孫濤，龍慶華，巢育龍，董博，羅軍

（1.北京無線電測量研究所，北京 100854；2.雷達(dá)人機(jī)工程聯(lián)合創(chuàng)新實驗室，北京 100854；3.中國航天科工集團(tuán)公司 二院未來實驗室，北京 100854）

0 引言

隨著復(fù)雜干擾環(huán)境和防空、反導(dǎo)多任務(wù)場景帶來的挑戰(zhàn)，對地空導(dǎo)彈武器系統(tǒng)人機(jī)系統(tǒng)設(shè)計提出了越來越高的要求［1］。好的設(shè)計能使人機(jī)系統(tǒng)準(zhǔn)確識別和應(yīng)對需在幾秒內(nèi)處理的強(qiáng)時效性事件，同時為武器系統(tǒng)贏得寶貴的系統(tǒng)響應(yīng)時間，而看似不錯的設(shè)計卻可能使人在緊張環(huán)境下無法做出準(zhǔn)確判斷而導(dǎo)致任務(wù)失敗。在地空導(dǎo)彈武器系統(tǒng)操作人員任務(wù)壓力普遍較大的現(xiàn)狀下，從頂層設(shè)計去研究如何提升人機(jī)系統(tǒng)的整體作戰(zhàn)效能已成為人機(jī)交互設(shè)計最應(yīng)關(guān)注的問題。

在每次重要試驗前武器系統(tǒng)改進(jìn)設(shè)計的過程中，近半數(shù)的時間消耗在優(yōu)化人機(jī)系統(tǒng)設(shè)計過程，每次試驗過程中最擔(dān)心的也是操作員是否準(zhǔn)確、及時地應(yīng)對了“考題”［2］。未來的實際戰(zhàn)爭更會由于其作戰(zhàn)方式的不確定性對武器裝備人機(jī)交互設(shè)計提出更高的要求。由于戰(zhàn)爭相對于演練而言，對抗題目是未知和非常規(guī)的，因此未來武器裝備中的人機(jī)系統(tǒng)必須發(fā)揮好人的作用，使人對作戰(zhàn)信息的認(rèn)知以及操控效率最大化，同時充分利用機(jī)器擅長的能力，使生物智能和機(jī)器智能構(gòu)建的混合智能發(fā)揮出整體的最大效能［3］。

防空反導(dǎo)武器系統(tǒng)中，制導(dǎo)雷達(dá)人機(jī)交互的任務(wù)復(fù)雜度高，最具代表性。目前多數(shù)人機(jī)交互設(shè)計距離實現(xiàn)高效能作戰(zhàn)的愿景還有較大的提升空間。對作戰(zhàn)效能影響較大的方面主要包括：

（1）操作員使用負(fù)荷相對較重，任務(wù)自動化的程度有待提高；

（2）供操作員做決策的參考信息較為繁雜，缺少智能輔助決策支持；

（3）各操作員使用負(fù)荷（整體及不同時段）不夠均衡，臺位分工缺乏精細(xì)化設(shè)計；

（4）對特定任務(wù)場景下重要信息的觀測不夠便捷，缺乏對信息架構(gòu)和頁面布局的最優(yōu)設(shè)計。

目前，多數(shù)情況的人機(jī)系統(tǒng)設(shè)計是憑借主觀經(jīng)驗開展的粗放式設(shè)計。解決上述問題需要相關(guān)科學(xué)的理論作為指導(dǎo)，并通過總結(jié)提煉，建立適合本領(lǐng)域的設(shè)計準(zhǔn)則和規(guī)范，指導(dǎo)實現(xiàn)科學(xué)化的人機(jī)系統(tǒng)設(shè)計［4］。

1 基于任務(wù)流以效能為中心的設(shè)計思想

1.1 武器裝備人機(jī)系統(tǒng)設(shè)計的特點

經(jīng)典的人機(jī)設(shè)計理論主要面向使用范圍廣的辦公、管理信息系統(tǒng)以及網(wǎng)站、移動端等互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，而地空導(dǎo)彈武器系統(tǒng)屬于典型的強(qiáng)時效性復(fù)雜信息系統(tǒng)，相對于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，還有以下特殊和重要的特征［5］：

（1）單位時間內(nèi)處理大規(guī)模信息，易遺忘和誤讀；

（2）信息時效性強(qiáng)，要求解決突發(fā)事件；

（3）信息的專業(yè)性強(qiáng)，存在一定的認(rèn)知障礙；

（4）邏輯結(jié)構(gòu)較特殊，易誤導(dǎo)使用錯誤的心智模型；

（5）大量實時變化的內(nèi)容，認(rèn)知負(fù)荷較高；

（6）執(zhí)行任務(wù)的難度高，環(huán)境復(fù)雜，難預(yù)測，緊張度高。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品一般主要側(cè)重的是用戶體驗，即除了順暢地達(dá)到使用目的外，強(qiáng)調(diào)互動性和給用戶留下深刻印象，讓用戶充分享受與外界交互的過程（而不僅僅是讓交互過程簡單［6］），并且強(qiáng)調(diào)遵循用戶的喜好，特別是還需考慮到特殊用戶（如殘障人士）的應(yīng)用，因此綜合體現(xiàn)了“以用戶為中心”的設(shè)計思想。而武器系統(tǒng)的戰(zhàn)機(jī)稍縱即逝，更注重其中的快速獲取信息、操作精準(zhǔn)、短時間完成任務(wù)的能力，需要更專業(yè)的設(shè)計理論和分析方法，建立評價模型等，用以得出針對不同任務(wù)場景的科學(xué)化的最優(yōu)設(shè)計（如：哪些功能不分配給操作員完成、人機(jī)如何分工配合、各類信息位于哪個層級和位置可使認(rèn)知效率最佳等等）。因此，本文在傳統(tǒng)“以用戶為中心”的設(shè)計思想基礎(chǔ)上，提出“以效能為中心”的理論和方法（此處的效能主要指任務(wù)績效），以有效回答前述章節(jié)中需要重點解決的4 方面問題。

1.2 從“功能需求”到“設(shè)計需求”

“以效能為中心”的核心思想是各個設(shè)計環(huán)節(jié)均以武器系統(tǒng)作戰(zhàn)“任務(wù)流”為依據(jù)開展設(shè)計。傳統(tǒng)的任務(wù)書和需求往往只描述了離散的功能點及其簡要分析，缺乏針對任務(wù)的整體描述。任務(wù)書作為對產(chǎn)品的定義（含功能和特色），這一階段并不需要對界面布局、交互方式的確定，但應(yīng)在此階段梳理出若干典型場景的任務(wù)流（不必帶交互細(xì)節(jié)）、以及從任務(wù)的角度對各個任務(wù)流中涉及的需要人機(jī)系統(tǒng)關(guān)注的信息內(nèi)容和進(jìn)行控制的內(nèi)容進(jìn)行描述，同時應(yīng)從專家的角度為各個子任務(wù)分配權(quán)重。

通過上述環(huán)節(jié)，設(shè)計師能夠獲取到針對本產(chǎn)品相對粗略的“功能需求”，接下來更重要的工作環(huán)節(jié)是在相關(guān)科學(xué)理論的指導(dǎo)下，將其轉(zhuǎn)化為詳細(xì)的“設(shè)計需求”。

轉(zhuǎn)化過程中需要明確的問題包括：人和機(jī)器均可以完成的功能中，哪些應(yīng)交給機(jī)器自動完成，哪些應(yīng)由機(jī)器給出決策結(jié)果或給出輔助決策信息；“人在回路”中利用何種交互技術(shù)能夠與機(jī)器高效地進(jìn)行交互；如何得出最優(yōu)的多臺位分工；交互界面的信息架構(gòu)、層級關(guān)系和布局等如何使認(rèn)知及決策效率最大化。此外，通過統(tǒng)計各需求項在任務(wù)流程中出現(xiàn)的頻度，結(jié)合任務(wù)權(quán)重，進(jìn)行需求優(yōu)先級定義，以此作為信息架構(gòu)和布局等設(shè)計的依據(jù)。

2 高作戰(zhàn)效能人機(jī)系統(tǒng)的頂層設(shè)計

根據(jù)上述思想，得出“以效能為中心”的設(shè)計流程如圖1 所示，圖中涵蓋了對提升作戰(zhàn)效能具有重要作用的各環(huán)節(jié)。

圖1 以效能為中心的設(shè)計流程Fig.1 Efficiency centered design process

為了能夠?qū)θ蝿?wù)流程中各個子任務(wù)的關(guān)系進(jìn)行有效的梳理，采取將任務(wù)流程做成甘特圖的形式，來對各個子任務(wù)的特征進(jìn)行分析和統(tǒng)計。圖2是針對某防空反導(dǎo)型號做出的甘特圖示例，為描述簡便，圖中僅包含了對抗一個波次場景下對子任務(wù)的最低需求。觀察事件中，每個事件進(jìn)行獨立編號。操作事件中，未進(jìn)行編號，僅給出依據(jù)的觀察事件序號。無需長時間、反復(fù)操作的動作，在相應(yīng)時間點對應(yīng)虛線的下方用文字標(biāo)出。觀察事件的右側(cè)給出的2 個數(shù)值代表“頻度/權(quán)重”。頻度的含義是數(shù)值越大，事件調(diào)取越頻繁，數(shù)值=1 代表需占據(jù)操作員全部精力；權(quán)重的含義是數(shù)值越大，事件重要程度越高，數(shù)值=1 代表事件重要程度最高。

完成對各級子任務(wù)關(guān)系的梳理后，即基本完成了圖1 中的第1 個環(huán)節(jié)。可依據(jù)圖2 開展圖1 中后續(xù)環(huán)節(jié)的工作。

2.1 基于認(rèn)知負(fù)荷和協(xié)同理論的人機(jī)功能分配

現(xiàn)代戰(zhàn)爭需要人機(jī)系統(tǒng)對瞬息萬變的信息和態(tài)勢作出快速的綜合反應(yīng)，人和計算機(jī)都無法單獨勝任，而必須形成協(xié)同機(jī)制，各自執(zhí)行所擅長的任務(wù)。人和機(jī)器各自的優(yōu)勢項目如表1 所示。目前較知名的分配方法有：人機(jī)能力比較分配法、Price 決策圖法、Sheffield 法、自動化分類與等級設(shè)計法、York 法［7］等，而對于武器系統(tǒng)的人機(jī)功能分配，目前還沒有一個系統(tǒng)的、可普遍采用的方法，實踐中主要采用定性分析法進(jìn)行分配［8］?？紤]到系統(tǒng)效費比的問題，以及自動化過高造成人的依賴性增強(qiáng)和技能下降等弊端［9］，因此優(yōu)先將認(rèn)知負(fù)荷較重或操作時間較長、且機(jī)器可完成的確定規(guī)則任務(wù)分配給機(jī)器完成。

表1 人/機(jī)優(yōu)勢項目Table 1 Man/machine advantage project

認(rèn)知負(fù)荷理論表明，接受的信息量超過容量值時，給認(rèn)知系統(tǒng)帶來負(fù)荷［10］。人的信息處理模型中，主要包括感知系統(tǒng)、認(rèn)知系統(tǒng)（從長時記憶中提取內(nèi)容，與短時記憶的內(nèi)容協(xié)同進(jìn)行思維處理），對短時記憶的研究表明，多數(shù)人的短期記憶限制于4±1 個信息塊（非同組信息）。信息呈現(xiàn)要符合認(rèn)知習(xí)慣，減少對認(rèn)知資源的需求，最大限度地控制影響工作績效的認(rèn)知負(fù)荷過載情況。圖3 概括地描述了典型的人機(jī)交互系統(tǒng)的信息流程和工作方式。

從任務(wù)流程圖中可以看出，目標(biāo)識別子任務(wù)需要通過觀察5 個視圖對目標(biāo)特征進(jìn)行綜合判斷，還需要同步進(jìn)行最少4 步操作，給人的認(rèn)知系統(tǒng)帶來較高的負(fù)荷，因此將多種特征納入自動識別框架，根據(jù)既有規(guī)則及部分學(xué)習(xí)成果，由機(jī)器輸出識別概率，供操作員參考。任務(wù)流程圖2 中的通道和波形使用，屬于需要持續(xù)觀察和操作、消耗時間較長的任務(wù)，且由于其規(guī)則確定，因此分配給機(jī)器完成。此外，還為機(jī)器分配了自適應(yīng)控制某些參數(shù)調(diào)整、自動進(jìn)行通道管理等以前由人完成的操作。

圖2 任務(wù)甘特圖示例Fig.2 Task Gantt chart example

圖3 人機(jī)交互信息處理模型Fig.3 Human computer interaction information processing model

復(fù)雜人機(jī)系統(tǒng)最主要的特征是人機(jī)之間存在著感知、決策和執(zhí)行這3 個層次的信息耦合［11］，它們可能采用的自動化程度描述如表2 所示，可以對照各個任務(wù)流程進(jìn)行分析。對于分配給機(jī)器完成的任務(wù)，多數(shù)比較適合3 層的中級自動化程度。前述的自動化實例中，主要在底層任務(wù)中達(dá)到了中級感知、決策和執(zhí)行能力，還需要通過智能化的相關(guān)技術(shù)（如智能輔助決策支持），使中層任務(wù)達(dá)到中級感知、決策的能力，對于關(guān)鍵的執(zhí)行環(huán)節(jié)，可以交由操作員確認(rèn)完成。

表2 任務(wù)自動化程度Table 2 Task automation

2.2 智能決策支持設(shè)計

面對復(fù)雜環(huán)境作戰(zhàn)，軍事指揮決策是具有顯著地位和豐富內(nèi)涵的研究領(lǐng)域，同時也面臨許多重大挑戰(zhàn)［12］。輔助決策支持技術(shù)是輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型和相關(guān)知識，以人機(jī)交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策。然而隨著戰(zhàn)場環(huán)境的復(fù)雜化，真實作戰(zhàn)中留給指戰(zhàn)員的反應(yīng)時間極其短暫［13］，導(dǎo)致指揮員在大量信息輸入的情況下，無法及時對復(fù)雜場景做出準(zhǔn)確的判斷以及合理的響應(yīng)，需要智能化決策手段以彌補(bǔ)人的生理智慧在效率和可持續(xù)性上的不足。

基于大數(shù)據(jù)的智能輔助決策融合了人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)與輔助決策支持技術(shù)（工作流程如圖4所示），具有技術(shù)前沿性和創(chuàng)新顛覆性［14］。大數(shù)據(jù)存儲倉庫能夠存儲、綜合各類戰(zhàn)場信息；大數(shù)據(jù)分析平臺對海量戰(zhàn)場信息進(jìn)行實時多維分析處理，為決策者提供知識和信息參考；數(shù)據(jù)挖掘則對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，發(fā)現(xiàn)潛在的作戰(zhàn)規(guī)則和知識，豐富信息作戰(zhàn)知識庫中的內(nèi)容，提供更多的決策支持；模型庫對能搜集到的廣義模型進(jìn)行組合，以最科學(xué)的方式進(jìn)行運作；推理機(jī)和問題綜合與交互子系統(tǒng)均包含在新型人機(jī)交互系統(tǒng)中，其中推理機(jī)打破原有的經(jīng)典邏輯推理和控制模式，除演繹推理、定性推理、非單調(diào)推理以外，基于大數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)推理豐富了推理機(jī)的運用范疇和思維模型；問題綜合與交互子系統(tǒng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)對海量數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行有效的顯示；大數(shù)據(jù)分析平臺呈現(xiàn)的知識和決策信息等也在人機(jī)交互系統(tǒng)與操作員之間進(jìn)行交互。綜上，基于大數(shù)據(jù)的智能輔助決策系統(tǒng)實現(xiàn)出的大規(guī)模、高維度、多來源、動態(tài)演化的數(shù)據(jù)融合和作戰(zhàn)態(tài)勢顯示，能夠提供動態(tài)實時的輔助決策支持［15］。

圖4 基于大數(shù)據(jù)的智能輔助決策系統(tǒng)工作流程Fig.4 Workflow of intelligent decision support system based on big data

計算機(jī)控制系統(tǒng)的回送信息及下發(fā)指令（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、各類戰(zhàn)場信息（結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）以及反映作戰(zhàn)行動狀況的各種反饋信息（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）等數(shù)據(jù)全部存儲在數(shù)據(jù)庫中。通過數(shù)據(jù)庫對各類信息按照其主題進(jìn)行重新組織，對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)分析平臺進(jìn)行實時分析處理，對一部分結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行通常意義的數(shù)據(jù)挖掘。經(jīng)過實時多維地分析和挖掘數(shù)據(jù)，人機(jī)交互系統(tǒng)為指揮員提供戰(zhàn)場關(guān)鍵信息和潛在的知識、規(guī)則。同時，指揮員也可以通過人機(jī)交互系統(tǒng)直接與計算機(jī)控制系統(tǒng)進(jìn)行交流，提出決策信息需求或數(shù)據(jù)修正，新的思路和方法也會通過知識庫和模型庫送達(dá)數(shù)據(jù)庫中。

以反導(dǎo)場景為例，任務(wù)目標(biāo)為成功攔截彈頭。在同時跟蹤了多批目標(biāo)時，指揮員需要決策攔截哪一批目標(biāo)，等價于需要決策哪一批為彈頭。而針對彈頭目標(biāo)的識別，人機(jī)交互界面上提供的識別特征非常多，包括某種能量、質(zhì)阻比、某些長度等十多種。如果指揮員需要根據(jù)這么多的識別特征，并在多批目標(biāo)中人工判斷，時間是來不及的。因此，開展了目標(biāo)識別輔助決策技術(shù)的研究，該技術(shù)主要融合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理結(jié)構(gòu)［16］，進(jìn)行基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）的深層次目標(biāo)特征挖掘提取，并進(jìn)而借鑒循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）的記憶功能，進(jìn)行目標(biāo)運動趨勢以及行為的預(yù)測分析，具備一定學(xué)習(xí)的能力，最終在人機(jī)交互界面上綜合給出每批目標(biāo)的彈頭識別概率，并對識別概率最高的目標(biāo)打上特定標(biāo)志，使得指揮員只需要根據(jù)該標(biāo)志鎖定某一批目標(biāo)，再進(jìn)一步快速索引到該批目標(biāo)的相關(guān)特征，進(jìn)行監(jiān)視及異常處理即可，大大提升了指揮員決策的效率。

2.3 多臺位分工設(shè)計

高度協(xié)同、負(fù)載均衡的臺位分工設(shè)計可有效提升有限的人員和空間條件下的作戰(zhàn)效能。地空導(dǎo)彈武器系統(tǒng)典型作業(yè)環(huán)境下，每臺位配置上下2 臺顯示器作為主要的信息獲取來源，臺位數(shù)量有較嚴(yán)格的限制。

在規(guī)劃臺位數(shù)量時，應(yīng)在考慮未來功能擴(kuò)展的基礎(chǔ)上進(jìn)行。根據(jù)前述梳理的任務(wù)流中分配給人的全部功能進(jìn)行核算，得出滿足以下需求的最少臺位：①至少存在某一時段需要全部臺位協(xié)同配合；②由于工作負(fù)荷與工作績效之間存在倒U 型關(guān)系［17］，因此各臺位工作平均負(fù)荷不宜過低。

目前，根據(jù)主要任務(wù)直接確定臺位數(shù)量并完成分配，易造成各臺位分工在不同時段不均衡，對作戰(zhàn)效能影響較大。較合理的方法是做出全部任務(wù)場景的甘特圖（圖2 為其中一個場景的示例）作為分配依據(jù)，同時遵循以下原則：①同一時刻需要并行的多個子任務(wù)根據(jù)頻度（權(quán)重為輔）分配給不同臺位，且同類決策信息盡量閉合在同一臺位；②與各操作員具體任務(wù)有關(guān)的、由其他臺位產(chǎn)生的信息也應(yīng)顯示；③各臺位的總工作負(fù)載盡量均衡，系統(tǒng)公共類信息（如實時監(jiān)測信息）建議在各臺位均進(jìn)行分配，使發(fā)生故障時有時間資源的操作員能夠及時進(jìn)行處理。

以圖2 任務(wù)場景所在系統(tǒng)為例，在臺位數(shù)量規(guī)劃之初，受空間和人數(shù)限制，并結(jié)合某3 類主要子任務(wù)的需求，為該系統(tǒng)規(guī)劃了3 個臺位。經(jīng)過圖2 的任務(wù)場景分析，如簡單地依據(jù)子任務(wù)類型進(jìn)行分工，將顯著降低負(fù)載較重臺位的任務(wù)完成率。因此，應(yīng)根據(jù)本節(jié)所述原則對顯示事件開展合理分配。較優(yōu)的分配結(jié)果為：1，3，4 給臺位1；5，8 給臺位2；2，6，7 給臺位3。分工完成后，每個臺位需要顯示（或通過聲音等途徑表示）的全部信息元隨之確定，進(jìn)入到各臺位的交互設(shè)計環(huán)節(jié)，以交互界面的設(shè)計為主。

3 以效能為中心的交互設(shè)計

交互設(shè)計的主要環(huán)節(jié)位于Garrett 5 層設(shè)計流程中的第3 層至第4 層，包括信息架構(gòu)設(shè)計和界面布局設(shè)計等，如圖5 所示。其中第3 層（結(jié)構(gòu)層）是核心，即確定各個將要呈現(xiàn)給用戶的元素的“模式”和“順序”。第3 層中的交互設(shè)計指關(guān)注影響用戶執(zhí)行和完成任務(wù)的元素，信息架構(gòu)則關(guān)注如何將信息表達(dá)給用戶。對武器系統(tǒng)而言，難點為最優(yōu)信息架構(gòu)的搭建過程需要與任務(wù)流程緊密結(jié)合。

圖5 人機(jī)交互界面設(shè)計的五層模型Fig.5 Five layer model of human-computer interaction interface design

信息架構(gòu)是在信息環(huán)境中，對系統(tǒng)信息（基于用戶需要分析得出而不是用戶直接給出）進(jìn)行組織、導(dǎo)覽及分類，把信息統(tǒng)籌規(guī)劃，形成組合結(jié)構(gòu)［18］，即確定信息顯示的層級和每一層級中的內(nèi)容（通常以顯示、操作類功能組件為單位），布局則是對各層級頁面中各類組件的具體排布。信息架構(gòu)和布局設(shè)計影響信息的可用性。針對防空、反導(dǎo)、反臨等不同任務(wù)模式和臺位故障等情況，信息架構(gòu)和布局應(yīng)分別設(shè)計，以配置文件等形式在戰(zhàn)前分別預(yù)設(shè)保存，戰(zhàn)時供一定權(quán)限下快速選擇調(diào)用。

3.1 信息架構(gòu)設(shè)計

對于防空反導(dǎo)雷達(dá)，需要根據(jù)對各個任務(wù)流程的統(tǒng)計（如圖6 所示），將相關(guān)性強(qiáng)的信息元進(jìn)行組合，完成信息分組，將每組稱為一個節(jié)點［19］。

圖6 任務(wù)與信息元的關(guān)系Fig.6 Relationship between task and information element

作戰(zhàn)態(tài)下，防空反導(dǎo)雷達(dá)所有信息節(jié)點的排列結(jié)構(gòu)一般為分層結(jié)構(gòu)（或稱樹狀結(jié)構(gòu)）。圖7 為依據(jù)圖2 的任務(wù)場景以及前述臺位分工結(jié)果設(shè)計出的臺位2 作戰(zhàn)態(tài)下各節(jié)點的信息架構(gòu)。

圖7 中每個節(jié)點（即方框）上方的數(shù)字表示優(yōu)先級評分（計算方法如表3 所示，其中觀察類任務(wù)的頻度因子、權(quán)重因子取自圖2），評分高者優(yōu)先于第1 層級展現(xiàn)［20］。

圖7 某臺位作戰(zhàn)態(tài)信息架構(gòu)Fig.7 Operational information architecture of a certain station

應(yīng)注意平衡層級數(shù)與每層節(jié)點數(shù)（即深度與廣度）的關(guān)系，信息層級不宜過多，否則操作較為繁瑣，一般遵循3 次點擊規(guī)則，即信息的獲取和控件的訪問應(yīng)不超過3 次點擊即可達(dá)到。每層節(jié)點數(shù)也不宜過多，否則壓迫感和干擾項帶來的負(fù)荷較高。

3.2 布局設(shè)計

頁面中模塊的布局應(yīng)符合以下原則：①將已統(tǒng)計出的（如表3 所示）高分節(jié)點放置于主屏界面理想的觀察位置（如中部和上部）；②統(tǒng)計各任務(wù)完成所需的視覺搜索路徑極小值（對于復(fù)雜度較高的界面，可在后期可用性測試階段開展）；③在基本不影響視覺搜索功能的前提下，通過適當(dāng)調(diào)整界面元素的布局參數(shù)，建立更和諧的界面（根據(jù)界面布局的計算指標(biāo)：平衡度、中心協(xié)調(diào)度、對稱度、次序度等得出）。

表3 觀察類任務(wù)優(yōu)先級評分Table 3 Observation task priority score

基于上述原則得出的布局可為任務(wù)的完成提供高效的支撐，軟件應(yīng)設(shè)計為根據(jù)戰(zhàn)術(shù)的需要預(yù)設(shè)保存若干功能模塊的組成和布局，供戰(zhàn)時快速選取，而不是在作戰(zhàn)過程中臨時配置和拖拽。

4 結(jié)束語

通過對防空反導(dǎo)雷達(dá)人機(jī)系統(tǒng)與常規(guī)人機(jī)系統(tǒng)區(qū)別的分析，對將“功能需求”轉(zhuǎn)化為“設(shè)計需求”以及突破傳統(tǒng)粗放式設(shè)計的研究，提出了基于任務(wù)特征、以效能為中心的設(shè)計思想和理論，給出了人機(jī)功能分配、智能輔助決策、臺位分工、信息架構(gòu)設(shè)計等人機(jī)系統(tǒng)作戰(zhàn)效能關(guān)鍵環(huán)節(jié)的科學(xué)化設(shè)計方法。以此開展的設(shè)計已應(yīng)用到多個型號中，多項可用性評估指標(biāo)提升達(dá)30%以上，有效提升了武器裝備人機(jī)系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能。本文方法能夠有效指導(dǎo)以防空反導(dǎo)雷達(dá)為代表的復(fù)雜信息系統(tǒng)的人機(jī)系統(tǒng)設(shè)計，并可為各類強(qiáng)時效性作戰(zhàn)人機(jī)系統(tǒng)所廣泛借鑒和采用。