探測體系能力生成理論及方法*

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(中國電子科技集團公司信息科學研究院， 北京 100081)

0 引言

分布式、網絡化作戰已經成為未來戰爭的基本形態。在不對稱作戰需求牽引和科學技術發展驅動下，未來戰爭形態向無人、無邊、無形進一步發展。無人是指裝備運用向智能化和無人化方向發展，自主決策和自主協同將在作戰系統中起重要作用；無邊是指陸、海、空、天、電、網絡等作戰空間邊界的消失及戰場物理空間的時空壓縮，作戰要素泛在互聯及跨域協同是主要手段；無形是指作戰力量的運用沒有固定的形態，表現為大規模戰場要素的動態組織、協同。

2010年發布的《2010—2030年美國空軍技術展望》指出，未來戰爭科學的演變將是從平臺到能力、從有人駕駛到遙控駕駛、從固定到靈活、從控制到自主、從集成到分離、從預定到組合、從單域到跨域、從許可到爭奪、從傳感器到信息、從打擊到阻止/威懾、從賽博防御到賽博應變、從長系統壽命到快速更新。

近幾年，美軍在作戰體系理論建模、能力生成與試驗驗證等方面開展了一系列前瞻性的研究工作，以支撐體系能力的不斷提升。2013年，美國空軍提出“作戰云”概念[1]，旨在通過網絡技術融合來自地面、海上、空中和太空的態勢信息，匯集成“作戰云”，在作戰體系層面實現數據的實時“流動”。2014年，美國國防部高級研究計劃局(DARPA)的“體系集成技術與試驗(SoSITE)”項目[2]旨在開發并驗證可將各種能力分布在有人和無人機載平臺上的體系級架構，解決多功能系統裝備復雜度高、成本高、對抗能力弱和開發周期長等問題。2015年，DARPA的“復雜自適應系統組成和設計環境(CASCADE)”項目[3]旨在探索新的數學方案，更深刻地理解復雜自適應系統組件之間的相互作用和系統行為，尋求從根本上改變系統的設計方法，助力實現在動態、不可預知環境下的實時靈活重構。2016年，DARPA的“拒止環境中的協同作戰(CODE)”項目第二階段[4]計劃通過兩個真實的無人機系統并協同其他模擬飛行器，驗證協同執行目標搜索、識別等復雜任務的性能。2017年，DARPA在尋求精確作戰中用于多尺度模擬的創新概念中，提出尋求利用商業游戲技術，評估動態可組合的分布式作戰概念在城市作戰環境中裝備聯合和多域作戰的效能，從而實現創新的任務組織和戰術策略使用[5]。

總體說起來，本文認為“全域機動、靈活組織、跨域協同、自主應變、能力演進”將是未來體系探測的典型特征。作戰要素泛在互聯、動態聚合、自主協同、聯合處理是未來探測體系形成的關鍵。本文從探測體系概念構想、基本理論和構建方法三個角度全面提出了未來探測體系構建的體系架構、理論和方法，可為未來探測體系建設提供指導。

1 探測體系概念構想與能力特征

現代戰爭中，戰場透徹、全面感知是打贏戰爭的前提。探測系統以戰場獲取信息的完備性、時效性和準確性為目標。

未來的探測系統從探測要素來看，探測要素的內部資源需向體系充分開放，以最大程度地利用和控制探測資源。從探測要素的信息交互來看，要最大程度地傳遞原始信息，提供全維感知戰場的基礎，要接近實時地實現各類探測要素的控制，從而實現不同要素的空、時協同。從探測要素的組織來看，需要根據作戰任務的變化，動態組織各類資源，完成特定的探測任務。從探測能力生成來看，要在根據任務動態組織資源的前提下，在體系層面對獲取的各類信息進行聯合處理和信息挖掘。

圍繞以上任務，定義未來探測體系的概念內涵如下：通過虛擬技術實現作戰要素向體系開放；語義互聯實現作戰要素的描述及理解；功能引擎實現作戰要素的動態協同工作；最終根據作戰任務動態構建探測系統。該探測系統根據作戰任務統一控制探測資源生成最優構型和協同模式，從空-時-頻多維度提升目標和環境的信息增量。概念內涵的示意圖如圖1所示。

從未來探測體系特征來看，具備多方面典型的能力，如圖2所示，主要包括以下5個方面。1)敏捷系統能力：根據作戰任務的要求，在功能引擎的作用下統一資源調度與管理，任務驅動資源自組織，生成動態功能系統；2)探測范圍拓展能力：以最大化探測范圍為目標充分激發各類目標的空、時、頻回波信息，統一信號處理，使探測能力非線性增強；3)精確目標定位能力：根據任務需求構建精確定位所需的信號集，大區域統一口徑，實現大空域范圍坐標定位；4)準確目標識別能力：激發并收集各類目標的空、時、頻響應信號，統一數據空間，實現目標的精準分類、識別；5)協同魯棒能力：改變主要靠裝備的戰術應用及裝備本身的對抗能力，探測體系將在更大范圍內組織系統資源，利用體系的空、時自由度及空、時聯合協同，在系統能力生成引擎的作用下實現統一形態自組織、群博弈、群協同。

圖2 探測體系能力特征示意圖

2 探測體系能力生成基本理論

互聯網價值(能力)定律為梅特卡夫定律，即網絡的價值與網絡節點數的平方成正比。其背后的機理是網絡的外部效應，即在互聯網中，信息的消費過程同時就是新信息的生產過程，每個用戶所提供的新貢獻越多，網絡的價值越大。

傳統網絡的演化(組織)具有自身的規律，如小世界網絡、無尺度網絡。小世界網絡以高集聚系數和低平均路徑為主要特征，大部分節點并不是彼此直接連接，但絕大部分節點之間經過幾步即可到達。無尺度網絡更加強調相對較少的節點具有更高的度(連接性)，其自相似性的背后是網絡的成長性和優先連通兩種機制。然而，類比這些網絡的能力特征和演化規律，在探測體系方面有無同樣的規律？探測體系的目標是獲取整個戰場的完全信息，而戰場中的任意一個目標可以采用多維度的信息表達。探測體系中廣域分布的各傳感器節點從不同維度觀察目標，獲取目標的空-時-頻-極等多維度信息，是對目標信息的抽取。其示意圖如圖3所示。

圖3 分布式探測獲取目標的多維信息示意圖

單節點提取的目標信息具備不完備性，這種不完備信息不能表現為顯性化的體系能力。隨著分布式節點的增加，獲取目標的多維信息的抽樣，而體系能力增量的產生是多節點不完備信息的重構。以體系的觀點看待林肯實驗室的“分布式陣列相參合成雷達”工作，實質并不是驗證“N3得益”，其背后是采用分布式構型，以獲得多目標更精細的差異化信息，對多目標進行分辨識別。關于蜂群作戰，從遠程探測的角度來看，當一群探測節點聚集在一起時，較單個節點相比，不能帶來信息量的增加，反而增加了系統的復雜度。

探測體系能力與戰場中各類感知要素的類型、性能、空間分布、協同模式、處理方式、探測環境等密切相關。尋求的是像雷達方程那樣的基本工具。通過對探測體系能力生成理論探究，得到如下3個定理。

定理1：探測體系的全局熵小于探測體系的局部熵。

定理2：探測體系感知能力的熵小于探測節點感知能力熵的累加。

定理3：探測體系在要素確定的情況下，全局熵取決于拓撲結構及相互關系。

通過最優化組織多類探測資源要素參數及拓撲構型，將無序的探測要素進行最優化的配置，形成以最優化完成探測任務為目標的一個有序的探測體系，從而提升感知信息的精確性，最大化形成體系探測的信息增量。

3 探測體系構建總體思路

圖4表示了探測體系構建框架，針對協同、跨域探測需求，適應未來探測體系演變，采用任務驅動、資源虛擬、能力聚合等方法，動態構建自主認知與智能決策的功能系統，生成體系化探測能力。

圖4 探測體系構建框架

在探測體系構建過程中，資源虛擬化是體系構建的前提，其基本概念示意如圖5所示，面向探測體系對多粒度資源動態管控調度需求，基于標準化、模塊化、軟件化的開放式架構，將寬帶天線、收發、信號處理等資源進行細粒度解聚，軟件和硬件解耦。從而，可以對外提供多類資源通用服務能力，靈活實現功能定義和資源配置。

圖5 探測體系資源虛擬化概念示意圖

戰場感知資源的形態、功能、體制各不相同，應根據感知能力要求和可控程度進行分層次、多粒度的虛擬化，其基本架構如圖6所示。

圖6 多層次多粒度感知資源虛擬化架構

多層次多粒度感知資源虛擬化架構包括物理資源層、物理映射層、虛擬模型層、虛擬資源管理層和應用服務層。其中，物理資源層包括天基、臨近空間、海基、空基和陸基等感知資源實體，涉及光學、SAR、紅外、高光譜、雷達等多種感知資源類型。

物理映射層則反映了將實體環境中的物理資源進行抽象，轉換生成虛擬能力或功能模型的過程。在這個過程中，關鍵在于保持物理資源所提供能力定義的不變性和保留提供該能力所依賴元素與其他元素間的必要聯系。因此需要構建一個嚴格的映射關系，以保證新生成的虛擬能力與其所應用的物理資源的能力具有一致性。感知資源可以從不同粒度或者面向不同場景虛擬化為不同的虛擬能力，因此，物理資源面向不同的能力定義可以存在不同的映射關系。按照資源可控程度，可將感知資源虛擬化的粒度分為4個層級：1)信息引接級，即通過虛擬映射后不能控制或改變感知資源的狀態和參數，只對感知資源產生的信息和數據進行引接；2)功能可控級，即通過虛擬映射后可控制或改變感知資源部分易于操控的功能，如開關機、模式設定等；3)部分要素可控級，即通過虛擬映射后可控制感知資源細粒度的部分要素，如工作頻率、工作波形、波位排布等；4)全要素可控級，即通過虛擬映射后可控制感知資源細粒度的全部要素，這是虛擬化的最高程度，需要底層物理資源的深度支持。

虛擬模型層將物理資源的功能面向不同粒度和在不同場景中表現出來的能力抽象為一種虛擬存在的能力，以便于其可以與上一層虛擬資源管理中虛擬功能系統構建的需求對接。這種虛擬能力將通過基本屬性模型、功能模型、能力模型和行為模型來表達。

虛擬資源管理層以虛擬模型層中的虛擬模型為基礎，從可實現和可操作的角度出發，實現虛擬資源的接入、封裝、注冊和發布，建立統一的虛擬資源管理平臺，對虛擬資源的全生命周期進行管理，通過提供統一的管理和調用接口，實現虛擬資源的統一部署、集中管理和分布透明使用。同時，可根據上級應用系統下發的作戰任務，動態組織虛擬資源，構建滿足任務要求的功能系統，為上層的應用服務提供相應的情報數據服務。

應用服務層將虛擬功能系統產生的數據信息進行服務化，提供給相應的應用系統或用戶使用，包括目標態勢服務、物理環境態勢服務和電磁態勢服務等。

構建探測體系需要探測單元的實時、高效信息交互。語義互聯網絡是基于共同語義環境，實現裝備在虛擬環境中的注冊、發現，以及探測要素間相互理解；從虛擬環境中的任務功能系統向物理實體系統映射，以及對探測單元精準控制。在采用語文互聯實現對探測要素實時控制的基礎上，探測體系海量數據的高速、寬帶傳輸采用時敏網絡技術，其架構如圖7所示，時敏網絡采用控制面與數據面分離的扁平化架構、端到端統一控制、光波長承載直達等方法，消減中間處理過程，降低處理和轉發時延，支持對探測體系大帶寬、低時延、高同步精度的信號級時間和任務級時序協同的需求。

圖7 時敏網絡系統架構

在體系探測能力生成理論的支撐下，利用模型的方法及大數據驅動的人工智能方法，動態實時地完成能力聚合。其中，基于模型的方法利用信息論[6]建立與探測任務相關的信息理論模型，在任務能力指標的約束下，通過數學優化的方法實現體系構建以及資源的動態組織。按照探測要素間邏輯關系，知識輔助實時生成要素的時序關系和協同模式等。其概念示意圖如圖8所示。

圖8 基于模型的能力聚合概念示意圖

圖9表示了基于人工智能的體系能力演進，對于要素比較多、關系復雜的探測體系，很難進行數學建模并得到解析解。為此，探測體系利用領域知識，基于人工智能方法，通過持續地紅藍對抗博弈，自主學習、迭代優化我方探測資源協同運用、能力動態聚合等規則策略，完成體系能力演進，最優化實現體系探測資源的動態組織。

圖9 基于人工智能的體系能力演進

4 結束語

本文系統性地給出了探測體系概念構想、能力生成理論與構建方法，為未來探測體系最優化構建提供了理論基礎與方法。一方面，基于信息論原理，提出了探測體系能力生成的機理與機制，指導探測資源的有序組織，動態生成探測體系能力。另一方面，提出探測資源虛擬化、語義互聯、時敏化網絡、基于模型及智能處理的體系能力演進方法，在此基礎上實現探測體系的動態、高速、精準構建，完成目標檢測、跟蹤與識別等多樣化任務。