舰艇编队反导作战模式下的静态网络建模与应用

刘 忠，刘 晓，许江湖

(海军工程大学电子工程学院，湖北 武汉 430033)

0 引言

舰艇编队反导作战是各国海军的主要作战样式及面临的巨大挑战之一，随着软硬件技术的进步，舰艇编队反导模式发生了变化，主要经历依靠舰艇编队自身平台(Platform Centric Operations，PCO)反导、共享操作画面(Common Operational Picture，COP)反导以及正在形成的分布式网络化(Distributed Networked Operations，DNO)反导3个阶段。在舰艇编队中存在各种传感器、武器、指挥控制节点，在不同反导作战模式中，这些节点之间的关系不同，而且这种连接关系的变化对战斗力有着直接的影响。复杂网络因其强大的描述能力和展现的新特性成为21世纪研究的热点领域，运用复杂网络的方法解决作战问题也逐渐成为近几年军事领域研究的热点［1－5］。静态网络模型对于系统整体性能的体现，系统特性的探索和系统动态性能研究提供基础。本文对反导作战的3个不同阶段的作战样式展开研究，建立静态网络作战静态模型并进行分析。

1 基本网络参数提取

作战体系网络存在指控、传感、通信、武器4类节点，且不同类节点之间的连接有严格的要求，如武器节点、传感节点为叶节点，且各指控节点之间存在严格的层级结构;通信节点是体系网络形成的基础，支撑指控、传感、武器节点之间的连接。作战体系网络受到作战体系指控模式的约束，也受到指控节点、传感器节点、武器节点与通信节点之间以及通信节点与通信节点之间的连接机制制约，由此导致与目前已发现的各类复杂网络模式 (如社会网络、生物网络、信息网络等)不相同［6］。利用复杂网络研究分布式网络化作战，可以将网络化战争中的各作战单元视为网络中的节点，而各单元间信息流动视为它们之间的边，从而在抽象网络上进行网络化战争系统拓扑结构特性及其他特性。

为使网络模型更加简洁明确，结合通信节点与其他节点的关系，本文将一般通信节点归属于指控节点，且不对各类节点的具体作战参数进行区分，仅采用传感器节点、指挥控制节点和武器节点3种节点作为反导网络的参数。在共享操作画面模式和分布式网络化作战中，将各舰艇的数据链节点作为网络中的一个节点。在建模时将4种节点用不同符号进行区分，圆形为传感器节点表述，方形为指控节点表述，三角形为打击节点表述，数据链直接以具体某节点表示。

2 静态网络模型

2.1 舰艇编队反导的模式描述

1)舰艇编队反导的传统模式

各作战舰艇根据本舰艇传感器探测到的战场态势，基于自身平台的武器系统，自主做出攻击决策，或者根据指挥控制中心的协调攻击指令做出任务决策。传统作战模式仍然是舰艇编队防空作战的样式之一，在未来防空作战中，若数据链发生故障，也可视为以传统作战模式进行防空作战。

各作战舰艇传感器存在丰富的网络连接，使得作战舰艇之间能够共享战场态势画面，共享同一个全局态势画面。

3)分布式网络化反导模式

在共享操作画面模式的基础上，作战舰艇不仅能够实时地产生交战过程中整个战场作战态势的清晰图像，形成信息共享的网络，还能够实现其他平台对反导导弹的中继导引，使舰艇编队对来袭导弹迅速采取作战行动。

分布式网络化作战是美国复杂网络研究学者Jeff R Cares在其著 作《DistributedNetworked Operations》中提出的概念，是对网络中心战(NCO)的一种提炼，主要观点是网络中心战的体系是一个“超系统”，其构成要素本身是一个复杂的、独立的系统，它们彼此交互共同完成同一使命任务。分布式网络化作战中战斗进程并非像传统作战模式由少数作战大单元控制，而是由大量的不同类型的小单元来主导，合理布置分配及使用小单元能够减少对某个作战单元的依赖，提高作战效果的稳定性［7］。

2.2 网络建模

假设1个由10艘舰艇组成的大型编队，依据特征分析可得出传统、共享操作画面模式、分布式网络化条件下的网络模型。

为方便描述问题和进行性能比较，每艘舰艇的传感器、指控单元和武器节点均为1，在平台中心中无数据链，其他2种作战模式有数据链支撑，31号节点代表数据链，静态模型如图1所示。

图1 全连接下的编队反导静态网络模型Fig.1 Network model under full connection

3 模型验证与分析

3.1 作战角度的模型分析

文献［8］描述了分布式网络化反导的静态模型，为便于系统化研究不同作战网络模型的对比分析，采用其假设条件，并将假设拓展到平台中心战和共享操作画面模式的反导中。假定舰艇编队70%传感器发现目标，60%的舰载反导武器需本舰传感器导引进行反导作战，20%需其他舰艇传感器进行导引才能够对导弹进行打击。依据作战想定通过产生随机数的方法选择参与作战的节点。传感器2，5，11，14，23，26，29发现目标，需通过本舰传感器导引进行反导作战的武器节点为3，9，12，21，24，30，需其他舰艇导引对目标发动打击的武器节点15，18。在不同反导模式下 (见图1)，作战中的静态模型如图2所示。

图1中的Tb和Tc可采用现代化的信息物联网技术来计算，而且目前该技术也越来越成熟，但对TRSE的贡献并不大，关键是要降低Ts值。本文主要对此进行展开分析。

图2 作战条件下的编队反导静态网络模型Fig.2 Static network model under anti-missile conditions

由图2可知，各作战模式在同等武器、传感器情况下，因作战模式的不同所带来的作战效果不同:传统反导样式中传感器节点5，14，16发现目标却无法应用，武器节点3，21，15，18能够打击目标，却因直接制导和间接制导问题无法参与战斗。在共享操作画面模式中，传感器信息均能得到有效使用，因形成了统一态势图，通过自身传感器导引能够打击目标的导弹也能参与战斗，但因共享操作画面模式无法实现对导弹的中继导引，导弹15、18仍然不能参与战斗。在分布式网络化反导中，全部传感器和武器单元均能参与战斗。

3.2 复杂网络角度的模型分析

复杂网络中反映网络特性的参数有很多，具体到军事应用中其意义仍待探讨，依据文献［7，9］中所采用的部分复杂网络参数分析舰艇编队反导的静态模型。

选取的参数有节点个数、边数、聚集系数、平均度、整体网络密度、Perron－Frobenius特征值和各节点的度分布，各参数在作战研究中的意义如下:

节点个数:网络节点的数量，作战网络中反映参与作战的单元数量;

边数:网络中2个节点相互连接的数量，反映网络成本的变化，边数越多说明系统处理信息所需的能力越高;

聚集系数:反映与同一个节点连接的2个节点间是否有连接，说明网络的沟通能力，在作战网络中，聚集系数可以反映数据传播能力;

平均度:网络中所有节点度的平均值称为网络的平均度，作战网络中各节点度的平均，反映节点与节点间的连接程度;

整体网络密度:反映作战网络中节点的紧密程度;

Perron-Frobenius特征值:作战网络化整体效能的一种度量方式。

具体数据如表1所示。

表1 反导网络特征参数分析Tab.1 Analysis of anti－missile network characteristic parameters

从平台中心战到分布式网络化作战的各参数变化可看出，复杂网络的度量参数变化与作战假定反映出的作战能力变化相一致，显示了网络静态模型的合理性。

图1中各节点的度分布如图3所示。

图3 不同反导模式时节点的度分布Fig.3 Node degree distribution of different anti-missile Mode

图3反映出的现象分析如下:

1)在不同作战样式下，各类节点的重要性不同。在平台中心战中，指挥舰指控节点的重要性最高;而在共享操作画面模式和分布式网络化作战中，数据链的重要性最高。

2)数据链是实现和维持网络作战优势的前提，网络越复杂对数据链的要求也就越高。

3)在分布式网络化作战中，无明显指挥节点，当指挥舰不能正常运行时，其他舰艇可担任指挥节点，从而提高了舰艇编队的抗打击能力和灵活性。

4)共享操作画面模式使得舰艇编队的传感器重要程度提高，而分布式网络化作战中，数据链的使用使参战节点具备参与舰艇编队整体反导的能力，因而使得传感器和武器单元的重要程度都有所提高。

4 结语

为更加清楚地描述问题，本文将节点数量高度浓缩，运用复杂网络的相关理念及参数，构建了全连接和在假定条件下的反导静态网络模型，虽然每个作战舰艇仅包含3个作战单元，但构建的网络已体现出3种作战模式的不同特点。通过对模型的分析发现，运用复杂网络理论对作战网络建模分析的可行性，进行参数分析时还发现模型展现出运用其他方式建模所不能体现的特点。

在以后的研究中，对静态模型进一步深化研究，对复杂网络的重要参数指标在作战网络中所代表的意义进行深层次的挖掘，并建立动态模型，以便更加贴近于实际分析问题。

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