發(fā)布時間：2021-09-19 04:37

　　面向聯(lián)合作戰(zhàn)仿真試驗(yàn)需求,借鑒探索性試驗(yàn)方法,提出了聯(lián)合作戰(zhàn)仿真試驗(yàn)框架及其研究思路。試驗(yàn)準(zhǔn)備階段,研究了試驗(yàn)想定要素設(shè)計,并從試驗(yàn)因子取值和決策點(diǎn)2個方面闡述了試驗(yàn)點(diǎn)設(shè)計;試驗(yàn)運(yùn)行階段,分析了仿真試驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臉?gòu)建特點(diǎn),提出了取值和干預(yù)2種優(yōu)化控制方法,為聯(lián)合作戰(zhàn)仿真試驗(yàn)的關(guān)鍵因子發(fā)現(xiàn)和優(yōu)化分析提供支撐。 

【文章來源】：指揮信息系統(tǒng)與技術(shù). 2020,11(03)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

聯(lián)合作戰(zhàn)仿真試驗(yàn)框架

浚?蜃庸?僭蚩贍芪薹ù锏絞匝?目的。一般而言，試驗(yàn)因子最初由人工選擇，然后在反復(fù)試驗(yàn)和反饋中進(jìn)行調(diào)整篩選，并最終確定。目前，有代表性的試驗(yàn)因子篩選方法包括順序分支法、二因子順序分支（SBX）法和順序分支改進(jìn)（CSB）法等[1014]。3.2.2決策點(diǎn)決策點(diǎn)主要體現(xiàn)在聯(lián)合作戰(zhàn)方案中的決策分支上，根據(jù)決策點(diǎn)環(huán)境和條件判斷并觸發(fā)不同的作戰(zhàn)行動。聯(lián)合作戰(zhàn)試驗(yàn)方案設(shè)計時，針對特定試驗(yàn)?zāi)康暮妥鲬?zhàn)背景，采用自上而下的層層分解方法[15]對聯(lián)合作戰(zhàn)方案決策點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計。聯(lián)合作戰(zhàn)方案決策點(diǎn)設(shè)計如圖2所示，聯(lián)合作戰(zhàn)方案分解為多個作戰(zhàn)任務(wù)，作戰(zhàn)任務(wù)可分解為多個作戰(zhàn)子任務(wù)，子任務(wù)又可根據(jù)決策點(diǎn)的分支分解為多個作戰(zhàn)行動，最終形成多個作戰(zhàn)任務(wù)以及行動間的協(xié)同流程。決策點(diǎn)包括以下4種類型：1）時間型決策點(diǎn)：以作戰(zhàn)時間進(jìn)至某時刻作為行動的觸發(fā)條件；2）空間型決策點(diǎn)：以敵方或我方作戰(zhàn)實(shí)體進(jìn)至某空間位置作為指揮決策的觸發(fā)條件；3）損耗型決策點(diǎn)：以作戰(zhàn)實(shí)體損耗情況為觸發(fā)條件；4）混合型決策點(diǎn)：將多個觸發(fā)條件通過“與”、“或”操作符連接起來形成一個多條件的決策點(diǎn)。決策點(diǎn)觸發(fā)包括以下2類方式：1）靜態(tài)觸發(fā)：仿真試驗(yàn)規(guī)劃時進(jìn)行預(yù)先設(shè)置，將觸發(fā)條件、行動對象和行動類型等要素進(jìn)行決策點(diǎn)結(jié)構(gòu)化設(shè)計，生成到方案文件中并使計算機(jī)讀取識別，并根據(jù)條件判定自動觸發(fā)行動模型進(jìn)行推演；2）動態(tài)觸發(fā)：仿真過程中通過人工干預(yù)方式影響分支點(diǎn)行動選擇，如發(fā)送指令觸發(fā)決策點(diǎn)條件，增加或刪除目標(biāo)改變戰(zhàn)場態(tài)勢。4試驗(yàn)過程及其優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計方案生成后，需構(gòu)建相應(yīng)的仿真模型，搭建試驗(yàn)環(huán)境進(jìn)行仿真推演和試驗(yàn)控制。試驗(yàn)環(huán)境包括推演引擎和仿真試驗(yàn)支撐工具

第11卷第3期孔晨妍，等：面向聯(lián)合作戰(zhàn)的仿真試驗(yàn)框架等分析；交戰(zhàn)級仿真模型用于分析評估單個平臺及系統(tǒng)在特定作戰(zhàn)任務(wù)中的作戰(zhàn)效能；工程級仿真模型粒度較細(xì)，可用于分析裝備的性能指標(biāo)參數(shù)設(shè)置等。上層模型的建模依據(jù)和數(shù)據(jù)來自下層模型通過大量計算形成的擬合曲線和統(tǒng)計性能，如工程級雷達(dá)模型仿真運(yùn)行得到的探測性能數(shù)據(jù)，經(jīng)過雷達(dá)散射截面積（RCS）校準(zhǔn)分析可形成雷達(dá)探測威力圖，并作為交戰(zhàn)級雷達(dá)模型建�；�4.2試驗(yàn)過程優(yōu)化控制聯(lián)合作戰(zhàn)仿真試驗(yàn)中實(shí)體數(shù)量巨大，試驗(yàn)點(diǎn)的探索和增加勢必導(dǎo)致試驗(yàn)樣本空間越來越龐大以及記憶解空間成倍增長。為了提高試驗(yàn)效率，需對試驗(yàn)過程進(jìn)行優(yōu)化控制，裁剪無需關(guān)注的樣本，從而有效控制試驗(yàn)次數(shù)[17]。4.2.1試驗(yàn)因子取值優(yōu)化控制試驗(yàn)因子取值是產(chǎn)生海量樣本的一個重要因素，增加1個因子或擴(kuò)大因子的取值范圍均可能產(chǎn)生巨大的樣本空間。通過發(fā)現(xiàn)并舍棄無意義或與試驗(yàn)?zāi)康南喾吹脑囼?yàn)因子取值組合，可縮小試驗(yàn)點(diǎn)設(shè)計的空間范圍，減少試驗(yàn)次數(shù)。試驗(yàn)因子取值優(yōu)化控制可采用層次化分解方法[18]，對試驗(yàn)對象進(jìn)行層次化分解，構(gòu)建試驗(yàn)因子樹。首先，將根節(jié)點(diǎn)作為試驗(yàn)?zāi)康模蝗缓�，針對試�?yàn)?zāi)康臉?gòu)建評估指標(biāo)，并將其作為樹的枝節(jié)點(diǎn)，其中每個評估指標(biāo)依賴的試驗(yàn)因子則是樹的下一級枝節(jié)點(diǎn)；最后，將試驗(yàn)因子取值作為樹的葉節(jié)點(diǎn)。試驗(yàn)過程中，通過上一次的試驗(yàn)結(jié)果不斷對枝節(jié)點(diǎn)和葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行修剪與調(diào)整，進(jìn)一步界定這些因子的取值范圍和取值組合，從而達(dá)到聚焦優(yōu)化的目的。試驗(yàn)因子取值優(yōu)化控制步驟如下：1）縮小試驗(yàn)因子的取值區(qū)間，即葉節(jié)點(diǎn)范圍，可采用單因子試驗(yàn)。其余因子取默認(rèn)值，通過調(diào)整該因子的取值，分析取值對評估指標(biāo)的影響結(jié)果是上行趨勢還是下

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3401029