情報(bào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的在線仿真系統(tǒng)動(dòng)態(tài)修正方法

焦　松，李　偉，楚　威，毛少杰

（1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所信息系統(tǒng)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇　南京 210000；

2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)控制與仿真中心，黑龍江　哈爾濱 150001）

情報(bào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的在線仿真系統(tǒng)動(dòng)態(tài)修正方法

焦松1，李偉2，楚威1，毛少杰1

（1.中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第二十八研究所信息系統(tǒng)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京 210000；

2.哈爾濱工業(yè)大學(xué)控制與仿真中心，黑龍江哈爾濱 150001）

為了保證面向指揮決策支持的在線仿真系統(tǒng)可信性，提出了情報(bào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的在線仿真系統(tǒng)動(dòng)態(tài)修正方法。首先，依據(jù)情報(bào)數(shù)據(jù)變化快慢，將其分為緩變和快變兩類(lèi)數(shù)據(jù)；然后，從位置接近性和外形相似性?xún)蓚€(gè)方面刻畫(huà)緩變數(shù)據(jù)間差異，從趨勢(shì)項(xiàng)差異和平穩(wěn)項(xiàng)差異兩個(gè)方面刻畫(huà)快變數(shù)據(jù)間差異，由此實(shí)現(xiàn)了仿真輸出與情報(bào)數(shù)據(jù)一致性的度量；進(jìn)一步，基于拉丁超立方實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法確定仿真模型“修正集合”，并利用主成分分析綜合仿真輸出一致性指標(biāo)，從修正集合中選擇使得仿真模型可信性最佳的修正方案。通過(guò)應(yīng)用實(shí)例，表明了方法的有效性。

在線仿真；動(dòng)態(tài)修正；仿真輸出一致性；主成分分析

網(wǎng)址：www.sys-ele.com

0　引　言

隨著軍事技術(shù)的不斷發(fā)展，戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境日益復(fù)雜，作戰(zhàn)方式將由按預(yù)案行動(dòng)轉(zhuǎn)變?yōu)楦鶕?jù)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)臨機(jī)調(diào)整行動(dòng)。此時(shí)，如何輔助指揮員實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的決策，對(duì)獲取信息優(yōu)勢(shì)和決策優(yōu)勢(shì)，取得戰(zhàn)場(chǎng)主動(dòng)權(quán)起著決定性作用。

仿真具有安全、高效且能模擬多種戰(zhàn)情等特點(diǎn)，由此成為了一種支持指揮決策的重要手段。美國(guó)海軍制定的嵌入式仿真基礎(chǔ)設(shè)施（embedded simulation infrastructure，ESI）計(jì)劃、美國(guó)空軍圍繞實(shí)時(shí)行動(dòng)方案分析相繼開(kāi)展的一系列研究以及美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃署（DARPA）提出了“深綠”計(jì)劃［13］，目的均是將仿真嵌入實(shí)際指揮控制系統(tǒng)中，通過(guò)在線的作戰(zhàn)方案仿真評(píng)估，為指揮員提供更為精確的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)和行動(dòng)建議。“在線仿真”是上述應(yīng)用的核心技術(shù)，與“動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)”（dynamic data driven application system，DDDAS）、“共生仿真”以及“嵌入式/平行仿真”具有相似的技術(shù)內(nèi)涵［46］，均是通過(guò)對(duì)真實(shí)系統(tǒng)全局或局部進(jìn)行實(shí)時(shí)、在線的交互式仿真，生成關(guān)鍵數(shù)據(jù)，為真實(shí)系統(tǒng)的運(yùn)行、控制、決策等提供支撐。

對(duì)于面向指揮決策支持的在線仿真系統(tǒng)而言，如何依據(jù)實(shí)時(shí)的情報(bào)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)修正仿真系統(tǒng)，進(jìn)而確保仿真系統(tǒng)的可信性，是一個(gè)亟需解決的關(guān)鍵問(wèn)題。早在1967年，Naylor和Finger就開(kāi)始研究了仿真模型可信性問(wèn)題，指出可依據(jù)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)知識(shí)對(duì)仿真模型進(jìn)行表面驗(yàn)證，還可以從典型事件以及系統(tǒng)特征等多種視角分析仿真模型與真實(shí)對(duì)象間的一致性［7］。至今，已形成較為豐富的仿真模型可信性評(píng)估方法，例如：Theil不等式系數(shù)（Theil inequality coefficient，TIC）、灰色關(guān)聯(lián)分析以及誤差分析等時(shí)域分析方法［810］，窗譜、最大熵譜和交叉譜等頻域分析方法［1112］。當(dāng)仿真輸出為單輸出且仿真模型僅存在有限種修正可能時(shí)，上述方法能較為有效地從有限種修正方案中選出最佳者。此外，文獻(xiàn)［13-14］以仿真模型可信度為目標(biāo)，通過(guò)優(yōu)化指導(dǎo)仿真模型的修正。但是，文獻(xiàn)［13］中基于貝葉斯的修正方法使用條件較為苛刻，且計(jì)算量大；文獻(xiàn)［14］直接在仿真模型上開(kāi)展可信度的優(yōu)化工作，執(zhí)行效率也較為低下。由上可知，已有方法未能很好地解決仿真輸出為多變量輸出的仿真模型修正問(wèn)題。

為了解決面向指揮決策支持的在線仿真系統(tǒng)存在多變量輸出時(shí)的動(dòng)態(tài)修正問(wèn)題，本文首先給出了仿真輸出一致性度量模型，然后構(gòu)建仿真模型的修正集合，進(jìn)一步綜合仿真輸出一致性評(píng)估指標(biāo)，從修正集合中選出使得仿真模型可信性最佳的修正方案。

1　問(wèn)題描述及分析

用R和S分別表示戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)及其仿真模型。用Yr=｛yr1，yr2，…，yrm｝和Ys=｛ys1，ys2，…，ysm｝分別表示戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)情報(bào)及其仿真模型輸出，其中yri和ysi（i=1，2，…，m）分別表示Yr和Ys的第i個(gè)輸出量。

用C（Ys，Yr）表示Ys相對(duì)于Yr的一致性程度，簡(jiǎn)稱(chēng)仿真輸出一致性，且C（Ys，Yr）∈（0，1］。圖1示意性給出了Ys和Yr之間的差異與C（Ys，Yr）的關(guān)系。當(dāng)Ys與Yr完全一致時(shí)，即二者沒(méi)有差異時(shí)，可認(rèn)為仿真模型完全可信，則有C（Ys，Yr）=1；當(dāng)Ys相對(duì)于Yr一致性程度越差，即二者差異趨于無(wú)窮大時(shí)，可認(rèn)為仿真模型越不可信，則有C（Ys，Yr）→0。

圖1　Ys和Yr之間的差異與C（Ys，Yr）的關(guān)系

用Vi或Vi（ysi，yri）（i=1，2，…，m）表示yri相對(duì)于ysi的符合程度，簡(jiǎn)稱(chēng)仿真輸出符合度，且Vi（ysi，yri）∈（0，1］。當(dāng)yri與ysi完全吻合時(shí)，則有Vi（ysi，yri）=1；當(dāng)yri與ysi越不吻合時(shí)，則有Vi（yis，yir）→0。

用Eij或Eij（ysi，yri）（i=1，2，…，m；j=1，2，…，ni）表示仿真輸出符合度Vi的度量指標(biāo)，且定義如下：

式中，F(xiàn)i（·）為仿真輸出符合度度量指標(biāo)綜合模型；G（·）為仿真輸出符合度綜合模型。

用ai（i=1，2，…，k）表示作戰(zhàn)實(shí)體仿真模型S可調(diào)整的參數(shù)或者規(guī)則，其取值集合為T(mén)i，則目標(biāo)情報(bào)流驅(qū)動(dòng)的在線仿真系統(tǒng)動(dòng)態(tài)修正問(wèn)題可被描述為如下的優(yōu)化問(wèn)題：

如果基于上述三式來(lái)解決在線仿真系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)修正問(wèn)題，則存在兩個(gè)難點(diǎn)：①當(dāng)系統(tǒng)存在多個(gè)輸出，且仿真輸出符合度需要多個(gè)指標(biāo)度量時(shí)，難以確定Fi（·）和G（·），由此也難以得到C（Ys，Yr）；②基于式（3）的仿真優(yōu)化工作一般時(shí)耗較大，可能難以滿(mǎn)足在線仿真的時(shí)效性要求。針對(duì)上述難點(diǎn)，本文給出了如下研究思路：

（1）為了提高修正效率，以犧牲修正精度為代價(jià)，將仿真模型的“優(yōu)化”問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)榉抡婺Ｐ偷摹皟?yōu)選”問(wèn)題，即僅從取值集合Ti中選取出有限個(gè)可選項(xiàng)構(gòu)造修正集合Ai；

（2）將C（Ys，Yr）的“價(jià)值評(píng)估”問(wèn)題轉(zhuǎn)變?yōu)椤芭判蛟u(píng)估”問(wèn)題，由此避免了確定Fi（·）和G（·），而只需確定有限個(gè)可選項(xiàng)對(duì)應(yīng)C（Ys，Yr）的大小排序關(guān)系。

2仿真輸出一致性度量方法

假定y=＜y（1），y（2），…，y（N）＞為一個(gè)時(shí)間序列，其中y（i）（i=1，2，…，N）為按時(shí)間先后依次觀察得到的數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的觀測(cè)時(shí)刻用t（i）（i=1，2，…，N）表示，且假定t（1）=0。由此定義y=＜y（1），y（2），…，y（N）＞隨時(shí)間的變化頻率為

由此，假定f0≥0為評(píng)定數(shù)據(jù)變化快慢的臨界值，可以由專(zhuān)家依據(jù)具體的領(lǐng)域設(shè)定。如果F≥f0，則認(rèn)為y=＜y（1），y（2），…，y（N）＞為快變數(shù)據(jù)；否則認(rèn)為y=＜y（1），y（2），…，y（N）＞為緩變數(shù)據(jù)。

2.1緩變數(shù)據(jù)特征差異度量模型

假定情報(bào)數(shù)據(jù)yr和仿真輸出ys為緩變數(shù)據(jù)，分別由相應(yīng)的系統(tǒng)運(yùn)行P次和Q次后，對(duì)多次運(yùn)行輸出在每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行平均處理后，得到的情報(bào)數(shù)據(jù)和仿真輸出如下：

在此，令Z=＜z（1），z（2），…，z（T）＞=＜ys（1）-yr（1），ys（2）-yr（2），…，ys（T）-yr（T）＞，如果z（1），z（2），…，z（T）彼此間相差不大，則表明ys與yr的外形較相似，特別當(dāng)ys與yr重合或平行時(shí)，有z（1）=z（2）=…=z（T）；如果z（1），z（2），…，z（T）彼此間相差較大，則表明ys與yr外形的相似性較差。從位置差異es和外形差異et兩方面刻畫(huà)yr與yr之間的差異，定義如下：

2.2快變數(shù)據(jù)特征差異度量模型

假定情報(bào)數(shù)據(jù)yr和仿真輸出ys為速變數(shù)據(jù)，與緩變數(shù)據(jù)處理方式相同，得到：

由于快變數(shù)據(jù)一方面包含反映波動(dòng)特征的平穩(wěn)項(xiàng)，另一方面包含反映數(shù)據(jù)整體變化趨勢(shì)特征的趨勢(shì)項(xiàng)。基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解算法可將二者分離，具體算法見(jiàn)文獻(xiàn)［15］。由此給出如下定義：

式中，yrc和ysc分別為yr和ys的趨勢(shì)項(xiàng)；yrf和ysf分別為yr和ys的平穩(wěn)項(xiàng)。

yrc和ysc為緩變數(shù)據(jù)，可以直接依據(jù)式（7）和式（8）計(jì)算es和et來(lái)刻畫(huà)二者的差異。yrf和ysf可以通過(guò)窗譜分析轉(zhuǎn)換至頻域中得到各自的譜密度，進(jìn)而通過(guò)譜密度差異刻畫(huà)yrf和ysf之間的差異，具體原理見(jiàn)文獻(xiàn)［11］，由此定義如下：

式中，ef表示yrf和ysf的譜密度差異；M 表示yrf和ysf轉(zhuǎn)換至頻域中的點(diǎn)數(shù)；m表示通過(guò)相容性檢驗(yàn)的點(diǎn)數(shù)。

3　在線仿真系統(tǒng)動(dòng)態(tài)修正方法

在仿真輸出一致性度量的基礎(chǔ)上，給出本文的在線仿真動(dòng)態(tài)修正方法如下：

步驟1以作戰(zhàn)實(shí)體仿真模型S的可調(diào)整參數(shù)和規(guī)則ai∈Ti（i=1，2，…，k）為試驗(yàn)因子，采用拉丁超立方方法確定修正集合K=｛A1，A2，…，Ap｝；

步驟2得到修正集合中每個(gè)元素對(duì)應(yīng)的仿真模型輸出Ysi（i=1，2，…，p），并采用上述度量方法得到Y(jié)si與Yr之間的一致性度量指標(biāo)值eij（i=1，2，…，p；j=1，2，…，q）；

步驟3由于ei1，ei2，…，eiq之間可能存在著較強(qiáng)的相關(guān)性，采用主成分分析方法進(jìn)行處理，得到相互獨(dú)立的若干主成分以及對(duì)應(yīng)的貢獻(xiàn)率ηi1， ηi2，…，ηil；

步驟4以ηi1，ηi2，…，ηil的大小表征的重要程度，進(jìn)行歸一化處理得到權(quán)重為ωi1，ωi2，…，ωil，進(jìn)一步加權(quán)求和得到修正集合中每個(gè)元素對(duì)應(yīng)的綜合評(píng)估結(jié)果Ei（i=1，2，…，p），其中的最大者對(duì)應(yīng)的仿真模型參數(shù)或者規(guī)則值即為最終的修正結(jié)果。

3.1基于拉丁超立方的修正集確定方法

將作戰(zhàn)實(shí)體仿真模型S的可調(diào)整參數(shù)和規(guī)則ai∈Ti（i=1，2，…，k）視為實(shí)驗(yàn)因子，將Ti（i=1，2，…，k）劃分為p個(gè)子集合Hji（j=1，2，…，p），使它們滿(mǎn)足如下條件：

式中，P｛·｝表示事件概率。

基于拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，具體算法內(nèi)容參見(jiàn)文獻(xiàn)［16］，生成一個(gè)p×k的拉丁超立方矩陣U，使得U中的每列均為1，2，…，p的一個(gè)隨機(jī)全排列。令bij∈｛1，2，…，k｝（i=1，2，…，p；j=1，2，…，k）為U中第i行j列的取值，由此得到修正選項(xiàng)為

式中，Ai（i=1，2，…，p）為第i個(gè)修正選項(xiàng)；a（j=1，2，…，k）為aj在集合上的取值。

3.2基于PCA的修正方案優(yōu)選方法

運(yùn)行仿真系統(tǒng)，得到修正選項(xiàng)Ai（i=1，2，…，p）對(duì)應(yīng)的仿真模型輸出Ysi（i=1，2，…，p）。采用上述仿真輸出一致性度量方法得到Y(jié)si與情報(bào)數(shù)據(jù)Yr之間的一致性度量指標(biāo)值eij（i=1，2，…，p；j=1，2，…，q）。

由于eij（i=1，2，…，p；j=1，2，…，q）之間存在相關(guān)性，即它們所蘊(yùn)含的信息存在一定的“重疊”。在此，采用主成分分析法從q個(gè)數(shù)據(jù)差異中提取少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立且包含了大部分信息的主成分，具體算法原理參見(jiàn)文獻(xiàn)［17］。

首先對(duì)ei1，ei2，…，eiq（i=1，2，…，p）進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理如下：

進(jìn)一步，構(gòu)造協(xié)方差陣為

式中，ζ∈［0，1］為主成分判定閾值。

則經(jīng)過(guò)主成分分析后得到新的數(shù)據(jù)差異為

依據(jù)每個(gè)主成分對(duì)區(qū)分p個(gè)修正選項(xiàng)的貢獻(xiàn)率，得到r個(gè)主成分的權(quán)重為

由此，綜合得到p個(gè)仿真模型修正選項(xiàng)的綜合評(píng)估結(jié)果如下：

式中，Ei（i=1，2，…，p）為第i個(gè)模型對(duì)應(yīng)的綜合評(píng)估結(jié)果。

最后，依據(jù)綜合評(píng)估結(jié)果從p個(gè)修正備選中選出最佳者，如下：

式中，El所對(duì)應(yīng)的修正選項(xiàng)為最佳者。

4　應(yīng)用實(shí)例

假定我方飛機(jī)正遭受敵方地空導(dǎo)彈攻擊，如圖2所示。M表示敵方導(dǎo)彈；T表示我方飛機(jī)；V為敵方導(dǎo)彈速度；VT為我方飛機(jī)速度；q為目標(biāo)線角；η為敵方導(dǎo)彈速度矢量前置角；θ為敵方導(dǎo)彈彈道角，由于攻擊平面為鉛垂面，所以其也是彈道傾角；ηT為我方飛機(jī)速度矢量前置角；σT為我方飛機(jī)航向角。

圖2　我方飛機(jī)與敵方導(dǎo)彈的相對(duì)位置

假定現(xiàn)已獲取當(dāng)前12 s內(nèi)的敵方導(dǎo)彈飛行軌跡數(shù)據(jù)，如圖3所示，并估計(jì)得到了導(dǎo)彈的速度以及彈道傾角數(shù)據(jù)。現(xiàn)擬采用在線仿真的手段輔助我方作戰(zhàn)人員制定規(guī)避策略，為此需要依據(jù)當(dāng)前12 s內(nèi)的情報(bào)數(shù)據(jù)，建立較為逼真的敵方地空導(dǎo)彈模型。

圖3　我方飛機(jī)和敵方導(dǎo)彈的飛行軌跡

假定依據(jù)其他情報(bào)信息可知：該敵方導(dǎo)彈采用比例導(dǎo)引進(jìn)行制導(dǎo)，比例導(dǎo)引律系數(shù)K∈［3，8］，導(dǎo)引頭慣性環(huán)節(jié)時(shí)間常數(shù)Ta∈［0.1，0.6］。由此可知，此時(shí)的關(guān)鍵就是利用當(dāng)前12 s內(nèi)的情報(bào)數(shù)據(jù)，確定敵方導(dǎo)彈模型的比例導(dǎo)引系統(tǒng)以及導(dǎo)引頭慣性環(huán)節(jié)時(shí)間常數(shù)。

依據(jù)本文方法，將K和Ta視為試驗(yàn)因子，采用拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法得到的試驗(yàn)點(diǎn)如表1和圖4所示。進(jìn)一步，將每個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的K和Ta取值代入仿真模型，得到導(dǎo)彈的位置、速度以及彈道角。為了便于清晰顯示數(shù)據(jù)曲線，在此僅給出參考輸出和前5組仿真輸出，如圖5～圖8所示。

表1　試驗(yàn)點(diǎn)

圖4　我方飛機(jī)和敵方導(dǎo)彈的飛行軌跡

圖5　導(dǎo)彈位置X

圖6　導(dǎo)彈位置Y

圖7　導(dǎo)彈速度

圖8　導(dǎo)彈彈道傾角

由于這些數(shù)據(jù)變化緩慢，可采用式（7）和式（8）得到仿真數(shù)據(jù)與情報(bào)數(shù)據(jù)之間的差異如表2所示。其中，exs和ext表示位置x對(duì)應(yīng)的仿真數(shù)據(jù)與情報(bào)數(shù)據(jù)之間的位置差異和外形差異；eys和eyt表示位置y對(duì)應(yīng)的仿真數(shù)據(jù)與情報(bào)數(shù)據(jù)之間的位置差異和外形差異；eυs和eυt表示速度V對(duì)應(yīng)的仿真數(shù)據(jù)與情報(bào)數(shù)據(jù)之間的位置差異和外形差異；eθs和eθt表示彈道角θ對(duì)應(yīng)的仿真數(shù)據(jù)與情報(bào)數(shù)據(jù)之間的位置差異和外形差異。

由上可知，仿真輸出與情報(bào)數(shù)據(jù)的一致性可由表2中的8個(gè)指標(biāo)來(lái)刻畫(huà)，由于它們之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，經(jīng)過(guò)式（17）的歸一化處理得

表2　每個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的仿真輸出一致性指標(biāo)值

進(jìn)一步通過(guò)主成分分析得到各主成分對(duì)應(yīng)的特征值以及對(duì)區(qū)分10個(gè)比較樣本的貢獻(xiàn)率，如表3和圖9所示。

表3　每個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的特征值和貢獻(xiàn)率

令主成分判定閾值ζ=90%，依據(jù)式（19），則僅取前2個(gè)主成分作為評(píng)估指標(biāo)：

依據(jù)前兩個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率，由式（21）歸一化處理后得到二者的權(quán)重分別為0.919和0.081。再依據(jù)式（22），得到10組試驗(yàn)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的評(píng)估結(jié)果為4.080 4，3.017 0，-1.088 7，-2.918 1，-0.845 9，-1.956 6，-2.572 4，-0.853 7，1.012 7以及2.125 0。由此可知第4組仿真輸出與情報(bào)數(shù)據(jù)差異最小，則將K= 4.818以及Ta=0.282視為最終結(jié)果，將第4組仿真輸出與情報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，如圖10～圖12所示，二者一致性較好，由此表明修正結(jié)果較為合理有效。

圖9　前3個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率

圖10　實(shí)際位置和修正后的仿真位置

圖11　實(shí)際速度與修正后的導(dǎo)彈仿真速度

圖12　實(shí)際彈道傾角與修正后的仿真彈道傾角

5　結(jié)　論

利用在線仿真支持指揮決策，前提是保證仿真系統(tǒng)的可信性。實(shí)時(shí)獲取的情報(bào)數(shù)據(jù)是動(dòng)態(tài)修正在線仿真系統(tǒng)的參考依據(jù)，本文考慮存在多個(gè)修正指標(biāo)的情形，由此構(gòu)建了一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。進(jìn)一步考慮到該多目標(biāo)優(yōu)化方程難以建立，且在線仿真系統(tǒng)存在時(shí)效性要求，本文綜合利用拉丁超立方試驗(yàn)設(shè)計(jì)以及主成分分析方法，將上述仿真優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)換為排序評(píng)估問(wèn)題予以解決。在應(yīng)用實(shí)例中，基于本文方法有效地利用當(dāng)前情報(bào)數(shù)據(jù)修正了敵方導(dǎo)彈模型。

［1］Layman G，Daly J.C4I tactical applications utilizing embedded simulations［C］//Proc.of the Command and Control Research and Technology Symposium，2002：1-15.

［2］Gilmour D A，Mc Keever W E.High performance computing（HPC）for real-time course of action（COA）analysis，AFRL-RI-RS-TR-2007 273［R］.Austin：Distribution Unlimited，2008.

［3］Committee on Modeling and Simulation for Defense Transformation，National Research Council.Defense modeling，simulation and analysis-meeting the challenge［R］.Washington，D C：National Academies Press，2006.

［4］Fujimoto R，Lunceford D，Page E，et al.Summary of the parallel/distributed simulation working group［R］.Grand Challenges for Modeling and Simulation，2002.

［5］DDDAS Workshop Report.NSF sponsored workshop on DDDAS-dynamic data driven applications systems［EB/OL］.［2015 05-30］.http://www.cise.nsf.gov/dddas，2006-01-20/2007 09-18.

［6］Hu X F，He X Y，Xu X L.The challenge and thinking of modeling and simulation in the era of big data［J］.China Science：Information Science，2014，44（5）：676-692.（胡曉峰，賀筱媛，徐旭林.大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)建模仿真的挑戰(zhàn)與思考［J］.中國(guó)科學(xué)：信息科學(xué)，2014，44（5）：676-692.）

［7］Naylor TH，F(xiàn)inger J M.Verification of computer simulation models［J］.Management Science，1967，14（2）：92-101.

［8］Kheir N A，Holmes WM.On validating simulation models of missile systems［J］.Simulation，1978，30（4）：117-128.

［9］Wu J，Wu X Y，Chen Y X，et al.Validation of simulation models based on improved grey relational analysis［J］.Systems Engineering and Electronics，2010，32（8）：1677-1679.（吳靜，吳曉燕，陳永興，等.基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析的仿真模型驗(yàn)證方法［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2010，32（8）：1677-1679.）

［10］Damborg M J.An example of error analysis in dynamic model validation［J］.Simulation，1985，44（6）：301-305.

［11］Liu Z Z.Simulation validation based on the data of the aero experimentation［J］.Journal of System Simulation，2002，14（3）：281-284.（劉藻珍.基于飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù)的仿真模型驗(yàn)證方法的研究［J］.系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)，2002，14（3）：281-284.）

［12］Jiao S，Li W，Yang M.Validation of simulation models based on

empirical modal decomposition and grey relevance analysis［J］. Systems Engineering and Electronics，2013，35（12）：2613 2618.（焦松，李偉，楊明.基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和灰色關(guān)聯(lián)度分析的仿真模型驗(yàn)證方法［J］.系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2013，35（12）：2613-2618.）

［13］Xiong Y，Chen W，Tsui K L，et al.A better understanding ofmodel updating strategies in validating engineering models［J］. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering，2009，198（15）：1327-1337.

［14］Yuan J，Ng S H，Tsui K L.Calibration of stochastic computer models using stochastic approximation methods［J］.IEEE Trans. on Automation Science and Engineering，2013，10（1）：171-186.

［15］Huang N E，Shen Z，Long S R，et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis［J］.Proceedings of the Royal Society Mathematical Physical&Engineering Sciences，1998，454：903-995.

［16］Minasny B，McBratney A B.A conditioned Latin hypercube method for sampling in the presence of ancillary information［J］.Computers &Geosciences，2006，32（9）：1378-1388.

［17］Huo DH，Yang D，Zhang XH，et al.Principal component analysis based Codebook back-ground modeling algorithm［J］. Acta Automatica Sinica，2012，38（4）：591-600.（霍東海，楊丹，張小洪，等.一種基于主成分分析的Codebook背景建模算法［J］.自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2012，38（4）：591-600.）

Dynamic modification of online simulation system based on intelligence data-driven

JIAO Song1，LI Wei2，CHUWei1，MAO Shao-jie1
（1.Science and Technology on Information Systems Engineering Laboratory，The 28th Research
Institute of China Electronics Technology Group Corporation，Nanjing 210000，China；2.Control and Simulation Center，Harbin Institute of Technology，Harbin 150001，China）

To ensure the creditability of the online simulation system for decision-making，the method for dynamically modifying the online simulation based on intelligence data-driven is proposed.The intelligence data are divided into gradual data and fast data according to the change ratio.For describing the consistency between the simulation output and the intelligence data，the differences between the gradual data are depicted by the proximity of the position and the similarity of the shape，the fast data is decomposed into the trend item and stationary item，and the measure models of differences for each item are given.Furthermore，the modification set of the simulation model is gained via Latin hypercube sampling，the best modification scheme is selected by integrating the consistency indexes of the simulation output based on principal component analysis.Finally，the validity of the method is shown in the application.

online simulation；dynamic modification；consistency of simulation output；principal component analysis

TP 391.9

A

10.3969/j.issn.1001-506X.2016.05.35

1001-506X（2016）05-1201-07

2015-06-04；

2015-11-17；網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版日期：2015-12-14。

網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2422.TN.20151214.1349.008.html

國(guó)家自然科學(xué)基金（61403097）資助課題

焦松（1985-），男，工程師，博士，主要研究方向?yàn)榉抡嬖囼?yàn)評(píng)估。

E-mail：jiaosong1985@163.com

李偉（1980-），男，副教授，博士，主要研究方向?yàn)榉抡鎸?shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析、分布式仿真。

E-mail：fleehit@163.com

楚威（1979-），男，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)榫C合電子信息系統(tǒng)建模與仿真。

E-mail：wicked@163.com

毛少杰（1963-），男，研究員，主要研究方向?yàn)榫C合電子信息系統(tǒng)建模與仿真。

E-mail：maoshojie@163.com