孙 金 高化猛 齐分岭 高 凯 胡万里 侯 炜
（航天工程大学 北京 102206）
作为信息时代军队的“神经网络”，军用指挥通信系统是军队执行多样化任务的信息传输平台，为任务部队承担短消息、语音、视频、图像等各类业务，其能否稳定可靠运行已成为影响基于信息系统的体系作战效能充分发挥的重要因素。近年来，随着军用指挥通信系统领域的深层次研究和高质量发展，指挥通信系统规模越来越庞大、结构越来越复杂，对系统可靠性的准确分析与评估工作提出了更高的要求。伴随着复杂系统与复杂网络研究的兴起，作为复杂系统领域的研究热点，系统可靠性研究的重大现实意义和应用价值也日益凸显。
构建可靠性指标体系是研究系统可靠性的基础，也是系统可靠性分析与评估工作过程的重要一环。指挥通信系统可靠性评估的前提是要构建科学合理的指标体系，选择适用性强的评估指标参数。国外研究人员［1～4］往往通过充分收集现场试验数据，结合通信系统功能和数据分析结果，构建通信系统可靠性评估模型，这样得出的模型可以较好联系实际运行过程；
国内研究人员［5～10］在结合国外研究人员收集现场数据的基础上，立足我国大项通信系统建设实际，在对系统综合分析的基础上运用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）、专家评分法以及灰色关联分析法（Grey Relation Analysis，GRA）等方法，建立可靠性指标体系，并对已建立的指标体系的适用性和合理性进行检验。
本文针对层次分析法在建立指标体系时主观成分较大、定量数据较少等局限，以及关联度分析法只注重分析而不结合实际的缺点，采用层次分析法和灰色关联分析法构建指挥通信系统可靠性指标体系，从主观分析和客观分析两个层面，运用派生德尔菲法和相关性分析法对指标体系进一步优化和完善，建立更加符合真实情况的指标体系，为后续指挥通信系统可靠性的有效评估提供借鉴和指导。
2.1 指挥通信系统可靠性概述
军用指挥通信系统是随着军事通信的出现而产生和发展的，是军队组织通信联络、保障军队作战指挥和控制的重要工具，主要包括有线通信系统、无线通信系统以及运行保障系统等子系统。指挥通信系统往往遂行多种任务、支持多种应用，为保证系统持续、不间断进行通信传输，这就要求指挥通信系统要具备高可靠性。
根据GJB 451A-2005《可靠性维修性保障性术语》［11］可以知道系统可靠性的定义：系统在规定的环境条件下和规定的运行时间内，完成系统规定功能的能力。结合系统可靠性的概念和指挥通信系统的具体功能，可以明确指挥通信系统可靠性的概念：指挥通信系统在规定的环境条件下和规定的运行时间内，能够连续正确完成规定通信传输功能的能力。
2.2 指挥通信系统可靠性层次体系
军用指挥通信系统组成设备种类较多，设备间连接关系复杂多样，对于系统故障致因分析和可靠性综合评估等工作难以有效开展。在参考网络可靠性3 层评估模型［12］的基础上，针对指挥通信系统所展现的特征和问题，本文提出了由指挥通信设备可靠性、指挥通信网络可靠性、指挥通信任务可靠性组成的指挥通信系统可靠性三层评估模型，通过三个层次分别考察每层的主要故障，既能针对系统建设和运行过程中的不同层次的人员和需求，也简化了各层次的主要矛盾，进而形成支持各层进行建模和分析评估的理论与方法。具体层次划分如图1所示。
图1 指挥通信系统可靠性3层评估模型
从图1 中可以看出，指挥通信系统可靠性从设备层、网络层以及任务层三个层面进行研究：
1）指挥通信设备本身的可靠性。保证指挥通信系统内部所有设备均处在正常运行状态，稳定发挥功能，包括硬件可靠性和软件可靠性两大类。
2）指挥通信网络的可靠性。保证指挥通信系统的网络运行稳定可靠、信息传输及时准确，包括链路可靠性、连通可靠性、结构可靠性三大类。
3）指挥通信任务的可靠性。保证指挥通信系统在任务过程中满足各类任务保障需求，包括任务使命可靠性、任务过程可靠性两大类。
从底层的设备可靠性到网络可靠性，最后到任务可靠性，上层的可靠性都受下层的很大影响，而本层又具有影响自身可靠性的调控因素。三层体系结构的划分明确了网络对象中可靠性影响因素的分类，有助于在后期的研究中有针对性地研究其影响规律，并以此进行更好的可靠性评估和可靠性设计优化。
2.3 指挥通信系统可靠性层次分析
作为一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法，层次分析法（AHP）由美国运筹学家T.L.Satty［13］等在20 世纪70年代提出，主要是通过对研究对象的本质、影响因素及内在联系等深入分析，将研究对象分解为目标、准则、方案等层次，进一步构建多层次结构模型。
为了简化军用指挥通信系统可靠性的评估难度，结合指挥通信系统所具有的天然层次特征，以及不同层次所面对的用户群不同、主要故障类型不同，本文采用层次分析法对系统可靠性进行降维处理，以不同层次解决该层次的主要矛盾，使原来较为复杂、对象和功能较为模糊的系统可靠性评估能够顺利进行。结合指挥通信系统可靠性评估层次结构（设备层、网络层、任务层），对可靠性指标体系条理化、层次化，构建一个指挥通信系统可靠性层次分析结构模型，如图2所示。
图2 指挥通信系统可靠性层次分析结构图
从图2 中可以看出，该指标体系的目标层为指挥通信系统可靠性评估；
主准则层包括设备可靠性、网络可靠性、任务可靠性三个方面的内容；
次准则层细化为硬件可靠性、软件可靠性、链路可靠性、连通可靠性、结构可靠性、任务使命可靠性、任务过程可靠性7 个方面的内容；
指标层将次准则层进一步细化为22项具体可量化的评估指标。
2.4 建立指挥通信系统可靠性初始指标体系
在运用层次分析法对指挥通信系统可靠性层次划分的基础上，根据指挥通信系统可靠性层次结构和可靠性评估的特点，结合可靠性相关文献、指挥通信系统实际运行过程以及可靠性领域专家指导意见，按照指标体系的科学性、系统性、客观性和可行性的原则，将层次分析结构中的主准则层描述为一级指标层，次准则层为二级指标层，指标层为三级指标层，建立指挥通信系统可靠性初始指标体系，如表1所示。
表1 指挥通信系统可靠性初始指标体系
上文通过层次分析法建立的指挥通信系统可靠性初始指标体系，存在指标重要程度尚未区分、指标选取的适用性和合理性尚未验证等问题，因此需要对指挥通信系统可靠性初始指标体系进行改进与优化。
3.1 初始指标数值获取和标准化
在指挥通信系统初始指标体系构建的过程中，对各类指标类型分为定性指标和定量指标两大类。现需要对各类指标进行标准化处理，便于后续数据分析。
1）定量指标。由于各类定量指标的衡量单位、数量级、趋向等方面存在差异，需要对初始指标值进行标准化处理。本文采用极差标准化法［14］对初始指标原始数据进行线性变换，使结果落到［0，1］区间，转换函数如下：
（1）当目标越大评价越好时：
（2）当目标越小评价越好时：
其中，Fn是目标值xj的标准化值，xjmin是预先确定的第j个指标的最小值；
xjmax是预先确定的第j个指标的最大值；
j是评价指标的数目。这种方法有一个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致最大值和最小值的变化，需要重新定义。
2）定性指标。定性指标分析首先采用专家打分法进行量化处理，在进行标准化处理使定性指标与定量指标具有可比性。如“任务规划完整性”、“任务过程人机交互性”等定性指标，可采用专家打分法确定指标值。
3.2 灰色关联度模型建立
灰色关联分析法（GRA）［14］是通过分析指标间的关联程度，运用数据处理方法，将各类指标与评估目标间的相互关系进行定量分析，判断各类指标与评估目标之间联系是否紧密，从而对各类指标进行取舍。作为一种定性分析与定量分析相结合的方法，灰色关联分析法对各类指标进行准确量化，具有数据量要求少、排除主观因素影响等优点，适用于对指挥通信系统可靠性初始指标体系的改进与优化。其方法步骤如下：
1）确定评估对象指标集。即
其中，x0(k)为第k个指标的理论值或标准值，xn(k)为第n个考核对象第k个指标实际采集的数据。
2）计算灰色关联系数。通过标准化处理使各类指标量纲和趋向相同，Y0(k)为标准数列，Yi(k)为比较数列，然后令R=ri(k)m*n，ri(k)=|Yi(k)-Y0(k)|，有
其中，ρ为分辨系数，一般ρ应大于0.4，通常在0.5～1，通常取0.5。
3）求关联度。关联度表明某个指标的两个数列的关联程度：
对rm进行排序，可知指标的重要程度，并进行优劣排序。
3.3 灰色关联度模型改进
1）德尔菲法筛选指标
德尔菲法［14］是通过保密渠道对专家关于指标选取和排序的意见进行几轮征询，运用沟通—统计—再沟通—再统计的方法得到趋于一致的集体意见。本文在参考德尔菲法相关文献的基础上，选择派生德尔菲法［14］对德尔菲法分析过程进行优化，向专家反馈结果时仅反馈四分点，末轮仅向权威专家反馈，进一步简化原有德尔菲法的运行程序，提高指挥通信系统可靠性指标体系关联度分析结果的科学性和合理性。
2）相关性分析法优化指标
通过灰色关联分析法和派生德尔菲法进行调整后的系统可靠性指标体系，需要对指标间相关性进行分析，避免出现指标冗余、信息重复的问题。本文选用相关性分析法［14］对指标体系内部的各类指标进行分析，采用散点图和相关系数显著性检验相结合的方式，判断和测度指标间的相关性强弱。
（1）散点图
散点图作为一种描述不同指标间的图示方法，可以直观看出指标间的关系形态与强度。如果要分析多个指标间的相关性，还需进一步绘制散点矩阵图。
（2）相关系数
在采用散点图分析两个不同指标间的相关关系时，仅通过图形化的方式大致描述关系形态，无法准确度量指标间相关性强弱。本文采用计算相关系数的方式，对指标间相关关系强度进行量化分析。相关系数主要包括Pearson 相关系数、Spearman相关系数和Kendall相关系数，如表2所示。由于文中指标数值的分布情况未知且具有无序性，因此采用Kendall相关系数。
表2 相关系数适用场景
为构建与指挥通信系统可靠性分析相适应的评估指标体系，现选取5 组（分别为a，b，c，d，e）不同时期、不同任务使用背景下指挥通信系统相关数据，基于上述模型进行分析，采用改进的灰色关联度模型，对指挥通信系统可靠性指标体系进行筛选和优化。
4.1 指标获取
根据5 种指挥通信系统可靠性评估各指标相关数据以及专家的打分情况，通过极差标准化法可以得到5 种指挥通信系统可靠性各指标的标准化数值，见表3。
表3 指挥通信系统可靠性指标标准化值
4.2 指标分析
确定5 种指挥信息系统可靠性各指标的参考数列：Y0={1 ，1，1，1，1} ；
建立比较数列：比较数列中的指标值由表3 给出，进一步计算参考数列和比较数列相对应指标的差值，见表4。
表4 参考数列与比较数列差值
上表差值序列中最大值为1，最小值为0，由式（3）得到关联系数表，见表5。
表5 关联系数
根据式（4），可得到评估指标的关联度序列，见表6和图3。
表6 指标关联度表
图3 指标关联度分布
根据各指标关联度的大小，关联度的值越小表示关联程度越低，因此可以将指挥通信系统可靠性指标中小于0.5的指标C14“任务规划完整性”去掉。
4.3 指标优化
1）德尔菲法筛选指标
本文选用派生德尔菲法，综合专家意见，一致认为任务过程可靠性中的“任务过程工作环境适应性”、“任务过程自然环境适应性”、“任务过程电磁环境适应性”可以归为一类“任务过程环境适应性”，便于后续任务过程可靠性量化评估。
2）相关性分析法优化指标
在指挥通信系统可靠性评估层次结构中，指标层（三级指标）内隶属同一次准则层（二级指标）的各类指标通过定性分析具有较强相关性，归因于同一次准则层（二级指标）的指标从不同方面衡量可靠性。以次准则层（二级指标）中“硬件可靠性”为例，下属指标层（三级指标）的“硬件可靠度”、“硬件故障率”、“硬件平均无故障工作时间”分别表示从可靠性能、故障概率和工作时间角度衡量硬件设备可靠性，这三个指标可通过公式推导计算进行转换。因此采用相关性分析法优化指标体系时，重点是对次准则层（二级指标）进行相关性分析。
利用Matlab 软件对7 个二级指标进行相关性分析，采用双侧检验得到各指标之间的相关性系数。以“硬件可靠性”和“结构可靠性”为例进行介绍，得到两个二级指标内的三级指标间的散点矩阵图和Kendall相关系数，见表7和图4。
表7 指标相关性分析结果
图4 散点矩阵图
从表7 中可以看出，两个指标内的三级指标之间的相关性系数为-0.4，但是显著性水平为0.4833，大于0.05，结合散点矩阵图，可以总结得出指标“硬件可靠性”和“结构可靠性”之间是显著不相关。同理可以得到各二级指标之间的相关性系数，相关性分析结果显示，7 个二级指标之间都是显著不相关，表明构建的指挥通信系统可靠性指标体系较为科学合理。
4.4 指标体系确定
通过灰色关联分析法、派生德尔菲法和相关性分析法对指挥通信系统可靠性初始指标体系进行改进与优化，可以得到指挥通信系统可靠性指标体系，如表8所示。
表8 指挥通信系统可靠性指标体系
构建科学合理的评估指标体系，关键在于评估指标的选取是否合理，这将直接影响到评估指标体系的建立。本文通过研究指挥通信系统可靠性评估存在的主要问题，建立了由设备层、网络层、任务层组成的可靠性层次体系，运用层次分析法建立了可靠性评估初始指标体系，并利用灰色关联分析法、派生德尔菲法和相关性分析法对指标体系进行改进与优化，为指挥通信系统可靠性评估提供了较为科学合理的指标体系。下一步将重点研究指标选取的数据量多少对指标体系构建的影响，为后续可靠性准确评估提供合理参考。
猜你喜欢德尔菲系统可靠性分析法异步机传统分析法之困难及其克服防爆电机(2022年4期)2022-08-17德尔菲法构建肿瘤医院ICU患者身体约束评估量表昆明医科大学学报(2021年3期)2021-07-22基于德尔菲法构建融合式旅救护所指标体系解放军医药杂志(2021年2期)2021-03-03试析提高配网系统可靠性的技术措施电子制作(2019年20期)2019-12-04电气化铁路牵引系统可靠性分析经济技术协作信息(2018年7期)2019-01-14基于时间重叠分析法的同车倒卡逃费探析中国交通信息化(2017年9期)2017-06-06层次分析法在SWOT分析法中的应用项目管理技术(2016年8期)2016-05-17基于故障树模型的光伏跟踪系统可靠性分析电测与仪表(2016年3期)2016-04-12AHP和SWOT分析法在规划编制中的应用中国交通信息化(2015年3期)2015-06-05基于德尔菲法的上海某专科医院公开招聘的影响因素研究中国医药导报(2015年27期)2015-02-28
