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标题 智能化海上目标观测网络任务管理系统设计
范文

    王芸 郑雨婷 应文 李晖 杨志霞

    摘要:海上目标观测网络的大规模部署与应用成为海洋信息化发展的必然趋势,随着观测网络规模的不断扩大,实现观测网络的有效管理与运行成为网络发挥实际效用的关键因素,观测任务管理系统是海上目标观测网络的核心组成部分,通过对观测任务的有效规划与管理驱动,网絡观测节点得到有效运行。阐述了智能化海上目标观测网络任务管理系统的工程设计与实施,利用领域工程的分析与设计方法,从功能需求、业务过程、体系结构及系统设计等层面进行深入思考与工程设计,为大规模海上目标观测系统任务管理提供参考。

    关键词:海洋观测网络;任务管理;规划调度;管理控制

    中图分类号:TP393文献标志码:A文章编号:1008-1739(2020)07-65-4

    

    0引言

    海上目标观测网络是观测技术和网络技术向海洋领域应用拓展的先行者,随着海域安防、海上执法、渔业监管及资产保护等领域的迫切需求,海上目标观测网络及相应技术迎来了快速发展的机遇。当前,海上目标观测网络的建设模式正向大规模栅格化部署发展[1],不同形态的观测节点大量涌现,在观测手段方面,正从单一手段向多元协同观测演进[2]。随着部署规模增加以及观测手段逐渐丰富,有效统筹观测资源以满足实际观测需求是亟需解决的关键问题。任务管理系统通过观测任务驱动网络中观测节点的调度与操控,是海上目标观测网络达成观测目的不可或缺的组成部分,在航天遥感遥测、应急指挥调度等领域具有丰富的理论基础和应用经验[3]。随着智能化技术的不断发展,任务管理过程逐渐向人工辅助规划与决策方向发展。相比之下,海洋目标观测领域任务管理在海洋目标观测领域的应用与技术发展相对滞后,普遍缺乏有效的大规模网络资源规划与任务管理的方法与经验。

    本文介绍了一种具有普遍适应性的海上目标观测网络智能化任务管理系统的工程设计思路,为大规模海上目标观测系统任务管理提供范例与参考依据。

    1观测任务特性分析

    海上目标观测的手段及应用场景多种多样,观测模式与方法可以归纳为以下2类。

    (1)巡检与搜索

    通过控制传感器在观测区域内进行巡检与搜索,获得海上目标情报,巡检与搜索的对象与范围由相应的观测策略决定,可以是整个观测覆盖区域或部分热点区域。巡检与搜索一般具有周期性和预先规划的特性,通过人工经验对观测节点观测范围内的热点区域、热点固定目标进行标定,通过预先规划行动预案,周期性地进行观测。

    (2)跟踪与取证

    跟踪与取证主要针对观测节点上的定向观测资源,比如光电监控设备,通过人工或智能情报输入,精确制导锁定特定的海上目标,并对其进行持续观测与取证。跟踪与取证观测具有突发性,在系统接收到情报输入后要求立即开展行动。

    由于海上目标观测行为在观测方式与特性上的差异,对海上目标观测任务的定义与处理流程也可分为长期观测任务与突发观测任务2类:①长期观测任务,通过提前规划观测资源的行动方式,保证海上目标观测节点日常情况下有序运行;②突发观测任务,通过快速响应特定目标的异常活动情况或突发事件,保证海上目标观测节点对特定目标或事件的针对性观测。

    在观测任务的优先级方面,突发观测任务一般具有更高的优先级,因此在常规观测任务执行时可能被更高优先级的突发观测任务中断,在突发观测任务完成时恢复并继续观测。

    2任务管理功能模型

    2.1 Mobilenet_v1

    从功能角度看,海上目标观测网络任务管理系统需实现的功能分为基础支撑、业务运作和资源调度3个不同层次的能力,通过3个层次能力的协调运作,实现观测资源高效的调度管理,如图1所示。

    资源调度位于顶层,面向任务管理业务过程,从业务运作层面提供对任务需求输入管理和任务协同规划,以及资源调度能力;业务支撑层作为中间层,对业务过程提供必要支撑能力和手段,包括观测资源的规划、任务队列管理、优先级管理和任务资源冲突的消解,以及适当的人工干预能力;基础支撑层作为底层服务,主要在数据与观测网络基础支撑方面提供一系列的基础支撑能力,包括数据交换、资源管理、控制信令转换和设备状态监控。

    

    3任务管理过程模型

    海上目标观测网络任务管理过程模型如图2所示。目标观测网络由观测需求驱动,观测需求通过自动或人工手段输入系统,系统按照观测需求对观测节点进行任务规划并对规划结果进行封装,形成正式的观测任务并根据时间顺序与优先级别放入任务队列中。在满足任务开始的相关条件后,根据规划方案对相应的资源进行调度,同时通过调度结果反馈以及设备监控对调度效力进行评估,在需要时通过自动或人工手段进行调整,对任务执行过程中形成的观测结果,利用一系列目标识别、分析手段进行处理,进而形成关键情报。

    

    在此过程中,规划模型及算法起到了核心作用,针对不同的观测需求,需要选用合适的观测模型与算法,达到最为优化的任务规划方案。具体来说,针对长期观测需求周期性和预先规划的特性,通过选取基于差分进化算法[4]及蚁群算法[5]等演化类算法的任务规划模型,在大时间跨度对批量观测资源使用情况进行精确规划,形成最优的观测方案。针对突发观测需求实时要求高、优先级高、相对约束较少的特点,可通过基于贪心策略的算法模型[6]进行快速规划。

    4任务管理系统架构

    海上目标观测网络任务管理系统基于面向服务应用思想进行设计,在系统架构上常采用多层分布式应用的体系结构,具有业务可重构、功能可扩充及易维护管理等优点,自上而下划分为表示层、服务逻辑层、业务逻辑层、基础服务层及数据层,如图3所示。

    

    (1)表示层

    实现与任务管理业务逻辑相关的信息展示、人机交互以及操作控制接口,包括观测需求的输入/接入、任务规划过程的展示和操作、任务实施过程及实施动态的展示与人工干预操作以及观测分析结果的展示等。

    (2)服务逻辑层

    通过引入工作流引擎,串联表示层与数据层、基础服务层以及业务逻辑层,满足下层数据、服务的按需调用,实现流程的按需定制。

    (3)业务逻辑层

    通过注册服务的方式对上层提供与任务管理业务紧密关联的业务功能,主要包括规划模型算法、冲突消解引擎、任务队列、资源调度引擎、任务过程跟踪引擎,以及目标行为识别模型等。

    (4)基础服务层

    包含展示层以及业务逻辑层服务所需的基础业务功能,以及数据交换、存储、备份等数据层面的基础服务。

    (5)数据层

    提供系统业务运行以及配置管理所需的数据以及数据存储环境支撑,任务管理系统中存在的数据根据交换与存储格式不同可划分为实时流数据、关系型数据以及文件格式数据,3类数据分别通过实时数据总线,综合数据库以及文件系统进行交换和存储。

    5任务管理系统组成

    海上目标观测网络任务管理系统组成主要考虑功能模型要求和过程模型所表现的各功能模块之间的协同关系,依次划分为长期观测任务规划、突发观测任务规划、任务管理以及服务支撑4个子系统,其中长期观测任务规划子系统和突发观测任务规划子系统面向任务规划过程,任务管理子系统面向任务执行过程,服务支撑子系统面向系統基础支撑能力和日常管理能力的实现,关系如图4所示。

    (1)长期观测任务规划子系统

    长期观测任务规划子系统是一个独立的功能软件,有长期观测需求管理、规划模板管理及长期任务规划模型算法等功能,提供UI以及规划模板,协助海上观测网络管理员对长期观测需求进行新建或修订,并通过调用长期任务规划模型算法生成新的长期观测任务。

    (2)突发观测任务规划子系统

    突发观测任务规划子系统是一个运行于后台的任务规划服务,自动接收各类突发管理需求,具体包括长期观测任务中形成的目标运动异常情报、可视化界面上人工选择的需要持续关注的目标航迹及外部用户的观测需求等,通过调用突发任务规划模型算法快速形成响应突发观测的资源调度方案。

    (3)任务管理子系统

    任务管理子系统是一个独立的应用软件,主要实现以下3个核心能力:①汇聚长期观测任务规划子系统和突发观测任务规划子系统发布的观测任务,将调度方案分配到各观测资源的任务队列中,并对队列中各任务的执行状态进行全时跟踪;②提供冲突监测服务、响应长期观测任务规划子系统及突发观测任务规划子系统的询问,对规划造成的冲突以及与之冲突的任务进行反馈,为规划子系统消解冲突提供依据;③根据调度方案对各观测资源进行调度。

    (4)服务支撑子系统

    服务支撑子系统是多个分散的基础服务,主要实现数据交换、协议转换及基础数据管理等与业务不直接相关的基础支撑能力。

    

    6结束语

    本文提出了一种智能化海上目标观测网络任务管理系统,通过对观测任务的有效规划与管理驱动网络观测节点有效运行。分析了观测任务的特性,并利用领域工程方法进行需求分析与系统设计,在任务管理功能模块、任务管理过程模型、任务管理系统架构及任务管理系统组成等方面进行了深入思考与工程设计,可为大规模海上目标观测系统任务管理提供范例与参考依据。

    参考文献

    [1]潘嵩,王晓宇,高志刚,等.海上目标监视监测系统建设现状与思考[J].海洋信息,2018,33(4):50-55.

    [2]白晶,文义红.多传感器海面目标协同探测技术[J].无线电工程,2015,45(3):10-13,40.

    [3]齐云菲.基于可视化技术的卫星数据处理任务管理系统设计与实现[D].南京:南京理工大学,2013.

    [4]侍倩.基于差分进化算法的多目标优化问题的研究[D].上海:东华大学,2016.

    [5]陈宇宁,邢立宁,陈英武.基于蚁群算法的灵巧卫星调度[J].科学技术与工程,2011,11(3):484-489,502.

    [6]陈学通,凌超,薛峰,等.一种基于贪心算法的紧急控制策略优化搜索方法[J].电力系统保护与控制,2017,45(23):74-81.

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更新时间:2024/12/22 23:31:21