一種基于深度學習的智能威脅評估算法

張 揚，韓春雷，孫瑋琢，鹿 瑤，楊 笛

一種基于深度學習的智能威脅評估算法

張 揚1，韓春雷1，孫瑋琢2，鹿 瑤1，楊 笛1

（1 中國電子科技集團公司第二十研究所，西安 710068；2 91550部隊，大連 116023）

在現代信息化戰爭中依據戰場態勢變化進行合理威脅評估，對實現指揮系統自動化具有重要意義。為了克服傳統規則算法評估能力的局限，設計了一種基于深度學習的新型智能威脅評估算法。首先設定了防空威脅評估指標選取原則，在此基礎上從多個不同角度出發建立了反映空中目標威脅的指標體系，然后構建深度神經網絡模型予以解決。新算法的優點在于威脅評估快速可信、易于實現，且對于不斷變化的空情威脅可進行持續更新優化。最后，通過典型作戰場景的仿真數據驗證了模型的有效性和可行性。

威脅評估；深度學習；神經網絡；智能作戰

0 引言

在現代信息化戰爭中，空中目標突襲進攻與防御已成為戰場中的一種重要作戰方式。而空襲目標通常類型繁雜多樣，具備多批次、多方位、連續飽和攻擊的特點，此外戰場中還會存在很多非攻擊性干擾、欺騙目標，使得防空決策人員在短時間內很難及時、準確地對眾多目標做出科學、合理的威脅判斷[1-2]。這就要求指揮控制系統能夠根據多傳感器獲取的各種信息對空中目標的作戰能力、攻擊意圖和作戰時機進行分析和預測，進而對空中目標的威脅程度做出判斷，為合理的火力分配提供參考，最終提高平臺防空作戰的整體效能。……