关于无人机装备训练中数据分析与管理的思考

1、 关于无人机装备训练中数据分析与管理的思考 尹承督 张浩Summary：无人机装备在数据分析处理时经常出现“数据丰富，知识贫乏”、“高技术低水平运用”等现象。由于无人机数据的大数据特征明显，对无人机装备管理采用大数据技术的信息管理，实现数据支持决策，是无人机装备训练深入发展的必然选择。在此对无人机装备训练数据管理问题进行分析，并针对问题制定相应的对策。Abstract： In the data analysis and processing of UAV equipment， phenomena such as rich data， poor knowledge and high-tech l

2、ow-level application often appear. Due to the obvious big data characteristics of UAV data， the use of big data technology information management for UAV equipment management to realize data support decision-making is an inevitable choice for the in-depth development of UAV equipment training. This

3、paper analyzes the problems of UAV equipment training data management and formulates corresponding countermeasures.Key：无人机;装备训练;数据分析;大数据Key words： UAV;equipment training;data analysis;big data：V279 ：A ：1006-4311（2020）29-0075-040 引言無人机自1917年诞生，历经百年发展，从无人机在越南战争中被首次实战应用后，在近几十年得到飞速发展，特别是在现代几场局部战争中的卓越表现，

4、无人机被誉为当今战场的“空战新兵”或“异军突起的空中力量”1。伴随着我军部队向数字化、立体化、特种化、无人化的发展，其中无人机作为空中的无人作战平台，在军事活动中的作用越来越重要。在实战化军事训练主导思想下，有效加强无人机装备训练管理，尤其是因训练而产生的数据分析，对提高无人机作战效能有着重要意义。1 无人机装备训练过程中数据的产生无人机装备训练过程中产生的数据，主要来自无人机机载飞行数据记录器（Flight Data Recorder，FDR），以及机务站中的维修、检测、保障数据记录，还可以从无线电测控链路中得到数据，如图1所示。无人机飞行记录器主要收集记载无人机从起飞到任务执行到无人机降落

5、全过程中飞机的相关信息。无线电测控链路主要通过无线电向地面操控站传送大量飞行数据。随着无人机装备训练的实战化要求的递增，每次训练过程都会产生大量的数据信息，这些数据信息对无人机装备训练具有重要的指导意义。2 无人机装备训练中数据分类无人机装备在训练过程中产生的数据量大，数据多源异构特征明显，在此首先对无人机装备训练数据进行分类分析。无人机作为复杂的信息化装备，在训练、任务执行过程中，大量的数据收集成为一项重要任务，而训练数据分类是人们对装备训练数据理解的重要途径。2.1 对无人机装备训练数据的组成分析如图2所示。无人机数据的组成基本是由机务站、飞控站、情报处理站及相关保障配套设备生成，具体可分

6、为传感器数据库、无人机飞行数据库、故障数据库、维修数据库等组成。2.2 对无人机装备训练数据的维度分析为了更深层次的研究无人机装备训练数据，同时结合无人机数据的多源异构特点，按照数据维度分类，对数据类型与特征进行分析，将无人机装备训练数据进行三维度分类2，如图3所示。根据数据维度对无人机装备训练数据进行分类分析，首先从结构化程度可以分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据的结构化程度对数据的分析工具具有重大的影响，直接决定着数据分析、存储的工具选取，结构化数据通常可以采用传统关系数据库技术进行管理，半结构化与非结构化数据可以采用Hadoop或是NoSQL、云存储技术进行管理3。对于无人

7、机装备训练过程中的数据多样化，从结构化程度是显而易见的，首先在无人机的型号、性能、尺寸等基本技术指标大多是结构化数据。在飞行准备阶段的地理位置、电磁环境、气象信息就存在大量半结构化数据。对于无人机在训练执行任务时，无人机自身携带各种侦察设备，自身的飞行记录仪等，时刻在存储记录大量非结构化数据，如视频、音频、图片等数据。对于无人机在训练过程中的故障数据与维修记录大多以结构化文档进行存储，部分数据以图片形式存储。从数据加工程度对数据进行分类，可以分为零次数据、一次数据、二次数据、三次数据，数据的加工程度对数据使用具有重要影响，对于数据的流程设计与活动选取同样具有重要影响，零次数据就是没有进行处理的

8、原始数据，也就是无人机装备训练初次收集的数据及备份，这部分数据大多存在失真、噪声、错误等。一次数据是指经过清洗、转换、加载的“干净数据”，也就是经过预处理的的训练数据。二次数据是指经过进一步深度分析处理的数据，数据经过规范化、脱敏处理，部分可以直接对装备训练进行指导的“增值数据”。三次数据是指在一次二次数据基础上进行的数据分析，可以直接对训练进行决策支持的“洞察数据”。本文所提到的数据都认为是经过规范化、清洗过的“干净数据”。从数据的抽象程度可以分为内容、元数据、数据对象，此处所指内容是指的对于事物发生或是产生现象的直接记录，这里可以理解直接对装备训练数据的记录，也就是数据的信息内容。元数据可

9、以理解为数据的数据，通常元数据可以分为五类：管理、描述、保存、技术和应用类元数据。对于无人机装备训练数据的管理元數据也就是指：无人机机型基本数据、生产厂家提供的数据、无人机的基本参数、无人机的组成部件生成数据、无人机作战应用数据等。数据对象是指对数据的内容与其元数据进行关联得到更高层的数据集，在理解无人机装备训练数据时，我们可以考虑到无人机装备的相关附属设备、电磁环境、地理环境、气象因素及人员因素等数据之间产生的关联关系。通过数据维度的分类，可以加强装备管理人员对无人机装备进行全面的了解，从整体上把握装备的状况。3 无人机装备训练数据管理存在的问题与对策研究无人机装备在数据分析处理时经常出现“

10、数据丰富，知识贫乏”、“高技术低水平运用”等现象。由于无人机数据的大数据特征明显，对无人机装备管理采用大数据技术的信息管理，实现数据支持决策，是无人机装备训练深入发展的必然选择。在此对无人机装备训练数据管理问题进行分析，并针对问题制定相应的对策。3.1 无人机装备训练数据管理存在的问题3.1.1 无人机装备训练数据利用率低 无人机机身有很多传感器与处理器，并且配套设备复杂。在训练过程中对相关数据采集、存储、分析能力匮乏，容易出现重视数据、轻视分析的现象，这与部队要求的精细化管理相差甚远。装备训练过程中的数据是检验训练效果、掌握装备状况的主要依据，对于装备存在的问题，尤其是对下一步制定训练计划有

11、着重要的参考价值，而部分无人机部队对训练数据认识不到位，管理不善，认识不到数据的重要价值，对无人机装备存在于数据中的隐患问题，不能深入发掘，造成数据资源的潜在价值的浪费。3.1.2 无人机装备训练数据存储管理不完善 伴随无人机装备训练的实战化要求，尤其是每次训练过程中、任务执行中都会产生大量多样化数据，传统数据存储的局限性，在此显得尤为明显，首先是数据量的存储，每次任务都产生数百G的数据信息，传统数据库难以承受如此快速增长的大量数据;其次是多样化数据的存储，无人机在训练过程中产生的数据是结构化、非结构化、半结构化多种类型数据共存的，传统数据仓库面对多类型数据时，其存储效能的劣势尤为突显;三是面

12、对大量多源异构的数据，数据的分析处理能力严重不足，部分数据数字化程度低，缺乏有效监管。3.1.3 无人机装备训练数据的管理分散格式不统一 这主要体现在无人机进行训练时，由于系统复杂，涉及部门多，而在数据收集、分析时，造成各部门自成体系，整个训练过程数据呈现分散现象，而且数据规范化格式得不到统一，这对数据分析处理造成很大的弊端。这对无人机整体状况掌握造成许多漏洞，许多数据隐含的知识得不到充分挖掘利用。3.2 无人机装备训练数据管理的框架设计对装备训练实施信息管理是我军装备管理的重要举措。无人机作为新型网络化、智能化、信息化装备，在训练过程中采用信息管理模式，能够为无人机装备研制规划提供依据，并对

13、无人机装备的修理、保障等提供技术支撑4，有利于无人机装备的信息技术档案的建设。3.2.1 加强无人机装备信息管理系统平台的建设 针对无人机信息管理平台分散、复杂等特点，可以构建无人机装备训练分布式数据管理系统。加强无人机信息管理平台的建设，分系统之间要加强数字化标准建设，要搞好各个装备配套设施系统平台建设的互联、互通、互操作性，做到上下联通，纵横信息共享，提高无人机装备系统全信息综合的处理分析能力，做到信息数据最大的利用率，保证获取的装备管理决策最全面、最科学、最准确、最可靠。信息化战争中，制信息权成为作战的首要因素，装备采用信息管理，可以把信息看作“神经信号”，因此信息管理平台可以看作是装备

14、管理工作的“神经中枢”，加强无人机装备训练过程中信息管理平台的建设，首先要加强信息管理系统平台的建设。无人机装备训练信息管理系统平台建设涉及面广，如图4所示。从图4可以看到无人机装备训练信息管理平台建设是一项十分庞大的工程，尤其是数据来源分散，数据量大，数据类型多样，这是普通传统数据仓库难以实现的，采用分布式数据管理系统建设，从而可以很好的解决这个问题。3.2.2 建立以数据分析为中心的装备训练管理模式 无人机装备每次任务及训练过程中都会产生大量数据，虽说现在无人机数据规模达不到“大数据”的规模，但是随着部队信息化建设深入发展，装备信息管理系统的广泛应用，装备信息必将形成规模巨大的“数据池”。

15、下面将无人机装备训练结合大数据分析理念，运用规范化管理与系统理论，从无人机装备训练过程中的飞前、飞中、飞后三个层面构建无人机装备训练信息管理系统的新理论、新方法、新思路5，如图5所示。采用大数据技术进行数据处理，是对全数据进行整体分析，时刻对无人机执行任务或是训练过程中每个阶段进行相关联对比分析，从每次任务中保障、维修、检测、气象、环境等数据与当前时时更新的数据中寻找对于装备更准确的管理决策支撑，从中也可以分析出经验型管理不易察觉的装备异常，避免无人机在任务空中出现故障，从而提高无人机装备整体作战效能。3.3 无人机装备训练数据管理的对策3.3.1 注重顶层设计与统筹规划 加强宏观规划，注重顶

16、层设计，统筹考虑无人机装备的各层次、各要素、各方面关系，结合全军无人机装备数量少的实际，从根本上避免走各自开发的老路。在信息管理平台的设计上制定标准，同时尽量做到与其他武器装备体系达成上下互通，纵横信息可以共享，防止形成“信息孤岛”6，尤其是无人机的侦察信息的共享方面。针对无人机装备的信息化程度高、涉及专业多、保障体系庞大、配套设施复杂等特点，防止出现侧重技术平台的开发，对数据信息的分析利用不系统、不全面的现象，大力推进无人机装备管理工作协调发展，确保开发与利用同步进行。同时关注国内外关于无人机装备信息管理的前沿技术，研究并制定信息化条件下无人机装备训练管理的相关法规体系与规章制度。3.3.2

17、 加强数据管理，建立信息中心 建立无人机装备管理的信息中心，作为数据的专门收集、管理、分析的集中点，如图6所示。制定相关规定，确保每次任务完成的数据及时送达信息中心，这些数据包括維护、维修、检测、试飞、保障、气象、电磁、地理等所有数据;确保各部门收集的大量、异构的数据及时、可靠、准确、全面，并按相关数字化标准进行处理，从而加强无人机装备数据的全面管理。以无人机技术室为基础，统筹无人机装备所有信息的采集，将各种信息按来源、格式分门别类进行分布式存储于数据库（HBase），并及时运用大数据技术（Hadoop系统）处理，对数据进行时时分析处理，充分运用云计算的高运算能力，结合大数据技术提高数据利用价

18、值，得出无人机装备的技术状态、任务完成情况等，尽快形成装备管理决策，然后反馈给各保障管理单位，为无人机装备维修、设备检测、任务规划等提供技术依据，为下次任务执行及训练提供可靠准确的装备信息情况。3.3.3 改善管理手段，重视数据分析 无人机装备采用信息管理模式，必须改善其管理手段。无人机自身携带大量传感器与处理器等先进技术设备，无人机各种数据的采集实施自动化、智能化，因此要加强无人机数据传输的可靠性，在每次任务时，确保数据链路的畅通。将保障设备、配套设施之间采用网络连接，加强数据的采集、存储、传输的全程跟踪、时刻监控。由于无人机装备训练产生的各种信息数据量大，数据形式包括视频、音频、图像等等，

19、从中提取出有用信息，然后加以利用，这就充分体现“大数据”的处理多源异构海量数据的优势。由于当前无人机使用管理的局限性，其数据量还达不到“大数据”规模，但随着无人机装备的大量使用，并融入到整个武器装备体系中，尤其是在联合作战中无人机的侦察监视的大规模使用，其数据规模再采用传统数据分析必然造成决策的片面性、高误差、时效差等问题，因此必须更新管理手段，依托大数据平台，采用大数据数据分析处理技术，加强无人机装备训练数据的分析。重视数据的分析与应用，必然涉及到数据的管理问题，无人机装备训练随着实战化要求的进一步加强，无人机实装训练、联合作战的频繁动用，必然造成训练数据量的激增，如何存储迅速增长的多源异构的海量训练数据成为必须高度重视的问题。下一章将详细研究无人机装备训练数据的存储问题，提出新的数据存储架构，解决海量、异构、迅速增长的数据存储问题。3.3.4 注重岗位建设，加强人才培养 无人机装备系统比较复杂，涉及专业多、技术繁杂，它是将控制、检测、雷达、仪器、光学、气象、判读、无线电、数据分析、卫星链路、通信、机械、材料等多专业技术综合在一起，整合为无人机装备服务，因此相关岗位人员多，必须按专业加强无人机专业岗位建设。加强无人机装备专业管理人