人工智能在反無人機作戰(zhàn)中的應(yīng)用

無人機具有遠程操控、人員零傷亡、效費比高等特點，已成為現(xiàn)代戰(zhàn)場的重要作戰(zhàn)力量。然而，無人機的廣泛應(yīng)用也帶來了新的挑戰(zhàn)，如何有效對抗無人機成為一個棘手的難題。令人欣慰的是，人工智能技術(shù)的發(fā)展為反無人機作戰(zhàn)提供了新的解決方案。

人工智能在反無人機作戰(zhàn)中的應(yīng)用

本段以目標(biāo)識別與跟蹤、自主決策、目標(biāo)行為模式分析與預(yù)測為切入點，探討人工智能在反無人機作戰(zhàn)中的應(yīng)用。

人工智能用于目標(biāo)識別與跟蹤

人工智能系統(tǒng)基于計算機視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)無人機快速識別與跟蹤，大大提高了反無人機系統(tǒng)的響應(yīng)速度和作戰(zhàn)效能。反無人機系統(tǒng)搭載可見光、紅外、雷達等傳感器，實時獲取空域目標(biāo)的圖像、視頻、點跡航跡等數(shù)據(jù)。隨后，這些數(shù)據(jù)被輸入預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型。模型對數(shù)據(jù)進行去噪、增強等預(yù)處理，然后提取、分析和比對數(shù)據(jù)中的特征，進而判斷目標(biāo)類型是否為無人機，同時，計算并獲取目標(biāo)位置信息，最終完成無人機快速、準確識別與跟蹤。

人工智能用于自主決策

人工智能系統(tǒng)實現(xiàn)反無人機作戰(zhàn)自主決策，涉及環(huán)境感知、態(tài)勢評估、策略制定、決策執(zhí)行四個步驟。首先，反無人機系統(tǒng)通過傳感器網(wǎng)絡(luò)收集地形、目標(biāo)位置等相關(guān)信息，并4c855d6115d411d86a4fdc553808f366利用人工智能模型對傳感器收集的數(shù)據(jù)進行融合、預(yù)處理，形成全面的環(huán)境感知。在環(huán)境感知的基礎(chǔ)上，綜合考慮無人機的飛行軌跡、飛行速度、飛行高度、機載武器或任務(wù)載荷等因素，反無人機系統(tǒng)利用層次分析法、多屬性決策理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機等基于專家知識或數(shù)據(jù)的人工智能模型，對當(dāng)前態(tài)勢進行評估，例如分析無人機目標(biāo)類型、數(shù)量、位置以及威脅等級等信息，以了解當(dāng)前環(huán)境狀況和可能存在的風(fēng)險，為后續(xù)決策提供依據(jù)。根據(jù)態(tài)勢評估結(jié)果和任務(wù)需求，反無人機系統(tǒng)利用Q-Learning、蒙特卡洛樹搜索方法等強化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)自主制定和優(yōu)化反制策略，從激光武器、電子干擾設(shè)備等反無人機系統(tǒng)中選用合適的裝備。最后，反無人機系統(tǒng)執(zhí)行決策，對無人機進行攔截或摧毀。在反制過程中，反無人機系統(tǒng)不斷收集新數(shù)據(jù)，將執(zhí)行結(jié)果和反饋信息傳給地面控制站或其他相關(guān)系統(tǒng)，地面控制站實時分析和處理信息，以評估反制效果并相應(yīng)調(diào)整決策。

人工智能用于目標(biāo)行為模式分析與預(yù)測

人工智能系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等先進技術(shù)完成無人機目標(biāo)行為模式分析與預(yù)測，這是一項復(fù)雜而精細的任務(wù)。它從各種目標(biāo)源中收集大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，然后提取文本、圖像、點跡航跡、合成孔徑雷達（SAR）影像、開源文本、氣象等有用信息，并將這些有用信息作為輸入來構(gòu)建無人機行為模式分析模型。人工智能系統(tǒng)使用統(tǒng)計、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等方法來識別數(shù)據(jù)中的模式，進而辨別無人機的行為特點，判斷例行偵察、干擾牽耗、誘餌突防等無人機當(dāng)前行為模式。同時，使用大量歷史數(shù)據(jù)挖掘無人機活動規(guī)律，以預(yù)測無人機的未來行為，判明無人機將要執(zhí)行的任務(wù)。

人工智能在反無人機作戰(zhàn)中發(fā)揮的作用

提升反應(yīng)速度和精度

人工智能技術(shù)的應(yīng)用推動了傳統(tǒng)人力密集型作戰(zhàn)向技術(shù)密集型作戰(zhàn)的轉(zhuǎn)變。相比于人員偵察、決策方法，人工智能系統(tǒng)能夠更快地識別、跟蹤無人機目標(biāo)，迅速判斷敵方無人機威脅，提高了反無人機作戰(zhàn)的響應(yīng)速度。通過GPU、FPGA和ASIC等高性能計算資源，以及批量化處理、剪枝算法、量化算法和轉(zhuǎn)移算法等輕量化處理，人工智能系統(tǒng)可以在極短的時間內(nèi)完成體征提取、類型識別、目標(biāo)定位，以及目標(biāo)行為模式和關(guān)系挖掘。同時，在大多數(shù)反無人機作戰(zhàn)場景下，人工智能技術(shù)可有效提升反無人機系統(tǒng)識別、跟蹤無人機目標(biāo)的精度，為戰(zhàn)場態(tài)勢感知網(wǎng)絡(luò)和武器系統(tǒng)提供高精度目標(biāo)指示。

提高作戰(zhàn)效能

基于深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等算法，人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)和理解大量決策案例和知識，形成決策模型和規(guī)則。在反無人機實戰(zhàn)中，這些模型和規(guī)則能為決策者提供智能化輔助決策支持。人工智能系統(tǒng)實時監(jiān)測戰(zhàn)場態(tài)勢變化，根據(jù)當(dāng)前情況和需求調(diào)整反無人機作戰(zhàn)計劃和行動方案，快速生成多種備選方案，優(yōu)化兵力配置和火力打擊方案，有助于決策者快速評估和比較不同方案的優(yōu)劣，從而做出更明智的決策。反無人機系統(tǒng)擁有這種自主決策和實時調(diào)整計劃的能力，提高了作戰(zhàn)效能，同時，軍隊能更快地適應(yīng)戰(zhàn)場環(huán)境變化，抓住戰(zhàn)機，取得勝利。

增強情報收集能力

在反無人機作戰(zhàn)中，無人機目標(biāo)偵察、監(jiān)視是非常重要的任務(wù)之一。人工智能系統(tǒng)能夠自動從各種數(shù)據(jù)源中收集、處理無人機目標(biāo)數(shù)據(jù)，并利用模型識別目標(biāo)，再自動標(biāo)注目標(biāo)。它擁有強大的計算能力，能對海量數(shù)據(jù)進行快速處理和分析，識別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢，為決策提供有力支持。與人工相比，人工智能系統(tǒng)收集、處理數(shù)據(jù)的時間大幅縮短，成本大大降低。

優(yōu)化資源分配

基于人工智能的數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測能夠預(yù)測作戰(zhàn)過程中的物資需求、人員傷亡等情況，為后勤保障提供科學(xué)依據(jù)。它可以更合理地分配反無人機作戰(zhàn)資源，完善反無人機系統(tǒng)供應(yīng)鏈管理，減少浪費，提高后勤保障效率，確保部隊在作戰(zhàn)過程中獲得及時、有效的后勤保障。

推動技術(shù)創(chuàng)新與升級

人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展積極推動了新型反無人機系統(tǒng)研發(fā)和升級。這些新系統(tǒng)具備更高的智能化水平、更強的作戰(zhàn)能力和更好的適應(yīng)性，為技術(shù)密集型作戰(zhàn)提供有力支撐。同時，人工智能技術(shù)在軍事領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，促進了軍民融合發(fā)展。軍方可以聯(lián)合高校、院所共同發(fā)展反無人機系統(tǒng)，推動更多先進技術(shù)在軍事領(lǐng)域中應(yīng)用以及技術(shù)成果轉(zhuǎn)化，提高軍隊整體作戰(zhàn)能力。