面向联合防空的平行推演系统构建及应用设想

周金鹏，陆志沣，赖鹏，姚方競，杜向南

（上海机电工程研究所，上海 201109）

现代战争是体系与体系之间的跨域联合作战，以信息为主导，战场环境要素涉及陆海空天电网等多维空间实体目标，态势不确定性因素多以及迷雾大［1］，且现代作战节奏日益加快、协同日渐精准、指挥日趋复杂、数据日益庞大，涉及的是一个复杂系统［2］。现有指挥决策支持系统中战场态势预测大多以定性分析为主，辅助决策模型多为静态，缺乏动态调整、演化与行为预测功能，难以满足未来战场态势的瞬息变化与快节奏作战需求［3］。

目前，建模仿真技术在装备论证评估、装备考核鉴定、装备体系试验、指挥训练方面已得到很好的应用。随着建模与仿真向人工系统计算实验发展，面向辅助决策的应用亦将日益广泛。相对传统仿真建模应用，用于辅助决策的人工系统要求快速构建以及与真实系统有更高的相似性。因此，人工系统的高效、高平行度构建问题将引起广泛关注［4］。

用于指挥决策的平行推演仿真是指采用建模与仿真推演技术，通过与实装指挥控制系统进行虚实互联与信息交互，接收实装指挥控制系统实时战场情报，动态映射并构建战场实体模型，生成与真实战场平行运行的人工战场环境（平行推演系统），通过平行推演系统的超实时仿真推演，生成下一时刻的战场预测结果及方案评估，辅助指挥员快速“透视”和预测未来战场态势，动态生成或临机调整预定作战行动方案［5］。

平行推演仿真与传统仿真相比，其在仿真模型构建、模型调用、模型演化及系统运行模式等方面均有所不同，具有动态演化、双向交互、超实时计算预测等特点［6］，其角色从主动变被动、静态变动态、离线变在线，将成为指挥控制系统的重要组成部分。

本文主要面向联合防空作战辅助决策，提出平行推演系统构建方法，并结合联合防空作战需求，提出平行推演系统支撑联合防空作战应用设想，为后续平行推演系统构建及支撑作战应用提供理论探索。

1 平行系统概念及进展

平行系统概念最初由中科院王飞跃教授提出，指由某个自然的现实系统和对应的一个或多个虚拟或理想的人工系统组成的共同系统［7］，通过实际系统与人工系统的相互连接，对二者间行为进行对比和分析，完成对各自未来状况的借鉴和预估，并相应调节各自管理与控制方式，达到有效解决方案的目的。王飞跃教授提出了ACP（Artificial societies，Computational experiments，Parallel execution）的学术概念，为解决复杂系统的建模、分析、控制及组织管理提供了新的思路与方法论。采用ACP 方法形成的平行系统运行基本框架如图1所示。

图1 平行系统运行的基本框架Fig.1 Basic framework for parallel system operation

ACP 首先通过人工系统或人工社会建模方法在计算机中建立虚拟的复杂系统；其次，在人工社会或人工系统的基础上利用复杂系统计算实验方法，研究与设计各类真实环境下的复杂社会行为与行动实验，对复杂系统的各种影响因素进行“量化”分析和估计；最后，将虚拟复杂系统与实际系统进行同步推进和相互补充分析，通过对各自未来发展和演化状况的“借鉴”和“预估”，相应地调节实际系统的管理与控制方式，完成复杂系统的计算实验与平行执行的一体化［8］。

王飞跃教授在提出平行系统概念后，率先将平行系统理念与指挥控制相结合，提出了新一代的智能指挥控制体系——指挥与控制5.0［9］，其核心理念为虚实互动的平行思想，可以根据“过去”、现实的真实数据，通过仿真得到“未来”的结果，非常适用于军事作战指挥决策支持，能够替指挥员实现对战场态势的超前预测和处置。

国防科技大学邱晓刚教授于2013 年提出了平行军事体系概念，将平行系统理念引入军事领域［10］。平行军事体系的实质是军事知识、信息和数据的集成，是基于知识进行计算实验产生新知识，实现对实际军事体系的研究、辅助管理和控制。邱晓刚教授在分析辅助决策对平行系统需求的基础上，提出了面向辅助决策的平行系统概念，给出了平行仿真系统构建面临的关键问题及其相应的解决途径［11］。

中电二十八所毛少杰等人在通用平行系统研究的基础上，提出了面向指挥决策支持的平行仿真系统概念，建立了基于战场行为预测的平行仿真系统的体系架构、运行原理和构建方法［3，6，12］。

目前，国外对于指挥决策支持系统的研究虽然并没有“平行推演系统”的提法，但提出了与平行推演概念类似的“动态数据驱动应用系统”及“共生仿真系统”等概念。美国空军研究实验室研制的基于“动态数据驱动应用系统”的实时决策支持系统［13-14］，目的是通过构建与战场客观环境同步运行的平行仿真系统，通过预先存储的历史数据和实时注入的情报数据来推演与预测未来可能的战场态势，辅助战场指挥员提前做出预案，形成战前与战中于一体、方案制定与分析评估于一体的作战决策支持系统。

2007年，美国国防部高级研究计划局提出了“深绿”计划，旨在探索智能化的指挥与决策辅助系统，其核心是平行系统直接从指挥控制系统获取信息，及时更新仿真系统中的战场态势和目标状态，并进行超实时仿真分析与评估，通过仿真推演评估结果不断匹配、优选、调整和补充未来作战方案，帮助指挥员提前进行思考，缩短制定行动方案的时间。该计划强调建模与仿真作为一种面向指挥员的辅助决策手段和工具，是嵌入式/平行仿真技术在指挥信息系统中的典型应用。

2 平行推演系统构建设想

2.1 功能需求

面向联合防空作战的平行推演系统构建，需要基于建模仿真技术，在人工系统中构设与物理战场空间平行的虚拟战场空间，提供战场态势变化场景，在有限的决策时间内多方案、多样本的推演评估，实现对联合防空作战指控系统的辅助决策，其主要功能需求包括：

（1）具备战场环境、战场态势、战场实体等建模仿真及平行同步更新功能，构建与真实物理战场空间平行的人工战场。

（2）具备在线接入指挥决策系统，支持实时战场态势驱动下的战前作战方案优化及战中辅助决策。

（3）能够提供高效的计算实验方法，支持面向作战辅助决策的多批次、大样本的快速推演仿真。

（4）能够不断积累经验数据，在应用中通过人机结合不断丰富数据类型、层次，实现虚实互动的学习成长。

（5）具备灵活开放的仿真实验环境，适应不同类型、不同层次、不同用途的用户开展平行推演。

2.2 组成架构

基于平行系统的研究基础及面向联合防空作战的辅助决策需求，提出了虚实互动、预测解析、辅助决策、平行执行的系统组成架构，为面向联合防空作战辅助的平行推演仿真系统构建提供支撑，具体如图2所示。

图2 平行推演系统组成架构Fig.2 Composition and architecture of parallel deduction system

平行推演系统可分为平行推演支撑工具、平行推演支撑数据、平行推演仿真模型、平行战场构建等4 个部分，具体组成及功能如下：

（1）平行推演支撑工具。平行推演支撑工具主要为真实态势驱动下的作战方案快速推演评估提供底层支撑工具，包括仿真引擎、仿真运行控制、多方案推演管理、模型调度管理、作战方案评估等工具，实现平行推演系统的运行与推进。

（2）平行推演支撑数据。平行推演支撑数据主要为战场实体行为意图预测、多方案推演提供基础支撑数据，包括静态、历史或非实时的装备性能参数、情报数据库、交战规则库、作战方案库等。

（3）平行推演仿真模型。平行推演仿真模型主要为平行推演提供战场情报数据驱动的仿真模型，包括情报数据处理模型、战场实体模型、态势预测模型、装备模型、评估模型等仿真模型，各类模型能够依据实时获取的情报数据动态生成，并在运行过程中进行动态调整与修正。

（4）平行战场构建。平行战场构建主要基于真实战场，利用仿真建模技术映射出与真实战场平行的人工战场，并通过与实装指挥决策系统的实时交互反馈，实现真实战场与人工战场的同步推进。

2.3 工作原理

平行推演系统基于历史积累的情报数据、作战知识、交战规则等数据资料，形成决策知识库，并据此构建红/蓝方装备数据模型，建立模型描述模板，形成推演模型库。同时，通过对实时战场数据的不断积累与学习，不断更新决策知识库和推演模型库。

真实作战时，平行推演系统在线接入真实战场指挥控制系统，从真实战场不断获取实时战场态势，开展对情报态势进行数据预处理、目标特征提取，通过与推演模型的动态匹配，动态生成蓝方实体模型，同时加载红方参战兵力装备模型。随着真实战场不断推进，基于情报数据不断修正战场红/蓝方实体模型；根据实时情报数据，基于决策知识库进行匹配分析，实现蓝军作战意图估计与识别，并上报指挥决策人员，指挥决策人员据此确定辅助决策点，同时实现未来态势的预测，指挥决策人员根据态势预测制定作战方案，并形成多分支推演方案；平行推演系统对推演方案进行遍历，利用并行仿真技术进行多分支超实时并行推演仿真，同时根据实时获取的目标特征数据与推演仿真结果进行匹配对照，同步对推演仿真分支进行裁剪调整；最后，通过推演仿真对作战方案进行评估，生成辅助决策方案，并反馈至真实作战系统中。

平行推演系统工作原理如图3所示。

图3 平行推演系统工作原理Fig.3 Working principle for parallel deduction system

3 联合防空作战辅助决策应用设想

联合防空作战是联合作战指挥机构指挥控制所属的航空兵、地导、雷达、舰艇等部队，防御敌方对我重要区域内重要目标、地区实施空袭的联合作战任务。联合防空作战中，敌方态势具有来袭目标种类多、作战样式复杂、战场态势变化快、对抗性强等特点，如何辅助指挥员快速准确判断并分析敌方态势，支撑指挥员制定作战方案与决策，有效组织力量完成“侦、控、筹、打、评、保”等作战环节，实现联合防空作战“快速反应、高效指挥、精确打击、化被动为主动”具有重要作用。

图4 是平行推演系统在联合防空作战指挥控制系统中的应用设想。

图4 平行推演系统在联合防空指挥控制系统中应用Fig.4 Application of parallel deduction system in joint air-defense command and control system

联合防空指挥控制系统面向指挥员主要包括作战任务规划、战场态势感知、协同指挥控制、一体化火力控制等作战应用，平行推演系统可作为一项服务，嵌入联合防空指挥控制系统，辅助指挥员开展联合防空作战应用，具体包括：

（1）作战任务规划：平行推演系统可为作战任务规划提供规划预案、作战计划推演评估，给出评估结果，并提出优化方案建议。

（2）战场态势感知：平行推演系统可为战场态势感知提供态势评估、作战意图识别、态势预测等，并通过推演仿真提供传感器任务规划，为战场态势感知反馈态势预测、传感器任务等。

（3）协同指挥控制：平行推演系统可为系统指挥控制提供指挥方案推演评估，给出方案评估结果及辅助决策指令。

（4）一体化火力控制：平行推演系统可根据下属火力装备能力及状态，为联合防空杀伤链的高效构建提供优化方案。

4 关键技术

4.1 实时数据驱动的蓝方目标动态建模技术

平行推演系统在线接入联合防空作战指挥控制系统实现平行推演仿真，关键是实时战场态势与平行推演系统仿真实体的同步关联，完成蓝方目标仿真实体的动态构建。传统仿真中，仿真实体生成基于仿真想定，通过配置加载模型方式实现，实体模型通过建模手段，尽可能真实准确地贴近真实系统的功能、性能、工作原理、行为规则等属性来构建，仿真运行中实体模型不发生变化；平行推演仿真中，蓝方实体模型基于战场情报数据动态生成，通过实时数据与仿真模型库中实体模型进行匹配，实现模型实例化。实体模型通常基于历史数据采用规则约束下的参数化构建，并能够根据实时接收到的情报数据动态修正调整模型，逐渐贴近实际实体。如何在情报态势无法识别、冗余、缺失等情况下完成仿真实体模型的匹配，实现仿真态势与真实态势的一致关联是平行推演仿真的关键及难点。

针对蓝方目标动态建模与匹配难点，可根据蓝方典型目标类型及工作体制，基于组建化建模思想，建立一套蓝方装备实体模型体系。蓝方实体模型基于历史数据及规则进行构建。同时，构建蓝方实体模型描述模板，包括仿真模型的名称、关键词、实体属性等信息。实时推演时，根据实时战场情报提取蓝方目标的标志特征、状态特征及行为特征，并基于特征参数实现实体模型的匹配，完成战场实体与仿真实体模型的映射。同时，根据情报数据的不断注入，更新战场实体目标特征，完成蓝方实体模型类别修正、模型参数调整以及实体行为意图识别结果的更新。

4.2 蓝方态势超实时仿真预测技术

平行推演仿真中，如何“透视”未来一段时间的战场演变情况，使指挥员能够“看见”未来并理解军事行动的展开，通过最新的态势进行超实时仿真分析与评估，是平行推演支持联合防空辅助决策的关键。传统仿真中主要基于当前态势进行指挥决策并完成仿真运行，平行仿真中需要对当前战场态势超实时仿真并预测战场可能的态势，为指挥员提供战场预测结果。基于最新情报数据的蓝方态势预测，实现基于各种可能的行动方案快速推演评估是平行推演辅助决策的难点。

针对蓝方态势超实时仿真预测难点，在蓝方目标实体模型匹配构建的基础上，结合蓝方装备性能参数、历史经验数据和作战规则等，判断蓝方作战意图，通过匹配计算，获得蓝方目标可能的行动计划，并基于实体模型，通过超实时仿真，预测未来一段时间内蓝方目标可能的运动航迹及状态行为，同时根据实时情报数据不断注入，实时修正蓝方目标预测结果。

4.3 基于关键决策点的多分支快速推演技术

传统作战方案推演评估主要基于蒙特卡罗方法，通过随机种子生成大量样本实现作战方案的仿真评估分析，缺少对实际作战过程中实时情报数据的校核验证。平行推演主要是基于态势预测实现作战方案推演评估，如何在战场态势预测情况下，确定蓝方目标可能的决策点、我方指挥决策关键点及作战方案，制定平行推演方案，并完成多分支快速推演是平行推演与作战方案评估的关键及难点。

针对多分支快速推演难点，可根据蓝方态势作战意图估计及态势预测结果，建立战场实体的关键决策点，确定战场态势可能存在的多种分支。仿真推演时，通过并行仿真技术对多分支进行并行推演，同时基于关键决策点实时克隆分支副本进行同步推演，基于实时目标情报数据与推演结果对比裁剪推演分支，并不断与指挥控制系统交互，不断修正推演进程，最终通过超实时快速推演将态势预测及作战方案评估结果反馈给指挥员。

5 结论

围绕提高联合防空作战辅助决策能力，本文在平行系统基础理念上，归纳联合防空作战功能需求，提出了平行推演系统组成架构、工作原理及构建方法，结合联合防空作战流程及典型特征，探索了平行推演系统在联合防空作战的应用，并讨论了构建平行推演系统涉及的关键技术。本文对平行推演系统的构建提出了初步构想，下一步将围绕平行推演系统的具体建设，着重开展数据驱动装备建模、平行推演引擎等方面研究。