第６卷 第２期 ２０１５年４月指挥信息系统与技术Ｃｏｍｍａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｏｌ．６ Ｎｏ．２Ａｐｒ．２０１５·大数据·ｄｏｉ：１０．１５９０８／ｊ．ｃｎｋｉ．ｃｉｓｔ．２０１５．０２．００２大数据技术在指挥信息系统中的应用与发展＊王 珩１，２ 王海宁２ 刘 畅１，２ 张新建２（１ 信息系统工程重点实验室 南京２１０００７）（２ 中国电子科技集团公司第二十八研究所 南京２１０００７）摘 要：大数据技术的快速发展给指挥信息系统的研制带来了新的挑战。
介绍了美军特别是美海军在相关领域的发展和应用，分析了指挥信息系统的大数据需求和关键技术，阐述了大数据未来发展构想，为新一代指挥信息系统设计提供参考。
关键词：大数据；指挥信息系统；发展构想中图分类号：ＴＮ９５９．７３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４－９０９Ｘ（２０１５）０２－０００５－０５Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｂｉｇ Ｄａｔａ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎＣｏｍｍａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＳｙｓｔｅｍＷａｎｇ Ｈｅｎｇ１，２ Ｗａｎｇ Ｈａｉｎｉｎｇ２ Ｌｉｕ Ｃｈａｎｇ１，２ Ｚｈａｎｇ Ｘｉｎｊｉａｎ２（１ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００７，Ｃｈｉｎａ）（２ Ｔｈｅ ２８ｔｈ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｃｈｉｎａ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｇｒｏｕｐ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１０００７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｒａｐｉｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｂｉｇ ｄａｔａ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｂｒｉｎｇｓ ｎｅｗ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐ－ｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｍａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｂｉｇｄａｔａ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎ ＵＳ ｍｉｌｉｔａｒｙ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙ ｔｈｅ ＵＳ Ｎａｖｙ ａｒｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｂｉｇ ｄａｔａ ｒｅ－ｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ ａｎｄ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｃｏｍｍａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｖｉｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｆｕｔｕｒｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｂｉｇ ｄａｔａ ｉｓ ｄｅｓｃｒｉｂｅｄ，ｔｈｕｓ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ ａ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａ ｎｅｗ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｍｍａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｂｉｇ ｄａｔａ；ｃｏｍｍａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ；ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｖｉｓｉｏｎ ＊基金项目：软件新技术与产业化协同创新中心部分资助项目。
收稿日期：２０１５－０２－０２０ 引 言近年来，伴随着互联网和物联网技术的高速发展，大量数据从各类数据源通过不同渠道快速产生，数据的增长和数据价值的需求逐步衍生出大数据这一新技术领域。
大数据从哲学角度改变人们思维方式的同时，相关技术体系也趋于成熟，进而推动了各行业的发展和变革。
当前，覆盖物理域、信息域、认知域和社会域的全域联合作战成为新型战争形态。
全域联合作战要求由战场感知主导转向全域知识主导，从获取信息优势升级为形成决策优势，作战方式从信息化和自动化逐步向智能化和自主化发展，最终战争形态的改变促进了技术发展。
随着网络化信息系统建设、传感器技术发展和赛博空间对抗［１］的日益激烈，全域战场空间产生的数据表现出体量大、种类多、结构复杂和增速快等典型的大数据特征。
因此，发展大数据技术不仅是信息化条件下指挥信息系统革新的内在需要，而且是应对作战指挥新挑战的必然要求。
可见，军事电子信息领域的大数据时代已经来临。
本文首先以美军为例，回顾了大数据在军事领域的发展情况，总结了美军发展历程带来的启示；其次面向指挥信息系统，分析了大数据下的应用需求和相对应的关键技术；最后为未来军事大数据的发展提出了构想。
１ 美军大数据发展和应用近年来，各国政府纷纷将大数据战略上升为国家意志，认为一个国家拥有数据的规模、活性及解释运用能力将成为综合国力的重要组成部分，并着力开展大数据技术研究。
其中，美国着眼于未来发展方向，编制其大数据总体战略，并开展基础环境建设和前沿技术研究，已经走在了军事大数据技术革新最前列。
１．１ 美军大数据发展在总体战略方面，美国政府和军方率先展开大数据发展的战略，核心内容包括：１）将大数据提升为国家战略，２０１２年，奥巴马总统宣布了“大数据研究与开发倡议”，在此推动下美国国防部计划每年投资２．５亿美元在各军事部门展开大数据研究；２）改革编制体制，为了提高大数据技术开发和利用效率，更设国防部助理部长办公室为首席信息官办公室，专注于大数据应用顶层设计和全局性指导；３）长远规划和构建体系，自２０１１年以来，美国国防部陆续签署发布了《美国国防部信息技术体系战略与路线图》、《２０１３—２０１８战略规划》和《国防部数据、信息和信息系统共享计划》等文件，标志着利用大数据相关技术建设国防信息体系的长期规划的形成。
在基础环境建设方面，国防部于２０１０年发布了数据中心整合计划，旨在节约资源，优化国防部计算中心，并建立标准化核心数据中心以支持信息系统局及海、陆、空各军种的关键应用服务。
在整合底层资源的基础上，国防部信息系统局于２０１２年提出：建立一个统一的、合作的且保密的联合信息环境（ＪＩＥ），实现整个国防部端对端的信息共享。
通过ＪＩＥ将国防部现有的庞大ＩＴ网络调整为具有持久灵活性的网络体系结构以支持后续项目［２］。
ＪＩＥ是美军信息系统从以网络为中心向以数据为中心转移的重要标志。
在前沿技术研究方面，国防部高级研究计划局（ＤＡＲＰＡ）计划在大数据领域每年投入２ ５００万美元，着手开发大数据分析必要的通用工具并对重点领域立项研究。
主要包括：１）通过大数据分析处理，重点研究开发视频图像、文本和语音等典型数据的智能化分析处理工具，包括通用结构化、非结构化分析处理工具ＸＤＡＴＡ，视频图像检索和信息抽取的ＶＩＲＡＴ，ＶＭＲ和“心灵之眼”等，文本翻译和语义挖掘的“机器阅读”、“大机制”和ＭＡＤＣＡＴ等，语音信号处理的ＲＡＴ，ＢＯＬＴ和ＧＡＬＥ等。
２）美军根据实际需求，在重点应用领域展开了相关研究。
其中，侦察监控领域有个人通讯监听的“棱镜计划”和互联网监控项目“Ｘ关键得分”，赛博安全领域有多尺度异常检测的ＡＤＡＭＳ、反间谍的ＣＩＤＥＲ、弹性云的ＭＲＣ和人机集成推理的ＩＮＳＩＧＨＴ，辅助决策领域包括大数据分析项目“数据到决策”和多数据集整合与分析项目的ＰＥＡＬＤＳ。
１．２ 美海军发展美海军作为其全球利益的主要维护者，率先意识到大数据的重要性。
相关部门研究发现，舰载传感器、飞机和其他平台产生大量数据，但只有１０％的数据真正利用起来［３］，基于此，美国海军研究办公室（ＯＮＲ）于２０１４年发布白皮书，寻求利用大数据增强作战能力的方案，希望通过突破性分析工具的研究建立海军大数据生态系统，因此规划了重点应用领域和以下４个重点研究方向［４］：１）建立海军数据科学通用的基础体系架构、实现跨机构数据共享；２）引入数据源并建立索引，通过云环境实现数据集合；３）开发先进的数据分析工具，支持海军作战；４）建立具有安全性和完整性的云计算架构，增强海军系统防御能力。
为了在上述领域有所突破，美国海军以海军战术云（ＮＴＣ）为基础设施环境，围绕聚焦数据的海军战术云（ＤＦ－ＮＴＣ）项目展开了一系列研究。
战术云是海军云生态环境，是海军各项大数据应用的基础环境，部署在战术边缘，提供海量存储运算平台、可快速定制的应用程序、高性能的数据分析预测工具和安全有效的跨密集网关服务。
ＤＦ－ＮＴＣ基于ＮＴＣ云环境的大数据作战分析应用，提供在不连贯、间歇性和带宽受限环境中的数据自动摄取和共享、数据安全保护和自动安全性标签，实现数据驱动的决策支持，通过强大的分析能力支持作战需求且快速的规划、评估和执行以相关作战领域态势的自主感知预测［５］。
目前ＤＦ－ＮＴＣ已经完成了对航母反潜战和一体化防空这２个关键领域应用的总体设计，将使海军在上述领域具备大数据下战场环境分析、作战单元传感器分析与优化控制、敌我作战行为特征分析和战场综合态势感知等能力。
１．３ 美军大数据发展启示分析美军大数据发展可以看到一条清晰的脉络：首先，明确应用需求，完成架构规划，开展基础硬件环境构建；其次，建立具有高效存储管理、计算和垂直检索能力的军事大数据信息系统环境；最后，面向未来的潜在应用重点研究通用工具。
在上述大数据发展路线引导下，目前美军一些典型的军事应用已见雏形，部分项目已经投入实际使用。
从美军大数据的发展，可以得到以下启示：１）顶层规划，总体布局，建立大数据技术发展相关法规和战略规划；６指挥信息系统与技术２０１５年４月 ２）改革编制体制，建立跨领域部门协调机构，打破掣肘大数据发展的壁垒；３）以点带面，扶持重要领域的大数据理论研究和技术研发；４）注重情报、指挥和武器系统的数据积累；５）借鉴民用和开源技术，推动军用领域的升级和改造。
２ 指挥信息系统大数据应用需求和关键技术随着信息技术的发展，联合作战需求的海量数据的存储、高效计算、情报分析挖掘、赛博攻防和可视化展示等问题给指挥信息系统带来了新的挑战，体现出大数据处理能力的新需求，从而需要进行大数据技术的应用研究。
因此，本章分析了指挥信息系统大数据应用需求和相应关键技术。
２．１ 海量异构数据存储管理目前，指挥信息系统包括情报、作战和平台等十几种数据来源。
一方面，非结构化异构数据大幅增长，传统的关系型数据库无法实现高效的存储管理，带来了对海量非结构化数据的存储需求；另一方面，战场数据量呈现爆炸性增长，传统的物理存储方式扩展性差，难以有效应对大容量数据的存储管理，带来了存储的弹性扩容需求。
因此，急需发展面向军事大数据的海量异构数据分布式存储技术。
大数据分布式存储融合接入陆、海、空、天、网等各种类型数据，支持结构化和非结构化大数据的统一存储管理，支持弹性扩容、大容量、高并发和高速一体化的数据访问。
其关键技术包括数据的采集和质量控制、安全有效的分布式文件系统和分布式数据库、领域相关的主题数据仓库以及高效的索引和并行查询等。