马赛克战对指挥与通信领域的启示分析.docx
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1、马赛克战对指挥与通信领域的启示分析为保持与主要竞争对手的领先优势,DARPA在 2017年提出并发展了马赛克战的作战理念。马赛克战 作为一种全新的作战概念,将对未来指挥与通信领域 的发展变革产生深远的影响。在对其概念、内涵以及 对未来战争形态影响和塑造深入分析的基础上,总结 提炼了马赛克战在军事应用过程中需要解决的关键技 术。针对马赛克战的技术特点和作战模式带来的挑 战,提出未来指挥与通信领域中指挥控制架构应从 “集中式”向“弹性分布式”转变,通信网络方面应 重点构建全新的弹性信息网络架构,这对未来指挥与 通信领域的发展和研究具有一定的指导意义。内容目录:1马赛克战内涵1. 1马赛克战概念的提
2、出与发展1. 2马赛克战内涵1.3马赛克战主要特征1. 3. 1 分布2. 3. 2协同3. 3. 3 智能4. 3. 4 跨域马赛克战是一个新型的战争形态设计,要将该理念在军事行动中进行部署和应用,还需要突破如下4 个方面的关键技术。5. 1弹性灵活的分布式网络化协同操作系统在马赛克战概念中,杀伤网络的能力形成离不开 如下几个部分:(1)对各类型作战平台上的能力单元抽象,如感知 能力、处理能力、攻击能力等;(2)智能跨域协同组织、决策控制与管理;(3)高效的跨域协同处理算法;(4)对抗性空间内高性能数据链网络。整个系统的杀伤效能由上述要素在整个作战活动 时空内通过相互作用达成,如图5所示。其
3、中,作战 单元的能力模型、数据链网络是系统的主要资源;智 能化协同管理是整个体系的核心控制面,完成智能化 协同管理、资源最优配置以及跨域协同处理。图5杀伤能力形成原理而如何高效组织各个部分,进而构建完善的作战 系统则首先需要具备一套跨域、分布式、通用化的多 平台协同操作系统。本文给出了该系统的一个基本构 想,如图6所示。图6弹性灵活的分布式网络化协同操作系统整体上,该系统分为平台能力抽象层、协同控制 处理、应用服务层3个层次。(1)平台能力抽象层。该层通过互操作规范定义和 映射处理,支持对各类平台的能力进行建模,并将其 抽象为杀伤上分布的能力单元,包括感知能力、处理 能力、攻击能力等,并进行统
4、一表征和发布,如图7 所示。(2)协同控制处理层。该层提供了控制和处理两个 方面的算法能力集合,支持根据任务需求,对抽象的 能力单元进行调度、分配和重构控制,支持为能力单 元间的协同提供算法处理,进而为杀伤链各环节的能 力形成提供支撑。(3)应用服务层。该层提供典型协同应用生成与运 行环境,支持根据当前任务需求和作战环境构建对应 杀伤链各环节能力需求的应用服务。分布式网络化协同操作系统是马赛克战应用的基 础和核心,是体系能力发挥的重中之重。其中,能力 抽象表征层需要重点关注效率、开放性、可扩展性, 这将成为未来接入体系的任何平台的基准规范;协同控制处理层需要重点关注适应性、完备性;应用服务 层
5、的构建则需要考虑灵活性、鲁棒性和系统的弹性。图7多域平台的能力抽象、表征与发布5.2 机器一机器的敏捷智能认知交互技术实现机器一机器的敏捷认知交互是马赛克战提供 快速、分布式、可扩展、自适应联合多域杀伤能力的 重要支撑。近年来,随着智能认知技术的发展,从数 据形成知识再到用于认知理解的环路基本清晰,为解 决机器一机器的认知交互,形成意图一致的共同体提 供了契机。感知一知识一认知交互的过程如图8所 不O因此,一是需要聚焦马赛克战中跨域组合构建及 能力涌现的过程,即面向大量跨域、异质平台,分析 探索信息获取、理解、知识形成、协同交互以及再获 取的复杂循环过程,完善环境认知、个体认知、群体 行为及能
6、力进化认知各个环节;二是研究构建跨越比 特交互、认知理解直到意图统一的认知交互模型、逐 层渐进式交互策略以及基于模型映射构建成员间统一 认知理解的方法,实现聚合体成员在意图层面形成共 识。图8感知一知识一认知交互的过程5.3 强对抗空间内的智能进化网络技术数据链网络是分布式系统能力形成的基础支撑。在马赛克战中,数据链网络需要支持跨域的大量、异 构平台间机器一机器的互操作,并且能随着任务过程 不断进化。现有通信数据链网络在应对上述应用需求 时,在动态适应性、可扩展性以及网络性能等方面均 存在较大的问题和差距,需要在架构、模型和机理等 方面重塑网络形成和演进,即通过敏捷感知、深度理 解,在复杂战场
7、空间内发现并利用任何可行“资源形 态”,为分布式的单元或组合实时生成最佳匹配的通 信网络解决方案和处理算法,将通信网络性能推升到 峰值,使作战应用能够在对抗性空间内获得全新体 验,强化并催生新的作战效能。为此,建议从如下几个方面开展研究:(1)网络与作战需求的适配能力从固定适配向动态 适配跨越。通过作战意图感应、动态网络资源调用实 现通信网络与作战需求的无缝衔接和精确匹配,真正 实现通信网络无感化应用、通信网络与战术行动匹 配,带来作战网络使用体验质的提升。(2)通信能力从静态固化预设计向在线动态组装生 成跨越。通过作战环境感知适配最优波形能力,将波 形能力微细化分解,各组成要素切片化设计,在
8、线动 态组装生成最贴切的波形,实现通信能力的在线进 化。(3)抗干扰能力从被动的静态抗干扰模式向主动的 动态规避干扰模式跨越。通过感知电磁频谱环境、编 队网络工作性能,综合调用时间、空间、频谱资源, 以灵巧的自适应干扰规避策略与网络成员同步协作感 知技术,实现抗干扰能力全面大幅提升,可以有效应 对未来采用自适应电子战行为学习的认知电子战技 术。敏捷的抗干扰技术将革命性重塑通信网络的可 靠、安全、抗毁能力。5.4 分布式智能决策控制技术分布式智能决策控制是构建和重塑分布式杀伤能 力的决策核心,也是马赛克战中组合创建、能力生成 与进化的关键。近年来,随着人工智能技术的发展, 智能和自主正在不断融入
9、和深刻变革作战形态。通过 发展智能决策,有助于实现人与机器的深度融合,即 实现机器的精准和人类的创造性完美结合,一方面利 用机器智能处理能力速度辅助人类做出最佳判断,以 协助提升认知和决策的速度和精度;另一方面利用机 器的自主性,提升指挥官决策控制的层级,减少在执 行层次的精力分配,使得指挥官能够同时控制分散部 署的跨域平台,动态适应环境或对手行动,提升整个 系统的能力和敏捷性。分布式智能控制决策控制核心需要解决的主要问 题包括:通过对战场实时态势的认知计算,构建生成 最佳的分布式协同杀伤网或调整决策;通过智能控制 和资源调度,完成能力形成并不断进化,以动态适应 和匹配任务需求。本文给出一个基
10、于多智能体协同进化的智能决策 引擎实例,如图9所示,该方法有助于解决在组成形 成以及资源调度过程中涉及的多约束满足、资源冲突 以及局部最优与全局最优博弈等问题。图9智能决策处理引擎3对指挥与通信领域发展的思考马赛克战是一种新的作战范式,其概念内涵和系 统构建的逻辑将对未来指挥与通信领域的发展变革产 生较为深远的影响。6. 1推动指挥控制和战场管理发生变革马赛克战概念提出前后,DARPA在指控控制和战 场管理等方面提出并实施了一系列项目,包括:分布式作战管理(Distributed BattleManagement, DBM)、对抗环境中的弹性同步规划与评 # (Resi1ientSynchro
11、nized Planning and Assessment for the ContestedEnvironment, RSPACE)、驾驶舱机组成员自动化系统(Aircrew Labor In-Cockpit Automation System, ALIAS) 进攻型使 能集群战术(OFFensive Swarm-Enabled Tactics, OFFSET)以及空战演进项目(AirCombat Evolution, ACE)O本文通过对上述项目进行分析并结合马赛克战 对指挥控制的需求,总结出指挥控制未来发展的几个 趋势。3. 1. 1架构从“集中式”向“弹性分布式”转变 马赛克战从兵力部
12、署到过程组织再到能力形成和 进化的过程中的一个核心特点就是分布式,这也要求 指挥控制具备弹性分布式特征。现有指挥控制体系采用集中控制、分步实施的架 构实现自顶向下的精确指挥和行动控制,然而,面向 未来分布式作战,该模式存在决策环路过长、效率 低、适应性、扩展性和鲁棒性不强等问题。为此,需 要构建一种新型的弹性分布式指控架构,支持分布式 的自适应规划与控制、分布式态势理解、分布式的资 源调度与控制以及分布式的自动化辅助决策系统,支 持在不同作战阶段对作战资源进行分布式、自动化、 智能化的调度管理,提升复杂战场环境下各作战平台 的体系作战能力。3. 1.2 模式从“网络中心”向“决策中心”转变 2
13、020年2月11日,美国战略与预算评估中心 (Center for Strategic and Budgetary Assessments, CSBA)发布研究报告马赛克战:利用 AI和自主系统实施以决策为中心的作战行动。提出 实施以决策为中心的马赛克战,以保障美国在大国竞 争中重获并保持优势。“决策中心”是相对于“网络中心”提出的概 念。在对抗性战场空间内,网络通信基础设施时常遭 到破坏,可靠性与稳定性将会受到影响。基于该前 提,“决策中心”式指控将遵循资源可用性原则构 建;而“网络中心”式指控则是先构建了一个理想化 指控架构,但该架构需要一个高性能、泛在的弹性网 络来支撑实施,这在高度对抗
14、的作战空间内是难以实 现的。“决策中心”战中使用的指控与通信是以场景 为中心进行构建的,使指挥能够对设施根据战场态 势、资源条件,动态、灵活地开展指挥控制,充分利 用已有的资源,动态分布式地生成杀伤能力组合,并 及时调整。3. 1.3处理从“人向人机智能”转变如图10所示,将人工指挥与机器控制相结合,可 充分利用人与机器的各自优势。人类提供了灵活性及 创造性见解,而机器则提供了速度与规模,二者相结 合能够满足指挥官对大量分散分布的跨域平台的指挥 控制需求。图10基于人机智能的指挥控制在该模式下,指挥官制订了一套整体行动方案, 以反映其策略及上级意图,并通过人机接口赋能机器 控制系统。机器赋能控
15、制系统通过确定可承担作战任 务的力量,确保指挥官拥有必要的指控权限,来实现 以场景为中心的通信指控。然后,指挥官在机器智能 的辅助下,选择任务参与单元,生成杀伤能力组合, 并不断进化。在此过程中,时间和效率是极其重要的 因素,而机器智能在执行效率上相比传统筹划流程有 量级的提升,也同时给对手制造了更复杂的场景。3.2推动通信网络发生变革马赛克战体系要求通信网络能够连接所有的分布 式系统,而通信网络构建将基于DARPA原有通信组网 项目的成果,包括满足任务最优化的动态适应网络 (Dynamic Network Adaptation for MissionOptimization, DyNAMO)
16、项目、对抗环境下的通信 (Communications in Contested Environments, C2E)、九头蛇(Hydra)。同时,DARPA新启动了 一系列 的通信组网相关项目进行补充,主要包括保护前线通 信(Protected Forward Communications, PFC) 海洋 交战即 时信息(Timely Information for Maritime Engagements, TIMEly)、基于信息的多元马赛克 (Information Based Multi-level secure Mosaics, IBM2)项目。本文通过对上述项目进行分析,总结出
17、马 赛克战对通信网络架构、组网、传输和认知交互等方 面的需求。3.2. 1构建全新的弹性信息网络架构传统的通信数据链系统设计以保障指挥所到作战 编队以及编队间的可靠通信为主要目标,网络本身的 拓扑架构较为简单。在高烈度冲突对抗环境中,维护 前线到后方指挥所间长距离的可靠通信极其困难,更 为有效的方式是在战术平台间构建一个持久、鲁棒的 网络。基于隐蔽、抗干扰的链路设计,多信道、多频 段和多体制的聚合,自组织、自优化的弹性网络架 构,形成任务驱动,高度弹性、抗毁、顽存的信息网 络。通过信息网络对探测、光电、火力、电磁、预警 指挥、机载防御等各作战功能单元的体系化集成和缝2马赛克战应用中的关键技术问
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