基于EC2的无人化作战体系云流化指控架构设计方法

黄美根, 王维平, 王 涛, 李小波, 何 华, 杨 松

(国防科技大学系统工程学院, 湖南 长沙 410073)

0 引 言

在军事智能化革命浪潮催生下,多无人集群、忠诚僚机等无人化作战成为日益重要的现代战争样式。无人化作战体系从人机关系角度可分为有人无人混合作战体系和无人机器自主作战体系。在无人机器自主作战体系范畴,美军提出2035年实现无人化战场,旨在以“人员零伤亡”状态下达成作战目标。基于此,美军提出全新战争设计理念——马赛克战,是实现“决策中心战”的重要途径,通过可组合、分布式的兵力设计与部署,在联合全域指控赋能下,支持快速构建面向任务的自适应杀伤网,从而使对手因缺乏有效应对手段而陷入决策困境。

实现无人化战场是一个相对长期的过程,需要无人系统具有足够的智能化程度,满足其任务执行所要求完全的自主权,而这是无人系统发展的终极目标。本文研究对象为无人化作战体系中的有人无人混合作战体系,通过使有人系统给予无人系统受监督的自主权,充分发挥更强机动性、隐身性、低成本等无人化优势,实现“1+1>2”的作战效果,而这也是其优于传统作战体系(没有无人平台或无人平台不具备自主权)的主要来源。因此,有人无人混合作战体系具有明确的现实应用需求,是提升实战化能力的必由之路,总结有人无人混合作战体系特征如下:① 战场边界扩展与作战中心收敛。一方面,无人平台作战能力扩展了传统意义上的有人战场边界;另一方面,通过作战资源的高效调度与快速重组,无人平台可以更好地收敛于作战中心区域,履行作战使命。② 自主智能提升与作战目标聚焦。一方面,随着技术的快速发展,无人平台自主程度与智能化水平不断提升;另一方面,在有人无人混合作战体系下,无人平台自主决策权始终处于作战人员制定规则约束下,并聚焦于作战目标。③ 战场协作泛化与作战节奏加速。一方面,战场协作范围更为广泛,既有作战人员与无人平台的深度融合,也有无人平台相互间的自主协作;另一方面,作战节奏明显加速,战场突变频发,对协作效率与适变性要求较高。

指挥控制是战争的枢纽,涉及到信息传输、信息共享、态势感知、规划计划、决策、决策执行等多个方面,无人化作战也不例外。随着无人机、无人车等无人平台自主化、智能化程度的不断提升,传统层级固化的指控架构难以发挥无人化作战优势。针对此,学者主要从优化指控架构以适用无人化作战和面向无人化作战设计全新指控架构等两个方面展开研究。在优化指控架构方面,周翔翔等提出了指控架构扁平化设计方法,但没有充分考虑架构的动态调整问题,进而孙鹏等提出了基于人工蜂群的指控架构自适应调整方法。在设计全新指控架构方面,Chen等认为指控的核心是基于任务实现资源的优化调配和组织,基于云计算范式设计了移动云模式的指挥信息系统,但其未充分考虑无人化作战的特点。闫晶晶等通过将任务相关实体临时重组为指控任务共同体,并针对动态重构机制进行了研究,吕学志等进一步采用贝叶斯网络模型探索了任务共同体识别方法。金欣等则采用服务化思想,结合软件定义技术,设计了面向多样化需求灵活重组指控系统工具或功能的新型服务化指控系统架构。此外,在指控系统效能评估方面,张壮等提出基于变权-投影灰靶的动态效能评估方法,蓝羽石等则从时效性方面对网络化CISR (command, control, communications, computers, intelligence, surveillance, reconnaissance)系统结构进行了详细评估。

然而,考虑到未来战争的复杂性和无人化作战的动态性,依据组织权变理论,适用于所有场景的无人化作战体系指控架构是不存在的。因此,面向多样化使命,构建匹配的组织结构与业务流程,是设计无人化作战体系指控架构的关键。组织指挥与控制(enterprise command and control, EC2)理论由Bayne教授提出,其定义组织为价值生产过程的管理。通过将体系组织分解为若干具有相似结构的组织价值生产单元(value production unit, VPU),从而在VPU重组基础上支持依据作战使命进行调整优化的组织设计。尽管EC2具备一定的可调整性,但其在适变性方面考虑较少,如EC2将指控过程总体上划分为态势感知、计划生成与计划执行3个阶段,其对组织调整优化过程主要体现在计划生成过程。就无人化作战体系而言,快速作战节奏与高度自主智能对无人作战平台提出了更高要求,适变成为无人化作战的基本特征,计划生成后的相对稳定状态难以适应有人无人混合作战体系,有必要对EC2适变性进行改进,使其更好地支撑无人化作战体系架构设计。

综上所述,无人化作战体系指控架构设计的关键在于与作战使命相匹配,缘于无人系统具备受监督的自主权,有人无人混合作战体系在指控方面更专注于作战资源的高效重组与指控关系的快速重构,以区别于纯粹的有人作战体系与无人作战体系。因此,本文在充分考虑无人化作战运用模式与适变特性的基础上,通过改进EC2适变性并用于支撑指控组织与服务的设计,提出了一种适用于无人化作战体系的云流化指控架构设计方法。

1 云流化指控概念建模

云协同是一种新兴的网信体系作战模式,通过将作战资源以云服务形式进行虚拟化,实现“分散资源集中使用”和“集中资源分散服务”双重功能,有效提升作战资源的使用效率。借鉴云协同理念,面向有人无人混合作战体系,提出云流化指控概念,通过将体系中有人指控资源虚拟化,构建“指控云”,并引入“信息流”概念，提出将无人集群作战能力集成为“作战流”,即以“流”的形式描述作战能力的传递。因此,云流化指控概念突出了无人平台的作战优势,以“前线无人作战流”与“后方有人指控云”有机融合为基本指控模式,设计云流化指控概念模型如图1所示。

图1 云流化指控概念模型Fig.1 Conceptual model of cloud-flow command and control

指控作战资源在云协同系统中有3种存在形态:实体形式的物理资源、作战能力封装后的虚拟资源和虚拟资源作用发挥的云服务。云流化指控概念模型由指控云和作战流构成,指控云中物理资源设计为实体形式的指控组织,内由各层级指控节点组成;虚拟资源主要由抽象成态势、计划、决策、执行和适变等指控功能的原子云组成;云服务则代表由按需组合后原子云集合向侦察流、打击流等作战流提供指控服务。

1.1 指控云

指控云物理资源中,指控节点是指控组织的主要组成部分,其内按需设置不同指控角色。依据体系逻辑层级,可将指控节点划分为体系层指控节点、兵力层指控节点与集群层指控节点,分别履行体系级、兵力级(或称系统级)和集群级的指控任务。在实际运用时，可分别映射至以人为主的作战指控单元、有人/无人协同的作战指控单元以及无人系统自主执行任务的集群作战单元,代表指控组织中3种不同形态的指控单元。

虚拟资源中,将指控云中具体履行某一指控功能的虚拟执行单元称为原子云,从指挥控制过程角度将原子云划分为态势云、计划云、决策云、执行云和适变云,具体内涵如下:① 态势云聚焦于无人化作战态势的理解分析,主要负责战场通用作战态势图的构建以及局部态势详图的生成,其是计划生成的基本输入。② 计划云聚焦于无人化作战任务规划与计划生成,负责制定各级作战计划,包括体系层作战筹划、兵力层作战计划,集群层作战任务分配由集群内部完成。③ 决策云聚焦于作战决策,该云是有人无人混合作战体系的重要特征,决策云负责实现作战人员主导下的决策过程,决策对象包括涉及作战活动的重要事件。④ 执行云聚焦于作战流的作战计划执行,具体对接各级指控节点的具体业务实施过程,尤其是与作战流相关的任务规划或行动计划的执行过程。⑤ 适变云是云流化指控架构的特色,主要负责响应与作战流相关的各种适变事件。通过在原子云中独立出适变服务,确保其在事件处理时能够按需快速调用其他原子云的指控服务。

进一步,为便于理解原子云的设计理念与思路,给出所提云流化指控概念模型与OODA(observe-orient-decide-act)、PREA(planning-readiness-execution-assessment)和HEAT(headquarters effectiveness assessment tool)等典型指控过程模型的指控服务映射关系如表1所示。

表1 指控服务映射关系Table 1 Mapping relationship of command and control service

在OODA模型中,观察与判断环节旨在获取战场空间信息并理解形成统一态势,功能与态势云一致;决策环节是根据任务目标原则选择行动方案的过程,由于OODA起源于传统空战,其行动方案生成过程简化为从方案库择优选择问题,因此对应计划云与决策云。实施具体行动方案的执行环节与执行云保持一致。OODA模型的特点是依据需求可以按需控制OODA环的迭代速度,即针对具体应用场景的适变过程,可以由适变云实现。

PREA模型将指控过程划分为筹划、准备、执行和评估4个过程,分别对应预测态势、直前态势、实时态势、历史态势等4种态势,进而依据过程演进关系发展尺度从大到小的3种筹划(预先筹划、临机筹划、直前筹划)与3类决策(周密决策、快速决策、精确决策),而云流化指控概念模型中态势云、计划云和决策云分别可实现上述指控服务。在适变方面,PREA模型主要通过对态势、筹划和决策等过程的层层细化来逐步消除战场迷雾。

相较于HEAT模型,云流化指控概念模型中态势云主要实现其环境监视与态势理解过程,计划云则对应计划准备,决策云与执行云分别对应决策与指令过程。HEAT模型更聚焦于指控过程描述,在适变方面考虑较少,而这可能也是该模型目前应用较少的原因之一。

因此,通过从指控过程角度梳理不同模型的基本步骤,在云流化指控概念模型中抽象设计态势云、计划云、决策云、执行云,共同支撑无人化作战体系指控全过程服务,并重点从适配无人化作战体系角度构建适变云,高效支持无人化作战适变。

1.2 作战流

作战流主要由面向具体作战任务按需构建的无人化集群组成,集群样式可分为同构集群或异构集群,同构集群指由同类型无人平台构成的执行单一任务的无人集群,异构集群则由多种不同类型的无人平台构成,可执行OODA完整杀伤任务过程。

在具体运用上,作战流通过接入执行云或适变云获取所需的指控服务,如任务状态报告、适变事件处理等,并完成相应作战任务。作战流类型依据作战链路类型可划分为侦察流、打击流、察打流、巡打流、侦控打评流、自主流等,如图2所示。其中,节点为具备火力打击功能的无人平台,记为火力节点;节点为具备侦察功能的无人平台,记为情报节点;节点为无人平台的指控系统,记为指挥节点;节点具备较高自主智能化水平的侦打一体无人平台,记为自主节点。

图2 作战流Fig.2 Operational flow

图2(a)为侦察流,由指挥节点与情报节点构成,能够执行战场目标侦察任务;图2(b)为打击流,由指挥节点与火力节点构成,负责执行目标打击任务;图2(c)为察打流,由指挥节点与自主节点构成,能够执行对可疑目标的侦察打击任务,该作战流也可由指挥节点、情报节点和火力节点组成集群完成;图2(d)为巡打流,由指挥节点、自主节点和火力节点构成,巡察功能由自主节点完成,该流通常用于异构平台引导打击任务;图2(e)为侦控打评流,由指挥节点、情报节点、自主节点和火力节点共同构成,能够完成完整集群杀伤链作战任务;图2(f )为自主流,由指挥节点与自主节点构成,其与察打流的区别在于自主节点间存在层级化指控关系,主要用于完成集群自主灵活侦察打击任务。有必要说明的是,作战流的类型及构成可依据需求进行设定,图2仅给出作战流的部分典型构成。

综上所述,原子云与指控组织解耦后,云流化指控概念模型通过按需构建指控关系(即指控角色按需接入原子云),可生成与作战使命相匹配的临时性指控组织,支持组织权变特性。受益于此,云流化指控允许实时调整指控关系,可快速实现越级指挥、接替指挥等非常规指控行为,实现对突发适变事件的高效响应。此外,通过将指控组织划分为体系层、兵力层与集群层等代表3种不同形态的指控单元,指控云和按需组建的作战流可适配绝大部分有人无人混合的无人化作战体系,确保了云流化指控概念模型具有广泛的适用性。

2 基于VPU的指控组织设计

基于VPU的指控组织中作战任务实现通常依赖于两条线的正常运转:纵向的指挥线与横向的协同线。指挥线与协同线的交叉点为VPU,其是EC2理论的核心概念。显然,VPU是指控节点的抽象,在此基础上指控组织可视为由相互连接的各VPU构成,给出VPU模型如图3所示。

图3 VPU模型Fig.3 VPU model

VPU的基本运行流程如下:本级VPU通过指挥线受领上级VPU的任务输入后,按需向上游VPU发送协作需求,并在获得其服务提供后,对任务进行处理。VPU内部任务处理过程可以是任务执行,也可以是任务分解。若为后者,则将分解后任务下达给下级VPU,并接收其执行结果。最后,任务全部完成后向上级VPU输出任务结果。

由此可知,VPU运行涉及两类业务过程:指挥过程与控制过程。指挥过程由VPU内部各指控角色完成,与指控云相一致,指控角色包括作战指挥角色、态势综合角色、计划管理角色、适变管控角色以及执行监管角色。其中，作战指挥角色对其余角色具有指挥权限。控制过程是对VPU任务实现过程的建模,依据作战任务一般流程,结合无人化作战的适变性特征,设计业务运转流程包括以下基本过程:态势感知、计划生成、计划决策、计划执行以及适变处理。指控角色对业务流程具有指控关系,态势综合角色负责态势感知过程,计划管理角色负责计划生成过程,执行监管角色负责计划执行过程,适变管控角色负责适变处理,作战指挥角色则负责作战计划生成、执行、适变、撤收等全流程的决策。

依据组织权变理论,指控关系的构建与优化至关重要,是指控组织设计的重要环节,通过优化指控关系可以显著提升指控组织效能及对组织使命的满足度。因此,特别将指控关系形式化定义为业务流程集合到指控角色集合的多对一映射,其中为指控关系存续时间,如下所示：

:→,={|∈,≤};={|∈,≤}

(1)

式中:和分别代表第项业务流程和第个指控角色,即=();和则分别为集合和的基数,因此指控关系共有种。

显然,指控组织可以按需改变以实现组织与使命的持续匹配。例如,随着作战进程(时间)的推进,指控组织可以实时改变映射关系实现越级指挥或接替指挥等。

3 聚焦适变的指控服务设计

作战体系由于作战环境的不确定性和对抗性,通常具备涌现性、适应性、协同性、演化性等动态特征,因而其指控关系需要实时响应作战任务和战场环境的变化。体系适变分为外部适应与内部弹性两个方面,外部适应聚焦体系应对外部态势变化,内部弹性则反映体系内部功能的抗毁性。作战体系功能的抗毁需要指控服务的柔性重组,据此提出指控适变概念,从指控原子云服务重组角度,支撑作战流高效应对作战任务更新和战场态势变化。

3.1 指控适变建模

给出指控适变概念如定义1所示。

指控适变是面向作战任务需求或战场态势变化而动态构建或优化的过程。

从应用角度而言,指控适变依据对象的不同可划分为指控组织适变、指控节点适变和指控事件适变,的变化幅度依次减小。

3.1.1 指控组织适变

指控组织适变通常对应于体系层面的指控组织整体重构。例如,在配属多型无人集群装备后向有人无人混合指控组织转变的过程可记为⟹,即传统指控组织向无人化指控组织的适变。

3.1.2 指控节点适变

3.1.3 指控事件适变

3.2 指控适变VPU模型

指控适变VPU旨在快速响应指控事件适变,如定义2所示。

指控适变VPU是与指控适变事件响应相关的指控节点、作战流、适变云及其他有关原子云(不含适变云)所构成的临时性VPU。

依据指控适变事件分类,结合事件响应流程,给出指控适变VPU模型如图4所示。

图4 指控适变VPU模型Fig.4 Adaptive VPU model of command and control

针对任务适变事件,拟中断任务的指控角色通过执行云和适变云匹配目标作战流,并直接下发中止任务指令,此时该指控节点、执行云、适变云以及目标作战流便构成了任务适变VPU。任务中止后,该适变VPU解散。

针对目标适变事件或状态适变事件,响应流程一般为作战流将事件信息上传至适变云;适变云通过分析事件类型及响应权限,匹配出“能够响应”且“最小”的指控角色,并依据指控业务分发至相应原子云;进一步,原子云调用该指控角色完成指控业务处理。此时,在构建作战流、适变云、相应原子云及指控角色间的指控关系基础上,四者共同构成了目标适变VPU或状态适变VPU。

指控适变VPU构建采取基于模式切换规则的思路,将指控原子云按需重组表征为模式切换,具体包括6类要素:触发条件集合和初始构形模式、需遵循的规则集和切换行动集合、需满足的切换约束和目标构形模式。具体而言,触发条件集合包含作战流执行任务过程中可能碰到的突发事件,包括任务适变事件、目标适变事件、状态适变事件,初始构形模式为事件发生前为作战流提供指控服务的原子云组合结构及运行流程。规则集采用规则表格进行描述,核心是采用“IF…TEHN…”形式建立模式切换行动集中每个行动的执行规则,而行动集负责完成相应原子云间的连接关系构建。切换约束分为前置和后置两种,分别表征模式切换规则执行前和执行后需满足的条件,目标构形模式为按需构建好的原子云服务组合,即指控适变VPU。

在模式切换逻辑关系上,规则集以模式触发条件为触发点,同时需要满足前置和后置约束,行动集受规则集支配,以初始构形模式为输入,输出为目标构形模式。因此,规则集为指控适变VPU构建的关键,给出规则集设计示意如表2所示。依据模型设计理念,模式切换的主要内容是完成某一事件下作战流与原子云的关联。为使规则集设计具有可实现性,考虑到作战流、原子云、指控节点数量均有限,因此重点针对事件进行分类处理,按照不同事件类型设计规则集,即限定表2中规则条件数量。设作战体系释放作战流数量为、事件类别数量为、指控节点数量为,则模式切换行动集的基数为,模式切换规则集的基数为+(+),其中取值为4,表示除适变云外的原子云数量。因此,规则集可依据作战体系使命任务要求提前制定,指控适变性体现在为作战流当前态势匹配最佳的原子云服务。规则标志代表当前规则的可用状态,“1”为启用,“0”为禁用。

表2 指控适变VPU规则集Table 2 Adaptive VPU rule set of command and control

4 实例分析

以边境管控使命为例,阐述云流化指控架构设计方法的运用流程。给出想定如下:某部队受领上级下达XX边境管控使命后,考虑到边境地理环境条件等因素,决定以无人集群为主执行常规巡逻任务。同时遵循现实需要,设定任务要求为确保在领土安全前提下从严管控边境冲突。

4.1 物理资源指控组织设计

为履行边境管控使命,该部队首先进行组织适变,生成与使命相匹配的指控组织,具体包括体系指控节点、兵力指控节点和集群指控节点以及集群协控平台。其中,体系指控节点负责边境巡逻方案筹划以及边境冲突管控决策等任务;兵力指控节点负责具体巡逻行动方案的计划生成及监管任务;集群指控节点负责具体执行巡逻行动计划;集群协控平台则通过无人平台间协作执行作战指令,包括区域侦察、目标打击等。采用基于VPU的指控组织设计方法,给出边境管控无人化作战体系指控角色设计,如图5所示。

图5 无人化作战体系指控角色设计Fig.5 Command and control role design of unmanned combat system

图5中,指控组织下设体系指控节点、兵力指控节点、集群指控节点以及集群协控平台,其中集群协控平台是无人集群内部的指控平台。各级指控节点内部指控角色依据指控关系分为3层:作战指挥角色层、指控业务角色层和业务辅助角色层。

(1) 作战指挥角色层,在各指控节点内部行使指挥权,负责完成计划决策业务流程,智能协控角色为集群协控平台的作战指挥角色。

(2) 指控业务角色层,与VPU控制过程相适应,负责完成各项指控业务流程,如态势感知、计划生成、计划执行和适变处理等。体系与兵力两级指控节点依据任务层次不同,计划管理角色分别具体化为筹划管理角色和任务计划角色,其余态势综合角色、适变管控角色和执行监管角色保持不变;集群指控节点包括状态监控角色、通信管理角色和协同控制角色;集群协控平台则包括火力打击角色和作战评估角色。

(3) 业务辅助角色层,支撑指控业务角色运转,包括情报侦察角色、任务筹划角色、筹划审查角色、资源调度角色等。此外,集群无人平台通常会嵌入具有智能自主特性且集成集群控制、作战侦察、通信中继等角色的功能模块,因此基于该模块可以支撑智能协控角色的正常运转。

4.2 虚拟资源指控服务设计

虚拟资源指控服务设计包括态势云、计划云、决策云、执行云与适变云等原子云。在指控组织基础上,将作战指挥角色与指控业务角色依据业务流程分别接入各原子云,支撑面向作战流的按需指控服务。

随着边境形势的不断恶化,为避免事态升级,体系指控节点决定针对涉及敌武装力量机动的情况采取越级指挥模式,直连集群指控节点,缩短决策响应时间。基于此,云流化指控架构进行节点适变。在实现上,通过新增适变VPU规则(RAR-2-11),直接关联敌武装力量机动事件与体系指控节点内部指控角色,同时将原规则标志设置为禁用(RAR-2-10),快速重构指控关系,实时满足体系指控节点越级指挥需求,如表3所示。

表3 适变VPU规则Table 3 Adaptive VPU rule

随后,无人集群执行巡逻任务过程中侦察到敌小规模摩托化步兵快速向我边境线开赴,随即向指控云汇报,触发事件适变服务。因此,适变云以“发现新目标”匹配适变VPU规则RAR-2-09和RAR-2-11,确定决策云中体系指控节点为该事件提供服务,进而由决策云将事件指控需求发送至体系指控节点作战指挥角色。此时,无人集群、适变云、决策云与体系指控节点作战指挥角色共同构成目标适变VPU。其后,依据决策结果,各指控业务角色围绕该事件进行业务响应,如密切关注、警告驱离、火力打击等。假设敌意识到行踪暴露后主动撤离,事件处理完成,上述适变VPU解散。而若敌未主动撤退,我方决定进行火力打击,但在前往任务区域途中,考虑边境冲突升级影响,临时修改任务为警告驱离。此时,下达警告驱离任务的指控角色、执行云、适变云和无人集群共同构成任务适变VPU。

同理,当突发无人平台失联时,适变云以“集群状态异常”匹配适变VPU规则RAR-2-12和RAR-2-13,确定执行云中兵力指控节点为其提供服务,进而执行云将事件发送至兵力指控节点执行监管角色,并由其提供后续服务,如调度临近无人平台进行替代等。此时,无人集群、适变云、执行云和兵力指控节点执行监管角色构成状态适变VPU。

4.3 云流化指控架构效能评估

在履行边境管控使命中,面向无人化作战体系的云流化指控架构通过指控组织与指控服务的解耦,实现指控资源的按需重组,并通过组织、节点适与事件三级适变高效满足不同层次、不同类型的指控需求。考虑无人化作战具有快节奏、高变化的基本特征,选择时效性与鲁棒性两个指标对云流化指控架构进行效能评估。

4.3.1 时效性指标

时效性指标主要用于测度指控架构对作战事件的响应时效,通常可分为与指控路径有关的信息传递时效和指控节点处理相关的信息处理时效。缘于信息处理时效的优化在于提升指控角色业务水平,此处不予考虑。信息传递时效采用网络整体效率定义进行测度,通过信息在指控路径上的传递效率来衡量指控架构时效性,如下所示：

(2)

式中:为指控角色数量;为指控角色集合;为指控角色(式(1)中定义为业务流程)与之间以跳数表示的最短路径。

针对云流化指控架构,=20(不考虑集群协控平台),最短路径的计算需要考虑指控路径。由于作战指挥角色层与指控业务角色层均接入虚拟资源,共14个,相互之间通过原子云即可实现连通,业务辅助角色层需通过指控业务角色层进行信息转递,共6个,指控节点内部指控业务角色间以1跳方式直接交互。因此,=9425,代入式(2)可得云流化指控架构时效性指标=0248。

考虑传统指控架构,本例中不考虑云流化设计理念后的指控组织即为典型的层级化指控架构,不同指控节点指控业务角色间交互需要通过作战指挥角色进行信息转递,业务辅助角色层仍需通过指控业务角色层进行信息转递。因此,以指控组织为例,计算传统指控架构=7500,此时时效性指标=0197。

有必要说明的是,依据组织权变理论,指控组织已经与边境管控使命相适应。但是,其时效性仍然比云流化指控架构时效性低20%以上,表明云流化指控架构能够有效优化指控时效性,而且随着指控层级的加深,云流化指控架构的时效性优势更加明显。

432 鲁棒性指标

鲁棒性指标主要用于测度指控架构的稳定性,即指控路径被部分破坏后,指控架构仍然能够履行其使命的能力,此处采用抗毁性表征。抗毁性的优劣与指控角色之间连接的紧密度密切相关,为简化计算,此处不考虑指控角色权重问题。因此,采用基于邻接矩阵的自然连通度计算抗毁性指标,模型如下所示：

(3)

式中:为指控角色数量;表示相应邻接矩阵特征值。

依据前述指控角色间关系设定,以元素“1”表示两个指控角色互连,元素“0”则表示两个指控角色不直接连通,可以构建云流化指控架构与指控组织中指控角色邻接矩阵。进一步,可求得邻接矩阵特征向量=(-1714 2,-1618 0,-1618 0,-1618 0,-1459 7,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0, 0454 9, 0618 0, 0618 0, 0618 0, 1685 0, 13034 0)和=(4345 6, 3933 8, 3009 2, 1511 1,-2214 6, 0505 9, 0289 8,-0200 1,-1706 7,-1386 4,-1087 7, 0618 0, 0618 0,-1618 0,-1618 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0,-1000 0),分别代入抗毁性模型计算得出两者抗毁性指标=10038 3和=2110 3。由此可知,云流化指控架构抗毁性显著优于代表传统指控架构的指控组织,原因在于通过指控云服务实现了各级指控业务角色间的广泛连接。

5 结 论

无人化作战是战争样式演化的必然趋势,指控架构仍然是无人化作战体系的枢纽,直接影响作战结果。针对此,基于云协同理念,本文面向无人化作战体系提出了“前线无人作战流”与“后方有人指控云”有机融合的云流化指控概念模型。进一步,通过改进EC2理论适变性,解耦指控组织与指控服务,提出了云流化指控架构设计方法。最后,以边境管控使命为例,给出了指控组织与服务的详细设计方案,并从时效性与鲁棒性两个方面对指控架构进行了效能评估,对比分析结果表明云流化指控架构时效性短、抗毁性强,可以更好地适用于无人化作战体系。