基于元模型的體系作戰聯合實驗集成評估研究

李春洪，顧 鴻，黃 悅

(海軍指揮學院，江蘇 南京，210016)

1 引言

信息時代的海上作戰不再是單種平臺、單個武器系統之間的對抗，而是在信息系統支撐下的體系與體系的對抗。開展聯合作戰背景下的體系作戰能力分析和效能評估，是信息條件下作戰研究的迫切需要。近年來，全軍建設了水面艦艇、潛艇、航空兵、陸戰、岸防等戰術層次的作戰仿真實驗室，以及戰役層次的體系作戰仿真實驗室，初步形成了海上體系作戰仿真能力。雖然這些實驗室在各自專業領域積累了大量仿真模型和數據，但無論在實驗模型、數據資源的完備性，還是在模型計算能力等方面，均不具備獨立開展大規模、全功能、全要素的體系作戰仿真的能力。通過計算機網絡將這些作戰實驗系統綜合集成，聚合不同領域和作戰層次的模型和數據進行大規模體系作戰仿真，是開展體系作戰效能評估的新途徑。作戰仿真聯合實驗是作戰實驗的高級形式，成為作戰實驗領域的研究熱點。

如何將不同作戰層次、多種仿真粒度實驗模型進行有機集成形成體系實驗能力，是體系作戰聯合仿真面臨的難題。本文提出一種基于仿真元模型的集成方法，解決了多層次、多粒度仿真模型集成難題，有效地支撐了體系作戰仿真和評估。

2 仿真元模型及應用

2.1 基本概念

元模型(Meta-models)是指模型的模型，在運籌學領域是指模型的二次模型或低階的簡化模型。

仿真元模型(Simulation Meta-models)，是指仿真模型的模型，它是對在源模型基礎上建立的仿真模型的二次建模，是通過對高分辨率仿真模型的“輸入參數—輸出結果”系列進行擬合而得到的新的數學模型。

2.2 在高層次仿真建模中的應用

在仿真元模型的構建過程中，由于融入了領域專家的知識和經驗，可以剔除高分辨率仿真模型中相對次要的因素，起到降低維數、建立關系的作用。仿真元模型在“輸入—輸出”行為層次上與高分辨率仿真模型保持一致，因此可嵌入高層仿真系統或者替代高分辨率仿真模型，從而有效降低高層仿真系統的建模復雜度和計算復雜度，如圖1所示。

圖1 仿真元模型在高層仿真建模中的應用

仿真元模型的這些技術特點，使其在高層推理與交流、決策支持、體系效能評估等高層次仿真建模中得到廣泛運用。例如，衛翔[1]等研究運用潛艇兵力行為仿真元模型，解決了潛艇作戰仿真中互操作和重用性問題。楊峰[2]針對多層次體系對抗仿真建模，運用仿真元建模原理，提出了“建構—解構—擬合—聚合”跨層次建模方法，解決了武器系統效能評估中的跨層次仿真和聚合問題。張偉等[3]探討了仿真元模型在探索性分析中的應用問題，提出了單獨分析、組合分析、嵌入分析和輔助分析等應用模式。喻飛飛等[4]構建了基于主動仿真元模型的探索性仿真框架。周少平等[5]探討了主動元模型的構建及其在裝備體系效能評估中的應用。湯健[6]等面向作戰實驗分析，借鑒了數據驅動軟測量技術，提出了基于選擇性集成的仿真元建模技術，并進行了相關應用研究。王爽等[7]探討了通過元模型的組合實現天基信息服務建模。

3 作戰仿真聯合實驗模型集成需求

體系作戰聯合仿真采用如圖2所示的層次式體系結構。其中，基礎設施層為作戰仿真聯合實驗提供網絡通信、實驗模型、數據庫等基礎服務，以及異構仿真系統的協議轉換和橋接服務。兵種層包括水面艦艇、潛艇、航空兵、陸戰岸防等兵種作戰仿真系統，這些實驗系統使用較高分辨率的平臺或武器系統級仿真模型。體系層位于頂層，運行較低分辨率的體系作戰仿真系統，提供較高層次的(合同戰斗、戰役層次)的體系作戰仿真，并提供聯合仿真設計、運行管理以及綜合分析等功能。

圖2 體系作戰聯合仿真的體系結構

將不同作戰層次和粒度的實驗模型集成運行的一種可能方案是：各實驗系統在協議和數據層面實現互連互通，在統一時間推進下進行數據交換，共同完成體系作戰仿真。但在這種集成方式下，不僅要求不同作戰層次的仿真模型密切協同，在高低分辨率之間不斷運行轉換并維持其輸入輸出關系的一致性。顯然對運行控制的要求非常高。而事實上，聯合實驗是一種較為松散的組織形式，出于知識產權等考慮，各實驗室并不希望更多地開放技術細節來支持這類緊密耦合的模型集成，而是更希望以一種更松散、更靈活的模型集成方式。

此外，現代海上體系作戰參戰兵力多、戰場空間大、作戰行動復雜，作戰效能受到大量影響因子及其復雜的相互作用。通常采用探索性分析原理，在大量不確定因子構成的海量方案空間內開展探索性實驗。直接運用高分辨率模型構建體系作戰仿真，難以建立體系效能與大量模型輸入因子之間的關系，而且容易出現“組合爆炸”，使評估陷入局部細節。因此，聯合仿真應在保持物理和軍事有效性前提下，合理減少仿真模型的參數數量，降低實驗空間維度，提高實驗效率。

綜上分析，體系作戰仿真聯合實驗宜采取松散的、分層次組織的集成運行模式。即體系層采用高層仿真模型，進行基于大方案空間探索的體系級仿真；而兵種層各實驗室則在統一的作戰背景下，開展獨立(或者聯合)的戰術級仿真，為體系層的高層仿真提供建模和數據支撐。

這種集成運行模式面臨兩方面的問題：一是體系層如何指導兵種層開展仿真(提出需求)，二是兵種層的仿真結果如何高效地集成和支撐體系層仿真建模和實驗運行。

4 基于仿真元模型的聯合實驗模型集成

基于仿真元模型的技術特點，引入仿真元模型作為體系層與兵種層之間模型集成的“橋梁”。通過仿真元模型的建模和聚合，體系層和兵種層實驗活動相互支撐和協同，達成體系作戰仿真聯合實驗模型集成的目的。

4.1 基于仿真元模型的模型集成框架

本文在體系實驗層和兵種實驗層之間引入“仿真元模型層”，構建了基于仿真元模型的聯合實驗模型集成框架，以規范體系層與兵種層的仿真建模活動，如圖3所示。

圖3 聯合實驗模型集成框架

集成框架的工作過程如下：

1)體系層根據受領并分析聯合實驗任務，進行聯合實驗的想定設計、實驗指標設計和實驗要素設計，進而構建出實驗要素與實驗指標之間的映射關系，進而提出體系層探索性仿真的建模需求。

2)在體系建模需求分析的基礎上，提出本次聯合實驗需要構建的仿真元模型及其輸入/輸出參數、度量指標、描述規范等具體要求，并將作戰想定、仿真元模型的構建要求等信息進行格式化封裝，分別以“訂單”形式下發給相關兵種層實驗室。

3)兵種層實驗室接收到體系層的仿真元模型“訂單”后，解析元模型構建要求和實驗想定，制定仿真元模型實驗方案，包括實驗設計方案和實驗評估方案等。

4)根據仿真元模型實驗方案，相關兵種層實驗室通過獨立仿真或聯合運行，生成實驗數據。

5)對實驗數據進行處理，通過數據擬合，生成初步仿真元模型。

6)對生成的仿真元模型進行有效性評估檢驗，并向仿真元模型庫交付“訂單”。

7)體系層從仿真元模型庫和體系模型庫選取所需仿真元模型和其它體系層模型，經裝配、聚合生成滿足本次聯合實驗需求的體系仿真模型。

4.2 仿真元模型需求分析

仿真元模型需求主要來自體系模型建模需求，主要包括：模型的功能需求、輸入/輸出要求等。

4.2.1 功能需求

體系模型是一種高層次作戰模型，通常采用面向過程的建模方法。即以作戰過程為主線，采用自頂向下、逐層分解的方法把作戰過程分解成一系列相互關聯的作戰子過程，直到能夠被建模人員理解和建立模型。將作戰子過程模型按照邏輯和時序組織起來運行，即可對體系過程進行模擬，如圖4所示。

圖4 面向過程的體系建模

在基于元模型集成框架下，作戰子過程模型以仿真元模型的形式存在。根據對作戰過程的分解，體系建模人員提出仿真元模型的功能需求。

在基于元模型集成框架下，作戰子過程模型以仿真元模型的形式存在。根據對作戰過程的分解，體系建模人員提出仿真元模型的功能需求。

4.2.2 輸入參數

體系建模人員通過對實驗問題的分析，確定研究目標與系統(體系)之間的依賴關系，形成問題分析樹。問題分析樹是探索性分析建模的基礎，可以幫助建模人員清晰地梳理出影響體系效能的關鍵因素及其取值范圍等，進而初步確定體系模型需要暴露的參數。通過這些暴露的參數的不同取值，形成了體系實驗的探索性空間。作為構建體系模型的基本單元，參與構建體系模型的仿真元模型的輸入參數必須覆蓋體系模型的暴露參數。

舉例說明，體系實驗將“有無衛星支援”作為考察預警探測效能的關鍵因素之一，則體系模型將布爾型的衛星支援參數作為模型暴露參數。為此，體系建模人員在規劃“預警探測效能元模型”的建模需求時，應明確提出將“有無衛星支援”作為元模型輸入參數。

4.2.3 輸出參數

仿真元模型之間的可組合性是通過模型之間的輸入/輸出參數的匹配來保證的。因此，體系層建摸人員應根據元模型組合的邏輯約束，確定仿真元模型的輸出參數的約束，包括參數類型、取值范圍等。

4.3 仿真元模型的構建

4.3.1 實驗設計

兵種實驗層接收到體系層的仿真元模型“訂單”之后，根據給定的作戰背景和元模型構建要求，制定仿真元模型實驗方案。

構建仿真元模型實驗也采用探索性分析原理，實驗人員在領域專家的幫助下分析提取影響元模型輸出的關鍵因素和取值范圍，并構建方案空間。需要指出的是，實驗選取關鍵因素必須能夠覆蓋或聚合成該元模型的輸入參數。

4.3.2 元模型擬合

兵種層的一個或多個實驗系統聯合運行元模型實驗方案，產生實驗數據。本質上，這些實驗數據是仿真元模型輸入/輸出關系的測試采樣。

仿真元模型的擬合，是指應用數學或統計方法對仿真模型產生的輸入/輸出數據進行逼近，目的是估計元模型參數值，并使用定量準則對這些參數估計值進行評價。經典的仿真元模型擬合方法有多項式回歸分析、徑向基函數法與Krging法等[2]。

4.3.3 元模型驗證

為保證元模型足夠好地描述源系統和仿真模型，在訂單交付前，需進行仿真元模型的有效性驗證。元模型的有效性通常分為復制有效性與預測有效性兩個等級[6]。其中，復制有效性要求元模型與原來的高分辨率仿真模型在實驗有效區內能以較高的精度相匹配。在體系作戰聯合仿真中，復制有效性是首先要保證的。

在實際應用中，元模型的有效性評估主要是先運行仿真模型獲得用于驗證元模型的測試數據。然后分別使用測試數據和擬合的數據，確定元模型相對仿真模型的有效性。

4.4 仿真元模型集成應用

當所需的仿真元模型均已建摸入庫，體系建模人員將這些元模型按照一定時序和邏輯關系進行組合，并在一定作戰流程下對各元模型進行調度運行，實現對體系對抗仿真。仿真元模型集成應用的關鍵在于確定元模型集成邏輯關系[12]。

借鑒工作流的基本控制模式[12]，定義了六種元模型集成基本邏輯關系，見表1。元模型通過這6種基本邏輯關系的組合運用，形成復雜的邏輯關系。

表1 仿真元模型的6種基本組合關系

5 實例研究

基于上述聯合實驗模型集成評估框架，構建了以元模型為中心的海上封鎖作戰聯合實驗模型體系，如圖5所示。

圖5 封鎖作戰聯合實驗的模型體系

根據體系層建模需求，向兵種層的航空作戰仿真系統提出了“某裝備對海打擊效能元模型”的構建“訂單”。元模型評估需求為：輸入是衛星信息支援能力(x， 1.0

表2 對海打擊效能作戰效能仿真數據

采用非線性MnMolecular模型：y=A1-A2e-kx，A1>0，A2>0，k>0對實驗數據進行回歸處理，經多次迭代，獲得回歸模型的預測參數為A1=0.99946，A2=0.83544，K=0.47087，擬合出非線性回歸函數曲線，如圖6所示。

得到的回歸擬合模型為：

y=A1-A2e-kx=0.99946-0.835544e-0.47097x

圖6 仿真數據的擬合結果

經過測試數據得檢驗，A1、A2和K的標準誤差均值分別為0.05114、0.10664和0.13602，三個估計值均可信。于是，向體系層提交仿真元模型：

MetaModel(“某裝備對海打擊效能元模型”，x，y)={y=0.99946-0.835544e-0.47097x，x∈(1.0，10.0)，y∈[0，1]}。

當體系層在構建體系模型需要計算某裝備對海打擊效能時，從元模型庫提取模型MetaModel(“某裝備對海打擊效能元模型”，x，y)，按照4.4節所述的組合關系將該元模型嵌入體系模型組合使用。

6 結束語

在仿真元模型的構建過程中，由于融入了領域專家的知識和經驗，剔除了相對次要因素，且在保持“輸入—輸出”行為層次上與高分辨率仿真模型一致，可以有效降低高層仿真系統的計算復雜度。本文運用仿真元模型的特點，構建了一種基于元模型的聯合實驗模型集成框架。在該模型集成框架下，不同作戰層次和仿真粒度實驗系統實現了在統一想定背景下的一致性評估。本文的工作為集成不同層次作戰實驗系統開展聯合作戰實驗提供了新方法。