雷达装备精确保障系统信息结构设计与评价研究*

2012-06-08万晓磊宋宁哲郑龙生

雷达与对抗 2012年1期

万晓磊，宋宁哲，刘庆，郑龙生＊＊

(1.空军雷达学院，武汉 430019;2.94878 部队，安徽芜湖 241009)

0 引言

随着信息化武器装备的发展和战争形态的转变，装备保障方式方法也在发生着深刻的变革。信息化条件下装备保障高需求、高价值、高时效、高技术、高质量的特点，要求装备保障必须确立和强化精确保障理念，即充分运用以信息技术为核心的高技术手段，精确规划、建设和运用保障资源，在准确的时间、地点为作战行动提供准确的保障，使装备保障适时、适地、适量、高效，最大限度地提高保障工作的消费比。深入开展精确化保障理论和方法研究，对于应对信息化战争的挑战，推进中国特色军事变革具有重要的现实意义［1-2］。

雷达装备保障系统是指为完成雷达装备保障任务，使用与维修装备所需的所有保障资源及其管理的有机组合［3］，保障要素包括保障力量、保障对象、保障时间、保障空间、保障信息等。雷达装备精确保障系统是一个复杂、综合、完整的体系，核心目标是解决装备物资平时与战时“快速、精确、高效”的保障问题。以往对系统结构的研究大都拘泥于对组织结构的研究，而装备精确保障系统具有其鲜明的时代特征，信息是装备精确保障的核心，故此对装备精确保障系统信息结构的研究必不可少。本文对雷达装备精确保障系统的信息结构进行设计，建立基于熵的信息结构评价模型，并进行了仿真验证。

1 现行信息结构模型分析

装备保障系统信息结构是指以计算机硬件、软件技术为基础，以网络技术为支撑，以知识管理、信息构建、信息资源集成理论等作为理论基础，辅以知识管理技术所支持的多层次的结构，是信息化条件下装备保障信息资源的管理模式［4］。根据信息组织方式可以划分为3 种模式，即组织同构型、流线型和网络对应型［5］。

1.1 同构型信息结构

如图1所示，在组织同构型信息结构中，战略级和战役级装备保障系统均既是信源又是信宿，向下一级提供信息，同时接受下级反馈的信息;战术级装备保障系统只是信宿，接收信息，但由于其反馈信息，所以也可称为信源。战术级装备保障系统将信息使用的情况分别向战略级和战役级保障系统反馈。

图1 组织同构型信息结构

1.2 流线型信息结构

流线型是指在装备保障系统中信息结构是相当独立的。在流线型信息结构中，设立了信息中心专门负责收集并加工信息，系统在使用信息后，如果发现问题再向信源或者是信息中心进行反馈。这种信息结构能够更好地保证信息的质量，但是在信息提供的过程中，程序相对较繁琐，针对性相对较差，如图2所示。

图2 流线型信息结构

1.3 网络对应型信息结构

网络对应型与流线型类似，但是在网络对应型信息结构中不同的信源对应不同的信息中心，不同的信息中心又对应不同专业和不同子系统(部门），并且在不同的信源和信息中心之间也有相互交流，在信息使用中遇到的情况也是分开进行反馈，从而使得这种结构有较好的效率，如图3所示。

图3 网络对应型信息结构

2 雷达装备精确保障系统蛛网型信息结构设计

基于对以上各种信息结构的分析，本文构建了装备精确保障系统蛛网型信息结构，如图4所示。

蛛网型信息结构与网络对应型相似，特点是全域信息共享，在信息结构中不同的信源对应不同的信息中心，不同的信息中心又对应不同分系统，分系统为指挥控制分系统、保障力量调配分系统、需求预测分系统、物资仓储分系统、重组控制分系统、人员管理分系统等。信源、信息中心以及各分系统都散落在各自的网络中，不同的信源与信源、信息中心与信息中心都可以进行信息交流。与网络对应型信息结构不同的是，蛛网型信息结构使得各分系统也都在一个网络中相互之间可以进行信息沟通，在信息使用中遇到的情况也是分开进行反馈，从而使得这种结构的效率更高、效果更好。

图4 精确保障系统蛛网型信息结构

3 雷达装备精确保障系统信息结构评价

蛛网型信息结构的特点就是信息的共享。在未来信息化战争中，信息共享是实现精确保障的前提条件，其程度也决定了精确保障效能发挥的强弱。因此，可以依据各信源的信息共享程度以及系统整体的信息量来衡量系统的信息结构优劣。

3.1 联合熵与信息熵、条件熵的关系

根据信息熵理论［6］，熵是某个信源的平均信息量，是一种平均意义上的总体信息度量。在信息共享过程中，各信源的相关性会降低它们所携带的信息量。联合熵可以描述相关信息源的不确定性，条件熵可以描述已知某信源后另一信源的不确定性。条件熵和联合熵分别可表示为

式中，p(x，y）为信号x和y的联合发生概率，p(y|x）为已知信号x后信号y发生的概率。

联合熵、条件熵和信息熵存在以下关系:

上式表明，联合熵等于前一个集合X 出现的信息熵加上前一个集合X 出现的条件下后一个集合Y 出现的条件熵。

在相互关联的信息之间，某一信息往往包含另一条信息的信息量。互信息可以度量信息X中包含的信息Y的信息量，其定义为

平均互信息量和各类熵的关系可表示为

上式说明，相关信源的平均不确定度和联合熵的信息可以用某一个信源的信息熵与已知某一信源关于另一信源的条件熵来表示。

3.2 信息结构评价模型

由信息熵理论可知，一个系统的信息量大小仅与该系统的状态概率相关，而与系统的具体状态取值无关，且系统的状态概率越小其所包含的信息熵越大。

设n1和n2为信息结构中有相互共享关系的两个节点，它们对应的状态集分别为{a1，a2，…，am}和{b1，b2，…，bm}，对应的状态概率分别为{p1，p2，…，pm}和{q1，q2，…，qm}，则两个节点的信息熵为

两个节点相互作用的联合熵为

设节点n1和n2相互作用时n1中不被n2影响的那部分信息熵称为n1的剩余信息熵，则n1的剩余信息熵为

设两节点的状态不完全相同，则已知H1≥0，根据联合熵、条件熵的性质可知:

上式表明节点间的条件熵小于联合熵，而且节点间相互作用越大条件熵越小，剩余信息量也就越少，而且节点n1和n2的剩余信息量不等。

节点n1和n2共享信息量可用互信息量表述:

如果节点n1和n2是独立的，则有pij=piqi，共享信息为0。

由互信息量的性质可知:

则节点n1和n2的共享信息量等于两节点相互作用的信息量。

综上可知，可以用联合熵表征信息结构中信息的整体质量，描述结构中各节点之间相互作用而引起的信息量变化。若信息结构有l个节点，则信息结构系统的联合熵为

可以用交互熵表征信息结构中各节点之间的相互作用关系，即信息共享情况。若信息结构有l个节点，则信息结构系统的交互熵为

3.3 仿真分析

以信息结构由两个相互独立的信源组成为例，通过Matlab 对信息熵、联合熵和交互熵进行仿真，得到单个节点的信息熵如图5所示，两个信源的联合熵如图6所示，两个信源的交互熵如图7所示。

图5 单个信源的信息熵

图6 两个信源的联合熵

图7 两个独立信源的交互熵

由图5 可知，单个信源状态概率为0.37时可获得最大的信息熵0.3679。由图6 可知，两个信源的联合熵体现了信息结构整体的信息质量，当两个信源的状态概率为0.37时系统的信息质量最好。由图7 可知，当两信源相互独立时其交互熵为0，说明两个节点互不影响，一个节点的信息也不能为另一个节点所共享。同理，以上结论也可以推广到多个信源的情况，这里不再赘述。