【CICC原创】连载10：《C2学科发展报告》—​国外指挥与控制技术研究进展（2）

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国外指挥与控制技术研究进展（2）

陈洪辉 阎晶晶  刘琰

本报告主要从共性支撑、态势感知认知、任务规划、行动控制以及指挥控制保障等方面总结了国外指挥与控制技术的研究进展。

4 行动控制

（1）武器控制系统架构逐步升级，进一步提高武器平台的先进性、通用性和可重用性。通过近年的各种文献来看，世界军事强国非常重视武器控制系统体系架构的研究。美国海军对武器控制系统的发展提出了四个阶段的划分：商用现成基础设施阶段、基于部件的软件阶段、开放式商用模型阶段、通用核心体系结构阶段，研究表明美国海军新一代作战平台武器控制系统已经采用了开放式体系结构，这种体系结构显著提高了舰载系统之间连通性和互操作性。开放式体系结构的核心特征是将软件开发、设计和集成与硬件平台进行分离，通过阶段性的硬件升级和局部软件升级进行系统能力的提升，不再需要计算机和整个底层的升级，可提高武器平台的先进性、通用性和可重用性。

（2）武器控制系统综合化、信息化水平进一步提高，逐步应用于实战武器系统中。国外武器控制系统也在综合化、信息化领域取得较大进步。当今世界最成熟、最先进的两套防空导弹武器综合控制系统，即美宙斯盾武器系统和俄S-400 防空导弹系统的设计分析情况表明，先进武器控制系统的设计趋向于综合化、通用化、模块化和系列化，美军也提出武器控制系统的发展经历了集中式、分散式、分布式和全分布式4 个阶段。结合对近年来国外主要空军部队典型航空作战过程的深入分析，通过各种方式获取的环境、态势和目标信息进行快速处理、分析与融合；根据获得的信息对作战态势进行分析判断和预测，能对作战状态和作战结果有一定的预见性的态势评估与预测将是火力控制系统的核心功能。

（3）多平台武器协同的作战模式逐步由理论上升到工程实践中，开始在相关作战系统中推广应用。各军事强国在武器协同控制领域投入了巨大的研究力量。未来美军的新型装备将具有多平台协同的特点，包括水面有人舰艇/飞机、无人舰艇/无人机以及水下有人/无人装备协同、无人机群协同、导弹协同。协同的层级也极为广泛，包括平台内部传感器间协同、武器协同，平台间传感器和武器的协同，平台又包括有人平台间协同、无人平台间协同及有人与无人平台间的协同。舰舰传感器的协同可以部分抵消海平面视距的限制，舰机探测系统的协同可以更大地扩大雷达探测范围，及早发现目标，为武器系统提供更长的反应时间。舰-舰、舰-机武器系统的协同可以增加防空导弹效能，增强编队抗击多目标的能力，提高编队作战能力。面向未来海战的美军新型装备研发将基于网络中心战理念，强调构建探测-火控-打击-评估的分布式杀伤链，实现陆、海、空、天、网络的跨域协同。近几年，密集性推出多个分布式作战项目群，包括空中、海上平台及相关作战管理技术，其共同目标是保障在未来高对抗环境下的无人/有人平台间的自主协同作战能力。

（4）行动控制的技术研究进一步发展，提出了多种优化的适应性设计方法。在行动控制方面，国外资料相对较少，康涅狄格大学的Levchuk 等人提出了基于三阶段思想的适应性设计方法，实质是将行动控制的设计问题分解为三个相对简单的子问题，通过对三个子问题的迭代求解得到最终结果。这种设计思想的优点在于降低了复杂问题的求解难度，但缺点也同样明显，由于分解得到的三个子问题之间存在耦合性，分开求解将会造成最终得到的结果在一定程度上偏离最佳结果。美军十分重视作战评估，并为此专门制定了相关的作战条令。通过对美军采用的“基于效果的评估（EBA）”方法的研究发现，作战评估方面的发展趋势主要体现在从作战行动意图、战场态势反馈、任务影响与分析等多重视角建立基于体系化认知的作战效果评估模型，从指挥与控制系统指挥模式、结构构造方法、组织运作机制、作战指挥演进等方面进行作战评估研究，形成对作战效果的综合评估能力。

（5）国内外对比分析结论。在武器控制体系架构设计方面，外军已经基于开放式体系架构工程应用阶段，我国处于体系架构理论研究及原型系统实现阶段。

在智能化、信息化方面，针对未来作战环境要求，国内外都在武器系统各组成部分开展了相关研究，提升平台自动化、数字化水平。

在武器协同与武器协同数据链领域，美军发展了多种武器协同数据链，用于支撑不同平台、不同战术任务的使用需求。F-35与其他飞机、水面舰艇和地面武器协作，已完成了攻击任务测试，这标志着在某种程度上趋于成熟。我国在地面固定、低速移动平台协同组网技术研究取得了较大突破。针对无人机、巡航导弹等中低速飞行器的协同制导技术也开展了大量研究，但目前对于高速高动态作战平台协同还处于关键技术攻关和体系技术架构研究阶段。

目前国内外对于行动控制研究都处于理论研究阶段。国外文献提出了行动控制与行动规划的概念、功能和内容，未提供行动控制方法的具体计算模型和可量化操作分析手段，国内研究主要集中在单层（低层）武器系统行动控制问题，还没有过渡到从体系角度来全面分析。国内外虽然目前已经提出多种行动控制的适应性设计方法，但是这些方法仍然存在以下不足：①这些设计方法最终构建的是优化的等级型行动控制组织结构，与信息化条件下组织模式扁平化的发展趋势不符；②在对分解得到的子问题进行建模求解时，考虑的情形往往相对简单，设计的求解算法在性能上也还有待提高。

5 指挥控制保障

（1）信息基础设施。2018年，美国启动“联合企业国防基础设施”和“国防企业办公解决方案”大型云采办项目，总投资178亿美元，为期10年，分别面向作战与办公业务，采购商业云基础设施即服务、平台即服务、软件即服务解决方案，旨在提升作战能力和办公效率。同年5月，美国防部启动105个国防机构的“军事云”1.0向2.0迁移工作，以进一步提高数据资源整合共享效率。同时，国防信息系统局宣布升级国防信息系统网，将网络传输速率从10吉比特／秒提升至100吉比特／秒，并增强网络可靠性和抗毁性，预计2019财年完成。

随着信息设备日益小型化和算力快速提升，美军正在通过数据中心建设，形成云服务中心及舰载、车载、背包等战役战术“快速部署数据中心”，确保前线部队快速访问网络中所有数据，支撑边缘智能化决策，提升自主性，信息基础设施正在向“边缘计算+智能介入+韧性防护”演进。

1）边缘计算：信息基础设施正在向边缘延伸，利用边缘计算技术提升信息系统的末端数据分析和业务支撑服务能力。

随着美国政府大力发展无人机等新兴技术，来自边缘的数据量越来越庞大，因此需要对这些数据进行实时计算以提升末端数据分析能力。2018年3月，美国防部云执行指导小组（CESG）提出了联合企业国防基础设施（JEDI）的设想：基于微型服务器，形成战役战术“快速部署数据中心”，确保前线部队快速访问网络中所有数据。在边缘计算中，可以将数据传输到附近的薄云（薄云是由一组计算机组成的小型数据中心，可安装在悍马车上的机柜或小箱子中，具有云计算的多租户和弹性等特征）上，以减少端到端的等待时间，还可减轻带宽的压力并具有更高的安全性。

2）智能介入：信息基础设施以人工智能为中枢、以大数据为依托，为情报中心、指挥所、武器平台等提供智能服务，实现云端智能一体化。

美国国防部预先研究计划局（DARPA）于2016年6月提出“分散计算”项目计划，旨在整合边缘智能计算资源，构造边缘智能计算平台，将数据中心的智能计算能力转移到边缘，提供任务感知的资源管理能力，同时开发面向任务的基于边缘网络的智能化协议体系，使应用和网络性能实现数量级提升。2017年，美海军开始使用人工智能技术升级综合海上网络和企业服务（CANES），增强其在航母、两栖攻击舰、驱逐舰及潜艇等平台的应用。2019年初，美国陆军研究实验室(ARL)和Technica公司提出共同开发“智慧雾（SmartFog）”。智慧雾由小型的低功耗嵌入式智能设备构成，包含人工智能工具及服务，可在战场上融合各种来源的数据并在不连接云的情况下进行智能学习离线处理。作为分散在战术环境上的异构设备与云之间的中间层，智慧雾能够使士兵随时就近获取计算能力和存储空间，从而让士兵在断网区域无法访问远程云时，应用人工智能能力，提供辅助决策支持。

3）韧性防护：信息基础设施一整套基于智能的安全解决方案正用于各类指挥与控制系统，提供相应的数据安全保障，控制数据的访问和分发。

美国防信息系统局（DISA）2015年起推进联合区域安全栈（JRSS）计划，旨在构建统一的安全体系结构和优化的网络，降低网络防御的复杂度，改进全网互操作性和服务质量，加强网络监管，提供非授权业务识别与拦截、入侵活动隔离、保障移动服务等能力，在不断演化的赛博威胁对抗中占得先机。2018年2月，美国防部、陆军、空军对联合区域安全堆栈开展测试与评估。据美国防信息系统局统计，目前已有14个非密联合区域安全堆栈投入运行，但各军种均未完成向JRSS的转型，原本计划于2017年实现转型的国防部网络目前改到2019年底实现。另一方面，随着自愈型基础设施的能力不断加强，可以对人工智能进行训练以使其预测和预防各种可能的赛博攻击，这类似于自动驾驶的车辆每次遇到新物体和环境时学会如何改进导航性能。凭借准确的数据和自愈能力，美国军方的统一平台可以提供快速、敏捷和精确的威胁检测和消解，从而打破与自主攻击者之间的均势状态并保持赛博空间的优势

（2）数据保障。2013年以来，联合信息环境（Joint Information Environment，JIE，如图4）受到美军的高度重视，确保在任何地方任何时间都能进行精准的数据保障。

图4 美军联合信息共享环境

近年来，美军在数据保障方面的重点放在了应用领域，先后启动了多尺度异常检测（Anomaly Detection at Multiple Scales）、网络内部威胁（Cyber-Insider Threat）、洞察力（Insight）、机器阅读（Machine Reading）、“心灵之眼”（Mind's Eye）、面向任务的弹性云（Mission- oriented Resilient Clouds）、加密数据的编程运算（Computation on Programming Encrypted Data）、影像检索与分析（Video and Image Retrieval and Analysis Tool）、X-数据（XDATA）、数据到决策（Data to Decisions）等多个大数据项目，为实现数据到决策的快速实施奠定了基础。

（3）国内外对比分析结论。在顶层架构设计方面，外军已经面向强对抗环境，开展开放式体系架构设计、开发、集成和试验验证，支撑体系具有快速更新和适应新技术的能力，我国正在研发“云-端”服务体系架构，开放式体系架构还处于理论研究阶段。

在设施互联方面，国内外都在研发抗干扰、难探测的高可靠网络通信设施，软件无线电、认知无线电、定向链路通信等技术装备能力处于同一水平。

在信息服务方面，国内外都开展了大量的智能化信息服务研究，通过整合认知计算、人工智能等技术，使用户能够更快的从原始信息中获取更精确、更有价值的知识。

在安全保障方面，国内外都在寻求将人类免疫系统的机制移植到信息基础设施环境中的手段和方法，旨在保障信息基础设施在受到敌方攻击时能有效运转。

在数据保障方面，我军在数据保障方面经过近40年的发展，也取得了长足的进步，在数据的采集获取、整编处理、集成融合等方面都做了大量工作。下一步重点是面向任务，开展数据的深度分析挖掘等应用项目的研制。

未完待续

明日将连载第11篇

作者：陈洪辉 阎晶晶  刘琰

文章排版校对：刘亚丽

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