基于機器學習的戰場態勢評估問題研究與展望

霍士偉，田八林，郭圣明，師有為

(1. 國防大學研究生院,北京 100091; 2. 國防科技大學信息通信學院,湖北 武漢 430030;3. 國防大學聯合作戰學院,北京 100091)

戰場態勢評估是作戰指揮活動的核心環節,是有效實施作戰指揮決策的前提和依據。隨著大量的預警探測設備、傳感器的廣泛應用,獲取的大量戰場態勢數據已經遠遠超出了指揮員的分析和處理能力。而信息化作戰的快節奏又對態勢評估的時效性和準確性提出了更高要求。因此,必須要通過智能化的手段來輔助指揮員完成態勢評估。智能化戰場態勢評估是實現智能化作戰指揮的基礎和關鍵。智能態勢評估既可以有效提高指揮員評估態勢的速度,又可以彌補指揮員主觀判斷的局限,增強態勢評估的準確性。

本文對戰場態勢評估的概念和基于機器學習的戰場態勢評估研究現狀進行了概述,分析了現有基于機器學習的戰場態勢評估存在的問題,并對其解決思路和研究方法進行了展望。

1 戰場態勢評估概念

戰場態勢評估的概念來源于信息融合領域。19世紀80年代中期,美國國防部聯合領導實驗室理事(Joint Directors of Laboratories,JDL)制定了一個通用的信息融合處理模型——JDL 模型。在該模型中,態勢評估是信息融合系統結構中的第二級處理,它是建立在目標狀態與屬性估計以及態勢估計基礎上的高層信息融合技術。態勢評估是指在低層傳感器完成對目標的識別、跟蹤等一級信息處理基礎上,建立的關于作戰事件、兵力、時間、地點要素等組織形式的一張多重視圖。……