王 闖，李 松，姜浩博，劉家義

（1.空軍工程大學(xué)研究生院，西安 710051；2.空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院，西安 710051）

0 引言

在信息化協(xié)同作戰(zhàn)的背景下，防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)空間已經(jīng)拓展成為陸、海、空、天、網(wǎng)、電的六維態(tài)勢(shì)空間，戰(zhàn)場(chǎng)空間的拓展使得戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的空間復(fù)雜度大幅提升；敵方多層次、全方位、飽和式的攻擊，使得戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)原子裂變式的增長(zhǎng)。由此產(chǎn)生的信息過(guò)載問(wèn)題阻礙了指揮人員對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的判斷以及指揮決策的速度，也極大地影響了OODA環(huán)的閉合速度［1-3］。

傳統(tǒng)的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)方法中，以層次分析法、主成分分析法、粗糙集、熵理論為代表的線性加權(quán)方法存在過(guò)度依賴專家經(jīng)驗(yàn)，主觀色彩濃烈的缺點(diǎn)；以模版TOPSIS 方法、模糊集理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、D-S 證據(jù)理論為代表的非線性態(tài)勢(shì)評(píng)估方法存在著輸出結(jié)果單一、不確定性強(qiáng)、失真度高的缺點(diǎn)［4］。因此，發(fā)展能夠準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)、全面的分析處理戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的新方法、新技術(shù)成為信息時(shí)代防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)的必然要求［5］。

信息化時(shí)代的來(lái)臨，語(yǔ)音識(shí)別、人臉識(shí)別等智能技術(shù)的應(yīng)用使得智能技術(shù)突飛猛進(jìn)地發(fā)展，應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機(jī)等人工智能技術(shù)可以完美地解決復(fù)雜圖像的識(shí)別與特征提取、目標(biāo)的分類(lèi)與跟蹤、多任務(wù)的路徑規(guī)劃等一系列問(wèn)題；應(yīng)用小樣本分析技術(shù)，在少量的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)中發(fā)掘其中深層次的特征信息，解決智能算法訓(xùn)練樣本稀缺問(wèn)題；應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)及云計(jì)算理論能更快地對(duì)海量的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、共享，解決海量態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)處理難、共享難的問(wèn)題。人工智能技術(shù)的發(fā)展以及各種戰(zhàn)爭(zhēng)實(shí)例、戰(zhàn)術(shù)演習(xí)積累了大量的相關(guān)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的數(shù)據(jù)樣本，給防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)的實(shí)現(xiàn)提供了可能。

本文從Endsley 態(tài)勢(shì)估計(jì)的三層模型及OODA環(huán)理論出發(fā)，建立防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)的系統(tǒng)模型，針對(duì)防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)智能化發(fā)展面臨的若干關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了研究，并提出了解決相關(guān)問(wèn)題的技術(shù)路線。

1 防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)

1.1 態(tài)勢(shì)估計(jì)的三層模型

戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)是指作戰(zhàn)雙方各要素（主要包括兵力部署情況、裝備情況、地理環(huán)境、天氣條件等）的狀態(tài)、變化與發(fā)展趨勢(shì)［6］。態(tài)勢(shì)估計(jì)最早表示飛行員對(duì)當(dāng)前飛行狀態(tài)的認(rèn)識(shí)和理解，后來(lái)經(jīng)過(guò)社會(huì)發(fā)展態(tài)勢(shì)估計(jì)得到了廣泛的發(fā)展及應(yīng)用，內(nèi)含不斷豐富。戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)是根據(jù)參戰(zhàn)各方力量部署、作戰(zhàn)能力、效能對(duì)戰(zhàn)術(shù)畫(huà)面進(jìn)行解釋，辨別敵方意圖和作戰(zhàn)計(jì)劃的過(guò)程［7］。

美國(guó)1973 年就開(kāi)始了戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估方面的研究［8］，20 世紀(jì)80 年代，美國(guó)國(guó)防部實(shí)驗(yàn)室聯(lián)席理事會(huì)（Joint Directors Laboratory，JDL）提出了態(tài)勢(shì)估計(jì)的JDL 模型，正式開(kāi)啟了戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)的體系化、模型化研究。1988 年，恩茲利提出態(tài)勢(shì)估計(jì)是對(duì)一定時(shí)間和空間環(huán)境中的元素的估計(jì)，對(duì)它們的含義的理解，并對(duì)它們稍后狀態(tài)的投影［9］；同年，F(xiàn)racker也從飛行員關(guān)注區(qū)域知識(shí)角度出發(fā)對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)進(jìn)行了定義和評(píng)估［10］。在態(tài)勢(shì)估計(jì)的眾多定義中，Endsley 于1995 年提出的三層態(tài)勢(shì)估計(jì)模型得到廣泛的認(rèn)同，Endsley 態(tài)勢(shì)估計(jì)模型成為當(dāng)前態(tài)勢(shì)認(rèn)知領(lǐng)域態(tài)勢(shì)估計(jì)研究的基礎(chǔ)，Endsley 從人的思維邏輯角度出發(fā)，側(cè)重人在態(tài)勢(shì)估計(jì)過(guò)程中的影響和干預(yù)作用，將態(tài)勢(shì)估計(jì)定義為態(tài)勢(shì)察覺(jué)、態(tài)勢(shì)理解、態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)的三層態(tài)勢(shì)估計(jì)模型［11］。其相互關(guān)系如圖1所示：

圖1 三層態(tài)勢(shì)估計(jì)關(guān)系模型

其中，態(tài)勢(shì)察覺(jué)是對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)要素的觀察獲取，是整個(gè)態(tài)勢(shì)感知過(guò)程中的首要任務(wù)［6］，態(tài)勢(shì)察覺(jué)過(guò)程將整個(gè)戰(zhàn)場(chǎng)區(qū)域中的敵我雙方的人員編成，人員狀態(tài)、戰(zhàn)斗部署、火力配置以及自然環(huán)境因素等諸多因素的精確信息提供給指揮員，輔助指揮員全面掌握關(guān)鍵戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息。

態(tài)勢(shì)理解是將獲得態(tài)勢(shì)要素結(jié)合專家知識(shí)對(duì)當(dāng)前的態(tài)勢(shì)進(jìn)行理解，分析當(dāng)前敵方戰(zhàn)斗意圖。

態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)是態(tài)勢(shì)理解的繼續(xù)，在前兩階段掌握了大量的態(tài)勢(shì)信息以及對(duì)當(dāng)前態(tài)勢(shì)進(jìn)行合理分析理解之后，推測(cè)未來(lái)一段時(shí)間態(tài)勢(shì)的發(fā)展趨勢(shì)以及敵方下一步行動(dòng)及意圖。

1.2 防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)要素

防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)是指敵對(duì)雙方防空反導(dǎo)力量部署和行為所形成的狀態(tài)和形勢(shì)。具體來(lái)說(shuō)，防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)即整個(gè)防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)的狀態(tài)和形勢(shì)，包括整個(gè)戰(zhàn)斗或戰(zhàn)役過(guò)程中，在一定的作戰(zhàn)區(qū)域內(nèi)分布的敵我雙方的人員、裝備的部署情況（人員數(shù)量，戰(zhàn)斗熱情、精神狀態(tài)，技術(shù)及作戰(zhàn)能力情況，武器裝備的部署位置、數(shù)量、作戰(zhàn)性能及保養(yǎng)狀態(tài)等）、氣象、水文、地形等諸多態(tài)勢(shì)要素的總和［5］。防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)要素的構(gòu)成如下頁(yè)圖2 所示。

1.3 OODA 環(huán)中的防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)估計(jì)

態(tài)勢(shì)估計(jì)的過(guò)程往往嵌套在整個(gè)作戰(zhàn)指揮的過(guò)程中，根據(jù)John Boyd 的作戰(zhàn)指揮理論，可以將作戰(zhàn)指揮的過(guò)程抽象為觀察（Observe）、判斷（Orient）、決策（Decide）和行動(dòng)（Act）4 個(gè)有序循環(huán)的過(guò)程［12］，即OODA 環(huán)理論，如圖3 所示。

圖2 防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)要素構(gòu)成

圖3 OODA 環(huán)理論模型

防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)察覺(jué)、態(tài)勢(shì)理解、態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)這3 個(gè)階段在OODA 環(huán)中對(duì)應(yīng)觀察和判斷。因此，在OODA 環(huán)的閉合回路中表示防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)估計(jì)的過(guò)程如圖4 所示。

2 防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)系統(tǒng)模型

大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，指揮員的理解認(rèn)知能力已經(jīng)難以處理海量、高維、多源、異構(gòu)、復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息，將人工智能技術(shù)用于處理瞬息萬(wàn)變的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，可以從海量的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)中提取態(tài)勢(shì)要素特征，深入學(xué)習(xí)、挖掘其中蘊(yùn)含的深層次信息，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地完成復(fù)雜的大數(shù)據(jù)分析計(jì)算，提供給指揮員可行的作戰(zhàn)方案，實(shí)現(xiàn)提高指揮決策的效率，從而獲得戰(zhàn)爭(zhēng)主動(dòng)權(quán)。

防空反導(dǎo)智能化戰(zhàn)場(chǎng)在傳統(tǒng)戰(zhàn)場(chǎng)的基礎(chǔ)上，戰(zhàn)場(chǎng)空間得到極大擴(kuò)展，戰(zhàn)場(chǎng)上以具有類(lèi)似于人類(lèi)“意識(shí)”利用人工智能技術(shù)開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)的，能夠自主完成偵查、搜索、識(shí)別、瞄準(zhǔn)、攻擊、制定作戰(zhàn)方案、自主決策實(shí)施任務(wù)計(jì)劃的智能化防空反導(dǎo)武器裝備為主導(dǎo)，攻防雙方大量應(yīng)用人工智能技術(shù)和智能的武器裝備系統(tǒng)，進(jìn)行攻防對(duì)抗的承載戰(zhàn)爭(zhēng)的一定空間區(qū)域，因此，智能化戰(zhàn)場(chǎng)是智能程度較高的信息化戰(zhàn)場(chǎng)，是處于高級(jí)階段的信息化戰(zhàn)場(chǎng)［13］。

防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)就是整個(gè)防空反導(dǎo)智能化戰(zhàn)場(chǎng)的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)評(píng)估環(huán)節(jié)，人類(lèi)感知、識(shí)別、思考、理解、推理的過(guò)程由智能系統(tǒng)來(lái)完成，以此將人從繁重的信息收集、分析、推理任務(wù)中解放出來(lái)。防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)系統(tǒng)模型如下頁(yè)圖5 所示，該模型主要分為防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)智能態(tài)勢(shì)模型學(xué)習(xí)、人在回路的智能態(tài)勢(shì)分析處理、智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)、人機(jī)交互的可視化態(tài)勢(shì)展現(xiàn)4 個(gè)部分。

圖4 防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)估計(jì)的過(guò)程

1）線下學(xué)習(xí)的防空反導(dǎo)智能態(tài)勢(shì)模型學(xué)習(xí)。兵器推演、實(shí)戰(zhàn)、演習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)是分析理解戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的寶貴數(shù)據(jù)資源，通過(guò)線下的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行特征提取和訓(xùn)練，能夠建立強(qiáng)泛化性能的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)模型，充實(shí)專家系統(tǒng)和規(guī)則庫(kù)，為防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的分析、理解、預(yù)測(cè)提供有效依據(jù)。

2）人在回路的智能態(tài)勢(shì)分析處理。指揮員不再承擔(dān)防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)估計(jì)過(guò)程中的數(shù)據(jù)計(jì)算、形勢(shì)分析、作戰(zhàn)方案謀劃等繁雜工作，系統(tǒng)中以網(wǎng)絡(luò)為中心的通信鏈路獲得實(shí)時(shí)、可靠、一致的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)，并應(yīng)用云計(jì)算的大數(shù)據(jù)并行處理能力，解算高維態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等手段提取防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的關(guān)鍵特征，依據(jù)規(guī)則庫(kù)中的推理規(guī)則，結(jié)合證據(jù)理論、模糊推理、知識(shí)圖譜等手段推測(cè)未來(lái)一段時(shí)間態(tài)勢(shì)的發(fā)展趨勢(shì)以及敵方下一步行動(dòng)及意圖，生成多種可供選擇的作戰(zhàn)預(yù)案。

3）智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)。將防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)生成的多個(gè)作戰(zhàn)預(yù)案送入評(píng)價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行方案間的自我博弈，通過(guò)深度和廣度搜索對(duì)方案進(jìn)行評(píng)比打分，形成智能輔助決策結(jié)果。

4）人機(jī)交互的可視化防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)估計(jì)展現(xiàn)。將防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)估計(jì)的各環(huán)節(jié)多層次、全方位地展現(xiàn)，給指揮員身臨其境的人機(jī)交互體驗(yàn)，引入注意力機(jī)制有針對(duì)、有重點(diǎn)地推薦指揮員關(guān)注的態(tài)勢(shì)信息，提高決策指揮效能。

3 防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)關(guān)鍵問(wèn)題分析

隨著信息化、智能化時(shí)代的來(lái)臨，戰(zhàn)爭(zhēng)的形式發(fā)生著巨大的變革，以人為中心，指揮員全面參與協(xié)調(diào)指揮的防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)估計(jì)模型框架，已經(jīng)難以適應(yīng)當(dāng)今防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)智能化的發(fā)展；面對(duì)防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)上戰(zhàn)爭(zhēng)“迷霧”的干擾，全方位、立體化的飽和攻擊手段，指揮員在整個(gè)戰(zhàn)爭(zhēng)中認(rèn)識(shí)和掌控戰(zhàn)場(chǎng)信息方面存在著巨大的信息過(guò)載。要實(shí)現(xiàn)防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)的態(tài)勢(shì)估計(jì)，就要革新態(tài)勢(shì)估計(jì)目標(biāo)模型，增強(qiáng)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)的獲取、處理、認(rèn)知能力以及態(tài)勢(shì)的一致描述能力等，推動(dòng)防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)朝著智能化、信息化方向發(fā)展。

3.1 多屬性目標(biāo)的建模

對(duì)于未來(lái)防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)的發(fā)展要求，為了更全面、系統(tǒng)地對(duì)防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)目標(biāo)進(jìn)行描述，就需要研究多屬性目標(biāo)的建模問(wèn)題。

圖5 防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)模型

事實(shí)上，在防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)上，敵方突防武器大體可分為彈道目標(biāo)類(lèi)武器和氣動(dòng)目標(biāo)類(lèi)武器［14］，氣動(dòng)目標(biāo)類(lèi)武器又可分為戰(zhàn)斗機(jī)、艦載機(jī)、加油機(jī)、預(yù)警機(jī)、遠(yuǎn)程轟炸機(jī)以及無(wú)人機(jī)等幾十種，每種類(lèi)型的飛機(jī)又可分為幾十甚至幾百種不同任務(wù)劃分的飛機(jī)，對(duì)于彈道目標(biāo)類(lèi)突防武器更是種類(lèi)繁多。同時(shí)，每種突防武器還有國(guó)別、飛行高度、速度、機(jī)動(dòng)性能、攻擊效能等一系列特征屬性信息。幾種、幾十種、甚至幾百種氣動(dòng)和彈道類(lèi)目標(biāo)進(jìn)行協(xié)同攻擊時(shí)，僅僅依據(jù)單一目標(biāo)的速度、方位角、距離等簡(jiǎn)單的屬性信息進(jìn)行態(tài)勢(shì)的分析判斷，帶有片面性、不足以對(duì)智能化防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下多屬性目標(biāo)進(jìn)行描述。在沒(méi)有高效的多屬性目標(biāo)模型輔助分析時(shí)，實(shí)時(shí)分辨來(lái)襲目標(biāo)的各種屬性信息，進(jìn)而對(duì)其極性威脅估計(jì)十分困難；僅憑某一個(gè)或者某幾個(gè)指揮員的認(rèn)知能力處理這樣紛繁復(fù)雜的數(shù)據(jù)，也是不切合實(shí)際的。在防空反導(dǎo)這場(chǎng)快棋賽中多屬性目標(biāo)的建模問(wèn)題已成為當(dāng)今防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)研究亟待解決的問(wèn)題之一。

3.2 態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本缺失

依據(jù)當(dāng)前防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)，智能地分析、理解、預(yù)測(cè)未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，需要解決大量的態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本作為智能算法的訓(xùn)練支撐，而防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)特殊的性質(zhì)決定其態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本嚴(yán)重缺失。

1）獲取態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本難，戰(zhàn)場(chǎng)中的彈道類(lèi)目標(biāo)和氣動(dòng)類(lèi)目標(biāo)飛行速度往往超過(guò)幾倍音速，目標(biāo)不易捕捉，難以對(duì)其有效特征進(jìn)行識(shí)別，導(dǎo)致戰(zhàn)場(chǎng)上難以獲得足夠的態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本。

2）態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本積累少，國(guó)內(nèi)防空反導(dǎo)實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)少，僅分析研究國(guó)外戰(zhàn)爭(zhēng)，只能從表象上分析戰(zhàn)爭(zhēng)動(dòng)態(tài)及結(jié)果，缺乏深層次的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)支撐。

3）態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本真實(shí)性不足，實(shí)兵演練能夠獲得一定的關(guān)于武器裝備性能，作戰(zhàn)人員能力、環(huán)境等一系列戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本，但是，實(shí)兵演練并不是真實(shí)的戰(zhàn)場(chǎng)，其隨機(jī)性、不確定性、戰(zhàn)場(chǎng)空間維度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)。

有限的防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本，導(dǎo)致指揮員缺乏對(duì)戰(zhàn)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)判斷的先驗(yàn)知識(shí)的同時(shí)，也導(dǎo)致依賴大量樣本訓(xùn)練的人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法難以收斂，難以達(dá)到預(yù)期的特征提取、分類(lèi)以及預(yù)測(cè)的效果。

3.3 態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)的處理

在現(xiàn)代化信息條件下協(xié)同作戰(zhàn)的背景下，態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)的處理能力面臨兩大挑戰(zhàn)。

1）海量態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)處理。任何戰(zhàn)場(chǎng)都不再是單一的戰(zhàn)場(chǎng)空間組成，當(dāng)下防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)空間已經(jīng)拓展成為陸、海、空、天、網(wǎng)、電的六維的空間，戰(zhàn)場(chǎng)空間的拓展使得戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的空間復(fù)雜度大幅提升，場(chǎng)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)空前龐大，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出指揮員乃至人類(lèi)能夠憑借自身腦力記憶、理解、分析的范圍。敵方多層次、全方位、飽和式的攻擊，使得戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)原子裂變式的增長(zhǎng)。由此產(chǎn)生的信息過(guò)載的問(wèn)題極大地阻礙了戰(zhàn)場(chǎng)上指揮人員對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的判斷以及指揮員決策的速度，極大地影響了OODA 環(huán)的閉合速度。

2）不平衡態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)處理。指揮中心收到各個(gè)雷達(dá)站，前沿觀察哨獲得的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)往往集中在態(tài)勢(shì)的某一個(gè)或某幾個(gè)特征，而一部分重要的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)量很少，這種不平衡的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)分布，給防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)的數(shù)據(jù)處理提出了更高的要求。

3.4 態(tài)勢(shì)智能認(rèn)知

防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)認(rèn)知是防空反導(dǎo)指揮控制系統(tǒng)的核心，主要是指揮員對(duì)防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的理解、預(yù)測(cè)以及決策過(guò)程［15］。態(tài)勢(shì)認(rèn)知的行為主體是人，而防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)智能認(rèn)知是對(duì)指揮員認(rèn)知能力的智能延伸，即通過(guò)機(jī)器或智能算法等手段進(jìn)行對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)進(jìn)行理解分析、推理決策［16］。

目前，空中目標(biāo)愈來(lái)愈呈現(xiàn)小型化、低空化、隱身化，給傳統(tǒng)的防空反導(dǎo)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)、跟蹤、摧毀來(lái)襲目標(biāo)帶來(lái)了十分巨大的麻煩，導(dǎo)彈等飛行器向著臨近空間發(fā)展、智能化的突防武器機(jī)動(dòng)性強(qiáng)、隱身效果好、抗毀性高，使得受攻擊方極難預(yù)測(cè)防御；同時(shí)，各種類(lèi)型的無(wú)人機(jī)等無(wú)人作戰(zhàn)手段靈活性高、隱身性好、突防能力強(qiáng)，增加了空域的管控難度，為了能夠及時(shí)有效地發(fā)現(xiàn)跟蹤目標(biāo)，并根據(jù)已有的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)來(lái)襲目標(biāo)下一時(shí)刻意圖進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確地推理預(yù)測(cè)目標(biāo)意圖，防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)的智能認(rèn)知能力成為打贏未來(lái)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)的重中之重。

3.5 態(tài)勢(shì)一致性描述

當(dāng)今信息化戰(zhàn)場(chǎng)背景下，防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)的激烈對(duì)抗導(dǎo)致戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的絕對(duì)不一致性，表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

1）防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息不一致。雷達(dá)站使用不同的測(cè)量?jī)x器在不同時(shí)刻、坐標(biāo)、觀測(cè)精度下獲得的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息數(shù)據(jù)的格式往往不一致，而且在數(shù)據(jù)傳輸匯總到指揮控制中心的過(guò)程中，信息編碼和解碼方式的差異也會(huì)產(chǎn)生不一致的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)。

2）防空反導(dǎo)兵力部署不一致。在真實(shí)的戰(zhàn)場(chǎng)中，不同軍兵種的作戰(zhàn)活動(dòng)、面對(duì)事件、集結(jié)位置、裝備配置情況等諸多因素的不同，以及通信異步、裝備種類(lèi)的不同、不同兵種協(xié)同等產(chǎn)生的“煙囪”效應(yīng)，使獲得完整、正確、連續(xù)、及時(shí)的戰(zhàn)場(chǎng)多元態(tài)勢(shì)信息十分困難［17］，難以加強(qiáng)兵種間協(xié)同作戰(zhàn)，導(dǎo)致整個(gè)防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)上仍存在孤軍奮戰(zhàn)，各自為營(yíng)的現(xiàn)象。

4 防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)關(guān)鍵技術(shù)分析

4.1 表示學(xué)習(xí)和可視化技術(shù)

表示學(xué)習(xí)技術(shù)，即將知識(shí)表示成容易被計(jì)算機(jī)理解應(yīng)用的形式，表示學(xué)習(xí)的方法包括語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)、空間狀態(tài)、謂詞邏輯、面向?qū)ο?、產(chǎn)生式系統(tǒng)、RDF（Resource Description Framework）和W3C 等方法［18］。其中RDF 表示方法得到了普遍的接受，RDF 表示方法將知識(shí)表示以三元組的形式，即每個(gè)知識(shí)可以表示成主謂賓的形式。RDF 表示方法可以將防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)的態(tài)勢(shì)知識(shí)表示成簡(jiǎn)單的語(yǔ)義，但是，在表示復(fù)雜態(tài)勢(shì)知識(shí)時(shí)，難以全面有效地表示。W3C 表示方法對(duì)RDF 進(jìn)行了擴(kuò)展，彌補(bǔ)了RDF 在表示復(fù)雜知識(shí)上的不足。

可視化技術(shù)，包括圖像處理技術(shù)、三維成像、VR（Virtual Reality）、AR（Augmented Reality）等技術(shù)。在防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)估計(jì)的態(tài)勢(shì)察覺(jué)過(guò)程中，期望獲得敵方來(lái)襲目標(biāo)的多個(gè)屬性的詳細(xì)表征，針對(duì)多批量多屬性動(dòng)態(tài)目標(biāo)的態(tài)勢(shì)顯示問(wèn)題，通過(guò)結(jié)合高性能的GPU 的并行圖像處理技術(shù)，可以有效地提高防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)的顯示效率，實(shí)時(shí)、可靠、直觀地將當(dāng)前防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)顯示在指揮員面前，同時(shí)有助于提高指揮決策效率。三維可視化動(dòng)態(tài)顯示、VR、AR 等技術(shù)的綜合應(yīng)用，結(jié)合計(jì)算機(jī)、電子信息、仿真技術(shù)以及AI技術(shù)等先進(jìn)科技，建立三維的防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)空間模型，利用計(jì)算機(jī)仿真，將虛擬的信息在真實(shí)的空間呈現(xiàn)，生成虛擬的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境，給指揮員近乎真實(shí)的戰(zhàn)場(chǎng)體驗(yàn)。通過(guò)反饋機(jī)制評(píng)價(jià)表示學(xué)習(xí)過(guò)程建立的多屬性目標(biāo)的模型是否有效。

因此，使用表示學(xué)習(xí)技術(shù)，三維立體可視化、VR、AR 技術(shù)有望解決多屬性目標(biāo)的建模問(wèn)題。

4.2 小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)

小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)（Few-shot Learning）只需要少量的樣本就能快速學(xué)習(xí)，是一種舉一反三、觸類(lèi)旁通的高效學(xué)習(xí)方式。最新的小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)主要有度量學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)學(xué)習(xí)、基于語(yǔ)義的學(xué)習(xí)等［19-22］。

4.2.1 度量學(xué)習(xí)

度量學(xué)習(xí)是利用局部特征來(lái)映射整個(gè)嵌入特征空間，在這個(gè)嵌入特征空間中同一類(lèi)特征間的距離相對(duì)較近，不同類(lèi)別特征之間距離相對(duì)較遠(yuǎn)，使用這種距離上的遠(yuǎn)近來(lái)區(qū)別未見(jiàn)過(guò)的目標(biāo)類(lèi)別。即對(duì)防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)上獲得少量態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本進(jìn)行度量學(xué)習(xí)，得到合適的距離度量后，就可以對(duì)新獲得的態(tài)勢(shì)知識(shí)依據(jù)距離分類(lèi)，能模擬指揮員只依據(jù)少量態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本進(jìn)行態(tài)勢(shì)判斷、預(yù)測(cè)的過(guò)程，從而實(shí)現(xiàn)防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)的智能態(tài)勢(shì)認(rèn)知。

4.2.2 數(shù)據(jù)增強(qiáng)學(xué)習(xí)

數(shù)據(jù)增強(qiáng)學(xué)習(xí)就是讓有限的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)發(fā)揮等價(jià)于更多數(shù)據(jù)的價(jià)值。其中有監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法針對(duì)態(tài)勢(shì)信息進(jìn)行多角度旋轉(zhuǎn)、分區(qū)域裁剪、信息尺度變換等操作，對(duì)少量態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本進(jìn)行變換、混合將獲得更好的多樣性；無(wú)監(jiān)督的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法通過(guò)模型學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布，隨機(jī)生成與少量樣本集分布一致數(shù)據(jù)，來(lái)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，代表是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative Adversarial Networks，GAN）。

4.2.3 基于語(yǔ)義的學(xué)習(xí)

基于語(yǔ)義的學(xué)習(xí)受到了零樣本學(xué)習(xí)（zero-shot learning）的啟發(fā)，其中分類(lèi)任務(wù)的完成僅僅基于類(lèi)別的名稱、文本描述或?qū)傩裕?dāng)視覺(jué)信息稀缺時(shí)，這些額外的語(yǔ)義信息就會(huì)發(fā)揮重要作用。

通過(guò)綜合應(yīng)用度量學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)學(xué)習(xí)、基于語(yǔ)義的學(xué)習(xí)等小樣本學(xué)習(xí)技術(shù)，有望提高我軍防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)信息的獲取能力，解決態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本稀缺的問(wèn)題。

4.3 防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)感知云技術(shù)

云計(jì)算是分布式計(jì)算的一種，即通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將海量的計(jì)算分解成體量相對(duì)較小的程序單元，再由多服務(wù)器進(jìn)行分析計(jì)算，最后將計(jì)算結(jié)果返回給用戶。云計(jì)算具有虛擬化、動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展、靈活高效等特點(diǎn)，是大規(guī)模和復(fù)雜數(shù)據(jù)分析處理的強(qiáng)力平臺(tái)。

信息化戰(zhàn)場(chǎng)條件下，防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)對(duì)全域戰(zhàn)場(chǎng)資源的整合、以及海量態(tài)勢(shì)信息的分析共享能力提出了更高的要求，通過(guò)結(jié)合云理論的相關(guān)技術(shù)，將戰(zhàn)場(chǎng)上的各種傳感器、導(dǎo)彈、通信設(shè)備等戰(zhàn)場(chǎng)資源虛擬化處理，形成包含防空反導(dǎo)各種態(tài)勢(shì)信息的態(tài)勢(shì)感知云資源池，通過(guò)對(duì)云資源的統(tǒng)一管理、更新、協(xié)調(diào)、處理、評(píng)估等操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)信息實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)分發(fā)共享，海量態(tài)勢(shì)信息的整合與處理、高效可行方案的實(shí)時(shí)推送等功能。同時(shí)結(jié)合態(tài)勢(shì)信息的智能處理算法，實(shí)現(xiàn)高效的態(tài)勢(shì)信息處理，從而提高防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)感知能力。

因此，通過(guò)利用云計(jì)算理論的資源整合能力和高效的計(jì)算能力，有望解決海量態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)、不平衡態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)的處理問(wèn)題。

4.4 集成學(xué)習(xí)技術(shù)

對(duì)于防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)海量的態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)推理、預(yù)測(cè)的智能認(rèn)知可以采用集成學(xué)習(xí)的方法。目前集成學(xué)習(xí)的方法可大致分為兩類(lèi)，其一，個(gè)體學(xué)習(xí)器之間依賴關(guān)系強(qiáng)，串行生成的Boosting 算法；其二，個(gè)體學(xué)習(xí)器間關(guān)系近似獨(dú)立，可以并行生成的Bagging 算法和“隨機(jī)森林”算法。

集成學(xué)習(xí)算法的個(gè)體學(xué)習(xí)器可以由決策樹(shù)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法學(xué)習(xí)獲得。決策樹(shù)方法是按照樹(shù)的分支結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)決策的，這種方式符合人類(lèi)分析處理問(wèn)題的邏輯規(guī)則。常見(jiàn)的C4.5 決策樹(shù)和CART 決策樹(shù)分別使用信息增益率準(zhǔn)則和基尼指數(shù)準(zhǔn)則劃分屬性。王炫等人使用進(jìn)化式專家系統(tǒng)樹(shù)研究空戰(zhàn)決策，既利用專家知識(shí)解決復(fù)雜問(wèn)題，又避免了傳統(tǒng)專家系統(tǒng)適應(yīng)能力差等問(wèn)題［23］。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法既具有深度學(xué)習(xí)的多層非線性函數(shù)的擬合性能，也具有強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)決策反饋的特點(diǎn)。吳志強(qiáng)等人利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)當(dāng)前態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析理解，同時(shí)通過(guò)Actor-Critic 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型對(duì)未來(lái)態(tài)勢(shì)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)，為解決自動(dòng)態(tài)勢(shì)估計(jì)問(wèn)題提供了方法［24］。

集成學(xué)習(xí)可以采眾家之所長(zhǎng)，采用多個(gè)異質(zhì)集成算法，將決策樹(shù)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法生成的個(gè)體學(xué)習(xí)器通過(guò)平均法、投票法、學(xué)習(xí)法等結(jié)合策略進(jìn)行個(gè)體學(xué)習(xí)器結(jié)合，最后將多樣性的學(xué)習(xí)結(jié)果輸出。集成學(xué)習(xí)算法模型如圖6 所示。

圖6 集成學(xué)習(xí)算法模型

通過(guò)集成學(xué)習(xí)結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)、決策樹(shù)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行有效的推理和預(yù)測(cè)，提高計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)、推理和決策能力，進(jìn)而提高防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)智能認(rèn)知能力。

4.5 網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)技術(shù)

未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)必是網(wǎng)絡(luò)化的戰(zhàn)爭(zhēng)形勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)為中心的戰(zhàn)場(chǎng)。網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)是指通過(guò)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將分散的作戰(zhàn)態(tài)勢(shì)要素集成網(wǎng)絡(luò)作戰(zhàn)體系，通過(guò)合理分配調(diào)度資源、加速資源共享，最大限度地發(fā)揮整體的作戰(zhàn)效能。

網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)以全球信息柵格（GIG）為技術(shù)基石，通過(guò)高效的自組織網(wǎng)絡(luò)和無(wú)縫通信技術(shù)構(gòu)建戰(zhàn)場(chǎng)信息網(wǎng)絡(luò)，可以將防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)上的指揮員、武器系統(tǒng)、傳感器等諸多戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)要素連接成統(tǒng)一整體，共享戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)，加速OODA 環(huán)的閉合。

美軍采用網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)概念框架，美通過(guò)將傳統(tǒng)的三軍信息平臺(tái)與全球信息柵格的一個(gè)節(jié)點(diǎn)互聯(lián)，逐步提高三軍的聯(lián)合作戰(zhàn)能力，有效解決了戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)一致性的問(wèn)題［17］。隨著戰(zhàn)場(chǎng)信息化程度的提高，防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)的信息化發(fā)展勢(shì)不可擋，將信息優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為決策優(yōu)勢(shì)，提高防空反導(dǎo)武器系統(tǒng)的作戰(zhàn)效能，將網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)的概念應(yīng)用于防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)領(lǐng)域，形成防空反導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)化作戰(zhàn)的新發(fā)展方向。

5 結(jié)論

信息化時(shí)代的背景下，防空反導(dǎo)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)的智能化是歷史發(fā)展的必然選擇。本文分析了態(tài)勢(shì)估計(jì)的三層模型，探討了OODA 環(huán)中的態(tài)勢(shì)估計(jì)過(guò)程；提出了防空反導(dǎo)態(tài)勢(shì)要素構(gòu)成，建立了防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)的系統(tǒng)模型，提出了當(dāng)前研究亟待解決的5 方面問(wèn)題：多屬性目標(biāo)的建模、態(tài)勢(shì)知識(shí)樣本缺失、態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù)的處理、態(tài)勢(shì)智能認(rèn)知、態(tài)勢(shì)一致性描述，并給出了可能解決問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)。為防空反導(dǎo)智能戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)估計(jì)研究提供了新思路。