0 引言
    隨著計算機網絡技術和軍事需求的不斷提高，作戰模擬逐步由單機環境轉向網絡環境，分布交互式作戰仿真成為研究的重點，各種支撐技術相繼出臺，最具代表性和發展潛力的是基于高層體系結構(High Level Architecture，HLA)框架下構建的作戰仿真系統。計算機生成兵力(Computer Generated Forces，CGF)是作戰仿真系統的一個重要組成部分，它通過一定的協議把分布在模擬器中的個體聯入同一個虛擬戰場環境中實現綜合仿真。通過對人類作戰行為足夠的建模，這些實體能不需要人為的交互而自動地對仿真戰場環境中的事件和狀態做出反應。基于HLA的某自行高炮武器系統模擬訓練平臺是采用HLA的技術、體制和思想構建起來的先進仿真訓練環境，它主要完成高炮的戰法演練、日常訓練、裝備論證等任務。高炮CGF是某自行高炮武器模擬訓練系統中的一個聯邦成員，其本身也作為一個獨立的聯邦，能為受訓人員提供交戰對手或援軍的主要兵力實體，其模型的準確性、有效性、真實性將直接關系到高炮作戰模擬訓練的效果。由上可知，構建基于HLA的高炮CGF對整個仿真系統科學、有效地運行具有重要的意義。

1 高炮CGF的設計思想及原則
1．1 設計思想
    由上可知，高炮CGF是作為一個聯邦成員加入高炮武器系統模擬訓練平臺的，如圖1所示，需要說明的是，高炮CGF本身也是一個聯邦，它也有自己的聯邦成員，本文所研究的就是高炮CGF作為聯邦其本身的構建過程。按照聯邦開發執行過程(Federation Development and Execution Process，FEDEP)，根據明確的聯邦開發目標來開發聯邦概念模型(Federation Conceptual Model，FCM)。高炮CGF聯邦的開發目標是建立一個能夠在高炮武器系統模擬訓練平臺中為受訓人員提供交戰援軍的智能高炮兵力實體，它不僅具有構建各種不同類型和功能的高炮的重用能力，更重要的是通過給定不同的初始化數據可快速重構出高炮作戰訓練所需要的具有不同層次的指揮決策能力和戰術行為的仿真智能高炮。

1．2 設計原則
    高炮CGF實體采用簡化的動態模型，具有節省時間、充分體現對象外在特性、模型易于機動控制的特點。高炮CGF必須符合HLA所提出的聯邦成員規則，才能與HLA兼容。HLA為聯邦和聯邦成員提出了必須遵循的10條規則，其中聯邦成員規則有5條，分別為：每個聯邦成員必須具有一個符合HLA OMT規范的仿真對象模型(Simulation Object Model，SOM)；每個聯邦成員必須能夠更新或反射其在SOM中說明的任何屬性、發送和接受SOM中說明的交互實例；在聯邦運行過程中，聯邦成員應能動態轉移或接受在它的SOM中說明的對象屬性所有權；聯邦成員應能改變其SOM中規定的更新屬性值的條件(例如閾值)；聯邦成員應該能管理局部時間，從而允許它和聯邦中的其他成員協調數據交換。
    HLA主要由規則(Rules)、對象模型模板(OMT，Object Model Template)和接口規范(Interface Specification)3部分組成。在HLA中將仿真應用與底層的通信和分布仿真基本功能相分離，由運行時間框架(Run Time Infrastructure，RTI)提供的服務來實現底層的通信和基本功能，即在一個聯邦的執行過程中，所有的聯邦成員按照HLA的接口規范說明所要求的方式同RTI進行數據交換，實現成員間的互操作。高炮CG-F、聯邦通過向RTI請求服務的方式完成某些操作，并及時更新對象實例的屬性和交互類屬性。

2 高炮CGF系統的仿真模型
    通用CGF系統中的模型主要有3種，即物理行為模型、智能行為模型和環境模型，只有正確地建立這3種模型，最后所得到的CGF對象才是可信的。高炮CGF實體一般行為是指高炮在戰場中的物理行為，中間包含了智能行為的實現，智能行為模型建立在物理模型之上，在通過物理模型獲取感知和命令的基礎上，經過推理產生決策，并通過物理模型實施決策、產生效應，作用于戰場環境。如高炮實體在虛擬戰場環境中的機動、偵查、開火，射彈散布，以及高炮分隊路徑規劃、隊形變換、火控運用等聚合級行為。根據某自行高炮的戰斗行為，將高炮CGF的實體模型進行分類，如圖2所示。

    高炮攻防對抗過程可看成是由一系列離散一連續事件和活動組成，該CGF系統主要由CGF操作員接口和5大模型組成，即機動模型、火控模型、毀殲效能評判模型、數據庫模型和智能決策模型。
    (1)機動模型。主要包括進攻過程中單炮機動模型，分隊作戰的路徑規劃模型。
    (2)火控運用模型。主要包括目標探測模型，目標選擇模型，瞄準射擊模型，射道分布模型。
    (3)評判模型。主要包括紅藍雙方的毀傷結果，并進行相關的數據統計分析。
    (4)數據庫模型。主要包括雙方參戰的性能參數，紅藍方的戰術機制，高炮的位置、配置地域等情況。
    (5)智能決策模型。智能決策模型設計是建模的關鍵環節，主要采用人工智能技術來進行智能決策模型的建立。

3 高炮CGF智能決策模型的實現方案
    CGF的研究重點在于實體行為，尤其是智能行為的實現。目前，實現CGF的智能行為主要采用人工智能技術。高炮CGF行為模型中的智能決策模塊將由物理模型傳來的信息根據知識庫進行決策，模塊內部由2大部分組成：接口模塊和決策模塊。其中接口模塊由接收屬性模塊、發布交互模塊組成。決策模塊分為決策器模塊、數據庫管理模塊、戰術控制規則數據庫和歷史信息庫模塊。決策模塊采用人工神經網絡的智能算法實現，決策過程為：決策機制接收當前環境的狀態信息，結合炮車的自身狀態，參照任務目標做出決策，產生動作控制信息。在高炮CGF系統中，先用模糊邏輯的方法對當前態勢進行分類，判斷所采用戰術規則的類別，再根據規則庫實施戰術決策，并對當選戰術進行動作規劃，再將決策結果作為控制信息傳回給物理模型實體。在智能決策過程中，需要考慮當前狀態數據與規則條件的匹配、規則的搜索、沖突消解、匹配失敗的處理等問題，同時還要考慮智能決策的實時性問題。實時決策是指在決策過程中，當某規則最適合當前態勢時，能夠迅速啟用該規則，充分抓住戰機；而當所有規則都不適合當前態勢時，要盡快結束本次決策過程，以便隨時迅速進入下一輪決策，決策流程如圖3所示。

4 基于HLA的高炮CGF系統設計
    基于HLA的高炮武器系統模擬訓練平臺的設計是聯邦的開發過程，高炮CGF仿真子系統的設計則是聯邦成員的開發過程。按照聯邦成員的開發過程，應對高炮作戰過程、涉及的事件、構建的模型、工作時序、輸入輸出信息及與其他仿真成員組之間的關系等進行分析。
4．1 高炮CGF仿真子系統與其他聯邦成員的關系
    由高炮武器系統聯邦結構圖(圖1)可知，高炮CGF仿真子系統(紅方成員)與其他子系統(成員組)之間是通過HLA接口與RTI連接，由RTI實現成員(對象)之間的數據交換和控制。
4．2 高炮火控單元射擊指揮過程分析
    高炮火控單元的射擊指揮過程，即火控單元完成對空中目標射擊的全過程可用下列事件來表征：目標搜索控制、目標跟蹤處理、目標威脅評估及排序、發生決策、火控分配、發射和殺傷效果評估及火控轉移。
4．3 信息公布訂購關系
    高炮CGF仿真子系統要完成防空作戰過程仿真，必須與其他仿真成員之間發生信息交互，交互的信息主要有：
    (1)與導演臺成員組之間訂購的交互類包括：啟動仿真運行、暫停和結束的控制信息；顯示方式、內容的控制信息；武器系統性能參數信息。
    (2)公布的交互類包括：防空火控單元的類型、數量及部署位置(坐標)信息；炮彈的飛行軌跡數據；防空作戰結果數據等。
    (3)與戰場環境成員組之間訂購的交互類包括：被保衛陣地的類型、編號、坐標等信息；電子干擾手段、樣式信息等。
    (4)公布的交互類包括：防空火控單元的類型、數量及部署位置信息；預警雷達類型、數量、及部署位置信息等。
    (5)與藍方成員組之間訂購的交互類包括：空中目標的航跡數據(批次、架次、坐標、時間等)信息；攻擊機投放的炸彈航跡數據信息等。
    (6)公布的交互類包括：炮彈的飛行軌跡數據；火控單元陣地毀傷信息。
    高炮CGF作戰仿真系統的工作流程圖如圖4所示。

4．4 基于HLA的CGF高炮系統決策仿真實例
    圖5為基于HLA的高炮CGF系統決策仿真實例，本CGF系統中的RTI采用HLA1．3標準，仿真開始后，目標信息、高炮狀態和炮手決策參數從輸入端傳人，經過仿真運行，得到炮手決策的相關參數和高炮的開火狀況，如圖5所示。

    決策結果炮手立刻開火射擊。該仿真平臺能夠模擬火控系統工作過程的整個場景，實現了比較逼真的火控系統工作過程的決策行為模擬。

5 結語
    在HLA框架下實現高炮CGF，用少量的網絡節點達到大量增加戰場實體，擴展作戰仿真規模的目的。下一步工作中要繼續完善聯邦成員的各種模型，使之成為一個具有標準HLA接口和完善功能的聯邦成員，并按照OMT一致的標準開發高炮CGF的聯邦對象模型(Federation Object Model，FOM)，給出其核心類表。同時，要進一步提高CGF系統的自治性，將所研制的CGF系統置于分布式虛擬環境中，以提高基于分布式虛擬戰場環境的軍事演練的真實水平。