面向服務的語義模型驅動海戰(zhàn)場指揮信息系統建模方法

聶凱，汪厚祥，李永杰

(海軍工程大學 電子工程學院，湖北 武漢，430033)

服務計算和面向服務體系結構(serve-oriented achitecture，SOA)在軟件開發(fā)和集成中具有很多優(yōu)點，使其成為未來指揮信息系統開發(fā)和集成的發(fā)展方向。海戰(zhàn)場指揮信息系統具有所處環(huán)境復雜(涉及海底、海面、空中和電磁等)、組成復雜多變、通信網絡多樣等特點，未來海戰(zhàn)場指揮信息系統必須是支持分布性、自治性、移動性、交互性以及動態(tài)自適應的分布式系統，服務化可以滿足上述要求。利用服務和SOA，對組織內分布、異構的應用和數據資源進行有效地封裝和集成，利用服務組合快速構建跨組織的復雜應用，以適應環(huán)境、客戶需求和業(yè)務流程的變化，成為近年來分布式計算技術的主流趨勢。美軍很早就大力發(fā)展面向網絡中心戰(zhàn)的GIG(global information grid)，實現作戰(zhàn)信息共享和一體化指揮控制，開發(fā)了面向服務的以NCES (net-centric enterprise services，網絡中心企業(yè)服務網)和 SoSCOE (system of systems common operating environment，體系的公共操作環(huán)境)為代表的基礎信息系統[1]；同時，美軍還采用SOA構建作戰(zhàn)應用系統，如NECC(net-enabled command capability，網絡使能指揮能力系統)，在新發(fā)布的美國國防部體系結構框架DoDAF2.0中也增加了服務視圖，美軍還在新型驅逐艦DDG-1000上創(chuàng)造性地使用全艦計算環(huán)境作為艦船各系統的集成基礎環(huán)境[2]。我國也正在積極開展面向服務的指揮信息系統研究工作[3?7]。然而，如何將指揮信息系統頂層需求描述映射到面向服務的系統設計，目前仍是面向服務的指揮信息系統綜合集成的一大挑戰(zhàn)。文獻[3]提出了軍事信息服務的概念，它與語義Web服務既有區(qū)別又有聯系，都強調服務的可重用、松耦合及可跨平臺調用等特點，采用相同的協議和技術規(guī)范，但由于軍事應用的特殊性，軍事信息服務還具有安全可靠、實時高效、受服務擁有者和服務中心雙重管理等屬性。在此基礎上，文獻[4?5]提出了軍事信息服務組合系統的概念，并就相關的服務建模、匹配、組合和優(yōu)化等關鍵技術進行了深入研究，偏重于系統設計與實現。文獻[7]提出了一種面向服務的C4ISR系統能力需求分析建模方法，該方法基于3層建?？蚣芎驮Ｐ蚚8]實例化得到領域模型，由活動分析驅動服務建模，以服務為粒度的模型成為溝通企業(yè)級業(yè)務架構和IT技術架構的橋梁。隨著UML的廣泛使用，大多開發(fā)人員比較熟悉UML(unified modeling language)規(guī)范，若能夠利用 UML來構建指揮信息系統模型，則可以有效地解決所面臨的問題。由于UML建模語言本身不是純形式化語言，難以進行完整的邏輯推理驗證，因此，需要引入一種推理能力較強的形式化描述方法。模型驅動架構(model driven architecture，MDA)作為一種以模型為中心的開發(fā)模式，可以使得不熟悉本體理論的開發(fā)人員通過熟悉的UML規(guī)范構建指揮信息系統的模型；然后，通過模型轉換，將 UML本體模型轉換到 OWL(ontology Web language)本體，利用OWL DL描述的本體進行推理。因此，MDA非常適合于面向服務的指揮信息系統構建。文獻[9]針對這個問題進行深入研究，通過擴展本體定義元模型進行服務建模，實現了 UML本體模型到OWL本體的自動轉換，但這種轉換方法在服務數量較多時工作量很大。文獻[10]也提出了一種基于多元本體的服務化企業(yè)應用的需求建模方法，并通過“聲明式過程”實現求精式過程建模，選用Alloy語言進行模型規(guī)范和求精過程的形式化驗證，但Alloy語言應用不夠普遍。文獻[11]提出了一種新的多視圖服務需求模型，該模型從交互流程、組織、資源和信息 4個方面對服務需求進行抽象，給出建模一致性規(guī)則和建模過程，但對服務的動態(tài)化建模支持少。在面向服務的海戰(zhàn)場指揮信息系統中，軍事信息服務對安全可靠、實時高效、動態(tài)化和語義化等要求較高，因此，在建模時需要重點考慮以上特性，根據作戰(zhàn)任務流程的需求實現系統資源之間的集成，同時調整服務的組合方式，以快速應對作戰(zhàn)任務和戰(zhàn)場環(huán)境的變化。基于此，本文作者提出基于多元本體系統和MDA的系統建模方法和過程，并將 UML本體模型自動轉換成OWL本體，進而可以實現自動推理與驗證。

1 面向服務的海戰(zhàn)場指揮信息系統建模方法與過程

鑒于本體在信息的語義共享和互操作方面的優(yōu)勢，可以構建多元本體系統來對指揮信息系統的需求進行建模，并用 UML及其擴展形式對本體元模型進行描述，作為 MDA的 PIM(platform independent model)。

1.1 多元本體系統

軍事信息服務是基于本體的，軍事信息服務內的概念及其關系能夠以本體的方式表達出來，這是軍事信息服務與普通Web服務的區(qū)別。面向服務的指揮信息系統建模分為3個層次：元概念層、領域概念層和應用概念層，如圖1所示。元本體是定義指揮信息系統概念的頂層本體，屬于元概念層；領域本體是元本體在領域概念內的實例化，定義了特定領域的基本概念及關系，屬于領域概念層；應用本體、過程本體、服務本體、資源本體和環(huán)境本體屬于應用概念層。應用本體描述的是特定領域中某個具體應用的概念及關系，是領域本體在應用概念層的實例化。過程本體在應用概念層處于紐帶的位置，它既是應用本體中“過程”概念的擴展，也實現了與服務本體的對應。服務本體是對服務的形式化描述。環(huán)境本體主要描述環(huán)境變化對過程本體、服務本體和資源本體的影響及環(huán)境本體與各本體的關系。資源本體主要描述各種物理資源，及它與服務本體的封裝對應關系。領域、應用、過程、服務、資源和環(huán)境等本體存放在各自的本體庫中，通過領域知識復用來提高建模效率。

圖1 面向服務的海戰(zhàn)場指揮信息系統的多元本體系統Fig.1 Multi-ontology of service-oriented naval field C4ISR system

本體系統的構建有 3個主要目的：(1) 構造統一的本體語義框架；(2) 支持面向服務的復用；(3) 實現自動推理與驗證。本文借鑒文獻[7]中定義，由元本體、領域本體、應用本體(含過程本體、服務本體、資源本體和環(huán)境本體)構成多元本體系統。

元本體、領域本體和應用本體的定義見文獻[7]。構建面向服務的指揮信息系統，由過程分析驅動服務建模，通過整合資源和服務來滿足用戶需求，因此，需要對資源、過程和服務等本體進一步定義。

定義 1：資源本體。資源本體由 3元組Resource_Ontology=＜ResConcept ， ResRelation ，ResRef＞定義。其中：ResConcept和ResRelation分別為資源概念和關系的有限集；ResRef是映射函數，它將一個資源概念映射到一個服務(通過封裝)或過程，一個資源關系映射到一個服務關系或過程關系。

定義 2：過程本體。過程本體由 5元組Process_Ontology=＜ProcessName， ProcessActivity，ProcessRelation， ProcessRef，ProcessRule＞定義。其中：ProcessName是過程名稱；ProcessActivity= Activity∪ProcessStructure是過程的活動組成情況，由活動集Activity和過程結構集ProcessStructure組成，活動是過程的最基本單元，過程結構表示活動之間的執(zhí)行關系，包括順序、選擇、并發(fā)等，復雜過程由多個活動按一定的執(zhí)行順序共同完成；ProcessRelation是過程關系的有限集，除了應用本體定義的與過程概念有關的關系外，還包括ReqServiceOf關系，它表示過程及其實現所需的服務之間的關系；ProcessRef是映射函數，它將一個過程本體映射到應用本體中的過程概念；ProcessRule是過程本體中概念或關系的規(guī)則的集合。

定義 3：服務本體。服務本體由 3元組Service_Ontology=＜ServiceName，ServiceFeature，ServiceRef＞定義。其中 ServiceName表示服務的名稱；ServiceFeature=Input∪Output∪Precondition∪Effects∪Constraint是服務特征集，Input表示輸入參數，Output表示輸出參數，Precondition表示服務執(zhí)行的前提條件，Effects表示服務執(zhí)行產生的效果，Constraint是服務的屬性集，主要用于描述服務的QoS，指揮信息系統的QoS主要有可靠性、安全性、時效性、正確性和精度等；ServiceRef是映射函數，它將一個服務本體映射到過程本體或領域本體中的服務概念。

定義 4：環(huán)境本體。環(huán)境本體由 3元組 Env_Ontology=＜EnvConcept，EnvRelation，EnvRef＞定義。其中，EnvConcept和EnvRelation分別為環(huán)境概念和關系的有限集；EnvRef是映射函數，它將環(huán)境概念映射到服務、資源或過程概念，環(huán)境關系映射到服務、資源或過程關系。環(huán)境是軟件服務的外部世界，軟件的功能體現在它與環(huán)境發(fā)生的交互上，即軟件通過交互實現對環(huán)境的改變，這點對于描述現代激烈的海戰(zhàn)尤為重要。

1.2 應用概念層元模型

廣大開發(fā)人員非常熟悉UML且UML提供了半形式化的OCL(object constraint language)語言并以一階謂詞邏輯描述模型，UML支持本體中概念與概念之間靜態(tài)與動態(tài)語義的描述，因此，選擇 UML描述本體元模型。根據上面構建的多元本體系統，得出應用概念層元模型的簡化UML描述，如圖2所示。

圖2 應用概念層元模型的簡化UML描述Fig.2 Simple UML description of application concept layer meta-model

1.3 建模過程

面向服務的指揮信息系統采用復用策略，將高層需求映射到實際服務調用。對于應用需求，首先考慮的不是重新設計，而是查找已有服務，通過直接復用或簡單修改，將其變成可滿足新需求的服務構件。海戰(zhàn)場指揮信息系統建模過程如下。

第1步，構建領域模型。首先考慮復用現有的領域模型；若沒有，則進行領域建模，即根據特定領域需求，實例化元本體，定義具體應用所屬的特定領域本體，并聲明這些概念和關系與元本體中元概念和元關系的映射關系。新建立的領域模型存儲到領域知識庫中，供以后復用。

第2步，實例化領域本體，構建初步的應用模型。

第3步，對上一步建立的初步應用模型中的每個過程進行分析。首先在過程庫中查找是否存在可復用的過程，若有，則直接復用，或者根據具體的應用需求對過程庫中現有最相關的過程進行適當的修改再復用。若沒有可復用的過程，則建立新的過程。

第4步，選擇過程所需的服務，構建最終的應用模型。用服務實現細粒度建模，用過程實現粗粒度的建模，即從作戰(zhàn)過程中分解出活動和控制結構，將活動與服務類建立映射關系，確定服務類中的候選服務集合，根據候選服務的非功能屬性(如 QoS)選擇出整個作戰(zhàn)過程所需的服務即服務的組合與選擇，如圖 3所示，最后得到以服務為最小粒度的最終應用模型。候選服務和服務類的定義如下。

(1) 候選服務。候選服務Wij(i=1, 2 …,m;j=1,2, …,n)是構成組合服務的基本單元，如圖3中的W1j，W2j和W3j等。1個候選服務包含 1個 QoS向量，l為QoS屬性個數。

(2) 服務類。具有相同功能和不同QoS的候選服務構成一個服務類Wi，如圖3中的W1，W2和W3等。

圖3 候選服務與服務類關系示意圖Fig.3 Sketch map of candidate service and service group

2 PIM到PSM自動轉換方法

利用 MDA構建面向服務的指揮信息系統的第2階段是模型轉換，包括PIM到PSM(platform specific model)和PSM到代碼層的2個轉換過程。由于PSM到代碼層的轉換可以通過 Service Grounding中OWL-S到BPEL的映射完成，相關協議中已經明確給出，所以，本文主要研究PIM到PSM的轉換過程，即基于 UML的模型到基于 OWL-S的服務模型的轉換。現有的模型轉換方法多是基于規(guī)則的轉換如XSLT(Extensible Stylesheet Language Transformations)[12]或QVT (Query/View/ Transformation)[13]，它有復雜性高、無法適應模型變化和無法描述包含嵌套模式等局限性，可以采用模型自動轉換方法。模型自動轉換方法由2步組成[9]：

(1) 將基于UML的模型轉換為基于OWL-S的服務Profile本體，主要是UML本體模型到OWL本體的轉換?？蓪⑥D換問題看作OWL本體的查找問題，利用機器學習算法獲得轉換結果。該方法依靠本體模型自身的拓撲結構，不需要制定轉換規(guī)則；

(2) 利用服務 Profile，在服務注冊中心查找以OWL-S表示的服務。轉換的引擎結構如圖4所示。

圖4 模型轉換的引擎結構Fig.4 Engine framework of model transformation

2.1 軍事服務模型到Profile本體的轉換(第1步)

Profile本體的組成決定了軍事信息服務模型到Profile映射的內容。Profile包括服務類型、功能屬性和非功能屬性。因此，映射包括將活動模型的名稱映射為Profile中的服務類型；輸入輸出流模型映射為輸入輸出；控制流模型映射為前置條件和結果；靜態(tài)本體模型映射為基于OWL的本體。

活動模型、輸入輸出流模型和控制流模型等動態(tài)本體模型結構比較簡單，可通過直接映射完成轉換過程。但是，靜態(tài)本體模型結構往往比較復雜，這致使轉換也較復雜，需要重點研究UML本體模型到OWL本體的轉換方法。

2.2 UML本體模型到OWL本體的轉換方法

UML本體模型由若干模型元素按一定的拓撲結構組合在一起，同樣OWL本體也是由若干OWL元素按照一定的拓撲結構組合起來的，因此，UML本體模型到OWL本體的轉換是元素和拓撲結構的雙重轉換。

基于圖的模型轉換是模型轉換的主要方法之一。首先將UML本體模型和OWL本體都轉化為有向無環(huán)圖，分別稱為UML有向無環(huán)圖和OWL有向無環(huán)圖，這為UML本體模型和OWL本體提供一致的表示。有向無環(huán)圖中的頂點表示 UML本體模型中的概念模型元素(如 OWLRestriction)或者與概念模型元素相對應的OWL本體中的元素(owl：Restriction)，有向無環(huán)圖的邊表示 UML本體模型中的關系模型元素(如RDFSrange)或者與關系模型元素相對應的OWL本體中的元素(rdfs：range)。

假設UML有向無環(huán)圖具有P個頂點，則與此對應的OWL有向無環(huán)圖也應具有P個頂點，因為UML本體模型元素與OWL本體的元素一一對應。轉換包括UML本體模型和OWL本體之間元素和拓撲結構的雙重轉換。對于某個 UML本體模型，很難確定在拓撲結構上與該本體模型一致的OWL本體。即對于具有P個頂點的UML有向無環(huán)圖，容易知道與之對應的OWL有向無環(huán)圖也具有P個頂點，并且知道這P個頂點都表示哪些元素，但是，這P個頂點構成的有向無環(huán)圖則有多種可能的拓撲結構。如何在多種不同拓撲結構的OWL有向無環(huán)圖中確定與UML有向無環(huán)圖最近似的那個 OWL有向無環(huán)圖比較困難。將與UML有向無環(huán)圖具有相同頂點個數的所有可能的OWL有向無環(huán)圖所對應的本體稱為候選OWL本體集合，將與UML本體模型正確對應的OWL本體稱為目標OWL本體。

考慮到元素之間的相關性，采用基于Bayesian網絡學習[14]的轉換算法，在給定UML本體模型條件下，計算OWL本體的后驗概率，然后，將具有最大后驗概率的OWL本體即與UML本體模型最近似的OWL本體作為UML本體模型轉換之后的OWL本體。后驗概率計算公式見文獻[14]。UML本體模型到OWL本體轉換過程如圖5所示。

圖5 UML本體模型到OWL本體的轉換過程Fig.5 Transformation process from UML ontology model to OWL ontology

首先將 UML本體模型抽象為向量表示，將結果以二元向量的方式存儲。候選OWL本體集合生成模塊首先根據概念本體模型元素和關系本體模型元素，生成相對應的OWL本體元素，然后，繪制這些OWL本體元素所有可能組合的拓撲結構，產生候選 OWL本體集合。后驗概率計算模塊將 UML本體模型和候選OWL本體以向量的形式作為輸入，接著求得所有候選OWL本體的后驗概率，并將計算結果作為排序選擇模塊的輸入。排序選擇模塊對所有的后驗概率進行排序，然后，選擇具有最大后驗概率的OWL本體作為目標OWL本體，轉換過程結束。

第 2步的服務發(fā)現算法采用文獻[15]中的服務自動發(fā)現算法。

3 實例

圖6 海戰(zhàn)場指揮信息系統模型的簡化UML描述Fig.6 Simple UML description of naval field C4ISR system model

以面向服務的海戰(zhàn)場指揮信息系統為例，驗證建模方法的可行性和有效性。海戰(zhàn)場指揮信息系統模型的簡化UML描述如圖6所示。海戰(zhàn)場指揮信息系統含有8個服務類，分別為：水面目標探測服務W1，水下目標探測服務W2，信息處理服務W3，火控解算服務W4，導彈發(fā)控服務W5，魚雷發(fā)控服務W6，效能評估服務W7和重復攻擊服務W8。

流程中的每一個服務類對應一個候選服務集合，集合內的候選服務由于自身裝備不同而具有不同的服務質量，如執(zhí)行時間、執(zhí)行代價、精度等不同，以W1水面目標探測服務為例，它的候選服務集合包括衛(wèi)星偵察服務、預警機探測服務、超視距雷達探測服務和艦載雷達探測服務等。各服務模型到Profile本體的轉換較簡單，主要驗證UML本體模型到OWL本體的轉換情況。該 UML本體模型的元素包括應用本體、過程本體、服務本體、資源本體和環(huán)境本體等相關的28個元素，對應的有向無環(huán)圖具有28個頂點，有向無環(huán)圖的最大向量維數為 378，其中一個簡化拓撲結構如圖7所示。根據UML本體模型的模型元素可以得到OWL本體的元素，在候選OWL本體集合生成模塊中生成所有可能的候選OWL本體，然后，利用上面的轉換方法選擇與UML本體模型最接近的OWL本體作為目標OWL本體。由于Protégé支持多種本體語言，所以，選用它作為本體開發(fā)工具。圖8所示為轉換生成的目標OWL本體。

圖7 一個UML和OWL有向無環(huán)圖拓撲結構Fig.7 Topology of UML and OWL direction acyclic graph

可選用仿真的方法來驗證模型轉換的正確率?；谠O計的多元本體庫，隨機生成100個UML有向無環(huán)圖。這100個UML有向無環(huán)圖的基本元素和關系相同，不同的是各個元素在具體應用本體內的參數，如服務的質量QoS。實驗結果如表1所示。

圖8 轉換后的目標OWL本體Fig.8 Transformed goal OWL ontology

表1 多元本體庫的UML本體模型轉換結果Table 1 UML ontology model transformation result of multi-ontology

4 結論

(1) 基于SOA，MDA和本體，提出了一種面向服務的語義模型驅動海戰(zhàn)場指揮信息系統建模方法。它采用MDA為基本開發(fā)范型、以本體作為語義建?；A，通過采用 UML對軍事信息服務建模和模型轉換來實現海戰(zhàn)場指揮信息系統的構建。

(2) 定義了三層多元本體系統來增強模型的語義和信息共享能力；采用開發(fā)人員熟悉的 UML規(guī)范來描述系統模型，降低了開發(fā)難度；采用模型復用和模型轉換的方法，提高了建模效率和靈活性，且采用的模型自動轉換方法不需要人工定制轉換規(guī)則，增加了轉換的智能化程度。

(3) 以建模實例驗證了所提建模方法的有效性。從UML本體模型到OWL本體的轉換正確率可以看出本文模型自動轉換方法的實用性。

(4) 下一步的研究方向是結合具體的應用來構建和完善各本體，并將其推廣至系統涉及的所有單位。

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