战场态势感知系统评价方法*

乔正伟,羊　彦,侯　静

(西北工业大学,陕西西安　710129)



战场态势感知系统评价方法*

乔正伟,羊彦,侯静

(西北工业大学,陕西西安710129)

战场态势感知系统主要由传感器系统、通信系统以及其他分系统构成,是现代战争系统的基础组成部分。由于战场态势感知活动广泛作用于物理域、信息域和认知域,相关评价研究面临诸多困难和挑战。在介绍战场态势感知系统相关概念的基础上,重点对其评价方法的研究现状进行了综述,并对不同评价方法的特点进行了分析比较,最后,指出了战场态势感知系统评价方法有待进一步研究和解决的问题。

复杂网络;战场态势感知;评价方法

1　战场态势感知及其系统组成

1.1战场态势感知

“知己知彼,百战不殆”一直以来都是人们在战争活动中追求的最高境界,作为“百战不殆”的前提和基础,“知己知彼”正是要求指挥员具备最佳的战场态势感知能力。态势感知活动主要作用于物理域、信息域和认知域,不同领域的学者关注的侧重点不同,对战场态势感知的理解和定义也有所差异。比如,军事经济学院的武成刚和邓望年就从军事学的角度对战场态势感知进行定义:战场感知(又称战场态势感知或战场信息感知)是指所有参战部队和支援保障部队对战场空间内敌、我、友各方兵力部署、武器装备和战场环境(如地形、气象、水文等)等信息的实时掌握的过程[1]。

1.2战场态势感知系统

随着电子技术的发展,各个侦察感知节点被连接成一个有机的系统,特别是进入网络时代之后,战场态势感知系统更成为一个在物理域上立体分布,信息域上网络互联,时间域上近似同步的复杂巨系统。战场态势感知系统主要由感知节点(如雷达,红外探测器等)、信息处理节点(如信息融合,信息甄别等机构)、指挥控制节点以及信息系统共同构成。从作用域上,主要作用于物理域、信息域和认知域，如图1所示。

图1　战场态势感知系统组成

图1是对战场态势感知系统简单的示意性描述。实际上,对于战场态势感知系统这个复杂巨系统而言,其不同节点的作用域并不是单一的,甚至每个节点都不同程度地作用于物理域、信息域和认知域,只是其侧重有所不同而已。

2　战场态势感知系统评价研究的主要方法

对于现代意义上战场态势感知及其评价体系的学术研究,主要是始于发达国家。由于其本身的复杂性,长期以来,人们很难建立起一套全面准确的评价系统对其性能进行评估。目前,关于战场态势感知系统的评价方法研究,主要有以下几类。

2.1基于实验统计的经典方法

Texas Tech大学的Endsley于1988年提出了一种基于实验统计法的SAGAT评估方法,其主要思想是通过实验统计的方法,研究单个飞行员对其周围飞行环境的主观认知与客观存在之间的匹配程度。在此基础上,McGuinness也提出了类似的评估方法,即QUASA方法,所不同的是,他引入了信号检测的理论,从更微观的角度对感知的过程和效果进行了分析。在实验统计方法的基础上,Endsley于1995年提出了包含察觉、理解和预测态势感知的“三层模型”,开启了关于战场态势感知的研究之门,奠定了这一领域的研究基础[2-5]。

这段时期对于态势感知的研究主要局限在信息域到认知域的转换上,认知的主体是单个的人,客体是其周围的局域小世界,研究的对象是人的认知水平与客观存在的匹配程度。

2.2基于感知信息获取过程的感知能力指标评价方法

随着对态势信息感知研究的不断深入,不少学者把研究领域拓展到了较为广阔的战场空间,把关注点放在了感知信息获取的过程上,主要提出了基于过程的感知能力评价指标。

文献[6]提出将感知能力分解为信息感知速度指标(SI)、信息感知广度指标(EI)、信息感知可靠度指标(CI)、技术综合能力指标(TSCI)和持续工作能力指标(SECI)，并引入效用函数μi在求得最大信息熵的基础上,计算各指标下的能力指数。此种方法的优点在于将复杂的感知能力分解成为不同的次级指标进行分析。只是,对于一个由多个节点组成的复杂巨系统而言,分解后的次级指标仍难以进行量化计算。

文献[7]根据态势感知信息的产生以及处理流程,提出了战场感知能力量化模型,并将其分解为战场信息获取能力与信息处理能力的乘积。有如下的表达式:

Uj=L1jL2j

(1)

在此基础上,通过离散化作战空间,引入通信延时熵等研究手段,分别对其进行了量化研究。

随着战场态势感知系统日趋网络化,多传感合作网络的态势感知效能评价度量的研究日益受到学者的关注。文献[8]构建了多传感器合作网络模型,分析了决策节点的信息获取能力和信息处理能力,推导了多传感器合作网络态势感知效能度量公式,分析了合作规模对态势感知效能的影响及制约合作规模大小的因素,指出了扩大合作规模和提升态势感知效能的途径。

文献[9]在Endsley态势感知“三层模型”的基础上,着重分析了从察觉信息到理解信息的态势感知过程,提出了态势感知过程三个基础性经验假设,定义了随时间变化的态势差异度量:

(2)

其中,h(t)为态势差异度,αi为加权系数,体现了决策对环境差异的敏感程度不同,表示从初始时刻到t时刻系统向决策者提供的有关第i个要素的更新信息的数量。在此基础上,对h(t)求导即为平均感知速度。

有关信息能力指标的提出,在一定程度上反映了构成了战场态势感知系统的传感器或指控节点对信息的获取和处理能力。

2.3基于感知信息本身的信息质量指标评价方法

随着研究领域的不断扩大,战场态势感知的概念进一步扩展到物理域、信息域和认知域,不少学者专注于信息域方面的研究,略去感知过程中的繁杂细节,将感知信息作为研究对象,通过对感知信息的质量评价来反映感知系统的优劣和感知能力的强弱。

文献[10]对信息能力进行了三维定量分析,给出以完备性准确性和实时性构成的信息能力数学模型,并据此对信息优势进行了定量分析。文献[11]研究提出了海战场态势感知信息的三个重要指标:完备性、准确性和时效性,着眼海战场的态势感知问题,以各用户感知到的态势图为基础,分析系统下所有用户的态势感知来反映最终态势感知能力。在此基础上,文献[12]针对栅格化信息基础网络态势感知问题,构建了态势感知能力评估模型，在信息域,将信息质量的完备性、准确性和时效性三个方面作为信息能力的度量指标,并对其做了进一步深入的研究。基于感知信息本身的信息质量指标评价方法在一定程度上实现了通过对信息质量的评价来考察感知系统的优劣。

文献[13]从态势感知出发,将态势信息区分为相互独立的“态”信息和“势”信息,并结合Shannon信息论思想,提出了综合刻画态势信息量大小的方法,并分别定义了态的信息量和势的信息量,这一成果对态势感知程度和水平的定量化计算研究具有重要的理论意义。

基于实验统计的经典方法开启了战场态势感知研究这一新领域,成为不少学者研究的依据,然而,此方法更多关注的是感知个体在信息域相对固定的情况下,考察其从信息域到认知域转换的相关问题。对于一个复杂巨系统而言,此种方法便不能很好地反映感知效果,主要是因为信息域变得异常复杂而无法对其进行准确量化地再现。对于基于感知信息本身的信息质量指标评价方法而言,在一定程度上关注了基于实验统计的经典方法存在的上述不足,并将研究重点放在了两个甚至更多节点之间的信息传输过程中的信息质量上,但面对稍复杂的多节点态势感知系统而言,考察其信息质量将面临着更大的实际困难。在复杂巨系统背景下,如何评价其总体的感知效能便成为不少学者关注和研究的问题,相关的评价体系研究也开始呈现出新的思路,其主要特点是将研究范围扩展到整个网络系统,研究过程更多的关注于信息域,以便于对其进行更为准确直观的量化分析。

3　战场态势感知系统评价方法的新思路

3.1一致性评价指标的提出

随着战争形态由平台对抗逐渐发展为体系对抗,人们将态势感知的研究重点由个体或少数节点之间的感知效能转移到系统中所有节点态势感知的效果。因为不同的指挥层次甚至战斗单元得到的战场态势信息是否一致,全系统内所有节点能否最大限度的共享一张战场态势图,在很大程度上关系到作战进程能否达到协调一致,并最终关系到战争的胜败。在这种背景下,战场态势感知一致性问题便日益成为学者研究的对象。

2004年,Kingston和Martell在兰德公司一份研究报告中提出了评估共享态势感知速度的计算方法,以飞行员感知敌方飞机的飞行情况为模型,对比了数据链和语音通话情况下达成共享态势一致性的感知时间[5,14]。之后,美国国防部的相关研究人员也对这一领域进行了研究。这一时期的研究,主要是关注两个或少数几个用户在协作过程中的一致性问题,还未拓展到全系统领域。

2013年,国防科学技术大学的罗爱民提出了基于SEA(System Effectiveness Analysis)的战场态势一致性评估方法,提出了绝对一致性和相对一致性概念[15]:绝对一致性是指战场态势图与真实战场态势一致的程度,相对一致性是指战场态势信息满足联合作战对态势一致性需求的程度[15]。考虑到技术制约以及费效比等因素,在联合作战中,通常更关心战场态势的相对一致性,罗爱民在将研究过程集中于信息域的前提下,给出了基于SEA的战场态势一致性的评估方法[15]。2014年,解放军理工大学的黄匆等从系统的角度,基于多Agent理论构建了团队达成一致性态势感知过程的动力学模型[16],在一致性问题方面进行了更为深入的研究。

近些年关于战场态势感知一致性问题的研究,进一步顺应了网络中心战思想的潮流,适应了信息集成、体系对抗的发展需求,并取得了不少的研究成果。当然,战场态势感知一致性指标仅仅是系统评价指标的一个方面,还不能全面反映系统的其他性能。

3.2基于复杂网络理论的评价方法将会成为未来发展的新方向

随着物联网、大数据以及高速通信等新兴技术逐步得到应用,战场态势感知系统正日益变得更为高效化、复杂化和网络化。不少学者感到传统方法已不能够满足日益复杂化的系统结构变化,并在对战场态势感知系统的研究中,以复杂性科学为视角,引入了复杂网络理论,以便对这个复杂巨系统进行更为深入全面的研究。

复杂网络理论的最初探索始于18世纪欧拉提出的七桥问题,随后发展为随机图理论。1998年小世界网络和1999年无尺度网络(Scale-Free Network)的发现,开启了复杂网络研究的高潮,极大地推动了复杂网络理论的发展,相关研究呈现极快增长趋势,并被广泛应用在军事体系、传染病防治以及交通网络等领域的研究中。其核心思想就是将现实中的网络系统(如人际关系网络、作战信息网络等)按一定的规则抽象为可供数学研究的网络拓扑模型,即一个由点集V和边集E组成的图G=(V,E),节点数记为N,边数记为M,E中每条边都有V中一对点与之相对应[17]。由此也可建立起如下网络拓扑的邻接矩阵:

(3)

在式(3)的邻接矩阵中,1表示两个节点之间存在感知信息交互,0表示其之间没有感知信息交互,有时还会引入概率来表示相互连接的可能性,或者是相关信息的准确和可靠程度。

2006年,英国伯明翰大学Houghton 等人提出用社会网络分析方法对态势感知系统的各个方面进行分析计算[5,18-19],首开将网络理论应用到态势感知研究的先河。2008年,周道安,张东戈等在网络理论的基础上,从C2组织的实体及实体之间的关系出发,形式化描述了C2组织指挥(纵向)关系、横向关系、资源配置关系和执行关系等四种关系,最终构建出一个指挥控制关系网,为运用复杂网络理论以及图论等方法对指挥控制关系的量化分析研究提供基础[20]。孟辉、张东戈等在此基础上对感知信息共享的C2网络特性进行了分析,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享态势信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,对两种不同结构的C2网络特征参数进行了计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但会提高一致性指标[21]。

2009年,胡晓峰等将复杂性理论引入到作战仿真模拟中,并对此进行了前瞻性预测[22],提出了将复杂性理论以及复杂网络理论应用到作战体系研究的相关问题;2014年,吴忠杰和张耀中对复杂网络理论应用到作战体系对抗进行了综述,特别是通过对军事对抗体系的特点的研究,指明了复杂网络理论应用于战争系统研究的前景[23];2015年,朱刚等在对临近空间高超声速目标(Near Space Hypersonic Target,NSHT)预警装备体系进行建模与分析时,将复杂网络理论引入到战场态势感知的研究中[24]。

以复杂网络为视角,在建立战场态势感知系统评价体系的研究过程中,可将各传感器,信息融合机构、指挥控制机构以及感知目标抽象为节点,将相互之间的信息交互关系抽象为边,在此基础上,考察系统的信息延迟度、信息可靠度、网络共享效能和系统抗毁性等指标。

1)信息延迟度

信息延迟度是指感知信息从目标节点传输到其他节点(如形成战场态势图的信息融合节点)的链路延迟。假设各链路之间的传输带宽是足够大的,主要是考虑由网络拓扑引起的信息延迟量,并与复杂网络理论中的平均路径长度建立联系,其总的信息延迟度为

(4)

其中,其中N为网络节点数,dij为任意两节点之间的距离。

2)信息可靠度

信息可靠度是在信息延迟度的基础上,对各类节点获取到的信息进行可靠性分析的指标。具体来讲,它是指目标信息从感知目标节点传输到指挥控制节点或火力控制节点时信息的准确程度,计算公式为

P=Qi/Di

(5)

Qi为传感器节点所感知到的信息准确度,Di为感知信息从传感目标节点到其他相关节点的信息延迟[25]。对于Qi的值,可按照对单个传感器性能指标评价方法,对其进行求值。

3)网络共享效能

采用网络成本与网络收益共同定义共享效能。其中网络成本与网络中边的数量和路径长度呈线性关系,网络收益可通过平均路径长度的变化来衡量[22],其表达式为

(6)

其中,C(G)为网络成本,B(G)为网络收益,E(G)为网络共享效能,a,b为调节系数[26]。

4)系统抗毁性

作为战争对抗系统的重要组成部分,战场态势感知系统的抗毁性对于作战行动具有重要的意义。在对这一指标进行评价时,主要是考虑系统在随机故障和基于某种策略的攻击情况下,系统的抗毁性能如何。对于这一问题,可借鉴复杂网络理论的相关研究成果,引入总连通度这一变量,通过研究总连通度变化情况来反映系统抗毁性的优劣,总连通度定义为

(7)

其中，ω为连通分支的个数,Nk为第k个连通分支的系统节点数目,N为系统节点的总数目,lk为第k个连通分支的连通度[27-28]。

当然,对于抗毁性指标的研究,需要考虑攻击策略、节点重要性以及连通性指标等方面的因素。

综上所述,基于复杂网络理论的战场态势感知系统评价体系是在更广的维度上对战场态势的信息传递、共享以及系统本身的抗毁性等方面所进行的全面评价,一定程度上反映了系统的动态变化特性,这也是其与传统方法相比最大的优势所在。当然,这一评价体系与传统评价方法也存在着内在的联系,在某些方面,后者是前者研究的基础和重要组成部分。比如,在式(3)的邻接矩阵中,可根据单个传感器的侦察感知性能,或根据遭受敌方干扰压制时的连通概率,引入连接概率对邻接矩阵进行修正,例如:

(8)

在式(8)的邻接矩阵中,非零的数字即表示为两两节点之间的连接概率。通过上式可将传感器感知信息的完整性指标融入到整个系统的评价指标中去;当将式(8)中的非零数字作为准确程度的概率来研究时,又可将信息的准确性指标融入到整个系统的评价指标中去。同时,在基于复杂网络理论的评价指标中,网络共享效能反映了信息的共享程序,也从另一个角度反映了之前提出的一致性指标。

4　结束语

综上所述,不同的评价指标体系因研究的侧重点不同而具有不同的特点,同时也存在一定的不足。表1所示为各评价指标体系特点之间的比较情况。

表1　各种评价指标体系特点比较

目前,随着战场态势感知系统的日益复杂化、网络化和智能化,对其进行科学全面的评价还面临着诸多困难。本文在介绍战场态势相关概念的基础上,对战场态势感知系统的评价研究进行了综述,重点对网络化战场态势感知系统的相关研究成果进行了介绍,并对不同评价方法进行了比较,期望本文可以对相关领域的研究提供一定的借鉴。

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Evaluation Methods of Battlefield Situational Awareness System

QIAO Zheng-Wei,YANG Yan,HOU Jing

(Northwestern Polytechnical University,Xi’an 710129,China)

Battlefield situational awareness system mainly consists of sensor systems,communication systems and others subsystems,which is the foundation of modern warfare system.Because the battlefield situational awareness activities widely role in physical domains,information domains and cognitive domain,the evaluation research on that faces many difficulties and challenges.This paper introduces related concepts of battlefield situational awareness system firstly.Then,it summarizes current research status of its evaluation methods,analyses and compares the characteristics of different evaluation methods.Finally,it points out the problem which need to solve about the evaluation method of battlefield situational awareness system.This paper has some reference value to the evaluation of battlefield situation awareness.

complex networks; battlefield situation awareness; evaluation methods

1673-3819(2016)05-0047-05

2016-04-14

2016-06-29

上海航天科技创新基金SAST2015011

乔正伟(1985-),男,陕西延安人,硕士研究生,研究方向为指挥信息系统。

羊彦(1970-),女,教授，硕士生导师。

侯静(1984-),女,讲师。

E91

ADOI:10.3969/j.issn.1673-3819.2016.05.009