0 引 言
随着现代战争形态向多域融合与智能化方向加速演进, 现代军事训练体系与装备试验方法既面临跨域协同效能优化、 复杂对抗环境多物理场耦合建模等技术性挑战, 又需突破训练成本动态管控、 安全性阈值量化评估及全域战场环境高保真重构等系统性瓶颈[1]。 在此背景下, “实况-虚拟-构造”(Live-Virtual-Constructive, LVC)仿真技术通过深度集成实装训练装备、 虚拟模拟系统与计算机生成兵力(Computer Generated Forces, CGF), 构建高度逼真、 动态交互的战场训练环境, 已成为推进现代军事能力建设升级的核心技术手段[2]。 其核心价值在于: 首先, 通过分布式仿真架构与异构系统互联技术, 显著提升训练场景的沉浸感与逼真度[3]; 其次, 依托虚拟化资源调度与智能行为建模, 突破实装训练的地理限制与安全风险[4]; 再者, 借助大规模并行推演能力, 实现从单装操作到体系对抗的多层级训练成本优化[5]。 当前, LVC演训作为军事能力建设的战略支点, 正经历智能化技术驱动的范式变革——以人工智能、 数字孪生、 边缘计算为代表的新兴技术, 不仅重构了人机协同训练模式, 更推动训练系统向具备自主决策、 动态演化能力的认知对抗阶段跃升[6]。
1 LVC仿真技术概述
1.1 LVC仿真技术定义与构成
LVC是一种集成实况(Live)、 虚拟(Virtual)和构造(Constructive)三种元素的仿真技术体系, 如图1所示。 其核心是通过建模与仿真、 网络技术和人工智能, 构建多层级、 跨域的一体化训练平台。 旨在通过虚实结合的综合环境实现军事训练、 装备测试与作战演练的联合化与实战化, 推动跨军兵种、 跨作战域的联合试验与训练[7]。 LVC仿真技术框架包含以下要素[8]。
图1 LVC集成仿真
Fig.1 LVC integrated simulation
(1) 实况仿真: 真实人员操作真实装备在现实或增强现实(Augmented Reality, AR)环境中进行军事训练与装备试验, 例如飞行员驾驶战斗机执行编队任务或地面部队在实装环境中演练战术协同。 通过传感器实现装备状态实时同步, 并结合AR/VR(Virtual Reality)技术扩展战场感知维度。 具有高保真性和高风险性的特点。
(2) 虚拟仿真: 真实人员通过高精度模拟器(如飞行模拟舱、 虚拟指挥系统)在计算机生成的虚拟环境中进行训练, 例如驾驶员在虚拟战场中操作数字化坦克或飞 行员在模拟舱内执行复杂空战任务。 具有人在环上, 成本与安全优势的特点。
(3) 构造仿真: 通过计算机生成兵力CGF模拟对抗双方行为, 无需人类实时参与, 例如基于人工智能的智能虚拟对手自主决策, 或大规模战场兵力自动化推演。 具有算法驱动和规模扩展性的特点。
1.2 LVC仿真技术的发展
LVC仿真技术的发展是军事仿真领域从分散到集成、 从单一到联合的演进过程, 可分为以下几个关键阶段[9]。
(1) 概念萌芽期(1980年代)[10]
美国国防部高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)启动SIMNET(Simulator Networking)项目, 聚焦连接不同地点的地面车辆模拟器, 以实现模拟战斗演练, 奠定了分布式交互仿真(Distributed Interactive Simulation, DIS)的基础, 标志着分布式仿真起步[11]。 吸收SIMNET研究成果, 1989年发布的DIS 2.X标准, 定义了实体状态更新和航位推测算法, 支持异构模拟器间的实时通信[12]。 这段时期聚焦单一装备的虚拟训练, 缺乏体系化整合, 且仅支持同类系统互联, 跨军种、 跨层级协同能力不足。
(2) 标准化架构探索期(1990年代)
1990年, MITRE公司提出聚合级仿真协议(Aggregate Level Simulation Protocol, ALSP), 支持战役级兵棋推演, 实现指挥决策与兵力模型的协同[13]。 1995年, 美国国防部推出高层体系结构(High Level Architecture, HLA), 通过运行时基础设施 (Run-Time Infrastructure, RTI) 中间件和联邦对象模型(Federation Object Model, FOM), 解决多系统互操作问题, 成为军事仿真的通用框架。 1997年, HLA正式制定为IEEE标准, 并于次年完成最终定义[14]。 在此时期, 美军成功地通过HLA整合陆、 海、 空仿真系统, 开展了“千年挑战2000”等跨军种推演。 但HLA侧重构造仿真(C), 难以满足实装(L)和虚拟(V)的实时性需求。
(3) LVC仿真技术整合期(2000年代)
2000年后, 美国提出试验训练使能架构(Test and Training Enabling Architecture, TENA), 专为试验靶场设计, 支持实装数据采集、 虚拟威胁注入和构造兵力生成, 填补HLA在实时性上的短板[15]。 2002年, 美军将LVC仿真技术定义为“实况、 虚拟与构造的有机融合”, 并发布LVC架构路线图(Live Virtual Constructive Architecture Roadmap, LVCAR), 推动跨架构资源整合。 2009年, 美军发布《JLVC集成指南》[16], 构建联合仿真环境, 支持战术到战役层级的训练与测试。 这段时期, 美军将LVC仿真技术应用于“红旗”实兵演习, 并同步开展“虚拟旗”网络化模拟训练(见图2), 扩展战场空间至数十万平方公里。
图2 “虚拟旗”模拟器训练
Fig.2 “Virtual flag” simulator training
(4) 智能化与云化发展阶段(2010年代至今)
这个时期, 通过人工智能、 云计算与微服务实现技术革新。 如通过计算机生成兵力(CGF)引入深度强化学习, 实现自适应战术决策[17], 以及美军JLVC2020采用云使能模块化服务(Cloud-Enabled Modular Service, CEMS), 通过容器化技术实现仿真资源的动态部署[18], 如图3所示。 以美国海军“大规模演习2021”(Large Scale Exercise 2021, LSE 2021)为例, 通过整合36艘实装舰艇、 50艘虚拟化作战单元及25 000名跨域兵力, 构建了涵盖海、 空、 天及电磁频谱的多域联合战场环境, 成功验证了分布式杀伤链的动态协同效能与跨军种指挥控制能力。 进一步地, F-35战斗机采用的嵌入式训练系统(Embedded Training System, ETTS)依托数字孪生(Digital Twin)技术, 将虚拟威胁信号无缝注入机载雷达与电子战系统, 使飞行员在实战任务中同步完成战术对抗训练, 实现了“作战即训练”的能力生成模式[19]。
图3 JLVC2020框架
Fig.3 JLVC2020 architecture
(5) 未来趋势(2020年代及以后)
面向未来, LVC仿真技术将呈现全域智能化、 开源生态化与军民协同化的深度融合趋势。 首先, 基于元宇宙框架与脑机接口技术构建的沉浸式虚拟战场环境, 将推动训练模式从“场景模拟”向“认知沉浸”跃迁, 例如美军“合成训练环境”(Synthetic Training Environment, STE)已实现多兵种在虚拟空间中的神经感知同步与战术协同[20]。 其次, 仿真技术的开源生态建设成为关键路径, 北约“建模与仿真即服务”(Modeling and Simulation as a Service, MSaaS)倡议通过标准化接口与云原生架构, 支持全球27个成员国共享高精度作战模型, 使想定构建效率提升。 最后, 民用技术的反哺效应持续深化: 5G网络与边缘计算节点将LVC系统端到端延迟压缩, 而生成式AI通过自然语言交互自动生成包含地形、 兵力部署等要素的战场想定, 缩短复杂场景构建周期。 此类技术融合不仅重构了军事训练的成本-效能曲线, 更通过跨域协同加速了未来多域联合作战(Multi-Domain Operations, MDO)能力的生成闭环[21]。
LVC仿真技术的发展脉络如表1所示。
表1 LVC仿真技术的发展脉络
Table 1 The developmental trajectory of LVC simulation technology
1.3 LVC仿真技术的优势
LVC仿真技术通过虚实融合、 智能协同和资源优化, 已成为现代军事能力生成的核心支柱。 其作用不仅体现在训练效能的跃升和装备研发的成本控制, 更通过推动跨域联合作战和战术创新, 重塑了未来战争的准备与实施方式。 与传统的测试和训练方法相比, LVC仿真技术具有许多优势。
(1) 异构系统的高效整合与互操作
LVC仿真技术通过中间件架构与标准化协议实现异构系统的高效互操作, 如数据分发服务(Data Distribution Service, DDS)、 TENA试验训练使能架构及JLVC(Joint Live Virtual and Constructive)联邦。 基于发布-订阅模型与服务质量策略, 构建跨平台实时通信网络。 例如, TENA定义的通用对象模型可对雷达、 GPS等异构设备进行标准化封装, 支持多试验场资源在48 h内完成动态重组[22]。 进一步地, 借助网关技术与复杂网络拓扑逻辑, LVC仿真技术将DIS、 HLA等传统仿真框架与实装系统深度集成, 典型如美国“虚拟旗”军演通过分布式任务操作网络(Distributed Mission Operation Network, DMON), 将分散于全球的飞行模拟器接入统一战场环境, 实现训练范围从单一空域向34万平方公里全域战场的扩展[23]。
(2) 训练真实性与复杂性提升
LVC仿真技术通过智能算法与多域场景融合技术显著增强训练复杂度与战场真实性。 在智能决策层面, 计算机生成兵力(CGF)采用深度强化学习与动态贝叶斯网络构建自主决策模型。 例如, 美国“阿尔法”(ALPHA)系统在空战模拟中实现250倍于人类飞行员的反应速度, 并以108∶0的压倒性胜率验证了AI战术多样性生成能力。 在环境构建层面, 逻辑靶场技术通过虚拟实体动态配置, 实现电磁频谱、 气象扰动等多物理场耦合的复杂战场环境建模。 2021年, 美军“大规模演习”中, 通过50艘虚拟战舰与25 000名智能化兵力构建的跨域战场, 验证了陆、 海、 空、 天、 电、 网六域协同作战效能[24]。
(3) 安全性与成本效益优化
LVC仿真技术通过虚拟化对抗与模块化设计实现安全性与经济性的双重突破。 风险控制方面, 虚拟火力打击与战损模拟技术可替代大部分实弹消耗。 例如, 城市作战训练中, 爆炸毁伤效应通过物理引擎与粒子系统在虚拟环境中高精度呈现, 使人员伤亡风险降低。 资源复用方面, 云使能模块化服务(CEMS)将复杂系统解耦为独立服务单元, 支持按需动态组合。 以F-35战斗机嵌入式训练系统为例, 其通过机载传感器直接集成虚拟威胁信号, 无需外置模拟器即可完成全任务训练, 缩减单机年度训练成本[25]。
(4) 智能化与新兴技术融合
LVC仿真技术深度集成人工智能与云计算等新兴技术, 推动训练模式向认知对抗跃迁。 智能决策增强方面, 遗传模糊树(Genetic Fuzzy Tree, GFT)与生成式AI技术赋能CGF的战术创新能力。 例如, 基于ChatGPT框架的作战计划生成系统, 可自动输出包含战术要素的联合行动方案, 提升训练复杂度[26]。 计算架构革新方面, 采用分层时钟同步与拓扑排序算法的云平台, 解决分布式仿真中网络延迟导致的时空逻辑冲突问题。 例如, 在万人级兵力推演中, 时空一致性误差从毫秒级压缩至微秒级, 确保战场事件因果链的严格可追溯性。
2 美军LVC仿真技术建设概述
美军作为LVC仿真技术的全球领导者, 通过系统性顶层设计、 技术创新与实战化应用, 构建了覆盖训练、 测试与联合作战的综合仿真体系。 以下从各军种特色化应用、 关键技术演进与体系架构、 战略规划三方面展开介绍[27-28]。
(1) LVC仿真技术的军种特色化应用
美国陆军在LVC仿真技术的应用中, 以国家训练中心(National Training Center, NTC)为核心平台, 构建了深度融合实装、 虚拟与构造仿真的实战化训练体系。 首先, NTC通过激光交战系统与战术交战仿真系统(Tactical Engagement Simulation System, TESS), 动态模拟复杂地形环境下的火力对抗与战术协同。 例如, 利用“凯蒂斯”系统(Kinetic Attack Training System, KATS)精准评估间瞄火力的战术效能, 强化部队在真实战场环境中的动态适应能力。 其次, 基于模拟区域武器效应(Simulated Area Weapons Effects, SAWE)技术, 通过声光效果复现核生化攻击等极端场景, 验证了装备的抗毁伤性能。 此外, 应用战斗车辆激光交战系统, 动态呈现装甲车辆与固定建筑的损毁效果。 例如, 在斯特赖克步战车与模拟建筑物交互中, 实时反馈毁伤数据以优化战术决策流程。
美国海军在LVC仿真技术的实践中, 以水面作战系统中心(Combat Systems Center, CSC)为核心枢纽, 构建了跨平台、 多域协同的作战训练体系。 首先, 通过整合“宙斯盾”模拟系统、 舰船自防御系统(Ship Self-Defense System, SSDS)与Link 16战术数据链, 实现了舰艇编队从目标探测到火力拦截的全流程仿真验证。 例如, 沃洛普斯岛分部的6套“宙斯盾”模拟系统与3套Link 16网络模拟器协同工作, 可模拟弹道导弹拦截场景中的多节点交互, 提升防空网络的目标识别率。 其次, 法伦海军航空站的综合训练设施通过计算机生成兵力技术, 构建了包含5艘虚拟巡洋舰、 8架F-35C战斗机及2架无人侦察机的航空母舰攻击群协同作战环境, 支持80名操作员同步参与跨域联合演练。
美国空军在LVC仿真技术的实践中, 以内利斯空军基地(Nellis Air Force Base)与科特兰空军基地(Kirtland Air Force Base)为核心枢纽, 构建了全域覆盖、 虚实融合的联合训练与装备验证体系。 通过“红旗”(Red Flag)与“虚拟旗”(Virtual Flag)军演的深度协同, 实现了实装对抗与虚拟环境的动态耦合。 例如, “红旗”军演整合F-35全任务模拟器(Full Mission Simulator, FMS)与虚拟预警机, 验证空天协同制空能力; 而“虚拟旗”军演依托分布式任务训练系统(Distributed Mission Training, DMT), 将全球分散的飞行模拟器接入统一战场环境, 扩展了虚拟训练范围, 节省了演练实装部署成本。
(2) 关键技术演进与体系架构
美军LVC仿真技术的体系架构演进以标准化、 互操作性与场景适应性为核心驱动, 历经DIS、 高层体系结构HLA至TENA的三阶段跃迁, 逐步构建了覆盖战术、 战役至试验靶场的全谱系技术框架。
首先, DIS作为LVC仿真技术的奠基性架构, 基于IEEE 1278标准, 通过协议数据单元(Protocol Data Unit, PDU)实现战术级实装与虚拟仿真器的互联互通。 其典型应用如1980年代的SIMNET计划, 通过坦克与直升机模拟器的跨地域组网, 验证了分布式对抗训练的可行性。 然而, DIS的局限性在于难以支持大规模战役级推演与异构系统深度集成, 由此催生了HLA的迭代升级。
其次, HLA通过运行时基础设施(RTI)中间件, 构建了通用仿真框架, 支持聚合级兵力模型的动态交互。 例如, 1995年“千年挑战2000”军演中, HLA整合陆、 海、 空仿真系统, 验证了跨域联合指挥控制能力。 其核心优势在于六大管理服务(联邦管理、 对象管理、 时间管理等), 为多分辨率建模(Multi-Resolution Modeling, MRM)提供技术支撑, 实现从单兵实体到战区级兵力的动态切换。
进一步地, TENA架构的推出标志着LVC仿真技术向试验靶场领域纵深拓展。 TENA通过定义通用对象模型(Common Object Model, COM)与逻辑靶场概念, 解决了LVC资源的异构集成难题。 例如, 美军联合实况虚拟构造(JLVC)联邦基于TENA构建跨协议网关, 实现DIS、 HLA与联合试验集成架构(Common Test Integration Architecture, CTIA)的无缝转换, 提升了靶场试验数据交互效率。 其技术内核体现为“中间件+标准化接口”的弹性架构, 例如通过TENA Gateway实现雷达、 GPS等异构设备的即插即用。
(3) 组织架构与战略规划
美国空军通过空军建模与仿真局(Air Force Agency for Modeling and Simulation, AFAMS)统筹LVC训练需求与标准制定, 生命周期管理中心(Air Force Life Cycle Management Center, AFLCMC)则管理模拟器全生命周期, 推动构建“大型多人游戏式”虚拟作战环境。 战略层面, 美国《空军2035年作战训练基础飞行计划》明确LVC仿真技术分三阶段(2020~2035年)集成, 重点发展联合仿真环境与通用体系结构。 2015~2019年累计投入38亿美元用于网络安全升级、 模拟器互联互通及教员培训, 支撑LVC仿真技术向全域智能化训练转型。
上述实践表明, LVC仿真技术通过军种特色化应用、 体系架构标准化及战略资源整合, 正逐步成为多域联合作战(MDO)能力生成的核心支柱。
3 智能技术对LVC仿真技术的赋能与创新
(1) 智能技术对LVC仿真技术的赋能路径
智能技术的迅猛发展正深度重构LVC仿真技术的应用范式, 其赋能路径可归结为智能决策增强、 数据闭环驱动与资源弹性调度三大维度, 推动军事训练与装备试验向认知化、 动态化与协同化方向跃迁[29-31]。
基于强化学习(Reinforcement Learning, RL)与多智能体协同(Multi-Agent Collaboration)的计算机生成兵力CGF技术, 显著提升了战场环境的动态性与复杂性。 进一步地, 多粒度兵力建模技术支持从单兵行为到战役级推演的无缝衔接。 例如, 在反导系统试验中, 通过智能蓝军生成多样化突防策略, 提升了拦截成功率评估效率[32]。
数据同化技术通过融合实时传感器数据与仿真模型, 解决了虚实系统的时空一致性问题。 具体而言, 基于随机有限集(Random Finite Set, RFS)的算法可高效处理多目标跟踪与不确定性建模。 例如, 在复杂电磁环境下, 通过实时雷达数据动态修正虚拟战场模型, 压缩目标定位误差[24]。 通过动态数据驱动应用系统(Dynamic Data-Driven Application Systems, DDDAS)进一步实现仿真资源的实时调控, 如优化传感器部署以提升测试精度。
智能云平台(如JLVC2020)采用云使能模块化服务(CEMS), 将仿真功能拆解为可组合的微服务模块, 支持资源的弹性扩展与策略调用。 例如, 通过容器化部署与动态负载均衡技术, 提升了异构系统的互联效率, 支撑万人级分布式推演的实时交互[33]。
智能技术通过算法革新与架构重构, 推动LVC仿真技术从“环境模拟工具”向“认知对抗引擎”转型。 其多学科交叉特性不仅重塑了军事训练与试验的效能评估体系, 更为未来多域联合作战(MDO)提供了虚实共生、 动态演化的技术基座。
(2) 智能技术对LVC仿真技术创新应用与典型案例
智能技术对LVC仿真技术的赋能与创新主要体现在虚实融合、 多域协同及智能化评估三个层面, 其典型案例可系统阐述如下:
在虚实结合的装备试验中, 智能技术通过数字孪生与平行系统构建物理装备与虚拟模型的实时交互机制, 提升了测试效率。 例如, F-35战机的嵌入式训练系统利用虚拟环境验证航电软件更新, 缩短了测试周期缩短[34]。 同时, 深度学习驱动的智能异常检测技术进一步强化了试验可靠性, 如在舰船动力系统试验中, 基于故障预测模型实现了较高的异常识别准确率[35]。
多域联合训练的突破依赖于智能技术对跨平台协同与人机交互的深度支持。 美军“红旗”军演通过LVC集成技术, 将实装突袭战斗机、 虚拟雷达站与构造兵力融合, 构建全域对抗场景。 此外, 虚拟教练系统结合自然语言处理技术, 可实时分析飞行员操作并生成个性化反馈, 提升训练效率[36]。
智能化测试评估体系的建立依托于大数据与自主化技术。 在导弹拦截试验中, 基于Spark的分布式计算框架实现了PB级数据的实时处理, 支持多维效能指标动态生成[22]。 进一步而言, AI提升了生成的测试用例覆盖率, 减少了人工设计工作量[37], 凸显了智能技术对测试流程的颠覆性优化。
综上, 智能技术通过增强虚实交互、 促进多域协同及驱动评估自主化, 系统性推动了LVC仿真技术的迭代升级, 为装备试验与军事训练提供了高效、 精准且可扩展的创新范式。
(3) 关键挑战与未来方向
智能技术对LVC仿真技术的赋能与创新已取得显著进展, 其核心价值体现在虚实融合、 多域协同及智能化评估等维度, 但同时也面临异构系统互操作、 模型可信度与安全隐私等关键挑战。 未来需通过技术迭代与范式革新, 进一步释放智能技术的潜力。
LVC仿真技术的深度发展仍受限于异构系统的互操作瓶颈。 现有架构在实时性与协议兼容性上存在不足, 需探索基于区块链的分布式信任机制与边缘计算优化[29]。 同时, 高保真仿真的模型可信度与跨场景泛化能力亟待提升, 结合迁移学习增强模型适应性成为关键路径。 更为重要的是, 军事仿真的数据敏感性要求强化安全隐私保护机制, 联邦学习与同态加密技术可有效平衡数据共享与隐私矛盾。
为此, 未来研究可围绕三大方向展开: 一是通过区块链与边缘计算重构异构系统架构; 二是利用迁移学习提升模型的跨域泛化能力; 三是借助联邦学习与同态加密构建可信数据生态。 基于以上突破研究, 智能技术可能突破现有瓶颈, 推动LVC仿真技术向更高层次的自主化、 协同化与安全化演进, 为军事训练与装备试验提供更具韧性的技术支撑。
4 LVC关键技术与未来发展方向
4.1 LVC关键技术
(1) 异构系统深度互操作技术
异构系统的高效集成是LVC仿真技术规模化应用的基础。 首先, 多架构融合网关的研发能够显著降低系统集成的复杂性。 例如, 支持HLA、 DIS与TENA协议的通用网关通过统一数据接口, 实现跨平台的无缝通信[22]。 其次, 时空一致性保障技术通过分布式时钟同步算法与数据同化方法, 解决虚实系统间的时空偏移问题。 王鹏[32]的研究表明, 该技术可将虚实交互的延迟误差控制在微秒级, 确保仿真环境的动态真实性。 未来方向需探索量子通信在时钟同步中的应用, 以进一步提升大规模异构系统的协同效率。
(2) 动态数据驱动建模技术
复杂战场环境下的高精度建模依赖于动态数据驱动技术。 一方面, 随机有限集(RFS)理论通过多目标跟踪算法优化战场目标的预测精度。 周玉芳等[24]基于RFS模型在密集杂波环境下提升了目标识别准确率。 另一方面, 联邦学习与迁移学习的结合可增强计算机生成兵力(CGF)的战术泛化能力。 未来研究需融合生成对抗网络(GAN)生成合成数据, 以突破真实战场数据稀缺的瓶颈[38]。
(3) 智能资源生成与管理技术
资源的快速生成与高效调度是LVC系统敏捷性的关键。 首先, 自动化组件生成工具通过XML配置驱动的模板化设计, 缩短了LVC资源的开发周期。 例如, 王东昊[37]开发的工具链支持仿真组件的“一键封装”, 显著提升开发效率。 其次, 基于强化学习的动态调度算法可优化云端算力分配。 毛子泉等[35]提出的资源分配策略在分布式仿真中实现毫秒级响应, 提升了算力利用率。 未来需重点突破边缘智能与云边协同技术, 以应对高并发仿真的实时性需求。
(4) 安全可信仿真技术
数据安全与仿真可信度是军事应用的核心要求。 一方面, 区块链存证机制通过智能合约记录仿真全流程数据, 确保训练结果的不可篡改性。 邱志明等[30]基于Hyperledger Fabric构建的存证系统, 可实现仿真事件的全程追溯。 另一方面, 隐私保护计算技术结合动态加密与差分隐私, 在跨域数据传输中保障敏感信息的安全性。 郭显等[39]提出的混合加密框架, 可在数据共享时实现“可用不可见”。 未来方向包括零知识证明与同态加密的深度融合, 以构建军事仿真的全生命周期可信生态。
LVC关键技术的创新方向聚焦于互操作、 动态建模、 资源管理及安全可信四大维度。 短期内, 需攻克多协议网关的通用性优化、 联邦学习的跨域适配等挑战; 中长期, 应探索量子-经典混合架构、 AI赋能的资源自主生成等前沿技术。 通过技术协同与标准化生态建设, LVC系统将逐步从“功能实现”向“智能进化”跃迁, 为未来战争提供高保真、 弹性化、 安全可靠的仿真支撑。
4.2 LVC仿真技术未来发展方向
(1) 智能化与自主化
人工智能与机器学习技术的深度融合将推动LVC系统向自主决策方向演进。 首先, 基于深度强化学习的计算机生成兵力(CGF)可模拟复杂战术行为, 例如虚拟对手的动态路径规划与自适应作战策略, 显著提升训练环境的对抗真实性[40]。 其次, 动态数据驱动技术(D3)通过实时采集与分析多源信息, 构建自适应的训练场景。 例如, 郭亚楠等[41]提出的仿真框架可根据战场态势自动调整训练难度与目标, 实现“人在环”与“机在环”的高效协同。 未来, 结合生成式AI优化CGF的智能水平, 将成为突破战术自主化瓶颈的关键路径。
(2) 云原生与模块化架构
云计算的普及催生了LVC系统的“服务化”转型。 一方面, 基于容器化与微服务技术的云使能模块化服务(CEMS)支持资源的弹性扩展与按需调用。 例如, 美军LVC2020计划提出模块化服务单元(Modular Service Unit, MSU), 通过解耦仿真组件降低系统耦合度, 实现跨平台功能的无缝集成。 另一方面, 边缘计算与5G网络的结合可优化实时性需求。 例如, 在分布式演习中, 边缘节点就近处理传感器数据, 减少云端传输延迟。 未来需进一步探索异构云环境的统一调度机制, 以应对大规模并发仿真的挑战。
(3) 高保真与跨域集成
数字孪生技术的迭代升级为高保真仿真提供了技术底座。 首先, 通过高精度物理建模与多学科协同仿真, 数字孪生体能够精确映射装备的实战效能。 例如, F-35战机的数字孪生系统可同步验证航电软件更新对作战性能的影响, 缩短测试周期。 其次, 跨域集成技术借助5G、 卫星通信与边缘计算, 实现陆、 海、 空、 天、 电多域数据的实时交互。 例如, 构建全域联合战场环境时, 需融合虚拟雷达站、 构造兵力与实装平台的动态数据流, 支持复杂电磁环境下的对抗推演。 未来方向包括量子计算赋能超大规模仿真, 以及脑机接口增强人机协同的沉浸感[42]。
(4) 标准化与开放化生态
标准化是LVC仿真技术规模化应用的核心前提。 当前, 异构系统互操作仍依赖TENA、 HLA等传统协议, 但其兼容性与实时性存在局限。 庞维建等[1]提出通过TENA-HLA融合网关实现跨架构数据互通, 同时嵌入区块链技术保障分布式信任。 此外, 开源社区与开放API的推广可加速技术共享。 例如, 美军依托GitHub建立LVC开源工具库, 促进军民协同创新。 未来需重点突破标准化协议的动态扩展能力, 以适应新兴技术(如AI、 量子通信)的快速迭代。
LVC仿真技术的未来发展将围绕“智能驱动、 云化协同、 高保真融合、 生态开放”四大主轴展开。 短期内需攻克异构系统互操作、 模型泛化能力提升等瓶颈; 中长期则需探索AI与量子计算的融合, 以及元宇宙赋能的超沉浸训练场景。 通过技术创新与标准共建, LVC系统有望从“工具辅助”向“能力生成”跃迁, 为未来战争提供全维、 实时、 智能的仿真支撑。
5 结 论
LVC仿真技术作为现代军事训练与装备试验的核心手段, 通过异构系统融合与虚实交互机制, 提升了战场环境构建的逼真性与训练效能。 基于技术演进脉络与典型实践案例的系统分析, LVC仿真技术体系具备了多维赋能与成本集约的实战化特征。 依托分布式仿真架构与TENA/HLA标准化协议, LVC仿真技术实现了实装系统、 虚拟模拟器与构造兵力的有机整合。
美军凭借系统性顶层设计, 结合军种特色化应用, 已经构建了覆盖训练、 测试与联合作战、 基于标准化架构的综合仿真生态系统。
当前, 以深度强化学习、 数字孪生和边缘计算为核心的智能技术集群, 推动LVC仿真技术体系在认知对抗增强、 数据-模型闭环耦合及资源动态优化等方面实现突破。 然而, 其进一步发展仍面临技术代际差异、 系统可靠性平衡及数据安全防护等核心挑战。 为此, 未来需聚焦智能化升级、 标准化生态建设及量子-云混合架构探索, 推动LVC仿真技术向自主化、 协同化与安全化方向演进, 为联合全域作战能力的生成提供更具韧性的技术支撑。