作戰(zhàn)方案智能推演技術研究＊

張路青

（武漢市74223信箱 武漢 430074）

1 引言

為了明確作戰(zhàn)任務，分析作戰(zhàn)方案，檢驗作戰(zhàn)計劃，預估作戰(zhàn)效果，在作戰(zhàn)行動實施之前，有必要進行作戰(zhàn)方案模擬推演，以提供科學可靠的輔助決策建議。但是現(xiàn)行的預先制作的作戰(zhàn)方案規(guī)劃無法將人的因素、動態(tài)環(huán)境因素、任務目標與系統(tǒng)能力之間的協(xié)調(diào)因素完全容納，因此在作戰(zhàn)任務計劃出來后，如何確保作戰(zhàn)任務計劃的有效完成，如何保證相關指揮人員和保障部門對任務計劃的關鍵部分進行操練和協(xié)同執(zhí)行，這都是預先作戰(zhàn)計劃無法保證的，這時就需要針對作戰(zhàn)任務計劃進行在線模擬推演。

上世紀80年代以來，美軍就在其武器裝備系統(tǒng)中嵌入推演模擬模塊，并用于輔助決策以及在線仿真訓練，并取得了較好的效果。其陸軍的推演模擬系統(tǒng)在美軍中被廣泛應用，該系統(tǒng)包含一些大型的、復雜的計算機模型，這些模型可模擬營、旅、師、軍和軍以上的作戰(zhàn)行動，主要用于各級指揮所的訓練和演習。美軍涉及到推演模擬訓練具體的型號系統(tǒng)主要有旅營戰(zhàn)斗模擬系統(tǒng)（Brigade and Battalion System，BBS）、軍團戰(zhàn)役模擬系統(tǒng)（Corps Battle System，CBS）、“兩面神（JANUS）”模擬系統(tǒng)等。

近年，我國對作戰(zhàn)模擬和智能化在線推演評估與輔助決策方面的研究投入也很大，并取得了一定的進展，同時建成了一批作戰(zhàn)模擬訓練系統(tǒng)。例如，國防大學研制的“SDS2000戰(zhàn)略決策綜合集成研討與模擬環(huán)境系統(tǒng)”和南京陸軍指揮學院等院校聯(lián)合研制的“分布交互式作戰(zhàn)指揮訓練模擬系統(tǒng)”。但在海軍指控系統(tǒng)領域的發(fā)展還比較落后，目前的作戰(zhàn)方案編制過程復雜，實時性與智能化程度不高，方案擬制與當前態(tài)勢脫節(jié)，方案優(yōu)選只能由指揮人員自己主觀定性判斷，而且沒有形成多臺位甚至多平臺的方案同步推演、優(yōu)化與合作決策體系。因此研究一個開放、靈活的作戰(zhàn)方案在線推演體系，可以支持對作戰(zhàn)方案優(yōu)選和優(yōu)化的支持，提高方案的可信度。

圖1 作戰(zhàn)方案智能推演體系架構(gòu)

2 智能推演技術總體架構(gòu)

作戰(zhàn)模擬推演是指在作戰(zhàn)行動實施前或?qū)嵤┻^程中，按作戰(zhàn)計劃意圖、方案、順序和進程，對后續(xù)各個作戰(zhàn)階段中作戰(zhàn)部署和作戰(zhàn)行動所造成的狀態(tài)進行演練分析的過程。

方案智能推演是基于作戰(zhàn)模擬和智能兵力的方式對作戰(zhàn)方案進行推演預測，利用戰(zhàn)術規(guī)則知識、基于知識的推理和面向任務的決策支持（Decision Support，DS）等技術為指揮人員提供作戰(zhàn)分析、方案優(yōu)選時的智能化輔助決策。

方案智能推演技術的研究目的是能夠解析態(tài)勢整編計算機軟件下發(fā)的推演方案，并能進行有一定的仿真精度并且可控的模擬推演。圖1是作戰(zhàn)方案智能推演體系架構(gòu)圖。

作戰(zhàn)方案智能推演主要包括基本模塊、方案解析模塊和AI兵力計算模塊。其中AI兵力計算模塊包括實體模型和實體運算模塊；方案解析模塊包括實體解析模塊和命令解析模塊。當接收到作戰(zhàn)方案后，方案解析模塊將方案解析為兵力實體和命令分解，兵力實體將由AI兵力計算模塊進行驅(qū)動推演，在推演過程中基本模塊將控制推演的進程，并將命令以類似“事務處理”的方式進行命令回壓，以“分解”產(chǎn)生的“動作”來驅(qū)動推演過程。本架構(gòu)的可擴展性和可控性較強，推演過程完全按照推演方案的內(nèi)容來執(zhí)行，在推演過程可以很簡單地通過回壓新的“命令”來改變推演行為。

3 智能推演關鍵技術研究

3.1 實體模型和實體工廠

實體模型是軟件內(nèi)部使用的運算對象模型，對應現(xiàn)實中的各種作戰(zhàn)平臺，如：“戰(zhàn)斗機”、“驅(qū)逐艦”、“核潛艇”等。實體模型的屬性配置是以XML格式進行部署。其實體模型的具體設計如圖2所示。

圖2 實體模型

我們將實體模型分為傳感器模型、武器模型、平臺模型和裝備模型。各模型又派生出其他模型，如武器模型可以派生攻擊武器模型和防御武器模型，裝備模型可以派生出飛機模型、艦船模型等。

實體工廠負責對某一個實體進行“裝配”。當解析到一個實體的時候，實體工廠將根據(jù)解析進行模型選擇，獲取到系統(tǒng)需要的實體。如我們在作戰(zhàn)方案中解析到一艘艦船，我們將選擇“平臺模型”賦予它運動特性，然后選擇相應的武器模型和傳感器模型，最終我們獲得了這艘艦船的實體。

3.2 實體運算

實體運算主要涉及到運動平臺的運動學模型、導彈彈道模型、傳感器探測模型以及毀傷模型等。本文主要介紹平臺運動學模型和傳感器探測模型，這兩個模型主要驅(qū)動平臺的運動解算和和傳感器探測解算。

1）實體運動解算

本文采用MMG運動數(shù)學模型來建立實體運動解算。MMG（艦艇操縱運動數(shù)學模型）算法建立和描述艦艇的運動動力學模型。這種模型能很好的響應各種因素對運動的影響，尤其是外部環(huán)境對運動的影響。

MMG算法建立在雙坐標系體系下。如圖3所示。

圖3 MMG算法坐標系

如圖所示，一個坐標系是固定于地球的固定坐標系Oo－xoyozo，如圖中正東和正南坐標系；是與船體一起運動的O－XYZ，坐標原點與艦艇重心重合，如圖中船體所處的坐標系。

假定船體運行在無限深廣水域，船體為剛體，自由液面為靜水面，并且忽略艦艇搖蕩的影響，其基本運動方程為

其中，m是艦船的質(zhì)量、mx，my是x和y方向的附加質(zhì)量、Iz是z軸上的轉(zhuǎn)動慣量、Jzz是z軸上的附加轉(zhuǎn)動慣量。u和v表示喘振和搖擺速度，而r表示偏航角速度。X和Y是在參照系中作用在艦船上的外力向量F的分量，而N是z軸的動量。

2）傳感器探測解算

傳感器探測解算主要是指傳感器發(fā)現(xiàn)目標的概率解算。傳感器探測概率或稱雷達截獲成功概率定義為雷達從發(fā)現(xiàn)目標或接收目標指示至轉(zhuǎn)入穩(wěn)定跟蹤的過程具有概率或統(tǒng)計特性，在規(guī)定的指示精度條件下轉(zhuǎn)入跟蹤成功的概率。通常，雷達的照準概率服從正態(tài)分布，即滿足以下表達式：

式中：Pt為目標落入搜索區(qū)域的概率；Pdi為第i次與目標接觸時的發(fā)現(xiàn)概率（1≤i≤n）。

幾點說明：

1）目標落入搜索區(qū)域的概率

目標落入搜索區(qū)域的概率Pt在許多情況下為1，但有些情況下小于1。例如，按上級指示搜捕目標，由于存在各種觀測誤差與隨機擾動，所指示的目標位置不能準確無誤，這時按所指示的目標位置確定的搜索區(qū)域不一定能覆蓋住目標，對其落入概率要進行分析計算，可由戰(zhàn)前積累的先驗知識估出。

2）接觸條件下的發(fā)現(xiàn)概率

接觸條件下的發(fā)現(xiàn)概率即目標落入視場被探測到的概率取決于雷達系統(tǒng)的類型以及戰(zhàn)術技術性能。

3.3 基于XML的方案解析

XML是一種帶標簽的解析型語言和文件格式，以易編輯和易讀性著稱，而且也屏蔽了平臺差異。我們采用XML解析技術，將運動模型、武器模型、雷達模型等屬性參數(shù)，以XML的格式嵌入到系統(tǒng)中，通過對XML文件中各種參數(shù)的修改來調(diào)整各種模型，使得模型的可擴展性得到極大的提升。

方案解析是用來對“輸入”的作戰(zhàn)方案進行分析，對“兵力”相關信息調(diào)用“實體模型和實體工廠”生成“實體”，并臨時保存在態(tài)勢實體結(jié)構(gòu)中。對于方案中非“兵力”信息的內(nèi)容就會以“命令”的方式進行解析，“命令”如下：

1）指揮控制類：攻擊、防御、改變防御模式、改變雷達狀態(tài)、改變干擾狀態(tài)、報告命令、口頭指令等；

2）運動干預類：改變速度、改變高度、改變水平方、改變垂直方向、移動命令、水平航向修正、垂直航向修正等；

3）演練過程干預類：演練狀態(tài)、時序、階段改變命令、合理性調(diào)整等。

4 結(jié)語

針對現(xiàn)有指控系統(tǒng)中輔助決策存在的自動化和智能程度較低、作戰(zhàn)計劃生成與方案優(yōu)選能力較弱、缺乏在線推演與評估功能等問題，本文開展了作戰(zhàn)模擬推演技術研究，通過對AI兵力生成技術和在線作戰(zhàn)推演等技術的研究，建立了一個可擴展和可控的作戰(zhàn)方案智能推演系統(tǒng)，為作訓參謀提供一個快速的演示作戰(zhàn)計劃的平臺，通過對作戰(zhàn)計劃快速、靈活的推演，以直觀的方式對推演進程進行干預，輔助作訓參謀查找和發(fā)現(xiàn)計劃中的缺陷，進而對計劃進行修改和完善。本系統(tǒng)可輔助參謀人員檢驗和完善作戰(zhàn)計劃，從而代替?zhèn)鹘y(tǒng)的沙盤推演和圖上推演，為方案制定的合理性以及跨平臺方案協(xié)同會商等提供了基礎技術支撐。

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