摘 要： 探讨了联合情报体系建设需求，概述了美军联合情报体系的发展情况及其启示，在深入分析联合情报保障内涵的基础上，提出当前及未来联合作战行动中的情报保障方案和对策，并结合联合情报保障工作研究现状，提出了用可重构网络、大数据、云计算等前沿技术和措施来构建联合情报保障体系。该研究对于加快我军联合情报保障体系建设的步伐，推进联合作战情报保障理论研究，打造符合一体化联合作战要求的联合情报保障平台具有一定的借鉴作用。
关键词： 联合作战; 情报保障; 体系构建; 数据服务;
Abstract： The demands on constructing joint intelligence system are discussed firstly. Then the developments and the enlightenments of the United States National Intelligence Community are summarized. Based on support concept of intelligence support,intelligence support strategy in current and future joint operations is put forward. Combined with intelligence support to research current situation, corresponding measures of system establishment of some front technologies are put forward such as reconfigurable network,big data,cloud computing and etc. The research accelerates domestic military intelligence support system establishment,promotes joint operation intelligence support theory research,and provides a useful reference for intelligence support platform in joint operations.
Keyword： joint operations; intelligence support; system construction; data service;
1、 引言
在一体化联合作战的背景下，现代战场作战环境获取的各类作战数据资源，具有数据来源广泛、数据结构多样、数据类型丰富、表现形式各异等诸多特点，其属性特征蕴涵于数据共享交换过程中。同时，随着战场各类信息系统平台的发展，信息处理速度和使用频率的提高，以及敌我作战单元姿态变化速度的提高，作战情报数据以指数形式海量增长。如果战场指挥控制、火力分配以及作战态势判断等关键业务，依然完全依靠指战员来完成和协调，则整个系统的作战效能将极为低效，因此要求联合情报服务提供个性化、智能化处理服务。本文在分析一体化联合情报军事需求的基础上，提出了一体化联合情报保障体系构建技术方案。
2、 联合情报体系建设需求
2.1、 联合情报保障需求分析
军事情报覆盖空、天、地、网、电等领域。联合情报信息系统体系结构正朝着网络化、面向服务的方向发展。不同领域的信息系统，情报获取的手段，针对的应用各不相同，其信息存在明显的异质、异构性。传统的军事情报信息系统从体系结构到数据格式都有着封闭性的特点，各信息系统中的数据不具有互操作性，各种信息系统中的情报不被理解和利用。情报保障是联合作战体系中不可或缺的要素，情报体系需在作战过程中根据作战需求实现体系要素的动态聚能和灵活释能[4]。动态聚能是指体系在不同作战场景下，均可在情报获取、情报传输、情报处理等环节实现体系各要素能量的最优化和动态聚集，而灵活释能则要求体系在情报应用环节针对不同对象、不同活动、不同时间、不同质量等各类差异化需求提供灵活、精确的情报保障服务。
2.2 一体化联合作战需求分析
联合情报作战体系必须能够因需而变，以支持联合部队指挥官的特定信息要求。在联合作战任务的驱动下，形成能力要素动态聚合、情报产品按需服务的情报体系，推进联合联情报体系形成基于信息系统的体系作战能力。
注重联合作战指挥与情报体系相结合，所提供的情报必须简明易懂，用户可直接使用，不附带无关数据。情报的分发包含“推送”和“拉取”两种控制原则。根据“推送”的概念，上级可向下级推送情报，以满足其情报需求，或将其他相关信息转发给下级部队。而“拉取”则是指各级情报单位可以电子方式直接访问数据库、情报卷宗或其他资源库。“推送”最新情报必须根据联合部队指挥官的优先情报需求进行，以确保联合部队指挥官接收关键信息和情报。
联合作战要求指挥体系能够在极短的时间内，根据整个战场态势的变化，对遍布在各个空间的战场情报进行统一协调、规划和调度，从而使战场情报高效的运转，不同地点的任务系统具有能力重组的功能，实现根据具体实际作战情况作战行动的灵活变换，最终实现联合作战的目标[1,2,3]。
3、 美军联合情报保障体系建设情况
3.1、 美军联合情报体系分析
美军建立了强大的联合情报保障体系，构建了高效、联合的情报处理系统，美军情报体系经过数次完善，已初步形成了一个高效、完备、合理的体系结构。且在近几次的局部战争得到了充分试验。美军在情报信息系统建设方面的体系、思路、建设经验值得我军充分借鉴。
美军联合情报数据报告层次结构如图1所示。美军联合情报体系从层级可分为3级，1是战略级，由联合参谋部情报部及国家联合情报行动中心构成；2是战区级，由作战司令部情报参谋部门及作战司令部联合情报行动中心构成；3是战术级，由联合特遣部队情报参谋部及联合特遣部队联合情报支援分队构成。
图1 美军联合情报数据报告层次结构
“全面认知”是美军对情报保障机构提出的最新也是最高要求。全面认知来自对形势、环境和潜在敌人进行长期的彻底的观察和了解，即对自己、敌人和环境的全面认知。在认知的基础上，美军加大了对各种渠道获得的情报的融合和分析，并针对用户对情报的需求情况，进行及时准确的情报处理分发。
为获取战场信息优势，美军作战模式正由以平台为中心向以网络为中心转变，为分散在各地的部队和战斗平台提供实时的信息系统，使其精确掌握战场态势，提高指挥速度和决策速度，最终提高联合作战能力。
美军在《2020年联合构想》中阐述了对信息优势和决策优势的需求，强调了“全谱优势”。其思想就是以美军全球信息网格为基础，以网格技术、卫星技术、无线宽带通信技术、无人武器系统、计算机处理芯片技术、纳米技术、软件技术等为技术支撑，为最终获得“全谱优势”的美军的未来主要作战样式。其主要的目标之一就是要求未来的信息系统具有无缝连接、以网络为中心、分布式的系统构成和快速决策的功能[5,6,7]。
3.2、 美军联合情报体系部署
美军目前已建成的情报支援网络包括：联合全球情报通信系统、联合可部署情报支援系统和联合情报虚拟结构，这些系统可使位于不同地理位置的情报与作战专业人员，按不同的时间表在保密网络上浏览相同的数字图像和地图、协调目标搜索行动、审查战场毁伤评估信息和制定实施再次快速打击的决策。此外，美军还计划用全球信息栅格整合情报网络，其最终目标是为作战人员和机构提供保密、可靠、有效和兼容性强的、覆盖全球的信息服务，作战人员将能够随时从任何地点进入网络，而不需要繁琐的基地支援[3]。
美军的情报信息系统分为3类：作用于联合特遣部队情报支援分队的分布式通用地面站系统（DCGS）系统族、部署在作战司令部联合情报行动中心CCMDJIOC的JIOC系统和部署在国家联合作战及情报中心的战场支援局（CSAs）各类情报系统，美军联合情报体系层次结构[8,9,10]如图2所示。
图2 美军联合情报体系部署层次结构
为提高联合作战背景下的联合情报保障体系效率，美军在全球各司令部、联合特遣部队分别装备了联合情报处理中心、联合情报保障小组，对军事情报和国家情报等多种情报能力进行综合集成，通过情报部门统一为联合作战部队指挥军官保障准确、实时、全方位的情报。美国联合情报保障体系在接收各军、民用传感器资源基础上融合、处理各多源异类情报信息，形成了丰富的情报产品，为各级各类用户提供全面、实时和连续的情报信息，从而实现了指挥系统和武器平台对战场情报的需求。情报信息系统支撑整个美军情报保障体系，确保了处理、开发、分析、生产以及分发等情报流程顺利进行。随着新技术的迅猛发展，美军利用云计算、数据和赛博等新技术对联合情报信息系统进行改造升级，建立了一体化情报处理环境，也有效避免联合情报保障体系中发展成为情报信息孤岛，提高联合情报保障效率。
4 、联合情报保障体系构建方案
4.1、 联合情报的内涵
联合情报的概念最早来源于美军，界定为“由1个国家的两个及以上部门产生的情报即为联合情报”。但这个定义对联合情报只是界定在多个情报的“叠加”，与本质上的情报或是联合均有出入。笔者认为，联合情报应是“某种组织以特定需求为驱动，在情报获取、情报处理、情报分发等环节开展一体化行动而获取的知识”。其出现的主因是为了适应一体化联合作战的要求，通过多维情报的获取，确立信息优势并占据行动优势这一作战需求的牵引，潜在的次因则是电子信息技术的发展推动了情报获取手段的多样化，从而使多维情报的综合融合成为必然要求。联合情报不仅仅是强调最终情报产品应用上的联合，而且是在情报的获取、处理等情报生产环节就要实现联合[11,12]。
4.2、 联合情报服务体系架构
联合情报数据和信息处理节点大部分以服务化形式部署于云平台，并且这些节点能够根据不同情报任务灵活重组，形成无缝的情报信息平台。情报用户还可利用手持终端迅速获取所需情报产品。引入应用商店的概念，构建生态系统，将服务提供者、服务使用者和应用开发者紧密结合在一起，达到所有作战部门共赢的效果。
根据情报数据的实际用途、数据的类型，采用不同的策略进行存储、管理和快速访问，以实现对数据快速访问和实时分析。逻辑上，联合情报服务体系架构包括数据资源层、数据管理层、数据计算分析层以及应用服务层。总体框架如图3所示。
4.2.1、 数据资源层
联合情报服务通过整合基础设施资源，提高资源利用率，为各种类型的数据，提供可扩展的、安全稳定的信息服务；根据数据类型，其可以分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据包括：1）各种关系型数据库。2）资源索引。资源URL和其内容Hash值的双向映射关系。3）资源标签。资源的文本属性包括资源类型、文件名、作者等。非结构化数据包括视频、图像、文档等文件数据。对于非结构化数据，其存放在分布式文件系统中。对于结构化数据，又根据其用途（面向事务和面向主题），可分别存储在数据库和数据仓库中。
图3 联合情报服务体系架构
联合情报信息服务系统中数据的特点如下：
1）数据源除了来源，还包括格式、规格、数据量的差别都非常大，在分类上除了DataStream（流数据）、DB、LogFile、XML、CSV等常用文件格式，还可以分为离线数据、近似实时数据和实时数据。
2）流数据的核心就是数据的连续性和要求快速分析的特性。
3）联合情报数据量特别巨大，已经从GB到TB级别，甚至跃升到PB级别。
4.2.2、 数据管理层
数据管理层采用多种措施，对已经存储的各种数据，进行有效管理，以支持计算分析层的数据快速获取。数据管理层包含的功能模块有数据采集、数据抽取工具ETL、数据缓存、元数据组织与管理、数据索引和非结构属性提取等。数据采集指的是通过智能感知方式自动化采集结构化数据和非结构化数据，如用Flume自动采集非结构化数据，Sqoop采集结构化数据。
数据抽取工具ETL既包括关系型数据库间的数据抽取，也包括从数据库中将数据抽取到数据仓库，需要指出的是，数据抽取过程中，涉及数据的融合、清洗等处理，以提升数据的质量；数据缓存指根据数据的访问频率，确定数据的冷热程度，并将热点数据缓存到内存中。对于非结构数据，为了支持大规模快速检索，有两种策略可以采用：属性提取和索引构建提取，其中属性提取的目的是提取非结构化数据的属性星系，并将提取的属性信息存储到数据仓库中，然后采用SQL语句进行快速检索；索引构建提取首先提取数字对象的特征，然后基于特征构建索引，以支持基于索引进行快速检索。
4.2.3、 计算分析层
计算分析层包括基于典型的并行分布式计算模型，如Hadoop的Mapreduce模型，支持图计算的hama模型，分别针对结构化和图数据，构建快速数据查询方法。对于结构化数据，为了支持大规模快速访问，可以将该数据存储到数据仓库中，如Hbase，构建快速的结构数据访问访问。对于以Graph结构组织起来的非结构数据，可以采用基于图计算模型hama，来实现文件的快速存储。需要强调的是，在计算分析层，融入了更多大数据分析工具，如Hive、Impala和hama以实现在PB级的数据上实现快速查询和访问。
4.2.4、 应用服务层
给出本平台的通用管理界面，提供通用数据增删查找功能；支持用户的在线业务处理应用和决策分析类应用，包括统计报表、数据查询、数据提取、数据可视化等。可以从数据管理平台获得所需的数据处理服务，简化开发过程，提高数据处理效率。该层不属于本项目研究范围内。
4.3、 联合情报体系构建技术
4.3.1、 定制化信息服务技术
信息服务技术是基于信息按需分发、软件服务共享等途径，为信息使用方提供更为灵活、便携的使用方式和获取途径的相关技术。信息服务技术的运用将使传统情报体系由主要面向指挥决策的点对点文字简报服务模式，向依托订阅分发、远程服务终端、情报服务平台等信息服务手段直接进入指挥控制、火力打击、效果评估回路的多样式转变，大幅度拓展情报服务的范围。定制化信息服务技术的运用将推动情报服务方式转变。
4.3.2、 智能化可重构网络技术
智能化可重构通信网络、大数据、云计算、信息服务等前沿新兴技术的发展，将推动联合情报保障体系在系统组织结构、情报生产模式、系统建设模式、情报服务方式等方面发生重要转变[1,3]。
通过把目前网络的体系解耦为数据层、控制层和应用层，实现了传统网络架构中网络管理功能的集中，是对传统网络架构的革命性创新。基于SDN的智能化可重构通信网络技术广泛应用于联合情报保障体系后，将以此为基础实现“4A化通信”，即任何时间、任何人、任何地点、任何物的无障碍通信，支撑网络业务融合和网络资源的智能动态整合，从而加速情报体系由树状结构向网络扁平化结构转变。
4.3.3、 基于大数据的情报数据挖掘技术
大数据技术涉及到大数据存储、大数据表达、大数据并行处理、大数据分析等多个方面，主要解决利用数据挖掘从大量数据中寻找数据规律、生成更有价值信息的问题。大数据技术广泛应用后，能够利用泛在的计算资源对丰富多样的海量情报信息进行基于大数据的情报数据挖掘，支持情报信息资源的会聚，产生情报增值效应，改变传统的信息获取、信息处理、信息应用的情报生产模式，形成基于数据积累、海量数据关联的网状式情报生产模式。基于大数据技术的运用将推动情报生产模式发生重大改变。
4.3.4 、云计算技术的运用将改变体系建设模式
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，可广泛运用于硬件资源虚拟、高性能分布式计算、软件服务化共享等领域。云计算技术的发展将推动联合情报保障体系各节点的计算存储资源实现动态分配，软件资源实现共享，从而从根本上将传统装备体系建设“以节点为重点先行建设，基于体系形态开展综合集成”的建设模式，转向“以体系能力为目标，统筹要素硬件、软件需求，开展一体化建设”的模式。
随着信息技术的迅猛发展，云计算、大数据和移动互联网等信息技术被引入情报领域，以此来降低系统前后台的耦合，降低系统建设成本，提高系统集成性、共享性。为此，建议我军情报系统建设响应国家军民融合战略，充分利用云计算的发展思路，可将原有以平台为中心的指挥信息系统建设模式转换为以全军共用基础设施为中心进行建设的模式，通过与面向服务体系架构（SOA）结合，加速指挥信息系统向网络中心转型，确保可互操作的基础设施，确保信息访问和安全。应用大数据技术建设指挥信息系统的信息资源服务中心，用来汇聚并统一调度系统各类计算、存储和网络等物理资源以及情报处理产品，为各类信息系统提供计算、通信、存储和信息资源交换共享以及情报订阅等多种信息资源服务。
网络化、服务化技术是联合情报信息系统的主要特点。信息技术发展日新月异，大数据、云计算等新技术正在逐步被引入军事领域，构建适应联合作战背景下我军的作战能力提升需求已成为需面对的新课题，美军的经验可为我军提供参考和借鉴。
5、 结语
一体化联合作战情报保障体系是一个复杂的巨系统，其最终目的是满足体系作战的情报保障需求，实现情报与作战的无缝连接。笔者仅对一体化联合作战情报保障体系建设做了初步探讨，下一步将继续打造、完善符合信息化战争要的联合作战情报保障理论，使一体化联合作战情报保障能力得到进一步跃升。
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