数据链系统效能评估框架研究

里堕型兰垫查盔兰塑壅竺堕兰垡丝苎１．２．１功能图１．１典型的航空战术数据链网络组成§１．２战术数据链的功能和作用战术数据链的基本作用是保证战场上各个作战单元之间迅速交换情报信息，共享各个作战单元掌握的所有情报，实时监视战场态势，提高相互协同能力和整体作战效能。

战术数据链作为军队指挥、控制与情报系统传输信息的工具和手段，是信息化战争中的一种重要通信方式。

美国空军队战术数据链提出的功能要求是：在恰当的时间提供恰当的信息，并以恰当的发功能是进行分发和显示，使得作战人员能够在恰当的时间、以恰当的方式、准确的攻击目标。

目标是利用战术数据链所提供的信息优势，加快和改进作战人员的决策过程。

战术数据链的功能总结如下【ｌ】【３】瞄】【３９】：＞在需要的时间和需要的地点提供信息的能力。

全球信息网格（ＧＩＧ）描述了在需要的时间和地点提供准确、及时和相关信息的能力。

如今，全球信息网格在主要地地基系统之间提供连通性，战术数据链则是将空中平台与其它高机动和专用节点集成在一起的主要方式。

＞快速准确地获取战场空间图片的能力、评估战场形势的能力、做出英明决策的能力、分配任务和重新分配任务等能力以及评估任务效果的能力。

战术数据链是传感器平台和射手分发态势感知信息的主要方式，他们将射手、决策者和战场管理者连接到全球信息网格，并提供了快速分配任务和重新分配任务的方式。

战术数据链还用于引导传感器平台收集战场损伤评估信息，并快速地将评估报文或图像分发出去。

＞在传感器、决策者、射手赫支援设旌之间快速准确地交换信息的能力。

战术数据链在机载平台和机载／地基Ｃ２节点问提供无缝连通，相关信息．第２页．输信道。

Ｃ２Ｐ是Ｌｉｎｋ－１６独有的组件，其功能主要是转换报文格式，使ｌｉｎｋ－１６的战术数据系统发送的战术数据不仅可以在其它Ｌｉｎｋ－１６系统上传输使用，还可以在Ｌｉｎｋ－ｌｌ或Ｌｉｎｋ－４Ａ上使用。

射／接收天线图２．３典型的Ｌｉｎｋ－１６舰载系统Ｌｉｎｋ－１６大大地扩展了４Ａ／Ｃ号链和１ｌ号链的信息流量，使用Ｊ系列信息报文，报文标准由美军标ＭＩＬ－ＳＴＤ．６０１６和北约标准ＳＴＡＮＡＧ５５１６＆ＳＴＡＮＡＧ５６１６定义。

第6卷第1期指挥与控制学报V ol.6,No.1 2020年3月JOURNAL OF COMMAND AND CONTROL March,2020数据链装备作战试验评估指标体系贾哲1王锐华1马贤明1摘要为考核数据链装备在实战条件下的作战效能、作战适用性和体系适用性,全面检验遂行作战任务的能力,提出了数据链装备作战试验评估指标体系的构建原则与思路,分析了数据链装备作战效能、作战适用性和体系适用性等评估指标的概念内涵,建立了评估指标体系,给出了底层指标的计算方法.关键词战术数据链,作战试验评估,指标体系引用格式贾哲,王锐华,马贤明.数据链装备作战试验评估指标体系[J].指挥与控制学报,2020,6(1):21−27DOI10.3969/j.issn.2096-0204.2020.01.0021A Evaluation Index System for Data Link Equipment Operational TestJIA Zhe1WANG Rui-Hua1MA Xian-Ming1Abstract To assess the operational effectiveness,operational suitability,system of systems suitability of weapons and equipment under actual operational conditions,and test their capabilities to carry out operational tasks,the concepts of operational effectiveness, operational suitability,system of systems suitability of tactical data link are analyzed in this paper.A evaluation index system is built and the methods of the bottom index calculation are given.The results can provide reference for the research on theory and method for data link equipment operational test.Key words tactical data link,operational test,evaluation index systemCitation JIA Zhe,WANG Rui-Hua,MA Xian-Ming.A evaluation index systems for data link equipment operational test[J].Journal of Command and Control,2020,6(1):21−27武器装备作战试验是指为获取装备作战效能、作战适用性、体系适用性等相关数据,将装备置于接近真实的战场环境中,并与部队使用结合起来,按照实际的作战流程和任务剖面要求而进行的活动[1−2].作战试验是检验武器装备遂行作战任务能力的重要手段,通过摸清装备效能底数,提前暴露问题,可为装备研制改进和组织运用提升提供重要参考,为提高装备交付质量、充分发挥作战效能、加快体系作战能力提供有力支撑.数据链是现代战场的中枢系统,担负着在情报侦察系统、指挥控制系统和武器平台之间建立紧密连接,实现战场态势信息共享、传递指挥控制命令、提高武器平台快速反应能力和联合打击效能的重要任务[3].如何科学客观地评价数据链装备的作战效能,一直是各方关注的重要问题[4−9].本文从作战试验需求出发,结合数据链承担的作战任务,以美军Link16数据链为例,从作战效能、作战适用性和体系适用性3方面构建了从能力指标到数据指标的作战试验评估指标体系,并给出了数据指标的计算方法.数据指标可以结合作战试验进行采集分析,计算方法较为简单,并能够通过比照作战使用要求分析各收稿日期2020-01-25Manuscript received January25,20201．军事科学院评估论证研究中心北京1000911．Evaluation and Demonstration Research Center,Academy of Military Sci-ence,Beijing100091,China 项指标的满足程度.1指标体系构建原则构建指标体系是组织开展作战试验的重要工作,建立准确清晰、科学合理的指标体系对于设计作战试验想定、规划作战试验项目、实施作战试验评估具有重要的意义.作战试验的评估指标既要具备实战化和典型性的特点,充分反映出实战条件下武器装备的使用效能,又要兼顾简洁性和可测性,以节约试验资源,确保评估结论尽量准确客观.因此,作战试验指标体系构建主要遵循以下原则:1)实战化原则.要从作战使用需求出发,通过对作战任务要求、目标特性要求、战场环境要求、武器装备性能指标和组织运用方式的综合分析,构建反映实战能力的指标体系,作战试验指标体系与武器装备性能指标并不等同,而是性能指标在实际任务执行过程中的反映.2)系统性原则.指标体系构建要面向首长的重大关切,面向建模仿真和室内试验无法摸清的效能底数,要能够全面反映武器装备的作战效能、作战适用性和体系适用性,能够充分暴露影响作战使用的重要问题.3)简明化原则.在能够满足作战试验任务要求的前提下,尽量保留较少的指标,突出主要指标,避22指挥与控制学报6卷免指标体系过于庞大,导致作战试验花费过长的时间、过高的经费,影响参试部队的执勤训练.4)可量化原则.尽量确保能力指标通过计算模型关联到数据指标,数据指标能够通过装备配置参数、输入输出结果和运行日志数据等方式获取,度量明确,便于定量分析和使用.2指标体系构建思路作战试验评估指标体系构建需要从作战使命任务出发,梳理装备承担的典型作战任务,分析每项典型任务对装备的能力指标要求,在对不同典型任务对应的能力指标进行综合分析的基础上,得到能力指标体系,再对能力指标逐级分解,最终将能力指标落实到可以通过作战试验获取的数据指标.在能力指标的分类上,从作战效能、作战适用性、体系适用性3个维度分类聚合,作战效能主要反映装备实际的作战能力,作战适用性主要反映装备的可用化水平,体系适用性主要反映装备的体系化运用水平,能力指标从这3个维度分类,既覆盖了典型作战任务对装备的能力要求,又清晰地反映了制约作战能力提升的核心问题.指标体系的构建思路如图1所示.在作战试验评估指标体系构建过程中,需要重点把握3种关系:一是作战任务要求与能力指标的关系,一型装备需要适应不同作战任务,但只有一套能力指标,能力指标是综合不同任务要求后形成的,有的能力指标可以根据任务要求确定理想的目标值,如覆盖范围、网络容量等,有的难以确定理想的目标值,比如命令传递时间,虽然越快越好,但多快能够满足对抗条件下的作战要求却难以确定,只能基于对非对抗条件下的装备性能和组织运用的理想化分析确定装备可以达到的目标值.二是能力指标与性能指标的关系,性能指标是通过标准化的测试条件和方法得到的,主要由装备本身的因素决定,而能力指标是装备在规定的条件下,执行一组活动并达到期望效果的本领,不但与装备的性能指标有关系,还与装备的使用环境和组织运用有关系,性能指标会影响能力指标或决定能力指标的表现,但不是能力指标的唯一决定因素.三是作战效能、作战适用性和体系适用的关系,武器装备的作战效能表现为最终的作战效果,是装备作战能力、适应能力、保障能力和体系化运用能力综合作用的结果,作战适用性侧重考核武器装备在实际编成和实际环境中的适应能力和保障能力;体系适用性侧重从体系角度,考核武器装备融入作战体系后的作战效果、作战能力的变化.3数据链装备作战试验评估指标体系3.1作战效能指标作战效能指在规定条件下,运用装备的作战兵力执行作战任务所能达到预期目标的有效程度,即在装备支持下,作战兵力执行作战任务所能取得的战果[1].按照作战效能的定义,检验数据链装备作战效能最直接的方式就是模拟对抗,最直接的衡量指标就是杀伤率的对比.美军在20世纪90年代中期的作战特殊项目中,采用这种方式检验了联合战术信息分发系统(Joint Tactical Information Distribution System,JTIDS)战术数据链的作战效能.该项目对比分析了单独话音和Link-16数据链加话音两种情况下的F-15s战斗机的模拟对抗结果,对抗环境为预警机指挥下的白天和夜间作战,作战规模从2对2蓝红对抗到8对16蓝红对抗.通过收集分析1200多个出动架次和累计1900多小时的飞行数据,结果表明,使用数据链后,白天作战的平均杀伤率提高了1.61图1作战试验评估指标体系构建思路1期贾哲等:数据链装备作战试验评估指标体系23倍,夜间作战的平均杀伤率提高了1.59倍,白天和夜间作战的平均杀伤率都获得了150%以上的提升.可以说,模拟对抗是作战试验的高级形态,虽然能够直观反映装备的作战效能,但需要构建合适的对抗条件,组织大量试验,积累足够的样本数量,周期较长,耗资巨大.对试验进度的要求较高,试验经费投入有限的条件下,可以采用折中的办法,在非对抗或部分对抗条件下(如典型电子对抗条件),根据典型作战任务对数据链装备的能力要求构建指标体系,设计作战试验想定,规划试验科目,采集试验数据,对作战效能进行评估分析.战术数据链在组网条件下工作,主要支撑态势感知、指挥引导、战术协同等任务,在实战中需要在激烈的电子对抗条件下使用,因此,可以建立包括“网络管理能力、态势共享能力、指挥控制能力和抗干扰能力”4项一级指标13项二级指标的评估指标体系,如图2所示.3.1.1网络管理能力网络管理能力指根据作战任务要求,开设数据链网络、保持网络正常运转、并根据突发情况对网络进行临机调整的能力,主要包括网络开通能力、网络运维能力和网络调整能力4项二级能力指标.1)网络开通能力网络开通能力指根据作战任务要求,生成网络运行参数,并成功组建数据链网络的能力可以用网络开通数量、网络开通时间和网络开通成功率、网络容量、网络覆盖范围等5个指标衡量.a)网络开通数量.在同一地域、同时开通的数据链网络数量,单位用个表示.b)网络开通时间.数据链网络从开始网络规划到网络开通运行的时间,单位用分钟(min)表示.c)网络开通成功率.数据链网络开通运行后,实际入网的成员数量与应当入网的成员数量的比值.d)网络容量.单个数据链网络在同一地域,同时支持的最大用户数量,单位用个表示.e)网络覆盖范围.指挥控制系统依托数据链网络,能够指挥武器平台的最远距离,单位用公里(km)表示.2)网络运维能力网络运维能力指监视网络状态,维持网络正常运行的能力,可以用状态监视覆盖率、状态监视一致性、状态监视更新周期、网络控制程度、网络控制成功率等5个指标衡量.a)状态监视覆盖率.反映网络运行情况监视的覆盖程度,用实际监视节点状态参数数量与应监视节点状态参数数量之比衡量,单位用百分比表示.b)状态监视一致率.反映网络运行情况监视的准确程度,用监视结果与实际情况一致的节点状态参数数量和实际监视节点状态参数数量的数量之比衡量,单位用百分比表示.c)状态监视更新周期.反映网络运行情况监视的时效性,用更新时间间隔衡量,单位用秒(s)表示.d)网络控制程度.反映网络运行情况的受控程度,用受控节点数量与应控制的节点数量之比衡量,单位用百分比表示.e)网络控制成功率.反映数据链装备成功控制网络运行的情况,用成功进行的网络控制操作数量和网络控制操作总数之比衡量,单位用百分比表示.3.1.2态势共享能力态势共享能力指数据链装备获取各类战场态势信息,分发给网络成员,在网络成员之间建立统一态势图的能力.态势共享能力主要包括我方成员报告能力、目标监视能力和情报共享能力等3项二级能力指标.1)我方成员报告能力我方成员报告能力指数据链网内成员周期性报告自身位置、速度、身份、状态等信息,实现网内成员态势共享的能力,可以用成员报告覆盖率、成员报告一致性和成员报告更新周期等3个指标衡量.a)成员报告覆盖率.反映数据链装备网内成员图2数据链作战效能评估指标体系24指挥与控制学报6卷报告信息的覆盖程度,用实际报告的成员状态参数数量与应报告的成员状态参数数量之比衡量,单位用百分比表示.b)成员报告一致性.反映数据链网内成员收到成员报告信息与成员上报信息的一致程度,用收到报告信息与实际报告信息一致的数量和实际报告的信息数量的比值衡量,单位用百分比表示.c)成员报告更新周期.反映数据链网内成员报告信息的时效性,用报告信息的时间间隔衡量,单位用秒(s)表示.2)目标监视能力目标监视能力指数据链系统接收情报侦察系统发送的敌方目标、友方目标和不明目标等信息,分发给每个用户,掌握战场态势的能力.目标监视能力可以用目标监视数量,目标监视信息准确率、目标监视更新周期等3个指标衡量.a)目标监视数量.反映数据链分发目标监视信息的容量,用实际能够监视的目标数量衡量,单位用个表示.b)目标监视信息准确率.反映数据链分发目标监视信息的准确性,用每个用户成功接收到的目标监视信息数量和系统分发的目标监视信息数量的比值衡量,单位用百分比表示.c)目标监视更新周期.反映数据链装备网内成员报告信息的时效性,用分发目标监视信息的时间间隔衡量,单位用秒(s)表示.3)情报共享能力情报共享能力指数据链装备接收情报侦察系统发送的情报信息,分发给每个用户,实现情报信息共享的能力.情报共享能力可以用情报信息分发速率、情报信息分发成功率等2个指标衡量.a)情报信息分发速率.反映数据链装备传输情报信息的有效性,用情报信息的数量与情报信息传输时间的比值衡量,单位用兆字节/分钟(MByte/min)表示.b)情报信息分发成功率.反映数据链装备传输情报信息的准确性,用每位用户成功接收到的情报信息数量与系统分发的情报信息数量的比值衡量,单位用百分比表示.3.1.3指挥控制能力指挥控制能力指挥控制系统根据共享的战场态势,利用数据链对所属武器平台的指挥控制的能力,主要包括指挥引导能力、战术协同能力、指挥交接能力和话音指挥能力等3项二级能力指标.1)指挥引导能力指挥引导能力指指挥控制系统利用数据链对所属武器平台进行指挥引导的能力,可以用指挥引导数量、指挥引导时延、指挥引导连续性等3个指标衡量.a)指挥引导数量.反映数据链装备传输指挥控制信息的有效性,用指挥控制系统通过数据链同时引导作战平台的数量衡量,单位用个表示.b)指挥引导时延.反映数据链装备传输指挥控制信息的及时性,用指挥引导指令通过数据链装备传输的延时时间衡量,单位是毫秒(ms).c)指挥引导连续性.反映数据链装备参与连续指挥引导的程度,用武器平台的有效引导时间占总的飞行/航行时间的比值度量,单位用百分比表示.2)战术协同能力战术协同能力指不同指挥所之间、不同武器平台之间通过数据链装备实现战术行动协同的能力.战术协同能力可以用战术协同信息传输成功率、战术协同信息时延、协同双方信息交互频次衡量.a)战术协同信息传输成功率.反映数据链传输战术协同信息的准确性,用成功接收的战术协同信息数量与发送的战术协同信息数量的比值衡量,单位用百分比表示.b)战术协同信息传输时延.反映数据链传输战术协同信息的及时性,用战术协同信息通过数据链传输的延时时间衡量,单位是毫秒(ms).c)协同双方信息交互频率.反映利用数据链进行战术协同的利用程度,用数据链成功传输战术协同信息的次数来衡量,单位是次.3)指挥交接能力指挥交接能力指不同指挥所成功交接对武器平台指挥控制权的能力,可以用指挥交接成功率衡量.指挥交接成功率反映不同指挥所通过数据链交接指挥权的有效性,用成功交接指挥权的次数与交接指挥权总次数的比值衡量,单位用百分比表示.4)话音传输能力话音传输能力指各级指挥所、数据链站点、武器平台之间使用话音进行指挥控制、战术协同、情况沟通的能力,可以用主观评价的五级话音传输质量来衡量.3.1.4抗干扰能力抗干扰能力指数据链装备在干扰条件下,能够顺利工作,完成作战任务的能力,主要包括网管抗干扰能力、态势抗干扰能力和指挥控制抗干扰能力等3项二级能力指标.抗干扰能力可以通过分析敌方电子战的干扰功率、干扰样式、干扰时机和作战流程,从最恶劣的情况出发,设置作战试验典型干扰场景,检验数据链装备在干扰条件下的网络管理能力、态势感知能力和指挥控制能力,衡量指标可参见3.1.1～3.1.3节.1期贾哲等:数据链装备作战试验评估指标体系253.2作战适用性指标作战适用性指以实际作战任务为背景,按照实际的作战流程和任务剖面,武器装备投入实战使用并保持可用的程度[1].因此,数据链作战适用性可以建立包括“作战使用适用性、作战环境适用性、作战保障适用性”3项一级指标10项二级指标的评估指标体系,如图3.图3数据链作战适用性评估指标体系3.2.1作战使用适用性作战使用适用性主要考核数据链装备是否安全可靠,具有良好的人机结合功效.作战使用适用性可以分为可靠性、安全性和可操作性等3项二级能力指标.1)可靠性.反映数据链装备在规定的条件下、在规定的时间内完成规定功能的能力,一般用平均故障间隔时间(Mean Time Between Failure,MTBF)衡量.在作战试验过程中,可以统计试验期间装备的故障次数和使用时间,在此基础上进行可靠性分析,检查装备是否满足可靠性指标要求和部队使用需求.2)安全性.反映数据链装备在使用过程中,对可能发生的危害人身安全问题的防范程度,一般通过供电安全性、功率辐射安全性、安全警示标志等指标衡量.3)操作性.反映数据链装备的人机界面友好程度、操作使用便利程度等,一般通过人机界面设计、按键开关设计、输出显示设计、操作流程设计等指标衡量.3.2.2作战环境适用性作战环境适用性主要考核数据链装备对战场环境的适用情况.作战环境适用性可以分为自然环境适应性、电磁环境适应性和运输性等3项二级能力指标.1)自然环境适应性.反映数据链装备在寿命周期内各种环境因素的作用下能实现所有预定性能指标而不被破坏的能力,可用存储/工作温度范围、霉菌、盐雾、湿热、振动等指标衡量.环境适应性一般通过专门的环境试验来考核,在作战试验中可以对数据链装备暴露的故障问题进行统计,分析故障问题的原因,厘清环境因素的影响,以进一步检验装备是否满足实际存储和工作环境要求.2)电磁环境适应性.反映数据链装备对战场电磁环境的适应情况,可用电磁兼容性、电磁易损性、静电控制、电磁辐射危害、雷电效应、电磁脉冲效应等指标衡量.电磁环境适应性一般通过专门的电磁兼容性试验来考核,在作战试验中可以安排共址工作试验检验多型装备同时工作的相互影响,也可以安排电磁脉冲防护试验、雷电防护试验等效能试验进行摸底.3)运输性.反映数据链装备通过各种运输工具来进行输送的能力,可用外廓尺寸、质量重心、冲击振动等指标衡量.运输性可以通过外场试验进行专项测试,也可以在作战试验中结合装备的运输进行综合检验.3.2.3作战保障适用性作战保障适用性主要考核数据链装备的保障特性和计划的保障资源能够满足作战使用要求的能力.作战保障适用性可以分为维修性、保障性、测试性、标准化程度等4项二级能力指标.1)维修性.反映数据链装备在规定的条件下和规定的时间内,按规定的程序和方法进行维修时,保持或恢复到规定状态的能力.维修性可用平均修复时间(Mean Time to Repair,MTTR)定量分析,也可围绕装备简单性、可互换性、安全性和识别标记等指标进行定性分析.在作战试验中,可以通过统计平均维修时间,结合维修的难易程度进行综合分析.2)保障性.反映数据链装备保障资源对系统作战使用的支持能力,可用保障设备利用率、保障设备满足率、备件利用率、备件满足率、人员培训率衡量.在作战试验中可以安排专项试验,也可以根据作战整体情况进行统计分析.3)测试性.反映数据链装备及时、准确确定其工作状态并隔离内部故障的能力,可用故障检测率、故障检测时间、故障虚惊率、故障隔离率等指标衡量.在作战试验中可以安排专项试验,也可以根据作战整体情况进行统计分析.4)标准化.反映数据链装备的标准化、通用化、系列化水平,可用标准执行率、标准化系数、零件互换率等指标衡量.3.3体系适用性指标体系适用性是指武器装备成体系运用中的可用程度.设计体系适用性指标时,首先应当对体系进行明确的界定.与数据链相关的体系概念主要有作战26指挥与控制学报6卷体系、武器装备体系和网络信息体系.作战体系是由各种作战系统按照一定的指挥控制关系、组织关系和运行机制构成的有机整体,按照作战任务划分,可以分为联合火力打击体系、联合封锁作战体系和联合岛屿进攻作战体系等[11].武器装备体系是为适应一体化联合作战的特点和规律,为发挥最佳的作战效能,由功能上相互联系、性能上相互补充的各种武器装备系统按一定结构综合集成的更高层次的武器装备系统.网络信息体系是信息化战争作战体系的基本形态,是以全军共用信息基础设施为支撑,集成指挥控制、预警探测、情报侦察、信息对抗、战场环境等功能系统,以及政治工作、后勤保障、装备管理等各级各类信息系统的有机整体[12−14].体系的范畴有大有小,但考虑到作战试验的组织难度和成本支出,检验数据链体系适用性时体系不宜过度扩展,数据链系统本身与其铰链的军事信息系统、武器平台即构成典型形态的作战体系,这一体系既是网络信息体系的重要组成,也是武器装备体系的组成部分.影响武器装备体系能力的因素除了装备本身对体系能力的贡献外,还包括体系中各组成要素之间的融合程度.因此,数据链体系适用性指标可以分为体系融合度和体系贡献率2个二级能力指标.3.3.1体系融合度体系融合度主要考核数据链融入武器装备体系后,与其他系统的融合程度,可以用信息系统铰链率、武器平台铰链率、信息交互成功率、信息交互频率衡量.1)系统铰链率.反映数据链与指挥控制系统、情报侦察系统等其他军事信息系统的铰链程度,用数据链实际连接的军事信息系统种类与需要连接的军事信息系统种类的比值衡量,单位用百分比表示.2)武器平台铰链率.反映数据链与飞机、舰艇、车辆等武器平台的铰链程度,用数据链实际连接的武器平台种类与需要连接的武器平台种类的比值衡量,单位用百分比表示.3)信息交互成功率.反映数据链与其他军事信息系统信息交互的准确性,用数据链与系统军事信息系统成功交互的信息数量和实际传输的信息数量的比值衡量,单位用百分比表示.4)信息交互频率.反映数据链与其他军事信息系统进行信息交互的频繁程度,用数据链与其他军事信息系统进行信息成功交互的次数来衡量,单位是次.3.3.2体系贡献率体系贡献率主要考核数据链在使用后对己方作战体系作战能力、作战效能或任务完成效果提升的贡献程度.武器装备的体系贡献率可以从任务、能力、结构、演化４个维度进行分析[11,15−16],总体分析框架如图4所示.其中,作战任务贡献率评估主要考核或检验被评武器装备或系统对作战体系任务完成效果的贡献率,具体可从完成作战效果贡献率、作战效率贡献率、付出的作战代价贡献率３个方面来衡量;能力贡献率和结构贡献率则是被评武器装备或系统对作战体系任务完成能力产生贡献量的２项具体内容或表现形式,具体可分别通过体系生存能力贡献率、任务完成能力贡献率,以及体系结构贡献率、任务编成贡献率和作战协同贡献率来衡量;演化贡献度评估则从动态、适变、发展的视角,考核或检验被评武器装备或系统对体系能力和体系结构发展演化方面产生的贡献率.图4数据链作战适用性评估指标体系数据链装备作战试验重点关注的是数据链融入作战体系后对作战任务完成效果、体系能力增长情况的贡献.对于作战任务完成效果,可以利用杀伤率指标来衡量,如3.1节提到的美军通过对抗演练,得到了使用数据链与不使用数据链,白天作战平均杀伤率提高了1.61倍,夜间作战平均杀伤率提高了1.59倍,综合后平均杀伤率提升150%以上的结论,即用作战任务完成效果表征的体系贡献率.对于体系能力增长情况,可以按照侦察、判断、决策、行动循环理论(Observe Orient Decide Act,OODA),对由情报侦察系统、指挥控制系统、数据链系统和武器平台构建的数据链典型作战体系进行综合分析,将数据链对作战体系的支撑能力分解为情报获取能力、态势综合能力、指挥控制能力和火力打击能力等若。

数据架构调研与评估报告分析在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产，而数据架构则是有效管理和利用这些数据的关键。

为了深入了解某企业的数据架构现状，我们进行了一次全面的调研与评估，并在此基础上形成了本报告。

一、调研背景与目的随着企业业务的不断发展和数字化转型的加速，数据量呈爆炸式增长，数据类型日益复杂多样。

原有的数据架构逐渐难以满足业务需求，数据管理和应用面临诸多挑战，如数据质量不高、数据一致性难以保证、数据访问效率低下等。

因此，本次调研旨在全面评估企业的数据架构，找出存在的问题和不足，为优化和改进提供依据，以提升数据管理水平和数据价值的挖掘能力。

二、调研范围与方法本次调研涵盖了企业的各个业务部门和主要信息系统，包括生产、销售、财务、人力资源等。

采用了多种调研方法，包括问卷调查、访谈、文档审查和系统分析等。

问卷调查面向企业员工，收集了他们对数据使用和数据架构的看法和意见。

访谈则针对关键业务人员和技术人员，深入了解业务流程和数据需求。

对企业现有的数据架构文档、技术规范和操作手册进行了详细审查，同时对相关信息系统进行了技术分析，以获取数据存储、处理和传输的实际情况。

三、企业数据架构现状（一）数据存储企业采用了多种数据库管理系统，包括关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如 MongoDB、Redis）。

数据存储分散，存在重复存储和数据不一致的情况。

部分关键业务数据的备份和恢复策略不完善，存在数据丢失的风险。

（二）数据处理数据处理主要依赖于传统的 ETL 工具和手工脚本，处理流程复杂，效率低下。

数据清洗和转换环节存在较多的人工干预，容易出现错误。

实时数据处理能力不足，无法满足业务对数据实时性的要求。

（三）数据治理企业尚未建立完善的数据治理体系，数据标准不统一，数据质量管理缺乏有效的流程和工具。

数据安全策略不够健全，存在数据泄露的隐患。

（四）数据应用数据分析和挖掘应用程度较低，数据可视化效果不佳，难以支持决策制定。

数据分析框架总结第1篇A/B测试是一种流行的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。

简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如两个页面），将产品的用户流量分割成A/B两组，一组试验组，一组对照组，两组用户特点类似，并且同时运行。

试验运行一段时间后分别统计两组用户的表现，再将数据结果进行对比，就可以科学的帮助决策。

比如在这个例子里，50%用户看到A 版本页面，50%用户看到 B 版本页面，结果 A 版本用户转化率 23%，高于 B版本的 11%，在试验流量足够大的情况下，我们就可以判定 A 版本胜出，然后将 A 版本页面推送给所有的用户。

数据分析框架总结第2篇其实结构化和公式化还残存着一些逻辑的漏洞，可以说结构化和公式化能解决80%的问题，剩下的20%则是要借助业务化来解决。

下面举个例子：如何预估上海地区的共享单车投放量？借助结构化和公式化可以从四个角度去拓展分论点：（1）从城市流动人口计算：上海市人口为2000多万，流动人口为600多万，然后通过某些指标设置需要单车的转化率；（2）从人口密度计算：上海有十几个区，有几个市中心区，市中心区人数多需求也大，而且区也可以细分成居住区等等；（3）从城市交通数据计算：根据上海各个地铁站或者公交车站的人流量来进行预估；（4）从保有自行车计算：比如上海市保有了100万辆自行车，那么根据各项指标获得转化率，换算成共享单车应该需要70万辆。

但是实际上单车是有损耗的，计算公式中应该考虑单车的消耗因素。

因此原来由结构化和公式化得出的100万的投放量其实还不够，可能要投120万辆，甚至还要持续不断地投入。

从上面的例子可以看出结构化+公式化的缺点：为分析而分析，却没有深入理解业务。

下面再举一个例子：一家销售公司业绩没有起色，对它进行分析得出结论：（1）销售人员的效率低落，因为士气低落;（2）产品质量不佳，和同期竞争对手比没有优势；（3）价格平平顾客并不喜欢。

上述三点其实还只是现象，即比较空泛的陈述，还没有分析到真正的原因。

数据链系统通用建模与仿真框架∗王文政;曹琦【摘要】In order to provide a general tool for research on the analysis, evaluation and training of data link system, the modeling and simulation framework is proposed based on the analysis of the needs of modeling and si-mulation of data link system, which is aimed at improving the reuse of data link system model, meeting the needs of different levels of data link system simulation at the same time, and enhancing the data link si-mulation system scalability. Firstly, the framework of component modeling of data link system is presented, the logic structure of the models in which is analyzed, and the model-ing process is described. Then, the framework of data link system simulation is designed based on the modeling framework, and its structure and application process are described in detail.%为开展数据链系统性能分析、效能评估及模拟训练等多样化研究，在建模和仿真需求分析的基础上，提出了通用数据链系统建模与仿真框架，旨在提高模型重用性，满足不同层次数据链仿真需求以及增强仿真系统可扩展性。

总第２４９期２０１５年第３期舰船电子工程Ｓｈｉｐ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ．３５Ｎｏ．３１５基于数据链的航母编队评估指标体系研究＊陈　淼　刘晓光（信息系统工程重点实验室　南京　２１０００７）摘　要　数据链是航母编队的中枢系统，对作战指控过程有重要作用，各作战单元与指控中心之间的情报传递与命令下达等信息均通过数据链进行传输，因此，对航母编队作战效能评估也应当建立在数据链性能指标上。

论文以航母编队防空作战为例，分析了在防空作战过程中，数据链性能指标对指挥质量及效能指标的影响，建立了防空作战评估指标体系。

关键词　航母编队；数据链；评估；指标体系中图分类号　Ｅ８４３ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ１６７２－９７３０．２０１５．０３．００５Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｉｎｄｅｘ　Ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　Ａｉｒｃｒａｆｔ　Ｃａｒｒｉｅｒ　ＦｏｒｍａｔｉｏｎＢａｓｅｄ　ｏｎ　Ｄａｔｅ　ＬｉｎｋＣＨＥＮ　Ｍｉａｏ　ＬＩＵ　Ｘｉａｏｇｕａｎｇ（Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｏｎ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１０００７）Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ａｓ　ｔｈｅ　ｃｏｒｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　ａｉｒｃｒａｆｔ　ｃａｒｒｉｅｒ　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｄａｔａ　ｌｉｎｋ　ｉｓ　ｏｆ　ａ　ｃｅｒｔａｉｎ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ　ｔｏ　ｂａｔｔｌｅ　ｃｏｍｍａｎｄ　ａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ　ｓｙｓｔｅｍ．Ｅａｃｈ　ｍｅｍｂｅｒ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｓｕｃｈ　ａｓ　ｃａｒｒｉｅｒ　ｐｌａｎｅ，ｎａｖａｌ　ｖｅｓｓｅｌ，ａｉｒｃｒａｆｔ　ｃａｒｒｉｅｒ　ａｎｄ　ｓｏ　ｏｎ，ｔｒａｎｓｆｅｒｓ　ｉｎｔｅｌ－ｌｉｇｅｎｃｅ　ｔｏ　ｃｏｍｍａｎｄ　ｃｅｎｔｅｒ　ｏｒ　ｒｅｃｅｉｖｅｓ　ｏｒｄｅｒｓ　ｉｓｓｕｅｄ　ｂｙ　ｃｏｍｍａｎｄ　ｃｅｎｔｅｒ．Ａｌｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｃｔｉｏｎｓ　ｍｅｎｔｉｏｎｅｄ　ａｂｏｖｅ　ａｒｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅｄａｔａ　ｌｉｎｋ．Ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ａｅｒｉａｌ　ｄｅｆｅｎｃｅ　ｃａｍｐａｉｇｎ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ａｉｒｃｒａｆｔ　ｃａｒｒｉｅｒ　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｓｔｕｄｉｅｄ　ｉｎ　ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄａ－ｔａ　ｌｉｎｋ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｉｎｄｅｘｅｓ　ａｒｅ　ａｎａｌｙｓｅｄ　ａｓ　ｗｅｌｌ．Ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ，ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｄａｔａ　ｌｉｎｋ　ｉｎｄｅｘｅｓ　ｍｅｎｔｉｏｎｅｄ　ａｂｏｖｅ，ｃｏｍｍａｎｄ　ｑｕａｌｉｔｙａｎｄ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｉｎｄｅｘｅｓ　ａｒｅ　ａｎａｌｙｓｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ　ｓｙｓｔｅｍ　ｆｏｒ　ａｅｒｉａｌ　ｄｅｆｅｎｃｅ　ｃａｍｐａｉｇｎ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ａｉｒｃｒａｆｔｃａｒｒｉｅｒ　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ　ａｉｒｃｒａｆｔ　ｃａｒｒｉｅｒ　ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｄａｔａ　ｌｉｎｋ，ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘ，ｉｎｄｅｘ　ｓｙｓｔｅｍＣｌａｓｓ　Ｎｕｍｂｅｒ　Ｅ８４３１　引言航母编队是以航空母舰为核心，集航空兵、水面舰艇和水下潜艇等作战力量为一体的机动作战部队［１］。

数据架构调研与评估报告页1. 引言数据架构是一个组织内部数据处理的基础架构，包括数据存储、数据处理和数据流转等方面。

本报告旨在对当前数据架构进行调研与评估，以便对组织的数据处理过程进行改进和优化。

2. 数据架构调研2.1 数据存储数据存储是数据架构的重要组成部分，我们对当前数据存储方案进行了调研。

现有的数据存储方案包括关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统等。

根据实际需求和业务规模，我们推荐使用关系型数据库和NoSQL数据库相结合的方式进行数据存储。

2.2 数据处理数据处理是数据架构中的核心环节，我们对当前数据处理的方式和工具进行了调研。

目前主流的数据处理工具包括Hadoop、Spark和Flink等。

根据对业务需求的分析，我们推荐使用Spark作为数据处理工具，可以提供高性能的批处理和实时处理能力。

2.3 数据流转数据流转是数据架构中的关键环节，我们对当前数据流转方式进行了调研。

目前常用的数据流转方式包括ETL和ELT。

根据对数据流转性能和可扩展性的要求，我们推荐使用ETL方式进行数据流转，可以更好地控制数据质量和数据安全。

3. 数据架构评估3.1 数据可靠性评估数据可靠性是评估一个数据架构的重要指标之一。

我们对当前数据架构的数据可靠性进行了评估，包括数据备份、数据恢复和数据一致性等方面。

根据评估结果，我们认为当前数据架构的数据可靠性较高，但仍有改进空间，可以进一步加强数据备份和恢复机制。

3.2 数据性能评估数据性能是评估一个数据架构的另一个关键指标。

我们对当前数据架构的数据性能进行了评估，包括数据处理的速度、数据查询的响应时间和数据吞吐量等方面。

根据评估结果，现有的数据架构在数据处理速度和数据查询响应时间方面存在瓶颈，需要进一步优化数据处理算法和数据存储方式。

3.3 数据安全评估数据安全是评估一个数据架构的重要维度。

我们对当前数据架构的数据安全性进行了评估，包括数据传输的加密、数据访问的权限控制和数据备份的安全性等方面。

较晚，但是成果丰硕。

在数据链方面，空军各研究所以及中国电子科技集团各研究所对数据链都做出了相应的研究，其中较为具有代表性的是国防工业出版社出版的由梅文华等编写的（ＪＴＩＤＳ／Ｌｉｎｋ．１６数据链》。

学者费爱国【ｌＩＪ等也对航空数据链做了大量的研究工作，对航空数据链的效能进行了分析，系统地介绍了Ｌｉｎｋ．１６数据链性能结构功能等，为我军战术数据链的发展和武器装备信息化建设起到积极地作用。

在武器装备作战效能评估方面，中国军工研究所以及各军工院校都投入了大量的研究，例如，朱宝鎏所著的《作战飞机效能评估》，给出了战机作战性能估算方法，提出了现今仍在我军广泛应用的指数模型。

多机协同作战方面，从２０世纪８０年代开始，南京航空航天大学、西北工业大学等院校在航空基金和自然科学基金的支持下，相继开展了多机协同作战的研究工作，主要研究了多机协同的目标分配、协同战术决策等等。

总的来说，国内对战机效能的研究大多停留在单机层面上，对多机协同的作战效能的研究还处于起步阶段。

本文将对数据链支持下的多机协同作战效能进行研究。

１．３论文的研究内容和组织安排１３．１论文的研究内容本文以装备数据链的多战机协同为基础，以武器装备作战效能评估的基础理论为依据，主要研究数据链支持下的多机协同作战效能。

首先，研究数据链支持下的多机协同作战相关理论；其次，对武器装备作战效能评估方法和指标赋权方法进行了研究；再者，构建了数据链支持下的多机协同作战效能评估指标体系；最后，针对数据链支持下的多机协同作战效能利用ＡＤＣ模型进行评估。

具体的研究内容如下：（１）提出了数据链支持下的多机协同编队，研究了三种情况下的多机协同编队，并研究了数据链支持下的多机协同作战关键技术；（２）研究了武器装备作战效能评估方法，针对层次分析法等赋权方法的不足提出了改进，并验证改进方法的合理有效性；（３）研究了数据链对多机协同的影响，建立了数据链支持下的多机协同作战效能评估指标体系，指标体系是一个四层结构，并对各个指标进行了定性分析或定量计算；（４）提出并建立了改进的多机协同作战的ＡＤＣ模型，突出了数据链对于多机协同作战能力Ｃ的影响，并给出了运用改进的层次分析法计算作战能力Ｃ的步骤和过程。

数据架构的调研与评估1. 引言数据架构是一个组织或企业中用于管理和处理数据的基本结构和组织方式。

在当今数据驱动的世界中，正确的数据架构对于组织的成功至关重要。

本文将对数据架构进行调研和评估，旨在帮助组织了解和选择最适合其需求的数据架构。

2. 调研方法为了进行对数据架构的调研，我们采用了以下方法：1.文献综述：通过阅读相关的研究论文、行业报告和书籍，了解当前数据架构的最佳实践和趋势。

2.调查问卷：我们设计了一个针对数据架构的调查问卷，以收集实际应用中的数据架构情况和用户体验。

3.专家访谈：与数据架构领域的专家进行深入交流，了解他们在实践中采用的数据架构方案以及推荐的最佳实践。

3. 数据架构调研结果通过上述调研方法，我们对当前数据架构的应用情况和趋势有了深入的了解。

以下是我们调研的一些重要结果：3.1 数据架构类型根据我们的调研结果，数据架构可以分为以下几种常见类型：•集中式架构：所有的数据存储和处理都集中在中央服务器上，通常采用关系型数据库。

•分布式架构：数据存储和处理分散在多个节点上，通常采用分布式文件系统（如Hadoop）、NoSQL数据库或图数据库。

•事件驱动架构：数据流经多个组件，并根据事件进行处理和分发。

•微服务架构：将应用程序拆分为多个小型的、相互独立的服务，每个服务都有自己的数据存储。

3.2 数据架构选择的考虑因素在选择适合组织需求的数据架构时，需要考虑以下几个因素：•数据量和负载：规模大的组织需要能够处理大量的数据和高负载；而规模较小的组织则可以选择性能较低但成本较低的方案。

•数据类型：不同类型的数据需要不同的数据存储和处理方式。

例如，结构化数据适合关系型数据库，而非结构化数据适合NoSQL数据库。

•可用性和容错性：对于关键系统，高可用性和容错性是非常重要的考虑因素。

分布式架构通常拥有较高的可用性和容错性。

•数据安全与合规性：特定行业和法规对数据安全和合规性有严格要求。

因此，组织需要选择符合相关标准的数据架构方案。

构建效能评估体系的报告一、引言随着社会的发展和科技的进步，效能评估在各个领域都扮演着越来越重要的角色。

一个有效的效能评估体系可以帮助我们更好地理解系统的性能，提升工作效率，以及做出更好的决策。

本报告旨在探讨如何构建一个全面、客观、实用的效能评估体系。

二、效能评估体系的构建原则1. 目标导向：效能评估体系应以实现组织目标为出发点，围绕目标进行指标设计和权重分配。

2. 科学性：评估指标应基于客观事实和科学原理，能够真实反映系统的性能和效率。

3. 系统性：评估体系应涵盖各个关键环节和方面，反映整体效果和相互关系。

4. 可操作性：评估方法应简单易行，便于操作和实施。

三、效能评估体系的构建步骤1. 明确评估目的：明确效能评估的目的，如提升工作效率、优化资源配置等。

2. 设计评估指标：根据评估目的，设计具体的评估指标，如工作效率、资源利用率等。

3. 确定权重：根据各指标的重要程度，确定相应的权重。

4. 制定评估标准：为每个指标制定具体的评估标准，以便进行量化评估。

5. 建立数据收集和分析系统：建立数据收集机制，定期采集相关数据，运用数据分析方法对效能进行评估。

6. 制定改进措施：根据评估结果，制定相应的改进措施，以提升效能。

7. 反馈与调整：定期对效能进行重新评估，并根据实际情况调整评估指标和标准。

四、案例分析此处可以提供一个或多个具体案例，展示如何将上述原则和步骤应用于实际情境中。

例如，在企业管理中，如何通过构建效能评估体系来提高生产效率；在政府管理中，如何通过构建效能评估体系来优化公共服务。

五、结论与建议1. 结论：构建一个有效的效能评估体系对于组织的发展至关重要，有助于提高工作效率、优化资源配置和提升组织竞争力。

在构建过程中，应遵循目标导向、科学性、系统性和可操作性的原则，按照明确目的、设计指标、确定权重、制定标准、建立数据系统、制定改进措施和反馈与调整的步骤进行操作。

2. 建议：为确保效能评估体系的顺利实施，组织应加强宣传培训，提高员工的认识和参与度；建立健全数据管理和分析机制，确保数据的准确性和及时性；根据实际情况对评估体系进行动态调整，以适应不断变化的环境和需求。

数据库性能评估方法及其实践指导作为企业的核心数据管理工具，数据库的性能对于企业的运营效率和竞争力具有重要影响。

因此，对数据库性能进行评估和优化是每个企业管理员不可忽视的任务。

本文将介绍数据库性能评估的方法以及实践指导，帮助管理员有效地提升数据库性能。

一、数据库性能评估方法1. 压力测试：通过模拟高并发访问的情景，测试数据库在负载较大的情况下的性能表现。

可以使用压力测试工具如Apache JMeter或Neoload进行测试，记录数据库的响应时间、吞吐量等指标，从而评估数据库的性能瓶颈。

2. 查询优化：对数据库中的查询语句进行优化，消除慢查询，提高查询效率。

可以通过分析查询执行计划、索引优化、合理使用缓存等方法来优化查询性能。

3. 磁盘IO分析：磁盘IO是数据库性能的一个重要指标，通过监控磁盘IO的指标如读写速率、响应时间等，可以评估数据库在IO密集型操作下的性能表现。

可以使用工具如iostat或sar来收集磁盘IO的性能数据。

4. 内存利用率分析：数据库使用内存来缓存数据和索引，合理利用内存可以显著提升数据库的性能。

通过监控数据库的内存利用率指标如缓冲池使用率、内存交换情况等，可以评估数据库在内存使用方面的性能状况。

工具如top、free等可以用于收集内存性能数据。

5. 网络延迟分析：数据库的性能也受到网络延迟的影响，特别是在分布式环境下。

通过监控网络延迟指标如网络延迟时间、丢包率等，可以评估数据库在网络通信方面的性能状况。

工具如ping、traceroute等可以用于收集网络性能数据。

二、数据库性能实践指导1. 优化查询语句：通过分析查询执行计划，识别慢查询或者不必要的查询，重写慢查询语句或者添加缺失的索引可以改善数据库的查询性能。

此外，合理使用查询缓存和预编译语句可以进一步提升性能。

2. 合理配置缓存：数据库使用缓存来提高数据读取性能，合理配置缓存大小可以减少磁盘IO的次数，提升数据库的响应速度。