摘 要：针对当前水面舰艇编队海量原始信息难以有效转变成作战决策所需情报的问题，基于大数据的分布式存储和分布式计算技术，分析了大数据条件下舰艇编队情报组织运用与传统条件下的差异，提出了基于 Hadoop 的舰艇编队情报处理模型，给出了大数据条件下情报分析关键性问题及解决方法。分析表明了大数据技术在舰艇编队信息共享、情报分析、情报分发、态势感知等方面具有独特的优势，该平台对于提升舰艇编队情报分析、组织运用的准确性和时效性有着重要作用，可用于防空反导、侦察监视等多种作战样式。
关键词：水面舰艇编队；大数据；情报分析；侦察预警；Hadoop
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.014.005
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）14-0021-05
Research on Architecture of Warship Formation Intelligence Analysis Platform Based on Big Data
CUI Jialian, RAO Shijun
(Dalian Navy Academy, Dalian 116018, China)
Abstract: Aiming at the current problem that the massive original information of surface warship formation is difficult to be effectively transformed into the intelligence needed for combat decision-making, based on the distributed storage and distributed computing theory of big data, this paper analyzes the differences of intelligence organizations and using under big data and traditional conditions, proposes a model of warship formation intelligence processing based on Hadoop, and gives the key problems and solutions of intelligence analysis under the big data condition. The analysis proves that big data technology has unique advantages in information sharing, intelligence analysis, intelligence distribution, situational awareness and other aspects. This platform plays an important role in improving the accuracy and timeliness of intelligence analysis and organization and using of warship formation. It can be used for air-defense and anti-missile, reconnaissance and surveillance and other combat styles.
Keywords: surface warship formation; big data; intelligence analysis; reconnaissance and early warning; Hadoop
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作者简介：崔家连（1990—），男，汉族，辽宁大连人，硕士研究生，主要研究方向：舰艇情报处理、信息保障。