面向跨域協同智能體系的多粒度LVC仿真系統設計

摘 要：隨著戰爭形態的全域化全維度轉變和智能化技術的飛速發展，跨域協同智能體系已逐漸成為滿足多樣化任務需求、提高任務效能的重要發展方向。針對跨域協同智能體系無法有效開展實裝試驗的問題，開展了面向跨域協同智能體系LVC仿真系統的系統組成與架構設計、系統集成與信息流程設計以及仿真試驗流程研究;完成了包含實裝節點、半實物節點、數字節點以及智能算法模型的多粒度LVC仿真系統設計;最后，結合具體場景開展了仿真試驗驗證，結果表明，該LVC系統能夠有效滿足跨域協同智能體系的多粒度仿真試驗需求。

關鍵詞：跨域協同;智能體系;多粒度;LVC;仿真試驗

中圖分類號：E91；TP391.9 文獻標志碼：A DOI：10.3969/j.issn.1673-3819.2025.02.018

Design of multi granularity LVC simulation system for

cross domain collaborative intelligent system

GUO Feiran LI Qingkun CAI Jingkun CHAO Lujing

（1. China Academy of Aerospace Science and Innovation， Beijing， 100088， China;

2. China Academy of Launch Vehicle Technology， Beijing， 100076， China）

Abstract：With the global and multidimensional transformation of war forms and the rapid development of intelligent technology， cross domain collaborative intelligent systems have gradually become an important development direction to meet diverse mission requirements and improve mission efficiency. In response to the issue of ineffective implementation testing of cross domain collaborative intelligent systems， a study is conducted on the system composition and architecture design， system integration and information flow design and simulation testing process of the LVC simulation system for cross domain collaborative intelligent systems; The design of a multi granularity LVC simulation system that includes practical nodes， semi physical nodes， digital nodes and intelligent algorithm models is completed; Finally， simulation experiments are conducted based on specific scenarios， and the results show that the LVC system can effectively meet the multi granularity simulation test requirements of cross domain collaborative intelligent systems.

Key words：cross domain collaboration; intelligent system; multi granularity; LVC; simulation test

隨著新質新域裝備和智能化技術的迅猛發展，未來單一的裝備系統已無法滿足陸、海、空、天、網、電全域下多樣化、復雜化、動態化任務需求，需要作用在不同域的裝備系統充分發揮協同作用，實現功能互補，最大程度地發揮體系的效能［1-3］。跨域協同智能體系由于其獨特的優勢，已逐漸成為智能化條件下的重要發展方向［4］。智能賦能的跨域協同體系需要通過一定手段進行多次驗證評估，然而，跨域協同智能體系涵蓋的系統種類眾多，面臨的環境因素復雜，通常情況下難以有效開展實裝試驗，同時純數字仿真方法下的訓練環境與真實應用存在較大差異，導致智能算法在真實應用環境中部署后性能嚴重下降，因此，需要通過虛實結合的仿真方法對跨域協同智能體系開展試驗驗證［5］。

LVC（live，virtual and constructive）仿真方法是當前開展系統仿真試驗的一種先進方法，通過搭建真實、虛擬以及構造相結合的試驗環境，可充分降低試驗成本，提高試驗靈活性［6］。鑒于LVC仿真系統的獨特優勢，許多國家對其開展了研究工作，其中美國最早開展LVC系統研究并將其引入裝備體系仿真試驗［7］。試驗與訓練使能體系結構（test and training enabling architecture，TENA）［8］目前已成為大規模LVC仿真試驗的基礎，此后，美軍各軍種陸續提出針對各自需求的LVC試驗訓練項目，如在空戰訓練領域，美軍提出的安全LVC高級訓練環境（secure live virtual constructive advanced training environment，SLATE）項目能夠有效模擬實際戰場環境中無法模擬的極端環境［9-10］;在空對空任務演示方面，美海軍提出的安全實時空對空任務（secure live air to air mission，SLAAM）演示驗證項目可有效演示混合空戰訓練能力［11］;在試驗測試領域，美軍提出的聯合仿真環境（joint simulation environment，JSE）可有效解決物理實驗環境中存在的空域限制問題等［12］。由此可見，LVC仿真試驗方法以其獨特的優勢受到越來越廣泛的關注。

針對LVC系統在不同應用對象下的仿真試驗驗證，近些年許多學者開展了大量研究工作。劉劍超［13］等基于LVC開展了艦載機作戰指揮訓練系統設計，為海軍部隊開展模擬演習演練提供了有力支撐;張遠［14］等以艦載對空多武器協同為試驗對象，開展了相應的LVC仿真試驗方法研究，為具體實施艦載對空多武器協同系統試驗鑒定提供了寶貴借鑒;武文峰［15］等針對空空導彈智能博弈場景，開展了基于LVC的導彈智能博弈仿真技術研究，實現了導彈制導控制水平和空戰博弈作戰效能的有效量化;吳亮［16］等將LVC技術應用

于艦艇作戰效能評估，為對空自防御評估提供了重要的技術支撐;姚益平［17］等以智能裝備為研究對象，重點關注其仿真實驗技術，提出了多系統聯合的LVC一體化實驗支撐環境等。然而，以上學者針對LVC仿真系統及其應用的研究關注的大多是某一類型裝備系統或單一類型裝備系統間協同的仿真試驗，難以有效滿足跨域協同智能體系的多粒度仿真需求。

因此，針對跨域協同智能體系的多粒度LVC仿真系統存在的系統架構設計、多粒度異構資源集成及智能體系試驗流程管控等問題，設計包含實裝節點、半實物節點、數字節點以及智能算法模型的多粒度LVC仿真系統，構建基于數字訓練環境／半實物訓練環境／實裝訓練環境／智能算法訓練環境的多維仿真環境，實現時間同步動態交互控制和跨粒度多通道動態交互，最后結合具體場景開展仿真試驗驗證。

1 系統組成與架構設計

1.1 系統組成

面向跨域協同智能體系的多粒度LVC仿真系統組成如圖1所示。

各模塊主要實現的功能如下：

（1）想定腳本設計模塊采用GIS操作、界面操作與想定腳本編輯等方式進行仿真想定設計，生成試驗的想定腳本，以滿足試驗推演。

（2）分布式實時仿真推演引擎模塊通過建立模塊化、多域、多分辨率建模仿真與分析的仿真框架，滿足跨域協同體系聯合仿真。

（3）分布式實時仿真運行控制模塊進行分布式仿真節點管理以及仿真運行控制，提供人在環路的仿真運行控制界面，通過界面交互實現人在環路控制。

（4）態勢展示模塊采用開源OSG數字地球引擎進行二／三維態勢展示，可提供各裝備模型狀態詳情顯示面板，顯示速度、位置、姿態及受損度等信息。

（5）仿真回放重演分析模塊通過加載二進制的仿真過程數據包，可實現仿真過程回放重演、交戰事件與結果統計分析。

（6）仿真資源管理模塊用于對仿真運行狀態中的模型實例仿真資源進行動態管理，可查看仿真運行時的模型類型列表及各模型實例的運行狀態。

（7）試驗數據管理分析模塊基于仿真結果提供可視化仿真試驗數據分析功能，從仿真試驗結果數據中提取仿真分析數據，進行仿真結果分析。

（8）效能評估分析模塊定義跨域協同智能體系評估指標，從大樣本仿真試驗結果中提取分析數據，可實現面向跨域協同智能體系的能力指標評估與綜合效能評估。

（9）分布式實時仿真中間件基于高性能消息隊列ZeroMQ（ZMQ）進行定制化開發，通過對底層接口進行封裝，支撐構建分布式異構實時仿真系統。

（10）異構模型集成框架封裝ZMQ消息中間件接口，并定義數據轉換接口以便進行數據收發操作，可實現實裝節點、半實物節點、數字節點以及智能算法模型在分布式實時仿真推演引擎下的仿真運行調度。

1.2 物理架構設計

為了有效解決針對跨域協同智能體系的多粒度異構資源集成問題，LVC仿真系統采用基于分布式交互仿真（distributed interactive simulations，DIS）的仿真運行架構，同時針對多粒度異構資源集成帶來的通信量過大的問題，LVC仿真系統采用航位推算（dead reckoning， DR）算法，對位置／方向進行估計，限制仿真必須發出的實體狀態更新的速率。圖2為DR算法推算過程，仿真節點會定期對其實體的內部模型與實體的DR模型進行比較，如果這些因素之間的差異超出了預定的閾值，則仿真節點會使用來自內部模型的信息更新DR模型。同時，仿真節點還會將更新的信息發送給網絡上的其他節點，以便可以更新實體的DR模型。通過使用DR推算，仿真節點可以不必定時發送其實體的實時狀態，大幅降低了網絡通信量。

仿真系統中的軟件類服務如存儲服務器、仿真運行管理節點、試驗數據管理節點、分布式仿真引擎等通過以太網口接入;智能算法模型及數字節點通過以太網口接入;半實物及實裝節點通過以太網口或RS422等串口接入，提供實時仿真的基礎網絡環境。圖3為LVC系統分布式仿真運行物理架構，分布式實時仿真運行管理節點控制整個仿真體系運行;分布式仿真引擎模塊用于加載仿真想定，開展內部模型運算調度，實現內外部模型之間的信息交互;試驗數據管理節點用于實時采集仿真試驗數據進行試驗結果分析與效能評估;存儲服務器用于存儲仿真試驗數據及相關結果分析報告;目標模擬節點及作用在不同域的裝備模擬節點與目標實裝模型及裝備實裝模型通過專用鏈路連接，將目標與裝備實裝特性引入LVC仿真系統，智能算法模型通過內部網絡連入LVC仿真系統。

1.3 邏輯架構設計

LVC系統仿真模型體系采用中心式架構，各仿真節點之間不進行數據傳遞與信息交互，只與分布式仿真引擎進行數據傳遞，各仿真節點模型信息交互通過分布式仿真引擎進行信息傳遞。

面向跨域協同智能體系的多粒度LVC仿真系統分布式仿真邏輯架構如圖4所示。LVC仿真系統各子系統運行于獨立的節點上，主體包括仿真想定腳本設計模塊、分布式實時仿真推演引擎、仿真回放重演分析模塊以及態勢展示模塊。仿真想定腳本設計模塊生成仿真想定腳本，分布式仿真推演引擎集成各種數字仿真模型，加載仿真想定腳本，完成仿真初始化，在分布式仿真運行控制組件的統一調度下，開展分布式實時仿真。智能算法模型、數字節點、半實物節點及實裝節點通過相應適配器連接分布式仿真中間件接入整個仿真系統中，進行分布式聯合仿真。仿真過程產生的態勢展示數據推送給態勢展示模塊進行態勢實時展示，仿真推演結果數據由仿真回放重演分析工具加載并進行仿真結果回放重演分析。

2 系統集成與信息流程設計

2.1 系統集成

面向跨域協同智能體系的LVC仿真系統包含數字節點、半實物節點、實裝節點以及智能算法模型，具有模型異構程度高的特點，需要在傳統LVC仿真系統的基礎上引入智能算法模型開展聯合仿真。因此，設計基于消息中間件的模型集成方式，采用“框架+插件”的軟件設計架構，將數字節點、半實物節點、實裝節點以及智能算法模型集成到LVC仿真系統，通過仿真引擎的數據接口進行數據交換，可實現面向智能體系的LVC仿真。該集成方式具有高內聚、低耦合的特點，模型可設計成獨立的模塊并行開發，從而有效提高模型開發效率，縮短開發周期。通過插件管理，利用框架加載運行不同類型的模型，在不修改

框架的情況下，可滿足不同類型的模型引入需求。

圖5以集成智能算法模型為例，對智能算法模型采用外部模型管理器進行調度管理，通過消息中間件實現外部模型的統一運行調度，在先進仿真建模框架內部建立采用智能算法的裝備模型代理平臺，通過消息中間件獲取外部解算數據更新代理平臺的狀態。

2.2 外部信息流程設計

面向跨域協同智能體系的多粒度LVC仿真系統外部信息流程設計如圖6所示。LVC仿真系統既可通過用戶操作從外部輸入仿真試驗方案數據開展仿真試驗，也可加載第三方想定文件數據，對想定數據完善后開展仿真試驗，同時需要從仿真資源庫加載仿真資源數據。在完成仿真試驗后輸出仿真試驗數據，開展仿真試驗分析與效能評估，輸出實時態勢數據進行態勢展示。

2.3 內部信息流程設計

面向跨域協同智能體系的多粒度LVC仿真系統內部信息流程設計如圖7所示。想定腳本設計模塊生成想定腳本;分布式仿真推演引擎模塊對仿真想定腳本進行仿真初始化，同時記錄仿真過程數據包;仿真回放重演分析模塊加載仿真數據包進行離線仿真回放重演與交戰過程分析;分布式實時仿真引擎模塊將實時態勢數據推送給態勢展示模塊進行在線態勢展示;分布式實時仿真引擎通過分布式仿真中間件與異構模型集成框架所集成的外部模型進行聯合仿真，雙向進行仿真數據交互;分布式實時仿真運行控制模塊發送仿真控制指令控制整個仿真體系實時運行，接收到模型仿真同步信息進行仿真節點狀態展示;仿真資源管理模塊接收模型注冊消息進行仿真資源管理，并發送模型管理消息進行模型注冊或反注冊;試驗數據管理分析模塊實時采集仿真試驗數據，進行試驗數據管理與分析，并支持開展效能評估分析。

3 LVC仿真系統試驗流程

跨域協同智能體系的試驗流程具備跨域資源調度及智能算法賦能的新特性，在試驗方案設計上存在流程環節高度耦合的問題，因此，分別從建模業務流程、仿真業務流程以及仿真運行流程三方面闡述面向跨域協同智能體系的LVC仿真系統試驗流程，實現試驗流程的設計解耦。

3.1 建模業務流程

（1）定義數字節點、半實物節點、實裝節點以及智能算法模型之間交互的數據與通信協議;

（2）按照定義好的通信協議進行分布式仿真中間件開發與模型適配器開發;

（3）完成分布式仿真模型的集成;

（4）將分布式仿真節點在局域網進行部署;

（5）配置分布式仿真中間件的網絡地址與端口。

3.2 仿真業務流程

（1）完成數字節點、半實物節點、實裝節點以及智能算法模型裝配定義與參數設置;

（2）完成仿真推演想定腳本設計;

（3）各分布式仿真節點啟動、網絡互聯與初始化;

（4）仿真總控運行;

（5）采集仿真數據，進行效能評估;

（6）生成仿真驗證與評估分析報告。

3.3 仿真運行流程

（1）仿真主控節點（分布式仿真引擎）啟動，加載仿真想定，完成場景初始化;

（2）啟動消息中間件，綁定消息訂閱端口與發布端口;

（3）各仿真節點啟動，加載模型配置文件;

（4）仿真節點連接分布式仿真引擎節點端口，完成仿真節點注冊;

（5）主控節點發布初始化消息;

（6）仿真節點模型完成初始化，返回初始化完成消息;

（7）仿真運行，仿真主控節點發布仿真推進消息，等待各節點完成當前時間幀仿真解算;

（8）仿真節點完成解算，并返回完成當前幀仿真解算消息;

（9）仿真主控節點等待所有仿真節點當前幀仿真完成，發布下一幀仿真推進消息;

（10）循環（3）～（9）步，直到到達仿真結束時間或用戶終止仿真;

（11）各仿真節點斷開網絡。

4 仿真試驗

4.1 試驗場景

為檢驗面向跨域協同智能體系的LVC仿真試驗系統的架構設計、異構資源集成及試驗流程管控，驗證智能算法賦能效果，設計了星機跨域協同毀傷藍方地面目標的試驗場景。試驗場景如下：

（1）紅方利用預警衛星對藍方某區域進行持續監視;

（2）衛星發現藍方出動地面高價值目標，將概略目指信息發送至地面指控中心;

（3）地面指控中心指派無人機編隊向目標區域飛行;

（4）到達任務區域后，A型無人機抵近開展高空監視，結合天基預警衛星信息利用機載智能載荷進行數據融合，獲得精確目指信息，通過機間數據鏈發送至B型無人機主機;

（5）B型無人機主機接收精確目指信息，進行機載智能決策，在端側進行任務規劃，給出行動方案并發送至其他從機;

（6）B型無人機機群根據任務規劃結果，發射激光制導炸彈，最終消滅藍方地面高價值目標。

4.2 試驗環境

試驗環境組成及類別劃分如表1所示。

由表1可知，紅方預警衛星采用數字節點形式，通過分布式仿真中間件接入LVC仿真系統;紅方A型無人機和B型無人機主機采用半實物節點形式，通過分布式仿真中間件接入LVC仿真系統;紅方B型無人機從機采用數字節點和實裝節點形式，通過分布式仿真中間件接入LVC仿真系統;紅方激光制導炸彈采用數字節點和半實物節點形式，通過分布式仿真中間件接入LVC仿真系統;智能算法模型通過分布式仿真中間件接入LVC仿真系統;藍方高價值地面目標模型和環境模型是LVC仿真系統預先集成的數字模型，可直接參與體系試驗的數據交互。LVC仿真系統試驗環境原理示意圖如圖8所示。

4.3 試驗方案

完成智能算法中間件接入及跨域多粒度異構資源集成后，試驗步驟如下：

（1）根據任務區域想定及藍方高價值目標建模，確定紅方預警衛星星座、軌道及探測體制、探測參數，確定藍方高價值目標的運動軌跡。仿真開始后，紅方預警衛星及藍方目標按設定軌跡進場運動。

（2）紅方預警衛星進行周期性光學探測，運動至任務區域后發現任務區域出現疑似目標，但由于分辨率有限及藍方目標的持續高速移動，無法給出精確目指信息，將該情報回傳至地面指控中心。

（3）地面指控中心接到命令后，立刻向目標區域附近機場發送任務命令，給出任務區域及任務類型。起飛機場接收任務命令后，出動一架A型無人機（搭載光學及紅外吊艙）、三架B型無人機（每架機配備兩枚激光制導炸彈）組成編隊，按“A型無人機抵近高空監視，B型無人機任務區域外安全地帶盤旋待命，等待進一步目指信息”的原則進行航跡規劃。

（4）無人機編隊按航跡飛行至任務區域。首先由A型無人機進行抵近高空監視，利用光學及紅外吊艙，識別藍方目標的坐標。結合星上持續給出的概略目指信息，利用機載智能載荷進行數據融合，得出精確目指信息，通過機間數據鏈發送至B型無人機主機。

（5）B型無人機主機接收精確目指信息后，綜合考慮續航、角度、時間、威脅區等約束，利用機載智能載荷進行編隊的任務規劃，將任務方案下發至其他從機。

（6）B型無人機編隊執行任務，三架機從不同角度使用激光制導炸彈對藍方高價值目標進行毀傷，隨后撤離任務區域。

（7）任務結束后，B型無人機主機抵近任務區域進行毀傷效果評估，判斷任務成功后，回傳至地面指控中心。隨后制定三架B型無人機的返航航跡。A型無人機等候地面指控中心的返航指令，適時返航。

4.4 試驗結果及結論

圖9為星機跨域協同智能體系毀傷藍方地面目標的試驗模型構成。圖10為LVC仿真系統試驗場景示意圖。

根據4.3節所述試驗方案開展基于LVC仿真系統的星機跨域協同毀傷藍方地面目標仿真試驗，可得無人機群中各無人機發射激光制導炸彈毀傷藍方地面目標的結果數據如圖11所示。

從圖11可以看出，在經歷大約110 s的時間后，三架B型無人機的其中一架成功發射激光制導炸彈命中藍方地面目標，即星機跨域協同智能體系通過智能賦能成功毀傷藍方地面目標，驗證了面向跨域協同智能體系的多粒度LVC仿真系統設計的合理性和可行性，可滿足多種異構資源集成下智能體系的仿真試驗需求。

5 結束語

本文以跨域協同智能體系的仿真試驗為研究對象，設計了多粒度LVC仿真系統并結合具體場景開展了試驗驗證，所得結論如下：

（1）針對跨域協同智能體系元素復雜、智能賦能的特性，提出了跨域協同智能體系的LVC仿真試驗研究存在的問題和需要解決的技術難點，主要包括系統架構設計、多粒度異構資源集成以及試驗流程管控等;

（2）針對跨域協同智能體系的LVC仿真試驗研究存在的問題和需要解決的技術難點，設計了包含實裝節點、半實物節點、數字節點以及智能算法模型的多粒度LVC仿真系統，給出了LVC仿真系統的架構設計、系統集成、接口設計以及試驗流程;

（3）針對具體場景開展了面向跨域協同智能體系的LVC仿真系統試驗驗證，結果表明該LVC系統能夠有效滿足跨域協同智能體系的多粒度仿真試驗需求。

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（責任編輯：張培培）