劉 劍，肖明彥，章 陽

(海軍潛艇學(xué)院，山東 青島266071)

0 引 言

水面艦艇編隊(duì)反潛作戰(zhàn)仿真由于實(shí)際作戰(zhàn)的戰(zhàn)場態(tài)勢不確定性和作戰(zhàn)行為的復(fù)雜性，一直是當(dāng)前海戰(zhàn)仿真領(lǐng)域研究的重難點(diǎn)問題。編隊(duì)反潛作戰(zhàn)仿真的細(xì)粒度建模是系統(tǒng)模型正確性驗(yàn)證的必要保證，但是在此基礎(chǔ)上如何兼顧系統(tǒng)運(yùn)行效率，提高系統(tǒng)模型資源可重用性以滿足海戰(zhàn)多兵力聯(lián)合作戰(zhàn)仿真的實(shí)時(shí)性需要，這就對艦艇編隊(duì)反潛作戰(zhàn)仿真提出了多分辨率建模和模型資源可復(fù)用需求。

現(xiàn)有面向服務(wù)的軍事作戰(zhàn)仿真研究和多分辨率建模研究的模型仿真工程化研究還不足，且多專注于聚合級實(shí)體的多分辨率建模，對兵力任務(wù)行為多分辨率建模研究相對較少，難以將兩者結(jié)合以滿足復(fù)雜海戰(zhàn)仿真系統(tǒng)的需求［1-2］。對此，采用聚合與解聚方法對編隊(duì)反潛作戰(zhàn)進(jìn)行多分辨率建模，并構(gòu)建了面向服務(wù)的編隊(duì)智能兵力反潛作戰(zhàn)行為組件化模型。

1 艦艇編隊(duì)反潛作戰(zhàn)多分辨率建模方法

多分辨率建模通常關(guān)注于聚合級實(shí)體，通過對聚合級實(shí)體的作戰(zhàn)行為進(jìn)行足夠的建模，以有效地解決平臺(tái)級實(shí)體仿真中出現(xiàn)的規(guī)模大、模型復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)負(fù)載大等問題［3］。由此，可以通過對編隊(duì)反潛作戰(zhàn)的多分辨率仿真建模滿足海戰(zhàn)仿真的戰(zhàn)術(shù)和戰(zhàn)役2 個(gè)層級的需求，在戰(zhàn)役層次以低仿真分辨率運(yùn)行以提高系統(tǒng)仿真運(yùn)行效率，在戰(zhàn)術(shù)層次以高分辨率建模以仿真實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)過程細(xì)節(jié)，或者在實(shí)際仿真中根據(jù)系統(tǒng)仿真粒度將兩者結(jié)合起來兼顧仿真粒度和運(yùn)行效率，響應(yīng)系統(tǒng)不同仿真分辨率需求。

目前多分辨率仿真建模的方法有優(yōu)化選擇法、視點(diǎn)選擇法、聚合解聚法、多重表示建模法、IHVR法、替代子模型法等幾種［4］。其中聚合解聚法(Aggregation-Disaggregation)由于其思路直觀，易于理解，比較符合軍事人員的思維方式特點(diǎn)，可用于編隊(duì)反潛作戰(zhàn)仿真的多分辨率建模。對于聚合與解聚方法，兵力層次的聚合就是把若干個(gè)體綜合成能表示這些個(gè)體總和的綜合體，解聚與聚合相對應(yīng)就是通過計(jì)算相對應(yīng)原子實(shí)體的初始狀態(tài)來把聚合實(shí)體變成原子實(shí)體的過程［5］。而編隊(duì)反潛作戰(zhàn)行為任務(wù)的聚合與解聚相對復(fù)雜，聚合指從兵力最底層不可再分的任務(wù)行為出發(fā)，如機(jī)動(dòng)、武器發(fā)射、傳感器探測等任務(wù)行為，構(gòu)建成更高一層的兵力階段性任務(wù)行為，如魚雷攻擊、導(dǎo)彈攻擊等，并在此基礎(chǔ)聚合將兵力層級的任務(wù)行為聚合成編隊(duì)層級的作戰(zhàn)任務(wù)行為，編隊(duì)魚雷攻擊、編隊(duì)對空防御等。與之相對應(yīng)，任務(wù)解聚就是根據(jù)從編隊(duì)層級的作戰(zhàn)任務(wù)出發(fā)，將其分解成更為底層，粒度更細(xì)的兵力層級的任務(wù)行為。

2 編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為多分辨率建模

2.1 編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為多分辨率模型

編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為層次劃分和分解對于聚合作戰(zhàn)模型特別重要，必須對宏觀的任務(wù)進(jìn)行具體地分解，直到有模擬實(shí)體可執(zhí)行的程度，這就是兵力任務(wù)解聚的過程［6］。將編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為可劃分為2 個(gè)層次:

1)兵力層反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為模型

在編隊(duì)協(xié)調(diào)反潛作戰(zhàn)條件下，艦艇兵力層反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為模型描述單艦具體作戰(zhàn)任務(wù)行動(dòng)的軍事過程，結(jié)合工程實(shí)際可進(jìn)一步劃分為兵力任務(wù)級行為和兵力原子級行為2 種:任務(wù)級行為指的是兵力按照任務(wù)屬性可以劃分成的階段性任務(wù)行為，例如魚雷攻擊、接敵跟蹤、導(dǎo)彈防御等;原子級行為指的是任務(wù)級行為下相對獨(dú)立地不可再分的動(dòng)作行為，其往往具有不可再分的粒度，例如變向變速、發(fā)射武器。

2)編隊(duì)層反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為模型

編隊(duì)層任務(wù)行為模型按照編隊(duì)實(shí)際作戰(zhàn)過程，可以劃分為編隊(duì)對潛搜索、編隊(duì)對潛跟蹤、對潛攻擊、魚雷防御、導(dǎo)彈防御、綜合防御等模型。編隊(duì)層任務(wù)行為的主要功能是對完成該任務(wù)所需兵力的任務(wù)規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行的監(jiān)測與控制，實(shí)現(xiàn)編隊(duì)宏觀層次的對兵力作戰(zhàn)任務(wù)行為的效能分析與指揮控制。以編隊(duì)對潛攻擊任務(wù)為例，編隊(duì)任務(wù)行為模型輸入戰(zhàn)場態(tài)勢信息，決策輸出各兵力的任務(wù)指派信息，包括艦艇攻擊、艦艇協(xié)同攻擊、直升機(jī)搜索攻擊等，觸發(fā)和調(diào)度各兵力相應(yīng)任務(wù)級行為模型，而在兵力層的任務(wù)級行為模型中依據(jù)戰(zhàn)場信息和任務(wù)決策執(zhí)行邏輯，進(jìn)一步觸發(fā)和調(diào)度其下各不同的兵力層原子級行為，例如艦艇機(jī)動(dòng)、傳感器使用、目標(biāo)運(yùn)動(dòng)要素解算等，從而表現(xiàn)出編隊(duì)對潛攻擊的全過程行為。因此，編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為的多分辨率模型層次可劃分為如圖1所示。

圖1 編隊(duì)反潛作戰(zhàn)行為模型層次圖Fig.1 Hierarchy chart of fleet ASW behavior model

從圖1 可見，編隊(duì)反潛作戰(zhàn)的編隊(duì)層任務(wù)行為模型和兵力層任務(wù)行為模型包含了本層級任務(wù)行為的決策知識(shí)，即任務(wù)行為決策模型，完成該各層次任務(wù)行為分解，將其解聚為不同的下一層級子行為模型，而各底層原子級行為依據(jù)上層行為決策所確定的調(diào)度依序執(zhí)行，進(jìn)而展現(xiàn)艦艇智能兵力的復(fù)雜作戰(zhàn)行為。

2.2 編隊(duì)反潛作戰(zhàn)決策模型

編隊(duì)反潛作戰(zhàn)決策模型的功能是對本層級作戰(zhàn)行為進(jìn)行分解與規(guī)劃，根據(jù)戰(zhàn)場信息，進(jìn)行態(tài)勢評估、任務(wù)評估和任務(wù)再規(guī)劃，將本層級作戰(zhàn)行為解聚成下一層級的作戰(zhàn)任務(wù)行為。作戰(zhàn)任務(wù)決策模型的工作過程包含了正向和反向信息反饋的環(huán)節(jié)，即通過任務(wù)決策控制參數(shù)的調(diào)整，有意識(shí)地控制兵力作戰(zhàn)樣式、兵力任務(wù)分配方案、兵力武器使用類型、作戰(zhàn)時(shí)間并聚合兵力的本層級作戰(zhàn)任務(wù)行為，這是正反饋過程;而解聚輸出下一層的作戰(zhàn)行為的任務(wù)執(zhí)行信息，并作為本層級作戰(zhàn)行為進(jìn)行任務(wù)再規(guī)劃的是一個(gè)反向反饋過程，使得兵力能夠不斷適應(yīng)戰(zhàn)場態(tài)勢的變化調(diào)整作戰(zhàn)行為，表現(xiàn)出兵力決策的智能性。其層次嵌套的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 艦艇作戰(zhàn)行為決策模型示意圖Fig.2 Diagram of ship operation decision model

編隊(duì)層任務(wù)級任務(wù)行為決策和兵力層任務(wù)行為任務(wù)決策模型的輸入都是本層級的任務(wù)行為信息，輸出則是解聚而成的下一層的作戰(zhàn)方案或任務(wù)行為，包含方案信息、行動(dòng)協(xié)調(diào)信息和數(shù)據(jù)綜合處理信息。2 種模型具有相似的構(gòu)成和工作過程，所不同的是編隊(duì)層任務(wù)行為決策知識(shí)是編隊(duì)全局的任務(wù)決策知識(shí)，對各兵力任務(wù)行為進(jìn)行分配和控制，而兵力層行為決策知識(shí)是兵力本任務(wù)的決策知識(shí)，控制兵力下一層原子級行為的轉(zhuǎn)換，這樣的形式能夠有效減少?zèng)Q策知識(shí)的搜索匹配量，而不需要每周期通過全局的決策知識(shí)匹配同時(shí)控制不同層級的作戰(zhàn)行為，有效提高了決策的知識(shí)效率。

任務(wù)行為決策的匹配控制通過任務(wù)解聚匹配器實(shí)現(xiàn)，因此任務(wù)的解聚匹配成為作戰(zhàn)任務(wù)決策模型的核心和關(guān)鍵。匹配通過模板匹配的方法，匹配規(guī)則實(shí)現(xiàn)采用了Lua 腳本語言，這是因?yàn)長ua 是一種易于擴(kuò)展的語言，也是一種易整合語言，與C++語言互補(bǔ)，特別適合組件建模思想，可以將一些已經(jīng)存在的高級組件模塊化整合在一起實(shí)現(xiàn)一個(gè)應(yīng)用軟件［7］。

2.3 編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為的多分辨率接口

編隊(duì)反潛作戰(zhàn)的不同層次任務(wù)行為中編隊(duì)層任務(wù)行為模型應(yīng)設(shè)計(jì)具有多分辨率接口，而兵力層任務(wù)行為則僅在高分辨率下運(yùn)行。這是因?yàn)樵诘头直媛是闆r下，多兵力聯(lián)合反潛作戰(zhàn)仿真特別是戰(zhàn)役層次的仿真推演對于編隊(duì)的仿真數(shù)據(jù)需求表現(xiàn)為編隊(duì)兵力對目標(biāo)的毀傷概率、對目標(biāo)毀傷達(dá)成時(shí)間、防御成功概率、編隊(duì)兵力生存數(shù)量等粒度相對較粗的數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)，而不需要細(xì)粒度的行為仿真，這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)需要依據(jù)完整的作戰(zhàn)態(tài)勢信息才能計(jì)算，將其放入編隊(duì)層任務(wù)行為模型中，不僅能夠方便數(shù)據(jù)輸入，同時(shí)能夠有效地減少通信負(fù)載，降低資源損耗和程序復(fù)雜度，也只有在編隊(duì)層的全局態(tài)勢下，才能輸出得到客觀的仿真數(shù)據(jù)，編隊(duì)層任務(wù)行為模型接口如圖3所示。

圖3 編隊(duì)層行為模型組件接口圖Fig.3 Component interfaces of fleet operation behavior layer

戰(zhàn)場態(tài)勢信息輸入接口:該信息為包含了編隊(duì)兵力運(yùn)動(dòng)要素和狀態(tài)信息以及目標(biāo)探測信息的復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于編隊(duì)任務(wù)的解聚和指標(biāo)計(jì)算。

仿真分辨率輸入接口:分辨率分為高分辨率和低分辨率2 種，根據(jù)輸入的分辨率驅(qū)動(dòng)模型組件輸出高粒度的兵力任務(wù)方案信息或低粒度的任務(wù)指標(biāo)信息。

任務(wù)決策控制參數(shù)輸入接口:該信息為包含了該任務(wù)下編隊(duì)允許使用兵力及武備等任務(wù)執(zhí)行信息的復(fù)雜數(shù)據(jù)，可以通過決策控制參數(shù)的改變和調(diào)整完成編隊(duì)層任務(wù)行為的重組和變換，表現(xiàn)出不同類型、可控甚至新型的任務(wù)行為，這也是設(shè)計(jì)的創(chuàng)新所在。

低分辨率任務(wù)輸出接口:任務(wù)行為模型根據(jù)輸入信息計(jì)算各種任務(wù)執(zhí)行指標(biāo)，包括任務(wù)的完成概率、時(shí)間、所需兵力數(shù)量、幸存兵力數(shù)量等，為仿真推演提供數(shù)據(jù)支持。

高分辨率任務(wù)輸出接口:任務(wù)行為模型根據(jù)輸入信息進(jìn)行任務(wù)行為解聚，輸出當(dāng)前仿真時(shí)刻下編隊(duì)各兵力的任務(wù)指派和控制信息。

以上接口中，對編隊(duì)層行為模型的輸出接口作如下說明:

1)低分別率任務(wù)指標(biāo)輸出

任務(wù)指標(biāo)輸出信息為編隊(duì)當(dāng)前任務(wù)的關(guān)鍵指標(biāo)信息，例如編隊(duì)執(zhí)行對潛攻擊任務(wù)時(shí)，任務(wù)指標(biāo)輸出信息包含攻擊任務(wù)的命中概率和攻擊時(shí)間指標(biāo)，用于戰(zhàn)場效能評估計(jì)算和指揮員干預(yù)操作。低分辨率任務(wù)指標(biāo)由低層的高分辨率指標(biāo)聚合而出，其推理結(jié)構(gòu)如圖4所示。

設(shè)編隊(duì)層的低分辨率任務(wù)指標(biāo)為Z，且Z=f(Y)，其中f(Y)為方案指標(biāo)聚合函數(shù)，元素Y1，Y2，Y3作為兵力層任務(wù)指標(biāo)表示當(dāng)前編隊(duì)作戰(zhàn)任務(wù)下不同種兵力方案的任務(wù)效能;Yi=Gi(Xij)，其中Gi(Xij)為武備指標(biāo)聚合函數(shù)，元素X1j，X2j…X3j，作為武備層指標(biāo)描述高分辨率下兵力i 使用某類型武器j 對任務(wù)的完成能力，其數(shù)據(jù)來源于解析計(jì)算或者仿真數(shù)據(jù)。以編隊(duì)對潛攻擊任務(wù)為例，編隊(duì)對目標(biāo)的攻擊毀傷概率Z 由不同兵力攻潛方案效能指標(biāo)Yi經(jīng)過優(yōu)選聚合而成，而Yi則源于該方案下各兵力使用j 種武器對目標(biāo)的毀傷概率Xij，對于Xij例如艦艇采用管狀魚雷射擊時(shí)，其對目標(biāo)的命中概率可以解析計(jì)算得出［8］。因此，通過低層的兵力層高分辨率指標(biāo)的聚合可得出高層的編隊(duì)任務(wù)層低分辨率任務(wù)指標(biāo)，該指標(biāo)在仿真時(shí)可進(jìn)一步作抽樣以判斷攻擊目標(biāo)的毀傷狀態(tài)，為戰(zhàn)役仿真推演、在線統(tǒng)計(jì)和效能評估提供依據(jù)。需要說明的是低層高分辨率變量指標(biāo)的向上聚合是兵力和武備的優(yōu)選過程，而反過來給定高層的編隊(duì)低分辨率任務(wù)指標(biāo)后，可得到許多滿足聚合關(guān)系的高分辨率變量的值，這也正是編隊(duì)任務(wù)指派方案的計(jì)算過程。

圖4 編隊(duì)層行為模型組件接口圖Fig.4 Low scale indicative output of fleet operation behavior layer

2)高分辨率決策輸出

決策輸出信息為當(dāng)前作戰(zhàn)態(tài)勢下的編隊(duì)兵力作戰(zhàn)任務(wù)分配方案信息，其過程編隊(duì)任務(wù)決策模型根據(jù)戰(zhàn)場態(tài)勢信息，優(yōu)選兵力使用方案和武器使用類型，將編隊(duì)任務(wù)解聚為編隊(duì)內(nèi)各兵力的相應(yīng)任務(wù)級行為，指定作戰(zhàn)目標(biāo)和武器使用類型，而兵力的任務(wù)級行為則按照輸入信息和行為決策知識(shí)，以一定時(shí)序解聚該任務(wù)行為，輸出其下的不同底層原子行為從而不斷適應(yīng)戰(zhàn)場態(tài)勢的變化，表現(xiàn)出編隊(duì)智能兵力自主作戰(zhàn)行為的智能性和細(xì)粒度。

3 編隊(duì)反潛作戰(zhàn)多分辨率任務(wù)行為的組件模型

編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為的多分辨率模型結(jié)構(gòu)層次便于對兵力任務(wù)行為進(jìn)行模塊化的優(yōu)化設(shè)計(jì)，完成智能兵力作戰(zhàn)行為的聚合和解聚，并且通過各種行為模型和決策模型的接口設(shè)計(jì)，進(jìn)一步完成對智能兵力作戰(zhàn)行為的重構(gòu)，這實(shí)際上就是一種組件化建模的思想。由于組件技術(shù)EJB(Enterprise Java Beans)軟件設(shè)計(jì)模式所提出的模塊化建模的思想，使得復(fù)雜的多層應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)變得容易，并能隨著系統(tǒng)應(yīng)用規(guī)模的不斷擴(kuò)大，提高組件模型的可重用性和靈活性，因此可以用來構(gòu)建編隊(duì)反潛作戰(zhàn)行為的模塊化組件，并快速、準(zhǔn)確和高效地組合兵力行為模型資源。

根據(jù)編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為的層次化結(jié)構(gòu)，可以將各層級行為設(shè)計(jì)為EJB 中的會(huì)話Bean 形式。其中編隊(duì)和兵力層的任務(wù)級行為設(shè)計(jì)為EJB 中的有狀態(tài)會(huì)話Bean 的形式，從而可以將任務(wù)行為的各種屬性和特點(diǎn)能在服務(wù)器端長久保持狀態(tài)，保存仿真過程中的各類歷史數(shù)據(jù)供本組件或其他組件引用，并根據(jù)所保持的身狀態(tài)對下一仿真步長時(shí)的組件狀態(tài)進(jìn)行遞推;兵力層的原子級行為大多設(shè)計(jì)為EJB 中的無狀態(tài)會(huì)話Bean 的形式，可以為編隊(duì)作戰(zhàn)仿真模型組件提供無狀態(tài)的業(yè)務(wù)邏輯服務(wù)，這些服務(wù)在仿真調(diào)用過程中不需要保存任何數(shù)據(jù)狀態(tài)，EJB 容器可根據(jù)仿真對象提出的調(diào)用請求動(dòng)態(tài)生成和注銷可重用的無狀態(tài)會(huì)話組件，從而能夠有效減小系統(tǒng)資源。EJB 技術(shù)的一個(gè)重要特點(diǎn)是EJB 組件可以通過接口的重新組合來表現(xiàn)新的業(yè)務(wù)屬性［9］，這一特點(diǎn)確保了海戰(zhàn)仿真模型組件能夠依靠組件內(nèi)部不同接口的組合使行為組件模型表現(xiàn)不同作戰(zhàn)行為。因此為了達(dá)到編隊(duì)作戰(zhàn)仿真模型體系可重配置和提高兵力行為模型資源重用性的目的，應(yīng)該對仿真模型對應(yīng)的各會(huì)話Bean 定義組件接口，關(guān)系如圖5所示。

圖5 編隊(duì)智能兵力行為模型組件結(jié)構(gòu)級接口關(guān)系圖Fig.5 Structure and interfaces chart of fleet operation behavior

圖5 中將決策列在任務(wù)行為之下以突出兵力行為決策在行為模型中的重要性，而且編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為模型中除了編隊(duì)層和兵力層任務(wù)行為模型組件外，還需要一些底層模型的支持，例如平臺(tái)運(yùn)動(dòng)模型、傳感器探測模型等等。底層模型根據(jù)原子級行為的輸入控制參數(shù)，在數(shù)據(jù)庫支持下，按照兵力戰(zhàn)場環(huán)境特性和平臺(tái)武器物理特性完成兵力的平臺(tái)運(yùn)動(dòng)、傳感器探測、武器和對抗器材彈道仿真，從而表現(xiàn)兵力的物理和環(huán)境模型的仿真細(xì)節(jié)，表現(xiàn)出兵力的物理模型特性，由于底層支持模型通常包含了多個(gè)組件模型，因此以包的形式表示為多個(gè)組件的組合;大氣環(huán)境和水聲環(huán)境模型根據(jù)數(shù)據(jù)庫參數(shù)，仿真實(shí)現(xiàn)兵力作戰(zhàn)的環(huán)境特性，計(jì)算包括水聲傳播損失、電磁環(huán)境因子等數(shù)據(jù)，表現(xiàn)出兵力的環(huán)境模型特性。圖5中所表現(xiàn)的組件從左至右、從頂層行為組件到底層行為組件解聚的過程，正是兵力作戰(zhàn)從信息流到能量流的傳遞過程。

4 系統(tǒng)仿真多分辨率運(yùn)行協(xié)調(diào)機(jī)制

4.1 多分辨率并發(fā)表示沖突協(xié)調(diào)

由于編隊(duì)層任務(wù)行為組件具有不同分辨率的接口，需要考慮組件2 種接口對外輸出信息時(shí)是否會(huì)存在沖突的問題，這一類的沖突問題也稱之為“并發(fā)交互沖突”［10-11］。編隊(duì)層任務(wù)行為模型組件采用面向?qū)ο蟮慕７椒ê徒M件化建模技術(shù)，在高分辨率仿真下組件行為決策模型將任務(wù)使命級行為解聚為兵力層級任務(wù)行為，并觸發(fā)下一層原子級行為組件調(diào)用，2 種層次行為模型的業(yè)務(wù)邏輯一致且不沖突;在低分辨率仿真下，編隊(duì)層任務(wù)行為模型組件依據(jù)戰(zhàn)場信息進(jìn)行任務(wù)指標(biāo)計(jì)算，而與具體的行為細(xì)節(jié)無關(guān)，這樣的一種模型設(shè)計(jì)可以使模型在高低不同分辨率下以協(xié)調(diào)的機(jī)制運(yùn)行，避免了2 種分辨率接口輸出內(nèi)容的重疊和交互沖突的出現(xiàn)。但是當(dāng)仿真運(yùn)行從高分辨率轉(zhuǎn)換到低分辨率時(shí)，需要考慮高分辨率的細(xì)粒度行為模型組件調(diào)用所致的戰(zhàn)場態(tài)勢變化對低分辨率任務(wù)指標(biāo)計(jì)算的影響。

4.2 多分辨率運(yùn)行時(shí)間協(xié)調(diào)機(jī)制

當(dāng)仿真從低分辨率轉(zhuǎn)換到高分辨率或者一直運(yùn)行于高分辨率時(shí)，例如某些情況下評估編隊(duì)對潛攻擊任務(wù)時(shí)魚雷武器發(fā)射對戰(zhàn)場態(tài)勢影響，但是高分辨率運(yùn)行時(shí)將所有作戰(zhàn)模型組件都處于高分辨率是不必要的，可以根據(jù)需要將編隊(duì)兵力組件以低分辨率仿真運(yùn)行，而將武器和對抗器材等組件以高分辨率運(yùn)行，需要對仿真運(yùn)行的時(shí)間推進(jìn)進(jìn)行合理管理使不同仿真分辨率協(xié)調(diào)推進(jìn)。

仿真時(shí)間推進(jìn)協(xié)調(diào)由時(shí)間管理組件完成，當(dāng)仿真中運(yùn)行有不同仿真分辨率組件時(shí)，高分辨率仿真實(shí)體以較小的步長Th進(jìn)行時(shí)間推進(jìn)，低分辨率仿真實(shí)體以相對較大步長Tl進(jìn)行時(shí)間推進(jìn)，步長可以在仿真初始化中設(shè)置，且Tl為Th的整數(shù)倍。仿真時(shí)間管理組件采用時(shí)間仲裁機(jī)制，其檢測所有實(shí)體請求推進(jìn)時(shí)間，只有當(dāng)所有實(shí)體請求推進(jìn)至相同時(shí)間時(shí)，系統(tǒng)才允許下一周期的仿真推進(jìn)，而在低分辨率仿真實(shí)體推進(jìn)的等待時(shí)間中，高分辨率仿真實(shí)體可以仿真推進(jìn)多步，以完成內(nèi)部的復(fù)雜仿真計(jì)算，其發(fā)送至低分辨率實(shí)體交互信息將由低分辨率實(shí)體在下一仿真周期處理，其仿真推進(jìn)過程如圖6所示。

圖6 中Tsi為系統(tǒng)仿真同步時(shí)間點(diǎn)，不同分辨率實(shí)體在各自仿真推進(jìn)周期內(nèi)完成實(shí)體屬性信息更新和交互的處理，通過這樣的同步協(xié)調(diào)機(jī)制，完成不同分辨率模型仿真功能，既保證系統(tǒng)仿真精度和逼真度，又能有效減小系統(tǒng)仿真運(yùn)行所需資源，提高系統(tǒng)運(yùn)行效率。

圖6 不同仿真分辨率組件時(shí)間協(xié)調(diào)推進(jìn)機(jī)制Fig.6 Time advanced coordinative mechanism of components for different scale simulation

5 編隊(duì)反潛作戰(zhàn)任務(wù)行為模型組件仿真流程與實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)仿真采用Netbeans7.0 仿真平臺(tái)和glassfish3.0 的j2ee 服務(wù)器，構(gòu)建海戰(zhàn)編隊(duì)兵力反潛作戰(zhàn)仿真行為模型組件及其他支撐組件，當(dāng)啟動(dòng)仿真系統(tǒng)后，用戶可以靈活部署配置仿真兵力單元，并設(shè)置編隊(duì)任務(wù)行為決策控制參數(shù)和武器裝備參數(shù)。仿真開始后，兵力組件接收任務(wù)和決策控制輸入信息，根據(jù)輸入的分辨率向客戶端反饋高分辨率下的兵力狀態(tài)、目標(biāo)和任務(wù)執(zhí)行信息或者低分辨率下的任務(wù)指標(biāo)信息，并可在仿真運(yùn)行過程中通過控制決策參數(shù)調(diào)整改變兵力任務(wù)執(zhí)行，對兵力作戰(zhàn)行為進(jìn)行干預(yù)控制仿真流程如圖7所示。

圖7 系統(tǒng)組件仿真流程圖Fig.7 Flow chart of system components running in simulation

仿真開始前，啟動(dòng)glassfish 服務(wù)器，打開客戶端應(yīng)用程序，建立與服務(wù)器的鏈接，在客戶端應(yīng)用程序完成兵力配置和任務(wù)編輯后，發(fā)送兵力初始化消息命令，調(diào)用服務(wù)器中的相關(guān)組件實(shí)例，編隊(duì)層任務(wù)行為組件接收配置的使命任務(wù)和任務(wù)決策控制參數(shù)，對任務(wù)行為解聚或者計(jì)算任務(wù)指標(biāo)，兵力層任務(wù)級行為組件接收上級組件解聚輸出的賦予任務(wù)行為信息將當(dāng)前任務(wù)級行為解聚成下層原子級行為，并生成原子級行為組件實(shí)例;兵力層原子級行為組件執(zhí)行輸出對兵力的平臺(tái)、傳感器、武器和對抗器材的控制信息，這些控制信息傳送給底層支撐組件，底層支撐組件在仿真管理組件的時(shí)間步進(jìn)協(xié)調(diào)下完成仿真的推演，依序進(jìn)行仿真推進(jìn)，從而仿真實(shí)現(xiàn)兵力的復(fù)雜作戰(zhàn)行為。

6 結(jié) 語

對編隊(duì)反潛作戰(zhàn)行為進(jìn)行合理的層次化優(yōu)化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，采用聚合與解聚的方法，利用J2EE 體系結(jié)構(gòu)和組件技術(shù)構(gòu)建了編隊(duì)兵力作戰(zhàn)行為仿真模型，不僅能夠靈活部署兵力仿真單元的各型配置參數(shù)，對兵力的作戰(zhàn)任務(wù)行為進(jìn)行解聚和聚合，輸出不同仿真分辨率下的作戰(zhàn)行為和作戰(zhàn)指標(biāo)，響應(yīng)海戰(zhàn)仿真不同仿真分辨率的需求，并能通過對兵力任務(wù)行為決策控制參數(shù)的調(diào)整，實(shí)現(xiàn)兵力作戰(zhàn)行為模型和重構(gòu)，加載軍事領(lǐng)域?qū)＜以O(shè)定的不同作戰(zhàn)對象戰(zhàn)法知識(shí)，完成兵力現(xiàn)有和新型戰(zhàn)法戰(zhàn)術(shù)的驗(yàn)證，滿足了系統(tǒng)作戰(zhàn)仿真多分辨率建模與模型資源可重用性的需求。

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