作战仿真实验（精选7篇）
作战仿真实验 篇1
摘要：随着战争的复杂性程度越来越高, 运用作战仿真的方法来研究战争越来越受到军事人员的青睐, 本文对EINSTein仿真平台的结构、功能等方面进行了分析, 运用EINSTein仿真平台进行了陆军非对称作战仿真实验, 通过设置不同的实验参数, 可以得到截然不同的仿真实验结果, 并且对仿真实验模型的可信性进行了分析, 得出运用EINSTein对陆军作战进行作战仿真研究具有十分重要的意义。
关键词：作战仿真实验,EINSTein,陆军作战
随着军队的信息化程度不断提高, 未来战争的复杂性程度越来越高, 将会呈现出非线性、不确定性、涌现性等复杂系统的特点。运用作战仿真实验来研究和学习战争, 不仅节省了大量的人力、物力, 而且可以不受外界环境条件的影响, 在短时间内进行大量的实验, 为下步研究战争积累大量的实验数据, 为实战打下比较坚实的基础。
EINSTein作为一种“概念演示实验系统”, 重点研究不同底层 (即单个的战斗作战人员和分队作战单元) 交互规则所诱发的高层涌现行为[1]。它是由美国海军分析中心 (CNA, Center for Naval Analysis) 于1999年开发的, 是建立在其早期模型ISAAC (Irreducible Semi-Autonomous Adaptive Combat, 不可约半自主自适应作战) 上的基于多Agent的作战仿真软件, 于2005年获得美国军方认可[2]。它将非线性动力学、随机动力学、复杂性理论、人工生命、进化论和遗传算法、元胞自动机、基于多Agent的建模和神经网络等一系列“新科学”引入到对战争的研究当中, 并致力于运用复杂适应系统理论, 探索和理解战争的基本过程[3]。
1 EINSTein仿真平台分析
1.1 Agent模型
图1所示为基于Agent模型基本元素的抽象视图, 该视图中的四个基本元素是Agent、环境、传感器和动作。Agent处于某种环境下, 并装备了传感器能够感知外界环境信息, Agent本身也是组成外部环境的必备要素。在处理这些来自传感器的信息后, Agent会采取相应的动作, 以改变环境, 与此同时也改变Agent对其周边环境的感知。该模型的一次运行由通过这个简单反馈回路循环改变信息组成[2]。
1.2 Agent的层次结构
在EINSTein中, Agent的层次结构示意图如图2所示[3]。
图中最底层是个体战斗Agent, 该层由假定战场中可被Agent感知并能对其作出反应的所有信息组成。Agent之间在该层次上进行动态交互。
紧接着的两层是指挥层, 由根据下层行为作出适当决策的信息组成。局部指挥员使用这些来自中层的信息来调整自己辖区内的个体Agent的行为。
全局指挥员利用全局信息向局部指挥员下达命令, 定义在一个局部指挥员的命令下其下属Agent如何与在另一个局部指挥员命令下的下属Agent之间交互。
顶层的最高指挥员代表软件的交互用户。用户负责定义给定的作战场景, 确定概念战场的规模和特点, 设定初始兵力部署, 指定作战条件等。
1.3 战场分析
在EINSTein仿真平台中, 对抗双方分为红方和蓝方, 红、蓝双方进行战斗的虚拟战场是一个格子网, 如图3所示, 参战Agent可以在方格间自由移动并携带信息, 每一个方格上最多只能放一个Agent, 代表一个战斗单元。每一个Agent有3种状态———生、死、伤, 它们都拥有一组范围属性和一个个性属性, 前者指Agent感知和吸收局部信息的范围, 后者决定了它回应环境的一般方式。此外, Agent还具有移动、战斗、通信、指挥与控制等行为[3]。
1.4 Agent的信息感知和交互范围表示
EINSTein对作战实体Agent的信息感知和交互范围表示分为以下几种, 如图4所示[2]。
(1) 运动范围 (rM) 。
(2) 关注范围 (rA) 。
(3) 作战范围 (rT) 。
(4) 火力范围 (rF) 。
(5) 感知范围 (rS) 。
(6) 通信范围 (rC) 。
从图中可以看到RM≤RT≤RA≤RF≤RS≤RC, 用户可以自由选择任意的相对大小顺序, 但是RF必须小于RS。
1.5 武器分析
在EINSTein中, 所有的武器是用6个参数描述的弹道武器, 这6个参数分别为:
威力 (power) 是武器本身所具有的破坏力 (p) , 代表该武器在其杀伤范围内的破坏潜力。
射程 (range) 是武器作用的最大范围。
开火率 (firing rate) 是指一个武器能够同时向其开火的最大目标数目。
杀伤半径 (spread) 定义了武器杀伤区域的大小。其杀伤区域呈指数分布。对于一个内在破坏力p≥0, 杀伤半径S≥0的武器, 有效破坏力p (d) 是到该武器着陆点的距离的函数, 可近似用高斯分布表示为:
偏差 (deviation) 是对武器精确性的粗略度量。偏差 (D) 定义一个Agent的瞄准目标与一次射击实际击中的目标之间的平均距离。
可靠性 (reliability) 等于该武器一旦被触发而能够产生一次射击的概率。
1.6 Agent的个性表示
EINSTein还具有可动态调整Agent个性的功能。Agent的个性, 反映的是Agent对战场环境的自适应性。在EINSTein中, 每个Agent, 不论是单兵、局部指挥员还是全局指挥员, 其局部决策过程的核心都取决于Agent的个性。Agent个性是一个内部数值系统, Agent将根据这些个性和所处环境的相关特征决定其移动策略。Agent的个性是由6个分量组成的个性权值向量:
在这里-1≤ωi≤+1, ∑iωi=1。ω軑的分量指定了个体Agent如何对感知范围中的局部信息做出反应[3,4]。个性权值向量与Agent的健康状态有关, 一般来讲不等于ωinjured。ω軑的分量可以为负值, 此时表示Agent有撤离一个给定实体而不是靠近该给定实体的倾向[3,4]。
默认的Agent个性规则结构定义如下:
ω1———靠近己方存活Agent的权重。
ω2———靠近敌方存活Agent的权重。
ω3———靠近己方受伤Agent的权重。
ω4———靠近敌方受伤Agent的权重。
ω5———靠近己方军旗的权重。
ω6———靠近敌方军旗的权重。
1.7 Agent动作选择、决策逻辑及元规则的表示
用户在运用EINSTein进行作战仿真实验时, 可以通过其提供的元规则, 以寻求高层的涌现性过程 (如突破、翼侧运动、钳制) 和低级原始活动 (如机动、通信、对敌开火) 间的基本关系。EINSTein常用的作战元规则如表1所列。
2 非对称作战仿真实验
自海湾战争以后, 非对称作战的概念逐渐为军事人员所认同。非对称作战, 是指交战双方在不对等条件下, 尤其是指交战双方使用不同类型作战力量 (包括不同类型的军事组织和装备体系) 或不同类型战法 (包括不同类型的作战理论和作战方式) 进行的作战。一般认为, 遂行非对称作战, 在作战全过程或某一阶段, 为谋求有利于己方的作战态势, 充分运用一方作战力量和选择优势的谋略、时空、手段及方法的作战基本要素, 并通过对上述要素的优化组合, 使之相对于对方的相应要素形成明显的非对称性的作战。不难看出, 非对称作战的实质, 是形成对己方有利的作战力量、手段和战法等方面的优势, 并利用这些优势达成超常的作战效果[3]。
下面以红方、蓝方陆战部队非对称作战样式为背景, 运用EINSTein进行仿真实验。虚拟战场的大小为120×120, 红方、蓝方初始投入兵力各自为300个实体Agent, 双方初始队形和部署如图5所示, 红方、蓝方分别位于战场西南方向和东北方向, 战斗发起后分别向对方地域冲击。每个时间步长代表实际作战中的1min。
我们通过设置红、蓝双方所使用的武器装备以及双方兵力的感知能力、通信能力等参数来更加客观的体现出非对称作战的作战效果。
实验方案一:蓝方感知能力、通信能力高于红方, 其余参数设置基本一致。双方初始配备均为300件拉栓式步枪 (Bolt-action Rifles) 。如图6、图7、图8分别为感知范围、武器参数、Agent个性权值的输入界面。
在本次仿真实验中, 作战时间T=25min时, 红、蓝双方向自己的作战目标发起进攻, 并且双方的先头部队已经开战, 红方实体Agent存活275个、伤5个, 蓝方实体Agent存活268个、伤4个;作战时间T=50min时, 由于蓝方的感知能力以及在通信开启的情况下, 蓝方根据获得的红方信息, 形成包围之势, 把红方实体Agent包围起来。此时, 红方实体Agent存活140个、伤20个, 蓝方实体Agent存活255个、伤36个;作战时间T=75min时, 蓝方已经将红方全部歼灭, 战斗已经结束。蓝方实体Agent存活188个、伤57个。作战时间T=100min时蓝方继续向红方阵地前进, 并最终占领了红方阵地。作战过程态势图如图9所示。运用EINSTein仿真平台自带的可视化统计分析功能模块, 可得此次仿真试验双方实时战损情况, 如图10所示为10次实验所得的实验数据曲线。
实验一结论:红蓝双方的武器装备以及战斗力等方面基本相同, 然而蓝方的感知范围高于红方, 以至于在红蓝双方交战之前, 蓝方提前于红方发现对方, 并及时的通知后续部队, 在双方交战之前, 蓝方根据红方情况而做出相应的部署。交战过程中, 采用诱敌深入的战法, 将红方包围, 从而全歼红方, 以较小的代价, 取得了战斗胜利。
实验方案二:改变红方武器装备配置:180件拉栓式步枪、20件半自动步枪 (Semi-automatic Rifles) 、20件机关炮 (Machine Guns) 、30件手榴弹 (Grenades) 、50件迫击炮 (Mortars) ;而蓝方依然配置300件拉栓式步枪。其余初始条件不变。作战时间t=20min、t=40min、t=60min、t=80min时, 战场态势图如图11所示。
在改变红方武器装备结构后, 通过此次仿真实验即可发现:在T=20min时, 红蓝双方向着作战目标运动, 在T=40min时, 红蓝双方已经开始交战, 红方实体Agent存活260个、伤7个, 蓝方实体Agent存活110个、伤18个, 在T=60min时, 红方实体Agent存活225个、伤14个, 蓝方实体Agent存活0个、伤3个, 在T=80min时, 红方占领蓝方阵地, 而蓝方实体Agent存活0个, 伤1个, 且已经逃逸, 战斗结束。此次仿真实验双方实时战损情况的数据曲线, 如图12所示。多次仿真实验的结果大同小异。
实验二结论:红方在大量装备了相比于蓝方先进的武器装备之后, 尽管其感知范围低于蓝方, 但是其武器装备的有效射程以及杀伤半径却远远的高于蓝方, 虽然战斗开始之后, 蓝方通过其较高的感知能力先于红方发现对方, 然而, 红方运用其装备的手榴弹、迫击炮等射程较远、杀伤半径较大的武器, 在很短的时间内, 在对方还未做出具体部署之前就将其歼灭, 以非常小的代价, 取得了战斗的胜利。
3 结论
本文首先对EINSTein作战仿真平台进行了分析, 运用此作战仿真平台, 进行了非对称作战的仿真实验, 从两次实验的结果我们可以看出:
(1) 信息技术的迅猛发展及其在军事领域的广泛应用, 深刻地改变着战斗力要素的内涵和战斗力的生成模式。信息和结构已成为战斗力构成中的核心要素。当一方军队一旦与对方武器系统形成“信息差”时, 在其他条件一致的情况下, 必然遭遇失败。
(2) 现代作战是体系之间的较量, 参战军兵种众多, 实现武器装备体系优化配置的一方, 在同等其他条件下将在作战中体现明显的优势。
(3) 在敌对双方势均力敌的情况下, 一方若将一批数量可观的高效能武器装备作为“撒手锏”, 投入战场使用, 对于战局朝己方胜利的方向发展, 将起到决定性的作用。
参考文献
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[7]王梦麟, 鲁云军.现代作战仿真的主要特点研究[J].系统仿真学报, 2008, 20 (23) :6316-6319.
高炮营作战仿真联邦设计 篇2
某高炮营保卫某点状目标, 与敌空袭目标对抗, 敌出动飞机3架, 高炮营下辖3个高炮连、一部某型预警雷达, 空袭目标携带空对地导弹和普通航弹对高炮连阵地和保卫目标进攻, 高炮营适时对空袭目标进行抗击。
2 联邦结构设计
结合实际, 我们设计了如表1所示的联邦成员。
3 想定及作战流程
3.1 作战流程
作战流程如上图所示。
3.2 作战想定
(1) 刚开始时, 作战飞机距营指挥所正东方120km处, 作战飞机升空后朝正西方向飞行, 高度恒定, 速度不变, 3架敌机每隔一定 (假定为15s) 时间依次起飞。
(2) 被保护的目标是高炮营阵地的中心, 在整个阶段, 警戒雷达一直处于开机状态。
(3) 当敌机距阵地中心100km处时, 警戒雷达开始发现目标, 敌机距阵地中心80km处时, 营指下达指挥所一等命令;敌机距阵地中心60km处时, 营指下达部队一等命令, 高炮连上报部队一等好;敌机距阵地中心30km处时, 营指下达火力分配命令:一连打击一批次, 二连打击二批次, 三连打击三批次;当敌机距阵地中心7km处时, 进入高炮营射击范围, 此时高炮连根据命令打击各自目标;当敌机被全部击落或者敌机飞离阵地中心20km处时, 营指下达部队二等命令, 高炮连上报部队二等好。
(4) 警戒雷达发现目标概率:敌机距阵地中心80km—100km时概率为40%, 70km—80km时概率为60%, 60km—70km时概率为80%, 60km以内发现概率为95%。
(5) 警戒雷达对敌机的编批:根据发现时间的早晚进行编批, 共编三批。
(6) 敌机使用空对地导弹进行打击, 当敌机距阵地中心20km处时, 敌机开始攻击点状目标和警戒雷达, 攻击点状目标概率为80%, 攻击警戒雷达概率为20%;当高炮连开始对敌机抗击时, 敌机则攻击高炮连和营指, 攻击高炮连概率为20%, 攻击营指概率为30%。
(7) 关于毁伤概率。高炮连发射高炮一次对敌机的毁伤概率为5%, 中间间隔20s才可进行下次发射;敌机对打击目标的毁伤概率为30%, 中间间隔10s才可进行下次打击。
(8) 在整个作战过程中, 如果敌机被成功击落, 则该敌机对象退出仿真;如果某个高炮连被敌机摧毁, 则该高炮连退出仿真;如果营指挥所或是点状目标被敌机摧毁, 则此次仿真结束, 所有成员退出该仿真。
4 联邦成员设计
我们共设计了9个仿真类, 它们之间的派生关系如下图:
其中:
实体基类 (BaseEntity) 中属性如下:
状态Status:int{值为1为正常, 值为2为受伤, 值为3为被毁};
高炮连类 (Company) 中属性如下:
战备状态CombatStatus:int{值为1为部队一等, 值为2为部队二等};
营指挥所类 (CampCommand) 中属性如下:
战备状态CombatStatus:int{值为1为指挥所一等, 值为2为指挥所二等}。
5 交互类设计
我们设计了如下几个交互类:
(1) 武器射击交互类:WeaponFire
其中, 武器类型 (WeaponType) 中:int{值为0为无, 值为1为高炮射击, 值为2为空地导弹射击}
(2) 武器爆炸交互类:WeaponBlast
其中, 武器类型 (WeaponType) 中:int{值为0为无, 值为1为高炮爆炸, 值为2为空地导弹爆炸}
(3) 通信交互类:Communication
其中, 通信类型CommuType中:int{值为1为火力分配, 值为2为命令, 值为3为回复, 值为4为空情}
命令类型OrderType中:int{值为1为部队一等, 值为2为部队二等, 值为3为指挥所一等, 值4为指挥所二等}
回复类型ResponseType中:int{值为1为部队一等好, 值为2为部队二等好, 值为3为指挥所一等好, 值4为指挥所二等好}
6 数据公布订购设计
各个SOM的公布/订购关系表如表2。
参考文献
[1]周彦.HLA仿真程序设计[M].北京:电子工业出版社, 2002.
作战仿真实验 篇3
航天技术的发展与太空兵器装备的出现,使得现代战场逐步由陆地、海洋、空中延伸到太空。太空作战是现代化的航天武器装备、信息技术、通信技术、侦察技术、网络技术、高级决策能力之间的较量。我国空间战场虚拟环境研究现在尚处在起步阶段,而通过国外的软件如STK,WTK进行作战仿真研究又存在版权、保密性的问题。开发具有自主知识产权的、形象直观的空间作战仿真系统是一个迫切需要解决的问题。
本文根据空间作战仿真的特点,就实现空间作战仿真虚拟环境的关键技术进行了论述,给出了作战仿真的体系结构,为了提高仿真速度简单描述了一种空间目标轨道快速计算方法[1],只对可见的轨道进行轨道计算,不可见部分不予考虑。对于地球与卫星的绘制和动画的实现的关键技术也进行了说明,利用OpenGL和VC++6.0的编程技术实现的对卫星轨道的计算、显示和动态控制,该系统可以直接应用于空间作战仿真虚拟环境中。
2空间作战仿真体系结构
体系结构是系统完成的首要环节,根据空间作战仿真的实际需求,指挥者和作战员需要对空间目标进行实时观察并能够及时做出作战决策,进行作战仿真。因此这一仿真体系按功能可分为四个部分:空间作战可视化系统、空间作战仿真系统、空间作战流程仿真系统和数据库支撑系统。体系结构图见图1。
空间作战可视化系统是是接收并处理其他系统所产生的仿真数据,利用计算机三维真实感图形技术/计算机动画技术将仿真数据以有效的形式表现出来。为指挥者和作战员提供直观、逼真的战场表现形式。空间作战可视化系统又分为战场态势显示子系统和战场环境显示子系统。空间作战仿真系统是依据航天动力学模型模拟航天器等空间目标在轨道运行情况,使其为作战提供服务。空间作战流程仿真系统是对作战过程中各步骤(或称活动、环节)发生的先后次序,以及同各个步骤相关的人力、资源、信息资料的调用等进行管理,从而实现空间作战过程的自动化管理,是一种在作战流程逻辑形式化表示的驱动下,通过软件的执行从而实现完全地定义、管理和执行作战流程的系统。本系统数据库主要是由轨道数据库、目标模型数据库和三维场景数据库组成。
3空间目标轨道快速计算
空间目标-卫星及空间碎片的轨道计算直接影响着仿真速度,是空间作战仿真系统的关键技术之一[1]。
根据北美防空防天司令部发布的预报[2],目前在轨卫星和空间碎片的总数是11 770,如若同时对这些空间目标进行轨道计算,计算的目标相当多,计算量势必会很大,仿真速度会有明显的下降,所以提出一个高精度,更简单的轨道计算方法。利用卫星的初始轨道根数预先对空间目标轨道曲线进行了分割,筛选出落入视线内的轨道曲线,只对可见的轨道进行计算,不可见部分不予考虑。因此轨道的快速计算方法分为两个步骤:
(1) 轨道的可见性判断;
(2) 可见轨道的计算。
3.1 轨道可见性判断简单描述
借用了透视裁剪体对轨道进行可见性判断的预处理。透视裁剪体与空间目标轨道有3种位置关系如图2所示:轨道完全可见;轨道部分可见;轨道完全不可见。以这3种位置关系为依据,借用了推广的Cohen-Sutherland端点编码的算法[2]思想,对裁剪体六个表面分成的27个空间区域进行了6位二进制编码,具体编码方法可见文献[3]。之后是对轨道曲线选取控制点,控制点的选取见图3。利用这些控制点对轨道进行可见性判断,本系统通过函数OrbitClip(parameter orbitpara)来实现轨道可见性判断的。
3.1.1 控制点选取
如图3所示,A,B,C,D四点是椭圆轨道的特殊点,这4个点将轨道曲线平均分成了4个部分,M,N,P,Q四点连线形成了包围轨道的最小矩形。A,B,M三点连线组成了包围1/4椭圆的三角形。因此我们将A,B,C,D,M,N,P,Q八个点叫做轨道的控制点。在进行可见性判断的过程中还会陆续的增加控制点,如图3中看到的L,K两点。
3.1.2 轨道可见性判断描述
首先计算8个控制点的ECI坐标,进行编码并进行存储,通过函数pcode( )实现编码。根据M,N,P,Q四点的编码情况判断整个轨道曲线是否完全在裁剪体内。若不能确定进而取轨道曲线的1/4进行判断,这里选取曲线AB。判断三角形ABM,若完全在裁剪体内,说明曲线AB是可见,如若不是分别考虑3种情况:
(1) A,B均在裁剪体内,用函数CountJoint1()实现。
(2) A,B有一点在裁剪体外,用函数CountJoint2()实现。
(3) A,B均在裁剪体外,用函数CountJoint3()实现。
利用了二分的思想来求取轨道曲线与裁剪体表面的交点,取曲线两端点之间所夹真近点角的一半对应的轨道曲线上的点作为二分点,如图3中的Pm点所示。以Pm为一个端点分别判断曲线PmA和曲线PmB,最终找到交点为止。具体算法的论述参见文献[1]。
3.2 可见轨道计算
轨道完全可见的情形可以直接用考虑J2项的轨道摄动模型进行计算。若轨道不完全可见,对于任意给定时刻t,首先对二体运动下的时间周期T取余运算得到tL,将存储的交点所对应的一个周期内的时刻粗略求出(利用真近点角与运行时间的关系),将这些时刻与tL进行比较便能够估计此时空间目标是处在哪个可见段上,然后加入摄动模型进行较为精确的计算。通过函数CountOrbit()完成轨道的计算。
4空间环境建模与绘制
空间目标模型的建立与实时显示也是本作战仿真系统的关键技术之一。根据空间目标模型的复杂程度,我们对地球的绘制采用了纹理贴图的方法,对于卫星则是先在3D建模工具中实现然后通过OpenGL与3D文件的接口程序读入。
4.1 地球的绘制
采用纹理贴图的方式是绘制地球最简单有效的方式,他可以更加真实、形象的显示地球。为了简化分析,将地球当作球进行处理,采用球面的纹理映射方式对其进行贴图,纹理图片保存为位图格式,首先是用利用函数AUX_RGBImageRec* LoadBMP(char *filename)完成对纹理数据的读入,然后调用OpenGL中的glTexParameteri函数设置纹理过滤类型,调用gluBuild2DMipmaps()函数生成mipmap子集。
因为所采用的地图是方形地图,必须采用整球面的纹理映射方法[4]。关键点是建立物体坐标空间(x,y,z)与纹理空间坐标(u,v)的一一对应关系,这里采用了基于自然参数化的整体球面映射,映射公式见(1):
undefined
以下是实现球面纹理映射的核心代码:
地球并非是静止的,他有一定的自转角度Angle,通过函数Rotate()来完成对Angle的更新。Rotate()由OnTimer()函数定时触发。
4.2 卫星的绘制
由于卫星模型较复杂,OpenGL只提供一些画点、线、面的基本函数,因此利用OpenGL直接对卫星进行绘制比较困难。这里利用了建模工具3DS MAX,然后通过编程实现3DS文件的调用。卫星都是沿着固定轨道运转的,每一时刻的位置不同,通过调用OpenGL中的glTranslatef()将局部坐标系平移到更新后的卫星坐标上[4]。
卫星的位置坐标更新是通过调用函数SatPos()实现,他将计算出的卫星ECI坐标读入,通过OnTimer()函数的定时触发实现位置更新。
4.3 动画的实现
利用OpenGL中的双缓存技术实现了动画的效果。该技术使用两个前后台和两个缓存绘制画面,在显示前台缓存内容中的一帧画面时,后台缓存正在绘制下一帧画面,当后台缓存绘制完毕,后台缓存内容便显示在屏幕上,而前台此时又在绘制下一帧画面内容[5]。具体的程序实现是在场景绘制函数中调用SwapBuffers(m_pDC->GetSafeHdc())。系统三维实现如图4所示。
5结语
系统采用了多文档形式,可以同时显示二维视图、三维视图和数据视图。数据视图主要是对卫星的轨道参数以数据报告的形式给出,可以自行添加卫星也可以从数据库中添加,形式较灵活。采用了本文提出的空间目标轨道快速计算方法可以有效地提高仿真速度,以后研究的重点是如何进一步提高算法效率。本系统可以为航天侦察和决策提供更为直观的显示形式。
参考文献
[1]Woo M.OpenGL编程权威指南[M].北京:中国电力出版社,2001.
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[4]代丽红.卫星在轨运行实时视景仿真系统的研究与实现[D].武汉:华中科技大学,2005.
[5]彭剑,陈文彤,贾东乐,等.利用OpenGL实现的卫星轨道可视化[J].计算机工程,2005,31(14):62-66.
基于仿真的作战计划评估系统研究 篇4
作战计划的制定是非常复杂的优化决策过程, 需要综合考虑战场环境、打击目标、保卫目标、兵力弹药资源、天气、雷达通信保障、时间窗口、敌方兵力及行动预测等多方面的因素,终极目标是以最少资源消耗、最小战损或最少时间完成作战任务。随着军事运筹学和计算机技术的发展,作战计划的制定已由过去的指挥人员人工制定、讨论、修改,发展为计算机辅助制定。拟制出作战计划后,需要对计划的时空冲突、资源使用冲突、作战效果、战损、资源消耗等进行评估,为人工修改提供合理的建议[1]。
现代战争是双方体系 的对抗,作战要素 众多, 体系构成复杂,并且战场环境变 化不定、随机概率 因素很多,因而采用 静态评估 方法很难 准确地评 估作战计划。一条路能 不能行得 通,最好的办 法是沿着这条 路走一遍。同样,要评价一 个作战计 划的优劣,就要严格按作战计划 的步骤,沿时间轴 向前动态推进,直至推出战役的 结果,用战役结 果来评价作战计划的优劣[2,3]。仿真推演系统能够较真实模拟战场 环境,通过动态 推演模型 控制推演 进程,驱动作战单 元实体模 型使用各 种作战资 源进行对抗,按时间动态更新战场 态势,为统计分 析准备仿真数据,并为指挥 人员提供 计划执行 过程直观、形象的展示。
1总体架构
1.1层次结构
仿真评估系统需要对战场环境、预警探测、作战平台、指挥控制等作战体系的所有要素进行建模;同时要满足运行高效实时的要求,能够对体系对抗过程进行快速仿真推演,并对仿真结果进行评估分析。
仿真评估系统由仿真运行引擎、模型开发分系统、态势显示及干预分系统、分析评估分系统和仿真数据管理分系统等组成。仿真运行引擎采用离散事件仿真机制和多线程技术,进行仿真运行的时间管理和事件驱动,调度仿真模型运行,产生轨迹数据、 态势数据、探测数据、推演事件等,既支持超实时的自动化运行,也支持人在回路的实时干预;模型开发分系统采用组件化模型框架,支持参数化建模和组合建模,通过组件模型的层层组装形成各种仿真实体;态势显示及干预分系统对战场态势进行形象直观的二三维展示以及推演事件和作战任务执行状态的分类查看显示,并支持人工干预;分析评估分系统通过图形化界面构建评估指标体系,结合用户设置的评估计算方法,对采集的仿真运行和结果数据进行分析评估,并通过多样的图形表格进行显示;仿真数据管理分系统主要提供数据访问服务、数据采集服务和数据分发服务。
仿真运行引擎和模型开发分系统为基础支撑层, 态势显示及干预分系统和分析评估分系统为仿真应用层。为了提高系统的灵活性和降低各分系统之间的耦合度,在基础支撑层和仿真应用层之间增加仿真应用框架,这样可以将遵循应用框架接口的仿真引擎和仿真应用系统随意组合,满足不同用户的仿真需求。仿真应用框架除了包括仿真数据管理分系统的功能,还支持仿真数据重演功能,从而使重演不依赖于仿真运行引擎。仿真评估系统的分层架构如图1所示。
1.2应用框架架构
1.2.1进程划分及部署
仿真应用框架作为基础支撑层和仿真应用层之间的纽带,需要支持整 个仿真推 演系统的 分布式、网络化运行,即基础支 撑软件和 仿真应用 软件可以运行在不同的 计算机上,从而充分 利用网络上的计 算资源,提高系统 的运行效 率;同时仿真应用框 架还需要 支持多个 推演实例 的同时运 行以及多个用户 同时加入 一个推演 实例进行 协同推演,并且各个 推演实例 之间互不 干扰 ,从而可以提高 计划评估 的效率。 仿真应用 框架的架 构如图2所示。
推演门户进程用于管理当前正在运行的多个推演实例,负责启动推演管理进程,提供发起推演、初始化推演、注销推演和获取推演实例等接口。
推演管理进程用于管理一个推演实例的用户数据、用户权限数据、推演数据等,负责从推演引擎接收推演数据,并根据用户及其权限进行推演数据的分发;负责从推演客户端接收用户干预命令,检查用户发送干预命令的权限,并转发给推演引擎;负责用户干预命令和推演数据的存储;负责给加入推演的用户提供初始化数据。
推演门户进程为常 驻进程,推演管理 进程和推演引擎在创建 推演实例 时启动,每个推演 实例对应一 个推演管 理进程实 例和一个 推演引擎 实例。
1.2.2进程间通信方式
仿真应用软件、推演门户 进程、推演管理 进程和推演引擎之间主要通过Thrift远程调用方式进行交互。Thrift是一种可 扩展的、跨语言的 远程服务调 用框架。Thrift采用接口 描述语言 (IDL)定义并创 建服务,支持可扩 展的跨语 言服务开发,其传输数据 采用二进 制格式 ,相对XML和JSON体积更小,对于高并发、大数据量和多语言的环境更有优势[4]。将Thrift应用于仿真应用框架,可以充分利用Thrift的高并发 与跨平台 特性,满足仿真应用软件和 推演引擎 部署于异 构系统的需求。
指令,例如推演 初始化指 令、系统控制 指令、 实体干预命令等的执 行通过同 步Thrift接口实现 (基于TCP),保证了传输的可靠性;推演引擎推送仿真数据,例如轨迹 数据、态势数据、推演事件 等给推演管理 进程通过 异步Thrift接口实现 (基于UDP),保证了大批 量数据的 传输效率;推演管理 进程推送仿真 数据给推 演应用软 件采用组 播接口,降低了多推演用户情况下的网络带宽占用率。
2推演模型体系
推演模型系统提供作战兵力模拟和战场环境模拟。兵力模拟能够参与航空兵装备、防空反导装备、 预警探测装备、电子对抗装备及其他对抗兵力装备的作战过程和交互过程,并在仿真模拟过程中产生各种仿真实体的状态数据、探测数据、事件数据、目标属性变化、任务情况以及通信状态、毁伤裁决等其他数据。
推演模型体系采用组件化建模设计思想,将仿真实体按照构成战场空间的观察—判断—决策—行动(OODA)闭环各个环节所需功能拆分为不同的组件,分别建模。这些细粒度模型通过组装的方式,形成整体的仿真实体,从而实现不同粒度模型的有机融合。推演模型体系如图3所示。
作战实体可视为 由通信、武器、运动、探测、行为等功能组件组成。探测组件 担负作战 实体的探 测任务,包括各种卫星载荷,如雷达、可见光、红外等类型;运动组件完成作战实体 的空间移 动,包括卫星轨道运 行、空中飞机 运动、地面车辆 运动、水面舰船运动等;武器组件完成实 体间的交 战,包括各类软毁伤 和硬毁伤;通信组件 担负不同 作战实体间的通 信,主要传输 不同实体 探测的目 标信息和作战命 令;行为组件 包括作战 指挥行为 和作战行动行为。
典型的模型开发流程为:使用组件开发工具辅助开发组件模板;然后根据武器装备和行动任务的实际参数配置相关组件模板,生成型号化的组件模型;最后将组件模型灵活地组装为所需的实体模型。
3评估指标体系
3.1评估指标
计划评估主要是确定计划对达到希望的体系对抗效果或规定目标的有效程度[5]。
评估指标通常有以下几类[6,7]:
(1)正确性:计划本身没有时空冲突和资源使用冲突。
(2)可行性:可在所确定的时间空间资源限制内完成任务。
(3)灵活性:有一定分支和后续,可应付不确定意外情况。
(4)适应性:在一定范围敌情变化情况下,仍能达到基本效果。
(5)代价:实现计划所需付出的兵力、资源损耗及其他损失。
3.2评估指标计算
评估指标的表示方法有数值法、+/-/中立法 (高、中、低)和交通灯法(肯定、否定)。上述各种指标的表示方法如表1所示。
为了给评估指标赋值,需要根据采集的推演数据统计分析或按评估算法计算,同时对每个评估指标还需要确定评估标准,从而根据标准和计算结果进行赋值。
(1)正确性:推演过程中实时检测计划是否存在下列冲突:
a.空中飞机的时间冲突:同一路径上前后飞机的时间间隔小于门限;
b.空中飞机的空间冲突:两批飞机的水平距离和高度差都小于门限;
c.占用机场跑道的冲突:从同一机场起飞或降落的时间间隔小于门限;
d.频域冲突:同一空间电子设备的频率使用相互干扰。
如果不存在上述冲突,则正确性指标赋值为肯定,否则赋值为否定,同时系统会记录冲突的类型、 时间和位置等,并给出解冲突建议,辅助用户修改计划消除冲突。
(2)可行性:推演过程中实时评估主任务的完成效果,对于突击任务来说就是打击目标的毁伤效果是否达到计划的要求。如果主任务能够完成,则可行性指标赋值为肯定,否则赋值为否定。
(3)灵活性:推演过程中人工加入一些意外情况(例如恶劣天气、飞机故障等),测试计划能否应对并完成主任务。统计不同时段、不同空间、针对不同任务的各种意外情况下完成主任务的比例,然后根据用户设置的评估标准(比例区间)将灵活性指标赋值为高、中或低。
(4)适应性:推演过程中人工加入一些敌情变化(例如敌部 署变化、敌反应变 化、第三方加 入等),测试计划能否应对并完 成主任务。统计各种 敌情变化下完成 主任务的 比例,然后根据 用户设置的 评估标准 (比例区间)将适应性 指标赋值 为高、中或低。
(5)代价:推演结束后统计敌我双方的战损情况和资源消耗情况,具体如下:
a.战损情况:包括敌我双方战损的绝对数量和战损比。统计的资源包括机场、港口、飞机、地防营、 雷达站、地面电抗装备、舰船、地面指挥所,等等,资源的战损状态分为损伤、瘫痪和损毁。
b.资源消耗情况:包括敌我双方资源消耗的绝对数量和消耗 比。统计的资 源包括弹 药和航空 油量,弹药又分为空空导弹、空地导弹、空舰导弹、航空炸弹和地空导弹。
将不同的资源和不同的战损状态赋予不同的权重,计算得出战损和资源消耗的加权和,然后根据用户设置的评估标准(损失区间)将代价指 标赋值为 高、中或低。
4结束语
作战仿真实验 篇5
无人作战飞机由于可对敌发现、直接打击、直接摧毁,已经成为无人机发展的重要方向。但是,由于现代战场环境日趋复杂,情况多变,无人机在其作战与训练过程中有众多的不确定因素,直接进行作战与训练存在成本高、风险大等问题;仿真具有成本低,零风险,可重复使用等优点,已经成为各国无人机发展的重点领域[1]。无人机作战训练仿真在指导人员训练、战法研究、装备发展、体系验证等方面都具有重要意义。
对于作战仿真方面的研究,国外发展较早,已经形成多个货架产品,总体来说较国内领先很多。在国内也有很多研究[2,3,4],成果最显著的是国防科大,其在国家863计划资助下完成了“分布式海战虚拟现实仿真环境DVSE2000”软件,实现了远程、多兵种的联合渡海登岛作战的分布式模拟演练[5]。 在此基础上,又进行了大量研究[6,7]。
本文在前人研究的基础上,针对无人机作战的特定应用,结合STAGE仿真软件,构造了战场环境,设计作战想定,进行了仿真推演,取得了良好的效果。
1无人机作战方式方法和仿真系统结构
1.1无人机作战样式及流程
当前,无人机运用方式可总结为:靶机、侦察、监视、识别/信息获取、电子干扰(诱饵/欺骗、电磁压制)、对地/水面补给及攻击、火力引导/目标指示、通信中继、战果评估和空中预警拦截等[8]。
由于无人机有其自身的特点,其作战方式与以往大多数平台也不尽相同。以美国“捕食者”无人机为例,其具有长航时(飞行时间可达24小时以上)、可持续作战、多载荷(可同时配备各种侦察设备和打击武器)和可近距离靠近等优势,在战区侦察、监视和情报收集、边境巡逻与监视、时敏目标快速和实时打击等方面都能够发挥重要作用。
“捕食者”对时敏目标的打击过程可以用毁伤链表示(如图1所示),以往大多数攻击平台最多能覆盖四个环节(即定位、跟踪、瞄准、交战),而无人机具有长航时特性,能够持续作战,可以覆盖六个环节。这样,无人机完成任务的能力进一步加强,有助于更好的完成作战使命。
无人机任务剖面图[9](如图2所示)完整地显示了无人机作战使用的全过程:由情报人员搜集情报,作战人员拟定作战方案,装载至无人机;无人机从机场起飞,爬升至巡航高度,飞向任务区域;到达任务区域后执行侦察/监视、目标搜索、目标打击、战果评估等任务;在完成任务后,飞出任务区域,返航回收。
1.2基于STAGE的无人机作战仿真系统结构
场景工具包和环境生成软件STAGE是加拿大ENGENUITY公司推出的一款用于建立实时作战仿真的软件工具[10]。它采用的仿真机制以及各种模型为用户提供了丰富的仿真手段,将用户从构建仿真平台的束缚中解放出来,可以集中精力投入到自己的模型开发和仿真设计中。同时,它用二维态势图和三维视景的方式,将整个作战仿真的过程逼真地呈现给仿真人员,使仿真人员对作战有直观的感受,对人员训练、战法研究有重要作用。
基于STAGE的无人机作战仿真系统结构如图3所示,它以高层结构体系(HLA)为核心,对各部分进行管理。仿真时,首先设定战场环境,加载实体模型,选择武器种类及其控制方式,加入传感器模块,搭建仿真平台;然后根据需求,拟定作战想定,输入系统,进行仿真实验;仿真运行,实时的输出战场二维态势图和三维视景;最后根据想定的作战需求和作战结果进行效能评估。
(1) 战场环境建模
无人机战场环境模型主要包括地形环境、大气环境、电磁环境等模型。这些环境因素对无人机飞行、传感器感测、雷达探测等能力具有直接的影响,有必要对其进行研究。
其中,地形主要构建作战区域的海拔、山脉、湖泊以及建筑等模型;大气主要从天气(雨、雪等)、风、温度、湿度、密度、压强等方面进行建模;电磁环境主要考虑各种有意无意的人为电磁辐射、自然电磁辐射等,同时必须考虑地形、天气等环境对电磁辐射的影响。在具体问题中,根据各因素对系统影响的重要程度,可以对模型进行适当的简化,以提高系统运行速度满足仿真的实时性要求。
(2) 实体结构模型
实体结构模型要体现仿真的真实性,必须对实体的行为能力进行一定的限制,使其符合真实实体的特性。主要包括仿真实体的运动学和动力学模型、传感器模型、武器模型等。
例如无人机的最大巡航速度、最小转弯半径、最大角速度、爬升率及下降率;传感器的探测方式、探测距离、探测精度、频率特性;武器的飞行方式、杀伤半径、毁伤程度等。
(3) 实体行为模型
实体行为模型主要是对仿真中实体的行为进行实时控制。例如无人机行导航、导弹发射时机、雷达的开关,车辆的运行、应对事件的处理方法等。开发实体行为模型主要依据STAGE软件里的任务(MISSION)和脚本(SCRIPT)两个模块来完成。
任务模块(MISSION)开发方便,以表格的方式给出,用户只需选择实体的控制的触发方式、触发条件和对实体采用何种控制操作,便可以操控实体。对实体的控制有很多种,包括信息发送、自身导航、武器发射、脚本触发等等。关于任务模块开发的具体内容,在文献[11]中有详细介绍,此处不再赘述。
脚本(SCRIPT)的开发与任务(MISSION)的开发不同,需要编写代码。和编写程序一样,有其必要的规范,首先进行初始化,然后加入用户的控制方法,最后以“SCRIPT END”结束,其开发的具体过程参考文献[12]。
任务和脚本是对实体两种不同的控制组织方式,任务模块开发方便,但由于逻辑判断和操控动作只能选择系统提供的方式,开发具有局限性;脚本开发难度较大,需要写代码,但更加灵活。两种控制方式都独立于实体,可以相互调用。这样,利用两者优势互补,便可以开发出更加高效,更加合乎仿真设计的控制方式。
编写好SCRIPT和MISSION模块后,就可以在STAGE的Scenario Editor下的Object Inspector为实体选择,然后实体便可根据仿真场景和SCRIPT、MISSION的指令进行实体控制。
2关键实体模型扩展开发
虽然STAGE向用户提供了大量通用的实体模型,依旧不能满足用户的特殊需求,有必要进行模型扩展,建立用户自己的实体模型,并加载至STAGE中。
2.1导弹导引模型
无人机攻击目标是静止的建筑桥梁工事设施或低速运动的坦克车辆等,适合采用追踪法进行导弹导引:即导弹发射后,由导弹自带传感器系统对目标追踪,根据导弹和目标的运动状态,引导导弹实时对准目标,向目标方向运动,等到引爆时机成熟时,引爆战斗部摧毁目标。
下面以追踪法制导律为例,进行导弹导引律建模:
如图4所示,在参考坐标系XOY中,M是导弹,T是目标,R是导弹到目标的距离,过M点与X轴平行的线是参考基准线,Vm是导弹速度矢量,Vt是目标速度矢量,q、ηm、θm、ηt、θt是各夹角。
导弹-目标相对运动方程为:
q=ηm+θm=ηt+θt (3)
对于追踪法来说,要求导弹速度方向实时对准目标,即:
ηm=0 (4)
q=θm (5)
此时:
根据式(6)和式(7)以及探测到的目标运动信息,可以解算导弹运动规律,引导导弹攻击目标。
2.2无人机飞行限制模型
无人机在飞行过程中要受到各种物理限制,主要体现在动力学和运动学两方面。动力学限制主要有重力、升力、推力、以及空气动力等施加在飞机上,通过力的作用改变飞机的运动学特性;运动学限制主要是状态传导积累作用:位移是速度的积分,速度是加速度的积分;同理角度、角速度、角加速度也是这个关系,只有对这些条件进行建模,才能得到一个更加真实的无人机模型。无人机运动由六自由度十二个方程决定[13]:式(8)是无人机动力学方程,前三个方程代表力与加速度的关系,后三个方程代表力矩与角加速度的关系;式(9)是无人机运动学方程,无人机的轨迹是用速度坐标系描述的,如果知道飞机的机体运动参量,需要将机体坐标系参量转换到地面坐标系。
建模的主要工作是根据方程组,将模型参数具体化。对飞行控制系统来说,需要精确计算飞机的控制作用就要有准确的飞机模型,因此采用小扰动方程,局部线性化等方法精确建模,但计算量偏大;对于仿真,实现的主要功能是对无人机的运动进行限制,可以作一定简化。做法是:确定或微小变化的参数确定其数值,变化范围不太大的参数确定其边界,大范围变化的参数分段边界化。这样不仅能够较真实的模拟飞机的运动,还能减小计算量,提高仿真速度,满足实时性要求。
2.3模型加载
实体模型建立后,要将其编程并载入STAGE软件中,具体做法如文献[14]所述。用户加载实体后,新加载的实体和系统原有实体没有区别,用户可以方便的调用。
3仿真实例
3.1作战想定
假定在某区域,将有一敌对分子重要物资运输车辆,他们出现的具体时间和地点不定,拟用无人作战飞机在区域内巡逻搜索,发现目标即转入攻击状态,锁定目标,确认后直接攻击,摧毁目标。
3.2仿真流程
仿真开始前,先进行系统设置,如:设置无人机搜索路径,挂载导弹类型和数量,机载雷达的探测范围,为无人机和敌方车辆选择各自的mission和script,并设置敌方车辆出现的时间、地点、运动路线等。设置完毕后,点击开始按钮开始仿真,仿真分为以下几个阶段:
(1) 无人机根据规划航路,飞至目标区域,在预定区域巡航飞行,进行“之”字形搜索,查找目标。
(2) 无人机发现目标,脱离规划航路,进行目标确认与跟踪。
(3) 一定条件下,无人机进行盘旋,调整自身高度、位置和姿态,为锁定目标从而发射导弹做准备。
(4) 满足导弹发射条件后,经确认,发射导弹攻击目标。
(5) 继续保持对目标的跟踪监视,观察毁伤情况:若目标摧毁,则任务完成,继续巡逻或返航;若目标未摧毁或毁伤程度不够,则准备进行新一轮打击;若此时武器已经用完,则向指挥中心报告,请求支援,并继续对目标跟踪监视。
(6) 根据任务完成情况进行战果评估。
其仿真流程图5所示。
3.3仿真结果及分析
根据作战想定,无人机携2枚导弹并有雷达等探测设备,以预定航路在区域内“之”字形巡逻搜索;敌方车辆在不同时间出现在预定区域的不同位置。根据车辆出现的时间地点不同,将仿真分为10个场景;每个场景中车辆采取3种不同规避方式,进行仿真推演。
仿真结果如下:
有3次仿真无人机未搜索到目标(3次仿真对应车辆出现的同一时间同一地点),其余都搜索到目标,并进行了导弹攻击。在导弹攻击的几次仿真中,车辆不规避时,导弹一发命中有5次;第一发未中,第二发命中的有2次;两发均未命中的为2次。车辆以与导弹攻击方向成20°期望角规避,导弹均1发命中。车辆以与导弹攻击方向成70°期望角规避时,导弹一发命中3次;第一发未中,第二发命中的1次,其余两发均未命中。
在仿真中限定车辆的速度是相同的;期望角是目标值,车辆由于运动的限制条件,其动态过程不能实时达到目标值,只能在条件限制范围内向目标值靠近。
仿真态势如图6所示,其中,“之”字形线条为无人机规划搜索路径,圆形区域是预定敌方车辆出现的范围;当前无人机发现敌方车辆后,发射导弹攻击,导弹还在飞行途中。
对仿真结果进行分析认为:无人机未搜索到目标是由于其搜索范围、搜索航路与敌方车辆出现的时间地点有关,未成功搜索,说明车辆正好处于此次无人机搜索方案的盲区中,但其搜索概率已经达到90%,效果较好。目标小角度规避时,导弹攻击过载小,容易控制,因此打击效果明显,此种情况也适用于目标静止情况;车辆不进行针对性的规避,也就是随机转弯时,发现目标后摧毁概率77.8%,结合搜索概率,总的摧毁概率70.0%;大角度规避时,打击效果较差,总的摧毁概率只有40.0%,这是由于车辆规避方式正好不利于追踪法制导律,导弹攻击时过载较大,特别在末端,导弹不能实时调整攻击方向,因此效果不好,实际运行时,车辆运动要受到更多因素影响,达不到如此好的规避效果,打击效果应该优于此种方案。
从总的结果看,打击效果比较好,此方案是一种实用的战法。
4结语
本文以作战仿真软件STAGE为开发平台,针对无人机的作战使用特点进行了关键实体建模和仿真环境开发,对一个典型的无人机作战初级想定进行多次仿真,认为典型想定的战法比较实用,为无人机作战使用仿真的进一步研究打下了一定的基础。后续的工作包括进一步提高仿真的逼真性和可信度,进行多无人机、有人/无人机协同作战和其它类型的无人机作战方法仿真研究。
摘要：在对无人机作战特点及使用样式深入研究的基础上,综合运用STAGE(scenario toolkit and generation environment)仿真软件,给出以HLA为核心的无人机作战仿真系统框架,构建无人机和导弹等关键实体扩展模型,开发了战场仿真环境。结合无人机典型作战想定,设计了仿真流程,并进行仿真推演。结果表明此战法打击效果较好,具有一定实用意义,为无人机作战研究提供了一种新的可行研究思路。
作战仿真实验 篇6
超短波通信是舰艇编队内部通信的一种方式。超短波以其通信频带宽、质量好的特点, 常被用于舰艇编队内部的语音通信, 是舰艇指挥员获取信息的一种手段。对超短波语音通信仿真是舰艇编队级模拟训练系统应具备的功能。超短波达成通信的条件与兵力平台空间位置 (电台天线空间位置) 、受干扰情况相关, 目前该类型的模拟训练系统通常采用程控电话交换机实现超短波通信仿真, 可实现两两通话、分组通话等功能, 但该模块独立于模拟系统, 无法与战场态势相关。如何实现一种态势相关的超短波语音通信仿真模块是研究的主要内容。
目前舰艇上超短波电台采用全向电磁波辐射[1], 对于视距范围内的2个电台, 只要处于同一频段, 即可实现相互语音通信。舰艇编队采用不同频段形成不同通信网, 处于同一通信网内的电台守听在同一频段。通信网内一个电台发布信息, 网内其余电台均可收到。
超短波通信除受视距限制外, 还受到敌方电子干扰的影响, 造成通信不顺畅或通信不能达成。
1 总体设计
1.1功能需求
舰艇编队级模拟系统一般由导演与控制部位、平台 (舰艇、舰载直升机) 操纵及武备使用部位构成。综合考虑舰艇编队超短波语音通信的特点及舰艇编队级模拟系统的一般结构, 本模块的主要功能应涵盖以下几个方面。
① 双方通话:实现超短波通信两两互通仿真, 任意满足超短波通信条件的2个兵力平台之间能实现通话功能;② 分组通话:实现超短波通信网仿真。本模块应具有任意分组通话的功能, 分组内部任何一方说话, 分组内其他成员均可收听, 同时任意成员应能同时加入多个通话组;③ 通断可控:超短波通信在通信双方超出视距、通信受干扰等条件下将不能达成或语音不清晰。本模块应能根据战场态势, 实时切断或按某种时序切断通话, 在达成通话条件再次出现时又能自动恢复通话;④ 监听和广播:监听功能应用于2个方面:一是敌方破译通信密码后在超短波通信作用范围内监听对方通话;二是作为系统的管理功能, 监听与记录指挥口令。广播由具有相应权限一方发起, 受广播方只收听广播。用于情况通报以及导演部训练管理。
1.2硬件结构
本模块的硬件由语音服务终端、若干管理终端、若干电台终端组成。
对于基于计算机局域网的仿真系统, 在网络带宽允许的情况下, 本模块硬件可直接基于主仿真系统硬件, 若带宽不满足可考虑用第2块网卡构建语音通信网络。
1.3软件结构
本模块由服务分模块和终端分模块组成, 其结构如图1所示。
服务分模块运行于语音服务终端, 其功能包括:
① 接收主系统战场态势信息, 判断平台之间语音通信的可通性, 显示可通性;② 接收各终端两两通话、分组通话、监听与广播请求, 经可通性判断后, 协调各终端分模块的控制子模块, 完成所需功能。
终端分模块运行于各管理终端和电台终端, 实现语音采集、压缩、传送、解压和混频回放功能, 在控制子模块的管理下运作。
2实现涉及的数学模型
实现涉及的数学模型主要针对超短波通信达成的条件, 这些模型运行于服务分模块, 在服务分模块接收到战场态势数据后执行。超短波通信达成的条件数学模型包括因地球曲率和天线高度共同影响的视距模型、判断通信是否受干扰的干扰模型以及判断受干扰程度的通信清晰度模型。
2.1视距模型
超短波通信采用的是直射波, 其通信距离只能在两电台之间的视距范围以内, 视距通信距离的计算公式为:
式中, D为超短波通信的视距距离, 单位为海里;H1为发信机天线1的高度, 单位为m;H2发信机天线2的高度, 单位为m。
2.2干扰模型
只要与被干扰目标的距离小于Rj (有效干扰距离) , 就可以实施干扰;否则干扰无效。Rj可按下式计算:
式中, Rj为有效干扰距离 (km) ;Rt为通信距离 (平台的通信距离) ;Pt为发信机功率 (W) ;Pj为干扰机功率 (W) ;ΔFj为干扰带宽;Ft为通信带宽。
除了考虑上述有效干扰距离外, 还应满足视距范围, 才可实施干扰;否则干扰无效。
2.3通信清晰度模型
超短波通信受干扰影响时, 当使用的是超短波电台且采用调幅话或调频话通信, 则应以语音清晰度大小来进一步判断通信的畅通与否。语音清晰度 (Dy) 可用下式计算:
式中, S为通信功率 (W) ;J为干扰功率 (W) ;S/J是以dB表示的, 功率与分贝的转换公式如下:
3 仿真实现涉及的关键技术
3.1多播通信技术
多播 (MultiCast) 亦称“多点传送”, 是一种让数据从一个成员送出, 然后复制给其他多个成员的技术。采用这种技术, 可有效减轻网络通信的负担, 避免资源的无谓浪费[2]。
各终端网络多播子模块均包含一个多播发送器和若干个 (依据需要接收的语音路数确定) 多播接收器。
多播发送器在系统初始化时建立, 按系统分配的多播IP地址建立属于本终端的多播组, 将本终端经过压缩的语音信号向网络传送。
多播接收器在需要收听对方语音时建立, 将多播接收器加入对方的多播组, 接收经压缩的语音信号后输出到音频解压模块。删除一个多播接收器即切断一路语音收听。
3.2语音采集与多通道混频回放技术
语音采集, 就是从声卡上获取数据。多通道混频回放, 就是将多路数据流发送到声卡, 经耳机或喇叭还原声音。对声卡操作方法有3种:DirectSound的方法、WaveOut的方法以及使用MCI的方法。
DirectSound方法作为DirectX的一部分, 具有直接和高效等优点, 是首选技术。DirectSound是以组件的方式提供, 实现本模块功能的接口有4个:IDirectSoundNotify、IDreciSoundBuffer、IDirectSoundCapture和IDirectSound[3]。
IDirectSoundCapture采集声卡语音信号将其放置在IDreciSoundBuffer缓存中, 交由语音压缩子模块压缩。IDirectSoundNotify接口负责缓存区的协调。
经网络接收的压缩语音数据被解压后放置在IDreciSoundBuffer缓存中, 由IDirectSound接口实现混频回放。
3.3语音压缩与解压技术
对于音频压缩与解压, Windows提供了多种压缩解压方法, 包括:ADPCM、TRUESPEECH、MSN、GSM610、ALAW、MULAW等[2]。
综合考虑语音质量、压缩与解压速度以及网络带宽的限制, 采用ADPCM压缩解压方法, 该方法对音频采样频率22 kHz、8 bit的单声道语音信号压缩后带宽仅为6.3 bps。
4 控制流程
控制流程是该模块协同运作的基础, 完成网内各路语音的通断控制。包含以下5个方面:
① 语音通信可通性判断控制:语音通信可通性判断控制运行于服务子模块中, 通过获取主系统的态势信息, 经视距模型、干扰模型以及清晰度模型, 最后得到战场内所有平台语音可通性描述;② 双方通话控制:双方通话是将双方的多播接收器加入对方的多播组的过程, 通过彼此加入对方多播组, 可接收对方的语音数据, 经解压回放实现双方通话。需要断开通话时只需撤出双方的多播组即可实现。建立双方通话的交互泳道图如图2所示;③ 分组通话控制:分组通话的基础为双方通话控制。首先由创建分组一方向服务分模块提交分组请求, 经权限检测后服务器建立分组成员列表。开始时只有提交申请方一个成员, 下一成员加入时, 服务器经通断检测, 一方面向加入方发布可通成员列表, 新加入成员建立多个多播接收器, 分别加入可通成员列表的多播组;另一方面通知所有已在分组列表中可与新加入成员通话的成员都增加一个多播接收器, 加入新加入成员的多播组;最后将新加入成员列入分组成员列表。服务分模块定期检测语音可通性, 向分组成员列表发布通断信息, 切断与接通各路语音通话;④ 监听控制:监听控制是一个单向通信过程, 即监听方创建多个多播接收器, 分别加入被监听方的多播组中。其实现过程是:先由监听方向服务分模块提出监听申请, 服务分模块向监听方提供可供监听成员列表, 监听方建立多播接收器加入可供监听成员列表多播组。对于管理目的的监听, 一经接通, 服务分模块不进行通断检测;对于电台之间的监听, 服务分模块定期提供可供监听成员列表, 监听方依据成员列表加入或退出多播组;⑤ 广播控制:广播控制也是一种单向通信过程, 是所有被广播方各自创建一个多播接收器, 同时加入广播方多播组的过程。其实现过程是:先由广播方向服务分模块提出广播申请, 服务分模块向被广播方发出加入广播方多播组指令, 被广播方依据指令加入广播方多播组。同监听模型一样, 对于管理目的的广播, 一经接通, 服务分模块不进行通断检测;对于电台之间的广播, 服务分模块定期更新被广播对象。
5结束语
通过本方法实现的态势相关的超短波语音通信仿真模块有效实现了超短波通信仿真的双方通话、分组通话、监听与广播功能, 其态势相关性使超短波语音通信仿真的仿真度大大增强。
参考文献
[1]周永辉, 刘春友.超短波通讯网络中的常见干扰与防范[J].东北水利水电, 2009 (3) :68-70.
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[3]黄勇峰.超短波中继站信号干扰解决方法[J].江西水利科技, 2008, 34 (1) :47-48.
作战仿真实验 篇7
机动行为模型是作战仿真模型体系中的一类通用模型,它是构建各种作战仿真实体行为模型的基础。目前已经有很多机动模型的构建方法,但这些方法往往只注重模拟机动行为本身的一些因素,比如车辆或分队的机动速度、机动方向、空间位置变化等,对相关机动行为智能性的研究有所欠缺,比如指挥层对机动行为指导不足、执行层在机动过程中情况处置研究不足,使得机动行为模型不能很好的反映真实的战场情况,从而影响了仿真系统的逼真度。
本文以装备保障仿真为例,分析了机动行为产生的任务需求,环境因素对机动行为的影响,描述了装备保障指挥层如何根据环境因素的影响和任务需求选择机动路线,装备保障执行层如何根据战术原则针对各种复杂情况进行处置。
1 装备保障仿真机动行为需求产生分析
从模型体系的构建来说,行为模型是为更好的建立任务模型而产生的。对于每一种任务模型而言,它都是由一系列不同的行为模型组成的,这些行为模型可以是通用的,比如机动行为模型、通信行为模型等,也可以是特殊的,比如装(卸)载行为模型、拖救行为模型、牵引行为模型等。分析机动行为模型的产生,需要分析相应的任务模型,并从任务模型中提取出来。
弹药(器材)保障、战场抢救和战场抢修是装备保障的几种基本业务类型。弹药(器材)保障是弹药(器材)保障分队从后方仓库到作战前沿进行弹药(器材)运输的过程,战场抢救是应急抢救分队驾驶抢救车辆对损坏或淤陷装备进行拖救、牵引和后送的过程,战场抢修是技术修理分队携带修理工具或驾驶工程保障车辆进行战损装备修理和备件供应的过程[1]。可以从这些任务模型中分别提取出关于机动行为的要素,从而构建出通用的机动行为模型。
2 影响机动行为的环境因素分析
在机动过程中用到的环境数据主要有高程、通行性因素、天候条件以及战场实时情况等,在构建环境模型时,必须对这些不同的环境因素进行量化描述,转化为相应的数字信息,才能更好的模拟机动行为。本文主要利用栅格数据结构描述这些环境因素。
2.1 高程因素
高程对机动的影响间接表现为地形坡度对机动的影响,所以要将每一个栅格单元的高程转化为坡度[2]。
栅格单元中心点的高程根据每一个栅格单元的四个已知数据点求出。确定的函数形式为:
Z=a0+a1x+a2y+a3xy
a0,a1,a2,a3是所求的参数。假设四个已知点P1(x1,y1,z1),P2(x2,y2,z2),P3(x3,y3,z3),P4(x4,y4,z4),代入上式,得:
这样中心点就唯一确定了。
计算坡度的方法有多种,拟合曲面法是求解坡度的最佳方法。拟合曲面一般采用二次曲面法,即3×3的窗口,每一个窗口中心为一个高程点。
坡度的计算公式:
坡向的计算公式:
Aspect=Slopesn/Slopewe
式中Slope为坡度,Aspect为坡向,Slopewe为X方向上的坡度,Slopewe为Y方向上的坡度。
2.2 通行性因素
通行性参数主要是由地表的属性信息来反映的,由矢量地图来获取地表属性信息。通行性采用分级描述的方式,首先约定通行性和地形属性的对应关系,不同的通行性级别,对速度的影响也不同,地形类型与通行级别对应关系如表1所示。
矢量结构利用点、线、面描述地理实体,点、线、面分别处于不同的数据层[3]。地表属性数据来源于矢量数据,首先应将它们转化为栅格数据结构,对所有的地理特征都是以同一种方式表示的。一个点用一个单元格来表示;一个区域用相邻的单元集来表示。
转换之后的点、线、面数据处在不同的栅格数据层上,需将数据层进行叠加,具体表现为每一个栅格单元的属性的确定。利用重要性法s(取对机动影响较大的属性值作为栅格单元的属性)来确定。
2.3 天候因素
天候条件影响因素采用分级描述的方式,约定修正系数级别和天候条件的对应关系,不同的修正系数级别对速度的影响也不同。与通行性因素的表示方法类似,这里不进行详细描述。
2.4 敌我情影响因素
敌情影响因素主要包括在机动过程中敌人对装备保障分队采取的兵力、火力的袭扰,障碍物的实时设置等。我情影响因素主要包括指挥机构对保障任务的变更,自身的人员车辆受损,被保障单元的位置变化等。敌我情影响因素的分析,主要用于执行层的机动行为建模,执行层根据这些影响因素进行机动行为的情况处置。
3 装备保障指挥层的机动行为建模
在真实的战场环境中,装备保障分队的各种行为都是在指挥层相应的保障命令下完成的。就机动行为而言,机动命令中所包含的主要内容不仅有机动的起止时间,机动的起始点与终点,最主要的是要有完整的机动路线。这就要求指挥层综合考虑战场环境中的各个要素,按照一定的路径选优算法来确定机动路线,从而使装备保障分队的机动行为具有更高的效率。
3.1 影响因子的确定和表达
(1)坡度因素
可以采用α来描述坡度对速度的影响。坡度在[0,30°]范围内,坡度对速度的影响在[0,1]范围内,可以利用线性插值的方法来求取某一个坡度值对速度的影响。
(2)通行性因素
选取β作为通行性影响因子[4],假设车辆正常的机动速度为V0,在不同条件下的机动速度V=βV0。通行性级别和相应的量化β的对应关系如表2所示。
3.2 装备保障分队机动路线确定
对于单值曲面G(x,y,z)=0,G上的一切曲线Γ,必定能够在XOY平面上找到一条与其对应的投影曲线L,并且是唯一的,那么确定机动路线Γ就可以将问题转化到寻找投影曲线L上来,这样就由分析三维空间转化为分析二维投影平面[5]。确定机动路线的具体流程如图1所示。
机动路线用点序列((x
假设保障智能体的机动目标点在XOY平面上的投影坐标为(xd,yd),RM为一个仿真步长内平均机动距离, L为保障智能体在XOY平面上的中间目标点队列。图2说明了机动路线确定过程中在XOY平面上的投影关系。
4 装备保障执行层的机动行为建模
信息化条件下战场环境极为复杂,敌军的作战和保障行动、友军的作战和保障行动、地形气候的变化等,都不是一成不变的,其变化有一定的随机性,这些活动和变化对于装备保障分队的机动行为会产生不同的影响。在现实的作战和保障过程中,遇到这些复杂的情况,装备保障分队会根据经验或者战术原则做出灵活的反应,调整动作方式或者修改短期任务目标等,及时果断的进行处理,在符合战术原则的条件下完成最终的保障任务。
装备保障分队通过感知行为来了解战场态势,所获取的战场情况不一定是完全准确的,进行决策时必须要考虑各种情况的发生概率[6]。假设所有可行方案A的集合称为决策空间,所有可能状态S的集合称为状态空间,方案的结果用收益函数F表示,F(θ,a)=Qij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)。状态空间、方案空间和决策函数共同构成一个决策系统,记为(S,A,F)。
Bk(k=1,2,…,p;k≤n)为感知空间,它是通过感知行为对状态空间的划分。当k=n时,装备保障分队对外部自然环境有完全准确的感知,这时状态空间就等于感知空间。装备保障分队面临的决策形势如下:
说明装备保障分队通过感知行为可确定事件发生的唯一状态。上式变为确定型决策问题,最优方案A*满足:
E(Ai/S)=Qik
E(A*/S)=maxE(Ai/Sk)
当B={S1,S2,K,Sk}(k=1,2,…,n)时,这时各自然状态Sk发生的概率θk=m(Bk),这样只要知道每种感知状态的收益Q′ij(i表示方案序号,j表示感知空间中各感知状态的序号),即可求得最优方案A*,于是将一类特殊的不完全决策问题转化为风险型决策问题。
如果Bk中元素只有一个,则此时的Q′ij=Qij;如果Bk中元素有多个,由于此时己经没有其他可用的信息确定Q′ij,这时借用不确定型决策准则中的思想[7]求取Q′ij。然后装备保障分队按期望效用最大的原则来选择方案,最优方案A*满足:
经过以上步骤,充分运用了不完全的感知信息,得出不完全感知信息下的最优行动方案。
5 结束语
机动模型是装备保障行为模型中一种基础模型,关系整个装备保障仿真的实现。本文从分析机动行为的需求产生着手,综合考虑战场环境因素的影响,提出了装备保障指挥层和执行层机动行为的建模方法,提高了装备保障仿真的逼真度。本文对装备保障执行层机动时情况处置的方法研究不够深入,在下一步的研究工作中,将重点研究决策方法的改进,建立更加智能的机动行为模型。
摘要：以装备保障仿真为例,针对装备保障仿真机动行为建模中存在的模型逼真度不高的问题,从机动行为的需求生成、环境因素的分析、指挥层建模、执行层建模四个方面进行了研究,提出了适合装备保障仿真的机动行为建模方法,对解决装备保障仿真中机动行为模型的逼真度具有一定的参考价值和指导意义。
关键词：作战仿真,机动行为,需求生成
参考文献
[1]郭齐胜,罗小明,董志明.装备作战仿真概论[M].北京:国防工业出版社,2007:157-179.
[2]李志林,朱庆.数字高程模型[M].武汉:武汉大学出版社,2001:216-238.
[3]周国义.空间数据库和空间信息系统[D].武汉:武汉大学,2003.
[4]张文诗,董成全.地形通行性的研究[J].解放军测绘学院学报,1996,13(2):143-147
[5]樊胜利,柏彦奇,刘洁.面向装备作战仿真的智能机动模型的设计与实现方法研究[J].军械工程学院学报,2009(6):1-4.
[6]钟立力,王平,田东呵.机动作战路线选择的辅助决策系统模型[J].兵工自动化,2007(7):25-26.