面向任务的信息分发技术研究*

钱晓坚　梁　艳

(中国电子科技集团公司第二十八研究所　南京　210007)



面向任务的信息分发技术研究*

钱晓坚梁艳

(中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210007)

摘要信息分发技术经常运用在军事信息系统中，是战场态势信息分发的关键技术。论文主要讨论利用信息需求分析、动态订单等方法，研究实现准确信息分发的技术。

关键词信息分发; 面向任务; 任务特征; 动态订单

Class NumberTP393

1引言

现代战争是信息化的战争，战场环境已扩展到地、海、空、天和赛博网络多个空间维度，各个作战单位、甚至是一件武器装备都在通信网络的支持下不断进行着信息交换，每个单位既可能是信息的消费者，也可能是信息的提供者，战场信息量呈几何级数增长，能否迅速准确地获取有效信息，并将其在合适的时间发送给合适的用户[1]，成为打赢战争的关键。本文研究的面向任务的信息分发技术，通过利用信息用户的身份特征和行为特征分析方法，来提高信息需求分析的命中率，从而实现准确有效的信息分发。

2传统信息分发的问题

信息分发是根据作战需要，以实用和最有效的方式为各个作战单元和作战要素提供信息访问和传送的能力[2],是指挥系统各节点间实现信息交换和共享的主要手段。订阅分发是实现信息按需服务的常用手段[3]，信息分发一般采用分类订阅或主题订阅的模式，即由信息管理者对集中管控的信息进行统一分类和编目，并将目录发布，信息用户根据信息目录进行按类型订阅，或者多种类型组合成主题进行订阅[4]。

这种信息分发方法能够基本满足用户对信息的需求，但应用在快节奏的现代战场上尚存在以下几个问题：

1) 信息分发精准度不够：正确性是信息分发的首要需求，即将正确的信息发送给正确的用户[5]。采用分类或主题订阅，只能从粗粒度的范畴实现对信息的定向获取，采用这种方式虽然能够帮助用户筛选出一定量的数据，但因为战场环境的信息量巨大，用户仍将面对大量的信息冲击和干扰，需要通过人工的方式进一步进行挑选过滤，从而增加了用户的工作量，降低了用户信息处理效率，并影响用户对局势的快速判断。

2) 信息主题时效性较差：信息分发需充分考虑时效性[6]。采用分类或主题订阅方式，不能满足用户的时效性需求。战场态势瞬息万变，用户信息需求也会随其不断改变，传统的分发方式需要人工从信息目录中进行筛选订阅，其时效性必然无法跟上战场局势的变化以及引起的信息需求变化，从而使用户无法及时获取到需要的信息。

3) 信息对用户作战任务的保障性不够：采用分类或主题订阅方式，仅能从信息本身的分类角度进行选用，无法反映用户作战过程中为完成任务而产生的信息需求[7]。随着作战进程的推进，战场环境在不断变化，用户任务内容和状态也处于调整变化中，相应的信息需求也是动态变化的，一般的分发方式已不能满足用户执行任务的要求。

3解决方法

针对一般信息分发方法的不足，本文设计一种面向任务的信息分发技术，用于满足用户规划和执行作战任务中不断变化的信息需求，实现信息的准确分发。美军GIG全球信息栅格系统中指出：信息分发管理是根据用户对信息需求和指挥人员的作战需要，在可用资源、基础设施可用性、安全政策确定的信息流等基础上，以所希望的模式向指挥人员、战斗人员提供信息的认知、访问、递交等一系列相关过程[8]，信息分发的过程与指挥人员本身的情况特征和其作战任务是密切关联的。

面向任务的信息分发技术从用户所承担任务的角度出发，通过建立任务信息需求分析模型，实现对用户任务状态下的信息需求分析，形成动态化的用户需求信息订单；信息服务中心根据动态化订单对用户进行动态保障，最大限度地满足用户执行任务的信息需求。

面向任务的信息分发运行流程如图 1所示，主要包括“确定任务”→“需求分析”→“形成订单”→“信息分发”共四个基本步骤。“确定任务”是用户确定其具体任务要求的过程，“需求分析”是用户根据任务情况进行所需信息的分析过程，“形成订单”是将需求分析的结果规范成信息订单的过程，“信息分发”是信息服务中心根据订单向用户分发信息的过程。

用户执行任务是一个动态推进的过程，任务的内容和状态会随着作战形式的变化而改变，其信息需求也将随之发生变化，单轮次的信息分发流程无法满足其动态任务的信息需求，需要采用多轮次循环的方式，动态的进行信息分发保障流程，不断根据任务执行情况向用户提供实时的信息保障。

图1　系统总体设计框图

这种根据任务情况螺旋式推进进行信息分发保障的方式，能够有效解决一般信息分发技术存在的任务保障性差和时效性差的问题。整个流程中“需求分析”和“形成订单”是最为重要的两个步骤，“需求分析”中相关的关键技术则能有效提高信息分发的精准度。

3.1需求分析

信息需求分析是实现准确信息分发的前提，一般的信息分发主要是通过用户脑力思维分析，并结合其相关的经验知识，确定相关订阅条件，实现对信息的订阅。这种方式主要依靠用户个人能力来实现对信息需求的有效分析。本技术所用的需求分析步骤，采用一种规则匹配的方式来实现任务需求的自动化分析，并通过一种多维度需求分析方法来提高需求分析的准确度。

规则匹配的方式首先建立一个任务信息需求分析模型，通过该模型将任务特征和待订阅的信息进行规则化分解，细化为不同的任务特征属性和信息分类。每条任务特征属性存在一定类型的信息需求对照关系，形成系列的特征属性与信息分类的对照规则。通过模型对任务的分析，能够形成信息需求分析结果。例如：一个百人级别的通信保障团队，在山林地区执行通信保障任务。该种情况可以分解为多个任务相关的特征属性，包括用户级别(百人)、用户专业(通信)、任务类别(通信保障)、任务环境(山林地区)等等，分别对应得到多个信息订阅需求条件。例如通过用户级别、用户专业和用户任务地点对应得到需求信息的地理区域范围条件，通过任务类别对应得到地形地貌和气象需求条件，通过保障对象对应得到重点保障地域条件等。

同时任务还存在完成要求，可能是完成时间最少优先、达成目的效果最大优先，或者是资源消耗最小优先等，不同的要求同样会对信息需求产生影响。需求分析过程中还需运用多维度需求分析方法，通过相关条件影响的加权计算与分析，形成更为准确的需求分析结果。

3.2形成订单

信息订单是信息需求分析的成果，信息中心依据订单完成对用户的信息分发。订单一般包含用户所需信息的分类和区域范围等相关属性，本技术所用的是一种动态订单。

动态订单在一般订单的基础上增加了时间维度属性，将信息需求按照时间划分为多个片段，每个片段可包含独立的信息类型和区域等基本属性。动态订单能够在不同的时间片段内描述不同的信息需求，从而满足用户执行任务过程中状态、空间、时间等变化而产生的信息需求变化。动态订单包括规划订单和实时修正订单两个部分。

规划订单是指根据用户计划，对预先规划而尚未执行的任务进行需求分析，生成的与任务规划进展过程所对应的订单，包含了任务计划中在多个时间阶段的信息需求情况。用户按照计划执行任务，信息保障单位按照规划订单对用户进行信息保障。

实时修正订单是根据用户实际计划执行情况，对原有规划订单进行调整和修正而产生的订单。用户实际执行计划过程与原计划出现产生偏差，原定信息需求已不能满足当前任务执行情况时，需要对原有规划订单进行修正，信息保障单位根据实时修正订单调整信息分发内容，实现对用户任务实时的信息保障。

通过组合运用规划订单和实时修正订单，能够更为有效地对用户进行实时信息保障，帮助其更好地完成任务。

4关键技术

准确掌握用户信息需求是信息分发最为重要的工作[9]，快速有效的信息需求分析则是实现准确信息分发的关键。面向任务的信息需求分析是本技术的核心步骤，其主要包括任务信息需求分析模型和多维度信息需求分析方法两项关键的子技术。

4.1任务信息需求分析模型

任务信息需求分析模型是信息需求分析的关键技术，主要包括任务特征与要求分解和要求分解、信息分类和需求规则匹配与分析三个部分，模型结构如图 2所示。

任务特征与要求分解模块负责完成任务的特征分解和相关要求分解。任务特征用于描述任务相关的属性特点，一般包括任务单位属性、任务类型属性、任务对象属性等，每条属性或多条属性的组合能够对应一定的信息需求类别或条件。相关要求用于描述任务的相关要求或限定，一般包括时间要求、资源消耗要求、任务效果要求等，任务相关要求能够在综合需求分析时通过权值的方式影响最终分析结果。

图2　任务信息需求分析模型结构示意图

需求匹配则是通过设定的规则，将任务属性条目和分类信息条目进行匹配，并根据任务相关要求确定计算参数的权值，最终利用多维度信息需求分析方法计算得到相关信息需求，形成用户信息订单。

4.2多维度信息需求分析方法

任务信息需求分析是一个动态化的过程，需要随任务的状态变化而调整其对信息的需求。任务对信息的需求一般包含多个方面的多种类型，在任务环境数据化的背景情况下，检索产生信息的数据量将会非常庞大，需要一个有效的方法能够分析得到任务最需要的信息，多维度信息需求分析方法主要用于解决此问题。

多维度信息需求分析方法是一种基于多角度需求方案情况下的评估方法。用户执行任务对信息的需求会随任务情况的变化而调整，存在多种不同的决策倾向维度，如完成时间优先、资源消耗最少优先、达成目的效果最大优先等，每个维度可能对应多条任务特征与信息分类匹配规则。针对这种情况，本文采用逼近理想解排序法(TOPSIS法)[10]对任务整体信息需求进行求解。

将多个维度的信息需求规则关系建立如式(1)所示的矩阵U。其中n为任务需求分析维度数量，m为任务需求对照规则数量。

(1)

每个分析维度的每条对照规则存在需求强度的权重，生成如式(2)所示经过加权的需求矩阵。

(2)

其中xij=wjzij(i=1,2，…,n;j=1,2,…,m)，wj为第j条规则的权重，zij为归一化后对应的uij规则值。

运用TOPSIS方法对需求进行多维排序。将加入权重后的评估值依据理想解求解方法求出参数指标的理想解和负理想解。对于成本型参数指标，取最小值为理想解，最大值为负理想解，对于效益型参数指标，取最大值为理想解，最小值为负理想解。得到：

计算每个解对正理想解的相对接近度：

利用备选需求与理想点和负理想点的距离信息对多个需求方案Ci进行排序，选出尽可能接近理想点又远离负理想点的最优方案[11]。通过该方法的计算，可得到一定条件下相对最为准确信息需求集合。

多维度需求分析技术的核心思想是认可任务变化导致的信息需求差异，采用多个角度分析同一任务不同情况下的具体的信息需求，支持通过权重参数的调整反映当前任务的状态情况，从而得到更准确、更能真正反映任务需求的信息内容。

5系统应用分析

面向任务的信息分发技术采用相对标准化的规则和方法保障信息的快速订阅，帮助用户实现有效准确的信息分发与获取。但其实现的是普适规则下的信息需求分析，战场情况瞬息万变，作战指挥仍然以体现指挥员意志为根本，这种技术并不能替代指挥员实现所有的信息需求分析工作，只能作为一种有效的手段辅助其更好地进行指挥作业。

面向任务的信息分发技术可应用在信息服务中心，作为其面向各种用户进行有效信息保障的技术手段。技术的核心部分在于信息需求分析，通过对用户及其任务的相关特征分析实现更为准确的信息需求定位。信息需求分析模块存在两种部署方式，分别是用户端分散部署和服务中心集中部署。

用户端分散部署模式把信息需求分析模块部署在用户端系统内，只能在用户本身数据和中心信息目录的支持下进行分析，结果准确度较低，但只向中心提交分析结果(即订单)，因此不易暴露用户隐私信息，安全性较高。

服务中心集中部署方式把信息需求分析模块部署在服务中心系统内，可利用中心大量数据进行需求分析，其结果更为准确、智能化水平较高、用户使用体验较好，但需要大量的用户数据，可能包括用户的位置、业务类型、任务内容等多种敏感信息，在安全保密和隐私保护方面存在一定的不足。

6结语

信息系统的发展呈现服务化和集中化的趋势，用户终端趋于小型化，通过服务中心强大的能力支持，能够实现各类的服务保障。运用面向任务的信息分发技术，能够大大增强信息服务中心的保障能力，实现信息保障的精准化、快速化和智能化，进一步提高信息系统的作战指挥效能。

参 考 文 献

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收稿日期：2016年1月7日,修回日期：2016年2月25日

作者简介：钱晓坚，男，工程师，研究方向：指挥信息系统总体。梁艳，女，工程师，研究方向：指挥信息系统总体。

中图分类号TP393

DOI：10.3969/j.issn.1672-9730.2016.07.004

Information Distribution Technology for Mission Planning

QIAN XiaojianLIANG Yan

(The 28th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Nanjing210007)

AbstractInformation distribution technology is often used in C4ISR System. It is a key technology in situation distributioning.The paper discusses the use of requirementanalysis and dynamic order for researching information distribution technology.

Key Wordsinformation distribution, mission planning, mission character, dynamic order