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        戰(zhàn)場電磁態(tài)勢生成內(nèi)涵與體系架構(gòu)綜述

        2022-03-31 12:02:32
        艦船電子對抗 2022年1期
        關(guān)鍵詞:融合信息模型

        張 靚

        (北部戰(zhàn)區(qū)海軍保障部,山東 青島 266000)

        0 引言

        未來戰(zhàn)爭中,機械化作戰(zhàn)逐步向信息化體系對抗轉(zhuǎn)變,戰(zhàn)爭博弈的重點由硬武器為主的單平臺火力對抗向多平臺信息對抗作戰(zhàn)轉(zhuǎn)變,最終將會過渡到以網(wǎng)絡(luò)空間對抗為主的賽博空間對抗作戰(zhàn)。因此,未來戰(zhàn)場中的作戰(zhàn)行動將從戰(zhàn)場電磁空間拉開序幕:敵我雙方進行偵察與反偵察、干擾與反干擾、欺騙與反欺騙,雷達、通信、導(dǎo)航、數(shù)據(jù)鏈、敵我識別、干擾機等用頻設(shè)備在有限的區(qū)域內(nèi)相互作用,形成復(fù)雜的戰(zhàn)場電磁態(tài)勢環(huán)境。若想在多方位、大縱深、高強度的電子對抗中贏得戰(zhàn)場主動權(quán),就必須具備對戰(zhàn)場態(tài)勢信息的快速獲取、深度理解和精細化管理的能力。

        1 戰(zhàn)場電磁態(tài)勢內(nèi)涵與外延辨析

        1.1 態(tài)勢與戰(zhàn)場態(tài)勢感知

        “態(tài)勢”是由現(xiàn)實產(chǎn)生的一個局部狀態(tài)結(jié)構(gòu),“態(tài)勢感知”是人類認識世界的思維過程。最早在二戰(zhàn)時期,Oswald Boalke提出了戰(zhàn)場態(tài)勢感知的理念,指出要先于敵方獲得態(tài)勢感知是戰(zhàn)爭致勝的關(guān)鍵。20世紀(jì)80年代美國的心理學(xué)家M.R.Endsley進而將態(tài)勢感知定義為“在一定時空范圍內(nèi),對環(huán)境中元素的獲取和理解,對其狀態(tài)在未來一段時間內(nèi)進行預(yù)測,從而形成了態(tài)勢要素獲取、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測的3 層模型”,其嵌入應(yīng)用模型如圖1所示。

        圖1 態(tài)勢感知模型

        戰(zhàn)場電磁環(huán)境的概念為“在一定的戰(zhàn)場空間內(nèi)對用頻裝備產(chǎn)生影響的電磁活動和現(xiàn)象的總和”。結(jié)合美軍對戰(zhàn)場電磁環(huán)境的定義和態(tài)勢感知的相關(guān)概念,可以認為戰(zhàn)場電磁環(huán)境是指在特定的作戰(zhàn)時空內(nèi),一切可能影響作戰(zhàn)實體的電磁活動和現(xiàn)象的總和。而電磁態(tài)勢要素是指在特定的作戰(zhàn)時空內(nèi),所有影響電磁環(huán)境和被電磁環(huán)境所影響的事物。基于上述認知,給出戰(zhàn)場電磁態(tài)勢要素的定義:通過對電磁態(tài)勢要素的獲取、理解和預(yù)測進而形成的一種便于作戰(zhàn)指揮員理解并能輔助其決策的電磁環(huán)境表達方式,屬于信息情報作戰(zhàn)范疇。

        1.2 戰(zhàn)場電磁態(tài)勢生成

        20世紀(jì)80年代,美國國防部提出的JDL(Joint Directors of Laboratories)模型將態(tài)勢感知引入軍事領(lǐng)域。該模型將態(tài)勢感知看作信息融合的一個層次,并將其定義為“將戰(zhàn)場中被觀測的實體分布與活動情況和戰(zhàn)場環(huán)境、知識庫關(guān)聯(lián)起來的過程”,其目的是獲取及時、準(zhǔn)確、連續(xù)、完整、一致的戰(zhàn)場態(tài)勢視圖,用來支持作戰(zhàn)意圖和相應(yīng)的作戰(zhàn)活動/行為。隨著融合系統(tǒng)由低級數(shù)據(jù)融合到高級信息融合擴展,智能化程度逐步提升,JDL頂層3級模型逐步擴展到當(dāng)前的5級模型,如圖2所示。

        圖2 JDL的頂層數(shù)據(jù)融合模型(2004年用戶融合模型)

        受美軍JDL模型的啟發(fā),本文提出電磁態(tài)勢生成的基本模型,包括電磁態(tài)勢要素獲取域、態(tài)勢理解域和態(tài)勢展現(xiàn)域,如圖3所示。

        圖3 電磁態(tài)勢生成基本模型

        電磁態(tài)勢應(yīng)包括敵方輻射源目標(biāo)態(tài)勢、我方輻射源主動獲取的態(tài)勢信息、我方裝備用頻狀態(tài)、電磁環(huán)境信息以及對這些信息的分析和理解。在數(shù)據(jù)上,電磁態(tài)勢應(yīng)能為電子對抗、頻譜管控、航路規(guī)劃等指控功能提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐;在形式上,電磁態(tài)勢應(yīng)能為指揮員提供豐富且便于理解的信息表現(xiàn)形式,使其更好地認清和理解戰(zhàn)場電磁環(huán)境?;谝陨险J識,這里對本文題目中的“電磁態(tài)勢生成”作一個嚴(yán)格的界定:戰(zhàn)場電磁態(tài)勢生成應(yīng)是一個由戰(zhàn)場電磁環(huán)境數(shù)據(jù)形成電磁態(tài)勢并將其結(jié)果展現(xiàn)出來的過程,是信息作戰(zhàn)情報支持的工作流程和實現(xiàn)形式。

        1.3 影響估計、威脅估計

        預(yù)測態(tài)勢對戰(zhàn)場的影響,其中對某一方不利或有害的影響稱為威脅,因此影響估計又稱為威脅估計。威脅指用武力或權(quán)勢進行的脅迫行為,在軍事領(lǐng)域中,威脅主要指動用軍事力量打擊、攻擊、占領(lǐng)或控制防衛(wèi)對象。威脅是意圖、能力和時機的綜合體。其中意圖是指威脅的目的,即想要對威脅對象造成的傷害;能力是指威脅實體實現(xiàn)其意圖所能夠動用的力量和資源;時機是指威脅行動得以成功實施需要具備的先決條件,包括時間、空間和威脅對象的脆弱點等。威脅估計包括威脅能力估計、威脅意圖估計和威脅時機估計。最終產(chǎn)生的威脅行為和威脅事件與結(jié)果估計,以威脅等級或威脅排序等定量形式給出。威脅估計功能的逐級分解如圖4所示。

        圖4 威脅估計功能分解

        威脅估計使信息融合從感知域邁入作戰(zhàn)域,因此其與態(tài)勢估計既緊密聯(lián)系,又有所不同??梢詫⑼{估計理解成不同時刻、不同場景下的態(tài)勢估計,下面詳細闡述。

        JDL信息融合頂層模型中,威脅估計處于信息融合的第3級,屬于高級信息融合范疇,即基于共用作戰(zhàn)態(tài)勢預(yù)測未來戰(zhàn)場態(tài)勢所產(chǎn)生的影響。因此,威脅估計與態(tài)勢估計密不可分,有時合稱為態(tài)勢與威脅估計,如圖5所示??梢钥闯?態(tài)勢的效能和影響來自態(tài)勢各成分之間或多個態(tài)勢之間的相互作用,為此可將產(chǎn)生影響或威脅的多個態(tài)勢及其相互關(guān)系定義為“場景”。由于3級融合是指未來某些時刻的預(yù)測態(tài)勢產(chǎn)生的影響或威脅,因此,場景估計既包含對當(dāng)前場景產(chǎn)生的影響估計,又包含對未來某些時刻預(yù)測場景產(chǎn)生的影響估計。

        圖5 信息融合的應(yīng)用

        1.4 感知資源管理

        資源管理是對戰(zhàn)場感知資源綜合運用籌劃的過程,包括感知資源的選擇、配置和運用的控制管理,以實現(xiàn)滿足作戰(zhàn)應(yīng)用需求的最優(yōu)態(tài)勢感知狀態(tài)。因此,感知資源管理是在用戶基于作戰(zhàn)任務(wù)的戰(zhàn)場感知目標(biāo)驅(qū)動下,對信息獲取和信息融合各級別、各環(huán)節(jié)上的硬/軟資源,通過規(guī)劃和設(shè)置適宜的需求和控制方法,實現(xiàn)戰(zhàn)場感知優(yōu)化的過程。它可以為0級融合提供數(shù)據(jù)價值,使信息源收集高價值信息,摒棄低價值信息,以避免信息爆炸;為1級融合提供對象優(yōu)先級,使融合節(jié)點首先處理優(yōu)先級高的對象,以盡快滿足應(yīng)用需求,并避免機器能力飽和;為2級融合提供周邊關(guān)系或外部信息;為3級融合提供意圖信息等,它們之間的關(guān)系如表1所示。

        表1 感知資源控制與信息融合間的關(guān)系

        其功能包括:

        (1) 基于作戰(zhàn)需求的信息源選擇

        包括傳感器資源的選擇(探測平臺及設(shè)置的傳感器類型、型號、精度、探測范圍等)、基于決策需求的偵察手段選擇(電子支援措施(ESM)數(shù)據(jù)、高靈敏度電子支援措施(HESM)數(shù)據(jù))、基于目標(biāo)識別和預(yù)警任務(wù)的探測傳感器和偵察手段綜合選擇(個體識別目標(biāo)選擇、情報數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)庫選擇等)。

        (2) 基于作戰(zhàn)任務(wù)的感知資源配置

        包括偵察裝備的配置地域/平臺、型號/數(shù)量;偵察系統(tǒng)/手段信息的接入位置和接入時間;信息融合軟件產(chǎn)品的配置(配置節(jié)點、產(chǎn)品級別);諸作戰(zhàn)節(jié)點任務(wù)需求的分布式融合結(jié)構(gòu);基于分布式融合結(jié)構(gòu)的通信網(wǎng)絡(luò)配置(如路由、帶寬、誤碼率和抗干擾能力等)。

        (3) 探測/偵察平臺和傳感器的運行控制

        工作模式(跟蹤、搜索模式和脈沖重復(fù)頻率等)控制;傳感器探測區(qū)域、跟蹤目標(biāo)控制;傳感器檢測(虛/漏警率、識別參數(shù)等)控制等;信息融合模型選擇組合控制(ESM 與HESM 融合控制)

        2 電磁態(tài)勢生成體系架構(gòu)及主要實現(xiàn)方式

        2.1 態(tài)勢生成體系架構(gòu)

        通過第1章的敘述可知態(tài)勢生成(系統(tǒng))主要提供深層次戰(zhàn)場態(tài)勢感知與信息融合服務(wù)、情報綜合整編與數(shù)據(jù)庫管理服務(wù)、數(shù)據(jù)可視化與多視角顯示服務(wù)等。

        (1) 戰(zhàn)場態(tài)勢感知與信息融合服務(wù)

        主要實現(xiàn)感知信息的3 級估計與多源信息融合、感知資源的管理和控制,包括:1級數(shù)據(jù)融合,包含多源數(shù)據(jù)時空配準(zhǔn)、關(guān)聯(lián)相關(guān)、定位識別;2級態(tài)勢融合,包含實體關(guān)系估計、戰(zhàn)場態(tài)勢生成、未來態(tài)勢預(yù)測;3級威脅排序,包含威脅意圖估計、威脅能力估計、威脅實際估計;感知資源的管理,包含資源配置管理、資源響應(yīng)管理和資源效能管理。

        (2) 情報綜合整編與數(shù)據(jù)庫管理服務(wù)

        主要實現(xiàn)對各類偵察數(shù)據(jù)樣本(全脈沖數(shù)據(jù)、中頻樣本數(shù)據(jù)、處理結(jié)果以及輻射源目標(biāo)型號/個體)的關(guān)聯(lián)、分類與有效的存儲;標(biāo)記信號樣式數(shù)據(jù)等處理結(jié)果變化,更新雷達目標(biāo)型號/個體情報數(shù)據(jù)庫;具備對雷達目標(biāo)情報、電子戰(zhàn)斗序列、原始偵察數(shù)據(jù)、偵察數(shù)據(jù)處理結(jié)果的數(shù)據(jù)庫存儲和管理能力,實現(xiàn)上級下發(fā)情報產(chǎn)品的入庫和增刪改查管理,建立國別/地區(qū)、區(qū)域、部隊編制序列、武器平臺裝備和電子對抗情報成果關(guān)聯(lián)關(guān)系,實現(xiàn)外軍情報數(shù)據(jù)快速關(guān)聯(lián)檢索;對我方部隊編制部署、武器平臺、電子戰(zhàn)裝備、輻射源情報以及國內(nèi)外民用輻射源情報進行管理等。

        (3) 數(shù)據(jù)可視化與多視角顯示服務(wù)

        主要實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化服務(wù),完成對原始數(shù)據(jù)的全景圖形化顯示、標(biāo)注和未標(biāo)注數(shù)據(jù)的分流顯示以及人工輔助標(biāo)注功能。提供目標(biāo)特征及態(tài)勢多視角顯示服務(wù),提供多尺度多層次的目標(biāo)及態(tài)勢顯示功能,全方位多視角地展示目標(biāo)特性及關(guān)聯(lián)特性。

        具體架構(gòu)如圖6所示。

        圖6 態(tài)勢生成體系架構(gòu)圖

        2.2 態(tài)勢估計模型與方法介紹

        由上文可知,態(tài)勢估計分為態(tài)勢要素獲取、態(tài)勢理解、態(tài)勢預(yù)測的3層模型。態(tài)勢要素獲取屬于估計的實體聚集,此處定義為1級關(guān)系,它是態(tài)勢估計的基礎(chǔ),也是傳統(tǒng)偵察設(shè)備的基本能力。態(tài)勢理解是1級關(guān)系向下延伸,以估計/發(fā)掘意圖、方案/計劃、活動/行為等態(tài)勢知識的深層次關(guān)系,稱為2級關(guān)系,2 級關(guān)系又稱為態(tài)勢知識,是態(tài)勢估計的核心。已有1、2級關(guān)系的時空擴展,以進行態(tài)勢規(guī)劃和預(yù)測,該擴展稱為3級關(guān)系,包含實體身份/屬性的深化與精煉,通過關(guān)系感知發(fā)現(xiàn)與所論態(tài)勢關(guān)聯(lián)的新的實體和其它態(tài)勢。當(dāng)前常用的態(tài)勢估計方法為邏輯推理法。邏輯推理法又分成以下3類:

        (1) 確定性態(tài)勢邏輯表示

        確定性態(tài)勢邏輯表示是按照確定性推理得到相應(yīng)推論的過程,比如“敵方飛機火控雷達鎖定我方目標(biāo)”推論出“敵方飛機即將對我方目標(biāo)產(chǎn)生威脅,可能會發(fā)射導(dǎo)彈”。因此在態(tài)勢生成過程中,確定性邏輯表示應(yīng)當(dāng)以數(shù)據(jù)庫的形式告知態(tài)勢生成系統(tǒng),構(gòu)建先驗信息是研究的核心。

        (2) 不確定性推理邏輯

        不確定性包括隨機性、模糊性、信賴性,態(tài)勢估計中的不確定性邏輯主要指基于不確定性變換的態(tài)勢推理方法,主要有:

        后驗(貝葉斯)推理方法:以概率表示不確定性,結(jié)論未知。采用貝葉斯公式基于證據(jù)將先驗概率變換為后驗概率。只能逐漸接近結(jié)論,可能永遠不知道精確結(jié)果。

        模糊推理方法:以隸屬函數(shù)(隸屬度)表示不確定性。通過對模糊證據(jù)的綜合(合取或析取)獲得模糊命題及其綜合隸屬度。

        D-S證據(jù)合成方法:以可信度表示不確定性。通過對證據(jù)集合的合成運算,產(chǎn)生合成命題及其可信度,不支持相悖證據(jù)的合成。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù):構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多個態(tài)勢估計隱含層,采用向后傳播訓(xùn)練來聚集情報分析員在態(tài)勢識別中的數(shù)據(jù)圖——模板圖成對選擇結(jié)果,沖突的輸出結(jié)果采用擴展的D-S證據(jù)合成予以解決。

        (3) 仿生動態(tài)推理算法

        如遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等,這些算法從生物進化或動態(tài)行為上反映了相關(guān)生物的行動推斷邏輯,已在態(tài)勢估計推斷中得到一定程度的應(yīng)用。例如,遺傳算法已應(yīng)用于態(tài)勢分析和作戰(zhàn)計劃支持工具中,該算法能基于可能態(tài)勢集合快速生成和評估態(tài)勢,基于預(yù)案集合快速生成和評估作戰(zhàn)方案。

        3 結(jié)束語

        本文首先闡述了態(tài)勢與戰(zhàn)場態(tài)勢感知的內(nèi)涵、戰(zhàn)場電磁態(tài)勢生成的概念與流程、威脅估計的概念與作用、感知資源管理的內(nèi)涵、功能與方法。在此基礎(chǔ)上,提出了一種態(tài)勢生成體系的流程架構(gòu),最后給出了態(tài)勢估計的模型和方法。

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