戰時無人配送數據集成系統設計

尹林暄

（陸軍軍事交通學院 研究生隊，天津 300161）

0 引言

近年來，在國家和軍隊的政策引領下，我軍軍事后勤領域，尤其是軍事配送領域，智能化、無人化發展迅速。無人運輸裝備以其靈活性、便捷性、戰場適應性，彌補了車、船、運輸機等有人運輸裝備的不足，使得無人配送發展成為一種全新的軍事配送模式。本文對無人配送定義如下：為滿足戰時特殊情形下軍用物資的配送需求，根據任務實際，擇優選擇無人機、無人車、無人船等運輸方式，將軍用物資直達配送至需求單位的軍事物流活動。

現階段，軍隊正積極開展各項無人配送試點行動。例如，陸軍利用旋翼無人機進行高海拔地區部隊的物資補給，聯勤保障部隊在“精武聯勤-2020”的演訓活動中設置無人機配送熱食的專業科目等。與此同時，在軍民融合政策的指引下，無人配送領域的軍地合作也在不斷深化。目前，我軍在無人配送力量建設、運用模式與任務規劃等方面已經形成了一定的研究成果，但是在無人配送數據集成與應用方面研究不多，軍事配送管理系統的“配”數據與無人配送系統的“運”數據難以融合。究其根源，存在以下幾點問題：①軍地數據交換標準等基礎性工作投入少，缺乏數據交換的基礎支撐；②無人配送信息網絡建設不足，數據流不暢；③軍地系統之間受制于保密性要求，數據難以實現共享；④缺乏標準化的業務數據匯聚平臺，數據集成難以實現。

上述問題嚴重制約了戰時利用無人配送數據優化配送活動的效率，急需構建數據集成系統，對戰時無人配送數據資源進行有效管理。隨著大數據、云計算等技術的廣泛應用，云存儲的理念不斷深入軍事配送領域。針對無人配送數據“多源、異構”的特點，采用云存儲的框架體系，融合數據倉庫技術，設計戰時無人配送數據集成系統，對提高數據管理效果，實現數據驅動戰時配送決策有著重要意義。

1 戰時無人配送數據集成分析

1.1 無人配送業務流程分析

戰時無人配送，采用“無人運輸系統+軍事配送管理系統”的模式，開展戰時軍用物資的區域直達配送業務。根據上級下達的配送任務計劃，依托軍事配送管理系統，對戰場補給點預儲預置的物資進行分揀、組配與包裝，配載至無人運輸裝備上。在配送運輸環節，依托無人運輸系統，執行配送運輸任務。具體的業務流程，如圖1所示。

無人配送業務主體包括配送業務部門、任務調度中心、物資保障隊、物資分揀中心、無人運輸系統以及需求單位。在無人運輸系統的運用上，任務調度中心合理擬制計劃方案，確定保障批次，選擇最優的無人運輸裝備，生成物資的組配與配載方案。待物資裝配完成后，無人運輸系統按指令執行配送運輸任務，依托系統自身功能，自主進行配送路徑規劃與運輸狀態管控，并向調度中心反饋無人運輸裝備的狀態數據。

1.2 無人配送數據體系分析

無人配送數據體系，是指在無人配送活動中形成的各類無人運輸系統數據、軍事配送管理系統數據，按照一定的數據分類與組合規則聚合與集成，形成的統一的、標準化的數據體系結構。依據無人配送的業務流程，理清不同系統的數據結構，運用數據聚類與歸納的方法，構建無人配送數據體系，如圖2所示。

圖2 無人配送數據體系

其中，無人運輸系統的主要數據節點包括無人裝備、地面站、中繼站、后勤維修站等。無人運輸裝備包括無人機、無人車與無人船等，其對應的系統數據體系結構各不相同。在綜合考慮各運輸方式與運輸裝備的特點基礎上，將無人運輸系統數據分為指控數據、載運數據與狀態數據。按照不同的數據類別，將軍事配送管理系統數據分為任務數據集、資源數據集與業務數據集[1-2]。在數據體系確定的基礎上，實現軍地系統之間的數據交互，是無人配送活動執行與管控的必要條件，也是數據集成系統設計的邏輯起點。

1.3 集成需求分析

針對無人配送數據體系結構特點，圍繞數據采集、數據管理、數據分析與應用三個方面，對數據集成系統的設計需求具體分析，明確系統設計工作的落腳點，并采取針對性的舉措。

圖1 無人配送業務流程

（1）數據采集。戰時無人配送活動地域，電磁環境復雜、數據網絡不暢、易受敵火力打擊，無人配送數據采集既要確保業務數據準確，也要注重數據的時效性，避免貽誤戰機，使配送效率大打折扣。數據采集工作，要遵循數據采集流程，符合數據標準格式要求，可采用物聯網、智能感知設備、5G 等技術手段實時精確感知并快速傳輸數據，確保配送任務、物資形態、載具狀態等數據的準確性與時效性。

（2）數據管理。數據管理是數據集成的核心環節，數據的管理模式直接影響著數據的質量與完整性。在數據的管理上，對采集的業務數據要進行數據預處理，以消除結構異構與語義歧義，刪除不正確、不完整的數據；針對不同的系統來源、不同結構屬性的數據，應當靈活運用集中式或分布式的存儲模式，提高數據的存取效率；對于各類數據資源，要建立統一的數據目錄，進行數據編碼，賦予數據唯一標識。

（3）數據分析與應用。對于集成的無人配送數據資源，要生成面向用戶的主題視圖，支持配送任務規劃、配送管理、配送態勢生成等具體功能實現。依托集成的數據資源，部署數據倉庫服務，綜合采用ETL、OLAP以及數據挖掘等技術，拓展數據的應用服務。

2 系統架構設計

為滿足戰時無人配送數據集成需求，在云計算的理念基礎上，采用云存儲的框架體系，部署數據倉庫服務，規劃層次結構與運行機制，設計戰時無人配送數據集成系統的總體架構。

2.1 云存儲集成框架

云存儲的本質是一種打破了傳統存儲介質的物理與現實阻隔，將數據集中存放于云端，并實現有效管控的網絡數據服務[3]。

應用于無人配送數據集成，云存儲能夠打破軍地系統之間的網絡阻隔，通過上傳云端的方式實現數據的集中存儲，并且確保交互安全性；解決數據標準不統一的實際問題，通過科學設計云端數據庫表，保證數據的標準化存儲與管理；提供數據集成的集約化方案，通過云存儲平臺的搭建，可以減少存儲設施的建設投入，也利于數據業務規模的拓展。

基于無人運輸系統與配送管理系統之間的數據集成要求，提出分層設計的云存儲集成框架，框架層次包括為用戶層、數據接入層、存儲管理層和數據儲存層，如圖3所示。

圖3 基于云存儲的無人配送數據集成系統框架

（1）用戶層，是指云存儲服務的使用者，即各業務數據源的管理員，包括配送業務部門、物資保障隊、運輸部門以及無人運輸系統等節點的數據管理員。用戶通過API 接口、應用程序或者Web 服務器，進入云存儲數據接入層。

（2）數據接入層，作為云平臺的前端窗口，主要功能是處理外部的訪問申請，包括接入信息網絡、完成用戶注冊以及用戶的訪問權限設置。該層為認證信息完備、符合申請要求的用戶提供數據接入碼，允許訪問其對應的存儲空間。

（3）儲存管理層，為云存儲平臺的數據管理模塊，整體模塊分為平臺關鍵技術、存儲空間分配和數據保護三個子模塊。平臺關鍵技術子模塊，是云存儲功能實現的技術基礎，主要包括集群技術、分布式存儲、網格計算等；存儲空間分配子模塊，由存儲策略控制、空間分配算法和數據壓縮技術組成，建立起存儲空間分配的規則標準；數據保護子模塊，考慮軍地系統交互的保密性要求，采用容器隔離、數據備份和數據完整性保護等技術，避免軍事信息失泄密的風險。

（4）數據存儲層，采用存儲虛擬化技術，集約化部署存儲硬件、組件，最大程度地提高數據存儲容量，減少建設成本。在工作狀態下，數據存儲層接收存儲管理層指令，開放指定數據節點，執行用戶的增加、刪除、修改等指令，并自主監控存儲節點狀態。

2.2 數據倉庫服務

數據倉庫系統，以數據倉庫為核心，將各種業務應用系統集成在一起，為統一的歷史數據分析提供堅實的平臺，其本質上是一種具備數據資源處理與分析功能，提供戰略決策支持服務的數據庫環境[4]。數據倉庫系統由源數據層、數據存儲與管理層、OLAP服務器層以及前端分析工具層組成，具有面向主題、數據集成、穩定性、高效性等特征，適應戰時無人配送海量數據的處理與分析需求。

在無人配送數據資源集成的基礎上，部署數據倉庫服務，能夠根據配送決策者的需求，生成不同主題的數據視圖、不同維度的數據報表，實現數據驅動無人配送決策。具體的數據倉庫服務模式，如圖4所示。相關數據處理與分析技術包括ETL、OLAP 以及數據挖掘。

圖4 無人配送數據倉庫服務模式

（1）ETL，即數據抽取（extract）、數據轉換（transform）與數據加載（load），是數據倉庫進行數據處理的標準化流程。在利用云存儲技術實現無人配送數據集成的基礎上，ETL 技術根據任務數據要求，形成最優化的數據抽取策略；對抽取數據進行計算、合并、拆分，將異構數據轉換為統一的結構形式；最終，將處理完畢的數據加載至數據倉庫服務器，進行數據的分析與應用。

（2）OLAP（Online Analytical Processing，聯機分析處理），是數據倉庫進行數據分析的核心工具。將數據倉庫服務器中的無人配送數據，按照屬性、維度建立多維數據分析模型，以無人配送任務數據為例，可建立時間、地點、物資的三維數據分析模型。在多維數據模型上，進行數據選擇、切片、切塊、旋轉、上鉆、下探等一系列分析查詢操作，獲取不同維度的數據視圖與報表，支持配送決策。

（3）數據挖掘，作為一種數據的歸納與推理工具，能夠發現數據的深層次信息，與OLAP 在功能上實現互補。現階段，許多數據系統都配備了成熟的數據挖掘服務，例如，SQL Server 提供了分類、回歸、分割、關聯以及順序分析算法，針對特定任務可靈活運用。結合戰時無人配送數據，運用數據挖掘技術進行部隊需求預測、物資的預儲預置以及無人運輸裝備的任務性狀分析，對發掘無人配送數據的應用價值，提高戰時無人配送的保障效率意義重大。

2.3 系統運行機制

為協調無人配送數據集成系統要素之間的關系，推動系統的高效運行，從數據匯聚、數據處理以及數據交互三個方面，建立系統運行機制。

（1）以云存儲為核心的配送數據匯聚機制。建立區分源數據格式的數據采集機制，針對源數據不同的存儲形式，設置統一的系統數據接口和數據預處理流程；建立區分數據重要性的數據存儲機制，依據決策機構對數據的重要性評價，對戰場時效性、保密性要求高的數據獨立建庫，優先錄入；建立全程可視的數據管理機制，密切監控云儲存空間的使用情況，對不端操作及時預警，并對數據進行數據備份與保護。

（2）以數據倉庫為依托的配送數據處理機制。建立海量配送數據的預處理機制，對待進入數據倉庫服務器的云存儲數據，進行數據清洗、數據變換與數據歸約，滿足數據分析的格式要求；建立面向主題的數據分析機制，面向配送決策的數據需求，生成用戶主題數據報表；建立“驗證-反饋”的處理評價機制，根據無人配送活動的應用實際，調整數據分析的算法、數據結果的顆粒度，優化系統應用效果。

（3）軍民融合的配送數據交互機制。依據我軍軍事物流信息化建設規劃，對接國家交通物流公共信息服務平臺（logink平臺），構建“logink平臺+軍網”的無人配送數據交互網絡體系，通過logink平臺的數據接口，實現無人運輸系統與軍事配送管理系統的數據交互，并確保安全性。

3 系統功能設計

戰時無人配送數據集成系統，應用于戰場環境下的區域直達配送保障任務，應當整合軍地系統無人配送數據資源，積極融入聯合作戰指揮系統，為戰時依托無人運輸裝備開展物資配送活動，構建任務管控平臺，提供最優決策方案。系統基本功能有以下5個方面：

（1）配送資源集中管理。在理清戰時無人配送運輸裝備、物資、設施設備等數據資源體系的基礎上，打破軍地系統、不同業務部門、不同業務環節之間的信息壁壘，通過構建無人配送有線網絡、無線網絡與專用網絡，規范化采集、整合配送資源數據，并上傳至數據集成系統，實現無人配送資源的集中管理、動態可知、全程可視。

（2）配送數據標準處理。針對戰時無人配送數據存在的結構異構、數據殘缺、語義不清的問題，采用數據預處理、數據清洗等手段，形成標準化的數據處理流程，去除無效的數據信息，聚類信息資源，最終自動生成可供查閱的全局數據目錄。

（3）配送任務統籌規劃。戰時無人配送保障任務，具有物資需求多批次、小批量，需求單位分布廣，保障時效性要求高的特點。針對配送任務情況與配送保障要求，抽取任務規劃相關的數據資源，采用VRP 路徑優化、載具選型、物資配載等模型，運用智能種群算法求得最優解，生成保障速度最快、運輸里程最短、配送效率最優的保障方案。

（4）配送狀態全程可視。依托物聯網、智能穿戴設備、5G通信技術等先進技術手段，采集無人配送的全流程、全環節、全要素的數據，并采用數據可視化的技術手段，全方面、多維度地展現配送狀態，使無人配送業務部門能夠實時掌握物資狀態、載具狀態與任務進度，做到配送任務的全流程可視可控。

（5）配送態勢感知融合。無人配送，作為戰時配送保障的新模式，要積極融入聯合作戰指揮體系。依托地理信息系統、智能感知設備、無線通信網絡，采集無人配送實時數據，并以圖標、連線、文字等形式在電子地圖上直觀標注并動態更新。系統通過作戰指揮網，對接聯合作戰指揮平臺，實現無人配送態勢融入作戰態勢，形成統一管控、統一協調、統一指揮的戰時無人配送運用模式。

4 結語

無人配送數據管控，對于我軍未來開展戰時無人配送活動具有重要支撐作用。隨著我軍后勤領域信息化建設水平的不斷提升，積極運用大數據、云計算等現代信息技術手段，對于推動無人配送數據智能化管理具有很強的現實意義。本文立足于無人配送的運行模式，理清無人配送的數據體系，提出數據集成的實際需求，以云存儲集成框架為核心，部署數據倉庫服務，設計了戰時無人配送數據集成系統。下一步，將在本文設計方案的基礎上，依托成熟的大數據平臺，運用計算機編程技術，開發無人配送數據集成原型系統，為提高戰時無人配送數據管理水平提供技術支撐。