张东戈, 孟　辉, 赵慧赟

(1. 解放军理工大学指挥信息系统学院, 江苏 南京 210007; 2. 山西大学科学技术哲学研究中心,山西 太原, 030006; 3. 解放军驻太原铁路局军事代表办事处, 山西 太原 030013)



态势感知水平的解析化度量模型

张东戈1, 孟辉2,3, 赵慧赟1

(1. 解放军理工大学指挥信息系统学院, 江苏 南京 210007; 2. 山西大学科学技术哲学研究中心,山西 太原, 030006; 3. 解放军驻太原铁路局军事代表办事处, 山西 太原 030013)

态势感知研究领域一个尚未解决的重要问题,是对态势感知程度水平进行解析化计算描述。在Ensley态势感知认知模型的基础上,对态势感知过程中流动的信息包数量、耗费时间和信息处理速度、信息存续时限等进行了量化的定义和描述,根据现实经验将信息处理的原则特征归纳为5条假设,在此基础上建立了一个能够度量态势感知水平的解析化数学模型,通过案例计算得到了与实际相符的态势感知水平变化曲线,检验了模型分析的有效性。

态势感知; Endsley模型; 测度函数; 解析计算

0　引　言

态势感知(situation awareness,SA)是人机工效学中的一个重要研究领域[1]。目前,态势感知的研究方法主要是以各种认知模型为基础,对具体场景(想定)下操作的动作时间响应进行实验和统计分析[2-5],很少能够对模型进行解析化地深入研究,态势感知研究成果更多地表现为一种“统计经验”,对态势感知问题的规律认识尚“不够科学”,这就大大地限制了态势感知理论可分析的对象和可以应用的领域。特别是面对那些复杂庞大的工业系统、军事电子信息系统、人工社会系统等,传统实验和统计方法无法满足“预先的态势感知参数计算”的应用需要[6-7]。……