一种分布式作战系统数据采集模型

魏胜杰 谢 伟 秦 克 谭显春

中国舰船研究设计中心，湖北武汉 430064

一种分布式作战系统数据采集模型

魏胜杰 谢 伟 秦 克 谭显春

中国舰船研究设计中心，湖北武汉 430064

为实现分布式舰载作战系统状态监测，需要研究分布式系统数据采集的一般技术。首先研究分析了分布式系统的特性及常见模型，讨论了作战系统数据采集的技术难点，并在此基础上，通过结合作战系统分布式网络的特点，提出了一个通用的数据采集模型。基于该模型开发的数据采集系统已应用于新型舰载作战系统上，较好地解决了作战系统网络的数据采集分析问题。

分布式系统；舰载作战系统；数据采集

1 引言

随着以信息技术为代表的新技术在海军舰载作战系统领域的应用，舰载作战系统的体系结构由早期的以点对点为主转变为以双冗余交换式以太网为主，网络负载越来越大，体系结构越来越复杂。为保证作战系统网络的正常运行，须采取有效的手段与措施来监测作战系统网络的状态，这就需要对作战系统网络数据进行全面采集。而完成对作战系统网络数据的全面采集，也是定性分析作战系统效能和作战系统全系统测试的基础，因此，有必要对分布式作战系统的数据采集方法进行研究。

早期的作战系统集成度较低，以分散控制为主，作战系统各分系统、设备间数据的采集需针对特定通道，通过专门的设备或仪器才能实现，在这种情况下，要实现全系统数据的同步采集不易实现。而随着计算机及网络等新技术的广泛应用，作战系统各分系统、设备可通过网络组成一个复杂的分布式系统，使得作战系统数据的全面实时采集成为可能。

作战系统技术在国外发展很快，各海军强国非常重视作战系统的数据采集。著名的宙斯盾作战系统中就有专门的分系统——MK1战备检测系统（ORTS），由它来完成作战系统数据检测和状态监视等任务［1］。ORTS系统由小型计算机和显控台组成，与作战系统的各主要子系统相连，以获取作战系统全系统有关数据，实时监视作战系统状态。

德国海军也装备了舰艇作战系统评估和数据录取系统［2］，其主要功能包括：实时全面收集作战系统的数据；数据的在线显示和快速分析以及事后数据评估功能；战术行动及相关态势的重演。根据录取到的数据，该系统还能分析全系统性能的能力（从传感器到武器），完成全系统间通信数据的录取，甚至能提取、分析特定子系统内部的数据。该系统已在德海军的驱逐舰及护卫舰上推广使用。同时，法国海军也开始装备该系统。

2 分布式系统概念与模型

一般而言，一个分散式系统的各组成部件之间存在着紧密合作，就是分布式系统［3］，分布式系统意味着计算的成本或性能取决于数据和控制的通信。常见的分布式系统模型主要包括Schroede模型、George Coulouris模型和Enslow模型等。

Schroede模型［4］分布式系统的主要特征包括：系统包括多处理单元；系统内硬件互连；各处理单元的故障无关并实现状态共享。

George Coulouris模型［5］认为一个分布式系统就是由一系列通过网络互联的节点，各节点通过消息通信并协调其动作。

Enslow模型［6］认为分布式系统可以用硬件、控制、数据这3个维度加以检验，并可用下式形象表示：

Enslow模型示意图如图1所示。

除上述经典的分布式系统模型外，目前还有一些常用的分布式系统模型，其模型结构如图2所示。这类分布式系统是包括一系列自治处理单元（PE）的系统，每个PE有各自的物理存储器空间并且信息传输延迟不能忽略不计。在这些PE间有紧密的合作，系统必须支持任意数量的进程和PE的动态扩展。

综上所述，下一个分布式系统通常由一系列进程（逻辑资源）和一系列的处理单元（物理资源）组成，系统间各进程以一种合作的方式交互，通过消息进行通信，且通信延迟不可忽略。

3 分布式作战系统数据采集

3.1 数据采集目的

通常，网络数据的采集目的是为了掌握深层次的网络信息，了解网络状况，监测网络异常等。概括地讲，网络系统数据采集的目的包括网络故障侦测和分析、网络攻击侦测和分析、网络应用历史数据分析、制定网络配置和扩展计划。

作战系统网络是全舰各武器系统、设备通信的基本架构，是作战系统发挥其效能的基础，因此，作战系统网络数据的采集，除了要实现上述目标外，更重要的是，通过对数据的在线处理和事后分析，可实时监测作战系统状态，定量分析作战系统试验效果，最终实现定量分析和全面评估作战系统能力的目的。

3.2 技术难点

分布式作战系统网络数据采集的主要技术难点包括：

1）复杂网络结构下的稳定抓包技术。

作战系统网络体系结构应在商业技术的基础上，根据实际应用环境改进。目前，普遍采用10／100／1000兆自适应双冗余网络。有的网络体系结构还根据网络规模采用了“核心交换机＋接入交换机”的网络结构，体系结构更为复杂。作战系统数据的录取必须要能保证数据录取的全面性和完整性，这样才能确保事后分析的可信。要完整描述网络数据“包”，必须具备如下内容：源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、应用协议，因此，记录的每帧报文至少应包括这些信息。一般情况下，应用采用了“杂收”的模式来记录网络报文，但这种方式本质上还是基于中断的，在大流量网络下，还是会存在网络丢包现象，因此必须采取相应的措施以保证数据的可靠录取。

2）网络分析。

网络数据的分析包括：

（1）在线数据解析。主要是对作战系统应用数据的解析。作战系统网络数据分析与通用商业网络数据分析的一个重要的不同之处在于，前者重点分析应用层的数据，即针对每个分系统 （设备）之间的通信制定的私有通信协议进行分析。因此，必须有一种通用的、与协议无关的数据解析方法来将每帧报文解析为易懂的文本数据或对应的物理。

（2）网络应用评估。主要针对网络应用报文的分布、作战系统信息的分类等情况进行分析，以协助指挥人员掌握网络应用情况。

（3）网络安全性评估。主要是利用数据评估网络的安全特性。

3）数据存储。

应能保证高速网络数据的实时、可靠存储，需要考虑存储的介质、容量等。在实际应用中，除保证数据在录取时实时存储外，还要考虑到诸如断电等异常情况下数据的存储。一般采用异步存盘的方式进行数据存储。

3.3 数据采集模型

对于分布式系统数据采集，许多学者进行了相关研究，如文献［7-8］提出的相关方法，同时，不少商业公司，如Agilent，Fluke等也推出了众多网络协议分析仪等应用工具。但这些方法和仪器等均是立足于工业应用，还不能完全满足作战系统网络环境下数据的采集需要。

作战系统网络与一般网络环境有着较大差别。在网络结构上，作战系统网络更注重网络的可靠性和容错性，为此，采用了双冗余网络体系，使网络应用的实时性等要求更高，且在进行网络数据采集时，其不能对网络应用环境产生任何干扰。为满足作战系统网络环境下数据采集的需要，针对作战系统分布式网络结构特点，给出了作战系统网络环境下的一种数据采集模型，如图3所示。

该模型的基本思想是，将作战系统网络中的各实体抽象出来，结合作战系统的应用需求、数据解析、分析需求及实时性要求，建立一个通用模型。对模型中的主要元素类介绍如下：

1）实体类。

对网络中的实体进行抽象，可以是路由器、主机等物理设备，也可以是服务和应用软件等逻辑实体。实体是网络数据采集的对象，不同的实体具有不同的特性，其数据采集方式也有差异，实体元素则把这些特性统一封装了起来。

2）协议类。

网络各实体对象对所使用通信协议的抽象，通信协议是网络数据采集的重要工具。

3）任务类。

对网络数据采集处理过程进行抽象。过程对象的属性包括采集对象、采集使用协议、采集数据处理方式和采集数据保存方式。其中采集对象是实体元素的实例，采集使用协议表明使用的通信协议，采集数据的处理和保存则表明数据所需要的进一步的处理。

4）时间服务类。

对网络时间进行抽象，时间服务是网络时间的抽象表示。在分布式系统中，数据采集时，各网络实体、任务应基于一个全网络的统一时间。

5）其它元素。

其它对象包括数据采集器、元数据、标准数据等。其中，数据采集器负责采集网络中各种格式的通信数据，这些数据经过解析规则的处理后生成元数据集；元数据集经过处理规则的处理后成为标准数据集。标准数据已经可以满足网络应用的需求，再经过数据发布，标准数据便以文件、报表、数据库等形式提供给其它应用。

网络数据的采集可根据相关规则实现［9-10］。根据以上模型，在进行网络数据采集分析时，重要的是先建立一系列处理规则，这些规则包括数据采集规则、数据解析规则、数据处理规则、数据转发规则等，然后根据相应的规则实现指定任务。

在作战系统数据采集过程中，规则的语义描述可类似为：

3.4 应 用

将上述模型应用到某型舰的作战系统网络数据采集处理分析系统中，取得了良好的效果。

首先，为满足作战系统数据采集的需要，建立了如下规则：

1）确定采集对象，建立采集规则：

Input：采集对象＝所有网络节点；

Condition：采集协议＝UDP；

Result：采集指定对象使用指定协议进行通信的数据。

2）分析已采集的数据，将数据转换成有实际意义的数据值：

Input：原始网络数据；

Condition：数据类型＝作战系统网络通信数据；

Result：按作战系统协议解析原始数据。

3）进一步的处理和数据分发：

Input：标准数据；

Condition：按报文内容（如航迹等）分类；

Result：共享分发数据。

其次，采取了基于硬件的抓包技术和分布式处理技术来保证数据包的完整录取。在数据采集时，采用了基于FPGA（现场可编程门阵列）技术的板卡来完成数据包的处理、总线逻辑、数据管理等工作，通过板载的大容量SDRAM、SRAM内存应对网络突发流量，并将获取的数据包直接拷贝至用户内存，避免了普通网卡的两次数据拷贝，不占用CPU资源，提高了处理效率。同时，为提高数据读写速率，采用了直接通过底层I／O读写数据的方式来提高数据写盘速率。在处理数据过程中，依据上述确定的规则来实现已捕获数据的分类、过滤等。

最后，在数据的处理和分发上，主要立足于作战系统的应用进行数据的处理分析，即将采集到的数据按通信协议要求进行解析，并在此基础上完成作战系统目指精度、反映时间等计算分析。

4 结束语

作战系统是一种复杂的分布式系统，在分析分布式系统特点的基础上，提出了一种作战系统数据采集模型，该模型使用户更容易应对作战系统数据采集的各种需求。应用本模型，结合模型舰作战系统网络结构的特点，已成功开发出分布式作战系统网络数据采集及处理系统。该系统能以分布式的方式，对复杂的双冗余以太网的数据进行实时采集、在线处理及事后的分析重演等，实际情况表明，该系统运行状态良好，取得了很好的效果。

［1］ 刘占荣.宙斯盾作战系统结构分析［J］.情报指挥控制系统与仿真技术，2004，26（1）：22－31.

［2］ 张平，译.武器系统作战性能评估 ［J］.国外舰船工程，2000（5）：17－20，42.

［3］ 吴杰，著，高传善，译.分布式系统设计［M］.北京：机械工业出版社，2001.

［4］ SCHROEDE M.Distributed Systems［M］.ACM Press，Addison－Wesley Publishing Company，1989.

［5］ COULOURIS G.Distriuted system：concepts and design（3rd Edition）［M］.Addison Wesley Publishing Company，2000.

［6］ ENSLOW P H.What is a＂distributed＂data processing system？［J］.IEEE Computers，1978，11（1）：13－21.

［7］ 游雪峰，文玉梅，李平.以太网分布式数据采集同步和实时传输研究［J］.仪器仪表学报，2006，27（4）：384－388.

［8］ 张淑英，刘淑芬，包铁.一种基于机群的分布式数据采集系统［J］.计算机工程2006，32（14）：46－48.

［9］ JENG J J，FLAXER D，KAPOOR S.RuleBAM：a rulebased framework for business activity management［C］// 2004 IEEE International Conference on Services Computing，Sep.15-18，Shanghai，China，2004：262－170.

［10］Ross RG.The business rule approach［M］.Addison Wesley Publishing Company，2003.

A Data Acquisition Model for Distributed Shipboard Combat Systems

Wei Sheng－jie Xie Wei Qin Ke Tan Xian－chun
China Ship Development and Design Center，Wuhan 430064，China

In order to monitor the shipboard combat system，distributed data acquisition technology is studied.We analyze the features and common models of the distributed system of shipboard combat systems as well as technical challenges for data acquisition.Combining with the features of distributed network of combat systems，a common model for data acquisition is presented.Based on this model，a data acquisition system has been developed to integrate with new type of shipboard combat system.The system can satisfactorily fulfill the requirements for data acquisition in the environment of combat system network.

distributed system；shipboard combat system；data acquisition

U674.703.5

A

1673－3185（2011）02－61－04

10.3969/j.issn.1673-3185.2011.02.012

2010-02-22

海军装备预研项目（1010108010201）

魏胜杰（1975－），男，硕士，工程师。研究方向：舰载作战系统设计及相关设备研制。E-mail：wei701401@gmail.com谢 伟（1969－），男，研究员，博士生导师。研究方向：舰载信息系统优化。E-mail：xiewei@public.wh.hb.cn