45、坦克炮手技能模型与陆军战斗并行仿真方法研究

坦克炮手技能模型与陆军战斗并行仿真方法研究

1. 坦克炮手技能模型

在坦克作战中，炮手的技能水平对射击精度起着关键作用。研究发现，在相同距离下，同一技术等级个体的瞄准偏差分布均值在水平和垂直方向上服从正态分布。“平均方差”的均值对距离的影响不大，但技术等级对“平均方差”的均值有一定影响，技能更好的炮手“平均方差”的均值更小，且“平均方差”的均值随距离增加而增大。

1.1 坦克炮手技能模型构建

坦克炮手之间的差异可通过瞄准点判断能力差异和操作能力差异来描述，基于实验分析，可构建以下模型：
- 瞄准点判断能力差异模型 ：描述不同炮手在不同射击距离下瞄准点判断精度的分布原则，服从均值为零的正态分布，公式为：
[f(\mu)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_{\mu}}e^{-\frac{(x - \mu)^2}{2\sigma_{\mu}^2}}]
- 操作能力差异模型 ：描述不同技能炮手在不同距离下将瞄准刻度转换为瞄准精度的原则，服从正态分布概率密度，公式为：
[f(\sigma)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_{\sigma}}e^{-\frac{(x - \sigma)^2}{2\sigma_{\sigma}^2}}]
- 坦克炮手技能模型 ：除上述两个公式外，还包括另外两个公式：
[\mu_c = f_1(\mu)\cdot f_3(\mu)]
[\sigma_c = f_2(\sigma)\cdot f_4(\sigma)]
其中，(f_1())是炮手视野偏差影响元素的修正措施，与目标亮度、对比度、大小、距离、大气环境能见度、运动状态、与背景的颜色差异、阴影效果等元素有关；(f_2())是炮手瞄准操作控制偏差影响元素的修正措施，反映目标运动元素对瞄准误差的影响；(f_3())是炮手因内部环境、态度和情绪变化导致的视野判断误差的影响；(f_4())是炮手因内部环境、态度和情绪变化导致的操作误差的影响。综合上述公式，坦克炮手技能模型可表示为：
[f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_c}e^{-\frac{(x - \mu_c)^2}{2\sigma_c^2}}]

1.2 单位级作战仿真应用

• 坦克射击分布模型 ：坦克射击精度不仅与武器系统性能有关，还与炮手技能密切相关。坦克射击分布模型包括坦克炮手技能模型和炮弹分布模型。坦克炮手技能模型如上述公式所示，炮弹分布规律服从均值为零的正态分布，炮弹分布模型可表示为：
  [f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma_p}e^{-\frac{x^2}{2\sigma_p^2}}]
  [\sigma_p = \frac{E}{0.6745}]
  其中，(\sigma_p)是炮弹分布的平均方差，(E)表示计算偏差或中位偏差，可从射击列表中查询。
• 仿真流程 ：
  1. 根据公式((1))、((2))分别生成不同等级炮手的分布特征参数(\mu)和(\sigma)（仅在作战仿真初始化时生成一次）。
  2. 根据具体条件计算或估计四个修正参数(f_1())、(f_2())、(f_3())、(f_4())，并根据公式((3))、((4))生成分布特征参数(\mu_c)和(\sigma_c)（若不考虑环境元素的影响，这些参数可在仿真初始化阶段计算一次）。
  3. 按照仿真进程要求，为每个炮手模拟每次瞄准射击，生成每个炮手的每次射击偏差。一次射击仿真包括以下步骤：
     • 生成四个在([0,1])范围内的独立均匀分布随机数((r_1, r_2))、((r_3, r_4))。
     • 通过坐标变换方法，从((r_1, r_2))、((r_3, r_4))生成两组服从公式((5))和((6))的四个独立随机数((x_m, y_m))、((x_p, y_p))，分别表示瞄准点的水平偏差和垂直偏差，以及炮弹分布的水平偏差和垂直偏差。
     • 根据公式(x = x_m + x_p)，(y = y_m + y_p)分别计算炮弹落点的水平坐标和垂直坐标。
     • 判断是否命中目标。若(\vert x\vert)小于目标正面宽度的一半且(\vert y\vert)小于目标正面高度的一半，则命中目标，否则未命中。
• 应用示例 ：
  • 仿真初始条件 ：假设环境条件为标准条件，即所有修正参数(f_1())、(f_2())、(f_3())、(f_4())均为(1)；设备为某型坦克，假设火炮偏差为(E_x = 0.29)，(E_y = 0.31)，分布平均方差为(\sigma_x = 0.43)，(\sigma_y = 0.46)；目标正面为(2.3m×2.3m)的正方形，目标距离约为(1500)米；选择三名在实验中表现分别为“好”、“中”、“差”的炮手，其瞄准分布特征参数值如下：
    |炮手等级| (\mu_x) | (\mu_y) | (\sigma_x) | (\sigma_y) |
    | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
    |好| (0.013) | (0.041) | (0.1744) | (0.2403) |
    |中| (-0.0719) | (0.1706) | (0.4597) | (0.4995) |
    |差| (-0.1484) | (0.2523) | (0.5893) | (0.979) |
  • 仿真结果统计分析 ：对不同等级炮手进行(10)次仿真，每次仿真炮弹数量为(1000)发，记录平均炮弹命中目标率。统计结果如下：
    • 不考虑炮手瞄准分布误差时，平均命中目标率为(95.14\%)。
    • 技能好的炮手平均命中目标率为(92.24\%)。
    • 技能中等的炮手平均命中目标率为(92.24\%)。
    • 技能差的炮手平均命中目标率为(92.24\%)。
      从仿真结果可以看出，引入炮手因素后，命中目标的概率降低，降低程度与炮手技能水平有关，降低程度近(36\%)，反映了人员技能对作战的影响。若在仿真中考虑心理素质和环境元素对炮手射击瞄准精度的影响，命中目标率会进一步降低。

2. 陆军战斗并行仿真方法基于功能模块

现代战斗仿真中存在大量计算，由于模型数量多、粒度小，仿真系统层次复杂，采用并行仿真是当前的方法。基于功能模块的并行仿真方案，需要根据计算和通信时间对功能模块进行划分和组合。

2.1 并行仿真形式

并行仿真与串行仿真相比，具有同时性和并发性的特点。在集群模式下，并行仿真主要有以下两种形式：
- 多样本并行仿真 ：在不分割仿真系统的情况下，将样本（仿真系统）平均分配到每个处理器节点，通过在多个处理器上以相同方式运行大量样本实现并行仿真。这种形式实现简单，无需分解系统，但提前完成任务的节点无法重新部署以分担其他节点的工作，导致计算资源无法充分利用。
- 单样本并行仿真 ：将样本按任务进行划分，然后将分解后的任务提交到并行处理器集群。其本质是并行处理任务以减少样本运行时间，用户可将集群计算机视为一台超级高速计算机，无需考虑节点数量。但程序设计复杂，任务之间存在交互，可能导致一定量的回滚。

2.2 基于功能模块的陆军战斗并行仿真方法

功能模块是指仿真人员根据战斗系统的功能和结构对作战仿真任务进行分类。陆军战斗仿真系统中模拟了红蓝双方的作战指挥、网络通信、侦察情报、电子对抗、火力对抗、作战支援、后勤、装备支援等行动，这些功能模块之间具有并行性，可应用于并行仿真。
- 基于功能模块的仿真思想 ：在对整个战斗仿真系统功能模块进行划分的基础上，根据每个功能模块的计算时间特征和通信特征，将处理时间和通信时间合并到均匀的功能模块中，然后将这些功能模块分配到不同的处理器上同时运行，以减少总仿真程序的运行时间，加快仿真速度。
- 功能模块划分方法 ：当大功能模块无法满足并行要求时，需要对其进行划分。划分功能模块时，需要考虑以下两个条件：
- 可划分条件 ：计算功能模块平衡度(\alpha)，即每个功能模块计算时间的最大值与平均值之比。当(\alpha\gt1)时，某些功能模块的计算时间超过平均值，意味着该功能模块可以进一步划分。计算计算与通信的比率(\gamma)，即计算时间与通信时间的比值。当某个功能模块的(\gamma)非常小时，可考虑进行冗余处理，即复制任务。当复制一个功能模块时，需要处理好该模块与其他模块的对应关系。若计算与通信的比率值较大，可先考虑复制和划分，然后复制该模块并进行划分。
- 不可划分条件 ：在设计功能模块时，某些功能模块不适合划分。若强行划分，会导致通信增加。当有大量模块需要划分时，会影响整体平衡性能，组合后无法满足功能模块并行仿真的要求，即无法达到仿真的并行属性，应划分与计算时间或通信时间较长相关的功能模块。

2.3 集团军战斗并行仿真实现

在刀片服务器的八个刀片上进行了一场红军与蓝军旅的战斗仿真，采用基于功能模块的并行仿真方法进一步划分仿真任务。根据处理器数量，通过合并功能模块，将仿真任务分为八个，包括指挥仿真模块、情报仿真模块、武器系统仿真模块、战斗环境仿真模块、作战支援和装备支援模块（红蓝双方各有）。在红蓝双方的仿真模型内部，将侦察、通信、电子对抗模块合并为一个仿真任务，称为信息模块。

由于运行时间长，实验记录数据量大，进行了采样处理，采样间隔为(500)个仿真帧。仿真系统并行性能分析的具体结果如下表所示：
|模块|计算时间|通信时间|总处理时间|空闲时间|处理器效率|加速比|
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|红方指挥| (30164) | (1473) | (31637) | (51833) | (37.90) | (1.8) |
|红方情报| (13751) | (5063) | (18814) | (86857) | (17.80) | |
|红方武器系统| (72086) | (1154) | (73240) | (37939) | (65.88) | |
|蓝方指挥| (8883) | (306) | (9189) | (77432) | (10.61) | |
|蓝方情报| (5059) | (782) | (5841) | (106065) | (5.22) | |
|蓝方武器系统| (46679) | (226) | (46905) | (63613) | (42.44) | |
|总和| (176622) | (9004) | (185626) | (423739) | | |

从表中可以看出，可见仿真系统的并行效率仅为(1.8)倍，需要提高。考虑到每个刀片的计算时间不同，红方的时间比蓝方长得多，尤其是红方的通信情报量比蓝方多得多。每个处理器的利用率低于预期，由于现有系统未考虑串行和并行事务仿真，每一步中出现的事务严格同时发生，不可避免地会影响仿真步骤对串行或并行事务的影响，包括一些关键串行事务无法准确跟踪，从而影响并行效率。在重新设计并行仿真系统时，需要考虑这些因素。

graph LR
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    A([开始]):::startend --> B(生成不同等级炮手分布特征参数):::process
    B --> C(计算或估计修正参数):::process
    C --> D(为每个炮手模拟每次瞄准射击):::process
    D --> E(生成随机数):::process
    E --> F(生成偏差随机数):::process
    F --> G(计算落点坐标):::process
    G --> H{判断是否命中目标}:::decision
    H -->|是| I([命中]):::startend
    H -->|否| J([未命中]):::startend

graph LR
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    A([开始]):::startend --> B(划分功能模块):::process
    B --> C{判断是否可划分}:::decision
    C -->|是| D(进一步划分模块):::process
    C -->|否| E(不划分模块):::process
    D --> F(分配模块到处理器):::process
    E --> F
    F --> G(并行运行模块):::process
    G --> H([结束]):::startend

坦克炮手技能模型与陆军战斗并行仿真方法研究

3. 坦克炮手技能模型与陆军战斗并行仿真的综合应用与优化方向

坦克炮手技能模型和陆军战斗并行仿真方法在实际军事应用中具有重要意义，二者相互关联且都有进一步优化的空间。

3.1 综合应用场景

在大规模军事演习或作战模拟中，可以将坦克炮手技能模型融入到陆军战斗并行仿真系统中。通过模拟不同技能水平的炮手在各种战斗场景下的表现，评估整个作战部队的战斗力。例如，在一场模拟的城市巷战中，根据不同炮手的技能参数，结合战场环境因素（如建筑物遮挡、目标移动速度等），预测坦克的射击命中率和作战效果。

同时，基于功能模块的并行仿真方法可以加速整个模拟过程，使得在短时间内能够进行多次模拟实验，为作战决策提供更多的数据支持。例如，在制定作战计划时，可以通过多次模拟不同的战术安排，观察不同技能水平炮手的表现，从而选择最优的作战方案。

3.2 优化方向

• 坦克炮手技能模型优化
  • 考虑更多因素 ：目前的技能模型虽然考虑了一些环境和心理因素，但还可以进一步细化。例如，考虑炮手的训练时长、训练方式对技能的影响，以及不同型号坦克的操作差异对射击精度的影响。
  • 实时更新模型 ：在实际作战中，炮手的技能水平会随着经验的积累和训练的进行而发生变化。因此，可以建立一个实时更新机制，根据炮手的实际表现不断调整技能模型参数，提高模型的准确性。
• 陆军战斗并行仿真方法优化
  • 改进功能模块划分算法 ：目前的功能模块划分方法主要基于计算和通信时间，但可以考虑更多的因素，如模块之间的耦合度、数据依赖性等。通过优化划分算法，提高并行效率，减少通信开销。
  • 增强系统的适应性 ：在不同的作战场景下，各个功能模块的重要性和计算量可能会发生变化。因此，需要设计一个具有自适应能力的并行仿真系统，能够根据实际情况动态调整功能模块的划分和分配。

4. 总结与展望

通过对坦克炮手技能模型和陆军战斗并行仿真方法的研究，我们可以更好地理解人员技能和仿真技术在军事作战中的重要作用。坦克炮手技能模型为评估炮手的技能水平和预测射击精度提供了理论依据，而基于功能模块的并行仿真方法则为解决现代战斗仿真中的计算和通信问题提供了有效的途径。

在未来的研究中，我们可以进一步深入探索这两个领域的结合点，开发更加精确和高效的作战模拟系统。同时，随着人工智能和大数据技术的发展，可以将这些技术应用到坦克炮手技能模型和并行仿真方法中，提高系统的智能化水平和决策能力。例如，利用人工智能算法对炮手的技能进行评估和预测，利用大数据分析战场环境因素对作战效果的影响。

优化方向	具体措施
坦克炮手技能模型优化	考虑更多因素，如训练时长、训练方式、坦克型号差异；建立实时更新机制
陆军战斗并行仿真方法优化	改进功能模块划分算法，考虑更多因素；增强系统的适应性，动态调整模块划分和分配

graph LR
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    A([开始]):::startend --> B(将炮手技能模型融入并行仿真系统):::process
    B --> C(进行多次模拟实验):::process
    C --> D{评估作战效果}:::decision
    D -->|不满意| E(优化技能模型和仿真方法):::process
    E --> C
    D -->|满意| F(制定作战方案):::process
    F --> G([结束]):::startend

graph LR
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    A([开始]):::startend --> B(收集炮手数据):::process
    B --> C(更新技能模型参数):::process
    C --> D(进行作战模拟):::process
    D --> E{评估模拟结果}:::decision
    E -->|不理想| F(调整模型参数):::process
    F --> D
    E -->|理想| G(应用于实际作战):::process
    G --> H([结束]):::startend