在軌服務與維護任務推演與虛擬實驗平臺

石 玥，李 志，張志民

(錢學森空間技術實驗室，北京 100094)

0 引言

在軌服務與維護系統實施涉及的工程技術學科廣泛，新技術應用需求旺盛，實施效果的國際影響力顯著。因此，在實施過程中，聚集優秀團隊參與協同攻關，并確保相關技術和裝備得到充分驗證，進而開展可信評估，是這一項目順利、高效實施的必要保障。本文針對這一需求，提出建設在軌服務與維護任務虛擬實驗平臺的構想，利用先進的信息技術為項目各參與方提供共享資源、高效計算與驗證的實驗平臺；為技術/裝備的協同研發、快速創新提供技術保障；服務軍民融合，支撐產、學、研、用開展廣泛、深入的協同協作研究。

1 在軌服務系統概況

在軌服務與維護試驗試用系統總體上由高軌系統、軌道間系統、天地往返系統和天地一體化任務支持系統四大部分組成。

1)高軌系統運行于地球同步軌道帶，接受軌道間系統補給維護，協同開展技術驗證試驗，為地球同步軌道服務對象提供維修維護服務。主要包括：高軌綜合服務站、高軌機動操控飛行器、可維修性試驗衛星。

2)軌道間系統平時在LEO停泊，接受天地往返飛行器補給和維護，獨立或聯合執行中、低軌在軌服務任務，以及軌道間往返運輸任務。主要包括軌道間快速機動飛行器、軌道間大范圍轉移飛行器。

3)天地往返系統的主要任務是為在軌系統提供運輸服務，執行LEO(主要是SSO)的應急在軌服務任務。

4)天地一體化任務支持系統包括發射場、著陸場、天地一體化指揮控制與數據傳輸網絡三部分。通過數據共享支持任務規劃和在軌服務任務。

通常情況下，需要四大系統相互協同，共同完成特定的在軌服務任務。系統具有任務場景復雜、涉及的飛行器種類多、任務操作精細度高、新技術應用廣等特點，是一個典型的復雜巨系統，為系統的實施論證帶來了挑戰。

2 任務推演與虛擬實驗必要性分析

在軌服務典型任務包括衛星故障軌道救援、衛星在軌維修維護、快速大范圍軌道轉移、新技術在軌試驗、軌道空間碎片防護、大型復雜附件在軌構建等各類在軌進行的復雜任務。這類任務操作的互動性頻繁、精細度要求比較高，任何操作的偏差或失誤都有可能造成無法挽回的后果，甚至是不良的政治影響；而且，考慮到在軌維服務的初衷是通過在軌維修維護降低整個系統的成本，因此其區別于其他飛行任務的三個主要關注點是技術的風險性、服務的經濟性和響應的時效性。

圖1 仿真推演與虛擬實驗總任務框架示意

在軌服務任務的交互性及服務對象的不確定性特征，決定了任務的外界影響因素較多，需要在方案制定過程中進行充分的考慮與詳盡的計算。因此，在任務實施之前，利用計算機仿真、虛擬與并行計算等先進的信息技術，對任務進行仿真推演、對系統進行虛擬試驗與評估，是在軌服務任務有效實施的基本保障，對在軌服務系統建設、在軌任務實施均具有重要意義。

構建在軌服務仿真推演與虛擬實驗平臺，將主要解決重大項目實施過程中三個方面的主要問題：首先，服務系統總體，對特定任務場景下的多個系統方案進行仿真評估；其次，服務飛行試驗，接收飛行試驗遙測數據，對在軌事件進行同步仿真推演與試驗效果分析評估；最后，服務研發人員開展關鍵技術攻關，對不同的技術解決途徑進行統一評估，并給出優化建議。總的任務框架如圖1所示。不同于通常意義上的仿真系統或平臺，該平臺將重點解決統一任務場景與評估模型、共享資源與高效協同計算等方面的問題；加快先進技術在工程中的應用，以及相關研究成果技術成熟度的提升，促進創新技術研究成果的應用與轉化；幫助參與研究的人員了解系統中有待解決的難點問題、共性問題，準確定位研究方向，開展有針對性的研究。

3 平臺總體設計

在軌服務與維護任務推演與虛擬實驗平臺是基于云的分布式計算與虛擬仿真系統，具有面向服務、資源共享、交互協同、可變粒度、統一評估五個主要特征，為領域內產、學、研、用創新團隊提供豐富的計算與仿真資源，以及面向未來的應用場景和統一的效能評估模型。平臺服務于重大項目系統總體、飛行試驗及關鍵技術攻關相關的仿真推演及虛擬實驗需求，支撐在軌服務與維護系統總體方案和試驗試用系統總體方案持續優化。平臺采用如下設計原則：

1)架構先進：具有開放的體系架構、彈性的云計算能力，采用開源軟件的管理模式，支撐在軌服務與維護飛行任務規劃及典型服務操作虛擬實驗。

2)資源共享：為平臺用戶提供海量數據的仿真引擎；基于大數據、智能化的統一標準化評估，快速優化與迭代實驗。

3)持續共贏：持續累積飛行方案和服務數據，提供基于評估的智能推薦，為用戶以更快的速度達到相應的技術成熟度提供便利。

3.1 主要功能

該平臺通過在軌服務與維護場景仿真、飛行過程仿真、操作過程仿真，以及飛行器總體、分系統關鍵技術仿真，支撐在軌服務與維護系統的仿真演示、評估和優化，驗證技術可行性和系統總體效能。其應用功能示意圖如圖2所示。

圖2 在軌服務與維護任務推演與虛擬實驗平臺應用功能示意

1)仿真演示：可視化展示在軌服務與維護系統的任務執行場景和任務實施過程，為總體方案的系統設計、應用過程和應用效果提供直觀的可視化演示。

2)評估與優化：系統類用戶通過平臺提供的定制化仿真服務(如應用場景、系統組成、應用模式及其費效/費用比)，開展多個系統方案的仿真驗證和評估，并根據優化準則對方案進行迭代優化與評估，通常需要結合仿真演示功能應用。

3)技術可行性驗證：提供統一場景和技術要求，技術人員可上傳待驗證的算法模塊，同時定制集成相關的輔助模型，開展仿真驗證，評估其技術能力及與系統的整體適配性，支持模型在線插拔，提供技術途徑選擇評估。

4)總體效能評估：根據系統類用戶設定，提供不間斷、多場景、多次仿真推演或虛擬實驗，根據多次仿真實驗數據，自動解算系統總體效能指標數值，并可生成直觀的系統綜合評估報告。

3.2 總體架構

基于云計算理念構建的在軌服務與維護任務推演與虛擬實驗平臺，以用戶為中心，從用戶的仿真需求出發，以高效、穩定地滿足用戶仿真任務為目標，快捷地聚合網絡環境中已有的各類仿真資源，實現個性化需求驅動的仿真實驗。

總的平臺架構基于“Xenserver+Hadoop+Docker+APP”的開源開放軟件架構，對平臺硬件環境具有較好的適應性，且具有硬件橫向擴展能力。該架構充分發揮了云計算仿真支撐技術的計算普適化和服務按需化特點，解決各類仿真資源的共享與動態分配問題，確保每一個仿真用戶都可獲得足夠的仿真資源，從而更專注于算法、結構、機構等設計的創新。

如圖3所示，在軌服務與維護任務推演與虛擬實驗平臺涵蓋了基礎設施即服務(IaaS)、平臺即服務(PaaS)、數據存數即服務(dSaaS)、軟件即服務(SaaS)四種技術框架。

IaaS提供平臺中網絡資源、計算資源(CPU、GPU等)、存儲資源(內存、硬盤)，平臺資源管理器能夠實現虛擬集群的擴展和管理。該系統通過對基于容器虛擬化的基礎設施一體化管理技術的攻克，實現計算資源、存儲資源、網絡資源的統一管理、部署與配置，從而完成計算、存儲、網絡等基礎設施的有效整合及靈活調度等目的，解決面向存儲和計算密集型的虛擬化資源管理問題。

圖3 平臺軟件架構

PaaS提供基礎計算服務和軟件虛擬容器服務，主要由平臺的虛擬化基礎計算服務集群實現。其中，虛擬化計算集群調度管理器管理云平臺資源管理器分配的軟件虛擬容器(Docker容器)，并按照用戶總的計算資源需求為用戶的計算資源調度器按需分配并動態調整所擁有的軟件虛擬容器數量。同時，再將擁有的軟件虛擬容器拆分為更細粒度的計算容器，根據用戶對并行計算類(Map-Reduce批處理、Spark運算)作業的資源需求，為用戶的作業按需分配并動態調整計算容器數量。

dSaaS提供數據存儲管理服務，主要由平臺的存儲管理虛擬化集群實現。在數據存儲集群層次，存儲集群調度器管理云平臺資源管理器分配的軟件虛擬容器服務(Docker容器)，并將其按照上層程序對存儲集群，如NoSQL集群(HBase集群等)、SQL集群、文件集群，進行按需分配。對集群實時監控與分析，根據存儲集群的使用情況，動態地對其所用資源進行優化調整。同時，提供標準化的數據訪問API。

SaaS提供仿真推演和可視化展示服務，分別由仿真推演集群和可視化展示集群實現。仿真推演集群調度管理器和可視化集群調度管理器分別管理云平臺資源管理器分配的軟件虛擬容器服務，再根據用戶作業需求將其拆分為更細粒度的仿真/計算容器，實現多用戶的在線仿真與實驗演示。其中，仿真推演應用軟件基于開源的科學計算軟件Scilab、Modelic等。

3.3 典型應用

利用云計算等先進的計算機網絡架構，平臺可實現數據、模型、計算與存儲等仿真資源的充分共享與高效利用，支持優勢團隊的互聯、互通、互操作。在軌服務與維護任務推演與虛擬實驗平臺的典型應用模式為:

1)仿真用戶應用共享數據，搭建自己的仿真方案。

2)多個協作伙伴共同工作，其中一方修改，其他伙伴可立即獲取并參與，無縫銜接完成研發全流程，加快合作研究進程。

3)獲取虛擬樣機實驗所需的大容量數據，開展虛擬實驗。

圖4為用戶應用平臺搭建系統方案仿真推演與虛擬實驗的過程示意。用戶首先根據任務要求、場景設定或約束，在終端的組件盤式、交互式科學計算軟件中，以“所見即所得”的方式，搭建系統方案仿真流程；當仿真開始指令下達后，云端接收相應信息，組織并分配仿真資源；在從分布式數據庫中獲取計算所需數據后，云端在相應的計算容器中開始按搭建的仿真方案展開并行計算，并將計算結果寫回數據庫。可視化終端從數據庫中獲取數據后，開始可視化計算，并加載相關可視化模型進行展示。

圖4 在軌服務與維護任務推演與虛擬實驗平臺典型應用過程示意

在這一應用過程中，云端以輕量級虛擬化Docker容器為基礎，實現多個用戶共享仿真資源與資源動態分配，從用戶發出仿真請求到云端完成仿真推演計算返回結果的詳細過程，如圖5所示。

圖5 數據驅動的Docker云仿真技術

4 結束語

在軌服務與維護任務推演與虛擬實驗平臺是基于云的開放式、并行計算仿真實驗平臺，支持仿真資源的動態分配，能夠解決在軌實時事件仿真推演，以及虛擬樣機協同實驗過程中的高強度計算時延與實時應用之間的矛盾，并具有很好的易擴展性和易維護性。平臺將為在軌服務與維護任務項目實施過程中的各參與方提供高效、協同的仿真與協作環境，在統一仿真驗證場景和評估標準的保障下，高效完成總體方案的優化與評估，有效促進新技術的仿真驗證及其在項目中的應用，為項目的實施提供有力保障?！?/p>