复杂信息关系集成的指挥控制模型

朱 刚，谭贤四，王 红，毕红葵，吴 恒（1.空军预警学院a.研究生管理大队；b.二系，武汉430019；.国防信息学院训练部，武汉430010）

复杂信息关系集成的指挥控制模型

朱 刚1a，谭贤四1b，王 红1b，毕红葵1b，吴 恒2
（1.空军预警学院a.研究生管理大队；b.二系，武汉430019；2.国防信息学院训练部，武汉430010）

为描述协同决策过程，提出了基于复杂信息关系集成和OODA的指挥控制模型。首先分析了个体决策环境中OODA特性，认为复杂信息关系是导致环形结构OODA难以精确描述协同决策的主要原因；结合知识管理和仙农信息理论，从武器装备体系对抗角度定义了信息、数据、情报和知识概念，确定基本元素的同时分析了物理域、信息域、认知域和社会域之间的信息流向。借鉴基于OODA的武器装备体系复杂网络模型思路，从信息视角构建了武器装备体系复杂网络模型框架。分析了框架中任务流、数据流、情报流和知识流之间的关系并给出了描述元模型。提出了用网状结构OODA模型描述协同决策的思路并抽象出了指挥控制模型。最后用ExtendSim进行了对比分析，为创新指挥控制理论提供了参考。

OODAI；指挥控制；复杂网络；武器装备体系

0 引言

OODA（Observe，Orient，Decide，Act）模型在军事领域得到了广泛应用，如使用OODA分析武器系统间关系，指导构建武器装备体系模型，然后以此模型为基础采用其它方法研究武器装备体系问题［1－5］。然而，OODA模型难以描述武器装备体系中协同决策过程，主要原因为［6］：1）OODA中各阶段定义是从个体决策视角出发的，难以描述协同决策过程；2）指挥控制过程的灵活性和互操作性阐述不明；3）信息描述能力滞后。这些影响了武器装备体系模型及其它问题的研究精度。因此，有必要对协同决策过程的描述模型进行研究。为探索解决上述问题，本文提出了基于复杂信息关系集成OODA的指挥控制过程模型OODAI（Observe，Orient，Decide，Act，Information）。

1 指挥控制分析

1.1 个体决策与协同决策

平台中心战中指挥控制机构具有严格的层级结构，指挥控制过程以个体决策为主。采用OODA描述的指挥控制过程如图1所示［7］。OODA各阶段定义为：观察（O）是运用传感设备和网络进行情报收集，包括预警探测的信息、目标位置信息、目标状态信息等；判断（O）是对收集的情报进行分析，判明情报的真伪，研究判断当前的态势；决策（D）即基于判断定下决心，制定行动计划和任务方案；行动（A）即根据做出的决策和制定的行动计划采取相应的动作行为。

图1 OODA描述的指挥控制过程Fig.1 OODA described command and control process

图1中编组层、平台层和武器系统层的OODA过程循环嵌套，编组层的决策者执行完OODA后将指挥控制信息传输给平台层，平台层决策者收到信息后执行OODA过程并将相关信息传输给武器系统层，武器系统层根据平台层决策者意图执行OODA直至完成任务。在这个过程中，编组层所在的外环周期长，武器系统层所在的内环周期短。个体决策的指挥控制过程跨越物理域、信息域和认知域。以人与武器装备组成的单个武器系统为例，人观察物理域获取信息，信息在信息域中通过语音无线电进行传递，或者经过眼睛传递到大脑，然后在认知域形成判断和决策信息，根据决策信息形成的一系列动作又影响物理域。其中，个体决策是在个体思维中形成的，孤岛式的信息域也导致了孤岛式的认知域。由于此时信息域相对而言较为简单，因此人的认知域即人的复杂性成了影响指挥控制的主要原因。

网络中心战中指挥控制机构具有扁平化的网状结构，指挥控制过程以协同决策为主。集成后的信息域使得人们的交互更加频繁，这也使得指挥控制扩大到了社会域。社会域指军事实体间及其内部的交互。社会域与信息域和认知域有重叠的部分，但又有所不同：信息域是一个特殊的空间，而社会域主要以物理空间为主；认知域主要强调个体的认知活动，而社会域强调个体认知活动之间的交互，社会域中认知活动的结果是形成共享感知，也就是形成协同决策的前提条件［8］。可以认为，武器装备体系是信息域集成物理域的结果，共享感知和协同决策是信息域集成认知域的最终结果。

综合上述分析可知，OODA不适用于描述协同决策过程主要体现在：1）由人和智能模块组成的指挥控制机构扩大了传统意义上的决策者范围，从个体决策角度定义的OODA阶段难以精确描述协同决策中的各个阶段；2）OODA的环形结构难以描述协同决策过程中的灵活性和互操作性；3）OODA对集成后的信息域描述不明。

1.2 协同决策中复杂的信息关系

基于信息优势论的主要作战理论有信息战、网络中心战、联合作战、空海一体战和联合介入作战［9－11］，这些作战理论要求武器装备体系具有遂行多样化作战任务和适应瞬息万变战场环境的能力。武器装备体系具有两种连接结构，一种是系统内部的紧耦合连接，一种是交互形成的系统之间的松耦合连接。在平台中心战模式中，系统之间的松耦合连接没有积累到一定的量变，因此没有引起人们的重视。一般采用“机械化”人的方式去除复杂性，使用系统工程精确定义武器系统初始条件的方法处理武器系统问题；而在网络中心战模式中，松耦合连接由量变引起了质变，促进形成了武器装备体系能力。在体系视野中，松耦合的连接方式增加了考虑武器系统问题输入的自由度，即武器系统的初始条件难以确定。综合上述分析可知，协同决策主要涉及2个方面的问题，一个是共享感知，一个是明确不同任务群体的初始条件。在探讨上述2个问题之前，需要对信息有一个充分的认识。

引入知识管理和仙农信息熵理论定义数据、情报、知识和信息［12－13］：

数据（data）：反映客观事物运动状态的信号。

其中characteristic为特征集，value为特征集对应的值集。

情报（intelligence）：在一定领域内，对数据进行加工，使数据具有结构可以表征某个事实的信息。相对而言，data为表征某个事实的零散信息，intelligence为关于某个事实的data、data之间关系和性质的集合。

其中，data为情报的基础；fact为data的分类法集合，一般情况下fact＝〈when，where，who，what〉，即从时间、地点、人物和发生什么4个角度组织数据描述事实；possibility为事实的n种可能性集合；probability为n种可能性的发生概率集合；believable为该情报对情报获得者的效用度集合。

知识（knowledge）：在一定的环境中，具有一定逻辑推理关系的信息。

其中，domain为知识的领域集合，即知识所涉及的领域范围；concept为对事实的抽象，是各领域描述事实的术语集合；relation为概念间关系集合；rule为概念间推理逻辑集合；tactics为策略集合。其中，domain，concept，relation和tactics用于描述事实产生的原因why；concept，rule和tactics用于描述如何应对事实，即how。如导弹攻击知识实例中的规则片段：

式（4）表示一种规则，即采取防御措施应对导弹攻击。其中导弹、攻击和防御是军事领域概念，∧和→为规则算子。每个概念映射一到多个策略。

信息（information）：泛指信息域内的一切内容。

综上所述，信息是信息域的主要内容，知识是认知域的主要结果。共享感知就是在数据基础上形成满足不同视角和不同层次需求的各种情报，在社会域中统一对同一个客观事实的认识；明确不同任务群体的初始条件就是使用知识对情报进行加工并将结果传输给武器系统。可以说，有无复杂的信息关系是区分个体决策和协同决策的主要依据。

2 OODAI模型

2.1 复杂信息关系的网络模型分析

基于OODA的武器装备体系复杂网络模型和本文提出的表征信息关系的网络模型思路如图2所示。

图2 武器装备体系复杂网络模型构建思路Fig.2 The idea of armament system of systems complex networks model

图2可从不同视角指导构建复杂网络模型。图2a是现有文献［4－5，7］采用的视角，即将对抗方抽象成探测目标，将己方武器系统分为探测、决策和火力打击3类实体，将实体间的信息流向和指挥控制关系抽象为连接边，从顶层上依据OODA过程构建武器装备体系网络。图2a所示思路较为直观，但是受限于OODA模型，该思路仍然采用个体决策从顶层上解释武器装备体系指挥控制过程。

根据1.1节的分析，本文提出采用如图2b所示的思路构建武器装备体系复杂网络模型。即从信息关系角度认知武器装备体系复杂网络模型，其中探测目标T为数据源；Sd为捕获数据的感知数据模块，将物理域的数据捕获到信息域；Di为处理数据的情报处理模块，在信息域中将数据处理为情报，并根据不同类型不同层次的个体需求进行分发；Dk为综合处理情报的知识处理模块，主要用知识对情报进行处理后生成指挥控制信息；Ad为行动数据模块，主要将指挥控制信息和相关情报转换为火力打击系统需求的数据。根据分析可知，如图2b中的节点为T，Sd，Di，Dk和Ad；连接边为5类节点之间的信息关系。

2.2 模型形式化描述

从对抗中某一方的视角出发可定义复杂网络模型中的节点和连接边。

2.2.1 节点的定义

1）探测目标集合T

其中，ID为全局唯一编号集合；dataT为探测目标T散发出来的数据集合，当探测目标T有n个特征和对应的值时，称T为n维探测目标。可表示为

2）感知数据模块集合Sd

其中，ID为全局唯一编号集合；data＊为感知数据模块Sd捕获到的所有数据集合。dataType为感知数据模块感知到的数据类型集合，如红外感知数据模块捕获到的速度数据标记为红外类型，雷达感知数据模块捕获到的速度数据标记为雷达类型等；timed为感知实体捕获到数据的时间集合；ability为感知数据模块捕获数据的能力集合，如data＊中的characteristic＊与dataT中的characteristicT越接近则说明对目标T的数据捕获能力越强；precision为感知数据模块的感知精度集合，如感知到的dataT＊中的value＊T越接近dataT中的valueT，则说明对目标T的感知精度越高。intelligenceSd为Sd的反馈情报集合。

3）情报处理模块集合Di

其中，ID为全局唯一编号集合；intelligence＊为Di输出情报集合，有intelligence＊intelligence；timei为intelligence＊生成的时间集；transform为Di的信息处理能力集。

4）知识处理模块集合Dk

其中，ID为全局唯一编号集合；knowledge＊为Dk的知识集合；timek为DcInformation生成的时间集合；DcInformation为knowledge＊处理intelligence＊后的决策信息集合。

5）行动数据模块集合Ad

其中，ID为全局唯一编号集；intelligence＊为Ad接收的情报集合；DcInformation为Ad接收的决策信息集合；timea为行动时间集合；AType为Ad需要的数据类型集合；Aprecision为Ad需要的数据精度集合；intelligenceAd为Ad反馈信息集合。

表1 实例化T示例Tab.1 The example of instance T

上述定义的节点实例化后都可以生成数据表。如某次空中攻防对抗中探测目标T实例化后的数据表如表1所示。表1描述了某个客观事实，因此表1属于情报范畴。在战争过程中，表1表征的客观事实要通过Sd进行数据捕获，某个感知数据模块从表1中感知到的数据是零散的，如某个感知数据模块只捕获到了“高度”特征数据，这些特征数据经过Di处理后才能够获得如表1所示的情报。根据综合后的情报，Dk用知识处理后得出应对T的DcInformation，并通过Di分发给Ad。武器系统类型不同，对intelligence和DcInformation分解为data后的精度和格式要求也不同，因此Sd和Ad不能跳过Di直接连接。

2.2.2 连接边的定义为：

1）数据捕获关系RSd

其中，RSd为单向关系，即〈T，Sd〉∈RSd→〈Sd，T〉RSd

2）打击关系RAd－T

其中，RAd－T为一种单向关系，性质定义与RSd类似。

3）数据和情报传递、反馈情报和指挥控制关系Rc）

Rc为Sd和Di之间的一种广义二元关系。Rc为双向关系，即〈Sd，Di〉∈Rc→〈Di，Sd〉∈Rc

4）情报共享关系RDi

其中，RDi为Di之间的一种二元关系，表示Di之间的情报共享关系。RDi为一种双向关系且有传递性。即

5）知识共享关系RDk

其中，RDk为Dk之间的一种二元关系，表示Dk之间的知识共享关系。RDk为一种双向关系且有传递性。性质定义与RDi类似。

6）知识处理情报和指挥控制信息分发关系Rck

其中，Rck为Di和Dk之间的一种二元关系，是双向关系，性质定义与Rc类似。

值得注意的是，上述关系都是顶层定义，只用于分析节点间是否存在单向还是双向关系。连接边的语义关系和内涵可根据实际问题需求在上述基础上精确定义。

根据节点和连接边的定义，可构建基于信息关系的武器装备体系复杂网络模型框架Grap

其中，Nc为网络节点，Nc＝（T，Sd，Di，Dk，Ad）；R为节点间关系集合，R＝（RSd，RAD－T，Rc，RDi，RDk，Rck）；ω为权值集合，可表示信息处理速度等。根据定义，Grap示意图如图3所示。

图3 Grap示意图Fig.3 The example of Grap

图3提供了从信息视角构建武器装备体系复杂网络模型的框架。图3中，对抗方的实体抽象为本方的目标T，T的实例不同、相应的Sd，Ad，Di，Dk节点和R边的实例不同，构建的武器装备体系网络模型的规模和反映的能力也不同。

2.3 信息关系描述元模型与OODAI

通过上述分析可知，不同的T有不同的网络规模。当将T分解为T＝（T1，T2，…，Tn），那么就会有相应的任务流完成这些T。网络中的数据流、情报流和知识流的规模和传输路径根据任务流的变化而变化。这些流之间的关系可借鉴工作流管理联盟（work flow management coalition，WfMC）定义的工作流过程元模型［14］思想进行描述，构建任务流、数据流、情报流和知识流元模型如图4所示。

图4中，目标产生任务流，任务流由活动组成并拥有大量数据；活动在一定条件下转换为数据，同时活动使用数据；活动和数据都使用调用的资源，人和武器装备属于调用的资源；人指挥人并控制活动，人拥有知识并且交互形成知识流，人使用知识处理情报流；情报流由数据汇集而成的，情报流可供武器装备使用。可见，任务流、数据流、情报流和知识流贯穿武器装备体系中的协同决策过程。根据分析，可定义任务集合Task。

图4 任务流、数据流、情报流和知识流元模型Fig.4 Meta－model of task flow，data flow，intelligence flow and knowledge flow

其中，T，Sd，Di，Dk和Ad为与任务相关的节点集合，R为与任务相关的关系集合。通过定义可知，TaskGrap。

根据式18和图4元模型，可知在式17的网络模型中，∀ai∀aj（ai∈Nc∧aj∈Nc），任务Taske需要点ai向aj（或aj向ai）按照路径发送datae（t）数据分组，可描述为

其中，DIKedata∪intelligence∪knowledge。为T时刻任务Taske的指挥控制路径集合，为中流动的内容集合。

综合上述分析，从图2b所示的思路出发，借鉴如图2a所示的描述方法，可用OODA为基本元素解释Taske的指挥控制过程如图5a所示，基于如图5a抽象出的OODAI模型如图5b所示。

图5 OODAI模型思路Fig.5 The idea of OODAI model

图5a中，带箭头的圆圈为单个武器系统的OODA过程，OODA环表示不同武器装备体系层的OODA过程。武器系统包括Sd，Ad，Di和Dk模块，在一个武器装备体系层的OODA过程中，单个武器系统的OODA过程与武器装备体系层的OODA基于Di和Dk形成交互，这种交互使用虚线进行了标注；不同武器装备体系层的OODA也基于Di和Dk进行交互形成共享感知，也用虚线进行了标注。图5a中虚线标注的部分正是图2a中没有体现出来的，也是个体决策难以描述出的协同决策内容。根据图5a，可抽象出如图5b所示的指挥控制模型OODAI。其中信息I代表数据、情报和知识的抽象。当S与F处于同时空并存在大量个体决策时，OODAI短路成一个OODA环；当少量的S与F处于跨时空时，存在大量的个体决策和少量协同决策时，S与F通过I联接成立体结构；当S与F跨地域和时空集成，存在大量的协同决策和少量个体决策时，大量OODA过程基于I并行触发，通过I连接成不规则体。

3 仿真分析

将信息优势转换为决策优势，继而形成行动优势是信息优势论的核心思想。以某地防御体系为例，可借助ExtendSim对OODA和OODAI的决策优势和转换的行动优势进行对比分析。

假设某地区防御体系由联合作战指挥中心Cc1、预警雷达S1、预警雷达信息处理中心Cc2、火控雷达S2、火控雷达信息处理中心Cc3、打击系统F1、打击系统指挥中心Cc4和目标T1组成。其中，Cc1，Cc2，Cc3，Cc4，S1，S2和F1处于通信网络中，具有信息共享关系。按照OODA和OODAI的思路，可构建该防御体系中指挥控制关系如图6所示。

图6 作战网络模型Fig.6 Campaign network model

图6a表示了环状OODA构建的层级结构，图6b表示了OODAI过程的网状结构。结合图2a从个体决策角度来看，图6a所示的武器装备体系中体系层指挥控制中的判断O和决策D集中在Cc1节点上，观察O为S1和S2节点，行动A为F1节点。系统层的OODA分散在各节点中。由于体系层的指挥控制权集中在Cc1中，可理解为Cc1节点中有体系层的知识，其它节点只有系统层或者编组层的知识，因此图6a的体系中只存在任务流、数据流和情报流。结合图2b从协同决策角度来看，S1和S2分别含有Sd和Di实体，Cc1，Cc2，Cc3和Cc4分别含有Di和Dk实体，F1含有Ad和Di实体。图6b的体系层和系统层的指挥控制与图6a一样，但是图6b中的体系层知识分布在Cc1，Cc2，Cc3和Cc4中，如Cc1可以聚焦于体系层的目标分配，Cc2，Cc3和Cc4协同决策应对目标。因此图6b中存在任务流、数据流、情报流和知识流。由于Cc1只聚焦于顶层的目标分配，S1，S2和F1的初始条件要经过Cc2，Cc3和Cc4协同决策才能确定，因此可认为图6b中S1，S2和F1不能直接连接，但是可以如OODAI中的跨地域／跨时空描述的方式在Cc2，Cc3和Cc4中实现协同。

为进一步探讨如图6所示的指挥控制关系是否能够转换为行动优势，按照《美国国防部体系结构框架2.0》构建体系结构［15］对OODA和OODAI中的Cc1工作情况进行描述，其中OV－5b作战活动模型的Cc1部分示例如图7所示。

图7 Cc1作战活动图Fig.7 Cc1campaign activity diagram

图7给出了两种不同结构中Cc1的作战活动模型，由于篇幅有限，其它部分作战活动模型不再详细列举。对比图7a和图7b可以发现，OODA结构中的Cc1为个体决策模式，图6a中S1，S2和F1的重要决策如“搜索、打击和评估”等都要经过Cc1指控才能执行，因此武器系统之间的协同指挥控制过程较长；OODAI结构的中Cc1为协同决策模式，Cc1只需聚焦于联合任务和最终指令的发布，剩余的精力可以处理其它情报，任务执行过程中的其它决策可由Cc2，Cc3和Cc4协同执行。可以说，图7模型直观地反映出了图6模型中Cc1的工作状态，按照文献［16］给出的体系结构仿真模型生成方法，可在图7基础上建立如图8所示的模型。

图8 Cc1模拟模型Fig.8 Cc1simuland model

图8a和图8b分别对Cc1进行了模拟，图8b中白色方框为Cc3和Cc4的模拟模型。在图8中设置好仿真参数后，获得的仿真结果如图9所示。

图9 Cc1模拟模型结果Fig.9 Result of Cc1simulation model

图9显示了在一定作战时间内Cc1指控控制情况。横坐标表示模型的运行时间，纵坐标分别表示任务取消、机动指令、任务完成和任务队列数量的次数。由模拟结果可知，OODA中的Cc1在400分钟内根据情报制定了66个计划任务，任务取消了15次，任务完成了37次，下达机动指令14次，最大任务队列数为2次，且在200分钟、300分钟和400分钟处均有密集队列分布；OODAI中的Cc1在400分钟内根据情报制定了75个计划任务，任务取消了17次，任务完成了49次，下达机动指令9次，最大任务队列数为1次，且在100分钟处分布相对密集，其它处分布较为稀疏。由模拟结果可知，基于OODAI模型的行动优于基于OODA的行动。通过对比仿真可以认为，OODAI较好地将信息优势转换为了行动优势。

4 结论

本文从信息角度提出了描述协同决策的OODAI模型，为探索创新指挥控制理论提供了新思路。主要工作有：1）定义了信息域中的信息、数据、情报和知识，探索了信息域内容；2）基于复杂网络理论从信息角度构建了武器装备体系模型，分析了模型中任务流、数据流、情报流和知识流之间的关系，为深入研究武器装备体系网络上的系统动力学提供了借鉴；3）提出了OODAI模型并进行了仿真，为创新指挥控制理论提供了新视野。后续研究将从2个方面进行深入，一个是研究基于OODAI构建的武器装备体系复杂网络模型特征和系统动力学特征；另一个是结合实例进一步探讨任务流、数据流、情报流和知识流之间的关系。

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（责任编辑耿金花）

Command and Control Model Based on Complex Information Relation Integration

ZHU Gang1a，TAN Xiansi1b，WANG Hong1b，BI Hongkui1b，WU Heng2
（1a.Company of Postgraduate Management；b.Department of Land－based Early Warning Surveillance Equipment，
Air Force Early Warning Academy，Wuhan 430019，China；2.Department of Training，National Defence College of Information，Wuhan 430010，China）

In order to describe collaborative decision－making process，the command and control model is put forward based on complex information relation integrtion and OODA.The characteristics of individual decision－making are analyzed，the complex information relation is considered as the cause of OODA difficulty to describe collaborative decision－making exactly.From the perspective of armament system of systems combat，the information，data，intelligence and knowledge is defined based on knowledge management and Shannon′s entropy theory.The basic element is confirmed and the information flow way is analyzed which in the physical，information，cognitive and social domains.From the perspective of information，the armament system of systems complex networks model framework is put forward based on the idea of using OODA to guide armament system of systems complex networks model design.The data，information，intelligence and knowledge flow is analyzed and the describing meta－model is put forward.Using the reticular structure of OODA to describe collaborative decision－making idea is proposed，the command and control model is put forward based on the idea，the simulating tool ExtendSim is used for simulation analysis and results show that our work offer a reference for innovate command and control thory.

OODAI；command and control；complex networks；armament system of systems

V271.4；TP391.9

A

1672－3813（2015）01－0053－09；

10.13306／j.1672－3813.2015.01.008

2013－09－24；

2014－04－15

国家自然科学基金（61271451）

朱刚（1984－），男，湖北武汉人，博士研究生，主要研究方向为复杂网络，装备效能评估验证等。