基于大數據的導彈武器系統全壽命管理模型研究

初晉鋒 滿芳芳

關鍵詞：大數據;導彈武器系統;全壽命;管理模型

信息化建設已經進入大數據時代，大數據技術勢必推動新軍事革命，并逐漸向著更加廣泛和深層次的發展。圍繞大數據時代軍隊建設支撐國家安全和可持續發展的需要，抓緊當前的戰略機遇期，全面建成軍隊大數據體系。基于此，本文將引入大數據技術，開展對導彈武器系統全壽命管理模型研究。

1結合大數據的導彈武器系統全壽命管理特點分析

1.1導彈武器系統全壽命管理意義

為實現對導彈武器系統全壽命周期的高效管理，本文結合大數據技術在現行各類管理當中的應用情況進行分析。武器系統全壽命管理的定義是指，將武器裝備從確立項目開始，經過生產、使用環節，最終退役報廢的整個生命周期作為一個完整的一體進行管理。將武器系統全壽命周期進行細化，除上述四個環節以外，還包含方案設計、工程研發、選型試驗、采購等。針對其進行管理的主要目的是保證武器系統能夠在其全壽命當中的各個階段形成良好的協調配合能力，保證每個環節之間形成連貫的銜接，從而確保武器系統在使用過程中具備更高的戰術技術性能，并進一步縮短武器系統在初期建設完成階段的能力提升期限，減少武器系統在全壽命中的成本支出。

導彈武器系統是一個國家軍事實力和綜合科技發展水平的重要評價指標，在國家綜合作戰系統當中，導彈武器系統占據著舉足輕重的地位。由于導彈與其他武器設備相比具有作用特殊性、結構復雜性、成本巨大化等特點，因此對導彈武器系統的全壽命進行高效管理十分重要。

1.2武器裝備引入大數據技術現狀

當前大數據技術在民用領域中的應用已經為社會和經濟提供了諸多益處，在軍事領域也為武器裝備系統的發展提供了全新的機遇與挑戰。美國是最先將大數據技術應用到軍事領域當中的，并將其作為全新的戰略支持技術。美國政府將大數據研究與發展作為國家層面的計劃，并逐步明確了大數據在軍事領域當中應用的重大意義。美國的軍事領域通過大數據技術，對大量歷史軍事數據信息進行了深度的挖掘，從而提升了對數據信息的分析與處理的能力，實現緊握戰場信息數據資源的主導權。當前國外軍事領域應用大數據技術的案例包括：全球性情報采集與處理系統的建成、實時動態網電戰模擬“賽博空間”等。

2基于大數據的導彈武器系統全壽命管理模型設計

2.1導彈武器系統全壽命管理模型整體框架設計

本文將大數據技術應用到對導彈武器系統全壽命管理當中，并建立相應的管理模型，其基本框架應當滿足如下功能性需要：首先，模型當中應當包含能夠覆蓋導彈武器系統全壽命三維信息的數據體系，形成完善的全壽命數據管理邏輯，下圖為覆蓋導彈武器系統全壽命三維信息的數據體系。

建立的三維信息數據體系，在時間上，應當覆蓋導彈武器系統的全周期中各個階段的數據信息，上圖中A～G分別表示為立項論證、設計方案、工程研發、選型試驗、生產采購、調配保障、使用維護以及退役報廢。在空間上，體系應當充分實現對導彈武器研發部門、生產部門和使用部門等相互之間的連接，做到數據信息共享。在層次上，體系應當形成對導彈武器系統各個層級上的數據支撐。

在模型當中引入用于對數據進行可視化和交互的輔助決策模塊。大部分導彈武器系統的數據信息具備較高的動態性和價值低密度性，因此通過大數據對其進行計算和繪制能夠將數據更加主觀地展現，從而增強人機交互性。

2.2導彈武器系統全壽命多源數據獲取

本文采用Flume數據采集技術，構建分布式的數據獲取管道，用于對多源導彈武器系統全壽命數據獲取，在數據源到數據管理中心之間，構建Agent網絡，并在每個網絡當中建立數據源、數據通道以及數據存儲庫。通過設定轉換機制，確保數據在存儲的過程中不被破壞。在建立數據獲取管道的過程中，可適當引入鏈路交叉接口，用于對未來導彈武器系統數據量不斷增加構建復雜網絡環境提供充足的連接端口。對于網絡當中無法覆蓋到的節點，可通過設置數據擺渡的方式實現，并保證泄密數據的安全性。

當數據從系統當中的某一位置傳輸到模型當中時，在不進行返回或來回地傳輸時，采用B2B平臺，對信息進行追蹤，并將追蹤數據進行存儲。當數據需要進行往返操作時，可重新建立一個POS節點，將數據傳送系統當中傳送到POS節點上，再由POS節點發送到模型，返回階段可直接由POS節點傳輸，不再需要模型響應。除此之外，本文在對導彈武器系統全壽命多源數據存儲時，結合分布式計算和虛擬化云平臺，保證獲取到的數據存儲環境更加安全，并在緊急情況下保證數據的不丟失。

2.3導彈武器系統全壽命數據發展態勢預測管理

為實現模型的最大利用，本文在設計模型時，引入數據信息隸屬度分析方法，針對導彈武器系統全壽命周期中的數據信息隸屬度進行提取和分析，對其發展態勢進行預測。根據導彈武器系統在數據環境中受到攻擊時具備的特性，利用攻擊信號具備的時頻伸縮形態，得出導彈武器系統全壽命數據發展態勢函數：

公式中，P（x）表示為導彈武器系統全壽命數據發展態勢函數;a表示為數據在受到攻擊時出現的模糊特征數據。根據上述公式得出態勢指向性函數，從而逐步將導彈武器系統中產生的動態數據信道中的攻擊信號歷史結果去除。再利用級聯濾波對攻擊信號進行降噪抑制處理，從而得出數據信息安全態勢分析的響應特征。最后，引入高斯函數極限分離技術，對導彈武器系統中各個獨立的數據變量進行分成、分表征處理，從而完成對數據發展態勢預測，實現對導彈武器系統全壽命管理。

3實驗論證分析

利用設計模型與傳統模型對導彈武器系統全壽命管理，測試兩種模型數據誤碼率，設計對比實驗。為了保證實驗結果的有效性，實驗設計兩種模型均操作在WindowsSC操作系統上。采用Flume數據采集技術采集導彈武器系統全壽命數據，模型數據采集周期設定為1.5s，模型數據采集頻率設定為0.68Hz，采集到的全壽命周期數據存儲到RENAME DA-TABASE數據庫，模型數據傳輸協議設定為TCP/IP，導彈武器系統實際全壽命數據數量為1500GB，組網時間為10min。實驗利用Packer Sniffer和SMAIER這兩款軟件對模型管理的系統全壽命數據誤碼率進行統計分析。通過一系列測量得到大量的實驗數據，通過對模型實驗數據分析出模型的誤碼率。下表為實驗結果分析表。

從上表可以得出，此次設計模型對導彈武器系統全壽命的管理數據誤碼率較低，基本可以控制在1%以下，說明設計模型對導彈武器全壽命數據發展態勢預測精度較高;而傳統模型對導彈武器系統全壽命的管理數據誤碼率高于設計模型，最大誤碼率可以達到36.25%，不利于對導彈武器全壽命管理，因此實驗證明了設計模型相對于傳統模型更適用于導彈武器全壽命管理。

4結語

在針對導彈武器系統全壽命產生的數據進行管理時，本文結合大數據技術，提出一種全新的管理模型，解決了以往數據利用率低、集成整合效率低等問題。同時，本文在構建模型的過程中，將數據的安全性、可擴展性作為構建目標，可充分實現對導彈武器系統的數據采集、存儲、分析和處理，進一步提升導彈武器系統全生命周期的管理水平，將該模型應用并推廣于軍事領域中其他武器系統中，可進一步實現軍事領域的信息化建設。