随着信息栅格的引入和传感器技术的应用，未来的指挥自动化系统将更加复杂，系统对设备、软件和环境等更加依赖，指挥自动化系统的体系结构将发生根本性变化。为使指挥自动化系统在各种环境下达成目标，保障指挥控制有效进行，对系统监控提出了更高的要求。这就迫切需要新的系统监控技术来适应体系结构的变化，对系统及各种设备的工作状态、运行环境、功能等进行监控，并采取相应措施进行组织、管理和维护，用以保障系统能够连续可靠、无故障的运行并发挥出应有的效能。 现有各种指挥自动化系统的监控体系结构主要分为集中式和分布式两大类。集中式监控对于在高效性和实时性方面有较高要求的指挥自动化系统，已经不能满足其要求。指挥自动化系统是一个易受攻击的系统，集中式监控容易造成系统的瓶颈，分布式监控针对节点的功能分布和地域分布，把对系统性能的监控和设备故障诊断等功能分散在多个节点进行，实现了资源共享、分散监控，减少了网络带宽的使用，提高了系统的效率，解决了集中式监控的瓶颈。但是完全分布式监控规模受限、可扩展性差，尤其难以解决各个分散的功能节点间的协同问题。 以指挥自动化系统为背景，在分析其未来特点及现有监控技术基础上，提出一种分布式多域监控组织模型，该模型具有扩展性好、可靠性高等特点，能够减小网络时延，提高系统吞吐率。并在此模型中提出基于ART2神经网络的自适应域首选举算法，提高了域首选举的稳定性，减少了域首选举带来的网络开销，对系统的可靠性提供了保证。同时在功能模型中引入移动代理技术，针对部分功能模块在各个节点间迁移和执行任务耗时长的缺陷，采用抗体免疫优势克隆选择算法作为功能模块执行任务的迁移策略。通过理论分析和实验证明，验证了该体系结构的正确性和可行性。