基于SEM的网络化作战体系能力分析

刘 娜,李国栋,陈健军

(中国电子科学研究院，北京 100041)

0 引 言

随着信息化程度越来越高，作战体系的网络化特点越来越突出。网络化带来的不仅仅是信息的快捷交流，更重要的是使得体系内各组分系统能够建立起更加密切的联系，从而形成更加高效能的网络化体系。网络是网络化作战体系的结构形态，体系基于网络构建，信息基于网络流转，能力基于网络生成。

网络化作战体系注重内部组分系统或作战单元间的关联性或连接性，强调体系的网络化特征。网络不仅是信息的载体，而且能支撑全网形成最大化作战能力，为资源优化调度、作战单元自主协同、作战能力高度聚合提供基础。基于网络化体系的作战能力不再是各作战单元的线性组合，脱离了“1+1=2”的线性规律，体系内部组分系统能力、装备能力相互连接、相互影响，关系错综复杂。这种网络化特征以及内部复杂的交互关系使得体系能力呈现“非线性”特征，导致网络化作战体系能力评估的复杂性。目前，针对网络化作战体系的研究多聚焦于网络化作战体系的基本概念内涵[1-4]、能力演化框架[5]与能力聚合机理[6]，鲜少考虑网络化作战体系的能力评估问题。

能力评估是体系评估的重要内容。从体系工程角度考虑，能力目标是体系构建的直接动机，体系在构建过程中需要将能力目标转化为高层的需求[7-8]；而在体系构建完成之后，则需要对体系能力进行评估，考察体系是否具备完成其使命任务的能力，分析体系能力的关键节点、体系能力短板以及体系能力间的影响关系等。

因此，本文在体系工程以及复杂网络理论[9]研究的基础上，对网络化作战体系能力评估问题进行研究。依据网络化作战体系能力聚合关系，基于结构方程模型(SEM)[10]构建两层网络化能力分析模型，利用极大似然估计法对体系内部各组分系统能力、子能力与体系能力之间的影响关系进行分析，估计能力影响因子；结合复杂网络理论，利用路径分析法对体系能力贡献度进行分析，考察体系能力的短板，为体系能力优化、体系构建、发展、演化提供决策支持。

1 两层网络化能力分析指标体系

传统的评估分析方法难以适应体系复杂化、网络化特征，如何对网络化作战体系能力进行分析评估，如何建立适用于网络化作战体系的评估指标体系，以及如何对各能力之间的影响关系进行分析是现阶段网络化作战体系研究的一个重难点问题。能力分析指标体系是建立网络化作战体系能力分析模型以及进行能力分析的基础。本文基于基本作战流程，从情报侦察、指挥控制、火力打击、综合保障四个维度对体系能力展开分析，构建了一个两层的网络化能力分析框架，如图1所示。

图1 两层网络化能力分析指标框架

该能力分析指标框架将网络化作战体系能力分成体系能力-系统能力层和系统能力-子能力层。网络化作战体系能力从大的层面可以分为情报侦察能力、指挥控制能力、火力打击能力以及综合保障能力四个系统能力，系统能力之间相互影响，共同作用形成体系能力。而四个系统能力又可以进一步分为相应的子能力，子能力相互作用相互影响，最终呈现出系统能力。由于网络化作战体系庞大复杂，就每一系统能力而言涉及的内容也是相当广泛的，需要根据具体的评估任务与目的等信息确定相应指标的分解粒度。

本文拟聚焦“能力-能力”、“能力-效能”之间的关联关系，深入研究各层能力指标之间的影响关系，采用由能力至效能逐层深化构建的思路，由内而外对能力评估指标框架进行细化丰富，构建体系能力-系统能力、系统能力-子能力两层网状能力评估指标体系，每层之间则是通过情报侦察能力、指挥控制能力等系统能力表现出的效能指标相关联。

1.1 体系能力-系统能力

网络化作战体系能力从大的层面可以分为情报侦察能力、指挥控制能力、火力打击能力以及综合保障能力四个系统能力，体系能力与四大系统能力相互关联、相互影响。体系能力受情报侦察、指挥控制、火力打击以及综合保障四大系统能力的共同影响，情报侦察能力又会影响指挥控制能力，指挥决策能力又对火力打击能力产生影响，综合保障能力则同时对侦察、控制、打击能力产生影响。基于体系能力-系统能力之间影响关系分析，可以得到体系能力与系统能力的指标结构，再选择每个能力相对应的效能指标，则可建立第一层体系能力-系统能力的网状指标体系，如图2所示。

图2 网络化作战体系能力-系统能力网状指标体系

1.2 系统能力-子能力

网络化作战体系能力指标体系的第二层重点考虑情报侦察、指挥控制、火力打击、综合保障四大系统能力与相应子能力的关系。针对每个系统能力，考虑能力-能力、能力-效能之间的关系，构建相应的网络化指标体系。

(1)情报侦察能力

情报侦察能力主要受传感类装备的协同探测感知能力、情报处理系统的情报处理生成能力，以及应用系统的情报共享服务能力影响。结合业务活动模型等内容，建立反映情报侦察主要能力内涵、业务流程特点和相互关系的指标体系，如图 3所示。

(2)指挥控制能力

指挥控制面向统一的联合作战流程、将战场分布的战力融为一体，通过多方协同实现作战筹划和快速决策。指挥控制能力主要包括作战筹划能力、协同指挥能力以及业务处理能力。根据指挥控制能力与子能力之间的关系，结合相应的效能指标，建立反映指挥控制主要能力内涵、业务流程特点和相互关系的指标框架，如图4所示。

图3 情报侦察能力-子能力指标框架

图4 指挥控制能力-子能力指标框架

(3)火力打击能力

火力打击能力主要受作战力量机动能力和协同打击能力影响。各类信息化武器系统作为网上节点构建火力交战体系，实现基于规则的自组织协同火力打击。根据火力打击能力及子能力间关系，结合效能指标，建立反映火力打击能力内涵、业务流程特点和相互关系的指标体系，如图5所示。

(4)综合保障能力

综合保障能力主要包含保障需求感知能力、资源优化配置能力以及资源供给能力。结合综合保障业务流程、综合保障指标影响关系等内容，建立反映综合保障能力内涵、业务流程特点和相互关系的指标框架，如图6所示。

图5 火力打击能力-子能力评估指标框架

图6 综合保障能力-子能力指标框架

网络化作战体系的两层网状能力指标体系并非孤立存在，而是通过系统能力相互耦合。将网络化作战体系能力指标体系根据能力粒度不同划分为两层网络化结构，有利于从宏观到微观对能力之间影响关系的分析。

2 能力分析模型

网络化作战体系能力分析模型基于结构方程模型(SEM)理论生成。结构方程模型理论是一种多元统计分析方法。该方法的基本思想是在显变量和潜变量定性关系模型的基础上，通过利用显变量的观测数据将该定性关系模型转换为定量关系模型，并对该定量关系模型不断进行修正直至符合一定的拟合标准[10]。

随着作战效能评估方法和仿真方法的快速发展，获取作战效能数据更加容易，只要建立作战效能与作战能力的解析模型，就可以对体系能力进行评价，并支撑体系贡献度的分析。因此基于SEM的方法能有效解决传统方法的不足，为体系能力影响关系分析、体系贡献度分析提出一种新思路，其中建立效能与能力之间的解析模型是该方法的核心。

根据建立的网络化作战体系能力指标框架，对体系能力分析从两个层面考虑。一是体系能力与情报侦察能力、指挥控制能力、火力打击能力以及综合保障能力四大系统能力之间的关系，二是系统能力与子能力之间的关系。通过两步递进的形式对体系能力进行分析，构建体系能力与系统能力、系统能力与子能力之间的依赖关系，分析各能力对体系整体能力提升的贡献程度。两步分析皆是基于SEM理论，通过已建立的“能力-效能”网状指标体系，构建对应的能力分析模型，再进行能力影响因子分析。本节以第一层建立体系能力与系统能力的能力分析模型为例进行说明。

根据SEM的基本思想以及网络化作战体系能力与效能之间的定性关系，可以将体系的能力指标理解为一种“潜变量”，该潜变量可以根据体系效能指标这种“显变量”来分析。依据网络化作战体系第一层能力指标、效能指标关系以及SEM的基本原理，建立网络化作战体系能力-系统能力分析的定量关系模型。如图7所示。

图7 网络化作战体系能力-系统能力分析模型

网络化作战体系能力-系统能力分析模型中各变量对应的能力指标和效能指标如表1所示。

表1 变量对应表

在该模型中，将体系能力视为内生潜变量，网络化作战体系的体系能力又可以从情报侦察能力、指挥控制能力、火力打击能力以及综合保障能力四个方面分析，体系能力由四个系统能力聚合而成。将这四个系统能力视为外生潜变量，其对体系能力的影响因子分别为γ1，γ2，γ3，γ4，于是根据SEM理论，网络化作战体系能力分析的结构方程为：

η=γ1ξ1+γ2ξ2+γ3ξ3+γ4ξ4+ζ

其中，ζ是结构方程的残差项，是一种模型误差，表示潜变量不能完全被模型解释的部分。

效能是能力的外在表现，体系能力和情报侦察能力、指挥控制能力、火力打击能力以及综合保障能力四个系统能力皆可通过相应的效能指标来度量。结合网络化作战体系能力指标以及效能指标的关系，体系能力分析的测量方程可以表示为：

其中，X是由四个系统能力的效能指标(即外生显变量)构成的向量，Y是体系能力的效能指标(内生显变量)构成的向量，δ，ε表示测量误差。Λx表示基于系统能力的效能指标X在情报侦察能力、指挥控制能力、火力打击能力以及综合保障能力上的载荷矩阵，反映了效能指标和系统能力指标之间的关系，体现了各能力指标对效能指标的重要程度；Λy表示体系效能Y关于体系能力的负荷矩阵，反映了内生显变量Y与内生潜变量η的关系。

需要说明的是，通过情报侦察能力-子能力指标体系、指挥控制能力-子能力指标体系、火力打击能力-子能力指标体系以及综合保障能力-子能力指标体系及SEM理论，可类似构建第二层情报侦察能力等四个系统能力与子能力的分析模型。

3 能力分析

3.1 基于极大似然法的能力影响因子估计

网络化作战体系能力分析依托结构方程模型(SEM)进行。体系能力分析首先需要结合能力分析模型，对系统能力与体系能力、子能力与系统能力的影响关系进行分析。能力分析的关键在于对模型中能力影响因子的估计。对于体系能力-系统能力分析模型，四大系统能力对体系能力的影响因子分别为γ1，γ2，γ3，γ4。系统能力之间相互影响的因子包括φ1，φ2，φ3，φ4，φ5。能力分析就是要对这些能力影响因子进行估计。基于构建的能力分析模型，考虑到效能是能力的外在表现，本文基于效能数据，利用极大似然估计法对能力影响因子进行估计，分析网络化作战体系能力之间的关系。

(1)代价函数

极大似然估计是利用已知的样本结果，反推最有可能导致这样结果的参数值。利用极大似然法估计能力影响因子的核心在于构造代价函数。

用θ代表能力分析模型中需要估计的参数，其中，θ包括能力影响因子γi,i=1,..,4、φi,i=1,...,5、所有的载荷因子λij以及模型误差δ和ε。Σ(θ)代表其协方差矩阵，在SEM中估计能力影响因子的基本思路是将样本测量指标数据即效能指标数据的协方差矩阵记为S，通过使S-Σ(θ)最小求出参数的估计值。利用极大似然法求能力影响因子的代价函数如下：

F=lg|Σ(θ)|+tr[SΣ-1(θ)]-lg|S|-(p+q)

其中，tr[SΣ-1(θ)]是矩阵SΣ-1(θ)的迹，lg|Σ(θ)|表示矩阵行列式的对数，p和q分别表示SEM中内生、外生可测变量的数目。通过对上述代价函数求解，则可得到能力分析模型中的各参数，即得到系统能力对体能能力的影响因子。同理，通过对子能力分析模型中参数的估计，可以得到子能力对系统能力的影响因子。

(2)模型检验与修正

对构建的SEM进行参数估计后，实质上就估计出了体系中各系统能力对体系能力的影响因子，各子能力与系统能力之间的影响因子，以及表征各子能力与效能指标关系的载荷矩阵。估计出这些因子之后，需要对估计的参数以及由此得到的体系能力分析模型进行检验，考察模型是否合理、各参数能否合理解释等模型检验可以通过拟合优度检验实现。若检验结果可接受，则不需对模型进行调整。反之，则需对能力分析模型进行修正，直至参数可接受且修正后的能力分析模型符合定性关系。

综合能力分析模型的构建及能力影响因子的估计，总结基于SEM的网络化作战体系能力影响因子分析流程，如图8所示。

图8 基于结构方程模型的网络化作战体系能力分析流程

3.2 基于路径分析法的能力贡献度分析

能力贡献度分析是基于两层能力分析模型，结合路径分析法，对体系能力贡献度进行分析。能力贡献度分析包含两个层次：一是整体贡献度分析，主要依据体系能力-系统能力分析模型，对情报侦察能力、指挥控制能力、火力打击能力以及综合保障能力四大系统能力对体系能力的贡献度进行分析；二是局部贡献度分析，主要依据系统能力-子能力分析模型，分别考虑子能力对相应系统能力的贡献度，同时，利用两层网络化模型的耦合关系，进一步分析子能力对体系能力的贡献度。

(1)整体贡献度分析

整体贡献度分析实质上是考虑四个系统能力对体系能力的贡献度，此处并不考虑底层能力指标。根据体系能力-系统能力分析模型以及能力影响因子，可以得到各系统能力对体系能力的贡献度。需要说明的是，本文考虑的贡献度包括直接贡献度和间接贡献度。以情报侦察对体系能力的贡献度为例进行说明。依据体系能力分析模型分析四个系统能力与体系能力关系，如图9所示。可以看出，情报侦察能力可以通过三条路径对体系能力产生影响。

图9 系统能力与体系能力影响关系图

图10 情报侦察能力对体系能力影响路径

首先，情报侦察能力通过路径一对体系能力产生直接影响，结合情报侦察能力对体系能力的影响因子γ1，它对体系能力的直接贡献度为γ1ξ1。另外，情报侦察能力还通过指挥控制、火力打击间接对体系能力产生作用，其作用路径分别为路径二和路径三。则情报侦察能力通过指挥控制间接对体系能力的贡献度为ξ1φ1ξ2γ2；通过火力打击对体系能力的间接贡献度为ξ1φ1ξ2φ2ξ3γ3，于是，情报侦察能力对体系能力的贡献度为

α1=γ1ξ1+ξ1φ1ξ2γ2+ξ1φ1ξ2φ2ξ3γ3

基于情报侦察能力等系统能力对体系能力贡献度的解析表达，利用灵敏度分析法，即可得到系统能力的微小变化对体系能力产生的影响，评估系统能力对体系能力的灵敏度。类似可分析其余系统能力对体系能力的贡献度。

(2)局部贡献度分析

局部贡献度分析指针对各个系统能力，分别考虑对应底层装备子能力对系统能力的贡献度。以情报侦察能力分析为例，依据情报侦察能力-子能力指标框架，情报侦察能力受传感器类装备的协同探测感知能力、情报处理系统的情报处理生成能力以及情报应用系统的情报共享服务能力影响。利用情报侦察能力分析模型，结合SEM理论，可以估计出装备的协同探测感知能力等对情报侦察能力的影响因子，如图11所示。以传感类装备对情报侦察能力的贡献度分析为例，探测感知能力通过三条路径对情报侦察能力产生影响。根据能力关系图中能力传递路径，可知协同探测感知能力对情报侦察能力的贡献度为

ω1=γ11ξ11+ξ11ψ1ξ12γ12+ξ11ψ1ξ12ψ1ξ13γ13

图11 情报侦察能力与子能力的关系

利用两层网络模型之间的耦合关系及能力的传递关系，可以进一步得到子能力对体系能力的贡献度κ1，如下所示：

κ1=α1ω1

基于协同探测感知能力对情报侦察能力贡献度的解析表达，利用灵敏度分析法，即可得到装备能力的变化对系统能力产生的影响，评估子能力对系统能力的灵敏度。进一步，结合情报侦察系统能力对体系能力的贡献度及灵敏度关系，可以分析子能力对体系能力的贡献度及灵敏度。

4 结 语

本文基于两层的网络化指标体系对网络化作战体系能力进行分析。通过极大似然法估计体系能力与系统能力的影响因子、系统能力与子能力的影响因子，对体系能力、系统能力及子能力之间的影响关系进行分析。利用路径分析法，探究系统能力对体系能力、子能力对系统能力的直接贡献度和间接贡献度，并给出解析表达式，为网络化作战体系能力优化提供理论支撑。