一种仿真模型资源匹配和参数动态生成的方法与流程

1.本发明涉及体系仿真领域，尤其涉及一种仿真模型资源匹配和参数动态生成的方法。


背景技术：

2.随着电子信息装备发展的体系化程度愈加明显，武器装备在体系对抗环境下进行试验考核成为开展实战化试验的必然要求，其体系对抗试验环境部署也极为困难。体系对抗注入式试验环境中，存在大量的异构仿真节点和平台，还包括各类模拟器，整个试验系统的规模庞大，功能和结构也异常复杂，因此需要对体系对抗注入式试验环境进行模型资源的分析和特性提取，并对虚拟化相关技术进行研究。主要需要解决两个方面的问题：一是要解决庞大繁杂的体系对抗试验环境资源的管理、整合和利用问题，使系统能够快速适应多种试验需要快速部署，优化整合资源，并能满足多试验同时开展的需要；二是解决试验战情与仿真模型软件的识别与适配问题，使系统能够根据试验战情需要动态匹配模型库中的模型软件，从而进行优化部署与管理；
3.目前，体系对抗注入式试验环境主要采用人工部署仿真节点的方式来进行构建，首先安排各个物理机或者虚拟机的席位任务，根据相关任务安装相应的操作系统和应用软件进行手动环境部署，然后将想定方案拆分下发到各个席位，相应席位试验管理人员根据想定进行模型部署、关系映射和参数配置，从而完成后续体系对抗注入式试验环境构建工作；这种方式采用的基础系统软件和运行环境逐个固定席位安装配置，以及仿真模型软件手动配置，不能进行动态优化，同时，固定席位部署和分散配置参数等工作量非常大，具有较大技术难度，因此现有试验环境部署方法带来系统资源利用率不高、变动不灵活、系统稳定度不高、调整升级不快捷等问题，难以有效提高体系对抗注入式试验环境构建效率。
4.鉴于上述原因，现研发出一种仿真模型资源匹配和参数动态生成的方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种仿真模型资源匹配和参数动态生成的方法，通过分析想定文件中的模型信息，设计按照作战实体和作战装备属性进行多要素模糊匹配的方法，实现想定实体与模型实现文件、运行环境的自动关联，并设计人工检视、确认匹配结果功能，满足异构系统联合仿真场景下的模型匹配与参数生成过程要求，能够降低试验环境部署难度，极大程度上减少人力耗费，提高试验环境构建效率，还能根据各想定内容灵活分配配置仿真、计算资源，为后续体系对抗注入式试验工作提供支撑，解决了固定席位部署和分散配置参数等工作难度大、效率低、灵活度不高、仿真资源利用率低等难题。
6.本发明提供的一种仿真模型资源匹配和参数动态生成的方法，根据预先定义的仿真资源描述规范注册仿真资源，再利用想定数据描述规范生成规范化想定数据文件，并使用匹配算法实现想定数据中的实体、装备要素自动关联匹配模型文件或者模拟器、实装资
源信息，并生成模型运行环境、包括席位部署、仿真软件安装、系统运行环境、网络连接关系、高性能计算资源分配试验系统规划参数，形成配置文件并实现自动化部署。
7.具体步骤为：
8.s1.资源注册与想定生成
9.s11.资源描述格式：对仿真节点设备、仿真模型和仿真试验完备描述，帮助实现快速有效直观的资源与试验管理；仿真资源的类别包括模型资源、软件资源、模拟器资源、主机资源、实装资源、网络资源；实装资源特有属性包括实装网络信息、实装厂商、实装功能描述、实装编号；网络资源特有属性包括链路描述支持协议信息、带宽信息、链路性能、源节点信息、目的节点信息；
10.s12.想定数据文件规范：规范想定文件以xml格式建立，其中具体信息包括基础信息、标识数据、关系数据、仿真要素、实体列表、组件列表；
11.基础信息：包括想定名称、仿真步长、开始时间、结束时间、作战初始区域、基准时间；
12.标识数据：描述参与仿真的属方，以及各个属方的标识名称、代表颜色；
13.关系数据：描述参与仿真的属方的两两之间的关系；
14.仿真要素：描述想定中的资源要素，包括区域，编队，网络；
15.实体列表：描述参与仿真的各个实体，以及实体所挂载的组件；实体基本参数包括名称、描述、模型模板id、模型数据id、模型用户数据、实体句柄、实体运行方式、实体联邦成员句柄、实体是否就绪、实体属方、实体内码、实体军标描述、实体可用性、实体可靠性、实体位置、实体三轴角度、更新时间、是否动态创建、速度、加速度、被承载类型、被承载实体句柄、是否加入仿真、加入仿真时间、是否启用、是否可被探测、指挥所句柄、作战单位句柄、是否向指挥所报告track、报告track的周期、机动计划、基地句柄、是否在基地、是否想下级通报track、下级列表、编队表句柄、编队成员、编队队长句柄，以及装配的组件列表；
16.组件列表：组件的基本信息包括名称、描述、模型模板id、模型数据id、模型用户数据、实体句柄、实体运行方式、实体联邦成员句柄、实体是否就绪，其余属性以相同方式依次列出；
17.s2.建立模型分类-识别-交互-行为的多级匹配方法
18.s21.对模型分类属性进行匹配，根据想定中对抗体系组成对实体仿真模型组成进行类别划分，具体匹配过程为：依据战场情报中体系组成数据，结合模型名称和标识信息对模型类别进行分类，建立体系组成数据-模型类别的第1级模型匹配相似表；通过查询相似表，获取所有符合当前战场实体类型的仿真模型；
19.s22.对模型识别特征进行匹配，将想定文件中实体标识特征与仿真模型的模型名称、参数与关键词等信息进行比较，以筛选与想定描述相符合的实体模型，通过模型名称与模型关键词匹配的方式，计算模型匹配的相似度，建立第2级模型匹配相似表；
20.s23.进行模型交互属性匹配，根据想定文件中配置情况对模型参数项和接口信息进行匹配，具体匹配过程为：读取相似表中模型数据，依据想定交互数据信息，结合模型参数项进行语义匹配，计算参数项间的语义距离；概念相同语义距离为1，概念无关语义距离为0；然后将各项语义距离进行求和并排序，更新第3级匹配模型相似表；
21.s24.对模型动态行为特征进行匹配，将想定文件中实体的运行状态、能力特征数
据、组件化子模型与模型描述信息进行匹配；
22.运行状态匹配是对想定文件中有关实体本身的运行状态类数据与模型的性能参数进行比较，判断想定中实体运行状态数据是否在模型性能参数范围内，以此发现模型的具体型号；
23.组件化子模型匹配是将想定中实体的行为特征按照上述模型关键词匹配的方式与模型组件的行为描述信息进行匹配，匹配成功则选择相应模型进行后续部署，匹配失败则需要开发相应模型；
24.s3.根据序优化算法生成资源部署参数
25.通过基于序优化的部署算法，根据各个节点的参数信息和作战想定内容，寻找软件能够适应节点的软件集和能够完成想定的模型集合，在这些集合中寻找能够匹配的最优方案生成部署参数，进行部署；具体步骤为：
26.面对多个虚拟机节点软件，首先分析节点已有的各类资源，然后在模型集合中逐个与节点进行匹配，计算该模型所需软件与模型本身能否在此节点正常运行，将满足运行能力的模型-节点的映射形成集合1；然后加载想定文件，将模型能够满足上述想定文件中行为的模型-节点的映射形成集合2；综合两个集合进行序优化运算，减少了优化求解的计算量，形成一个较优的部署方案，生成节点与模型的部署参数，并进行自动化部署；运行过程中，对虚拟机资源进行动态监控实时调整集合2，进行部署优化。
27.有益效果在于：本发明提出了一种模型资源匹配和参数动态生成的方法，通过分析想定文件中的模型信息，设计按照作战实体和作战装备属性进行多要素模糊匹配的方法，实现想定实体与模型实现文件、运行环境的自动关联，并设计人工检视、确认匹配结果功能，满足异构系统联合仿真场景下的模型匹配与参数生成过程要求，能够降低试验环境部署难度，极大程度上减少人力耗费，提高试验环境构建效率，还能根据各想定内容灵活分配配置仿真、计算资源，为后续体系对抗注入式试验工作提供支撑，解决了固定席位部署和分散配置参数等工作难度大、效率低、灵活度不高、仿真资源利用率低等难题，本发明未详细介绍处为现有常用技术。
附图说明
28.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
29.图1仿真资源匹配与参数生成过程总体思路图；
30.图2想定文件基础信息内容图；
31.图3仿真模型多级匹配过程模型图；
32.图4基于序优化的部署算法示意图。
具体实施方式
33.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基
于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
34.参见图1-图4所示，s1.资源注册与想定生成
35.s11.资源描述格式：本发明对仿真节点设备、仿真模型和仿真试验的描述与管理方法进行研究，包括仿真节点设备描述、仿真模型描述、仿真试验描述等，通过对仿真节点设备、仿真模型和仿真试验完备描述，帮助实现快速有效直观的资源与试验管理；
36.仿真资源的类别包括模型资源、软件资源、模拟器资源、主机资源、实装资源、网络资源、等。仿真资源基本属性描述格式如表1所示；
37.表1仿真资源基本属性描述格式
38.属性属性标识属性描述资源类型restype资源分类信息资源名称resname资源名称，用于标识资源资源形态resmodal资源是实物、虚拟还是巧真类型资源描述resdes资源功能、特性等的简要描述资源发布日期resdate资源注册日期资源idresid资源唯一id，用uuid标识
39.不同的资源包含其特有的属性，例如，模型资源特有属性包括模型版本、模型大小、模型运行环境、依赖环境属性、环境配置信息等，详细信息见表2；实装资源特有属性包括实装网络信息、实装厂商、实装功能描述、实装编号；网络资源特有属性包括链路描述支持协议信息、带宽信息、链路性能、源节点信息、目的节点信息；
40.表2实体模型资源属性描述
41.[0042][0043]
s12.想定数据文件规范
[0044]
规范想定文件以xml格式建立，其中具体信息包括基础信息、标识数据、关系数据、
仿真要素、实体列表、组件列表；
[0045]
基础信息包括想定名称、仿真步长、开始时间、结束时间、作战初始区域、基准时间以及其他附加参数；
[0046]
标识数据描述参与仿真的属方，以及各个属方的标识名称、代表颜色及附加参数；
[0047]
关系数据描述参与仿真的属方的两两之间的关系(敌、我、友、不明)；
[0048]
仿真要素描述想定中的资源要素，包括区域，编队，网络；
[0049]
实体列表描述参与仿真的各个实体，以及实体所挂载的组件；
[0050]
其中，实体基本参数包括名称、描述、模型模板id、模型数据id、模型用户数据、实体句柄、实体运行方式、实体联邦成员句柄、实体是否就绪、实体属方、实体内码、实体军标描述、实体可用性、实体可靠性、实体位置(经纬弧度)、实体三轴角度、更新时间、是否动态创建、速度、加速度、被承载类型、被承载实体句柄、是否加入仿真、加入仿真时间、是否启用、是否可被探测、指挥所句柄、作战单位句柄、是否向指挥所报告track、报告track的周期、机动计划、基地句柄、是否在基地、是否想下级通报track、下级列表、编队表句柄、编队成员、编队队长句柄，以及装配的组件列表；
[0051]
组件的基本信息包括名称、描述、模型模板id、模型数据id、模型用户数据、实体句柄、实体运行方式、实体联邦成员句柄、实体是否就绪，其余属性以相同方式依次列出；
[0052]
参见图2列出了想定数据文件中基础信息的具体格式，其他信息种类的格式与之类似；
[0053]
s2.建立模型分类-识别-交互-行为的多级匹配方法
[0054]
在解读想定数据文件的基础上，本发明提出了基于特征的战场实体仿真模型分级匹配方法，建立了战场实体仿真模型的“四级”匹配过程模型，生成一种仿真模型参数到实体模型的控制参量，使实体的活动与仿真的活动在时空上保持一致。“四级”匹配过程分别为：模型分类属性匹配、模型识别特征匹配、模型交互属性匹配、模型动态行为特征匹配；“四级”匹配过程如图3所示：
[0055]
s21.首先是对模型分类属性进行匹配，根据想定中对抗体系组成对实体仿真模型组成进行类别划分，具体匹配过程为：依据战场情报中体系组成数据，结合模型名称和标识信息对模型类别进行分类，建立体系组成数据-模型类别的第1级模型匹配相似表；通过查询相似表，获取所有符合当前战场实体类型的仿真模型。
[0056]
s22.其次对模型识别特征进行匹配，将想定文件中实体标识特征与仿真模型的模型名称、参数与关键词等信息进行比较，以筛选与想定描述相符合的实体模型，通过模型名称与模型关键词匹配的方式，计算模型匹配的相似度，建立第2级模型匹配相似表；
[0057]
其中，模型关键词匹配是对仿真模型描述的预定关键词与想定文件中实体的标识、物理特征等描述信息进行比较匹配,主要采用语义匹配方法，将实体描述信息中的关键词按照词性截取、归类成名词、动词和形容词3类，然后计算预定关键词在不同的词性集合中的相似度，最后综合得到实体模型关键词与想定文件中关键词之间的相似度；
[0058]
设模型预定义关键词和想定描述关键词分别为mkw与skw，mkw包括3类词义s
11
,
···
,s
1l
，s
21
,
···
,s
2m
，s
31
,
···
,s
3n
，skw包括3类词义t
11
,
···
,t
1u
，t
21
,
···
,t
2v
，t
31
,
···
,t
3w
，则两个关键词的相似度为对应词义相似度的最大值，即:
[0059][0060]
其中，sim
key
为关键词相似度，simn为名词词义相似度，simv为动词词义相似度，sima为形容词词义相似度；
[0061]
s23.然后进行模型交互属性匹配，根据想定文件中配置情况对模型参数项和接口信息进行匹配，具体匹配过程为：读取相似表中模型数据，依据想定交互数据信息，结合模型参数项进行语义匹配，计算参数项间的语义距离，如果概念相同语义距离为1，如果概念无关语义距离为0，然后将各项语义距离进行求和并排序，更新第3级匹配模型相似表；
[0062]
s24.最后对模型动态行为特征进行匹配，将想定文件中实体的运行状态、能力特征等数据与模型描述信息进行匹配，实现对战场实体仿真模型的准确匹配，主要是运行状态匹配和组件化子模型匹配，其中，运行状态匹配是对想定文件中有关实体本身的运行状态类数据，如实体的实时位置、速度、高度、航向、加速度等，与模型的性能参数进行比较，判断想定中实体运行状态数据是否在模型性能参数范围内，以此发现模型的具体型号，组件化子模型匹配则是将想定中实体的行为特征按照上述模型关键词匹配的方式与模型组件的行为描述信息进行匹配。匹配成功则选择相应模型进行后续部署，匹配失败则需要开发相应模型；
[0063]
s3.根据序优化算法生成资源部署参数
[0064]
本发明通过基于序优化的部署算法，根据各个节点的参数信息和作战想定内容，寻找软件能够适应节点的软件集和能够完成想定的模型集合，在这些集合中寻找能够匹配的最优方案生成部署参数，进行部署，软件部署方法参见图4；
[0065]
面对多个虚拟机节点软件，首先分析节点已有的各类资源，然后在模型集合中逐个与节点进行匹配，计算该模型所需软件与模型本身能否在此节点正常运行，通常需要考虑该节点硬盘容量、内存大小、运行环境、网络连接关系、计算资源情况等，将满足运行能力的模型-节点的映射形成集合1；然后加载想定文件，将模型能够满足上述想定文件中行为的模型-节点的映射形成集合2；综合两个集合进行序优化运算，减少了优化求解的计算量，形成一个较优的部署方案，生成节点与模型的部署参数，并进行自动化部署。运行过程中，对虚拟机资源进行动态监控实时调整集合2，进行部署优化。
[0066]
通过以上步骤，本发明实现了异构系统联合仿真场景下的模型匹配与参数生成,满足了快速部署的要求，为后续体系对抗注入式试验工作提供支撑。
[0067]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种仿真模型资源匹配和参数动态生成的方法，其特征在于：根据预先定义的仿真资源描述规范注册仿真资源，再利用想定数据描述规范生成规范化想定数据文件，并使用匹配算法实现想定数据中的实体、装备要素自动关联匹配模型文件或者模拟器、实装资源信息，并生成模型运行环境、包括席位部署、仿真软件安装、系统运行环境、网络连接关系、高性能计算资源分配试验系统规划参数，形成配置文件并实现自动化部署。2.根据权利要求1所述的一种仿真模型资源匹配和参数动态生成的方法，其特征在于，具体步骤为：s1. 资源注册与想定生成s11.资源描述格式：对仿真节点设备、仿真模型和仿真试验完备描述，帮助实现快速有效直观的资源与试验管理；仿真资源的类别包括模型资源、软件资源、模拟器资源、主机资源、实装资源、网络资源；实装资源特有属性包括实装网络信息、实装厂商、实装功能描述、实装编号；网络资源特有属性包括链路描述支持协议信息、带宽信息、链路性能、源节点信息、目的节点信息；s12.想定数据文件规范：规范想定文件以xml格式建立，其中具体信息包括基础信息、标识数据、关系数据、仿真要素、实体列表、组件列表；基础信息：包括想定名称、仿真步长、开始时间、结束时间、作战初始区域、基准时间；标识数据：描述参与仿真的属方，以及各个属方的标识名称、代表颜色；关系数据：描述参与仿真的属方的两两之间的关系；仿真要素：描述想定中的资源要素，包括区域，编队，网络；实体列表：描述参与仿真的各个实体，以及实体所挂载的组件；实体基本参数包括名称、描述、模型模板id、模型数据id、模型用户数据、实体句柄、实体运行方式、实体联邦成员句柄、实体是否就绪、实体属方、实体内码、实体军标描述、实体可用性、实体可靠性、实体位置、实体三轴角度、更新时间、是否动态创建、速度、加速度、被承载类型、被承载实体句柄、是否加入仿真、加入仿真时间、是否启用、是否可被探测、指挥所句柄、作战单位句柄、是否向指挥所报告track、报告track的周期、机动计划、基地句柄、是否在基地、是否想下级通报track、下级列表、编队表句柄、编队成员、编队队长句柄，以及装配的组件列表；组件列表：组件的基本信息包括名称、描述、模型模板id、模型数据id、模型用户数据、实体句柄、实体运行方式、实体联邦成员句柄、实体是否就绪，其余属性以相同方式依次列出；s2. 建立模型分类-识别-交互-行为的多级匹配方法s21.对模型分类属性进行匹配，根据想定中对抗体系组成对实体仿真模型组成进行类别划分，具体匹配过程为：依据战场情报中体系组成数据，结合模型名称和标识信息对模型类别进行分类，建立体系组成数据-模型类别的第1级模型匹配相似表；通过查询相似表，获取所有符合当前战场实体类型的仿真模型；s22.对模型识别特征进行匹配，将想定文件中实体标识特征与仿真模型的模型名称、参数与关键词等信息进行比较，以筛选与想定描述相符合的实体模型，通过模型名称与模型关键词匹配的方式，计算模型匹配的相似度，建立第2级模型匹配相似表；s23.进行模型交互属性匹配，根据想定文件中配置情况对模型参数项和接口信息进行匹配，具体匹配过程为：读取相似表中模型数据，依据想定交互数据信息，结合模型参数项
进行语义匹配，计算参数项间的语义距离；概念相同语义距离为1，概念无关语义距离为0；然后将各项语义距离进行求和并排序，更新第3级匹配模型相似表；s24.对模型动态行为特征进行匹配，将想定文件中实体的运行状态、能力特征数据、组件化子模型与模型描述信息进行匹配；运行状态匹配是对想定文件中有关实体本身的运行状态类数据与模型的性能参数进行比较，判断想定中实体运行状态数据是否在模型性能参数范围内，以此发现模型的具体型号；组件化子模型匹配是将想定中实体的行为特征按照上述模型关键词匹配的方式与模型组件的行为描述信息进行匹配，匹配成功则选择相应模型进行后续部署，匹配失败则需要开发相应模型；s3. 根据序优化算法生成资源部署参数通过基于序优化的部署算法，根据各个节点的参数信息和作战想定内容，寻找软件能够适应节点的软件集和能够完成想定的模型集合，在这些集合中寻找能够匹配的最优方案生成部署参数，进行部署；具体步骤为：面对多个虚拟机节点软件，首先分析节点已有的各类资源，然后在模型集合中逐个与节点进行匹配，计算该模型所需软件与模型本身能否在此节点正常运行，将满足运行能力的模型-节点的映射形成集合1；然后加载想定文件，将模型能够满足上述想定文件中行为的模型-节点的映射形成集合2；综合两个集合进行序优化运算，减少了优化求解的计算量，形成一个较优的部署方案，生成节点与模型的部署参数，并进行自动化部署；运行过程中，对虚拟机资源进行动态监控实时调整集合2，进行部署优化。

技术总结
一种仿真模型资源匹配和参数动态生成的方法，根据预先定义的仿真资源描述规范注册仿真资源，再利用想定数据描述规范生成规范化想定数据文件，并使用匹配算法实现想定数据中的实体、装备要素自动关联匹配模型文件或者模拟器、实装资源信息，并生成模型运行环境、包括席位部署、仿真软件安装、系统运行环境、网络连接关系、高性能计算资源分配试验系统规划参数，形成配置文件并实现自动化部署；通过分析想定文件中的模型信息，设计按照作战实体和作战装备属性进行多要素模糊匹配的方法，解决了固定席位部署和分散配置参数等工作难度大、效率低、灵活度不高、仿真资源利用率低等难题。仿真资源利用率低等难题。


技术研发人员：刘冰峰 刘语婵 孔德培 石川 王琼 孙丹辉 高彦三 张蓓 王小森
受保护的技术使用者：中国人民解放军63892部队
技术研发日：2023.05.26
技术公布日：2023/9/5