中国科技核心期刊      中国指挥与控制学会会刊     军事装备类重点期刊
Command Control and Simulation

Command Control and Simulation >

2026 , Vol. 48 >Issue 2: 1 - 6

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2026.02.001

Command & Control

Command and control architecture design and application for operationally responsive space launch

  • MAO Xilong 1, 2 ,
  • LIU Xingyu 3 ,
  • HE Shaofei 2 ,
  • XU Xingshun 2
Expand
  • 1 Information Engineering University, Zhengzhou 450001, China
  • 2 Jiuquan Satellite Launch Centre, Jiuquan 732750, China
  • 3 National University of Defense Technology, Changsha 410073, China

Received date: 2025-07-16

  Revised date: 2025-09-13

  Online published: 2026-03-25

Fold

Abstract

To address the challenge of designing and applying command and control architectures for operationally responsive space launches, the typical three-tier and four-tier architectures are studied. Based on entropy theory, a system entropy model for evaluating these architectures is constructed by integrating weighted timeliness entropy and quality entropy. The findings demonstrate that the three-tier architecture is superior when the weight coefficient of timeliness entropy (α) is less than or equal to 0.6, whereas the four-tier architecture proves more effective when α is greater than or equal to 0.67. Within the critical interval of 0.6 <α< 0.67, a threshold value u for the number of operational units (m) is identified: the three-tier architecture is preferable if m < u, and the four-tier architecture becomes optimal if m ≥ u. Furthermore, the threshold u decreases as α increases. Corresponding unit employment strategies, namely coupled utilization and streamlined utilization of combat units, are proposed for different launch modes and initial states of the launch vehicle. The models and conclusions can provide a theoretical foundation for decision-making in operationally responsive space launch command and control and its practical application.

Key words： operationally responsive space launch; command and control architecture; system entropy; unit application

Cite this article

MAO Xilong , LIU Xingyu , HE Shaofei , XU Xingshun . Command and control architecture design and application for operationally responsive space launch[J]. Command Control and Simulation, 2026 , 48(2) : 1 -6 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2026.02.001

21世纪初,美国在评估空间系统应对冲突与自然灾害等突发事件的作用时发现,其在发挥不可替代作用的同时,暴露出持续快速变轨能力不足、易受攻击失效等固有脆弱性[1]。为提升空间系统对各类突发情况的持续、快速与敏捷响应能力,“空间快速响应”概念应运而生[2]。该概念通常通过航天快速响应发射任务,实现空间系统的紧急部署[3],其具有响应速度快、需求匹配精准等特点[4]。
航天快速响应发射主要依托快速响应火箭实施微小卫星的快速投送。作为一种高技术装备,快速响应火箭快速响应效能的发挥与航天快速响应发射的指挥架构息息相关[5]。美国太空军自成立以来,持续优化其作战指挥体系,根据其2025年发布的《太空军条令1号文件》,美太空作战指挥架构为“联合作战/太空作战司令部—太空组成部队司令部—(德尔塔部队司令部)—作战中队/分队”,其中德尔塔部队司令部为按需设编指挥节点[6]。相比之下,我国在航天快速响应发射的指挥架构设计方面尚属理论空白,但在其他领域的相关研究已取得较多成果,其中,基于熵理论的指挥架构设计与优选方法尤为突出。文献[7]比较了串行与并行指挥架构,证实并行架构更优;文献[8]和[9]针对舰炮与网络空间作战的3级指挥体系,研究了2级节点对3级节点的指挥关系,证明多重指挥优于单重指挥;文献[10]对导弹海上补给指挥的研究表明,2级指挥节点采用融合指挥模式更具优势;文献[11]探讨了航母编队对空作战中指挥架构与时效权重的关系;文献[12-13]则分别运用熵理论对无人集群指挥架构和抗震救灾应急指挥体系进行了优选。上述研究充分证明了熵理论在指挥架构设计研究中的适用性。但是,现有研究多聚焦于特定情境下少数几种预设架构的对比优选,尚未系统揭示指挥架构与底层作战数量之间的内在关系。因此,面对特定数量的作战分队,如何设计最优指挥架构以高效完成发射任务,已成为一个亟须解决的关键问题。本文旨在弥补这一研究缺口,以熵理论模型为基础,系统分析3级与4级指挥架构在不同权重分配及作战分队数量下的效能变化规律,进而提出作战分队的运用方法,以期为我国航天快速响应发射的指挥架构设计与实践提供理论参考与决策支持。

1 指挥架构设计模型

1.1 系统熵模型

基于熵理论[14],指挥架构的效能可由系统熵表示,其本质是指挥信息在指挥架构中传递效率和传递准确性的加权综合。对于航天快速响应发射指挥架构系统,其系统熵R可表示为
R=αE+βF
式中:E为时效熵,表示指挥架构的信息传递效率;F为质量熵,表示指挥架构的信息传递准确性;α和β分别为时效熵与质量熵的权重系数,且满足α+β=1。系统熵R越大表示该指挥架构的综合效能越优。假设航天快速响应发射指挥架构拓扑如图1所示,其时效熵和质量熵分量模型构建如下。
图1 指挥架构拓扑图

Fig.1 Command and control architecture topology diagram

1.2 时效熵分量模型

考虑指令在A、B两节点之间传递,其时效熵Ei定义为
Ei=-piln pi
其中,pi为信息在A、B两节点之间实现传递的概率,定义为
pi= l i L= l i ∑ k = 1 x l k · s k
式中:L为指挥架构拓扑图中节点联系总长度;li为A、B两节点之间的联系长度,两节点相邻时li=1,两节点之间间隔c个节点时li=c+1;sk为联系长度等于k的节点联系数量;x为指挥架构拓扑图中节点联系长度的最大值。
将公式(3)代入公式(2)可得
Ei= l i l n L - l n   l i L
因此,指挥架构系统的总时效熵Etotal为
Etotal= ∑ i = 1 xEi·si= 1 L ∑ i = 1 xsili l n L - l n   l i
本文定义指挥架构系统的最大时效熵Emax为
Emax=ln L=ln( ∑ k = 1 xlk·sk)
因此,航天快速响应发射指挥架构系统的时效熵E定义为
E=1- E t o t a l E m a x=1- ∑ i = 1 x s i l i l n L - l n   l i L l n L=1- ∑ i = 1 x s i l i L+ ∑ i = 1 x s i l i · l n   l i L l n L= ∑ i = 1 x s i l i · l n   l i L l n L
E越大表示信息在指挥架构中传递的效率越高。

1.3 质量熵分量模型

指令流经指挥架构拓扑图中D节点,其质量熵Fj定义为
Fj=-qjln qj
其中,qj是信息经过D节点实现传递的概率,定义为
qj= h j H= h j ∑ k = 1 y h k · r k
式中:H为指挥架构拓扑图中节点联系总数;hj为D节点的联系数量;rk为联系数量等于k的节点数量;y为指挥架构拓扑图中节点联系数量的最大值。
将公式(9)代入公式(8)可得
Fj= h j l n H - l n   h i H
因此,指挥架构系统的总质量熵Ftotal为
Ftotal= ∑ j = 1 yFj·rj= 1 H ∑ j = 1 yrjhj l n H - l n   h j
定义指挥架构系统的最大时效熵Fmax为
Fmax=ln H=ln( ∑ k = 1 yhk·rk)
因此,指挥架构系统的时效熵F定义为
F=1- F t o t a l F m a x=1- ∑ j = 1 y r j h j l n H - l n   h j H l n H=1- ∑ j = 1 y r j h j H+ ∑ j = 1 y r j h j · l n   h j H l n H= ∑ j = 1 y r j h j · l n   h j H l n H
F越大表示信息在指挥架构中传递的准确性越高。

2 指挥架构设计与分析

2.1 典型指挥架构设计

航天快速响应发射任务通常通过集群发射方式在低轨快速部署微小卫星星座。参考美国太空军的作战指挥体系,本文构建了如图2所示的3级指挥架构。当作战分队数量增多时,仿效美军增设德尔塔部队司令部的做法,构建了如图3所示的4级指挥架构。两种指挥架构的主要区别在于当作战分队数量较多时,在太空部队司令部与作战分队之间增加德尔塔部队司令部,按照工作任务的不同专职负责信息的上传下达和作战分队的组织指挥。
图2 航天快响发射3级指挥架构图

Fig.2 Three-tier command and control architecture diagram for operationally responsive space launch

图3 航天快响发射4级指挥架构图

Fig.3 Four-tier command and control architecture diagram for operationally responsive space launch

2.2 模型运用与分析

基于航天快速响应发射3级和4级指挥架构拓扑图,通过指挥架构设计模型可得两种指挥架构的时效熵和质量熵的相关参数,具体见表1~4。
表1 3级指挥架构的时效熵参数表

Tab.1 Timeliness entropy parameter table of three-tier command and control architecture

联系长度 联系方式 联系数量 联系总长度
1 k0-k0'、k0'-k1、k0'-k2、k0'-k3、……、k0'-kn n+1 n+1
2 k0-k1、k0-k2、k0-k3、……、k0-kn n 2n
表2 3级指挥架构的质量熵参数表

Tab.2 Quality entropy parameter table of three-tier command and control architecture

联系数量 联系节点 节点数量 联系总数
1 k0、k1、k2、k3、……、kn n+1 n+1
n+1 k0' 1 n+1
表3 4级指挥架构的时效熵参数表

Tab.3 Timeliness entropy parameter table of four-tier command and control architecture

联系长度 联系方式 联系数量 联系总长度
1 k0-k0'、2×(k0'-k0″、k0″-k1、k0″-k2、k0″-k3、……、k0″-km) 2m+3 2m+3
2 2×(k0-k0″、k0'-k1、k0'-k2、k0'-k3、……、k0'-km) 2m+2 4m+4
3 2×(k0-k1、k0-k2、k0-k3、……、k0-km) 2m 6m
表4 4级指挥架构的质量熵参数表

Tab.4 Quality entropy parameter table of four-tier command and control architecture

联系数量 联系节点 节点数量 联系总数
1 k0、2×(k1、k2、k3、……、km) 2m+1 2m+1
3 k0' 1 3
m+1 2×k0″ 2 2m+2
对于3级指挥架构,其联系总长度Lmodel1=3n+1,Hmodel1=2n+2,时效熵和质量熵表示如下:
Emodel1= ∑ i = 1 x s i l i · l n l i L m o d e l 1 l n   L m o d e l 1= 2 n l n 2 ( 3 n + 1 ) l n ( 3 n + 1 )
Fmodel1= ∑ i = 1 y r i h i · l n   h i H m o d e l 1 l n   H m o d e l 1= n + 1 l n n + 1 2 n + 2 l n 2 n + 2= l n n + 1 2 l n 2 n + 2
对于4级指挥架构,其联系总长度Lmodel2=12m+7,Hmodel2=4m+6,时效熵和质量熵表示如下:
Emodel2= ∑ i = 1 x s i l i · l n   l i L m o d e l 2 l n   L m o d e l 2= 4 m + 1 l n 2 + 6 m l n 3 12 m + 7 l n 12 m + 7
Fmodel2= ∑ i = 1 y r i h i · l n h i H m o d e l 2 l n   H m o d e l 2= 3 l n 3 + 2 m + 1 l n m + 1 4 m + 6 l n 4 m + 6
因此,可得三级和四级指挥架构的系统熵表示如下:
Rmodel1=αEmodel1+βFmodel1=α· 2 n l n 2 ( 3 n + 1 ) l n ( 3 n + 1 )+ 1 - α· l n n + 1 2 l n 2 n + 2
Rmodel2=αEmodel2+βFmodel2=α· 4 m + 1 l n 2 + 6 m l n 3 12 m + 7 l n 12 m + 7+ 1 - α· 3 l n 3 + 2 m + 1 l n m + 1 4 m + 6 l n 4 m + 6
由于m、n均为正整数,考虑n=2m+2,即两种指挥架构的作战分队总数相同,同时考虑实际情况,限定m≤100,则根据上式可得两种指挥架构的时效熵和质量熵随作战分队数量变化曲线如图4所示,3级和4级指挥架构系统熵之差的等值线如图5所示。
图4 两种指挥架构时效熵与质量熵随作战分队数量的变化关系图

Fig.4 Relationship between the timeliness entropy and quality entropy of two command and control architectures and the number of combat unit

图5 3级和4级指挥架构系统熵之差等值线图( R m o d e l 1- R m o d e l 2)

Fig.5 System Entropy difference contour map of three-tier and four-tier command and control architecture ( R m o d e l 1- R m o d e l 2)

从图4中可知:(1)对于时效熵而言,4级指挥架构总是大于3级指挥架构,表示4级指挥架构信息传递的时效性较高,这主要是由于其层级较多,中间层级接收上级信息后可以同时向下级传递,提高了指令传递的效率;(2)对于质量熵而言,3级指挥架构总是大于4级指挥架构,表示3级指挥架构信息传递的准确性较高,这主要是由于其层级较少,减少中间层级的信息传递使得指令更容易保真,信息传递质量高。
对于系统熵而言,从图5中可以看出:(1)当0≤α≤0.6时,3级指挥架构总是大于4级指挥架构,表示3级指挥架构更优;(2)0.67≤α≤1时,则4级指挥架构总是大于3级指挥架构,表示4级指挥架构更优;(3)当0.6<α<0.67时,则德尔塔部队司令部下属作战分队数量m存在某一阈值u,当m<u时,3级指挥架构的系统熵更大,表明其指挥架构更优,当m≥u时,4级指挥架构的系统熵更大,表明其指挥架构更优,且时效性所占比重α值越大,阈值u越小,对应关系具体见表5。
表5 时效熵、质量熵占比分配与阈值的对应关系表

Tab.5 Corresponding relationship between the proportion distribution of timeliness entropy and quality entropy and the threshold

占比分配 阈值u
α=0.61,β=0.39 93
α=0.62,β=0.38 54
α=0.63,β=0.37 32
α=0.64,β=0.36 20
α=0.65,β=0.35 13
α=0.66,β=0.34 7

2.3 结果比对分析

目前,基于熵理论的指挥架构优化设计主要集中于少数几种特定指挥架构的评估优选。文献[10]针对3级指挥架构,研究了2级和3级之间“一对一”独立指挥和删减部分2级指挥节点实施“1对2”融合指挥的系统熵,在时效熵和质量熵权重均为0.5的情况下得到了融合指挥更优的结论。本文研究的3级指挥架构可以理解为4级指挥架构中3级指挥节点全部删减的融合指挥,在α=β=0.5的权重设定下,同样得出3级指挥架构更优的结论,这与文献[10]的研究结果相一致。
此外,指挥架构的系统熵值与时效熵和质量熵的权重分配密切相关,但相关系统性研究尚不充分。文献[11]针对底层节点数量均为9的2级和3级指挥架构,研究了不同权重分配对系统熵的影响,得到了时效熵权重α的阈值为0.379,当α<0.379时,2级指挥架构更优,当α>0.379时,3级指挥架构更优。为了进行有效比对,设定m=5(即底层节点数量为10),得到两种指挥架构系统熵与时效熵权重α的关系如图6所示。时效熵权重α的阈值为0.662,当α<0.662时,3级指挥架构更优,当α>0.662时,4级指挥架构更优。该变化趋势与文献[11]的结论相似,阈值具体数值的差异主要源于所比较的指挥架构层级的不同。
图6 m=5时两种指挥架构系统熵与时效熵权重α的关系图

Fig.6 Relationship between system entropy and timeliness entropy weight α for two command and control architectures when m=5

此外,指挥架构的系统熵值同样与底层节点的数量密切相关,但尚未见文献进行系统研究。本文针对3级和4级指挥架构,通过绘制两种架构系统熵之差的等值线图,定量揭示了系统熵与时效熵和质量熵的权重分配及底层节点数量之间的内在关系,更加符合航天快速响应集群发射指挥的实际应用场景,为指挥层级设置的定量决策提供了科学依据。

3 航天快速响应发射分队运用

根据职能划分,单次航天快速响应发射主要由测试、装配、发射、技术保障和后勤保障等分队组成。分队数量通常随发射规模成倍扩充,但其具体运用需要根据发射方式和产品初始状态动态调整。

3.1 分队耦合运用

分队耦合运用旨在优化人力资源配置,其方式取决于发射模式。
(1)并行发射。并行发射指同时执行多次航天快速响应发射任务。此时,可借鉴单次任务模式,通过分队耦合提升人力资源利用率。鉴于测试分队与发射分队中的电测岗位在能力要求与职责上高度一致,在并行任务中,发射分队电测人员可兼任测试分队电测职能。待技术区总装测试工作统一完成后,发射分队统一前往发射区执行发射任务。因此,在并行发射模式下,测试与发射分队可耦合编组,共同完成技术区与发射区工作。
(2)串行发射。串行发射指依次执行快速响应发射任务,其核心要求是压缩发射间隔,提升快速响应能力。此模式要求技术区工作和发射区工作互不干涉、同步展开(即“技发分离”):在一发火箭位于发射区处于临射状态时,后续火箭位于技术区同步开展测试及装配工作,待一发火箭发射后,后续火箭即可快速进入发射区实施发射,确保任务进程紧凑,提升效率。因此,在串行发射模式下,测试分队必须与发射分队独立设置,不可进行耦合编组。

3.2 分队精简运用

分队精简运用基于产品初始状态,旨在资源优化配置。
(1)产品始于分段状态。此状态需完成从测试、装配到发射的全流程,因此指挥架构中所有分队需齐备。
(2)产品始于星箭对接状态。此状态已跳过测试环节,因此可精简测试分队,但仍需装配、发射、技术保障与后勤保障分队执行后续转载、测试及发射任务。
(3)产品始于火箭转载上车状态。此状态下测试与装配工作均已完成,可精简测试与装配分队,仅保留发射、技术保障与后勤保障分队即可。

4 结束语

本文基于熵理论,系统分析了3级与4级指挥架构的系统熵值随时效熵权重与底层节点数量的变化规律,构建了基于熵差等值线的架构优选方法,更契合航天快速响应集群发射的指挥决策需求。同时,针对并行/串行发射模式以及产品不同初始状态,分别提出了分队耦合运用与精简运用的具体方法,形成了从架构优化到分队运用的完整体系,可为航天快速响应发射的组织指挥与实战化运用提供理论依据与实践指导。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
蔡应洲, 贺绍飞, 谷振丰, 等. 固体火箭空间快速响应任务规划研究[J]. 现代防御技术, 2021, 49(1): 107-115.

DOI

CAI Y Z, HE S F, GU Z F, et al. Mission planning of operationally responsive space for solid launch vehicle[J]. Modern Defense Technology, 2021, 49(1): 107-115.

[2]
MCCASLAND W N. Operationally responsive space (ORS)[C]// IEEE Aerospace Conference, Big sky, 2006.

[3]
吕艳, 黄宇, 张启程, 等. 一种快响应轨道卫星部署任务规划方法[J]. 宇航学报, 2024, 45(12): 1 922-1 930.

LYU Y, HUANG Y, ZHANG Q C, et al. A mission planning method for fast-response orbit deployment of satellites[J]. Journal of Astronautics, 2024, 45(12): 1 922-1 930.

[4]
蔡应洲, 贺绍飞, 谷振丰, 等. 遥感卫星快访轨道与机动发射点位一体规划[J]. 导弹与航天运载技术, 2022(6): 99-103.

CAI Y Z, HE S F, GU Z F, et al. Integrated design of fast access orbit of remote sensing satellite and flexible launch position[J]. Missiles and Space Vehicles, 2022(6): 99-103.

[5]
何红悦, 牛彦杰, 吴春晓, 等. 基于能力需求的应急指挥架构方法[J]. 指挥控制与仿真, 2018, 40(6): 25-27.

DOI

HE H Y, NIU Y J, WU C X, et al. Method for emergency command architecture based on capability requirement[J]. Command Control & Simulation, 2018, 40(6): 25-27.

[6]
UNITED STATES SPACE FORCE. Space force doctrine document 1—the space force[R]. Colorado Springs: Space Training and Readiness Command, 2025.

[7]
李仁松, 余礼锋, 赵磊. 基于熵理论的指挥流程结构优化探析[J]. 舰船电子工程, 2014, 34(12): 35-38, 46.

LI R S, YU L F, ZHAO L. Operational command flow optimization based on entropy theory[J]. Ship Electronic Engineering, 2014, 34(12): 35-38, 46.

[8]
解维河, 汪德虎. 基于熵理论的舰炮作战指挥方式[J]. 四川兵工学报, 2014, 35(12): 28-30.

XIE W H, WANG D H. Research on command mode of ship born-Gun based on entropy theory[J]. Journal of Sichuan Ordnance, 2014, 35(12): 28-30.

[9]
王南星, 王劲松, 李国伟. 基于熵理论的网络空间作战指挥系统结构优化研究[J]. 指挥控制与仿真, 2016, 38(1): 13-17.

WANG N X, WANG J S, LI G W. Cyberspace combat command system structure optimization based on entropy theory[J]. Command Control & Simulation, 2016, 38(1): 13-17.

[10]
刘江, 胥艳. 导弹海上补给指挥关系优化分析[J]. 海军航空工程学院学报, 2017, 32(2): 241-245.

LIU J, XU Y. Optimized analysis of command relationship for missile replenishment at sea[J]. Journal of Naval Aeronautical and Astronautical University, 2017, 32(2): 241-245.

[11]
解学昊, 郭传福, 于艺彬. 航母编队对空作战指挥关系舰机融合熵模型构建[J]. 指挥控制与仿真, 2020, 42(5): 32-37.

DOI

XIE X H, GUO C F, YU Y B. Evaluation model construction of warship aircraft fusion of aircraft carrier formation command relationship in anti-air combat based on entropy theory[J]. Command Control & Simulation, 2020, 42(5): 32-37.

[12]
张卓翔, 赵方亮, 张耀鸿. 基于无人集群的指挥控制架构研究[J]. 舰船电子工程, 2021, 41(6): 32-36, 86.

ZHANG Z X, ZHAO F L, ZHANG Y H. Research on command and control architecture based on unmanned cluster[J]. Ship Electronic Engineering, 2021, 41(6): 32-36, 86.

[13]
李华, 李琳倩, 孔娇, 等. 抗震救灾应急指挥组织结构效能研究[J]. 安全与环境学报, 2022, 22(5): 2 696-2 702.

LI H, LI L Q, KONG J, et al. Research on the effectiveness of the emergency command organizational structure for earthquake relief[J]. Journal of Safety and Environment, 2022, 22(5): 2 696-2 702.

[14]
丁振国, 黄培荣, 赵方方. 指挥信息流动变化影响海上作战指挥架构变革的探析[J]. 指挥控制与仿真, 2024, 46(2): 90-96.

DOI

DING Z G, HUANG P R, ZHAO F F. Analysis of the change of command information flow influencing the change of command structure in marine operations[J]. Command Control & Simulation, 2024, 46(2): 90-96.

Options
Outlines

/

〈 〉