若干新技术在数据链发展中的应用分析

田万勇，袁永琼

（中国电子科技集团公司第二十研究所电子信息网络实验室，西安 710068）

0 引言

现代战争中，以体系对抗能力为核心的“信息中心战”成为主导，作战优势取决于基于信息网络的各种作战资源的高效聚合，信息控制力成为决定战争胜败的关键。数据链是现代信息技术与战术理念相结合的网络化、自动化信息系统。作为“信息中心战”的核心基础，数据链是实现信息控制力的纽带。但现有各种数据链未能实现一体化设计与管理，链间互联互通互操作能力有限，难以有效管控所有作战要素，尤其是情报侦察信息的实时处理与战术应用能力亟待提升。复杂电磁环境下可靠通信、网络管理及生存能力有限，自动化、智能化水平与联合作战对信息系统的需求尚存较大差距。针对数据链技术发展中遇到的问题，国外已开展相关的研究工作。2014年初，DARPA相继发布两项颠覆性的技术研究计划：分布式作战管理（DBM）和对抗环境中的通信（C2E），旨在解决复杂电磁环境下网络的分布式自适应规划与管理、大量作战资源的智能化管理与控制、情报数据处理与实时战术应用以及可靠通信等问题。此外，现有的许多先进民用技术如物联网、大数据、图片文字化表征等，都可能极大提升数据链性能，促进数据链的跨越式发展。

1 数据链技术特征分析

1.1 数据链特征

数据链的重要特点是实现将传统的传感器单元、指挥控制单元和武器平台之间的纵向贯通变革为传感器单元、指控单元和武器平台之间的横向组网，并将各战术单元融入网络化战术信息系统，实现各战术单元间的战术信息共享。数据链具备以下典型特征：

·实时性：对各类资源进行智能化管控，并对信息进行分布式实时处理，保证信息交互时效性；

·准确性：能够提供准确的时空信息，以满足指挥控制及活力控制的需求；

·可靠性：采用综合抗干扰措施，确保复杂电磁环境下战术信息的可靠传输；

·格式化：将大量原始数据经消息协议格式化处理，确保信息可自动识别处理；

·安全性：数据链系统一般采用数据加密手段，确保信息传输安全可靠。

图1分析了数据链与智能化网络资源管理、物联网、大数据等新技术的相似点。将这些新技术应用于数据链，可能会大幅提升数据链技术水平。

图1 数据链技术与若干新技术的相似点

1.2 国外相关项目分析

从20世纪50年代开始，美国就着手数据链的研究。经过几十年发展和建设，已形成较为完善的数据链体系。在美军参与的历次战争中，数据链极大地提升了作战平台的能力，但也暴露出一些亟待解决的问题，主要表现在以下方面：

·复杂环境下可靠通信有待提升

·情报信息的实时处理能力不足

·各类作战要素覆盖完备性不足

·数据链间互操作水平需要提升

·作战要素管控智能化水平不足

针对以上不足，美军于2014年初相继开展两项计划：分布式作战管理（DBM）和对抗环境中的通信（C2E）。

（1）分布式作战管理（DBM）

在过去几十年中，美军在历次战争中面对的主要是非对称战争环境。在这种情况下，通过卫星通信或者战术数据链，将广域范围内的作战管理指挥控制平台和武器平台联系起来，依赖可靠的通信网络，利用人工处理方式协调指挥平台、传感器平台和武器平台，实现战术协同和作战管理。但未来美军将面临更多的对称战争，一是参与的作战平台种类和数量越来越多，作战功能系统越来越复杂，人工处理方式已无法有效完成作战管理；二是电磁对抗越来越强烈，通信网络可靠性下降，作战单元间交互的信息不再完整、可靠，决策单元很难获得全局信息导致集中式决策处理很难完成有效的作战管理。

因此，美军提出开发分布式、自动化、智能化的辅助决策方法，实现自适应的作战规划、指挥控制、态势理解，用于支撑对称战争条件下的作战管理。分布式作战管理主要包含三个研究内容：分布式自适应规划与控制、分布式态势理解和人机集成。

（2）对抗环境中的通信（C2E）

DARPA预计传感器系统、无人系统和网络武器系统将持续增长，并将驱动对更大、更泛在网络的需求。同时，专家预测敌人反通信系统能力在不断提高，敌方拦截、中断以及利用美军战术通信的相关技术发展迅速，对美空中优势和制空权形成强大威胁。为应对这一威胁，美军提高其数据广播系统链路能力，该数据广播系统聚焦于单个节点性能。然而，这些技术未能解决整个网络性能和网络泛在性所遇到的问题，因此，设立了C2E项目，旨在发展抗干扰通信和难探测通信技术，从而在面临各种频谱战的威胁时，确保战场网络功能不被破坏。

2 新技术在数据链中的应用分析

未来“信息中心战”对数据链的信息保障能力提出了更高的要求。针对现有数据链存在的问题与能力差距，需要利用新技术对其进行改进提升。本节主要讨论可能应用于数据链的几项新技术，并对这些新技术的应用做出分析。

2.1 智能化网络资源管理与控制

未来战争是强对抗战争，电磁环境复杂多变，联合交战情况下作战要素众多，战场态势瞬息万变，需对海量网络信息资源实时调整，传统集中式、人工操作的资源管理方式无法满足联合交战下多平台协同、多系统联合使用的要求，急需发展智能化数据链技术。

为获取未来强敌对抗条件下体系作战的优势，需要综合组织与运用多种数据链，其中涉及多种资源，如频率资源、网络拓扑、路由资源以及各种传感器信息资源等。这些资源将构成一个巨大的决策空间，实时从庞大的资源空间中选择出最优的资源使用与配置方案是不现实的。分布式智能化资源规划与控制技术结合专家系统和当前可用信息，通过信息挖掘和运筹规划的方式消除资源决策空间各资源要素间的相关性，使数据链网络系统复杂度虽高，但可控。通过分布式智能化资源规划与控制技术可充分调配各节点不对等的网络与信息资源，支撑作战应用。

2.2 物联网

物联网是通过各种信息传感设备，利用现代通信技术，把待识别物体与互联网进行连接，从而实现对物体的识别、定位、跟踪、监控和管理。物联网的核心是实现物（包含人）之间的互连，从而能够实现物与物之间的信息交换和通信，实现了物理空间和信息空间的融合。传感网可以看作是物联网的末端延伸网之一。无线传感器网络由大量随意分布的、能耗及资源受限的传感节点组成，它具有感知能力、计算能力和通信能力，通过自组织方式构成无线网络，协作地实时采集和处理物理世界的大量信息，实现全面感知的功能。

未来战争中，参与的作战平台种类和数量越来越多，传感器数量巨大，大量传感器未能有效接入数据链网络，且数据链不能高效地管控接入网络的各类传感器，导致传感器获得的有价值数据难以充分发挥作用。借鉴物联网思想，将包含各类传感器在内的各类作战要素组成可靠网络，通过对各类网络信息资源进行分布式智能管理，依据作战任务要求，实时决策当前网络资源使用方式，对战场空间中多种作战资源统筹管理，大幅度提高复杂电磁环境下各节点对作战空间态势的感知能力、信息共享水平和协同能力。

2.3 大数据

大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理的资讯。大数据包括复杂的数据格式，囊括了结构化、半结构化和非结构化数据。非结构化数据的多样性和海量性，决定了大数据处理的复杂性。大数据处理需要满足极高的时效性。数据量大意味着计算开销大，数据多样性意味着算法可扩展性要强，二者制约了大数据处理技术的时效性，大数据的实时处理给大数据技术带来了巨大挑战。适用于大数据的关键技术包括：数据挖掘、遗传算法、神经网络、分类/聚类、特征提取、数据融合、分布式数据库、非关系型数据库等。

大数据的海量性、多样性、非结构化等特点，正是当前数据链，尤其是情报监视侦察数据链面临的问题，处理的时效性则是情报信息实现直接战术应用的关键因素。图2所示为大数据技术应用于数据链的过程。从海量非结构化情报数据中分布式挖掘出可能的战术数据，进行特征提取、分类/聚类、融合等处理，识别出目标信息之后，再进行分布式协同决策，最终获得有价值的、能够在有限带宽资源的低时延战术信息，为各类作战平台提供所需的情报信息。

2.4 图片文字化表征

谷歌工程师利用类似语言翻译的技术开发出了一个用于翻译图片主题的机器学习算法。利用机器学习技术中的向量空间法提取图片特征，自动产生能够准确描述图片内容的文字。具体做法是：使用神经网络学习大量的（超过10万）图片的数据集合及其特征（标题），通过特征对图片的内容进行分类，进而生成一组可以描述图片的单词，同时生成代表单词之间关系的向量。这个向量和现有的翻译算法结合起来即可生成图片特征即标题。图3所示为利用该方法对某个图片的识别过程与结果。

图2 大数据技术应用于数据链

图3 图片文字化表征技术的识别过程与结果

现有数据链的情报侦察信息处理能力与战术应用的需求尚存很大差距。利用该方法，可以直接对卫星、无人机等情报侦察平台获得的大容量图片进行特征提取，再借助数据表征与编码技术转换成数据链消息，高效传送至需要的作战单元，既可以极大缓解网络带宽压力，又能满足战术信息的时效性需求，实现直接战术应用。

3 结束语

数据链将战场空间中分散的作战资源紧密交链，形成一种高效灵活的信息交换与时空统一网络，在要求的时间内，以适当的方式，把准确的信息可靠传送至需要的作战单元，达到“先敌发现、先敌攻击”的决策优势和作战优势。在未来强对抗条件下，作为一项涉及多个学科的复杂技术，数据链需要利用各种先进技术，以提升未来复杂作战环境下的信息保障能力。

[1]DBM:DARPA-BAA-14-17,http://www.fbo.gov,2014.

[2]C2E:https://safe.sysplan.com/confsys/c2e/,2014.

[3]胡雄伟等.大数据研究与应用综述[J].标准科学,2013,(11).

[4]朱洪波等.物联网技术进展与应用[J].南京邮电大学学报（自然科学版）,2011,31(1).

[5]Oriol Vinyals etal.Show and Tell:A Neural Image Caption Generator[J].Computer Vision and Pattern Recognition,2014.