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。

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。

环池宽度与颅内血肿体积在手术决策和预后判断中的价值

目的探究环池宽度与颅内血肿体积对手术决策和预后判断的临床价值。方法选择本院收治因急性颅脑外伤或脑溢血所致颅内血肿造成的急性颅内压增高患者62例进行回顾性分析,按照患者入院后CT检查环池宽度大小进行分组,30例环池宽度大于1mm患者为环池可见组,32例环池小于1 mm患者为环池不可见组(环池小于1 mm),按照颅内血肿体积测量及其他情况对所有患者进行术前评估及预后判断,在此基础上对环池不可见组患者的环池进行影像学观察,分析环池观察与颅内血肿体积观察对急性颅内压增高患者手术决策以及预后判断的价值。结果环池可见组治疗效率、预后优于环池不可见组;而环池不可见组经保守或手术治疗后经过多次影像学观察环池情况,发现环池宽度大于1mm患者GOS评分以及其他指标有显著改善,而环池情况无改善者,其临床各项指标无明显好转,预后较差。结论与颅内血肿体积测量相比,对因急性颅脑外伤或脑溢血所致颅内血肿造成的急性颅内压增高患者进行环池宽度等情况进行影像学观察,可更为敏感、更为早期地预判病情变化,可以更早地做出手术决策,从而提高总体治疗效果,也可以为患者预后提供较为准确的判断数据。

基于OODA环的合成部队光电装备作战效能评估

针对光电装备评估问题,研究陆军合成部队光电装备在观察-判断-决策-执行(OODA)环中的作战效能。分析基于OODA环的光电装备的作用,面向侦察打击全过程建立光电装备作战效能评估模型。采用指标聚合方法评估合成部队主要光电装备在体系对抗中的作战效能。结果表明:观察单元光电装备的性能和数量均对体系作战能力具有显著影响,当打击单元整体能力处于较高水平时,单纯提高观察单元的性能对整体作战能力提高影响有限,模型评估结果与实际情况基本相符;采用基于OODA环的评估模型在体系对抗中评估光电装备的作战效能,能够客观评估光电装备的作战能力,为合成部队光电装备作战效能评估、结构和编配优化提供支撑。

基于OODA环的网络信息体系信息架构贡献度评估

体系贡献度评估是体系建设与分析的重点,是对作战要素在作战体系中发挥作用的一种度量。目前,多数体系贡献度评估方法是基于武器装备视角,忽视了信息在网络信息体系中的作用。梳理了体系贡献度概念,总结了现有体系贡献度评估方法及其优缺点,提出了基于观察—判断—决策—行动(OODA)环的网络信息体系信息架构贡献度评估方法,并构建了作战效能评估指标体系。通过引入贡献度概念,确立了信息架构对体系的贡献,并根据体系信息架构贡献度找到优化的体系要素。应用实例分析可见,该方法可用于网络信息体系结构优化、效能提升和体系演化研究。

基于F-GERT网的OODA环交战链路效益评估方法

以OODA环交战链路为研究对象,运用GERT网络技术和三角模糊数理论,建立了OODA环交战链路活动参数模糊评价矩阵,构建了OODA环交战链路F-GERT网络模型及对交战链路效益进行综合评估分析的模型,设计了基于该模型的效益评估分析流程,并以某防空作战中OODA环交战链路分析为例,对这种效益评估方法进行了验证,以便为OODA环交战链路优劣评价模型构建提供一种理论方法支撑。

基于OODA循环的反舰导弹作战效能评估研究

针对目前导弹武器系统作战效能评估存在层次跨度大、基础数据庞杂、结构不确定因素多等问题,基于使命和方法框架构建出反舰导弹作战指标体系,结合观察-判断-决策-行动(OODA)作战环思想,构建体系作战网络模型,并采用改进信息熵法提出一种科学准确的作战效能评估方法。通过具体实例对新型反舰导弹作战效能进行评估,计算出其体系贡献度为16.2%,验证了此方法的可行性。

基于OODA的舰艇编队防空体系作战效能评估研究

在分析舰艇编队协同防空反导体系典型作战想定基础上,研究了基于OODA(observe,orient,decide,act)环理论的舰艇编队协同防空反导体系作战流程;给出了舰艇编队防空反导体系作战任务剖面及功能要求,研究构建了舰艇编队协同防空反导体系作战效能评估指标体系。在此基础上,提出了综合AHP-指数法的舰艇编队防空反导体系单项效能和各作战阶段效能的综合评估模型,并进行了实例验证。可为舰艇编队协同防空作战效能评估提供技术支撑。

基于机器学习链路权重优化的无人机网络路由算法

针对分布式“马赛克战”场景下侦察-判断-决策-行动(observe orient decide act,OODA)环通信加速的要求,提出了基于机器学习链路权重优化的无人机集群网络路由算法。针对OODA环当前阶段业务量通信需求,对业务量通信的完成时间进行建模,以最小化业务量通信完成时间为优化目标,通过利用机器学习梯度下降方法实现无人机集群网络分布式路由链路权重的优化,从而满足OODA环的通信加速要求,使己方可以先敌行动,获得战场主动权。仿真表明,相比于现有无人机网络的路由算法,提出的算法能显著降低OODA环的通信时间,提高数据报文传输成功率。

美军软件定义战争概念分析与启示

软件定义将是灵活夺取未来快节奏战争致胜的关键,能够加快观察—判断—决策—行动(OODA)环和闭合杀伤链。首先,介绍了美国战略与国际问题研究中心(CSIS)新近提出的软件定义战争概念的背景和基本概念;然后,对软件定义战争核心思想和核心架构设计理念进行了深入分析;接着,分析了美军应用软件定义在新作战概念创新、颠覆性技术突破、装备能力提升以及体系构建等应用案例;最后,给出了发展建议,以期为未来装备体系建设发展提供参考。

作战网络功能体及其作战能力分析

针对复杂作战网络结构和功能特点难提取、能力生成机理难掌握的问题,将生物复杂网络的功能体理论首次引入作战网络,研究了其功能体及其作战能力.根据作战实体的密切配合关系,以节点间作战链的共享情况为依据,定义了功能体;依托基于种子扩算的标签传播算法,加入描述节点间配合的相关参数,给出了作战网络功能体识别算法;从功能体的作战实体构成和结构特点出发,对功能体分类;按照作战能力的定义,基于观察-判断-决策-行动(object-orient-design-act,OODA)环构建了功能体作战能力模型.仿真分析表明,作战网络功能体规模呈幂分布,决策类实体易形成功能体的核心节点,打击类节点无法单独形成功能体;功能体的作战能力受其规模和节点组成影响,规模越大、传感和决策节点越多,则功能体的作战能力贡献越高.

面向战斗机云作战的构造型仿真平台架构

随着大数据、云计算、物联网、移动互联网等信息技术的迅猛发展与广泛应用,新的作战模式不断涌现,以任务分布式指控流程为核心的云作战成为一种全新的跨域全维作战样式。在分析作战云与云作战特征的基础上,结合传统作战仿真流程提出了云作战体系仿真流程,并提出了云作战构造型仿真平台框架的总体方案设计与系统功能设计。通过云作战构造型仿真示例,对比了传统作战样式与云作战样式的观察-调整-决策-行动(OODA)循环,结果表明,云作战样式能够有效缩短OODA循环时间。

未来空战过程智能化关键技术研究

空战过程智能化是实现未来空战的关键途径,通过对该领域国内外技术研究的介绍与梳理,根据"观察-判断-决策-行动"空战环节特性,分析了未来空战过程智能化技术研究思路,重点对无人作战飞机空战过程智能化关键技术进行综述。

基于Markov Logic的军事系统效能评估

由于军事系统中存在不同的体制编制和多变的网络结构,并且军事单元能力发挥不稳定,信息延时不确定,因此为完成特定军事任务,系统中会存在诸多OODA过程,以至于难以评估军事系统的效能。针对目前效能评估方法人为定性评估成分较大,或者评估过程忽视军事实体间的相关联系而仅在统计意义上进行评估,将军事系统的不确定性纳入评估体系,基于统计关系学习框架Markov logic以OODA军事策略为基础对不同军事规则进行一阶逻辑建模,并以当前网络态势为先验条件,应用Alchemy工具对表示最终作战效能的原子谓词进行条件概率推理,求得该网络作战效能期望,突出了模型对不确定信息的处理能力。最后研究了军事单元和军事体制对系统效能的影响,实验结果验证了本模型的有效性,表明其具有一定的实践和理论意义。

构建网络中心战的网络评估模型

为使网络化的部队能在内在的网络性能和外在的决策行动性能之间建立联系,建立了一系列的定量模型,将内在的网络性能和观察-确定-决策-行动(Observe-Orient-Decide-Act:OODA)环之间直接相关,为评估战场上的信息和网络能力建立了合适的模型。该模型也为网络中心战行动的内在和外在关系建立形式化关联迈出了第一步。

信息融合动态与发展趋势

描述了信息融合理论与技术当前研究动态,提出了第三代信息融合概念、模型、特征和功能模式,强调了人在感知观测—判断—决策—行动(OODA)环中的主导作用,为情报战博弈和按我方意图塑造战场态势以及先敌感知提供理论依据。最后介绍了当前信息融合6个挑战性问题和信息融合学科中的一些奥秘。

基于人机结合的网络电磁空间对抗试验模式

总结了C4ISR系统仿真试验方法的功能、原理与特点;基于网络电磁空间对抗能力需求,分析了网络电磁空间对抗试验的过程,提出了一种人机结合的对抗试验模式。该模式建立了基于动态自适应的观察—判断—决策—行动(OODA)攻防过程模型,定义了对抗试验过程中攻击者与防御者角色,以及各类角色的能力等级,构建了对抗试验中各类角色实现框架。该模式可为网络电磁空间对抗试验的组织开展提供理论支撑。

美军“快速决定性作战”与复杂自适应系统

“快速决定性作战”是美军联合作战的主要样式，其作战思想建立在复杂自适应系统论的基础之上，注重从系统组成部分的相互联系认识作战对象，并运用“系统大于部分之和”的规律提高作战能力。

OODA智能赋能技术发展思考

随着科学技术的飞速发展,信息化支持下的体系作战将是未来战争的一种主要样式,"基于感知-判断-决策-行动(OODA)以快吃慢"成为未来战争的重要制胜机理。由于战场环境日趋复杂、对抗多域多维,从战场态势到作战策略的映射关系复杂,给OODA环快速解算带来了新的挑战。为确保OODA环解算满足任务需求,将人工智能(AI)技术赋能OODA各环节,驱动各环节高效运行,缩短环路解算时间,为打赢战争提供关键支撑。首先综述了人工智能在军事领域的应用进展,分析了导弹OODA智能化赋能面临的挑战,初步提出了智能赋能OODA环涉及的相关技术的思考,以支撑导弹智能化的发展。

基于模糊动态权重的近距空战态势评估方法

针对现有态势评估方法在高动态、强对抗的近距空战环境下存在空战对抗特性指标考虑不充分、常值权重应用不合理的问题,提出一种基于模糊动态权重的近距空战态势评估方法.首先,根据近距空战对抗特性研究导弹攻击、机动特征和能量状态对空战态势的影响机理,从打击、占位、机动、能量态势和固有能力多角度构建态势评估指标体系并建立相应的指标评估模型;然后,设计基于态势分类的模糊权重动态适配方法,利用区间二型模糊表征权重求解过程中的不确定性,同时结合最优最劣法确定态势指标模糊权重,根据态势典型样式进行权重适配与指标聚合;最后,基于空战对抗飞行数据进行仿真验证与对比分析,仿真结果表明所提出方法能够更加合理、准确地呈现近距空战过程中的态势变化情况.