基于服务的试验资源数字化建模封装技术

中国电子科技集团有限公司第十五研究所 李幽

随着建模与仿真技术、网络通信技术、虚拟现实技术和人工智能技术等高新技术的飞速发展，装备试验与训练模式正在由单一的靶场试验与训练，向跨域、一体化联合试验与训练转变。为使不同类型、不同地域的异构试验资源之间能够统一集成、形成整体、协同应用，研究基于服务的资源建模与封装技术，对试验资源进行建模封装，从而为各类异构试验资源的跨域共享和按需服务提供基础。

联合试验目标为采用标准化、开放式体系结构构建分布式LVC联合试验环境，支持多系统集成、多靶场联合、多源数据融合，实现靶场内部、跨靶场、跨领域、跨区域各类试验资源的互联互通互操作和组合式应用。其中，应重点实现互操作、重用和可组合，互操作即各靶场实装、跨区实装、虚拟和实兵实装资源的互操作，重用即试验设施、仿真资源、各类基础数据和试验数据的重用，可组合即部署于各地的实兵实装、试验装备、仿真资源实现“搭积木式”集成，可快速构建完整试验系统，同时所有试验资源以标准组件形式存在，以便快速按需集成。

一、研究现状

近20年来，我军成功研发了大量实物、半实物的装备试验和训练系统以及一些多武器平台仿真系统，包括飞机、导弹、舰艇、高炮等实体及其对抗的模型和软件，用于各武器平台的研发、性能试验、仿真训练和作战效能的评估与研究。这些不同种类的LVC仿真和数据资源，为逻辑靶场的实施提供了充足的资源保证。联合试验环境要求范围广泛的硬件、软件、仿真模型、数据等试验资源能够跨域共享且可组合，这就要求建模与仿真、试验资源之间能够无缝互操作，但是资源模型不兼容导致互操作能力和可组合性受到限制，所以统一资源建模方法成为解决问题的有效途径。那么如何实现统一发现、柔性重组和按需服务，成为了亟待解决的问题。

二、资源建模封装技术

针对目前联合试验环境对试验资源的构建需求，以及现阶段面临的种类繁多的跨域试验资源难以实现统一发现、柔性重组和按需服务的问题，本文提出一种基于服务的资源数字化建模封装技术，用于对逻辑试验资源进行建模封装。通过可视化的方式对资源进行基于统一描述标准、统一设计方法的抽象和概括，为资源的快速接入提供基础，并对逻辑靶场中的资源、数据、消息进行归纳总结，形成公共模型，为后续资源的建模复用和扩展提供支撑。资源建模的核心是对资源的基本信息、对外提供的接口以及所使用的数据类型进行描述，重点关注资源对外提供的能力，建立相应的资源模型，为试验资源的互操作、可持续、可重用提供模型基础。逻辑靶场资源模型采用面向服务的思想，基于资源元模型，构建公共资源模型，形成资源目录，利用对公共模型的组合、扩展完成对试验资源的建模，资源建模封装的逻辑组成如图1所示。

图1 资源建模封装逻辑组成

基于服务的资源数字化封装技术主要开展三个方面的内容研究：（1）资源分类管理，支持对所有入库的试验资源进行统一访问管理，主要采用分类目录的方式进行管理，支持进行用户自定义资源分类定义；（2）资源的统一描述，支持对资源的基本信息和扩展信息进行定义，实现资源注册入库。同时，为了支持试验资源体系统一描述，提出了典型试验资源（软件资源、网络资源、数据资源和工控资源）的资源描述元模型；（3）当一类新的资源加入试验资源体系时，首先需要进行资源描述建模，支持以用户定义可扩展的方式定义（继承和引用）试验描述模型。

（一）资源统一访问

基于服务的资源数字化封装可实现试验资源的统一共享，形成一个如图2中间部分所示的试验资源共享空间，通过试验共享空间在资源使用者和资源提供者之间进行交换。

图2 资源共享模式图

试验资源共享空间主要由三部分构成：试验资源元数据注册管理、试验资源目录服务、试验共享资源空间。其中，元数据注册管理用于存储管理有关各类资源的描述、格式及定义（包括知识本体）的元数据；试验资源目录服务主要用于存储在网络上进行搜索/发现，以分类为主要描述手段，为搜索提供支持；试验共享资源空间用来存储管理共享资源。具体过程如下：

1、发布过程

首先，试验资源提供者可以将共享资源的结构、格式及定义的元数据注册到共享空间中的元数据注册管理中，以便其他的试验资源开发人员与使用人员理解试验共享资源；

其次，试验资源提供者通过分发机制将需要共享的资源发布到共享空间，其中用于搜索/发现的元数据和内容元数据被推送到资源目录服务中，告诉试验资源使用者可以共享的内容；试验共享资源则放入共享空间中。

2、资源使用过程

资源使用者可以通过元数据注册管理，利用已有的模型或在此基础上扩充来构建新的模型，保证新建系统与已有系统之间模型的一致性；最后，资源使用者查询资源目录服务，来寻找自己所需要的资源，找到后可以通过统一的访问机制转换（可能会用到元数据注册管理中的元数据）成自己所需要的格式来使用，从而实现了资源使用者和资源提供者之间的信息共享。

资源共享空间主要提供的三类服务：

一是共享资源的可视化：资源提供者可以通过网络让地理上分布的资源使用者能够看到他共享的数据，资源的可视化是实现信息共享的基础。资源提供者将共享数据发布到共享空间实质上就是为了提供资源的可视化；

二是资源的可访问性：即能够让网络上的数据使用者通过统一的访问机制，在安全的访问控制下，访问到所需要的资源；

三是资源的可理解性：即能够让网络上的资源使用者正确理解所访问到的资源。

图3为分布式试验资源在线使用过程。

图3 分布式试验资源在线使用过程

通过资源共享空间，达到对资源的共享使用：

第一，资源生产者通过资源注册客户端对资源进行元数据标记，并将标记后的数据资源提供给资源注册服务；

第二，资源注册服务随即将标记的资源中的元数据装载到元数据目录服务中的元数据库；

第三，用户（即使用者）采用搜索/发现资源，并通过统一访问接口获取资源。

（二）资源统一描述

试验资源统一描述采用“模型驱动”思想进行规范化描述，支持以资源描述元数据（即资源描述模型）方式实现对资源的描述。元数据是有关数据的数据，为了更好的进行描述，我们采用如图4所示的层次。

图4 资源模型结构图

资源层：在资源层就是我们通常所说的直接参与试验的资源，包括软件资源、硬件资源和数据资源等。

模型: 该层由描述资源信息的元数据组成。相关元数据的有机组成为模型。模型是用来描述现实世界中的事物，此处是指试验资源。这些数据就是元数据注册管理所要管理的对象。

元模型:元元数据是用来定义元数据结构。由元元数据组成的模型称之为元模型，它定义了元数据的抽象语法结构和语义。为了实现对上述对象的统一管理，需要构建一元模型来描述上述对象。

以下内容分别对资源层的资源统一描述、资源描述建模进行介绍。

一是资源基本信息描述

下面给出了模型基础信息、扩展信息、依赖信息和接口信息的描述。

基本信息包含了资源的基本特征与属性。其具体内容如下：

标识：资源标识，是一个12位的十六进制标识号，其形式为XXXX-YYYY-ZZZZ，XXXX代表资源所属类别，YYYY代表资源所属子类，ZZZZ代表资源在子类下的编号。

名称：资源名称，由上传者定义。

类型：资源类型，包括实体、虚拟。

仿真类型:资源的仿真类型，如果资源是虚拟软件，此项可用，包括实况（Live） 、虚拟（Virtual）和构造（Constructive）。

开放程度：资源的开放程度，包括可改造和不可改造的。

资源粒度：资源的粒度，包括设备级、系统级、原子级。

领域：资源的所属领域，用于声明资源被用作何种用途，包括态势显示、评估模型、挖掘模型、数据处理、公共资源、试验资源、标靶资源、采集资源、行为资源和模拟器。

位置：资源的物理位置。

单位：资源的所属单位。

注册时间：资源注册时间。

平台类型：资源的平台类型。

散列值：资源的散列值，用于校验待封装资源的唯一性，支持的算法包括SHA-1，SHA-256，SHA-512。

资源描述：资源通用描述。

功能指标：功能列表，描述资源所能完成的功能。

性能指标：性能列表，描述资源的各项性能指标。

二是试验资源描述元模型

针对不同的试验资源类型，资源描述元模型具有不同的属性。为了更好的支撑各类资源的统一管理，梳理了典型资源的资源描述元模型，主要分为软件、硬件、数据三种类型，下面给出了三类资源的描述元模型。

其中，软件资源描述元模型主要定义了软件资源的类型、OSI层级，以及环境依赖、包依赖等信息；硬件资源描述元模型主要定义了硬件设备的物理存放位置、硬件参数信息；数据资源描述元模型主要定义了数据的连接方式（如JDBC连接地址）、数据库类型等信息。

表1 软件资源描述元模型

（三）资源描述建模

1、资源描述模型

资源描述建模即对资源的描述信息进行模型化，通过模型之间的关联关系映射资源之间的关系。通过定义资源的元数据，支持对试验资源进行属性、值的描述，以达到资源描述建模目的。

为了支持资源描述模型的扩展和升级，采用支持用户自定义扩展元数据的方式。因此，如图5所示，我们设计的元数据模型包括两大部分：核心层与扩展层。核心层主要包括试验资源访问控制元数据、试验资源描述元数据、试验数据资源内容相关元数据以及试验资源格式元数据。扩展层可以根据用户需要，扩展自己需要的元数据等。

图5 可扩展的元数据模型

2、资源组装

试验资源模型以模型库的形式存在，是用以支撑联合试验任务的开展，这些模型既可单独运行，也可通过组装集成为更高层次应用系统，以支持更为复杂的试验任务。

表2 网络资源描述元模型

表3 数据资源描述元模型

针对联合试验任务需求，制定了如图6所示的模型组装框架。在此框架中，平台、武器等模型都继承于基础模型。为了实现对模型组装的支持，增加了模型组装类，分别是单元实体和聚合实体。其中，单元实体支持对所有继承自基础模型的类对象进行组合，例如通过单元实体类组合机动通信模型、攻击模型、防御模型等，从而形成一个网络攻防单元实体。聚合实体支持对所有继承自单元实体的类对象进行组合，例如通过聚合实体类组合多个攻击实体，从而形成一个攻击团队。

图6 模型组装框架

基础模型（BasicModel）：包括行为模型、装备模型，其中装备模型包括通信模型、攻击模型等；

单元实体（UnitEntity）：支持对行为模型、通信模型、攻击模型、防御模型进行组装，其中单元实体中至少包含一个平台模型，可包含0到多个行为模型、通信模型、攻击模型和防御模型；

聚合实体（AggreationEntityModel）：支持对多个单元实体进行组装，其中可包括1到多个单元实体，可包含行为模型，并支持对聚合实体的整体性能等进行设置。

在模型构建过程中，基于接口匹配检测，分析模型之间存在着一定的依赖关系，如应用层的功能模型通常会依赖传输的功能模型，这种依赖会体现为模型间的接口依赖关系，通过匹配模型间的需要的接口和提供的接口之间的接口类型、操作名称和参数类型，可以实现功能模型的半自动装配。

三、总结

针对目前联合试验环境对试验资源的构建需求，以及现阶段面临的种类繁多的跨域试验资源难以实现统一发现、柔性重组和按需服务的问题，本文提出一种基于服务的资源数字化建模封装技术，一方面实现对各类资源的统一描述，另一方面对资源进行集中发布、分类检索，实现各类资源的统一发现、柔性重组和按需服务。为实现跨靶场、跨领域、跨区域各类试验资源的互联互通互操作和组合式应用，以及试验系统即想即得即用的目标提供了技术支撑。