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《智能態(tài)勢認知面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)及對策》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、智能態(tài)勢認知面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)及對策原創(chuàng)：刁聯(lián)旺等防務(wù)快訊2018-08-27殺傷鏈：作戰(zhàn)行動中發(fā)現(xiàn)、鎖定、跟蹤、瞄準(zhǔn)、交戰(zhàn)和評估的過程態(tài)勢認知是在信息融合和態(tài)勢感知的基礎(chǔ)上，對戰(zhàn)場態(tài)勢的判讀、理解和預(yù)測，如目標(biāo)識別、運動軌跡預(yù)判、未來戰(zhàn)況走向預(yù)估等，又稱態(tài)勢分析。智能態(tài)勢認知是指揮控制活動從信息域向認知域跨越的重要標(biāo)志，也是后續(xù)智能決策或自主控制的重要前提，是通向真正意義上智能化戰(zhàn)爭的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于未來多軍兵種聯(lián)合作戰(zhàn)的作戰(zhàn)空間是多維一體的，作戰(zhàn)樣式是多域混合的，敵我雙方參與作戰(zhàn)的實體數(shù)量和種類是眾多的，導(dǎo)致聯(lián)合戰(zhàn)場態(tài)勢變得更加錯綜復(fù)雜且
2、瞬息萬變,戰(zhàn)場上情報和信息量激劇增大，因此這就決定了未來信息化戰(zhàn)爭具有復(fù)雜多變性、強烈對抗性和充滿不確定性的顯著特征。在這種帶有時間緊迫、任務(wù)壓力的情況下，聯(lián)合作戰(zhàn)指揮員要想把握戰(zhàn)役全局，不但需要掌握重點關(guān)注的目標(biāo)群、作戰(zhàn)任務(wù)群和敵方作戰(zhàn)企圖等，還要理解敵方作戰(zhàn)體系對我方構(gòu)成的整體威脅、遠程精確打擊威脅、空天作戰(zhàn)體系威脅、網(wǎng)電對抗威脅等，可見指揮員使用指揮信息系統(tǒng)全面掌握聯(lián)合戰(zhàn)場態(tài)勢基本情況，快速精準(zhǔn)地完成對聯(lián)合戰(zhàn)場整體形勢的理解和研判，及時準(zhǔn)確全面地掌控戰(zhàn)場，快速高效地做出正確指揮決策具有強烈的軍事需求。如何訓(xùn)練機器理解態(tài)勢全局和預(yù)測態(tài)勢
3、走向無疑是對人工智能技術(shù)的重大挑戰(zhàn)。一、主要技術(shù)挑戰(zhàn)智能態(tài)勢認知面臨的主要技術(shù)挑戰(zhàn)包括：(1)態(tài)勢要圖智能標(biāo)繪：根據(jù)獲得的敵情、我情和戰(zhàn)場環(huán)境等態(tài)勢信息，特別是聯(lián)合戰(zhàn)場上數(shù)量巨大、空間分散廣闊的陸?？諗澄译p方的冃標(biāo)信息，能夠口動理解其兵力群組關(guān)系、識別作戰(zhàn)行動企圖等，進而輔助參謀人員智能標(biāo)繪作戰(zhàn)要圖，即在要圖上自動標(biāo)繪出各種兵力部署的“腰子”和進攻方向的“箭頭”等，使得態(tài)勢圖更加清晰聚焦，讓指揮員對當(dāng)前戰(zhàn)場情況一目了然，大幅提升戰(zhàn)場態(tài)勢認知可視化的清晰度。(2)態(tài)勢要素智能計算：在指揮員全面掌握戰(zhàn)場基本情況基礎(chǔ)上,能夠根據(jù)指揮員的作戰(zhàn)籌劃需
4、要，對指揮員指定的作戰(zhàn)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)戰(zhàn)場態(tài)勢要素的智能計算，如編隊目標(biāo)集群的威脅程度，作戰(zhàn)編隊的作戰(zhàn)能力，作戰(zhàn)雙方的態(tài)勢優(yōu)劣對比等；以及空屮作戰(zhàn)的禁入?yún)^(qū)域、優(yōu)勢區(qū)域、競爭區(qū)域與自由區(qū)域的判定與分析等，提升指揮員對整體與局部戰(zhàn)場形勢優(yōu)劣研判的定量化分析水平。(1)交戰(zhàn)局勢智能研判：依據(jù)敵我雙方作戰(zhàn)原則和作戰(zhàn)目的，基于敵我雙方兵力強弱或攻守關(guān)系等，對聯(lián)合戰(zhàn)場上各個局部交戰(zhàn)格局中敵我雙方兵力隨吋間和空間變化而發(fā)生的消長關(guān)系進行智能推斷和預(yù)測，從而能夠讓指揮員掌握戰(zhàn)場上各個交戰(zhàn)局勢優(yōu)劣的動態(tài)變化，充分把握戰(zhàn)機和最大發(fā)揮作戰(zhàn)效能，提升指揮員對局部交戰(zhàn)結(jié)局的
5、推斷和預(yù)測能力。(2)作戰(zhàn)重心智能判定：綜合考慮敵我雙方在聯(lián)合戰(zhàn)場上的兵力部署和兵力兵器的強弱對比，以及敵我雙方的作戰(zhàn)意圖和作戰(zhàn)原則等,實現(xiàn)聯(lián)合作戰(zhàn)各階段的作戰(zhàn)重心及時準(zhǔn)確的智能判定，如主要進攻方向和作戰(zhàn)決定點/突破點，防御要點和關(guān)鍵點/要害部位等，提升指揮員作戰(zhàn)規(guī)劃特別是作戰(zhàn)兵力投入和使用的科學(xué)性以及作戰(zhàn)控制的高效性。(3)態(tài)勢演化智能預(yù)測：根據(jù)過去和當(dāng)前的作戰(zhàn)情況，運用計算機仿真技術(shù)和人工智能技術(shù)，對戰(zhàn)場態(tài)勢未來演變情況進行大量的仿真推演是最有前景的一種技術(shù)模式。指揮員利用計算機平行仿真推演技術(shù)，戰(zhàn)前可以積累數(shù)據(jù)和總結(jié)經(jīng)驗，戰(zhàn)中可以基于
6、實時掌握的最新戰(zhàn)場態(tài)勢數(shù)據(jù)對聯(lián)合戰(zhàn)役戰(zhàn)斗發(fā)展走向進行科學(xué)預(yù)測，提升指揮員OODA決策環(huán)的運行效率，從而掌握聯(lián)合作戰(zhàn)戰(zhàn)役戰(zhàn)斗的主動權(quán)。二、主要對策為了應(yīng)對聯(lián)合戰(zhàn)場態(tài)勢認知的智能化挑戰(zhàn)，應(yīng)抓住當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展的浪潮，綜合考慮現(xiàn)冇的技術(shù)基礎(chǔ)和軍事應(yīng)用需求，力爭取得一些基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)的突破。(1)基于概率的態(tài)勢理解框架研究：戰(zhàn)場態(tài)勢認知涉及到作戰(zhàn)單元在時間和空間上的計算與推理，而且由于戰(zhàn)場態(tài)勢具有戰(zhàn)役/戰(zhàn)術(shù)的層次性，這其中還涉及到作戰(zhàn)實體/單元的聚合與解聚問題，如從單運動目標(biāo)航跡到飛機/車輛的集群/編隊協(xié)同行為的表示；作戰(zhàn)日標(biāo)運動/活動與戰(zhàn)
7、場環(huán)境的交互作用；道路網(wǎng)、建筑物、河流等有價值的地理信息提取等；當(dāng)然還包括來自不同/異類信息的融合等。毫無疑問概率論與統(tǒng)計學(xué)作為不確定性信息處理的科學(xué)方法學(xué)將會大有作為，如多層貝葉斯模型和稀疏空間統(tǒng)計模型以及用于這些統(tǒng)計模型推斷的統(tǒng)計抽樣方法等。但是客觀地說，有關(guān)這些統(tǒng)計模型與方法的現(xiàn)有研究成果相對于聯(lián)合戰(zhàn)場態(tài)勢理解問題復(fù)雜性而言過于簡化了，要利用它們解決態(tài)勢智能推斷還要做更深入的探索，需要新的和具有原創(chuàng)性思想和方法才能真正解決態(tài)勢理解框架表示問題。(2)基于人機交互智能的態(tài)勢認知計算：由于作戰(zhàn)任務(wù)認知的復(fù)雜性，通常情況下機器或算法都需要人
8、的幫助，否則成功完成任務(wù)的可能性并不大。如讓機器“告訴在某一特定區(qū)域里敵方有多少輛坦克及其運動方向”，若操作員能劃明區(qū)域邊界，則機器就能十分高效地完成任務(wù)。再如讓機器“搜索某一特
