中国指挥与控制学会会刊 
随着战争形态逐渐向具有智能化特征的信息化战争演进,雷达情报保障呈现出多样化、精细化、敏捷化的特点。根据不同类别用户的个性化需求分别处理生产不同的情报产品,并实现面向用户的精细化保障,从而使得雷达情报不仅可应用于预警态势掌控,而且还可应用于指示引导、火力制导。美军自1997年开始逐步建立和完善了互操作作战图体系(FIOP,family of interoperable operational pictures),该体系分为共用作战图(COP,common operational picture)、共用战术图(CTP,common tactical picture)和单一合成图(SIP,single integrated picture)等3级[1-2],分别服务于指挥决策、战术指控和火力协同打击等不同层次的作战应用。美海军提出打造一体化综合火控-防空系统(Naval Integrated Fire Control-Counter Air,NIFC-CA)[3-5],利用先进的网络技术,将传感器、数据链系统、控制系统和拦截弹有机结合,构建了3类“信息-火力”杀伤链路,有效提升了舰艇编队超视距防空反导能力。
常规雷达情报保障模式通常是以情报信息系统(“供给侧”)为中心,由后者融合处理所有雷达单向上报的信息生成情报产品,并按照预先设定的方式为用户提供服务。这种保障模式往往不考虑信息源端的优化、情报产品种类单一,难以满足不同用户个性化信息保障需求,保障效果也难以得到直接反馈。借鉴现代服务业订单响应工作机制,可优化雷达情报保障模式机制,完善保障流程方法,提高情报保障效益[6]。
本文提出一种订单式雷达情报保障新模式,该模式在常规保障模式基础上,建立“情报信息系统(供给侧)-用户(需求侧)”双向驱动架构,通过需求侧动态交互、供给侧及时响应,完成情报生产与用户需求的最佳匹配,实现情报保障的多样化和精细化。本文首先梳理分析网约车订单响应机制,在此基础上论证提出订单式雷达情报保障新模式,研究讨论新模式的运行流程和主要特点,重点分析新模式的关键技术,最后通过仿真实例验证新模式的可行性和有效性。
1 网约车订单响应机制
1.1 网约车工作流程
网约车服务将整个工作简化为乘客、网约车与信息平台三方协作关系,通过不同的订单任务分配策略,实现不同场景下的订单实时调度。网约车工作流程如图1所示。
网约车工作流程主要分为5个步骤:① 订单提交、状态上报:乘客利用手机在出行平台提交乘车需求订单(出发位置、目的地位置、出发时间、等待时间等),网约车司机利用手机向出行平台实时上报车辆状态信息(当前位置、当前车况、当前订单是否执行、当前订单目的地、预计完成时间等)。② 订单任务分配:信息平台实时收集乘客订单和网约车状态,形成乘客订单需求序列和可用网约车序列,如图2所示。根据一定的策略及算法完成订单与网约车的匹配,即完成订单任务分配。③ 订单任务分发:信息平台将订单任务分配结果分别分发给乘客和网约车,乘客和网约车收到订单信息,确认后可执行此订单,否则重新进入第①步。④ 订单执行:网约车司机按照订单的出发地和目的地接送乘客,实际执行订单。⑤ 订单反馈:在网约车司机将乘客送达目的地并完成订单后,乘客根据体验对网约车的服务进行评价。经过上述5个主要步骤,就完成了一个网约车的订单。
1.2 网约车订单任务分配策略
在网约车工作步骤中,第②步订单任务分配是关键,分配结果的合理与否直接影响到订单执行效率的高低。文献[6]总结了2种任务分配模式下的任务分配策略及算法。
第1种任务分配模式:抢单模式。该模式下有2种分配策略:一种是基于规则的策略,如基于距离的分配策略等;另一种是基于数据的策略,如基于历史数据分析的分配策略等。
第2种任务分配模式:派单模式。该模式下有4种分配策略:① 乘客(用户)需求优先的策略,如基于最短接车时间的策略、基于最优化全局乘客等待时间的策略等;② 网约车(服务提供者)需求优先的策略,如基于司机最长空闲时间的策略、结合接车距离和空载时间最大化司机收益的策略等;③ 信息平台需求优先的策略,如基于最大化系统收益的策略等;④ 考虑多方利益(需求)的均衡策略,如基于模糊组合规则的策略、基于供需平衡规则的策略等。
2 订单式雷达情报保障新模式
为了适应用户多样化、个性化情报需求,借鉴网约车订单响应机制,将以情报信息系统为中心的常规雷达情报保障模式升级为以用户为中心、“情报信息系统-用户”(即“供给侧-需求侧”)双向驱动的情报保障新模式,这种新模式可称为订单式保障模式。在新模式下,系统将用户需求进行分类分析,生成量化的需求清单,并根据需求定制化生产雷达情报,实现情报生产与用户需求的最佳匹配。
订单式雷达情报保障模式的工作流程如图3所示,主要包含需求发起、任务分析、资源调度、融合生产、质量评估、按需保障等环节。
首先,用户按照一定的规则将初始需求报送给情报信息系统;其次,情报信息系统将初始需求转化为系统可识别、可量化分析的任务需求和情报保障需求,生成任务需求清单和情报保障需求清单;在此基础上,系统开展信息源资源、处理资源和通信保障资源的调度优化;然后对雷达上报的原始点迹/航迹,进行融合处理,生成情报产品;接下来,系统对情报产品进行质量评估,根据评估结果判断产品与用户需求的匹配程度;最后按照用户保障优先级排序,系统将情报产品以合适的方式(基于通信调度方案)发给最匹配的用户,并及时接收用户的效果反馈。
由上述处理步骤可知,订单式雷达情报保障有如下特点:
(1)新模式能够根据用户需求提供个性化保障,以满足不同类别用户多样化需求。通过分类量化,实现用户需求精细化分析;通过资源和算法调度,实现情报产品多样化生产;通过匹配用户需求和情报产品,实现情报按需精准化保障。
(2)新模式能够实现雷达情报源与武器系统用户之间的信息闭环流转,从而有效提升防空体系作战效能。
(3)新模式要求用户与系统、系统与装备之间建立双向通信联系,即实现互联、互通、互操作,如此才能够实现需求自动提报、资源实时调度、情报质量及时反馈等。
3 订单式雷达情报保障关键技术
订单式雷达情报保障模式突破了常规模式下固有的情报生产、定制和保障方式,通过雷达源端与情报处理系统、情报处理系统与用户之间的双向信息交互,实现情报按需生产、精准化保障。为达此目的,需要在常规保障模式基础上研究实现需求精细化分析、资源自动化调度、情报精准化生产、质量有效性评价等关键技术。
3.1 需求精细化分析
用户需求精细化分析是实现雷达情报精细化保障的前提和基础,其目标是通过对用户需求进行分解、合并、关联,形成用户-任务需求-情报保障需求关联关系。需求分解就是将用户的原始需求进一步细化和量化,获得具体明确的用户任务需求和用户情报保障需求;需求合并是将用户的所有任务需求和情报保障需求按照一定的规则进行聚合、归并,得到任务需求清单和情报保障需求清单;需求关联就是将用户清单、任务需求清单、情报保障需求清单之间建立对应关系,得到用户-任务需求-情报保障需求关联关系。值得注意的是,用户与任务需求是多对多的关联关系,而任务需求与情报保障需求是多对一的关联关系。用户、任务与需求关联关系图如图4所示。
系统得到关联关系图后,可进一步地建立数学模型,便于系统自动化处理。假设用U、T和R分别表示用户清单、任务清单和保障需求清单,即U={Ui|Ui∈U,i=1,2,…,m},T={Tj|Tj∈T,j=1,2,…,n},R={Rk|Rk∈R,k=1,2,…,l},其中,Ui表示用户i,Tj表示任务j,Rk表示需求k。根据图4所示关联关系,U1的任务清单 可表示为
$\begin{array}{l} \boldsymbol{T}_{U_{1}}=\left\{\left\{T_{1},\left\{\left(\boldsymbol{t}_{U_{1}}^{T_{1}}(1), n_{U_{1}}^{T_{1}}(1)\right), \cdots,\left(\boldsymbol{t}_{U_{1}}^{T_{1}}\left(i_{1}\right), n_{U_{1}}^{T_{1}}\left(i_{1}\right)\right)\right\}\right\},\right. \\ \left\{T_{2},\left\{\left(\boldsymbol{t}_{U_{1}}^{T_{2}}(1), n_{U_{1}}^{T_{2}}(1)\right), \cdots,\left(\boldsymbol{t}_{U_{1}}^{T_{2}}\left(i_{2}\right), n_{U_{1}}^{T_{2}}\left(i_{2}\right)\right)\right\}\right\}, \\ \left.\left\{T_{3},\left\{\left(\boldsymbol{t}_{U_{1}}^{T_{3}}(1), n_{U_{1}}^{T_{3}}(1)\right), \cdots,\left(\boldsymbol{t}_{U_{1}}^{T_{3}}\left(i_{3}\right), n_{U_{1}}^{T_{3}}\left(i_{3}\right)\right)\right\}\right\}\right\} \end{array}$
式中, (i1)表示用户U1在任务T1中第i1个时间段集合,该集合的元素可以是一段时间,也可以是多段时间, (i1)表示用户U1在任务T1中第i1个空间网格编号。
T1的需求清单 可表示为 ={R1},同理,有 ={R2}, ={R2},…, ={Rl}。
因此,U1的需求清单 可表示为
={{R1,{((1), (1)),…,((j1), (j1))}},{R2,{((1), (1)),…,((j2), (j2))}}}
同理可得U2,U3,…,Um的需求清单 , ,…, 。
经过上述处理,系统最终可获得用户-情报保障需求关联关系,可基于此进行后续资源调度、情报生产、按需保障等工作。
3.2 资源自动化调度
第1种调度模式:自主调度模式。由情报信息系统向一定范围内特定信息源(雷达)发送情报保障要求,由信息源(雷达)自主响应要求,完成资源自主调度。确定信息源(雷达)范围的策略通常有2种:一是基于规则的策略,如基于信息源(雷达)与目标距离的分配策略等;二是基于数据的策略,如基于历史保障数据的分配策略等。
第2种调度模式:集中调度模式。由情报信息系统集中调度所属信息源(雷达),生成资源调度方案。通常有3种资源调度策略:① 用户需求优先的策略,如情报保障质量最优策略;② 信息源(雷达)需求优先的策略,如距离最近优先策略、探测资源最优策略等;③ 情报信息系统需求优先的策略,如链路最快优先策略、效费比最优策略等。
无论是自主调度模式还是集中调度模式,最终调度的资源都应留有一定的冗余,以供系统下一步情报生产时选择。
3.3 情报精准化生产
情报精准化生产是实现情报精细化保障的核心,其关键是按照用户需求生产出对应的情报产品。基于式(1)、式(2)和需求清单,可推导出R1的用户清单 如下:
={{U1,{((1), (1)),…,((k1), (k2))}},{Um,{((1), (1)),…,((km), (km))}}}
同理可得R2,R3,…,Rl的用户清单 , ,…, ,进而得到情报保障需求-用户关联关系。
当任务清单中的各项任务之间或者某项任务的各个时空组合之间存在优先级顺序时,可按照优先级由高至低排序,对于高优先级、时间靠前的任务优先执行,对于低优先级、时间靠后的任务随后执行。当任务清单中的各项任务之间或者某项任务的各个时空组合之间不存在优先级时,按照任务时段的先后顺序依次执行。若时段存在重合,则采用多方案并行处理策略,实时生产多种情报产品。
雷达情报精准化生产的并行处理流程如图5所示,方案1利用处理策略1对k1个信息源进行处理,融合生成情报产品1,同理,方案n利用处理策略n对kn个信息源进行处理,融合生成情报产品n。不同方案所使用的策略和所处理的信息源既可相互独立,又可相互关联,但应保持批号等基本信息的一致性。
3.4 质量有效性评价
用户反馈评价是用户对情报保障效果的反馈评估。类似网约车订单反馈评价机制,可建立从用户需求提报到完成服务的完整可追溯的服务保障流程。无论是系统自我评价,还是用户反馈评价,都应当及时、自动完成。
4 仿真实验分析
基于上述场景,建立以雷达1为坐标原点O,如图6(b)所示的右手笛卡尔坐标系,z轴垂直向上,R、S、C、W、U点分别表示雷达2、雷达3、指挥机构、武器系统、情报中心的位置,以km单位,坐标分别为:R(-50, -86.60, 0)、S(50, -86.60, 0)、C(0, -116.60, 0)、W(0, 30, 0)、U(0, -86.60, 0);B、E、F点分别是目标运动轨迹与武器系统目标指示引导线、拦截远界、拦截近界的交点,坐标分别为:B(0, 149.06, 15)、E(0, 128.87, 15)、F(0, 108.58, 15);H、J、K点是上述交点在平面XOY上的投影,A点为雷达2、雷达3发现目标时的坐标点,坐标为A(0, 208.82, 15),G点为其在平面XOY上的投影。
下面运用订单式情报保障新模式,按步骤开展情报保障分析。
步骤1:雷达1将目标信息上报给情报中心,后者将信息转发给用户(指挥机构、武器系统)。
步骤2:指挥机构、武器系统经初步研判目标威胁后,分别向情报中心发送预警态势、指示引导及火力打击等情报保障任务。
步骤3:基于用户保障任务,结合事先存储于数据库中的预警态势、指示引导、火力打击等保障需求数据,构建用户-任务-需求关联关系表。为此,需要分析保障任务的时间集合和空间集合。根据图6(b)所示的坐标系,可推算得到
雷达2和雷达3发现目标的时间点为t0+tTA,其中tTA=RTA/V=605.4 s;
预警态势时间集合为{(t0, t0+tTF), (t0, t0+tTB)},其中tTF=RTF/V=1 273.6 s,tTB=RTB/V=1 003.8 s;
指示引导时间集合为 ,其中,tTE=RTE/V=1 138.4 s;
火力打击时间集合为 。
表2 仿真场景中的用户、任务与需求关联关系表Tab.2 Correlation table of users, tasks, and requirements in the simulation scenario |
| 序号 | 用户 | 任务 | 需求 |
|---|---|---|---|
| 1 | 指挥机构 | 预警态势 | 探测距离300 km,距离精度500 m,方位精度0.50,数据率0.1 Hz |
| 2 | 预警态势 | 探测距离300 km,距离精度500 m,方位精度0.50,数据率0.1 Hz | |
| 3 | 武器系统 | 指示引导 | 探测距离300 km,距离精度100 m,方位精度0.20,数据率1 Hz |
| 4 | 火力打击 | 探测距离300 km,距离精度100 m,方位精度0.20,数据率5 Hz |
步骤4:资源调度。基于上步需求分析结果,可知需要为两类用户提供3类产品,并且预警态势产品持续时间最长(覆盖其他两类产品持续时间),因此,在对目标进行处置期间,需要全程提供预警态势信息,并按需提供指示引导信息和火力打击信息。为此,可采取如下资源调度策略:(1)3部雷达融合生成预警态势信息;(2)按需转换雷达2和雷达3工作模式,提供指示引导信息和火力打击信息。
步骤5:按照上述步骤实时生成情报产品,分别提供给指挥机构和武器系统。
步骤6:用户实时反馈情报质量给情报中心,情报中心根据反馈结果视情调整资源调度策略,改善产品质量。如此,就实现了订单式雷达情报保障的一次循环。
上述仿真实例表明:(1)结合具体任务场景,可分析得出与时间、空间集合密切相关的用户需求、任务需求和情报保障需求,以及三者之间的关联关系;(2)基于精细化需求分析,可利用多种策略调度资源、组织融合生产,从而得到与各类用户需求匹配的多样化情报产品;(3)除了目标威胁评估、需求发起等少数环节外,订单式雷达情报保障的大部分过程均可由系统自动完成,因而新模式可有效提升雷达情报保障时效。
5 结束语
本文针对雷达情报保障问题展开研究,借鉴网约车基本工作流程和订单任务分配策略,提出一种订单式情报保障新模式,该模式包括需求提报、任务分析、资源调度、融合生产、质量评估、按需保障等环节,创建了以用户为中心的情报保障机制,形成了“情报信息系统(供给侧)-用户(需求侧)”双向驱动架构,实现了情报产品按需个性化保障,提高了情报保障效率,为情报保障向多样式、精细化转变提供了新思路。后续研究需要进一步细化实现技术方法,创建保障质量评估指标,开展订单式情报保障实践,不断优化完善雷达情报保障模式机制。