指挥与控制的技术优化方案

指挥与控制是一项复杂的系统工程，包括的关键技术较多，如信息的获取与信息处理技术、网络通信技术、图形图像处理技术、数据库技术、辅助决策技术、软件工程技术等。

1.信息获取技术

没有信息就没有指挥与控制。信息是指挥与控制的先决条件和开端，也是影响指挥与控制是否有效的关键。按业务种类不同，指挥与控制的信息主要分为以下几类：

·文字类信息：通常有命令、指示、通知、通报、请示、报告、决定等。

·数据类信息：主要有各类统计数据和实时动态数据。

·动态或静态图像类信息：主要有实时监控图像、作战指挥与控制中的态势图等。

·图形或图形与文字数据类信息：主要有以图形方式表达的情况信息、决策信息等，并附以文字进行说明。

·最常见的话音信息：主要用于下达命令、报告情况和指挥与控制人员之间的协商等。

1）信息的获取方式

指挥与控制信息的获取方式可分为人工信息的获取和信号信息的获取两种方式。人工信息的获取主要指通过人与人之间的语言、手势、表情等来获取的信息。信号信息的获取是指利用各种传感装置所获取的电磁、光电、数字、图像等信息，如战时通过雷达、声呐、光学侦查设备等来获取信息。

2）对信息获取的要求

（1）及时性。信息的及时性是指指挥与控制系统获得信息的时效性。

（2）准确性。信息的准确性是指指挥与控制系统所获得的信息与真实情况的一致性。

（3）连续性。信息的连续性是指指挥与控制系统能不间断地得到所控制区域的人员、物资和环境的真实信息。

（4）安全性。信息的安全性是指所获取的信息能顺利地到达指挥与控制系统，并能防止恶意干扰或破坏。

2.信息融合技术

指挥与控制信息的获得，必须运用包括微波、毫米波、电视、红外、激光、电子支援措施，以及电子情报等覆盖宽广频段的各种有源和无源探测器在内的多传感器集。所获得的海量信息中，不仅有有用信息也有无用信息，甚至错误信息或诱导信息。指挥与控制信息必须是准确可靠的信息。通过对信息的优化综合处理，实时发现目标、获取目标状态估计、识别目标属性、分析目标的行为意图，并评定战场态势，进行目标的威胁分析，为火力控制、精确制导、电子对抗等军事活动以及指挥与控制人员提供尽可能准确的信息。

信息融合（数据融合），是指挥与控制系统中对信息的获取、处理、利用过程和方法。信息融合包括以下几方面的功能：

（1）数据的校准，其作用是统一各传感器的时间和空间参考点。

（2）数据的相关性判别，其作用是判别不同时间和空间的数据是否来自同一目标。

（3）目标状态估计，又称为目标跟踪，其输出是目标的状态估计值。

（4）目标识别，又称属性分类或身份估计，将实测特征与已知类别的目标特征进行比较，从而确定目标的类别。

（5）行为估计，将所有目标的数据集与先前确定的可能态势的行为模式相比较，以确定哪种行为模式与监视区域内所有目标的状态最匹配。

信息融合系统的模型一般由以下4个基本要素组成：

（1）传感器，是向信息融合系统提供原始观测信息的信息“采样器”。(www.xing528.com)

（2）信息特征提取，是指原始信息的特征提取、分类、跟踪和评估。

（3）信息分析，是指目标的识别、分析和综合信息。

（4）信息融合结果，即信息融合系统的输出报告。

多目标、多传感器系统各基本要素的功能如图10.9所示。对于信息融合系统而言，传感器群的控制和管理是必不可少的环节。在实际系统中需要构造闭环系统，从而根据信息融合的结果来实现对传感器群的控制和管理。

图10.9　信息融合四元素

3.指挥与控制中的辅助决策技术

按照现代决策科学的观点，指挥与控制中的辅助决策是为实现一定目的而制定的各种可供选择的方案，并决定采取某种方案的思维活动。辅助决策不但是做出抉择的一种行动，而且是一个过程，包括做出抉择以前的准备工作和做出抉择以后的计划活动。

1）辅助决策的任务

辅助决策，采用人工智能、数据库技术，以一定的模型为基础，对指挥与控制系统处理后的信息进行计算、推理，辅助作战指挥人员制定作战方案和保障方案。

辅助决策，是利用数据和模型解决非结构化或半结构化决策问题的人机交互式系统，并不提供结构化决策问题的解答，只是强调直接支持决策者以提高他们决策工作的质量。通过用户和计算机的交互作用所获得的工作效率远远超过由用户（或计算机）独立工作所达到的程度，因此可以说提供了计算机和用户最佳合作的决策支持。

2）辅助决策的特征

辅助决策支持系统是综合利用大量数据，有机组合众多模型（数学模型与数据处理模型等），通过人机交互，辅助各级决策者实现科学决策的系统。辅助决策系统使人机交互系统、模型库系统、数据库系统三者有机结合，大大扩充了数据库功能和模型库功能，即辅助决策系统的发展使管理信息系统上升为决策支持系统。辅助决策系统使那些原来不能用计算机解决的问题逐步变成能用计算机来解决的问题。辅助决策系统既不同于信息系统的数据处理，也不同于模型的数值计算，而是它们的有机集成。

3）对辅助决策的要求

由于辅助决策系统是为指挥与控制人员的决策提供参考的，所以它直接影响着指挥与控制的适宜性和效率。因此，与一般的计算机软件系统不同，对辅助决策系统有一定的特殊要求。

（1）实时性要求。辅助决策必须具有较高的实时性，即为指挥员提供实时的信息，并能实时、准确地计算出决策依据要素和备选决策方案，以提高指挥员在指挥与控制中的快速反应能力。

（2）科学性要求。必须采用合理的辅助决策模型，才能保证态势要素、决策要素的分析估计结果的科学性，成为指挥员决策的依据。

（3）可扩充性要求。随着指挥样式和方式的不断变化，辅助决策所采用的手段和方法也应相应地改变，以满足指挥与控制系统的需要。随着指挥与控制对象和内容的变化，辅助决策的范围也在不断变化，这就要求辅助决策系统必须具有适应其范围变化的能力。可扩充性包括两方面的内容：方案库的扩充和模型的扩充。

（4）人机交互性要求。所有的辅助决策系统都应具有良好的人机交互能力，协调人脑和计算机工作，完成人脑和计算机的沟通。

除此之外，根据辅助决策系统应用范围的不同，对其要求也有所不同。在军事指挥与控制系统中，辅助决策系统必须具有极强的保密性。

4）辅助决策的方法

能用于指挥与控制辅助决策的方法较多，而且不同的指挥与控制系统所用的辅助决策方法也不尽相同。常用的辅助决策方法有运筹学方法、专家系统法、神经网络法等。

（1）运筹学方法。运筹学方法是应用现代计算技术研究指挥与控制的数量关系的方法。运筹方法可以帮助指挥员处理数量大、内容复杂的信息，完成决策、组织协同所需的大量计算，缩短指挥与控制周期，增加指挥决策的科学性和合理性。

（2）专家系统法。专家系统利用大量的专家知识，对研究的对象反复进行解释、预测、核实，通过一系列计算和推理，做出决策建议，实现辅助决策。知识库包含了决策所使用的各种知识。这些知识是通过知识获取把专家的知识经过知识工程师进行人机间的翻译和转换而得到的。推理机是专家系统的核心之一，它利用知识库中的知识进行推理和计算，回答用户的咨询，提出建议和结论。

（3）神经网络法。专家系统的知识主要是规则形成、谓词逻辑、语义网络、框架、过程性知识几种形式，这难以满足辅助决策系统模式识别、自动控制、组合优化、联想记忆的需要。人工神经网络是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络，试图通过模拟大脑的神经网络处理、记忆信息的方式来完成类似于人脑的信息处理功能。可采用分布式存储方式，采用成熟的学习算法（典型的有无导师的Hebb规则等），采用良好的容错性等，弥补专家系统在知识表示、获取、优化计算、并行推理方面的不足。