基于OODA环的网络化防空体系作战效能评估

以网络化防空体系作战效能评估为对象开展研究,针对效能评估过程中概念梳理不清、指标体系不科学、指标权重不合理等问题,系统梳理网络化防空体系OODA环模型,分析网络化防空体系作战流程。运用德尔菲法制定动态的效能评估指标体系,采用层次分析法确定评估指标体系指标权重。构建灰色模糊评估模型,对网络化防空体系作战效能进行综合评估,并用实例验证该方法和模型的有效性。该方法可为构建网络化防空体系,评估防空体系作战效能提供方法和参考。

面向复杂决策的OODA环:智能赋能与认知增强

传统OODA环理论存在认知粒度低、单向循环、单一入口等缺点,无法满足未来以智能化、网络化、体系化为特征的多域联合作战需求,尚不具备在以跨域协同、体系聚优等为代表的复杂决策环境中应用的能力。通过梳理分析OODA环理论发展历程及演进路线,确定了面向复杂决策的OODA环理论的重点是突出认知环节与决策环节在整个OODA环中的作用;通过分析智能技术的赋能方式,构建了智能态势认知与智能复杂决策框架,并将这两个框架嵌入认知粒度提高的OODA环,形成面向复杂决策的智能CT-OODA环理论;基于Cynefin理论说明了复杂决策问题的环境分类方法,阐述了在不同复杂程度决策环境下智能CT-OODA环的运行方式,以及如何通过OODA的决策循环实现决策环境改变的动力学;提出了面向复杂决策的智能OODA及其具体结构和运行方式,并且提出了分类复杂决策环境的方法,为未来人机融合态势认知与复杂决策提供参考。

基于OODA环的低空防御装备体系作战效能评估

针对低空防御装备体系存在功能结构复杂、信息交互多、任务抛面大、新装融合不确定等因素导致装备体系作战效能评估容易产生误差的问题,根据装备和任务特点建立低空防御装备战技指标评价体系,采用OODA环理论构建作战网络评估模型,借鉴信息熵和ADC相关概念计算网络边和节点的自信息量,通过多路作战环信息熵的聚合得到装备体系作战效能,最后对新型低空防御装备体系作战效能实例进行评估,分别得出高能激光武器、高能率微波、电子压制、蜂群对抗、粒子束等装备加入低空防御体系后对小型无人机类目标、巡飞弹类、蜂群类目标的作战效能,给出低空防御装备体系建设相关建议。

基于OODA环的杀伤网节点重要性评估

基于网络信息体系的联合作战中,破坏敌杀伤网、降效敌杀伤体系作战效能,要求能够识别敌杀伤网中关键节点。基于OODA环理论及杀伤链概念建模,利用节点删除法,通过网络作战能力及网络循环效率两项指标的下降程度评估杀伤网节点的重要性,克服传统评估方法在指标计算中存在冗余的问题,提高评估精度。采用该方法评估某作战演练中敌方杀伤网节点的重要性,精准识别指挥决策节点的枢纽作用,验证方法的有效性,并对杀伤网节点的重要性进行评估排序,为选择进攻要点提供依据。

OODAFlow:面向智能无人系统的流式数据处理框架

智能无人系统是一种能够在复杂环境中自主进行实时推理、决策和制定行动方案的计算系统。智能无人系统实现实时决策的关键在于对流式数据的实时处理,然而随着人工智能技术和传感器技术的快速发展,智能无人系统需要处理的数据规模不断增长,数据类型变得更加复杂。面对不断增长的数据处理性能需求,智能无人系统需要一个充分优化的专用流式数据处理框架来提升其数据处理性能。针对该问题,本文提出了一种面向智能无人系统的流式数据处理框架OODAFlow,该框架将智能无人系统的硬件特征和智能计算任务的数据特征与观察-判断-决策-行动(OODA)模型思想相融合,实现了OODA任务创建、任务调度、资源调度等功能,能够实现对智能无人系统异构资源的调度和智能计算任务的处理。本文在智能无人系统上搭建了一套OODA任务处理系统,验证了所提OODAFlow框架的可行性。通过提出的图像预处理过程优化、流水线优化以及判断节点并行加速优化等方法,提高了系统的数据吞吐性能和资源利用率。无人机智能控制任务的实验表明,采用本文提出的OODAFlow框架后,智能无人系统的数据处理性能提升了73倍。

基于OODA环的作战体系能力演化分析

传统的指标聚合方法虽然能够评估层次化评估指标体系,但却无法有效分析指标间复杂关联关系。为适应体系能力动态演化的评估需求,提出了一种基于观察—判断—决策—行动(OODA)环的作战体系能力演化分析方法。首先,构建了作战体系的体系能力评估框架;然后,基于OODA环理论,结合网络层次分析法,构建了作战体系的网络化指标体系;最后,结合时间演化分析建立了作战体系能力的动态分析模型。应用实例分析可知,该方法适用于作战体系的体系能力动态分析研究。

智能感知在防空反导OODA环中的应用

在未来智能化战争中,瞬息万变的战场态势对防空反导武器系统的探测感知和指挥决策提出了新的挑战。本文聚焦智能感知技术赋能未来防空反导作战装备,剖析了智能感知概念及内涵,围绕防空反导“观察、定位、决策、行动”(OODA)环以及典型作战流程,梳理感知对抗形态,主要包括预警与反预警、探测与反探测、跟踪与反跟踪、干扰与反干扰;揭示了智能感知对抗的核心科学问题是特征的隐匿与识别,给出了感知对抗技术在OODA环中的主要应用场景;最后,提出了提高防空反导装备智能感知对抗水平所需的关键技术发展建议。

一种基于OODA循环的作战能力评估模型

以作战能力为对象,OODA循环为参考、马尔科夫过程为工具,提出了一种基于OODA循环的作战能力评估模型。在模型准备上,借鉴OODA循环思想,从一般意义将作战任务的执行过程界定为顺序相连的循环程序。在模型建立上,视每运行一次OODA循环即在理论上执行了一次作战任务,多次循环后将形成关于作战任务完成程度的样本空间,从随机事件角度建立了马尔科夫过程模型。在模型解算上,给出了侦察感知、作战决策、指挥控制、火力打击能力和目标出现概率的解析解,依据作战能力的时变图和对比图,提出了相关评估建议。

基于“OODA环”优化的卫星导航定位安全与对抗应用研究

卫星导航定位设备的“生存”环境日益复杂、严峻,各类电子对抗、干扰欺骗十分激烈,人为干扰已成为卫星导航定位安全与对抗的重点。针对传统手段无法有效应对干扰复杂性、全面性、系统性的不足,本文在分析“OODA环”理论和实践转化的基础上,结合复杂环境下“干扰-抗干扰”的整体对抗过程,优化“OODA环”运行,将其与卫星导航定位安全与对抗应用进行耦合,提出基于“环境感知-筛选隔离-检测识别-效能评估-策略规划-对抗反制-回访反馈-再感知”的卫星导航定位安全与对抗不定向循环链路,并对拓展、映射的七个环节及关键技术进行分析、论证。通过引入“循环”和“不定向”两个概念,不仅实现了周期性外循环和部分环节内循环的嵌套迭代和导向性传输的运行机制;而且优化了内循环的自由度,使得各环节互联且独立、循环但不定向,有效增强了卫星导航定位安全与对抗的鲁棒性。本文的设计思路可加快实现循环链路的动态闭环,提高对抗的整体效能,在实践应用和技术论证中具有一定的参考价值。

基于OODA环的合成旅装备保障效能评估

对合成旅装备保障流程进行分析,论文创建了基于OODA环的装备保障效能评估指标体系,以ADC法为基础,采用AHP法和熵权法对评价指标进行组合赋权,通过模糊综合评判法求解装备保障能力,最终计算得出装备保障整体效能。最后通过实例分析,验证了评估模型的有效性,对分析研究合成旅装备保障提供有益借鉴。

基于OODA循环的应急物资协作网络关键主体识别

为识别物资保障协作体系中的关键主体,提高应急组织效率,在考虑多元社会主体参与的基础上,利用包以德(OODA)循环理论构建应急物资保障协作框架;根据主体在协作环形成以及协作效能发挥中的贡献度,建立关键主体的识别方法;以新冠肺炎疫情的阶段性发展为实证案例,验证方法的有效性。研究结果表明:案例协作网络中的3个关键主体为信息主体S 3、信息主体S 5及执行主体I 18,超过70%的协作环结构较为复杂。信息主体的数量最少但平均协作效能最高,执行主体对协作环规模扩大有重要作用,决策主体则在协作效能发挥中优势明显。任务传递过程中3类协作关系的效能分布均衡;而在任务协同过程的3类协作关系中,执行配合的关系数量最多且发挥效能最高。

OODA理论在空天目标特性与作战方式课程教学中的应用

为提升空天目标特性与作战方式课程教学效果和人才培养质量,针对课堂教学缺交互、课程教学未闭环、教学质量待提升等难点问题,引入军事领域以快速迭代修正为特征的OODA理论,提出了“观察—判断—调整—执行”课堂教学小闭环和“调研—备课—实施—评价”课程教学大闭环模型,结合课程教学实施给出了具体应用方法.教学实践表明,OODA理论应用在空天目标特性与作战方式课程教学中取得了较好的效果.这可为其他专业课程的教学改革提供参考借鉴.

基于PREA&OODA的边缘指挥控制模式框架及关键技术

针对智能时代战争复杂系统所面临的不确定性(uncertainty)、多样性(diversity)和复杂性(complexity),提出一种基于PREA&OODA的边缘指挥控制(command and control,C2)模式架构,架构的核心组成部分是“中心平行C2”和“边缘自主C2”.中心“中心平行C2”连接现实指挥中心和边缘作战体系,C2过程以PREA环主导;“边缘自主C2”对组织边缘作战单元处理突发应急事件或任务,其载体为边缘作战单元,C2活动过程在PREA和OODA之间切换.设计了基于PREA&OODA的边缘C2模式架构,包括现实C2中心的集中C2、云端中心平行C2和边缘自主C2,模式架构支持边缘作战单元行动执行与C2两种角色的转换和共存,能够维持全局体系运行的连续性和稳定性,增强其适应性.这一模式框架可指导“多域战”、“决策中心战”和“马赛克战”等新作战概念的实施,尤其是在关键要素——C2上,为新一代指挥信息系统的构架设计融入人工智能技术,接入无人作战单元、自主或半自主系统,提供理论和方法指导.

基于MMF-OODA框架的体系赋能指标生成方法研究

针对体系贡献率评估中赋能指标难以构建的问题,提出了一种基于MMF-OODA任务能力框架(简称MMF-OODA框架)的体系贡献率指标生成方法。采用MMF思想分解作战使命任务,建立任务需求与手段能力的关联;借助OODA作战环理论描述装备能力作战赋能过程;MMF-OODA整体框架可描述装备体系的任务效能、支撑能力和OODA环之间的关联,以及通过对抗交互形成作战体系赋能的全过程。该过程重点聚焦任务效能及其赋能链体系能力指标的生成,为装备体系贡献率评估提供合理的评估指标体系,可应用于某火力打击装备体系贡献率评估指标的构建,也可扩展到其他领域装备体系贡献率评估指标分析。

基于OODA环的认知电子战系统智能化水平评估指标体系

针对在OODA(observe,orient,decide,act)环场景下认知电子战系统的作战过程,剖析其智能化特点,结合认知电子战系统的环境感知、自主学习推理、自适应干扰决策等能力,分析研究智能化水平表征方法和参数。基于网络层次分析法(analytic network process,ANP)提出一套定性和定量结合的认知电子战系统智能化水平评估指标体系,用于认知电子战系统的智能化水平的评估,为认知电子战系统的智能化水平提供了评价依据和参考。

基于OODA环的作战体系网络重要节点识别方法

针对目前作战体系网络各类节点功能各异,交互关系错综复杂导致网络中重要节点难以准确识别的问题,引入OODA环分析思想对其进行求解。基于复杂网络建模思想构建作战体系网络模型,并给出OODA作战环的定义和基本类型;根据子图同构匹配思想,提出基于VF3算法的OODA作战环搜索方法,并在此基础上,以OODA作战环综合作战能力影响为入手点,利用网络级联失效方法实现节点的全面评估。在仿真实验中与现有方法进行对比,结果表明该方法识别结果更准确,验证了该方法的有效性和合理性。

基于OODA环和深度强化学习的作战对抗决策

结合多个兵种和多种武器装备的一体化联合作战已成为现代战争的主流作战形态,这使得作战对抗呈现出高度的复杂性,使用智能化技术辅助作战决策的需求愈发强烈,因此提出一种基于深度强化学习的作战对抗决策方法OODA-MQL。首先基于OODA循环理论构建作战网络并萃取网络节点的特征,其次设计了一种可以适配动态状态空间和动作空间的OODA-MQN神经网络作为强化学习的内嵌神经网络,然后结合最小费用最大流理论和方法获取全局最优联合动作,最后以无人机区域防空作战场景为例进行红蓝对抗实验。实验表明,在敌方使用固定轰炸策略时,受OODA-MQL算法所指导的作战策略在攻防两端均可表现出高效且显著优于其他策略的作战能力。

基于OODA优化的作战网络信息通信保障力量需求研究

作战网络中信息通信保障力量使用是否合理,关系着作战网络中信息流转的效率,深刻影响着作战网络能力的生成。以OODA环优化为目标,研究了作战网络中信息通信保障力量的需求。首先,确定OODA运转效率的评价标准,采用面向作战网络特征的遗传算法优化网络;根据优化后作战网络的节点度以及社团结构,分析了作战实体和网络整体的信息通信保障力量需求。实验表明,作战实体的信息通信保障力量需求不仅与其重要性有关,还受实体类型影响;信息通信保障力量需满足含3类子网的作战网络构建需求,包括两类星型网、一类网状网,且3类子网需有序衔接。

基于OODA循环理论的战伤救治实战化组训框架构建

随着军事训练转型升级,战训耦合已成为我军军事训练的鲜明导向与追求目标[1]。但卫勤领域的实战化组训依然是研究的热点与难点问题。虽然有学者不断从模拟技术实现、训练形式创新、对抗体系构建、训练实证研究等方面进行了诸多探索[2-5],但组训框架模式依然不够成熟[6,7],如何通过实战化训练使受训对象的救治能力得到提升,迫切需要探讨研究。

基于OODA作战理论的智能安防研究

将感知-判断-决策-行动(Observation-Orientation-Decision-Action,OODA)作战理论引入安防任务中,分析安防任务斗争各环节存在的问题,并结合存在的问题以及当前信息化智能化技术现状,设计智能化安防优化方案。通过构筑“云-边-端”的网络架构解决网络、算力、数据问题,通过多维全域感知、智能场景研判、智能辅助决策以及智能化作战实现OODA各环节的加速,推动安防任务的信息化智能化发展,确保安防始终处于斗争优势地位。