海战场智能信息网络技术研究

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摘要：论文结合海战场信息网络的现状和需求，采用体系结构设计方法，构建海战场智能信息网络的逻辑视图、功能视图和平台视图，提出海战场智能信息网络的信息关系和业务流程，研究智能信息网络技术在智能战争中的应用方法。海战场智能信息网络具备智能可认知、柔性可重组和弹性可伸缩等特性，可支持信息网络拓扑的快速调整和新型战术业务的敏捷部署能力，为海战场智能战术云网络的构建奠定基础。

关键词：智能网络；网络虚拟化；认知通信；网络重构；通信服务

1引言

海战场智能信息网络将人工智能技术［1］与海上战术应用［2］相结合，以多样化服务承载需求和网络资源提供的最佳匹配为目标，以动态全局服务提供能力为核心，通过认知决策反馈环自适应控制网络基础设施。海战场智能信息网络实现网络拓扑自主适变、网络功能智能重组、网络资源动态调配、网络参数自主配置等功能，为智能化海上作战提供通信保障。

2智能信息网络技术

智能信息网络技术是指通过网络智能感知、决策和重构，对网络功能、性能或相应关系进行调整，从而能够满足变化的业务需求的一种信息网络技术。智能信息网络技术利用机器学习机制构建资源自适应分配和业务流量智能调度模型，具备弹性和快捷的网络拓扑动态调整能力，支持战术机动服务智能适配，为智能海战提供全维无缝、可靠连接、动态接入、柔性重组、按需服务能力，为海上作战平台提供所需的带宽、灵活的接入、可靠的连接和多样的战术服务能力，实现海上强对抗战场环境对信息系统的网络环境可认知、路由自优化、资源自配置、网络自恢复等功能，提升信息网络的智能化运用水平。智能信息网络技术通过将智能认知［3］和决策机制引入信息系统，将人工智能技术与军事信息系统技术进行结合，提升信息网络智能控制和服务能力。美国高度重视人工智能技术的发展，2011年以来美国在人工智能领域各方面取得显著进步。美军先后开展了以自适应行为学习（BLADE）项目［4］为代表的多个人工智能项目。

3逻辑视图

海战场智能信息网络可分为认知面、转发面和服务面等三个逻辑平面，可实现网络智能重构［5］。服务面提供各类智能通信服务，其中编队指挥舰可进行信息网络资源调配智能决策、实现信息网络控制策略的生成和下发。认知面提供信息网络感知能力，对编队通信网中的短波通信网、超短波通信网、微波通信网、卫星通信网等通信网络的无线环境和网络环境进行监测，获取网络运行信息。转发面实现信息网络业务的统一承载［6］，海上编队内的舰艇、飞机、潜艇等作战平台通过配置业务设备，在编队内进行业务互通。海战场智能信息网络通过将网络分片技术和人工智能技术相结合，按需构建智能服务业务网络，提升信息网络的灵活性和可伸缩性。海战场智能信息网络的逻辑视图如图1所示。

4功能视图

海战场智能信息网络的核心功能包括海战场智能认知［7］、编队业务智能控制、智能战术应用服务、智能网络组织运维等。海战场智能信息网络是具备人工智能的网络，可通过自治方式完成通信网络智能认知、控制、服务和运维，支持智能服务部署与自动迁移，提供智能服务发现与协同机制，提升对作战用户的网络化智能服务水平。

5平台视图

海战场智能信息网络的平台视图如图3所示。海战场智能信息网络主要依托基础信息网络设施进行构建，支持高性能转发控制和高可靠性管理要求、采用网络切片技术，实现信息网络资源动态调配、按需组网控制和定制化功能部署。海战场智能信息网络支持虚拟化资源的动态配置和高效调度，通过进行统一的业务编排实现全网功能部署和资源调度，使用统一部署的服务软件，实现软硬件解耦。海战场智能信息网络在舰艇平台上将网络切片与智能服务、智能运维、智能控制、智能决策、网络感知、网络重构等功能进行结合，提升海战场信息网络智能化应用能力。海战场智能信息网络通过智能认知空基智能通信网、海上智能通信网、无人智能通信网、水下智能通信网的无线网络环境，进行认知学习，获取网络最优参数，通过智能决策，编队指挥舰将调整后的网络策略和为网络参数下发至编队内各个成员，由编队内各个成员进行网络参数配置，调整网络运行状态，实现编队信息网络的自配置、自维护和自优化。

6信息关系

海战场智能信息网络以智能认知技术［8］和网络重构技术为基础，通过网络编排组件、智能决策组件、智能控制组件、智能运维组件和智能认知组件之间的信息交互，实现网络功能模块化和资源调度自动化，支持动态资源发现和连接，完成网络功能的按需配置和定制，满足业务的多样化需求。智能认知组件自动探测信息网络的特征参数和环境属性。编队指挥舰通过网络编排，根据战术任务需求，提出信息网络的网络拓扑和业务应用要求，生成信息网络运行策略，并下发给编队成员舰。编队成员舰的智能决策组件结合网络认知信息和网络运行策略，通过辅助决策机制，根据网络全局运行指标要求生成网络调整指令。智能运维组件通过采集空基智能通信网、海上智能通信网、水下智能通信网、无人智能通信网等通信网络的运行状态，结合网络管理策略，进行网络自主管理，保障网络正常运行。海战场智能信息网络采用如图4所示的信息关系。

7业务流程

海战场智能信息网络的业务流程包括编队指挥舰网络编排、编队成员舰网络运行、编队成员舰智能网络认知、编队指挥舰智能决策、编队指挥舰资源分配、编队成员舰网络重构配置等阶段，具体流程如图5所示。海战场智能信息网络业务流程典型阶段包括：1）智能决策：编队指挥舰对比当前信息网络运行指标与预设的网络全局指标要求，当发现信息网络运行情况不满足全局预设指标要求时，通过机器学习算法进行通信网络辅助决策，生成信息网络调整指令;2）资源分配：编队指挥舰根据信息网络调整指令后，结合当前信息网络资源情况，通过信息网络智能重构算法，计算出优化配置方案进行信息网络资源分配；3）重构配置：编队成员舰根据信息网络资源分配结果对相应网络交换设备和空基智能通信网、海上智能信息网、无人智能通信网络、水下智能通信网等通信网络，发起信息网络重构命令，网络交换设备和空基智能通信网、海上智能信息网、无人智能通信网络、水下智能通信网等通信网络，接收信息网络重构命令，进行信息网络资源重分配和网络参数配置，完成信息网络重构。

8算法需求

海战场智能信息网络需要支持声、光、电、磁等多种维度的信息互通，实现天基、空基、水面、水下等多个空间域栅格化互联；同时强对抗环境下电磁环境恶劣，网络干扰严重，在战场上广泛分布的作战平台需要随作战编组激动部署，不但可随时因任务需求加入网络，也可随时因为故障损毁等意外情况或任务需要退出网络，网络拓扑变化快，网络节点数量多，网络结构复杂。这些特殊要求导致海战场强对抗环境下信息网络设计难度大，依靠现有军事信息网络技术难以满足海战场信息互通需求，需要结合人工智能技术，通过军民融合方式，将人工智能最新成果应用于军事信息系统方面，突破智能信息网络构建技术，推动海战场向智能化战争的转变，为海战场战争模式的变革奠定网络基础。传统的人工智能算法需要通过长期监测积累大量的运行数据，通过对这些数据集的学习和训练，建立网络模型。一方面信息网络的运行数据获取较为困难，由于已有信息网络在系统设计时未考虑信息感知需求，不能提高所需的运行数据。而网络数据长期采集和监测尚未形成常态机制，难以积累足够数量的测试数据集。另一方面传统的人工智能算法只能针对特定场景进行数据训练和建模，建立静态网络运行模型。海战场强对抗时战场环境瞬息万变，作战集群随时动态编组，根据作战任务需要快速高效地调整网络拓扑和网络组成结构，传统的人工智能算法针对特定场景进行训练和学习得到的静态网络模型难以满足实际战场需求。海战场智能信息网络可采用群体智能算法，基于群体智能的分布式、自主性、自组织和自适应性，不需要历史数据的积累，仅通过个体的启发式随机搜索，表现出求解复杂问题的能力等特点，为海战场等动态环境下跨域互联和战术信息智能传输等问题提供了最佳的解决方案，海战场智能信息网络可采用基于蚁群的路由算法来实现域间网络互通。在海战场环境下有人和无人作战平台分布式部署，网络拓扑会实时变化。基于群体智能的海战场路由算法充分利用蚂蚁节点分布式特点收集网络环境信息并传递给网关节点，然后网关节点利用遗传算法的快速性，确定最终路由表。海战场智能信息网络的最大特点是全动态性，也就是在一个新的环境中，作战集群能够协同工作以建立网络拓扑，并且自动适应环境的变化。对于海战场广域联合作战，多个空中、水面和水下大规模部署的移动平台集群内部，移动平台可以根据任务需求和战场变化，动态接近或离去，从而使作战集群重新编组，导致区域内出现网络合并或分拆等网络事件。当突发的网络合并或分拆等网络事件在网络节点感知范围内出现，需要网络节点依托群体智能算法，重新加入新的智能信息网络，实现智能信息网络重组织，完成智能信息网络拓扑结构的调整。通过构造一种基于蚂蚁节点的网络重组织算法，可将网络重组织问题映射为分布式群体智能优化方法。每个蚂蚁节点可视为一个网络感知节点，邻近移动平台的出现或离去的网络事件作为目标，可看作食物。每个蚂蚁节点根据信息素会周期的发起感知，发现网络事件就增加信息素，未发现网络事件则减小信息素，这样感知任务会自动地平衡，最终会完成网络重组织。

9结语

海战场智能信息网络通过采用智能信息网络技术，支持网络认知、智能决策和网络重构机制，实现人工智能技术与海上信息网络的结合，可根据战术任务需求对信息网络进行智能调整和动态重构通信网络，推动了海战场信息网络向智能化发展。海战场智能信息网络加强了网络灵活性，可以根据业务需求定制网络，实现差异化服务，提升了网络的智能应用水平。海战场智能信息网络需要以人工智能技术为基础，结合海上作战使命任务，进一步开展海战场信息系统体系架构和实现方法的研究，提升海战场信息网络的弹性部署和动态扩展能力。

参考文献

［1］蔡亚梅，人工智能在军事领域中的应用及其发展［J］.智能物联技术，2018（11）：41-48.

［2］黄韬.未来网络体系架构研究综述［J］.通信学报，2014（8）：184-197.

［3］杨德保.浅析无线智能认知技术［J］.无线互联科技，2015（1）：17-18.

［4］徐鹏飞.国外人工智能技术在军事领域的应用［J］.电子产品可靠性与环境试验，2018（9）：244-247.

［5］齐宁.可重构服务承载网容错构建算法研究［J］.电子与信息学报，2012（2）：468-473.

［6］梁宁宁.基于拓扑感知的可重构服务承载网动态重构算法［J］.通信学报，2016（2）：171-179.

［7］魏急波.认知无线网络：关键技术与研究现状［J］.通信学报，2011（11）：147-158.

［8］吴巍.认知通信网技术研究［J］.无线电通信技术，2010（9）：1-4.

作者：苗洪志 郑亮 单位：中国船舶集团公司第七二二研究所