[摘 要]深入分析了军事情报系统的复杂性、层次性、离散性和随机性等特征,综合运用形式化与非形式化建模技术,提出了IDEF0与ESCPN相结合的军事情报系统混合建模方法。以电子对抗情报系统为例建立了其IDEF0与ESCPN的评估模型,研究结果表明此方法为军事情报系统的建模、分析与评估提供了有益的思路。
[关键词]军事情报系统;IDEF0;扩展的随机有色Petri网;评估模型
[中图分类号]G252 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821(2010)02-0162-05
Study on Military Intelligence System Modeling Based on IDEF0 and ESCPNXiong Jie Liu Xiangwei Chen Genzhong
(PLA Electronic Engineering Institute,Hefei 230037,China)
[Abstract]Firstly the complexity,hierarchy,discreteness and randomness of military intelligence system were analyzed.Then the synthetical modeling method with combination of IDEF0 and extended stochastic coloured Petri net(ESCPN)was put forward in detail,by integrating formal and informal modeling technique.At last,the evaluation model of EW intelligence system was presented as an example.The analysis and verification showed that this paper provided a good idea for modeling,analysis and evaluation of military intelligence system.
[Keywords]military intelligence system;IDEF0;extended stochastic coloured Petri net;evaluation model
1 军事情报系统建模分析
军事情报系统是一个复杂、庞大的系统,一般呈现以下特征:(1)组成要素多层次和大规模。军事情报系统涉及情报获取、情报传输、情报处理、情报使用等众多子系统,其中任何一个子系统都又包含众多要素和下一级子系统,如此逐层分解,形成了规模庞大的多层次结构;(2)军事情报系统各要素之间或各子系统之间的关联形式多种多样。这种关联的复杂性表现在结构上是各种各样的非线性关系,表现在内容上是物质、能量和信息的交换;(3)军事情报系统从总体上讲是一个离散事件系统,这是因为情报的获取、传输和处理过程是由一系列事件和活动组成的,如目标搜索与跟踪、目标综合识别、威胁判断与排序、态势评估等;(4)军事情报系统工作过程中充满大量的随机性、偶然性和并发性,如目标的出现、信息的共享等。上述特点使得军事情报系统建模应满足:分层次,描述可从抽象到具体,这样便于模型复用;分粒度,描述可由大到小,由简单到复杂;完整性,即建模方法应保证描述对象的充分性和完备性。这决定了很难用数学方程来描述军事情报系统,因此本文提出IDEF0与ESCPN相结合的军事情报系统混合建模方法。
IDEF0基于功能分解的单元建模技术,描述系统的功能活动及其联系,适合于复杂系统的功能说明,已在信息化系统建模分析中得到广泛的应用[1-2]。IDEF0模型可以表示系统的功能和结构,支持自顶向下逐层分解的方式来构造模型,并且便于军事人员与技术人员的交流,从而保证从系统分析、设计到维护甚至升级的一致性。利用IDEF0模型可以全面描述军事情报系统的功能结构、信息流程以及层次关系,但是无法模拟系统的动态行为,为了分析、评估军事情报系统,必须结合其他方法构建恰当的模型来描述系统的功能、结构及动态行为。
Petri网是描述具有同步、并发、冲突特征的系统的一种有效工具。经过40多年不断充实与完善,研究人员对Petri网进行了一系列的改进,提出了面向对象Petri网(OOPN)、层次Petri网(HPN)、时间Petri网(TPN)、随机Petri网(SPN)和着色Petri网(CPN)等一系列Petri网模型[3-4],凭借其严格的数学定义以及有效的分析方法Petri网已被广泛地用于离散事件系统的建模与分析中。然而基本Petri网在军事情报系统建模、分析与评估中还存在以下问题:(1)Petri网中的位置、转移和Token所携带的信息不够丰富,不能描述每项功能执行的动作,从而导致表达模型的内涵显得不足;(2)Petri网模型不涉及时间因素,仅能反映出事件间的因果关系,不能表达各项活动的处理时间,难以模拟复杂系统中的各类随机事件;(3)Petri网模型是一种平板结构,建模时系统的规模难以控制,特别是当系统的可达状态增加时,模型的复杂性呈指数增加,使得模型的分析和理解变得十分困难。
为了适应军事情报系统建模、分析、评估的需求,本文采用层次化的结构和面向对象的思想,通过对Petri网结构、建模元素、执行规则等几个方面进行扩充,提出一种扩展的随机着色Petri网模型,阐述了从IDEF0到ESCPN的转换规则,并结合IDEF0和ESCPN建立了军事情报系统的评估模型。
期基于IDEF0与ESCPN的军事情报系统建模研究Feb.,2010Vol.30 No.22 ESCPN模型的形式化定义
扩展随机着色Petri网的定义为八元组ESCPN=(Σ,P,T,X,A,C,Π,M0),其中:
(1)Σ表示有限非空颜色集;
(2)P=PP∪IOP为库所集,其中PP为扩展后的有色库所集,IOP为系统(超变迁)与外界进行消息交换的输入库所及输出库所集合;
(3)T{t1,t2,Λ,tn｝为扩展后的变迁集;
(4)X={X1,X2,Λ,Xl｝为超变迁的有限集合,每个Xi∈X都表示一个扩展的随机有色Petri网ESCPNi=(Σi,Pi,Ti,Xi,Ai,Ci,Π,M0i);
(5)A=P×T∪T×P为连接库所与变迁的又向弧集,且A=Ab∪Ar∪Af,其中Ab为基本弧集,Ar为约束弧集,Af为柔性弧集;
(6)C∶P∪T→(Σ)为颜色函数,(Σ)∈ΣMC,对于p∈P,C(p)是p上所有可能的出现色集,对于t∈T,C(t)是t上所有可能的出现色集;
(7)Π∶R→F,F={F1,F2,Λ,Fn｝对应为每个随机变迁的时延分布函数集。如在Molly提出的连续时间SPN模型[5]中,相关于每个转移的分布函数定义为一个指数分布函数ti∈T∶Fi=1-e-λix,其中实参数λi>0是转移ti的平均实时速率,变量x>0,则SPN模型的时延分布函数集可以表示为Π∶T→λ,λ={λ1,λ2,Λ,λn｝;
(8)M0∶P→ΣMS为初始标识集。
ESCPN模型中对基本Petri网的托肯、库所、迁移及有向弧进行了扩展,其定义分别如下:
定义1(扩展Token):ESCPN模型的令牌本身有类型,令牌还带有一个属性表,使得令牌在网中流动时能真正携带信息。每一个属性包括名称和值两项,表示为两元组T=(Type,Propertylists),其中Type表示Token的类型,对任意Token的属性Pi=Propertylist,都表示一个名称与值的二元组:Pi=(Namei,Valuei)。
定义2(扩展库所):扩展的库所引入了事件处理函数,增加了位置的类型。当库所收到Token或输出Token时,系统调用库所的事件处理函数获取、设置或输出Token所携带的数据信息,使网带“色”。
定义3(扩展迁移):扩展变迁用来描述系统发生的行为和执行的动作,与基本Petri网相比,扩展变迁增加了动作函数、事件处理函数,优先级、附加的点火条件(谓词)。扩展变迁引入了如下函数集和功能定义:
①优先级:当多个变迁发生冲突时,优先级高的优先点火;
②动作函数:当点火发生时,调用该函数,可以用该函数完成处理动作;
③谓词函数:在基本Petri网运行规则的基础上,对变迁进入点火的条件还必须附加谓词函数。谓词函数返回TRUE时变迁可以进入点火状态,否则不能够进入点火状态;
④事件处理函数:当变迁进入点火状态时,系统调用事件处理函数。可以使用该函数进行统计或附加的处理动作。
定义4(超迁移):一个超变迁对应一个扩展的随机有色Petri网ESCPNi=(Σi,Pi,Ti,Xi,Ai,Ci,Π,M0i)。超变迁提供了层次化的结构,可以简化模型的结构,同时超变迁的引入不会破坏CPN良好的验证和结构分析方法。
定义5(扩展有向弧):扩展有向弧包括约束弧和柔性弧两种。约束弧表示库所中存在托肯是变迁使能的必要条件,同时变迁的发生又不会使库所中的托肯消失,这种约束弧相当于伴随库所的作用;柔性弧表示库所中是否存在托肯对变迁的使能不存在制约关系,当库所中存在托肯时,在变迁使能的情况下向变迁输入库所中托肯所代表的数据,同时变迁的发生不会使库所中的托肯消失。
3 从IDEF0模型到ESCPN模型的转换
从IDEFO模型生成ESCPN模型,首先必须解决Petri网的模块化和层次化问题,同时还应保持原有系统的一些重要特性,比如有界性、活性、可回复性等。许多文献就IDEF0模型向Petri网模型的转换作了一定的研究[5-6],但是主要存在以下问题:(1)将各层IDEF0模型转换到一个单层的Petri网模型,这违背了IDEFO功能建模的模块化、层次化设计的根本思想;(1)不区分数据与控制,将二者全部做数据处理,这种概念上的混淆往往会带来建模过程中的混乱与错误;(3)由于基本Petri网的变迁不能够逐层进行分解,无法解决IDEF0模型的模块化和层次化问题。
因此本文提出从IDEF0模型生成ESCPN模型的基本原则:
(1)以ESCPN的变迁对应IDEFO模型中的原子活动,原子活动是指不可再分性,原子活动的具体动作由变迁的动作函数及事件处理函数进行描述;
(2)以ESCPN的超变迁对应IDEFO模型中的复合活动,复合活动是指本活动在下级IDEF0模型中被进一步分解为多个子活动,超变迁对应的ESCPN模型由复合活动所对应的下级IDEF0模型确定;
(3)ESCPN模型中的库所对应IDEFO模型中的数据和状态;
(4)IDEFO模型中数据的处理和传输表现为ESCPN模型中托肯的产生、消耗和流动,通过托肯在库所中的流动描述系统的动态行为;
(5)IDEFO模型中的功能输入输出关系对应于ESCPN模型的基本弧;
(6)控制(C)和机制(M)的转换:
一是控制,按照IDEFO的标准,控制并不是数据,通常是某些指导原则或约束条件等。反映在Petri网中,控制是用来决定模型的运行的,控制在基本Petri网中可能表现为控制库所和托肯(类型1),也可能无法直接表现(类型2)。在ESCPN模型中,类型1的控制由库所及与之相连的约束弧描述,类型2的控制通过变迁的动作函数、谓词函数或事件处理函数描述;二是机制,机制是活动的基础或支撑条件,最典型的是各种设备、人员等,一般只是在加工过程中暂时被占用,随后又释放出来,因此在ESCPN模型中用库所和与之相连的约束弧表示。
(7)IDEFO模型中功能和数据都存在分解的可能,一个高层的模块可以分解成为几个低层模块,高层的数据类在低层被进一步分解为若干数据或子数据类。在向ESCPN模型转化的过程中,严格逐层对应转化,高层到底层的模块分解体现为变迁的逐层分解,数据的逐层分解由扩展的库所和托肯体现。
4 军事情报系统评估模型
电子对抗情报系统是军事情报系统的一个典型代表,其建模过程体现了军事情报系统建模的所有特征,本文以它为例来说明基于IDEF0及ESCPN的军事情报系统建模方法。下边分别建立其IDEF0模型和ESCPN模型。
4.1 电子对抗情报系统的IDEF0模型
电子对抗情报系统的顶层结构由情报侦察、初级电子对抗情报处理、中级电子对抗情报处理、高级电子对抗情报处理四个模块组成。情报侦察模块主要完成信息获取工作,初级电子对抗情报处理模块主要是接收情报侦察模块的数据信息,完成电子目标分析及电子战斗序列分析,并形成局部地域电磁态势图;中级电子对抗情报处理模块主要是将不同地域、不同平台、不同专业领域的电子对抗初级情报综合起来,形成整个负责地域内的电磁态势;高级电子对抗情报处理模块主要是进行综合情报分析与判断,形成电子对抗综合情报和敌情通报等。
电子对抗情报系统的顶层活动模型如图1所示,图中的矩形框描述了系统的主要功能,箭头描述了各种数据流、信息流和控制流,整个模型描述了电子对抗情报收集、处理、分析、整编形成电子对抗情报产品以及情报成果分发的全过程。图1 电子对抗情报系统顶层IDEF0模型通过对顶层IDEF0中各个活动的分解可以得到各层子IDEF0模型,从而可以更加具体地描述系统的结构和功能。如将电子对抗初级情报处理活动进一步分解得到其子活动模型如图2所示。图2 初级电子对抗情报处理IDEF0模型 图2中的各个活动模块可以进一步分解,由于篇幅关系这里不再详细阐述。
4.2 电子对抗情报系统的ESCPN模型
IDEF0模型描述了电子对抗情报系统的体系结构、信息流程,是一种静态模型,根据从IDEF0模型到ESCPN模型的转换规则,可将其转换为动态可执行的ESCPN模型,顶层IDEF0模型所对应的ESCPN模型如图3所示。图3 电子情报系统顶层ESCPN模型 图3中X1、X2、X3、X4为超变迁,它们所代表的含义分别为X1:情报侦察活动,X2:初级情报处理活动,X3:中级情报处理活动,X4:高级情报处理活动,分别对应IDEF0顶层模型A0中4个主活动,可被进一步分解为ESCPN子模型,描述其具体的信息处理活动。t1、t2、t3、t4为扩展变迁,用于描述各个分系统的数据分发活动。
连接弧上标明了各托肯所携带的数据类型,体现了模型运行过程中数据的转换和流动关系,各库所的颜色集与邻近弧表达式上变量或常量的颜色集一致。
将超变迁X2分解得到初级电子对抗情报处理的ESCPN模型如图4所示。图4 初级电子对抗情报处理ESCPN模型 初级电子对抗情报系统的ESCPN模型可以继续向下分解直至最终的ESCPN模型中不含有超变迁。扩展的随机着色Petri网在基本Petri网的基础上引入了面向对象的思想,增加了层次化的结构,这样大大降低了模型的规模和复杂度,便于模型的建立和理解。同时,通过对基本建模元素的扩展,使得ESCPN不仅可以描述复杂系统的组织结构和动态行为,还能描述系统的具体动作。因此,应用ESCPN对军事情报系统进行建模,一方面可以全面描述军事情报系统的功能结构、信息流程以及层次关系,表达系统中的同步、并发、冲突、随机等特性,另一方面可以描述各项情报处理活动的具体动作,深刻描述系统的内涵。
5 结束语
军事情报系统的ESCPN模型具有基本Petri网的所有特征,运用Petri网的动态性质(可达性、有界性、活性、公平性等)及结构性质(守恒性、可重复性、协调性、死锁、陷阱等)分析方法可以对军事情报系统的体系结构及信息流程进行分析和评估,找出制约系统的瓶颈;通过变迁的时延分布函数描述情报处理过程中的各种排队现象和随机时间,分析系统的各项时间性能指标;给变迁添加各种动作函数、事件处理函数及谓词函数,用以描述各项情报处理活动的具体内涵与实际过程,结合军事情报系统的评估指标体系,驱动ESCPN模型的运行完成军事情报系统的分析与评估。
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