基于层次化体系的武器系统大数据管理研究

基于层次化体系的武器系统大数据管理研究

李亮 兰万洋

中国人民武装警察部队警官学院 610213

摘要：武器系统是指在军事作战中由火力杀伤装备和辅助应用装备构成的综合系统，用于打击来自地面、空中、水下等区域的目标。在防空领域，武器系统包括探测装备、指挥装备、火力装备、通信装备、保障装备等。武器系统在作战过程中往往需要完成一系列过程，包括目标搜索、目标跟踪、目标识别、威胁评估、火力分配、火力打击、效果评估等，复杂的过程链条能够产生大量的数据，服务于武器系统作战能力。

关键词：层次化；武器系统；大数据

1 管理方法体系

(1)数据使用周期

武器系统内各类数据拥有不同的使用频率，因此数据使用周期成为区分冷、温、热数据的关键指标。

对于使用周期小于1 s的数据可以定义为热数据，以目标数据为例，当雷达搜索到某目标后，目标的数据从雷达送到指控系统、再到下级指控系统，可能还需要送到友邻部队，目标数据在各装备内流转时要经过单一航迹计算、综合航迹计算、目标关联、目标融合、目标识别、目标下发等一系列复杂的过程，而这一系列过程需要在短短几s之内完成，因此数据具有很高的使用频率，使用频率基本在ms级或μs级。

对于使用周期在1 s～10 min的数据可以定义为温数据，以武器系统内各作战单元的数据为例，作战的过程中不需要对其进行频繁的使用，但是当动态接入外部作战力量时需要及时将部队和装备信息进行接入。

超过10 min使用周期的数据可称为冷数据，冷数据往往是历史数据，或者是半结构化和非结构化的语音、视频等数据，这些数据有可能超过一个月才使用一次，多用于事后分析。

(2)数据更新周期

数据的更新周期是另外一项指标，数据更新的频率是数据分层参考的关键因素。

数据更新小于10 s的数据可以定义为热数据，这与数据使用周期指标类似，具有较高更新频率的数据意味着其在武器系统内需要被不断的使用，以装备状态类为例，各类装备状态需要不断地上报更新，以支持高一层级的指挥系统做出正确的作战指令。

更新周期在10 s～1 h之间的数据可以定义为温数据，这类数据一般来说没有实时更新需求，但是在一次作战任务中仍然可能需要去调整更新，如果当识别地方进攻战术意图后，需要调整各级作战单位的阵地部署位置、雷达责任扇区方向等，这些数据需要在武器系统内动态更新。

更新周期超过1 h的数据可以定义为冷数据，冷数据一旦持久化后多用于加工和分析，一般不会再被频繁更新。

(3)数据读写速率要求

数据读写速率要求往往是伴随前2类指标的，同时是区分数据层次的重要因素，对于热数据来说，数据的读写速率要求在ms级，高速率的读写能力才能支撑武器系统运转的高实时性。对于温数据来说，读写速率要求s级，不能有明显的数据读写延迟。对于冷数据，10 s以上的读写速率也能满足需求。

数据体系的动态运转能力强化了武器系统的数据生产力和生命力，三类数据为武器系统提供着不同的作用域。热数据内各类数据的使用可以加速武器系统的体系运转能力，热数据的设计和使用性能决定着武器系统的各项能力和性能，如对空中目标数据的读取和解析速率影响武器系统对空中目标的探测和打击能力;温数据内数据结构设计可以优化武器系统的设计，这里主要指武器系统内软件的设计，通过软件的优化设计优化武器系统能力。冷数据的分析和挖掘可以改进系统能力，如提升武器系统的单装作战边界、评估武器系统的作战战术战法缺陷等。

2 层次化体系数据管理设计思想

2.1 热数据管理

基于现代部队的作战需求，武器系统往往具备较高的时效性要求，热数据作为武器系统内高速流转的数据，具有处理频率高、更新频率高、使用频率高、数据量小等特点。一般来说，武器系统不会对热数据做大量的存储，而是对其及时处理，数据使用完迅速归档或释放，或立刻被下一帧的数据替换掉。热数据在使用处理后会分发给内部各系统和外部系统，如目标信息类、指令类、状态类数据都具备这样的特点。

传统的武器系统没有对各类数据进行分层归类和管理，因此对热数据没有一套系统的管理机制，传统武器系统中热数据管理一般是在软件中定义数据结构体，并在内存中进行数据的动态维护和使用。这种方式有2个缺点:一是数据无法可视化，传统软件的热数据维护在本机内存中，只能在研发调试时查看数据的状态，或者通过日志的方式对数据进行实时记录，但是这种方式影响软件运行性能;二是数据的安全性不高，数据依赖软件载体的生命周期，一旦软件崩溃，数据随着内存的释放而释放。

2.2 温数据管理

一般来说，武器系统的温数据多用于战前准备，温数据一旦装订完毕后，基本是处在稳态，只有少量会在战中进行更新。传统的温数据管理一般使用配置文件，这种管理方式的缺点在于配置极其繁琐，准备时间较长，特别是还需要对不同席位不同软件分别维护修改，这对操作员的要求较高，不利于武器系统的快速学习熟练掌握。

这里设计使用关系型数据库对温数据进行存储管理，适用于实时操作系统和非实时操作系统。关系型数据库设计包括元数据设计、编码设计、主数据设计等方面。系统参数类数据是需要动态维护的，内部具有较高关联性，需要通过武器装备等主表进行串联;通信参数类数据一般依赖于武器系统内部硬件装备和软件，因此需要内部各分系统进行串联管理;模型参数类数据主要依赖于武器系统内部功能和能力，依赖于武器系统模型设计，一般装订后不会修改;基础参数类主要是各类基础数据字典，装订成为字典表后也不会频繁修改。

在作战过程中，温数据也需要根据作战任务进行动态维护更改。如根据作战需要，需要组织下级若干部队进行组网作战，在作战过程中需要动态对不同作战单位进行编组接入，作战单位的接入需要具有实时性，且在不改变武器系统软件状态的前提下实时推送通知给所有分系统和外部系统，因此需要一种机制对温数据进行变化的实时推送通知。这里设计了一种自轮询的机制实现对温数据的实时推送。

设计一个数据监听表，表中存储所有温数据表的名称和上次更新的时间戳。对温数据中所有表设置触发器，对表数据操作进行实时监听，当数据管理软件对温数据进行增、改、删的操作后，触发器触发监听操作，修改数据监听表中的时间戳。当某一表的时戳出现数值变化时，数据代理软件查询相关数据表数据，并通过消息中间件服务发布出去。

2.3 冷数据管理

对于功能越复杂的武器系统，内部交互的协议越多，各分系统之间定义的协议类型往往达到上百个甚至更多，某些数据产生的频率很高，往往可以达到ms级，因此会产生庞大的数据量。由于对数据价值的认识度不够，传统的大多数武器系统并不注重对此类数据的收集和分析。

当前，有一部分武器系统开始注重对冷数据的分析，绝大多数采用的方式是文件系统管理，即当需要采集哪类数据时，对固定的数据协议进行拦截，以表格文件的形式保存在本地，进而查阅数据。这种方式的缺点有三:一是数据没有唯一管理节点和出口，数据管理非常离散，数据容易丢失;二是各类协议数据独立存在，难以进行跨协议的数据分析，不适合进行大规模的跨域大数据分析;三是各类武器系统设计师只能各自为战，无法进行协同的在线数据分析。种种缺点制约了武器系统对于数据价值的使用，亟需新的解决方案对冷数据进行高效管理。

在列式数据库的设计中，采用协议分区的机制实现对不同数据协议的分区管理，如图5所示，当前HBase中存储了200多种协议数据，每种数据独自使用一个分区，通过开始键值和结束键值实现协议的分区管理。

参考文献

[1]槐泽鹏，佟泽友，梁雪超，等．智能导弹武器系统综述[J]．导航与控制，2017,16(5):104-112.

[2]张励．先进防空导弹武器系统综合仿真技术研究[J]．空天防御，2018,1(1):36-43.
作者简介：
李亮，男，湖南邵阳（2000年07月）中国人民武装警察部队警官学院。
兰万洋，男，贵州毕节（1999年11月）中国人民武装警察部队警官学院。