数据项映射到多个目标数据项,如将源表中单个数字在目标表中分解为几个数的和。
5.3 验证数据同步技术
平台采用统一、标准的元模型结构,依据全局概念模型,实现验证数据元数据注册与管理、按照检索条件完成验证数据元数据检索及验证数据元数据同步导入导出等功能。
数据同步包含数据订阅管理能力和数据同步能力。基于策略的订阅分发机制,实现验证数据批量数据抽取与增量数据的同步;数据变化捕获服务和数据变化同步服务实现验证数据结构化数据与非结构化数据的同步,解决多节点间验证数据的即时同步问题;采用基于数据库日志的技术来支持对变化数据的即时捕获。而数据同步能力提供数据捕获、数据传输、数据入库。
6 数据管理与分析技术
6.1 基于基线的验证数据管理
基线是指在特定验证场景、验证想定、外部条件下早期验证产生的过程数据与结果数据,用于替代基线系统对新的被试系统实施基线比对验证,目的为指挥信息系统验证提供比较基准,数据来源为所有历史验证任务数据。
验证数据的组织和描述是对验证任务描述的基础,并支撑对被试系统特性的分析。由于验证任务的阶段、层次和粒度不同,其数据的描述具有复杂性。数据管理与分析定义验证数据基线框架和基线对比方法,支撑试验数据的整体性描述,支持对来自于一次验证的基线系统或被试系统的部分或全部数据形成基线,并形成对系统验证的数据资产,为未来的验证任务提供了不断丰富的数据基础。
6.2 动态可变作战数据管理
作战数据管理组织管理各专业基础数据表并提供快捷的查询与展现方法。通过分析已有作战数据库的表结构,提炼作战数据库的关键特性。最终利用数据库的特点,通过表名查询在数据库中的全局变量表,将各个表的字段自动检索出来,根据不同的表字段自动生成JSP页面,JSP页面根据全局表中获取的表格元信息,自动完成表格的查询、列表显示等功能。
6.3 非结构化数据全文检索
针对验证过程数据中大量非结构化数据的使用需求,平台在Lucene框架基础上进行二次开发,通过扫描文档建立索引,指明该词在文档中出现的次数和位置,建立起基于文本的全文检索快捷查询方式。当用户查询时可以根据建立的索引查找,类似于通过字典的检索字表查字的过程。全文检索系统具有建立索引,处理查询返回结果集,增加索引,优化索引结构等功能,支持按任意给定关键字,在系统所有数据中将相关的数据按照相关性大小的顺序以列表的形式展现,可以很好的满足用户对非结构化数据的使用要求。
7 结束语
验证支撑软件平台针对不同规模、不同专业和不同形态指挥信息系统验证的共性需求,提供了一个公共的基础支撑环境和工具集。基础支撑环境提供数据、通信运行环境,为用户提供平台访问和管理接口,提供标准化的验证资源接入和集成手段,将实物、半实物、仿真类资源集成虚实结合的验证环境;工具集为开展验证活动提供资源开发、过程管控和实时非实时分析的规范化、通用化手段。