CN109544082A - 一种用于数字化战场对抗的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于数字化战场对抗的系统和方法，该方法包括：采集控制信息，并进行初始化控制、选择数据激励方式和激励策略；根据数据激励方式从外部数据文件获取战场脚本数据；第二方和第一方规划控制模块分别根据战场脚本数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据；根据战场脚本数据进行战场环境初始化以生成初始化战场环境数据，进行战场态势更新生成实时战场态势数据。该系统包括：顶层控制模、战场脚本输入模块、第一方规划控制模块、第二方规划控制模块、以及数据化战场平台模块。该系统和方法的自动化和智能程度高、效能评估与分析准确、实时性强，且系统架构灵活性高，易于根据实际战场态势进行扩展和延拓。

Description

一种用于数字化战场对抗的系统和方法

技术领域

本发明涉及计算机信息技术领域，尤其涉及一种用于数字化战场对抗的系统和方法。

背景技术

以信息技术为主的高新技术发展对军事领域产生了深远的影响，推动着军队建设由机械化军队向信息化军队转型、战争形态由机械化战争向信息化战争转变。现代信息技术的应用，使得各战场空间上孤立的作战单元得以互联互通、实现态势共享、并最终形成一个有机整体，从而使得战场上的对抗从传统的平台对抗转向为体系对抗。以体系对抗为特征的现代军事实兵训练需要调用各军种、以及大量的军事装备，耗费大量的资金和时间。因此，利用计算机仿真技术设计和实现的对抗模拟系统在现代军事训练中具有重要的作用，而以平台对抗模拟训练为目的传统对抗模拟系统和方法不能满足体系对抗模拟训练中各种复杂作战平台的建模仿真需求。

申请公布号为CN105243216A的中国发明专利申请公开了一种基于态势动态干预的体系对抗模拟方法及系统，所述方法包括事件调度、态势处理、态势订阅和态势查询。其主要通过人在回路操作台来仿真导调人员，以将人工干预指令发送给动态事件调度系统，对任务想定中设定的任务事件进行修改或者新增操作，从而实现在模拟训练过程中进行人工态势干预。然而，该方法和系统的重点在于人为的参与，缺少战场推演、智能对抗、态势分析、任务感知等部分，存在低智能性、低自动化性、低实效性等问题。而且，该系统架构设计较为单一，突出某一部分功能特点，缺少对战场其他因子的支持性，其延拓性能较为匮乏，使其特点局限于人在环控制，人在环参与战场运动仿真控制等，因此其灵活度较低，且无法根据实际战场进行持续拓展和外延。

发明内容

本发明的目的之一至少在于，针对如何克服上述现有技术存在的问题，提供一种用于数字化战场对抗的系统和方法，其自动化和智能程度高、效能评估与分析准确、实时性强，且系统架构灵活性高，易于根据实际战场态势进行扩展和延拓。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案包括以下各方面。

一种用于数字化战场对抗的系统，其包括：顶层控制模、战场脚本输入模块、第一方规划控制模块、第二方规划控制模块、以及数据化战场平台模块；

其中，所述顶层控制模块具有人机交互界面，用于通过其采集控制信息，并选择数据激励方式和激励策略；战场脚本输入模块用于根据顶层控制模确定的数据激励方式获取战场脚本数据，并分别发送给第一方规划控制模块和第二方规划控制模块；第二方规划控制模块与第一方规划控制模块分别用于根据战场脚本数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据；

所述数字化战场平台模块包括战场环境动态更新组件和战场态势动态更新组件，其中，战场环境动态更新组件用于根据战场脚本数据进行战场环境初始化以生成初始化战场环境数据，战场态势动态更新组件用于在初始化战场环境数据的基础上根据第二方规划控制模块与第一方规划控制模块各自输出的作战航路数据和战术执行数据进行战场态势更新，以生成实时战场态势数据。

优选的，所述系统进一步包括战场态势视景显示模块，用于根据实时战场态势数据构建和渲染指定视角的战场视景图像。

优选的，所述系统包括一个以上第一方规划控制模块和/或一个以上第二方规划控制模块。

优选的，所述第一方规划控制模块和第二方规划控制模块各自包括任务感知单元、战场态势分析单元、任务规划单元、效能分析单元、航路规划单元、以及战术规划单元；

其中，任务感知单元用于根据从战场脚本输入模块获取的战场脚本数据提取战场感知数据；战场态势分析单元用于对战场脚本数据进行兵力分析、火力分析以及势力分析以获取战场分析数据；任务规划单元用于根据战场感知数据和战场分析数据生成作战任务数据；效能分析单元用于根据战场感知数据对作战任务数据进行战术效能分析、任务效能分析和武器效能分析；航路规划单元用于根据作战任务数据效能值最高的作战任务进行航路规划来生成作战航路数据；战术规划单元用于根据作战航路数据和战场感知数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据。

优选的，所述航路规划单元进一步用于在生成作战航路数据之后将其发送给外部设备，并获取外部设备的第一在环响应数据；所述战术规划单元进一步用于在生成战术执行数据之后将其发送给外部设备，并获取外部设备的第二在环响应数据；

所述战术规划单元进一步用于根据第一在环响应数据和/或第二在环响应数据修改作战航路数据，以提高作战航路数据和战术执行数据的拟合度。

优选的，所述战场态势分析单元包括：

聚类中心处理器，用于分别针对战场脚本数据中兵力、火力以及势力数据中的每一个随机获取k个聚类中心(m₁,m₂,…,m_k)；

样本分配处理器，用于为兵力、火力以及势力数据中的每个样本x_i分配一个离其最近的聚类中心；

聚类中心修正处理器，用于根据式重新计算聚类中心，其中，N_i是第i个聚类中心所包含的当前样本数；

偏差处理器，用于根据式获取偏差值E，其中，n为样本总数量；以及

收敛判断处理器，用于判断偏差值E是否收敛，如果偏差值E不收敛则通过样本分配处理器为样本重新分配聚类中心并判断新的偏差值是否收敛，如果偏差值E收敛，则输出战场分析数据。

优选的，所述战场分析数据包括：兵力分布态势区的威胁等级分布矩阵、火力分布态势区的生存系数矩阵、以及势力分布态势区的权级分布矩阵。

优选的，所述任务规划单元包括输入层、隐含层、以及输出层；各层具有若干个节点，每个节点均对输入的数据或过程数据的一部分进行分布式计算和存储；各层之间全互联，每层的节点之间不相连。

优选的，所述输入层具有n个节点，隐含层具有h个节点，输出层有m个节点，输入层到隐含层的权值为w_ij，阈值为θ_j，隐含层到输出层的权值为w'_jk，阈值为θ'_k；隐含层和输出层节点的输出为：

一种用于数字化战场对抗的方法，其包括以下步骤：

采集控制信息，并进行初始化控制、选择数据激励方式和激励策略；根据数据激励方式从外部数据文件获取战场脚本数据，并分别发送给第一方规划控制模块和第二方规划控制模块；第二方规划控制模块与第一方规划控制模块分别根据战场脚本数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据；

根据战场脚本数据进行战场环境初始化以生成初始化战场环境数据，在初始化战场环境数据的基础上根据第二方规划控制模块与第一方规划控制模块各自输出的作战航路数据和战术执行数据进行战场态势更新生成实时战场态势数据。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明至少具有以下有益效果：

本发明通过战场脚本、任务感知、智能分析、任务规划、航路规划、战术规划、效能分析、数字化战场平台、战场态势显示等内容，综合沉寂式交互、人工智能规划、装备效能评估与分析、战损计算等多方面技术，协同解决传统红蓝对抗系统的低智能性、低自动化性、低实效性，同时从系统架构上增强系统的拓展性、外延性能与灵活性。

附图说明

图1是根据本发明一实施例的用于数字化战场对抗的系统的结构示意图。

图2是根据本发明一实施例的第一方规划控制模块的结构示意图。

图3是根据本发明一实施例的战场态势分析单元的结构示意图。

图4是根据本发明一实施例的任务规划单元的结构示意图。

图5是根据本发明一实施例的用于数字化战场对抗的方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明，以使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，根据本发明一实施例的用于数字化战场对抗的系统100包括：顶层控制模101、战场脚本输入模块103、第一方规划控制模块104、第二方规划控制模块105、以及数据化战场平台模块106。

其中，顶层控制模101具有人机交互界面，用于通过其采集控制信息，并进行初始化控制，例如选择数据激励方式和激励策略，同时启动控制数据记录单元，进行系统的同一化控制。

战场脚本输入模块103用于根据顶层控制模101确定的数据激励方式从外部数据文件108获取战场脚本数据或者从数字化战场平台模块107获取已经加载的战场脚本数据，并分别发送给第一方规划控制模块104和第二方规划控制模块105。在进一步的实施例中，本系统可以分别包括多个第一方规划控制模块104和第二方规划控制模块105以实现多方对抗。

如图2所示，第一方规划控制模块104包括任务感知单元201、战场态势分析单元202、任务规划单元203、效能分析单元204、航路规划单元205、以及战术规划单元206。其中，任务感知单元201用于根据从战场脚本输入模块103获取的战场脚本数据提取战场感知数据，战场态势分析单元202用于对战场脚本数据进行兵力分析、火力分析以及势力分析以获取战场分析数据，任务规划单元203用于根据战场感知数据和战场分析数据生成作战任务数据，效能分析单元204用于根据战场感知数据对作战任务数据进行战术效能分析、任务效能分析和武器效能分析；航路规划单元205用于根据作战任务数据效能值最高的作战任务进行航路规划来生成作战航路数据；战术规划单元206用于根据作战航路数据和战场感知数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据。

第二方规划控制模块105的结构与第一方规划控制模块104基本相同，均用于根据战场脚本数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据。在优选的实施例中，第二方规划控制模块105和第一方规划控制模块104中的一者或者二者的航路规划单元在生成作战航路数据以及战术规划单元生成战术执行数据之后，可以进一步将其发送给外部设备，并获取外部设备在环响应数据109，战术规划单元206用于根据在环响应数据109在修改修改作战航路数据，从而提高作战航路数据和战术执行数据的拟合度。

数字化战场平台模块106包括战场环境动态更新组件和战场态势动态更新组件，其中，战场环境动态更新组件用于根据战场脚本数据进行战场环境初始化以生成初始化战场环境数据(例如，可以包括战场的地形、天气、时间等空间和时间动态数据)，战场态势动态更新组件用于在初始化战场环境数据的基础上根据第二方规划控制模块105与第一方规划控制模块104各自输出的作战航路数据和战术执行数据进行战场态势更新，以生成实时战场态势数据。

进一步地，该对抗系统还可以包括战场态势视景显示模块107，例如多屏全景显示系统，用于根据实时战场态势数据构建和渲染指定视角(例如，参与对战的第一方、第二方视角、以及演练教学视角等)的战场视景图像。

图3示出根据本发明一实施例的战场态势分析单元，其主要用于对战场脚本数据进行兵力分析、火力分析以及势力分析以获取战场分析数据，根据战场分析数据形成的兵力分布态势区、火力分布态势区、势力分布态势区，与威胁区相似，均提供给任务规划、航路规划用于计算飞行器的生存系数，从而任务规划与航路规划而服务。

如图3所示，战场态势分析单元202主要包括聚类中心处理器301，用于分别针对战场脚本数据中兵力、火力以及势力数据中的每一个随机获取k个聚类中心(m₁,m₂,…,m_k)；样本分配处理器302，用于为兵力、火力以及势力数据中的每个样本x_i分配一个离其最近的聚类中心；聚类中心修正处理器303，用于根据式重新计算聚类中心，其中，N_i是第i个聚类中心所包含的当前样本数；偏差处理器304，用于根据式获取偏差值E，其中，n为样本总数量；以及收敛判断处理器305，用于判断偏差值E是否收敛，如果偏差值E不收敛则通过样本分配处理器302为样本重新分配聚类中心并判断新的偏差值是否收敛，如果偏差值E收敛，则输出兵力分布态势区的威胁等级分布矩阵、火力分布态势区的生存系数矩阵、势力分布态势区的权级分布矩阵，并发送给任务规划单元203。

图4示出根据本发明一实施例的任务规划单元，其主要基于BP神经网络来根据战场感知数据和战场分析数据生成作战任务数据，以完成不同作战任务的映射，实现作战态势到作战任务的制定。具体地，任务规划单元包括输入层、隐含层、以及输出层；各层具有若干个节点或称为神经元(例如，具有存储和计算能力的处理器/单元)，每个节点均对输入的数据或过程数据的一部分进行分布式计算和存储；各层之间全互联，每层的节点之间不相连。

其中，输入层具有n个节点，输入矢量x＝(x₀,x₁,…x_n-1)^T，例如可以为兵力分布态势区的威胁等级分布矩阵、火力分布态势区的生存系数矩阵、或者势力分布态势区的权级分布矩阵；输出层有m个节点，输出y＝(y₀,y₁,…y_m-1)^T。隐含层具有h个节点，隐含层、输出层的节点数量可以根据效能分析单元的反馈结果来设置，例如均可以小于或者等于输入层的节点数量；

输入层到隐含层的权值为w_ij，阈值为θ_j；

隐含层到输出层的权值为w'_jk，阈值为θ'_k。则隐含层和输出层节点的输出为：

通过n维空间矢量到m维的映射，在战场环境中，可根据不同的战场感知数据和战场分析数据等战场态势数据，完成不同作战任务的映射，实现作战态势到作战任务的制定。通过该任务规划单元来生成作战任务数据，其中，不论是输入的信息、过程信息、或者输出信息均不是全部存储在一个同一节点中，而是按内容分布在整个网络上。网络上某一处不是只存储一个外部信息，而是存储了多个信息的部分内容。整个网络对多个信息加工后才存储到网络各处，因此，它是一种分布式存储方式。在任务规划中的应用在于，将任务规划特征值分布于整个神经网络中，每个网络节点，隐含着对某任务的规划策略，集中处理，进行多次迭代耦合，从体现出对任务的智能规划。同时，由于采用分布式的信息存储方式，使其具有较强的容错性和联想记忆功能，这样如果某一部分的信息丢失或损坏，网络仍能恢复出原来完整的信息，系统仍能运行，因此该任务规划单元具有较强的鲁棒性和容错性。

并且，上述任务规划单元的输入层、隐含层、以及输出层，实现了对信息的存储与处理合二为一的，即信息的存储体现在节点互连的分布上，并以大规模并行分布方式处理为主。在多机协同任务规划中，任务量是巨大的，同时，每类飞行器的任务决策策略是相似的，因此对大量的相似决策策略的任务规划以并行方式进行处理，能够大幅提高任务规划的速度，提高任务规划效率。

进一步地，上述任务规划单元的输入层到隐含层的权值及其阈值，隐含层到输出层的权值及其阈值均可以根据效能分析单元204的分析结果来调整，通过反复训练和学习来确定网络的权值，能够提高任务规划单元对对战场态势变换的学习和适应能力。

图5示出了根据本发明一实施例的用于数字化战场对抗的方法的流程图，其包括通过上述实施例的系统执行如下各步骤。其中，各步骤的执行顺序可以进行重新组合而与下述实例并不相同。

步骤501：采集控制信息，进行初始化控制

具体地，可以通过顶层控制模块的人机交互界面来采集控制信息，并进行初始化控制，以选择数据激励方式和激励策略。数据激励方式包括是否从外部数据文件注入，而激励策略包括一次载入全部战场脚本数据、根据战场态势逐步载入战场脚本数据。

步骤502：获取战场脚本数据，并分别发送给第一方规划控制模块和第二方规划控制模块

其中，战场脚本输入模块可以根据顶层控制模确定的数据激励方式从外部数据文件获取战场脚本数据，也可以从数字化战场平台模块获取已经加载的战场脚本数据，并分别发送给第一方规划控制模块和第二方规划控制模块。

步骤503：生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据

在双方对抗中，第二方规划控制模块与第一方规划控制模块可以分别独立地根据战场脚本数据来生成各自的战术执行数据，并根据各自的战场态势数据修改战术执行数据。

步骤504：生成实时战场态势数据

其中，战场环境动态更新组件首先根据战场脚本数据进行战场环境初始化以生成初始化战场环境数据，战场态势动态更新组件在初始化战场环境数据的基础上根据第二方规划控制模块与第一方规划控制模块各自输出的作战航路数据和战术执行数据进行战场态势更新，以生成实时战场态势数据。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块、组件、单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元、模块、器件、组件等可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各单元、模块、器件、组件等可以全部集成在一个单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的的各种数据、文件、以及指令可以采用的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储数据或程序代码的介质。

当本发明上述集成的单元以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。

上述实施例中，系统架构采用层次架构与并行架构相结合的设计方法，在宏观层面采用层次结构，主要表达计算流程的逻辑性，先读取战场脚本，设定好战场环境，然后并行化，进行多方战场一系列计算，在这期间敌对的各方计算并不相互影响，最后在数字化战场平台中进行呈现与相互影响，从而使得数据化战场平台成为公平裁判，由于该系统拟合了实际战场中的相互干涉的层级关系，从顶层架构上充分模拟现实状态，在红蓝双方的具体计算中，同时也采用的是并行与串行相结合，将任务感知独立出来，便于随着不同国家不同军制而适应性的改变任务下达方法、任务生成方法、胜负判定方式，在分析模块、效能分析模块、任务规划、航路规划、战术规划等方面，采用的是独立模块式设计，方便算法迭代更新时融入到本系统中，因此能够从系统架构上增强系统的拓展性、外延性能与灵活性。

以上所述，仅为本发明具体实施方式的详细说明，而非对本发明的限制。相关技术领域的技术人员在不脱离本发明的原则和范围的情况下，做出的各种替换、变型以及改进均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用于数字化战场对抗的系统，其特征在于，所述系统包括：顶层控制模、战场脚本输入模块、第一方规划控制模块、第二方规划控制模块、以及数据化战场平台模块；

其中，所述顶层控制模块具有人机交互界面，用于通过其采集控制信息，并选择数据激励方式和激励策略；战场脚本输入模块用于根据顶层控制模确定的数据激励方式获取战场脚本数据，并分别发送给第一方规划控制模块和第二方规划控制模块；第二方规划控制模块与第一方规划控制模块分别用于根据战场脚本数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据；

所述数字化战场平台模块包括战场环境动态更新组件和战场态势动态更新组件，其中，战场环境动态更新组件用于根据战场脚本数据进行战场环境初始化以生成初始化战场环境数据，战场态势动态更新组件用于在初始化战场环境数据的基础上根据第二方规划控制模块与第一方规划控制模块各自输出的作战航路数据和战术执行数据进行战场态势更新，以生成实时战场态势数据。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统进一步包括战场态势视景显示模块，用于根据实时战场态势数据构建和渲染指定视角的战场视景图像。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统包括一个以上第一方规划控制模块和/或一个以上第二方规划控制模块。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述第一方规划控制模块和第二方规划控制模块各自包括任务感知单元、战场态势分析单元、任务规划单元、效能分析单元、航路规划单元、以及战术规划单元；

其中，任务感知单元用于根据从战场脚本输入模块获取的战场脚本数据提取战场感知数据；战场态势分析单元用于对战场脚本数据进行兵力分析、火力分析以及势力分析以获取战场分析数据；任务规划单元用于根据战场感知数据和战场分析数据生成作战任务数据；效能分析单元用于根据战场感知数据对作战任务数据进行战术效能分析、任务效能分析和武器效能分析；航路规划单元用于根据作战任务数据效能值最高的作战任务进行航路规划来生成作战航路数据；战术规划单元用于根据作战航路数据和战场感知数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述航路规划单元进一步用于在生成作战航路数据之后将其发送给外部设备，并获取外部设备的第一在环响应数据；所述战术规划单元进一步用于在生成战术执行数据之后将其发送给外部设备，并获取外部设备的第二在环响应数据；

所述战术规划单元进一步用于根据第一在环响应数据和/或第二在环响应数据修改作战航路数据，以提高作战航路数据和战术执行数据的拟合度。

6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述战场态势分析单元包括：

聚类中心处理器，用于分别针对战场脚本数据中兵力、火力以及势力数据中的每一个随机获取k个聚类中心(m₁,m₂,…,m_k)；

样本分配处理器，用于为兵力、火力以及势力数据中的每个样本x_i分配一个离其最近的聚类中心；

聚类中心修正处理器，用于根据式重新计算聚类中心，其中，N_i是第i个聚类中心所包含的当前样本数；

偏差处理器，用于根据式获取偏差值E，其中，n为样本总数量；以及

收敛判断处理器，用于判断偏差值E是否收敛，如果偏差值E不收敛则通过样本分配处理器为样本重新分配聚类中心并判断新的偏差值是否收敛，如果偏差值E收敛，则输出战场分析数据。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述战场分析数据包括：兵力分布态势区的威胁等级分布矩阵、火力分布态势区的生存系数矩阵、以及势力分布态势区的权级分布矩阵。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述任务规划单元包括输入层、隐含层、以及输出层；各层具有若干个节点，每个节点均对输入的数据或过程数据的一部分进行分布式计算和存储；各层之间全互联，每层的节点之间不相连。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述输入层具有n个节点，隐含层具有h个节点，输出层有m个节点，输入层到隐含层的权值为w_ij，阈值为θ_j，隐含层到输出层的权值为w'_jk，阈值为θ'_k；隐含层和输出层节点的输出为：

10.一种用于数字化战场对抗的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集控制信息，并进行初始化控制、选择数据激励方式和激励策略；根据数据激励方式从外部数据文件获取战场脚本数据，并分别发送给第一方规划控制模块和第二方规划控制模块；第二方规划控制模块与第一方规划控制模块分别根据战场脚本数据来生成战术执行数据并根据战场态势数据修改战术执行数据；

根据战场脚本数据进行战场环境初始化以生成初始化战场环境数据，在初始化战场环境数据的基础上根据第二方规划控制模块与第一方规划控制模块各自输出的作战航路数据和战术执行数据进行战场态势更新生成实时战场态势数据。