馬躍東 盧志剛 秦嘉 孟云霞 張雷 胡媛媛

1.北方自動(dòng)控制技術(shù)研究所山西太原030006

多域作戰(zhàn)條件下,為了實(shí)現(xiàn)對海量戰(zhàn)場信息的快速、準(zhǔn)確處理和高效利用,將我方信息優(yōu)勢轉(zhuǎn)變?yōu)闆Q策和行動(dòng)優(yōu)勢,亟需開展資源虛擬化、數(shù)字化和資源能力建模.

目前主要的資源能力建模方法包括基于邏輯規(guī)則和元數(shù)據(jù)的Agent 資源能力模型[1?3]、基于制造特征的制造資源能力模型[4?7]、基于活動(dòng)樹和能力模板的軟件組件資源能力模型[8?12]和基于體系結(jié)構(gòu)的裝備資源能力模型[13?18].本文在現(xiàn)有資源能力模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了分布式偵察系統(tǒng)的資源能力模型.通過分析系統(tǒng)的任務(wù)與資源之間的關(guān)系,利用本體理論和元數(shù)據(jù)模型對系統(tǒng)資源進(jìn)行虛擬化描述,構(gòu)建系統(tǒng)資源屬性與資源關(guān)系模型,最后利用多元線性回歸模型建立分布式偵察引導(dǎo)資源能力模型,并基于資源能力觀測數(shù)據(jù)實(shí)例對模型的參數(shù)進(jìn)行確定.

1 資源能力建模框架

基于分布式偵察系統(tǒng)的資源能力建模的具體流程如圖1所示.首先根據(jù)系統(tǒng)的作戰(zhàn)目的確定資源粒度,在系統(tǒng)體系架構(gòu)的基礎(chǔ)上構(gòu)建系統(tǒng)任務(wù)資源模型; 其次利用本體理論和元數(shù)據(jù)模型對系統(tǒng)資源進(jìn)行虛擬化描述,并構(gòu)建系統(tǒng)資源屬性與資源關(guān)系模型;之后基于上述分析構(gòu)建資源能力模型框架;最后基于觀測數(shù)據(jù)確定資源能力模型參數(shù).

圖1 基于分布式偵察系統(tǒng)的資源能力建模流程

2 系統(tǒng)任務(wù)資源建模

對分布式偵察系統(tǒng)中的資源(實(shí)體裝備和目標(biāo)層)和任務(wù)(偵察引導(dǎo)層)進(jìn)行抽象分析,形成滿足資源能力建模的子任務(wù)和可操作性資源,如圖2所示.

系統(tǒng)戰(zhàn)場資源的能力Capability主要由該資源的狀態(tài)S、類型R、時(shí)空約束ST和任務(wù)T等因素決定,如式(1)所示:

圖2 分布式偵察系統(tǒng)任務(wù)資源抽象圖

式中,(S)為資源R在戰(zhàn)場任務(wù)T下的投影.對完成當(dāng)前任務(wù)T有重要影響作用的屬性被稱為關(guān)鍵屬性.由于S、R和ST等屬性基本固定,并且∏T(S)受到關(guān)鍵屬性的影響,因此,資源的能力Capability根據(jù)戰(zhàn)場任務(wù)T不斷變化.

3 系統(tǒng)資源虛擬化描述

本文采用元數(shù)據(jù)方法,結(jié)合本體理論,對偵察裝備體系資源進(jìn)行虛擬化描述,并對能力屬性和資源能力匹配進(jìn)行研究.

3.1 基于DoDAF 視角的資源虛擬化

基于DoDAF 視角的資源虛擬化概念數(shù)據(jù)描述方法如圖3所示.本文從作戰(zhàn)視角、系統(tǒng)視角、能力視角和數(shù)據(jù)視角梳理資源虛擬化過程,從物理空間和信息認(rèn)知空間兩個(gè)維度明確資源、實(shí)體、能力的邊界,從數(shù)據(jù)、信息、知識、決策四層次數(shù)據(jù)池中生成元數(shù)據(jù)模型.資源虛擬化是將戰(zhàn)場上的作戰(zhàn)單元進(jìn)行解耦,根據(jù)作戰(zhàn)目的確認(rèn)資源粒度,并對其進(jìn)行數(shù)據(jù)化的描述和服務(wù)化的封裝,建立資源能力模型,以支撐進(jìn)行偵察任務(wù)規(guī)劃的實(shí)現(xiàn),并能根據(jù)任務(wù)規(guī)劃結(jié)果構(gòu)建分布式偵察任務(wù)系統(tǒng).資源虛擬化流程如圖4所示.

3.2 資源元數(shù)據(jù)表示

本文采用本體論方法構(gòu)建分布式偵察資源的元數(shù)據(jù)模型.對元數(shù)據(jù)模型中的要素進(jìn)行分析,其資源概念模型要素主要由戰(zhàn)場感知資源、通信網(wǎng)絡(luò)資源、兵力火力資源、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源、綜合管理資源、時(shí)空基準(zhǔn)資源、安全保密資源、計(jì)算存儲資源和保障資源組成,如圖5所示.

分布式偵察系統(tǒng)資源元數(shù)據(jù)模型中的資源屬性模型要素主要包括: 資源ID、資源名稱、資源類型、資源時(shí)空信息、資源使用頻率、資源使用閾值等.分布式偵察系統(tǒng)資源元數(shù)據(jù)模型中的資源關(guān)系主要包括: 資源能力模型屬性、資源能力標(biāo)簽、資源所處的環(huán)境、資源匹配的任務(wù)、資源與其他資源關(guān)聯(lián)、以及資源能夠提供的服務(wù)等.資源屬性與資源關(guān)系模型要素如圖6所示.

4 資源能力模型框架

本文針對分布式偵察系統(tǒng)資源的特點(diǎn),基于多元線性回歸方法構(gòu)建資源能力模型框架,具體步驟如圖7所示.

假設(shè)系統(tǒng)某資源的能力值c與其關(guān)鍵屬性p1,p2,···,pr之間存在線性關(guān)系,則定義偵察系統(tǒng)資源能力模型如式(2)所示:

式中,待估回歸參數(shù)β1,β2,···,βr和隨機(jī)誤差I(lǐng)均為常數(shù).

將分布式偵察系統(tǒng)資源能力n個(gè)樣本觀測值代入式(2),并使用最小二乘對回歸參數(shù)進(jìn)行估值.對得到的能力回歸方程開展顯著性檢測,當(dāng)F>Fα?xí)r表明模型通過顯著性檢驗(yàn).

之后對系統(tǒng)的各能力回歸參數(shù)開展顯著性檢驗(yàn),如果各參數(shù)均為顯著參數(shù),繼續(xù)下一步;否則在去除F值較小的不顯著參數(shù)后重新建立能力回歸方程.

圖3 基于DoDAF 視角的資源虛擬化概念數(shù)據(jù)描述方法

圖4 資源虛擬化方法的示意圖

圖5 分布式偵察資源概念模型要素

圖6 分布式偵察系統(tǒng)資源屬性與資源關(guān)系模型要素

最后計(jì)算隨機(jī)誤差項(xiàng)的估計(jì)量,將系統(tǒng)資源的關(guān)鍵屬性值代入回歸方程,最終得到該資源的能力值.

5 資源能力觀測數(shù)據(jù)示例

下文給出了分布式偵察系統(tǒng)典型偵察感知資源能力觀測數(shù)據(jù)實(shí)例.同理可給出火力引導(dǎo)資源能力觀測數(shù)據(jù)和火力打擊資源能力觀測數(shù)據(jù).

圖7 基于多元線性回歸方法的資源能力模型框架構(gòu)建流程圖

依據(jù)資源元數(shù)據(jù)表示模型設(shè)計(jì)一組偵察感知資源能力觀測數(shù)據(jù)如圖8所示.其在MCPS 中的偽代碼表達(dá)實(shí)例如下:

{

“ID”:“2016112889-1”//資源的唯一標(biāo)識

“資源名稱”: “炮校雷達(dá)”

“元數(shù)據(jù)編號”: “2016112889” //資源類型，使用元數(shù)據(jù)標(biāo)識

“資源歸屬裝備IP”: “192.185.34.65”//資源地址，使用資源歸屬裝備IP

//資源的時(shí)空信息

“任務(wù)開始時(shí)間”: “2017-01-06 03: 30: 24”

“北緯N”: “24?38′11.44″”

“東經(jīng)E”: “100?17′50.46″”

“高程”: “3 217.6”

“資源使用率”: ”50

“資源告警閾值”: “80%”

//資源屬性

“發(fā)現(xiàn)目標(biāo)距離”: “15 000”

“發(fā)現(xiàn)目標(biāo)精度”: “150”

“發(fā)現(xiàn)目標(biāo)概率”: “0.65”

//資源對應(yīng)任務(wù)完成比率

“目標(biāo)預(yù)警任務(wù)”: “0.385 71”

“雷達(dá)偵校任務(wù)”: “0.656 94”

}

圖8 偵察感知資源能力觀測數(shù)據(jù)

6 結(jié)論

本文針對分布式偵察系統(tǒng)構(gòu)建了資源能力模型.通過分析系統(tǒng)的任務(wù)與資源之間的關(guān)系,利用本體理論和元數(shù)據(jù)模型對系統(tǒng)資源進(jìn)行虛擬化描述,構(gòu)建系統(tǒng)資源屬性與資源關(guān)系模型,最后利用多元線性回歸模型建立分布式偵察資源能力模型框架,并基于資源能力觀測數(shù)據(jù)實(shí)例對模型的參數(shù)進(jìn)行確定.分布式偵察系統(tǒng)資源能力建模為后續(xù)網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同偵察、偵察引導(dǎo)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)重組和偵察引導(dǎo)決策支持等提供了信息基礎(chǔ).