APP下载

基于信息优势的指控系统指标体系构建及建模

2018-03-14李琳琳路云飞

系统工程与电子技术 2018年3期
关键词:信息流时延指标体系

李琳琳, 路云飞, 张 壮, 和 何

(火箭军工程大学信息工程系, 陕西 西安 710025)

0 引 言

信息优势[1]定义为“不断地采集、处理、分发信息,同时能够阻止敌方做同样事情的能力”[1]。随着网络中心战[2](network centric warfare, NCW)的提出,使原本独立的指挥、通信、情报、打击节点联接成一个紧密的整体,战场火力优势正向信息优势转变。美军提出的NCW和全球信息栅格(global information grid, GIG),其根本目的就是获取全球范围内绝对的信息优势。为适应新军事变革,在现代化战场上取得绝对的信息优势,获得制信息权[3],基于信息优势的指挥控制系统相关研究逐渐成为关注的热点。

目前国内军事领域关于指挥控制系统指标体系构建的研究较多,成果丰硕,但能够将信息优势作为重要指标纳入评估指标体系的研究却相对较少。本文结合信息化作战的新特点,构建了基于信息优势的指挥控制系统指标体系,并针对各指标特点,建立了可量化的数学模型。

1 基于信息优势的指挥控制系统指标体系构建

指标体系的构建是一个系统工程,直接关系到系统的评估效能,本节结合评估系统特点,总结梳理了指标体系构建需遵循的基本原则,并构建了基于信息优势的指挥控制系统指标体系。

1.1 指标体系构建原则

指标体系的构建应选取具有代表性的关键指标,避免指标冗余、模型复杂,确保系统评价简单高效,应遵循以下原则[4-6]:

(1) 最简性原则:评估指标在确保能够客观反应指挥控制系统的基本特性的前提下,应以尽量少的关键指标来评价系统性能。

(2) 可测性原则:要尽量选取容易定量计算的指标,确保数据的可靠性。

(3) 稳定性原则:指标选取必须确保最终的评估指标体系的稳定可靠,不易受外界因素调整变动。

(4) 时效性原则:随着信息化程度提高,战场形势瞬息万变,指标的选取必须能够及时准确地反应系统的变化规律,具有较强的灵活性。

(5) 独立性原则:指标选取应尽量避免指标之间的交叉重叠,一方面避免了指标之间的相互影响,另一方面可以减少系统评价的复杂度。

1.2 指标体系构建

根据上述指标体系建立原则,经研究讨论、分析筛选,得出最终的基于信息优势的指挥控制系统评估指标体系,如图1所示。

图1 基于信息优势的指挥控制系统评估指标体系Fig.1 Evaluation index system of command and control system based on information superiority

2 指标评估模型

系统效能评估就好比化学反应,评估指标体系是反应物,是评估的基础,而数学模型则是反应条件,起着至关重要的作用。本节在评估指标体系建立的基础上,针对各指标特点,建立了典型的数学模型。

2.1 信息优势

2.1.1 信息完备性

信息完备性[1]是指战场态势感知中感知到的敌方战略目标或者来袭目标数量与客观实际目标数量的比例。包括类型完备性C(t)和数量完备性D(t)。这两项指标的计算模型为

C(t)=ρ(t)/φ(t)

(1)

式中,φ(t)表示t时刻客观态势中敌方目标实际存在种类数;ρ(t)表示t时刻感知态势中敌方目标已被正确发现的种类数。

D(t)=η(t)/λ(t)

(2)

式中,λ(t)表示t时刻客观态势中敌方目标实际存在的数量;η(t)表示t时刻感知态势中敌方目标已被发现的数量。

t时刻信息的完备性为F(t),则

F(t)=C(t)×D(t)

(3)

2.1.2 信息准确性

信息准确性以态势感知中的敌方目标特征与真实目标特性的吻合程度以及所提供的信息与决策需求的匹配度紧密相关。因此可以从目标信息的准确度和信息需求匹配度两方面来度量。

(1) 目标信息准确度:采用分发环节中每个目标的特征参量吻合度均值衡量该指标,其形式化计算模型表示为

Validity(t)=(valiS(t)|valiO(t),valiP(t))=

(4)

式中,valiO(t)、valiP(t)和valiS(t)分别表示采集、融合和分发3个阶段的信息准确性;gij表示分发节点提供的第i个目标的第j个特征的信息状态;fij表示第i个目标的第j个特征的信息状态;m表示目标总数量;n表示目标的特征参量长度。

(2) 信息需求匹配度:将信息分发给使用节点的信息与这些使用节点决策需求信息的满意度,可以通过对信息使用节点提出的每一类信息需求响应程度来度量。因此,信息需求匹配度的形式化计算模型表示为

(5)

式中,pi表示信息处理节点提供给信息使用节点的第i类信息;ri表示信息使用节点所需要的第i类完整信息;n表示信息使用节点所需要信息类型总数。

2.1.3 信息时效性

信息时效性:由侦察节点到信息处理节点再到信息使用节点的信息传输时延,具体可以从信息处理时延和信息服务时延两部分来测度。

(1) 信息处理时延:由侦察节点到信息处理节点的信息传输时延,可将信息处理时延指标的形式化模型表示为

(6)

式中,delay(t)i,u表示时延最大信息流中第u个节点的处理时延;delay(t)i,c表示时延最大信息流中第c条边的传输时延;w表示时延最大信息流包含的节点数;v表示时延最大信息流包含的链接数。

(2) 信息服务时延:信息处理节点到信息使用节点的信息传输时延,其形式化模型可表示为

(7)

式中,delay(t)i,u表示第i条信息流中第u个节点的处理时延;delay(t)i,c表示第i条信息流中第c条边的传输时延;w表示每条信息流内包含的节点数;v表示每条信息流内包含的链接数;n表示信息流的总条数。

而最终的信息时效性是信息处理时延和信息服务时延的总和,其指标形式化模型可表示为

Delay(t)infor=Delay(t)t+Delay(t)s

(8)

2.2 决策优势

2.2.1 决策质量

决策质量主要与决策的全面性、态势评估的客观性和作战预测的可靠性有关。

(1) 决策的全面性主要体现在各决策方面决策支持要素的全面性,可初步表示为

(9)

式中,Ni-give和Ni-need分别为系统中决策节点在决策方面i(i=1,2,…,n,分别表示作战计划、火力计划、航迹预案、卫星使用需求计划等n个需要决策方面)能提供的决策要素数量和决策所需的决策支持要素数量。

(2) 态势评估的客观性主要体现在战场态势评估与客观事实的一致性,由态势感知质量的完备性F(t)和准确性指标V(t)来度量,可直接引用第2.1节中计算结果。

(3) 作战预测的可靠性可通过指挥员预测的损失与实际损失的接近程度、成功打击的比例来度量,并将其值归一化,表示为

(10)

其中,预测损失和实际损失的数值,可分别由预测的和实际作战消耗的人力、物力、财力等,经适当的加权求和计算。

同时,成功打击的比例表示为

(11)

式中,launsuc、launall分别为成功打击的次数和打击的总次数。

2.2.2 决策快速性

决策快速性可以反映在决策周期和决策速度方面。

(1) 决策周期时间tD是由战场态势评估时间tC、带预测的作战计划时间tR、作战行动时间tA以及结果反馈时间tB等一系列时间总和构成。即

tD=tC+tR+tA+tB

(12)

对有多个指挥层次的联合战役,信息优势支持下的决策过程,涉及的时间因素主要包括战场态势评估时间tC、作战计划时间tR、指挥时间tM、武器反应时间tW、作战时间tF,以及其他有影响的因素(如气象)等。对每一决策过程,只有当上述时间之和小于战场预警时间tS,或小于敌人相应的时间之和时,决策才有时间优势。即

tD=tC+tR+tM+tF

(13)

其中,tM表示各级指挥所从接到作战命令开始,研究作战命令、分析敌我态势、作战计算、辅助决策、确定决策、上报决策及决策获批准,拟制并下达作战计划和作战命令,直到基层部队及其武器系统以及命令执行情况逐级上报所需的全部时间;tW表示武器系统接到打击命令后到打击开始所需要的准备时间;tF表示武器系统从打击开始到打击任务完成所需要的时间。

(2) 决策循环速度:如果指挥员能够准确地抓住有利的态势并可靠地选择行动过程,获得比对手更快的决策循环速度,将在战斗中占有有利位置。决策循环速度定义为

DV=(F(t)×V(t))/(tC+tR+tA+tB)

(14)

实际应用中,DV的值将是多个决策的平均值。

2.3 灵活性

灵活性是对系统结构适应内外部环境变化能力的度量,可以从系统结构适应变化的量差和代价来度量,主要包括情报保障适变空间和指挥控制适变空间两个方面。

2.3.1 情报保障适变空间

情报保障适变空间也可以理解为信息服务多样性,包括情报信息流组合数和情报信息源节点数。

(1) 情报信息流组合数指情报保障信息传输途径,信息传输途径越多,情报保障适变空间就越大,灵活性也就越好。

(2) 情报信息源节点数指提供信息服务的情报中心数量,数量越多,信息服务的方式越多样化,灵活性也就越好。

2.3.2 指挥控制适变空间

指挥控制适变空间是衡量系统结构指挥控制适应内外部变化的能力指标,包括指控信息流组合数和越级指挥代价两方面。

(1) 指控信息流组合数:打击节点作为系统中的末端武器节点,其被指挥方式最多、指挥适变空间也最灵活。

(2) 越级指挥代价:越级指挥越多,指控途径数量就越多,但并不是越级指挥越多越好,因为任何一种越级指挥都是需要成本代价的,满足编制体制约束的指控途径数量越多,造成的成本代价也就越高。

2.4 抗毁性

抗毁性是指系统节点及节点间关系不确定(失效或降效)情况下仍保持原有效能的能力。包括情报保障抗毁能力、网络结构修复能力、指挥控制抗毁能力。

2.4.1 情报保障抗毁能力

情报保障主要是服务于指挥决策,主要受两个因素的约束,首先要能够确保可以探测侦察到情报信息,其次必须能够将情报信息顺利传送至指挥节点,因此情报保障的抗毁性包括情报信息流损毁度和侦察节点抗毁能力。

(1) 情报信息流损毁度指情报传输链路在完成信息推送的前提下“断裂”“损毁”的最大程度。

因此,如果系统结构G受到攻击后,G变为G'∈G,则系统结构中情报信息流损毁度εG'可以用攻击后的系统结构G'情报信息流总数占初始系统结构G的情报信息流总数的比例εG'来衡量。

(15)

式中,Numinfor表示攻击后情报信息流数量;Suminfor表示原始结构中情报信息流总数。

(2) 侦察节点抗毁能力:侦察节点是情报信息传输的前提,因此侦察节点的抗毁能力在系统抗毁性评估中也不容忽视,可通过侦察节点的容毁度来衡量节点的抗毁能力。

2.4.2 指挥控制抗毁能力

指挥控制抗毁能力包括指控网络抗毁能力和指控节点抗毁能力,其计算模型与情报保障抗毁能力类似,这里不再赘述。

2.4.3 网络结构修复能力

网络结构修复能力是指情报和指控网络在受到地方打击,而不能正常完成任务情况下,在允许时间内,部队抢修实现任务正常完成的能力。一般用抢修完成任务的概率来衡量,可通过以下模型计算:

(16)

式中,time*表示抢修完成的实际时间;sumtime表示抢修完成,且能顺利完成任务允许的最长时间。

2.5 可靠性

可靠性指标分为串联系统任务故障率和并联系统任务故障率两方面计算,能够反映系统指挥控制的可靠性程度,下面逐一计算各指标。

(1) 串联系统任务故障率的含义是由n个节点组成的串联系统,其中任一节点发生故障都会导致整个系统失效,也就是采用各系统节点故障发生率的总和来计算,其模型可表示为

(17)

式中,λi表示第i个节点发生故障的概率。

(2) 并联系统任务故障率的含义是由n个节点组成的并联系统,其中任一节点正常工作,系统即正常工作,所有单元全部失效,系统才失效,也就是采用各系统节点故障发生率的累积来计算,其计算模型可以表示为

(18)

式中,λi表示第i个节点发生故障的概率。

3 指标体系构建需把握的要点

评估指标体系是否全面、客观、简明,对最终评估结果有直接影响,构建一套能够有效反应系统特点,评估结果基本符合实际的指标体系[7-10],除遵守上述原则之外,还应重点把握以下几点:

(1) 评估指标的可量化性。评估指标体系的建立是为了更好地进行效能评估,为确保系统评估合理、高效,在建立指标体系时,必须采用自顶向下、逐级分解的方法,直至所有评估指标均可量化。

(2) 突出信息优势重要性。随着信息化程度的提高,制信息权逐渐成为获得制胜权的关键因素,信息优势能力直接决定敌我双方指挥控制系统的指挥决策能力,在一定程度上关系到整个战场的胜负,因此在构建评估指标体系时,必须将信息优势作为重要因素纳入指标体系之中。

(3) 注重评估系统与指控系统的一体化建设。目前,国内军事系统的建设和评估都是独立进行,这样的系统评估与建设思路是否还能适应新军事革命要求值得考虑。当前形势下,指挥控制系统建设和评估应注重一体化建设,战场形势瞬息万变,系统评估不可能做到全面的预先评估,而应是动态的、高灵活性的,能够在战场上实时评估的综合指挥控制系统。

4 实例分析

为验证指标体系的可行性和模型的准确性,根据前文建立的指标体系,并结合军队作战标准和系统特点,邀请专家结合系统特点和作战实际对评估指标进行打分,获取评估值,并采用文献[11]中的算法对该指挥控制系统综合效能进行评估。为确保评估结果的可靠性,邀请了3位专家,其中1名来自于系统开发团队的资深教授,另外2名为部队使用单位的专家。

4.1 单指标效能评估值计算

该指挥控制系统指标体系分为3层,按照由下至上,逐级融合的评估思路,首先根据三级指标评价值获取二级指标的评价值,如表1所示。

表1 二级指标评价表

由表1可知,指标的评价值是专家在分析指标实际作战运用过程中效能体现的基础上,通过分析研究获取的。若3位专家对某一项指标评价值相差较大,说明专家对该指标的认识存在分歧,则开会进行讨论,认识统一后重新打分。对指标权重的确定,是采用等级评定的原则,将指标的重要度分为3个等级(1.0、0.6、0.3表示不同重要性),数值越小代表重要性越低,进而通过归一化处理,获取指标最终权重。

上述评价值和权重的确定主要取决于专家经验水平,虽然主观性较大,但却能够反映出系统效能评估的整体性能,不存在偏离实际系统的问题,因此是完全可行的。

通过文献[11]中的效能评价公式,得二级指标评价结果,如表2所示。

表2 二级指标效能值

通过上述计算,已经获得该指挥控制系统的二级指标评价值,但由于个别二级指标处于叶子节点,在求解一级指标效能值之前,仍需通过专家打分的方法获取评价值,如网络结构修复能力U42、串并联系统任务故障率U51、U52等。其余二级指标的评价值在表2中已求出,可直接用于一级指标评价值的求解。二级指标权重的求解同上,采用专家三级评价打分的规则获得,具体求解结果如表3所示。

表3 一级指标评价表

进而可得一级指标效能值,如表4所示。

表4 一级指标效能值

4.2 总体效能的计算与分析

该指挥控制系统的效能值是5个一级指标效能值的综合与统一。首先对上述5个一级指标进行打分排序,求解指标权重,其次利用文献[11]中效能评估方法求解系统综合效能值。具体方法同单指标效能评估方法一致,结果如表5所示。

表5 单项指标权重

将上述单指标权重值和前文单指标评价值代入效能评估函数,得总体效能值

EA=0.23×79.98+0.23×89.53+0.19×83.75+

0.16×83.78+0.19×89.28=85.27

由上述评估结果可以看出,该指挥控制系统的整体效能值大于85,属于优秀级别,能够满足现有条件下作战需要。但是从单指标来看系统的信息优势效能值只有79.98,距离整体效能评估值还有很大差距,暴露出信息化条件下系统建设还存在短板,尤其是信息优势建设严重缺陷。详细分析易得信息时效性效能值只有78.50,是导致信息优势不足的重要原因,因此在后期建设中应重点改进。

5 结束语

信息化条件下,信息优势成为不可或缺的作战因素,结合某指挥控制系统特点,构建了完整的基于信息优势的指挥控制系统评估指标体系,并结合各指标特点建立了可量化的数学模型。最后针对指标体系构建过程中容易出现的问题,提出了几点意见建议,并结合系统效能评估实例,在验证指标体系及模型合理性的同时,分析指出了当前系统存在的不足,为后期系统整体性能的建设完善提供了重要参考。

[1] 江汉,尹浩,李学军,等.C4ISR体系对抗仿真中的信息优势度量[J].系统工程与电子技术,2006,28(1): 88-91.

JIANG H, YIN H, LI X J, et al. Measure of information superiority in simulation of C4ISR gaming[J]. Systems Engineering and Electronics, 2006, 28(1): 88-91.

[2] ALBERTS D S, GARSTKA J J, STEIN F P. Network centric warfare: developing and leveraging information superiority[J]. Molecular Brain Research, 2000, 24(s1/4): 11-19.

[3] 徐昶, 李陆冀. 信息优势对作战影响的度量研究[J]. 舰船电子工程, 2011, 31(1): 95-99.

XU C, LI L J. Research on information superiority impose on operation[J].Ship Electronic Engineering,2011,31(1):95-99.

[4] 余力, 岳振军, 梁坤泰. 军事情报效能评估指标体系的构建[J]. 情报杂志, 2010, 29(12): 116-118.

YU L, YUE Z J, LIANG K T. Construction of military intelligence effectiveness evaluation index system[J]. Journal of Intelligence, 2010, 29(12): 116-118.

[5] QI Z F, HAN S, LI J X. Applications of generalized rough set theory in evaluation index system of radar anti-jamming performance[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2016, 21(2): 151-158.

[6] YANG J S, WANG F Y. Developing a quantitative index system for assessing sustainable forestry management in Heilongjiang province, China: a case study[J]. CrossMark, 2016, 27(3): 611-619.

[7] 崔文雄, 戴彤辉, 张国伟. 关于网络化作战效能评估的研究[J]. 兵器自动化, 2009, 28(5): 14-15.

CUI W X, DAI T H, ZHANG G W. Research on effectiveness evaluation of network combat[J]. Ordnance Industry Automation, 2009, 28(5): 14-15.

[8] 汪民乐,彭司萍,杨先德,等.导弹武器系统生存能力分析方法[M].北京:国防工业出版社,2015.

WANG M L, PENG S P, YANG X D, et al. Missile weapon system survivability analysis method[M]. Beijing: National Defence Industry Press, 2015.

[9] 李向阳, 潘长鹏, 李伟波. 基于C-AHP的指挥控制系统作战效能指标体系研究[J]. 舰船电子工程, 2014, 34(2): 31-34.

LI X Y, PAN C P, LI W B. Index syetem of combat effectiveness of command & control system based on C-AHP[J]. Ship Electronic Engineering, 2014, 34(2): 31-34.

[10] 房坚, 王钺, 袁坚. 基于集合距离的信息优势度量方法[J]. 系统工程与电子技术, 2017, 39(1): 114-119.

FANG J, WANG Y, YUAN J. Measurement of information superiority based on set distance[J]. Systems Engineering and Electronics, 2017, 39(1): 114-119.

[11] 陈兆兵, 郭劲, 王兵, 等. 车载高架式光电探测系统的作战效能评估[J]. 光学精密工程, 2013, 21(1): 77-86.

CHEN Z B, GUO J, WANG B, et al. Operational efficiency evaluation of vehicle carrying and high supporting optic-electronic detecting system[J].Optics and Precision Engineering,2013,21(1):77-86.

猜你喜欢

信息流时延指标体系
2022城市商业魅力指标体系
基于信息流的作战体系网络效能仿真与优化
5G承载网部署满足uRLLC业务时延要求的研究
基于GCC-nearest时延估计的室内声源定位
基于信息流的RBC系统外部通信网络故障分析
战区联合作战指挥信息流评价模型
VoLTE呼叫端到端接通时延分布分析
层次分析法在生态系统健康评价指标体系中的应用
供给侧改革指标体系初探
简化的基于时延线性拟合的宽带测向算法