破障裝備作戰效能檢驗中數據采集問題初探

羅彬月，宋敬華

(1.陸軍裝甲兵學院，北京 100072；2. 71352部隊，河北 張家口 075100)

當今大數據時代，信息被視為“未來的黃金”。日常生活中，人們所產生的信息被商家視作隱形的財富，已逐漸凸顯出巨大的市場價值和潛能，數據作為信息的最新鮮、最系統、最客觀、最權威的體現，在方便人們生活的同時也給商家帶來了經濟上的利益。對于裝備試驗領域，從某種意義上來講，數據就是“神經元”，數據關聯起來形成“神經”，數據融合處理及評價構成了“大腦”，從感知、傳導到思維形成了完整體系。通過數據常態積累、關聯融合和綜合應用，將極大推動作戰效能評估的實施[1]。

1 數據采集難點分析

1.1 試驗環境構設難

實裝試驗獲取的數據是開展作戰效能評估的依據，也是摸清裝備性能底數、效能底數，進行裝備實戰化運用的支撐。獲取的數據全面完整與否決定了作戰效能評估的準確性[2]。破障在這方面試驗數據獲取難度比較大，有如下幾方面原因：一是破障裝備實裝試驗的高風險，逼真的戰場環境是開展破障裝備試驗的基礎，在試驗中將動用真實的障礙物、炸藥裝備以及雷場等來構設相關環境，必須達到一定規模才能具有試驗意義，在試驗中稍有不慎就會對試驗人員的生命造成損害；二是單次試驗無法覆蓋熱帶、亞熱帶、溫帶和高原山地等典型氣候，如果要全面獲取相關數據，還要反復多次進行試驗，才能使數據獲取較為全面，這無疑會增加試驗的成本[3]。

1.2 有效數據采集難

一是在裝備試驗獲取信息時，由于裝備試驗產生的數據量很大，其中能用于作戰效能評估的信息需要從海量信息中進行篩選，取其精華，去其糟粕，才能使收集的信息有意義[4]；二是在查詢和調查時，應將評分或專家意見建議合理進行搜集并進行轉化后才能成為所需要的評估信息，否則搜集的信息無法被利用，轉化的過程需要大量的工作。有些信息通過實測和咨詢無法獲得，收集此類數據較為困難。

1.3 數據采集手段單一

目前，對數據收集的共用基礎技術和基礎設施建設所給予的重視和關注程度遠不及裝備本身，對破障裝備數據收集大多數還是通過人眼觀察、手工記錄、事后處理數據的方式，存在參試人員多、效率低、測試精度差、實時性差、數據完整性差、試驗結果客觀性差等問題[5]。大部分試驗信息還處于原始的、分散與孤立的狀態和紙面的、靜態的形式，沒有形成可供交流的、動態的電子形式的數據庫或信息系統，各數據來源之間共享程度低，信息互通性差，不利于原始數據的保存、查找和使用。

2 數據采集總體思路

作戰效能評估離不開數據的支持，應從數據采集需求出發，結合指標體系以及構建的數學模型，將數據分為定性數據和定量數據。對于定量數據，可采取仿真模擬和實裝試驗相結合的方式來獲取；對于定性數據，可通過參考歷史資料以及專家咨詢相結合的方式來獲取，整體技術路線如圖1所示。

2.1 數據采集需求

破障裝備所需的數據，是由破障裝備作戰效能模型影響因子所確定的。模型所需要的數據是由1個還是多個考核課目獲得、考核課目中的數據是1個末級指標還是多個末級指標需要的，這是后期數據采集的主要依據[6]。

2.2 數據采集內容

作戰效能檢驗評估的數據來源主要是外場實施的作戰試驗產生數據，其主要需要采集的數據包括如下幾種。

1)考核基本數據：包括考核科目及內容、考核時間和地點、考核環境條件、參試人員情況。

2)考核過程數據：在役考核過程中，填寫工作日志，真實記錄考核過程中裝備各種基本數據。

3)裝備基礎數據：包括種類、數量、編配、狀態等。

4)檢驗考核條件數據：主要包括氣候環境、操作人員素質、場地設施參數、測試儀器精度等數據。

2.3 數據匯總與處理

由于原始數據來源多元，且類型、量綱不一，為保證評估的正確性和有效性，在綜合評估前應進行數據的匯總與處理，對數據進行統計分析以及對異常數據的判斷與刪除等，確保數據的可信性[7]。

2.4 數據輸出

數據處理完成后，將其應用于構建的作戰效能模型中，完成破障裝備作戰效能評估。

3 數據采集手段研究

通過上述分析可知，破障裝備作戰效能數據獲取較難，本文通過對破障裝備在役考核階段研究，認為破障裝備的有效數據主要從作戰試驗、仿真模擬和調研咨詢等3種方式獲得[8]。

3.1 作戰試驗

作戰試驗是數據獲取最直接的來源，在役裝備好不好用，對所在體系產生作戰效能，要由作戰中的裝備作用發揮程度來決定，數據則是發揮程度的最重要的體現[9]。通過作戰試驗獲取試驗數據，首先是依據作戰想定將作戰環境進行設置，包括人裝環境和自然環境兩大類，確保作戰試驗能順利進行；其次要科學設置考核科目，應將考核科目設置成方便數據采集的形式，再結合數據性質運用方式科學設置內容；最后要設計數據收集的手段，應通過多種形式將數據進行搜集整理，以便進行作戰效能的評估。

3.2 仿真模擬

在破障裝備作戰效能評估中，雖然使用真實的武器裝備進行試驗結果更真實、更可信，但是出于安全、經費等多方面考慮，完全使用實裝進行試驗是不現實的，為此可構建相應的仿真平臺實現數據的獲取。仿真平臺主要包括模型開發系統、數據支持系統、作戰仿真系統以及管理控制系統等，基本流程是：作戰仿真系統在管理控制系統的統一調度下進行仿真，從數據支持系統中調用基礎數據和模型資源，并采集保存虛擬仿真過程與結果數據。

3.3 調研咨詢

在評估展開過程中，有些數據是定性數據且難以量化，有些數據獲取較為困難，這就需要利用專家經驗或是主觀判斷來解決。由于調研咨詢的范圍較廣，相對實裝試驗和仿真模擬相對容易展開，也是作戰效能評估數據來源的一個不可或缺的補充。

4 數據的匯總與處理

多渠道采集數據后，應對數據進行仔細的檢查，看是否完整，有無異常數據。如采集的數據合理有效，下一步將對數據進行處理。指標數據的處理又稱為指標的規范化，主要是對指標進行篩選、無量綱化和歸一化處理[10]。作戰效能的各級指標的屬性不盡相同，在計算時首先應將指標進行區分。區分指標類型后，由于各指標之間有不同的單位，還應通過數學手段消除各指標單位的影響，將取值不一的數據進行歸一化處理供相關人員展開評估。具體流程如圖2所示。

4.1 指標分類

破障裝備作戰效能檢驗的末級需考核評估指標可分為如下4種類型：1)上限型指標，即該指標的取值不超過某一閥值(即上限)；2)下限型指標，即該指標的取值不低于某一閥值(即下限)；3)中心點型指標，即該指標的取值在某一中心點附近；4)布爾型指標，即該指標沒有量綱(或無法度量)。

4.2 指標量化

根據數據采集實際，本文數據主要是前2種情況：一種是值越大表示越強(如樣品采集正確率等)；一種是值越小表示能力越強(化驗分析時間等)。數據無量綱化后，根據需求可對相關數據進行歸一化處理[11]，方法如下。

對于值越大表示能力越強的歸一方法如式1所示：

(1)

對于值越小表示越強的歸一方法如式2所示：

(2)

5 結語

本文主要對破障裝備作戰效能數據采集問題進行初步研究，首先對數據采集的難點進行分析，其次設計數據搜集的技術路線，再次對相關的數據采集手段進行論述，最后對數據采集后的處理進行研究。主要目的是通過相關研究，為破障裝備作戰效能數據采集工作提供新思路，進而實現對破障裝備作戰效能的評估檢驗。