態(tài)勢理解輔助分析系統(tǒng)構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)分析

沈壽林 肖毅 曹慶軍 朱江 白承森

摘要：為提高戰(zhàn)場態(tài)勢理解系統(tǒng)輔助分析能力，采用態(tài)勢信息知識挖掘、態(tài)勢預(yù)測、態(tài)勢要素的聚合與解聚等關(guān)鍵技術(shù)，提出了一種戰(zhàn)場態(tài)勢理解輔助分析系統(tǒng)框架。通過該框架生成各級指揮人員和機(jī)構(gòu)共享的戰(zhàn)場態(tài)勢分析產(chǎn)品，提升了指揮控制領(lǐng)域戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)分析能力，有助于戰(zhàn)場態(tài)勢分析和相關(guān)系統(tǒng)的開發(fā)，可應(yīng)用于戰(zhàn)場態(tài)勢信息分析、作戰(zhàn)指揮規(guī)劃與決策、指揮信息系統(tǒng)建設(shè)、教學(xué)及訓(xùn)練等領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：戰(zhàn)場態(tài)勢；決策分析系統(tǒng)；可視化建模；聚合；解聚

中圖分類號：TP393文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1008-1739（2022）06-62-4

0引言

聯(lián)合作戰(zhàn)具有戰(zhàn)場空間多維、諸軍兵種多元、指揮內(nèi)容廣泛精確以及指揮關(guān)系多樣可變的特點，這些新特點決定了戰(zhàn)場指揮員應(yīng)具備實時掌握戰(zhàn)場態(tài)勢的能力。但是現(xiàn)代戰(zhàn)場態(tài)勢因其復(fù)雜性和多元性，使得僅靠人力難以完成對其理解和掌握，在很大程度上依賴于各種態(tài)勢理解輔助分析系統(tǒng)[1]。在系統(tǒng)的支持下，指揮員能快速掌握戰(zhàn)場態(tài)勢，準(zhǔn)確判斷敵方作戰(zhàn)意圖，迅速做出正確決策，從而在作戰(zhàn)中掌握先機(jī)。因此，為了適應(yīng)聯(lián)合作戰(zhàn)的新特點，獲得戰(zhàn)場決策優(yōu)勢，有必要運用新技術(shù)大力提升系統(tǒng)分析能力，為指揮員和參謀人員提供一個更加直觀、高效、科學(xué)的決策輔助分析平臺。

美軍從1987年就開始了戰(zhàn)場態(tài)勢理解輔助分析系統(tǒng)的研究與開發(fā)，開創(chuàng)了態(tài)勢信息融合的初級模式。此后，它一直致力于發(fā)展和完善態(tài)勢信息融合的過程模型。美國國防部實驗室聯(lián)合理事會（Jiont Director of Laboratories，JDL）先后推出了1998JDL信息融合功能修訂模型、2004JDL信息融合功能推薦模型、JDL融合過程頂層模型以及用戶融合模型等一系列信息融合過程模型，并在1997年以后，逐步建立和完善了以互操作作戰(zhàn)圖族（Family of Interoperable Operational Pictures，F(xiàn)lOP）結(jié)構(gòu)為代表的戰(zhàn)場態(tài)勢理解輔助分析技術(shù)并推廣應(yīng)用。FIOP結(jié)構(gòu)分為服務(wù)于戰(zhàn)略決策和戰(zhàn)役指揮的通用作戰(zhàn)圖（Common Operational Picture，COP）、服務(wù)于戰(zhàn)術(shù)指控的通用戰(zhàn)術(shù)圖（Common Tactical Picture，CTP）以及用于火力控制的單一復(fù)合的三級通用作戰(zhàn)圖（Single Integrated Picture，SIP）[2]。美戰(zhàn)場態(tài)勢輔助決策技術(shù)逐步從以機(jī)器處理為主的自動化輔助分析，發(fā)展為強(qiáng)調(diào)人機(jī)融合的智能態(tài)勢信息輔助分析[3]。

隨著軍事改革的深入，戰(zhàn)場態(tài)勢理解輔助分析系統(tǒng)的研究也在積極開展。但總體而言，戰(zhàn)場態(tài)勢理解輔助分析系統(tǒng)的研究仍處于探索階段，當(dāng)前的系統(tǒng)存在自動化程度、信息呈現(xiàn)形象化程度以及信息處理層次低的缺點。在動態(tài)復(fù)雜的戰(zhàn)場環(huán)境中，指揮員獲得戰(zhàn)場態(tài)勢信息需要依靠一個系統(tǒng)化、集成化、層次化的態(tài)勢理解框架，挖掘分析敵我態(tài)勢和戰(zhàn)場環(huán)境的多源信息，提高系統(tǒng)的自動化程度和態(tài)勢信息的處理能力，實現(xiàn)戰(zhàn)場態(tài)勢感知和超前預(yù)測以及戰(zhàn)場態(tài)勢可視化，為指揮員決策提供有力支撐。

1系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)想

戰(zhàn)場態(tài)勢理解輔助分析系統(tǒng)框架如圖1所示，是一個3層體系結(jié)構(gòu)，包括服務(wù)架構(gòu)層、知識管理層和應(yīng)用服務(wù)層。

1.1服務(wù)架構(gòu)層

服務(wù)架構(gòu)層采用云服務(wù)架構(gòu)，高性能計算機(jī)、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點共同構(gòu)成物理網(wǎng)絡(luò)，形成云計算資源池，提供豐富的計算資源；數(shù)據(jù)存儲采用分布式文件系統(tǒng)，數(shù)據(jù)處理采用基于Hadoop的處理框架和云數(shù)據(jù)分析引擎，提供豐富的數(shù)據(jù)挖掘工具集，支持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫和大型數(shù)據(jù)庫的查詢和處理；集成數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、模型庫、知識庫等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和圖像、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，形成能相互共享的大數(shù)據(jù)服務(wù)[4]。

1.2知識管理層

在知識管理層，工具集主要圍繞數(shù)據(jù)處理流程和知識處理流程2種方式來構(gòu)建：①構(gòu)建數(shù)據(jù)處理工具集，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)耕耘等功能，提供數(shù)據(jù)內(nèi)容采集、存儲、標(biāo)注、轉(zhuǎn)換和檢索等服務(wù)[5]。在應(yīng)用過程中，通過對數(shù)據(jù)的挖掘、分析，吸取潛在態(tài)勢分析中所需的關(guān)鍵決策信息和知識。②圍繞知識處理流程建立知識處理工具集，實現(xiàn)知識抽取、知識表達(dá)、知識發(fā)現(xiàn)、知識推理和知識服務(wù)等功能，提供知識標(biāo)注、存儲、轉(zhuǎn)換和應(yīng)用等服務(wù)。

1.3應(yīng)用服務(wù)層

應(yīng)用服務(wù)層主要由通用功能模塊以及可直接用以態(tài)勢分析的應(yīng)用功能模塊組成。應(yīng)用服務(wù)層提供系統(tǒng)的應(yīng)用功能，主要是實現(xiàn)按需信息提取與處理、作戰(zhàn)態(tài)勢可視化建模、態(tài)勢要素自動分析與評估等功能。①通用功能模塊包括運維子系統(tǒng)、人機(jī)交互界面、模型計算分析工具和態(tài)勢可視化顯示子系統(tǒng)等。其中，運維子系統(tǒng)主要實現(xiàn)系統(tǒng)中云、數(shù)據(jù)和硬件的管理和維護(hù)，實現(xiàn)跨層次統(tǒng)一管理。②應(yīng)用模塊包括具體態(tài)勢處理任務(wù)集合，通過一些模型和數(shù)據(jù)處理獲取相關(guān)條件，將作戰(zhàn)力量與戰(zhàn)場環(huán)境等因素有機(jī)聯(lián)系起來，對敵我雙方戰(zhàn)場態(tài)勢發(fā)展趨勢進(jìn)行評估，形成完整、直觀的評估報告，供后續(xù)決策活動使用。

2關(guān)鍵技術(shù)

框架中采用的關(guān)鍵技術(shù)主要包括態(tài)勢信息知識挖掘技術(shù)、態(tài)勢預(yù)測技術(shù)、態(tài)勢要素聚合與解聚技術(shù)、態(tài)勢要素自動分析評估技術(shù)以及態(tài)勢呈現(xiàn)技術(shù)等。

2.1態(tài)勢信息知識挖掘技術(shù)

態(tài)勢信息知識挖掘技術(shù)是戰(zhàn)場態(tài)勢輔助分析技術(shù)應(yīng)用的重要研究內(nèi)容，主要分為作戰(zhàn)目標(biāo)特征知識挖掘和作戰(zhàn)模式知識挖掘。①作戰(zhàn)目標(biāo)特征知識挖掘是通過挖掘目標(biāo)情報特征參數(shù)，如雷達(dá)情報中的目標(biāo)速度、加速度、高度深度和發(fā)現(xiàn)距離，電抗情報中的目標(biāo)雷達(dá)類型或輻射源參數(shù)（如射頻類型、射頻值和掃描周期等），得到目標(biāo)屬性特征與目標(biāo)類型之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，并通過知識比較，避免重復(fù)或冗余知識的存儲。②作戰(zhàn)模式知識挖掘是基于歷史目標(biāo)情報信息中與目標(biāo)類型和類型組合相關(guān)的屬性，如目標(biāo)的位置（經(jīng)緯度）、發(fā)現(xiàn)時間等，挖掘情報信息中多個目標(biāo)在相似位置聯(lián)合出現(xiàn)的習(xí)慣，提取類似分組的作戰(zhàn)模式特征，而形成作戰(zhàn)模式規(guī)則集。

2.2態(tài)勢預(yù)測技術(shù)

態(tài)勢預(yù)測是基于對當(dāng)前態(tài)勢的理解，預(yù)測未來可能的態(tài)勢、評估和預(yù)警當(dāng)前態(tài)勢的風(fēng)險[6]。態(tài)勢預(yù)測包括戰(zhàn)術(shù)動作預(yù)測和戰(zhàn)術(shù)意圖預(yù)測。戰(zhàn)術(shù)動作預(yù)測是根據(jù)目標(biāo)可能的嘗試和現(xiàn)狀，與戰(zhàn)術(shù)信息庫進(jìn)行綜合匹配，得到目標(biāo)可能的動作類型、時間、程度和可信度，屬于戰(zhàn)術(shù)信息集成的一部分。戰(zhàn)術(shù)意圖預(yù)測是指根據(jù)獲得的動作特征和目標(biāo)的當(dāng)前態(tài)勢，推斷目標(biāo)的未來狀態(tài)，綜合戰(zhàn)場環(huán)境中可能出現(xiàn)的態(tài)勢及其可信度，屬于一般不確定系統(tǒng)預(yù)測的一部分。在戰(zhàn)術(shù)動作預(yù)測中，目標(biāo)意圖識別主要用來預(yù)測動作類型，目標(biāo)信息識別用來判斷目標(biāo)動作的子類型、發(fā)生動作的時間以及動作程度。前者采用不確定性綜合判別方法，后者采用不確定性綜合聚類分析方法。

2.3態(tài)勢要素聚合與解聚技術(shù)

態(tài)勢要素聚合與解聚能夠?qū)崿F(xiàn)各級指揮員對不同層次、不同地域戰(zhàn)場態(tài)勢的關(guān)注和指揮要求。運用多尺度聚合與解聚展現(xiàn)機(jī)制，分析態(tài)勢展現(xiàn)中聚合與解聚的提升、時序、粒度、維度和形式，建立態(tài)勢要素的層次化、分類顯示模型，并闡明顯示形式和相關(guān)屬性。以視距和像素作為聚合與解聚的準(zhǔn)則，確定了層次聚合與解聚規(guī)則以及與地圖相關(guān)的聚合與解聚規(guī)則。該技術(shù)使用規(guī)則和關(guān)鍵實體對可視化模型按不同層級態(tài)勢分析服務(wù)需求進(jìn)行聚合與解聚。

通過該技術(shù)，可以在不同分辨率的顯示窗口中使用相同數(shù)量的作戰(zhàn)實體模型來表示當(dāng)前可視范圍內(nèi)的戰(zhàn)場態(tài)勢。根據(jù)實體的屬性、相互關(guān)系和地位狀況，根據(jù)指揮員、各級實體、各級軍事標(biāo)志的指揮習(xí)慣和要求，將不同比例尺的地圖按一定的規(guī)則進(jìn)行關(guān)聯(lián)，形成高分辨率和低分辨率2種戰(zhàn)場態(tài)勢圖。在高分辨率態(tài)勢圖上顯示的實體和地理信息更加精確，適合下級指揮實體的作戰(zhàn)指揮需要；在低分辨率態(tài)勢圖中，顯示的實體和地理信息較為籠統(tǒng)，但顯示范圍較大，可以從全局把握戰(zhàn)場態(tài)勢，更適合級別較高指揮實體的作戰(zhàn)指揮需求。

2.4態(tài)勢要素自動分析評估技術(shù)

態(tài)勢要素自動分析評估技術(shù)源于知識推理和態(tài)勢分析技術(shù)的發(fā)展。評估是對戰(zhàn)場雙方態(tài)勢要素進(jìn)行動態(tài)推理和分析的過程。根據(jù)以往的工程實踐經(jīng)驗，用戶對態(tài)勢分析所需的信息不是很清楚，最初的決策可能取決于“敵人的什么力量可能威脅我”。在進(jìn)一步的評估中，他們需要了解更多的知識，比如“我有什么防范措施”和“敵人如何突圍”。因此，輔助決策系統(tǒng)最好能自動引導(dǎo)用戶找到所需信息并完成評估操作，而不是被動向用戶提供信息或等待用戶思考。這就需要進(jìn)一步研究態(tài)勢要素自動分析與評估技術(shù)，這是決策分析的必要環(huán)節(jié)和基礎(chǔ)。態(tài)勢要素自動分析評估的主要工作是提取態(tài)勢要素，評估敵方的隸屬關(guān)系，生成敵方建制樹。初級的態(tài)勢理解是根據(jù)態(tài)勢特征向量和相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜业能娛轮R，解釋當(dāng)前態(tài)勢，識別敵人的作戰(zhàn)意圖和計劃[7]。高層的態(tài)勢理解是基于初級態(tài)勢理解結(jié)果的多層次戰(zhàn)場態(tài)勢預(yù)測，即從單個實體行為的預(yù)測到高層全局態(tài)勢演化的預(yù)測，其結(jié)果可作為威脅評估和資源管理的輸入[8]。第一級態(tài)勢生成直接與外部數(shù)據(jù)輸入連接，其他級別可以在不同的抽象級別輸入評估結(jié)果。最后，運用各種綜合智能技術(shù)將態(tài)勢信息轉(zhuǎn)化為態(tài)勢知識，并快速集成這些知識，形成戰(zhàn)場態(tài)勢分析報告。

2.5態(tài)勢呈現(xiàn)技術(shù)

態(tài)勢呈現(xiàn)，又稱態(tài)勢可視化，是作戰(zhàn)態(tài)勢可視化發(fā)展的高級階段，尤其是態(tài)勢感知階段。戰(zhàn)場態(tài)勢感知可視化是指從底層的數(shù)據(jù)提取到抽象信息，再獲得高層知識的過程。人眼對圖形的敏感度遠(yuǎn)高于對數(shù)據(jù)的敏感度。通過傳統(tǒng)的文本形式，無法將結(jié)果直觀地呈現(xiàn)給用戶?？梢暬夹g(shù)以圖形的形式呈現(xiàn)大量的抽象數(shù)據(jù)，形成態(tài)勢分析報告和綜合戰(zhàn)場態(tài)勢圖，用不同的可視化圖形表示不同的戰(zhàn)場態(tài)勢狀態(tài)，使指揮員能夠直觀地了解戰(zhàn)場態(tài)勢及其變化趨勢，提高決策效率。同時，現(xiàn)代戰(zhàn)場態(tài)勢變化頻繁，態(tài)勢圖不再是靜態(tài)的，而是動態(tài)變化的。借助計算機(jī)圖形學(xué)的理論和技術(shù)，在快速拓?fù)渥R別的基礎(chǔ)上形成動態(tài)態(tài)勢結(jié)構(gòu)，進(jìn)而生成隨著戰(zhàn)場態(tài)勢變化的動態(tài)態(tài)勢圖。此外，把基于不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)顯示方式有機(jī)地關(guān)聯(lián)在一起，確認(rèn)態(tài)勢呈現(xiàn)的一致標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步提升顯示的實時性，增大系統(tǒng)顯示規(guī)模。不過，提升人機(jī)交互的可操作性是可視化技術(shù)需要更進(jìn)一步解決的問題。

3戰(zhàn)場態(tài)勢分析系統(tǒng)構(gòu)建及產(chǎn)品

基于上述技術(shù)，研究開發(fā)智能態(tài)勢輔助決策系統(tǒng)。系統(tǒng)集成海量信息數(shù)據(jù)資源，支持作戰(zhàn)情報數(shù)據(jù)的可視化顯示，能提供一系列態(tài)勢圖產(chǎn)品，向指揮決策者全面描述戰(zhàn)場多維態(tài)勢信息空間?；谠撓到y(tǒng)，態(tài)勢信息可以按需提取和處理、按需獲取和實時共享。系統(tǒng)采用面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)，建立指揮決策態(tài)勢服務(wù)架構(gòu)，完善態(tài)勢分析與決策服務(wù)，對多層意圖、作戰(zhàn)能力、相互關(guān)系和威脅程度等方面進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)態(tài)勢產(chǎn)品與態(tài)勢服務(wù)的內(nèi)在關(guān)系，通過組合調(diào)用生成所需態(tài)勢產(chǎn)品的流程，實現(xiàn)態(tài)勢產(chǎn)品與態(tài)勢計算服務(wù)的快速組織計算[9-10]。態(tài)勢分析系統(tǒng)功能模型如圖2所示，根據(jù)態(tài)勢產(chǎn)品的不同階段，態(tài)勢產(chǎn)品分為不同層級，將通用性的低層級態(tài)勢產(chǎn)品封裝成服務(wù)，底層的服務(wù)經(jīng)過加工、篩選和組合生成高層級態(tài)勢產(chǎn)品。

生成態(tài)勢分析產(chǎn)品的主要步驟如下：

①根據(jù)態(tài)勢分析的認(rèn)知機(jī)制和推理過程，建立信息源與態(tài)勢服務(wù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

②面向作戰(zhàn)任務(wù)需求，生成相應(yīng)的產(chǎn)品需求列表。面向任務(wù)需求的態(tài)勢產(chǎn)品組織流程如圖3所示。

③配置任務(wù)對于所需態(tài)勢產(chǎn)品的調(diào)度過程。經(jīng)過篩選、組合和排序等方式調(diào)用前一級態(tài)勢產(chǎn)品，生成新的態(tài)勢產(chǎn)品。

④通過組合調(diào)用方式，在態(tài)勢計算服務(wù)候選集合，生成所需戰(zhàn)場態(tài)勢分析產(chǎn)品。

傳統(tǒng)的戰(zhàn)場態(tài)勢信息主要用于向各級、各類指揮機(jī)構(gòu)人員共享戰(zhàn)場態(tài)勢，共享態(tài)勢的形式既可能是文字形式的通報，也可能是戰(zhàn)場態(tài)勢圖，還可能是用作輔助決策系統(tǒng)進(jìn)行作戰(zhàn)方案評估的參照數(shù)據(jù)。在本文系統(tǒng)中提供的戰(zhàn)場態(tài)勢信息主要是態(tài)勢分析產(chǎn)品和戰(zhàn)場態(tài)勢圖產(chǎn)品。

態(tài)勢分析主要包括敵我雙方兵力對比、兵力損耗預(yù)測、敵作戰(zhàn)意圖、敵可能作戰(zhàn)行動分析等。通過綜合多種態(tài)勢分析結(jié)果，經(jīng)過一些模型和數(shù)據(jù)處理，形成相對完整的態(tài)勢分析產(chǎn)品體系?？紤]到戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)利用的各種形式、各種方法，產(chǎn)品按照一定的規(guī)范保持統(tǒng)一或兼容，以方便對其加以利用，為后續(xù)的決策活動服務(wù)。

戰(zhàn)場態(tài)勢圖是態(tài)勢分析中最具綜合性的產(chǎn)品，態(tài)勢圖能把復(fù)雜的合成行動簡化，是動態(tài)反映作戰(zhàn)過程的一種手段。傳統(tǒng)的通用態(tài)勢圖，主要源于情報信息收集過程中反復(fù)的手工操作，存在自動化水平低、信息量有限的不足。從強(qiáng)調(diào)為作戰(zhàn)服務(wù)和目標(biāo)一致的角度，將信息組織成態(tài)勢圖，進(jìn)行有效的可視化顯示，以便將戰(zhàn)場多維的態(tài)勢信息空間向高層指揮決策者展現(xiàn)，這也是軍事指揮人員把握作戰(zhàn)過程的一種直觀形式，使指揮員“把戰(zhàn)場裝進(jìn)腦里”，建立情景意識。

4結(jié)束語

針對現(xiàn)代戰(zhàn)場態(tài)勢的復(fù)雜性和當(dāng)前智能化發(fā)展的需要，提出了一種基于態(tài)勢知識挖掘技術(shù)的態(tài)勢服務(wù)體系架構(gòu)，采用高層態(tài)勢產(chǎn)品調(diào)用底層態(tài)勢產(chǎn)品服務(wù)以及組合調(diào)用流程的方法，實現(xiàn)態(tài)勢產(chǎn)品和服務(wù)的快速組織，為指揮員提供多層戰(zhàn)場態(tài)勢預(yù)測，分析判斷敵我兵力對比、兵力損耗預(yù)測、敵作戰(zhàn)意圖、敵可能作戰(zhàn)行動等態(tài)勢情況，進(jìn)而形成相應(yīng)的態(tài)勢分析產(chǎn)品。這些態(tài)勢服務(wù)以及產(chǎn)品可應(yīng)用于戰(zhàn)場情報分析、作戰(zhàn)規(guī)劃與指揮決策、指揮信息系統(tǒng)建設(shè)、指揮信息系統(tǒng)支持模型構(gòu)建以及作戰(zhàn)指揮教學(xué)訓(xùn)練等領(lǐng)域。當(dāng)然，不同戰(zhàn)場態(tài)勢輔助分析支持系統(tǒng)具有不同的智能化程度、應(yīng)用需求和交互環(huán)境，在具體的系統(tǒng)建設(shè)中，有必要對具體的應(yīng)用場景、算法設(shè)計和軟件應(yīng)用進(jìn)行深入研究。

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