作戰仿真數據VV&C研究

吳　亮

(中國人民解放軍91336部隊，河北 秦皇島 066000)

0　引言

作戰仿真是部隊訓練、武器裝備作戰效能檢驗的重要手段，而其可信性是能否取得良好應用效果的關鍵。影響作戰仿真的可信性的因素主要包括需求分析、模型及其轉換、算法和數據等方面，而絕大多數模型與仿真對數據的依賴程度非常大。如果驅動一個仿真的數據不準確或不適應目前的任務，將很可能使結果驗證失敗。因此，數據是影響作戰仿真可信性的一個重要方面。在M&S過程中，當錯誤的數據被使用或者正確的數據被不當使用時，仿真結果就會變得混亂而不可信。所以，恰當地收集和使用可信的數據對作戰仿真具有十分重要的意義。而作戰仿真數據的可信性主要由數據的校核、驗證和認可(Data Verification , Validation and Certification, VV&C)活動來保證[1]。

1　數據VV&C的概念及數據分類

1.1　數據VV&C的概念[1-2]

數據校核：包括數據提供者校核和數據用戶校核兩個方面。數據提供者校核是利用技術和相關程序保證數據滿足數據標準規定的限制條件并滿足由過程與數據建模中得到的業務規則。數據用戶校核是利用技術和相關程序保證數據滿足數據標準確定的用戶專用的限制條件，以及從過程與數據建模中得到的業務規則，并保證數據的正確轉換與格式化。

數據驗證：由領域專家對數據進行的有文檔的評估，以及該評估與已知數值的對比。數據提供者的驗證是指在規定準則和假設下進行的評估；數據用戶的驗證是指對數據適用于預定模型的評估。

數據認可：確定數據已依照文檔要求的標準或準則經過了校核與驗證。包括數據提供者認可和數據用戶認可。

1.2　數據分類

根據作戰仿真自身的特點，可以將作戰仿真數據分為五類，如表1所示。

表1　作戰仿真數據分類

2　作戰仿真數據VV&C過程研究

在作戰仿真中，為了獲得高質量的數據和與特定仿真應用相關的可用的和可信的數據，應該從數據提供者和數據用戶兩個角度對數據VV&C進行研究。

2.1　數據提供者的VV&C過程研究

從數據提供者的角度看，數據VV&C過程包含任務活動，需要有VV&C角色參與，活動中還需要一些數據和文檔資源，并形成一些VV&C產品。

圖1　數據提供者VV&C的靜態描述

圖1為數據提供者VV&C過程的靜態結構描述。圖中VV&C資源主要包括數據字典、史料數據、演習數據、試驗數據和實驗數據等；VV&C產品主要有：數據VV&C計劃、數據校核報告、數據驗證報告、數據認可報告以及經過認可的數據。

數據提供者VV&C過程的五個步驟的主要任務如表2所示。

表2　數據提供者VV&C的主要任務

2.2　數據用戶的VV&C過程研究[3-4]

數據提供者對數據進行VV&C后，可以確保數據在一定的條件下是正確的、可信的，但不能保證數據能夠滿足所有的應用要求；另外仿真過程中，數據并不能完全被直接使用，往往需要根據實際情況經過轉換后才能使用；而且在對模型進行VV&A時，也需要一定的數據支持。因此，數據用戶還必須在仿真全過程中進行VV&C。

數據用戶VV&C是基于特定的仿真應用而進行的，與仿真過程緊密相連。下面以基于HLA的聯合作戰仿真為例，從數據用戶的角度研究數據VV&C過程。如圖2所示，與數據VV&C相關的基于HLA的聯合作戰仿真系統FEDEP主要為六個階段：定義聯合作戰聯邦目標、進行聯合作戰概念分析、設計聯合作戰聯邦、開發聯合作戰聯邦以及計劃、集成和測試聯邦以及執行聯邦。相應地，數據VV&C的過程也分為六個階段。

階段一：確定和鑒別聯邦數據需求、制定VV&C計劃。首先確定和鑒別聯合作戰聯邦的數據需求，包括數據的意義、類型、質量要求、權威性要求等。其次對數據需求進行校核，逐一審查輸入數據是否符合聯合作戰仿真要求、輸出數據是否支持作戰仿真程序需求。最后，制定詳細的數據VV&C計劃，計劃內容包括數據V&V的目標、意義、原則、內容、方法、角色、階段性產品、可接受性標準及時間節點等。

階段二：校核數據源及元數據。首先檢驗數據源及其可用性，檢查數據源的元數據，確保數據源的權威性、適用性和時效性。其次檢驗輸入數據庫，確保作戰數據的完備性。數據庫中的數據一般包括作戰損耗數據、作戰編制數據、武器的性能和效能指標數據、環境數據、氣象和天候數據等。就一般情況來看，這些都是普通作戰樣式的作戰數據，不一定都適合于聯合作戰樣式的數據要求，需要用戶進行修改或創建新的數據以填補空缺。接著檢驗輸出數據的特征描述。輸出數據一定要滿足聯合作戰系統的數據輸出需求，主要與輸出數據的用途有關，如用于態勢顯示、在線統計、事后評估等。最后生成驗證數據。驗證數據主要用作評判聯合作戰模型的輸出結果的參照數據。

圖2　基于HLA的聯合作戰聯邦的開發及VV&C過程

階段三：校核數據轉換及輸入數據。首先檢查數據轉換的方法與過程。數據轉換需要滿足數據的精度和完整性要求，轉換過程要符合一定的規范要求。其次檢查輸入的實例數據。檢查實例數據的描述特征是否符合要求，如果不符合數據要求，還要按一定的規范進行轉換。最后校核固定數據。固定數據通常被固化在一定的表達式中，被引用后可能與原目的不相符，需要檢驗；另外，固定數據轉換成仿真程序時，也有可能在格式上出現差錯。

階段四：校核初始化數據及驗證固定數據。首先審查初始化數據，確保它們與原始數據相一致。其次驗證固定數據。采用獨立的算法對固定數據進行檢驗，并與驗證數據進行對比。

階段五：校核與驗證(V&V)交換數據及評估輸出數據。首先對參與聯邦對象的交換數據進行校核與驗證。檢查交換數據是否滿足交換格式要求以及是否能夠成功交換。其次校核輸出數據。審查輸出數據的描述特征是否滿足要求，以及是否與驗證數據保持形式上的一致性。接著驗證輸出數據。將輸出數據與驗證數據進行比較，計算數據的靈敏度和偏差，判斷聯合作戰模型的正確性。最后并評估數據。對所有的數據進行評估，聘請領域專家進行裁定。

階段六：聯合作戰聯邦數據認可。收集前面五個階段的VV&C產品和成果，根據聯合作戰樣式的要求，由權威部門對數據進行評判，決定是否被認可。

3　作戰仿真輸出數據的驗證策略研究

作戰仿真(特別是聯合作戰仿真)的輸出數據具有一些典型的特點：一是輸出的數據類型多，如模型計算的結果數據、態勢數據、基礎數據、想定數據及參考數據等；二是輸出數據的表達方式具有多樣性，如虛擬戰場表達、作戰態勢的表示及綜合態勢的顯示等；三是輸出數據的表現形式豐富，如圖形、圖像、表格、曲線等。因此，為了達到全面驗證輸出數據的效果，應該研究有一個行之有效的驗證策略。

通過參加科研項目的數據VV&C實踐，本文認為：以作戰想定為依據，設計一個多觀測點數據驗證的測試用例，由多個領域專家對多觀測點采集的數據進行定性與定量相結合方法來綜合驗證。實踐表明，這是一種非常有效的驗證策略。觀測點的設計應該由數據的輸出形式與內容，以及研究的目的來決定。一般地，為了全面驗證作戰仿真的輸出數據，應該設置四個觀測點。

觀測點一：想定觀測點。想定觀測點顯示的數據主要有想定數據、基礎數據及參考數據等。數據的表現形式一般為數據元素、數據值或數據表格。這些數據可以作為輸出數據的參考依據。有時為了檢驗輸出數據的合理性，也可以通過修改想定觀測點的輸入數據來實現。

觀測點二：態勢顯示觀測點。從態勢顯示觀測點獲取的數據主要有態勢數據、戰場環境、軍標及綜合態勢數據等。態勢數據是一個動態的數據，它反映作戰活動及其演變的過程。常見的態勢數據有武器的運動軌跡、性能變化，作戰過程中各戰斗單元的位置、狀態及交戰過程；戰場環境數據包括地理環境數據、電磁環境數據、氣象環境數據和核化環境數據等。這些數據有些是動態的，如電磁環境、氣象環境數據等；有些是靜態的，如地理環境數據等；綜合態勢數據一般體現在高層作戰仿真中，如戰略作戰。它反映的不僅是作戰方面的數據，還要反映政治、經濟、外交、輿論及社會環境等。

觀測點三：在線實時統計觀測點。在線實時統計觀測點可以將作戰的實時數據進行采集和挖掘，通過各種方法將它直觀地呈現出來，如統計表格、直方圖、餅狀圖等，VV&C人員和領域專家可以利用這些圖表來驗證輸出數據。

觀測點四：事后評估觀測點。作戰仿真的結果不僅僅是考察作戰態勢，還要評估作戰效能和武器系統的效能，后兩個方面的數據可以從事后評估觀測點獲取。

通過綜合以上四個觀測點的輸出數據，便可以全面地驗證作戰仿真的數據。

4　結束語

對于作戰仿真而言，數據VV&C是一個重要的研究內容。廣義上說，數據VV&C是仿真VV&A的一部分，應該貫穿于仿真的全過程。本文從數據VV&C的基本理論、過程及驗證策略三個方面進行了研究。首先介紹數據VV&C的基礎，包括數據VV&C及其相關概念、數據的分類；其次，對數據作戰仿真VV&C的過程進行了研究；最后以作戰仿真為例，研究了輸出數據的驗證策略。本文研究的大部分內容已經在科研項目中得到了應用，并取得了良好的效果?！?/p>