摘要：以大型运载火箭、武器装备仿真领域为背景，为了满足同一系统不同分辨率模型同时有效支撑体系仿真需求，开展面向任务级和交战级的多分辨率仿真模型一致性校验方法研究，形成了面向任务级和交战级模型从一致性评估指标建立、获取、计算以及模型一致性分析的方法和过程，并支撑某项目进行了模型一致性验证，取得了较好的效果。 伽倻琴
关键词：多分辨率；仿真模型；一致性校验
1引言
战地恋歌仿真作为继理论研究和实验研究之后第三种认识、改造客观世界的重要手段，各军事大国认识到仿真技术在军事领域的巨大应用前景，将其视为提升作战效能的倍增器、国防安全和部队建设发展的关键技术，在仿真技术的支持下积极开展现代战争的“超前智能较量”。体系仿真技术已成为研究未来战争、发展武器装备的最有效支撑。在大型运载火箭、武器装备仿真领域，为了满足不同工作阶段的仿真需求，仿真模型在粒度和层次上分为战役级、任务级、交战级、工程级四个层次。其中任务级模型主要通过性能指标、行为准则、理论计算等方式
重点实现产品的能力边界和主要行为，交战级模型主要通过产品主要工作流程的复现重点实现产品的主要工作过程、性能和更加精细的行为。两者相比，交战级模型因建模更加精细对产品的还原度更高，任务级模型因仿真数据量少仿真效率更高。从仿真效率和仿真置信度两方面考虑，这两种模型都具有十分重要的意义，可以满足使用方不同的使用需求。
然而，在使用同一产品不同分辨率模型研究同一对象或同一问题时，要求任务级模型和交战级模型仿真效果趋势应是一致的，以保证不同阶段、不同状态研究结果的连续性、关联性和一致性。因此，针对同一对象开展多分辨率仿真模型一致性校验是非常有必要的。
2多分辨率模型一致性检验过程分析
当不掌握模型代码并且可以获取模型给定输入下的输出信息时，此时的模型可以视为一个灰盒模型。以系统任务级和交战级两级仿真模型为校验研究对象，重点探索对灰盒模型的一致性校验方法。科里奥利力
模型的一致性是指任务级、交战级两级模型在相同的输入和环境参数下，输出结果的一致性。在任务级模型可信的情况下，通过模型的一致性评估，可以评估细粒度交战级的可信
度，也可以在交战级模型可信的情况下，评估粗粒度任务级模型的可信度，或者实现模型的交叉检验。不管如何应用，任务级和交战级模型一致性校验的主要过程如下。
试验设计的意义在于用尽可能少的试验样本，对模型“输入-输出”映射空间进行覆盖检查。模型输入参数包括特征参数和交互激励信息，试验设计相应分为两个阶段：仿真想定设计和试验因子设计。
仿真想定设计用于按交互激励信息产生的时间和空间分布需求，对仿真对象进行实例化定义，并配置仿真实体的编成编组、初始部署、任务计划等想定信息。
试验因子设计用于按特征参数取值分布需求，基于模型特征参数集选择试验因子，并根据对模型数学原理的认识，在极值、边界、断点、中值点等关键分布上配置试验因子取值范围，并采用正交、均匀、拉丁方等试验设计方法，生成试验样本。例如，对于双波段探测器，不同高度采用不同频段，基于这个认识，可以目标高度作为试验参数，在边界高度上下取值对模型进行校验。
（2）仿真计算
试验样本生成后，可按照试验样本对仿真系统和仿真模型进行初始化，在人不在环仿真中，基于仿真想定调用仿真模型进行仿真计算；在人在环仿真中，按照仿真想定和试验方案对仿真实体和仿真过程进行干预，对仿真过程和结果数据进行记录。
（3）结果评估
基于仿真数据记录和试验因子设计，对模型的“输入-输出”参数的关系进行重建，检验输入输出关系是否符合模型原理的设计。
对于灰盒模型，由于模型工作过程和数学原理已知，可直接检验输入输出关系与数学原理的一致性。由于仿真中环境因素的随机性，重建的关系与数学原理描述可能有一定差异，所以需要定义一致性判据和多因素综合评估模型。
3 多分辨模型一致性校验方法和评估过程设计
3.1 多粒度模型一致性校验方法
欲望教师由于任务级、交战级两级模型的特征参数设计方法不同，所以一致性评估主要是检查在相同环境参数、目标参数下模型的计算输出的一致性，更进一步，可以对系统效能和使用效能的一致性进行检验评估。计算输出的一致性要求环境参数和目标参数一致，这在动态仿真中很难实现，仅适用于静态计算和分析；通过动态过程仿真，主要对两类模型的能力和效能一致性进行评估。
由于任务级仿真和交战级仿真分别采用人不在环和人在环不同的运行模式，以及仿真模型系统本身的随机性设计，任务级仿真和交战级仿真很难保证在时间线上的输出和态势分支完全一致，故而不能直接使用时间节点上两类模型输出结果数值的一致性对比进行模型一致性评判。两类模型一致性的评判标准应该是两类模型的能力和效能。bevix
图 1一致性校验指标参数层次关系
在开展模型校验一致性分析时，根据使用目的的不同，从输入方面，可针对特定环境下的输出一致性进行分析，也可对多种环境下的输出一致性开展分析；从输出方面，可针对模型单一输出指标进行校验，也可对整个模型进行校验。上述应用的计算方式总体上可以分为两类：一类是对两个单点数据的一致性分析，一类是计算两组序列数据的一致性。
（1）单点数据一致性分析
目前，针对单点数据的一致性分析方法有两种方式，一种是利用相关算子直接计算给出，另一种是通过比较两个点的差值，基于特定的计算准则将差值转换为一致性指标。
（2）序列数据一致性分析
目前，针对序列数据的一致性分析方法由两种方式，一种是当序列数据量纲相同或是无量纲数据时，直接利用相关算子（如：Hamming算子、TIC、相关系数、灰关联度、最大商谱法、窗谱法等）对序列数据进行计算，求得一致性指标值，或者利用图示法直接给出两组序列的对比图，或者采用统计学的方式求得两个序列的均值和方差；另一种方式是将
序列中的每个单点看成一个指标，利用单点数据一致性分析方法，求得单点数据的一致性，然后通过给赋权方法（AHP、德菲尔法、环比系数法、熵值法等）给每个单点进行赋权，利用权重对各序列点进行聚合，形成序列数据的综合一致性指标。
3.2 多粒度模型仿真结果一致性评估过程
通过仿真结果对一致性进行评估，需要以下步骤：
（1）定义一致性评估指标体系
为了使用动态仿真结果进行模型一致性评估，一致性指标应该描述模型的能力和效能。指标可以分为三个主要层次：底层能力、系统效能和使用效能。底层能力可视为系统某一方面的指标，如对某类目标的最远发现能力；系统效能是对若干相关战术指标的综合评估，反映系统固有能力；使用效能则反映系统在典型环境和应用中的综合效能。
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