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Agingames:頻率軸上話戰爭


2018年8月中旬,北京Agingames科技股份有限公司(以下簡稱“Agingames”)承擔的頻譜戰項目順利通過專家組驗收。

2015 年12 月2 日,美國智囊戰略與預算評估中心(CSBA)發布了《電波製勝:重拾美國在電磁頻譜領域的主宰地位》報告,首次提出了以“電磁頻譜戰”(EMS warfare)代替“電子戰”概念,提出未來電磁頻譜作戰係統應具有“認知”等能力。各國對此概念非常重視,國內外對這一概念進行闡述、定義。在第十二期錢學森論壇深度研討會暨首屆網信軍民融合峰會上,戰略支援部隊王沙飛院士作了題為《人工智能與電磁頻譜戰》的主題報告。王院士介紹了電磁頻譜戰概念演進、基於認知的電磁頻譜戰等,提出了支撐構建完整、閉環的電磁頻譜戰OODA環路,實現電磁空間裝備智能化的關鍵技術體係,指出未來由電子戰向電磁頻譜戰、電磁空間作戰的演變趨勢,並且人工智能技術將貫穿始終。在概念上,電磁頻譜將作為繼陸海空天網之後的第六維獨立作戰空間,並貫穿於其它空間的作戰中;在內涵上,將由電子戰向電子戰+頻譜管控,甚至整個電磁頻譜所有作戰行動擴展;在特征上,更加強調智能化、一體化、網絡化等特征,特別是人工智能在電磁頻譜戰中的應用。未來將實現由電子戰向電磁頻譜戰、向電磁空間作戰的演變,並且人工智能技術將貫穿始終。

在2017年度,Agingames在頻譜戰體係的框架下,突破了一係列頻譜戰關鍵技術的關鍵技術:頻譜戰預警模型、頻譜戰智能控製模型、頻譜戰情報產品原型,基於用戶畫像的頻譜戰評估技術。通過參與軍事演習驗證了關鍵技術,在演習現場,充分聽取中部戰區、北部戰區、東部戰區、西部戰區多個基層部隊旅團(營)指揮機關意見,基於大數據技術研製了頻譜戰指揮係統原型,包括:首長駕駛艙、情報駕駛艙、控製駕駛艙、通信駕駛艙、保障駕駛艙。在軍民融合的背景下,引入互聯網+思維,以數據驅動戰爭思維考慮軍改後的信息與火力一體作戰問題,本文將對Agingames在頻譜戰領域研究成果做出介紹,希望引起業界對頻譜戰領域的深入思考,對新軍事條件下的軍事訓練和作戰提供借鑒。

1. 頻譜戰預警模型

采用四層漏鬥模型進行頻譜戰預警:信號層、電子目標、平台層和網域層。信號層數據來源於電子偵察,可用時域、頻域、空域、功率域、調製域、極化域六個維度進行表達。電子目標表示信號的來源及輻射源的類型:型號、行為、規則、對抗策略以及涉頻行為效能。平台來自於海陸空天的偵察預警情報,主要依托雷達進行探測,平台類型包括:飛機、軍艦/潛艇、衛星、武器、地麵載體(人員、車輛、裝甲目標)等,是輻射源的掛載平台,描述為類型型號、行為、規則、策略與作戰效能,平台與電子目標存在著嚴格的掛載關係。 不同平台根據作戰使命不同,分為火力網、情報網、指揮網、戰勤網、通信網、測控網等。網絡類型包括了縱向、橫向、柵格等多種類型網絡。
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將信號、電子目標、平台、網域按照在表征空間進行規約、變換,構造Hilbert空間,構造Riese基函數進行表達,可以發現頻譜戰域的多分辨屬性。將Riese基函數正交化後,可得到最簡的頻譜戰多分辨表征。通過現場實測數據分析:Hilbert空間正交Riese基下,在信號域為高維非平穩過程,可用ARIMA模型表示,電子目標為平穩隨機過程,可用高維ARMA表示,平台與網域也都是平穩過程,可用ARMA模型表征。每層表征係數之間存在著金字塔結構分解與重構關係,分解重構關係的置信度為漏鬥的轉化率。多分辨預警就是對四個域內的異常事件進行檢測,通過改進的多域滑動平均CFAR算法可進行穩健的融合預警,多分辨多域頻譜戰融合預警的ROC曲線如下圖,在幹信比5dB情況下,性能可做到虛警概率1.0e-6,檢測概率0.8,虛警概率1.0e-5,檢測概率0.9,虛警概率1.0e-8,檢測概率0.5。

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2. 頻譜戰控製模型

在取得充足的預警時間情況下,如何處置預警信息?這就是頻譜戰的控製模型。頻譜作戰本質上是在空時頻三維空間中進行控製,取得態勢優勢。將態勢表達為時間-頻率,空間-時間,頻率-空間三個二維視圖,頻譜戰的作戰計劃也就是EOB頻譜戰序列作為輸入和約束,實時在三個視圖上根據預警信息檢測衝突,實施衝突消減。頻譜戰控製係統如下:
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頻譜戰控製模型以預警信息作為輸入,在空時頻空間檢測衝突,實施衝突消減,衝突消減采用MIMO控製方法,分別在時-頻、空-頻、時-空三個維度上進行衝突消減控製後進行空時頻三維綜合控製,綜合控製進行三維衝突消減,進行平行仿真查看效果,將結果展示於綜合態勢,人在回路確認不同控製方案的態勢優劣,進行人工調整,同時實時的平行仿真結果反饋至衝突檢測器進行檢測。

時頻二維控製器的控製模型如下:控製器的截止時間10ms,控製時頻精度時間0.1秒,頻率1MHz,空間控製精度角度≯1°,位置≯200米,控製單套設備數量≮50台/套,50台套信息與火力設備協同所需網絡信道速率≮10kbps,體係用頻兼容性超過99.8%,掩護/進攻空時頻控守區域穩定性強(進攻作戰時間誤差容限:3分鍾,防禦作戰:10秒;空間誤差容限:10km,頻率誤差容限:10MHz)。

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通過對通道進攻作戰的仿真,發現平行仿真的效率限製了整個係統的效率,通過事前仿真積累了大量數據,利用機器學習算法對數據進行處理,建立效能表格存儲於實時數據庫中,通過查表提高了效率。

3. 頻譜戰情報產品

頻譜戰情報分為:素材、電子目標、平台以及網域情報等四類靜態情報,同時戰場實時偵察提供實時態勢情報。情報提供形式及服務如下表:

表1 頻譜戰情報產品列表

讀者

產品名稱

產品形態

操作員

電子目標

簡報

/排長

平台目標,方向態勢

簡報,方向態勢圖

營長

平台目標,網域目標,全局態勢

簡報,全局態勢圖

/團長

戰略/戰術預警,綜合態勢,SWOT分析

預警信號,綜合態勢圖,形勢分析



關於情報產品的定義,參照了相關國軍標以及現役信息化/網絡化指揮係統標準,數據格式與現役係統兼容。頻譜戰情報的難點在於:如何控製情報的虛警率?目前采集情報的手段很多,開源情報、陸海空情推送以及天基戰略戰術偵察情報,每天固定推送的空間目標報等等。情報虛警的控製決定了情報是否可用,信息融合是降低虛警概率取得較好ROC特性情報的可靠技術手段。信息融合從貝葉斯時代進入智能化時代,本質是將數據優勢轉化為信息優勢,將信息優勢轉化為決策優勢,信息融合的基礎是數據/信息的空時頻一致,通用的擴展卡爾曼濾波本質是對非線性問題的線性化,麵對數據速率較低以及多重采樣情況下,精度誤差較大。采用斯梯林插值濾波可以實現欠定條件下空時頻數據/信息一致性。分別采用三類機器學習產品進行測試:1)MATLAB機器學習工具箱;2)阿裏雲機器學習API;3)麻省理工的Perclass產品,效率與穩健性MIT的perclass產品明顯高出其餘兩個產品。關於情報產品概念、生產以及質量控製討論僅限於旅團基層用戶與Agingames公司之間進行,通過私有雲平台或現役指揮係統,可隨時向讀者推送頻譜戰情報產品,涉及各部隊的具體業務,本文不再做出陳述。

4. 頻譜戰中的用戶畫像
 
用戶畫像的含義用戶畫像(persona)的概念最早由交互設計之父Alan Cooper提出:“Personas are a concrete representation of target users.” 是指真實用戶的虛擬代表,是建立在一係列屬性數據之上的目標用戶模型。頻譜戰中的用戶畫像技術可用於情報產品生產(見上節)以及頻譜戰指揮訓練評估。采用用戶畫像的基礎是數據可獲取,數據在容量、種類、速度、可變性、真實性、複雜性、價值多個V的維度上符合大數據的特征。在數據基礎上,用戶畫像變成了數據建模的過程。以下是美軍一個時間敏感瞄準用戶標簽,與頻譜戰用戶畫像有諸多類似之處。通過頻譜戰用戶畫像技術,可對指揮員以及指揮機構進行定量刻畫,在全麵指揮行為複盤基礎上,對指揮能力、指揮習慣、指揮質量、指揮效益進行定量評估,對改進指揮質量提供定量支撐。

在訓練標準中,有標準化專業化的情報、控製、通信、保障、管理的多類報文和指令數千條,涉及到每個兵種上百條,這些報文與指令的恢複複盤,確認前後報文與指令之間的因果關係、控製關係、交戰關係與協同關係,以及相關事件的效能,是頻譜戰中用戶畫像的核心技術。識別特定類型的事件,並進行相關信息的確定和抽取,主要的相關信息包括:事件的類型和子類型、事件論元角色等。根據這個定義,可將事件抽取的任務分成兩大核心子任務:(1)事件的檢測和類型識別;(2)事件論元角色的抽取。除此以外,由於絕大部分的論元角色都是實體,因此實體的識別也是事件抽取的一項基本任務。 主要方法:基於知識工程的方法和.統計和機器學習,涉及信息檢索、文本挖掘、自然語言處理、人工智能技術領域,尚需需要不斷完善,Agingames基於頻譜戰預研項目,在此領域做出了探索,取得了一定的效果。

5. 指揮員駕駛艙

在互聯網+的今天,隨著企業的信息化能力越來越強,商業智能(BI)對他們而言已不僅僅是數據展現的工具。“BI領導駕駛艙”的出現無疑順應了BI的發展趨勢,同時也為企業高層打造了一個虛擬的辦公場景。BI領導駕駛艙是一個為企業高層提供的“一站式”決策支持的管理信息中心係統。它以駕駛艙的形式,通過各種常見的圖表(速度表、柱形圖、環形圖、預警雷達等)形象標示企業運行的關鍵指標(KPI), 支持“鑽取式查詢”,可以實現對指標的逐層細化、深化分析,將采集的數據形象化、直觀化、具體化,直觀地監測企業運營情況,並可以對異常關鍵指標預警和挖掘分析。

指揮員駕駛艙是依托現役信息化指揮係統,對各個指揮戰位所關心的數據以及事件通過商業BI工具進行展示的形式。在信息化/網絡化指揮係統研製並裝備現役已經幾十年後的今天,信息化指揮大行其道,指揮員駕駛艙是否有必要?指揮員駕駛艙仿佛汽車上應用手機導航一樣,可以不用,但是應用手機導航會更方便,駕駛更方便效率更高。車載導航的數據更新問題多無實時的交通數據,影響駕駛體驗,多數駕駛員還是習慣使用手機導航。指揮如同駕駛,采用商業化BI依托一體化指揮平台,對每個席位構設指揮員駕駛艙,提升了指揮員的用戶體驗。指揮員駕駛艙與態勢顯示係統區別如下:

1)直觀性
進入駕駛艙頁麵就像進入汽車駕駛艙一樣,展現在麵前的將是各種各樣的圖形界麵,例如壓力表盤等,與汽車駕駛艙不同的是這些圖形所反映出來的是戰場中各種關鍵指標的具體數據,例如:威脅目標排序、交戰進程、計劃進度、兵力數據、網絡狀態等,這樣指揮員就能夠更直觀、全麵地了解到了戰場中所有指標的具體情況,從而方便快速地做出下一步決策。

2)可配置性
指揮員駕駛艙可以靈活配置,根據用戶習慣,選擇合適的圖形來顯示想要了解的具體指標,一個圖形可以反映多種指標,一種指標可以由多個圖形顯示的交叉實現模式,配置更加靈活。

3)方便性

指揮員駕駛艙配置完成後,用戶可以把這些配置進行保存,要想查看這種配置下的各種指標顯示情況,隻需進行一步操作就可以實現,真正實現了讓用戶的操作更加方便的設計思想。

4)全麵性
指揮員駕駛艙充分考慮到了人們對圖形的最佳接受數目,在第一層最多可配置六個圖形,並且在每一個圖形的基礎上都可以形成相同指標,不同條件,不同圖形的的第二層顯示,確保了用戶能夠更全麵地對公司中的各個指標進行掌握。

5)多維性
指揮員駕駛艙真正實現了多用戶、不同權限的不同操作,每個有權限的用戶都能夠配置適合自己的圖形,從而能夠讓各個管理層都能夠查看到自己所關心的經濟指標,從技術和實現上達到了多用戶、多權限、多圖形、多指標的多維操作的目的。

對Agingames而言,海量的數據如何鑽取、如何分析、如何決策,這與後台的數據模型緊密相連,數據建模的過程會充分參考指揮員的心理感受,調整模型,而無需編程。而就指揮員而言,數據如何呈現、如何分享,如何能夠直觀的看到最想要的數據,如何更人性化的體驗BI決策的過程,這裏麵BI的終端展現形式則顯得尤為重要,而這正是BI領導駕駛艙的功能核心。

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