基于数据库技术的装备精度数据误差匹配分析系统研究

刘 欣 ，张则剑 ，刘 勐

（1.91550部队42分队，大连 116023;2.大连理工大学，大连116023）

1 引言

在各类任务保障过程中，会产生大量的测量数据和精度分析数据，数据量巨大、数据分析效率低；人员流动性大、人为因素多、数据分析结果不够准确等诸多客观因素，导致在装备精度数据误差分析方面存在一定的薄弱环节，如何定性、定量的分析超差数据中各项误差源匹配成为装备精度分析亟需解决的技术难题[1]。因此，有必要研制一套装备精度数据误差匹配与分析系统。

现提出一种基于数据库的装备精度数据误差匹配分析设计思路，将各型装备状态与测量数据有机的联系起来，利用数据库技术处理信息数据迅速、准确、直观等优势，提高数据使用及数据管理的效率和质量。综合分析历史数据建立各型装备的误差模型，利用软件系统的逐步引导与交互处理等方式完成装备精度分析工作，规范精度数据分析过程，做到便捷分析海量精度数据、智能匹配超差数据误差源及精确计算误差源的影响值，找出影响装备精度的软、硬件方面存在的问题，作为调整和改进测量装备的依据，提高了装备的保障能力，推动精度数据分析的标准化过程，取得了良好的效果[2-3]。

2 系统设计

2.1 硬件系统

精度数据误差匹配分析系统硬件系统为一个独立的局域网，主要由1台数据服务器，多台数据处理终端，1台网络打印机，1台智能交换机，1组10T的磁盘阵列组成，为软件系统的运行提供平台。数据服务器主要负责各种数据的存储和管理，并处理客户端的数据请求，配合终端完成各种数据的录入、编辑、浏览及检索等工作。数据处理终端用于精度数据误差匹配分析工作和系统管理工作，各终端是地位相同的作业平台，通过执行不同装备的系统请求而完成不同装备的系统管理和数据分析处理任务[3]。硬件系统结构如图1所示。

图1 硬件系统结构图

2.2 软件系统

精度数据误差匹配分析系统的软件系统主要分为误差源匹配分析数据库和误差源匹配分析软件系统两大部分，其整体结构如图2所示。

图2 软件系统结构框图

误差源匹配分析数据库部署于数据服务器上，主要负责基准数据、精度数据、装备标定数据、测量数据、不同装备的误差模型、数据分解模型、误差源匹配分析结果、测控装备信息、任务信息、大地测量信息等数据的存储与管理，为整个软件系统提供底层数据支持；根据用户设定执行备份、清理数据等功能，对基础信息进行录入、删除、修改、查询、统计、输出等。

误差源匹配分析软件系统部署于数据分析终端上，由数据分析与误差匹配分系统、结果输出分系统、系统管理分系统三部分组成。

数据分析与误差匹配分系统，主要由初始设定、数据导入、精度数据分解、精度数据超差判定、误差源匹配分析、匹配分析结果存储等功能模块组成。完成用户初始条件设置、原始数据导入、精度数据分解、误差统计、超差判定、误差源匹配分析、匹配分析结果存储等。

结果输出分系统，主要由查询条件设定、匹配分析结果查询与输出等功能模块组成。可以根据需求提供匹配分析结果查询、报表生成的服务，包括精度异常时间段、导致异常的误差项、计算结果、匹配度等内容。

系统管理模块，实现软件系统的运行配置，负责用户管理、权限管理、日志管理、系统参数管理等功能。

根据系统功能的定义及分层架构应用程序设计思想，精度数据误差匹配与分析系统采用分层设计，在逻辑上划分为表现层、业务逻辑层、数据访问层、实体层和数据存储与管理层五个层次，各层之间采用松散的分层架构模式[4-5]。软件系统逻辑架构如图3所示。

图3 软件系统逻辑架构图

3 主要进步点

3.1 实现了装备精度数据误差分析规范化、标准化的工作流程

历次任务过程中均会产生大量测量数据，每型装备的误差源多达几十种，要从中找出影响装备精度的误差源，因数据量巨大，人工量化困难，一次任务的数据分析往往需花费10天甚至更长的时间，效率较低。通过精度数据误差匹配与分析系统软件的逐步引导与交互处理，借助良好的人机交互界面，用户可根据设置的初始条件，完成原始数据导入，由数据分解模块进行误差分解，对分解后的数据进行误差统计。若该段数据满足指标要求，可选择继续匹配新的分析段落或退出；若该段数据超差，在数据库现有误差源列表中选择已有误差源进行匹配，将消除误差后的各项统计结果及装备实际工作状态等信息进行综合比较分析，判断误差源是否匹配。若匹配成功，将消除误差后的精度数据分解结果转入超差判断模块继续分析，若仍超差，则在此基础上继续匹配误差源直至满足指标要求。误差源匹配结束后将分析结果保存到数据库中，供结果输出分系统调用。若匹配不成功，重新选择误差源进行匹配分析。若现有误差源模型均匹配不上，需经人工分析后建立新的误差源模型加入数据库，供后续分析使用。误差分析过程中，用户可根据情况随时调整当前分析段落。装备误差匹配分析工作流程如图4所示。

图4 装备误差匹配分析工作流程

该系统实现了装备精度误差的规范化、定量化分析流程，能方便快捷地分析海量精度数据、智能匹配超差数据的误差源、精确计算误差源的影响值，提高了数据分析的质量和效率[6-7]。

3.2 提高了数据的管理能力

为了完整保存装备数据信息，方便用户查询及后续分析评定，创建了数据库系统。在服务器上运行的数据库系统负责相关各类数据的存储和统一管理，消除数据冗余，维护数据一致性完整性，实现数据共享，保障数据安全。后台数据库采用Oracle客户机/服务器关系数据库管理系统，具有高性能的海量数据存储和管理能力，具有基于多线程结构的并行数据库内核，能够发挥附加处理器的优势，能够支持对称多处理技术，具有很高的安全性。数据库存储用于精度数据分析软件相关的各类数据，为误差匹配分析系统提供必要数据支撑[8-9]。系统逻辑E-R结构图如图5所示。通过构建基于数据库的误差匹配分析系统，方便了装备数据的存储、查询、管理和维护，有效地降低工作人员的劳动强度，提高了数据管理能力。

图5 系统逻辑E-R结构图

3.3 建立了基于装备误差模型的精度数据误差分析方法

在任务保障过程中，技术人员需要根据事后数据处理结果判断装备精度和技术状态是否满足技术指标要求。在以往分析中，一方面只能通过测量数据对装备可能存在的不稳定因素进行定性分析，缺乏对误差源的定量分析，不能精确计算误差源具体影响；另一方面，人为因素影响大，人员的技术水平和对装备状态的把握造成对误差源判断不够客观，一旦误差源定位不准或不全，也就错失了改进装备的最佳时机；另外人员流动性大，新接手人员受工作时间限制，无法充分继承前人的经验，不利于技术可持续发展。基于装备误差模型的精度数据误差分析方法，通过深入研究误差产生关联环节，根据工程经验积累，对历史精度数据进行深度挖掘，建立了较为完善的装备误差模型库，能够全面准确地找出影响装备精度的误差源，切实消除人为因素影响，为调整和改进装备性能提供依据，提高了装备保障能力[10]。考虑到装备误差模型的复杂性，方便在使用过程中不断丰富和完善，每一个装备模型以独立动态库的形式存在。

4 结束语

装备精度数据误差匹配分析系统采用网络技术、数据库技术、先进数据处理方法等，解决了装备误差模型建立、误差匹配方法等技术难题，实现了装备精度分析工作由传统专家经验、定性分析模式向智能、定量分析模式的转变，推动数据定量化分析的标准化过程，切实提高了装备综合保障能力和信息化管理水平。该系统性能可靠、操作界面友好，使用维护简单方便，软件设计、接口标准化，方便系统扩展。目前该系统在精度评估和装备技术状态认证中得到应用，且效果很好。

[1]刘丙申,刘春魁,杜海涛.靶场外测设备精度鉴定[M].北京:国防工业出版社,2008.LIU Bingshen,LIU Chunkui,DU Haitao.Precision identification of the shooting range outfield test device[M].Beijing:National Defend Industry Press,2008.

[2]孙翱.军事装备信息化试验理论研究[M].北京:国防工业出版社,2006.SUN Ao.Theoretical research on military equipment informatizationexperiment[M].Beijing:NationalDefendIndustryPress,2006.

[3]刘欣,刘勐.基于数据库技术的测控装备综合管控系统研究[J].微处理机,2013,34(2):57-59.LIU Xin,LIU Meng.Research on integrated management and control system of measurement control equipment based on database technology[J].Microprocessors,2013,34(2):57-59.

[4]胡德生,陈勇,陈重阳,等.分布式数据库技术在海洋GIS开发中的应用[J].微处理机,2011,32(1):33-36.HU Desheng,CHEN Yong,CHEN Chongyang,et al.Application of distribute database technique on development of Marine GIS[J].Microprocessors,2011,32(1):33-36.

[5]刘生平.Visual C++.NET数据库开发技术与实践[M].北京:清华大学出版社,2005.LIU Shengping.Development technology and practice of VisualC++NETdatabase[M].Beijing:TsinghuaUniversityPress,2005.

[6]夏南银.航天测控系统[M].北京:国防工业出版社,2002.XIA Nanyin.Aerospace TT&C system[M].Beijing:National Defend Industry Press,2002.

[7]刘利生.外测数据事后处理[M].北京:国防工业出版社,2000.LIU Lisheng.The exterior tracking&measurement data post processing[M].Beijing:National Defend Industry Press,2000.

[8]刘飞,何明浩,冯明月,等.雷达辐射源识别中数据库的构建及应用[J].现代防御技术.2017(6):11-16.LIU Fei,HE Minghao,FENG Mingyue,et al.Construction and application ofdatabaseinradaremittersourceidentification[J].Modern Defence Technology,2017(6):11-16.

[9]崔群法,祝红涛,赵喜来.SQL Server 2008中文版从入门到精通[M].北京:电子工业出版社,2009.CUI Qunfa,ZHU Hongtao,ZHAO Xilai.SQL Server 2008 Chinese version from entry to mastery[M].Beijing:Publishing House of Electronics Industry,2009.

[10]王敏,胡绍林,安振军.外弹道测量数据误差影响分析技术及应用[M].北京:国防工业出版社,2008.WANG Min,HU Shaolin,AN Zhenjun.Analysis technology andapplicationofinfluenceonexternalballisticmeasurement data error[M].Beijing:National Defend Industry Press,2008.