贾晓磊 贺筱媛 曹占广

1.国防大学信息作战与指挥训练教研部北京100091

网电一体战作为一种新型作战理论,是未来网电空间作战的基本样式,强调通过网络战与电子战手段一体运用获取网电空间主导权[1],具有快速性、精确性、时变性、并发性和不确定性等特点,这些特点决定了网电一体战行动无法完全依照某一既定计划展开,要求其行动计划具有极高时效性和一定的动态适应能力,并结合态势发展即时调整,使制定行动计划更加困难.

计划推演是筹划作战行动、评估作战效果、验证作战方案的重要方法,是辅助计划制定的重要手段.传统的计划推演一般基于历史数据对既定计划内容进行验证和完善,推演结果与实际情况始终存在较大差距.新兴的分布式推演和在线推演方法有了一定提高,但仍有其局限性.分布式推演提高了过程的操作性和人机交互能力,但仍缺乏对动态变化的分析预测能力[2].在线推演可连续提供推演结果并在一定时间内作出支持、优化,但不具备动态自适应能力[3].因此,需要着眼应对网电一体战行动特点研究新的推演方法.

动态数据驱动概念的提出,为解决网电一体战行动计划实时仿真推演提供了新的思路.本文借鉴动态数据驱动思想,提出基于实时态势信息的动态推演方法,为将网电一体战行动计划仿真推演应用于实时辅助决策提供参考和借鉴.

1 动态数据驱动基本理论

动态数据驱动应用系统(Dynamic Data Driven Application Systems,DDDAS),概念最早提出是为了解决气象以及火灾预测不准确的问题[4].在现实环境中,模型参数和运行条件并不是一成不变的,依靠静态数据进行仿真,产生的预测结果总是存在误差,因此,为了提高计算效率和仿真分析的精确度,逐渐形成了DDDAS概念,并不断发展成熟.美国自然科学基金会(National Science Foundation,NSF)在2000年明确了相关概念.NSF对DDDAS给出的定义是“一种新的协作应用和测量系统模式的研究,在这种模式下,仿真运行能够接受并动态响应注入到应用中的新数据.同时,相反地,这些应用系统也具有动态控制测量过程的能力”[5].

DDDAS系统原理如图1所示,在仿真过程中,通过加入实验得出的最新数据,从而对仿真研究的复杂系统进行更好的预测.

图1 DDDAS系统的原理图

它不同于传统的将仿真与实验串行化顺序执行的模式,而是在仿真过程中,不断接入动态更新数据,产生时效性更强的仿真结果,提高了仿真精度；不断补充信息,适应计算需求变化,充实完善应用模型,缩短仿真运行时间；将仿真结果及时地反馈给实际系统,调整系统结构或配置,控制系统运行,并指导数据测量的进行；仿真与试验更加有机和高效地结合起来,大大拓宽了仿真的应用领域.

2 基于动态数据驱动的网电一体战行动计划推演方法框架

网电一体战的特点决定了依靠已知静态数据进行推演时结果误差过大、操作性较差,更新数据后须重新推演,周期过长.为解决这一问题,应当在推演过程中就不断导入作战发展的最新数据,提高推演精度和效率.而网电一体战的顺利实施,要求以较高的网电空间情报侦察和态势感知能力为基础,使获取动态数据成为可能,为研究基于实时数据的新的推演方法提供了条件.

通过借鉴DDDAS的设计理念,将网电一体战行动中实时态势信息和指挥决策指令作为数据来源,驱动推演过程的数据更新,借助既定预案快速生成行动计划,形成包括计划生成、数据更新、动态推演和快速评估的循环迭代推演流程.

通过多轮推演达到以下目的：一是检验预案对新情况的适应能力,使计划内容设置更加合理、灵活、多样；二是推演当前态势的可能演化方向,增设应对意外情况的处置方案,提高计划的适应能力；三是对可行计划进行快速评估和合理描述,探明行动特点、规律和效果,方便指挥员精确控制、按需选择.最终,推演和评估结果实时反馈,辅助指挥员准确把握战场形势,实时快速处置决策,方法框架如图2所示.

2.1 计划动态生成

计划动态生成,是指在网电一体战作战预案基础上,结合实时动态数据快速拟制行动计划,并生成可供推演使用的行动序列,包括计划动态拟制和可推演的行动计划生成两部分.

1)计划动态拟制.由于网电一体战行动的复杂性和作战空间的特殊性,行动实施需要依托大量的情报侦察、战场预置和预案准备,针对具体作战任务建立大量计划模板、文本和图表蓝本.作战过程中,根据实时态势数据和决策指令,综合使用网、电作战方法手段,利用预案和模板灵活制定网电一体战行动计划.

图2 推演方法框架图

2)可推演的行动计划生成.利用基于决策点和行动元的多分支计划描述方法,对初步拟制的行动计划进行分解和描述,将任意一个复杂的网电一体战行动计划分解为若干计划分支,每个计划分支解析为一系列行动元构成的行动序列,并进行相应标准化的形式化描述.然后以甘特图为交互方式将行动序列与推演指令相映射[6−7],生成可供推演执行的网电一体战行动计划指令,供推演引擎使用,基本原理如图3所示.

2.2 动态数据驱动

动态数据驱动,是将繁杂的战场信息分别传递至相应的仿真实体和推演环境模型,实现参数的及时动态更新,驱动网电一体战行动计划推演与作战实施平行展开,提高推演、分析的准确性和操作性.主要包括数据获取、数据处理和数据同步等内容.

数据获取主要从作战进程的时间联系和效果衔接两方面考虑,借助情报侦察和态势感知系统,实现与计划相关的数据检测和提取.数据处理是针对数据真实度、时效性等问题,通过分析、研判和评估,确定数据来源、影响、可信度和时效性,并分别标记、分类组合.数据同步是将处理好的数据分别同步至推演实体和环境模型中,更新相关参数,基本原理如图4所示.

图3 计划动态生成过程示意图

图4 动态数据驱动机制

2.3 计划动态推演

计划动态推演,是指利用实时动态更新的推演数据,快速推演网电一体战行动计划,检验计划内容设置是否合理,发现当前态势发展的可能变化,人工即时设置应对措施,提高计划的适应性和操作性.

传统的计划推演对时效性要求相对较低,通常采用静态、串行推演方法,将计划的不同分支分别组合为多个静态方案,然后串行逐个进行推演,效率较低,而且无法干预推演过程.网电一体战行动中决策时间极短、方案选择极多、情况变化极快,要求必须尽可能压缩推演周期,及时处置引入动态数据导致的突发情况,不断进行干预调整.

可以采用多分支并行推演方法,在推演过程中,通过驱动引擎调用行动元指令,按预设条件依次触发,在决策点位置复制仿真线程,进行多线程并行推演.采用人在回路的混合主导控制模式,通过监控决策点状态,基于阶段性作战意图辨识,自动或人工方式确定可行的行动计划分支,并通过人工剪枝的方式去除不可行计划分支[8].同时,针对突发情况由人工进行分支即时设置,使系统自动与人工调整相相合,以自动处理提高决策效率,以人的主观决断应对网电作战的不确定,实现推演动态干预.

2.4 计划动态评估

计划动态评估,是指通过动态分析推演过程,对最终得到的网电一体战行动计划进行评估和描述.

经过推演得出的网电一体战行动计划,是具有较高适应性的多分支行动计划.由于网电一体战行动的复杂性和手段的多样性,与传统作战计划相比,计划分支规模更加巨大、内容更加精细,很多不同分支触发条件、作用效果类似,经过不同组合方式最终形成多个可行方案,各有优劣,需要进行精确评估分析和特点差异性描述,以供指挥员根据个人偏好和作战需要选择决策.

主要内容包括：

1)建立动态评估指标.在推演前的准备过程中,借鉴体系效果评估理念,以物理网、信息网和指控网三层子网的节点构成的链路为目标,针对网电一体战的每一行动关注的特定技术指标和效果,分别确定相应评估指标,建立多层评估指标网,不断积累形成指标库.在推演中,根据网电一体战行动计划涵盖的具体行动,抽取相应评估指标,经过绛维或聚类,将多个层次的多个指标聚合成少量的指标,组成临时动态指标集合.

2)推演数据采集.采集每次推演的所有数据,抽取推演网电一体战行动计划导致的作战体系状态参数变化,包括实体状态、对抗裁决及环境信息变化等内容,经过必要清洗、转换等处理,供评估使用.

3)计划动态评估.结合每次推演抽取的推演数据,利用相应的动态指标集合,对网电一体战行动计划进行评估.通过不断动态测量,以评估不同计划优劣和区别特点,实现精确评估分析和特点差异性描述,供指挥员参考,基本原理如图5所示.

图5 计划评估原理示意图

3 结论

本文提出的网电一体战行动计划动态推演方法,主要从方法框架设计和实现思路方面进行探讨.研究利用计划推演活动支持实时指挥决策的应用方式,利用实时战场态势产生的动态数据驱动推演运行,提高网电一体战行动计划的时效性和应对情况变化的适应能力.其整体效能的实现依赖于动态数据感知处理、计划快速动态推演、体系效能评估的技术发展和应用水平,希望随着研究的不断深入和对理论及技术的更多理解,不断加以改进和完善.