Desarrollo de una plataforma para la simulación, análisis y gestión de mensajes de incidencias asociados a escenarios CBNR virtuales
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Date
2021-04-30
Authors
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Publisher
Centro Universitario de la Defensa de Marín
Abstract
La llegada de tecnologías cada vez más avanzadas y su elevado costo de adquisición y
mantenimiento, han llevado a las Fuerzas Armadas a la búsqueda de nuevas soluciones relacionadas con
la instrucción y adiestramiento de su personal, principalmente mediante el uso de herramientas de
simulación e interfaces de usuario avanzadas. Entre estas necesidades se encuentran los sistemas de
adiestramiento para situaciones de alerta CBRN, que son el objetivo principal de este trabajo.
De esta forma, se ha implementado el código necesario que, tomando datos de escenarios
simulados en una herramienta software, automatice la redacción de mensajes de informe CBRN
conforme al formato reflejado en la doctrina NATO STANDARD ATP-45. La redacción, lectura,
transmisión y gestión de los mensajes se ha construido empleando el lenguaje Python, utilizando como
referencia la estructura del formato previamente indicado. La arquitectura relativa a las comunicaciones
del sistema se ha concebido mediante servidor-cliente, en donde se ha empleado el protocolo MQTT
para la transmisión segura y rápida de mensajes. Esto permitirá la adición de nuevos elementos en los
escenarios (sensores, fuentes, ...), o usuarios que participan en una simulación, empleando un estándar
ampliamente utilizado. De esta forma se facilita que, en el futuro, sea posible cumplir el objetivo de
crear simulaciones que integren las propiedades específicas en la transmisión de mensajes relacionadas
de las redes de mando con las que cuentan las Unidades desplegadas.
De esta manera, se ha conseguido dar un primer paso hacia la creación de una línea de desarrollo
de gran interés para la Armada, creando software a la medida de nuestras técnicas, tácticas y
procedimientos, que sirva para la consecución del mayor grado de adiestramiento de las Unidades de la
Flota.
Description
Keywords
CBRN, NBQ, MQTT, Python, Qt.