空戰(zhàn)智能態(tài)勢評估技術研究與展望

胡 濤　王棟　姜龍亭　王超

自20世紀70年代以來，以美國為代表的西方軍事強國對態(tài)勢評估（SA）進行了廣泛研究，已經取得了一系列研究成果，如美軍的陸軍分析系統(tǒng)（TCAC）、戰(zhàn)場開發(fā)與目標獲?。˙ETA）、Kirillov的基于規(guī)則的專家系統(tǒng)模型等。

進行空戰(zhàn)態(tài)勢評估是進行威脅評估、目標分配和機動決策的前提條件。由于現(xiàn)代空戰(zhàn)中目標機動性的增強和戰(zhàn)術意圖的不確定性增大，如何在復雜空戰(zhàn)環(huán)境下準確進行態(tài)勢評估，幫助飛行員做出正確決策，成為目前研究的熱點。

隨著新型武器裝備的快速裝備運用，以及理論戰(zhàn)法的創(chuàng)新使用，空戰(zhàn)環(huán)境日趨復雜，發(fā)展智能態(tài)勢評估系統(tǒng)，滿足飛行員對空戰(zhàn)態(tài)勢評估的質量和可靠性的要求，已經成為共識。特別是在分布式空戰(zhàn)中，智能態(tài)勢評估系統(tǒng)收集和處理的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級增長，并且不同飛行員對態(tài)勢的需求是不一致的，特別是受到敵方干擾等影響，態(tài)勢評估趨于復雜，對系統(tǒng)的要求也越來越高?，F(xiàn)有的態(tài)勢評估系統(tǒng)在計算能力、準確性、可靠性、可視化等方面難以滿足現(xiàn)有空戰(zhàn)發(fā)展需求。構建一個高效的智能態(tài)勢評估系統(tǒng)，增強對空戰(zhàn)復雜環(huán)境的態(tài)勢感知能力已成為當前的研究熱點。通過態(tài)勢感知，可以獲得對整個戰(zhàn)場態(tài)勢的準確把握，并根據(jù)態(tài)勢評估結果進行態(tài)勢運用，為提高空戰(zhàn)的智能化調整和控制水平提供支撐。

智能態(tài)勢評估的內涵

態(tài)勢評估作為數(shù)據(jù)融合領域的一種新概念，目前并沒有形成統(tǒng)一的定義，各種文獻針對不同的空戰(zhàn)環(huán)境，給出的概念也不盡相同。但被大多數(shù)人所接受的一種理解是：態(tài)勢評估是指在特定時空環(huán)境中的要素感知，并給予要素理解，估計態(tài)勢在未來一段時間內的發(fā)展趨勢。

為了適應復雜空戰(zhàn)環(huán)境下態(tài)勢評估的要求，使空戰(zhàn)態(tài)勢評估從單獨評估當前時刻靜止態(tài)勢，割裂個體和群體之間的態(tài)勢關系，逐步向群體之間態(tài)勢評估，并且能夠根據(jù)當前空戰(zhàn)態(tài)勢預測未來一段時間的空戰(zhàn)態(tài)勢，為飛行員決策提供支撐?？諔?zhàn)智能態(tài)勢評估技術需要實現(xiàn)以下目標：對空戰(zhàn)環(huán)境進行實時態(tài)勢評估，準確快速判斷己方當前所處態(tài)勢，并基于己方態(tài)勢的歷史狀態(tài)記錄，為己方飛行員或指揮員提供較為準確的空戰(zhàn)態(tài)勢發(fā)展趨勢;具備超前預測功能。即在某一個重大態(tài)勢轉折點發(fā)生之前，能夠給飛行員提前預測，為飛行員制定合理的攻擊策略和防御措施提供依據(jù)，做到提前防范和應對;通過采用先進智能算法，如監(jiān)督學習、強化學習、遺傳模糊樹算法等，使態(tài)勢評估系統(tǒng)能夠具備自學習和自適應能力，而且可以智能評估空戰(zhàn)態(tài)勢，實現(xiàn)空戰(zhàn)態(tài)勢評估的智能化;能夠根據(jù)態(tài)勢評估結果，動態(tài)靈活的產生各種指令，讓飛行員進行相應調整和控制，使空戰(zhàn)態(tài)勢朝著有利于己方方向發(fā)展。

智能態(tài)勢評估系統(tǒng)技術架構

智能態(tài)勢評估關鍵技術

在復雜空戰(zhàn)環(huán)境中，飛行員要根據(jù)當前空戰(zhàn)態(tài)勢的變化情況，準確的進行決策，這就需要創(chuàng)立一個系統(tǒng)化、層次化、集成化的態(tài)勢評估模型，對來自各個方面的多源信息進行融合，以實現(xiàn)對空戰(zhàn)環(huán)境的態(tài)勢評估、實現(xiàn)對于未來的態(tài)勢發(fā)展的超前預測，并進行態(tài)勢表達，以此為基礎實現(xiàn)態(tài)勢運用。

態(tài)勢感知技術態(tài)勢感知技術是根據(jù)己方合理配置信息探測工具，以獲取所需要的數(shù)據(jù)。態(tài)勢感知技術主要包括：探測設備優(yōu)化配置技術、數(shù)據(jù)分級管理技術、復雜環(huán)境下探測系統(tǒng)重構技術。

空戰(zhàn)實際數(shù)據(jù)是智能態(tài)勢評估系統(tǒng)進行態(tài)勢感知的基礎，通過機載探測設備和數(shù)據(jù)鏈系統(tǒng)完成多源信息的采集，通過某種規(guī)則進行組合，為態(tài)勢理解、預測、表達、運用提供支撐。

但是，現(xiàn)有的復雜空戰(zhàn)環(huán)境下，各種探測設備難以對整個空戰(zhàn)實際數(shù)據(jù)進行采集，即并不能保證態(tài)勢感知的完整性。因此，對于空戰(zhàn)雙方而言，如何利用有限的探測資源，得到盡可能多的、有效的空戰(zhàn)數(shù)據(jù)，以提高態(tài)勢感知的實時性和準確性，為空戰(zhàn)態(tài)勢評估打下堅實基礎。所以，空戰(zhàn)態(tài)勢感知技術的核心就是考慮實際探測系統(tǒng)性能，綜合考慮信息獲取精度、可靠性、魯棒性和數(shù)據(jù)安全等多個方面，實現(xiàn)對探測資源的合理分配和使用，通過各種探測設備混合配置，增強探測系統(tǒng)的魯棒性。

態(tài)勢理解技術態(tài)勢理解是對空戰(zhàn)環(huán)境的等能力進行評估，獲取所收集數(shù)據(jù)中蘊含的潛在信息。態(tài)勢理解技術主要包括：分布式的多源信息融合技術、分布式的多源信息預測技術、態(tài)勢評估系統(tǒng)的生存能力和靈活性技術、態(tài)勢評估系統(tǒng)的云計算技術。其中，分布式的多源信息融合和預測技術是態(tài)勢評估系統(tǒng)的基礎工具。

為了處理海量數(shù)據(jù)，需要開發(fā)計算速度快和數(shù)值穩(wěn)定的高性能算法，也需要考慮以下方面的內容：高精度的狀態(tài)估計、探測系統(tǒng)和數(shù)據(jù)鏈所得信息的不確定性、空戰(zhàn)態(tài)勢模式識別和戰(zhàn)機參數(shù)辨識。

態(tài)勢評估系統(tǒng)的生存能力，主要是指面對突發(fā)自然氣象條件、己方探測設備降低效能和敵方進行電子干擾時對空戰(zhàn)態(tài)勢的負荷處理能力和恢復能力，可以理解為態(tài)勢評估系統(tǒng)主動采取措施保證系統(tǒng)的運行狀態(tài)，恢復系統(tǒng)的負荷計算能力。

態(tài)勢評估系統(tǒng)的靈活性，是指在性能約束和時間約束條件下，態(tài)勢評估系統(tǒng)快速有效的調用現(xiàn)有資源，快速響應空戰(zhàn)態(tài)勢變化，調整空戰(zhàn)關鍵影響因素的能力。靈活性可以充分考慮到戰(zhàn)場態(tài)勢的變化情況，無論態(tài)勢評估系統(tǒng)負荷多少，都可以在規(guī)定時間內得到需要的結果。

多源信息融合技術

隨著空戰(zhàn)環(huán)境日趨復雜和作戰(zhàn)模式的變化，空戰(zhàn)態(tài)勢評估系統(tǒng)需要收集大量數(shù)據(jù)，并進行實時處理，而分布式作戰(zhàn)理論的發(fā)展，數(shù)據(jù)鏈的接入，必然會為空戰(zhàn)態(tài)勢評估系統(tǒng)提供更多數(shù)據(jù)。在如此復雜的數(shù)據(jù)中，如何對數(shù)據(jù)進行預處理，整理、分選、融合、挖掘，從中獲得實時精準的態(tài)勢信息，并且深入挖掘內在的潛在內容，是態(tài)勢理解技術應用的重要內容。

態(tài)勢估計技術態(tài)勢估計技術，也叫態(tài)勢預測技術，就是對空戰(zhàn)環(huán)境中各種態(tài)勢因素，如角度、距離、高度、軌跡、作戰(zhàn)意圖的變化進行預測，對空戰(zhàn)態(tài)勢的風險等級進行評估和預警，并進行有機結合，最終形成空戰(zhàn)戰(zhàn)場綜合態(tài)勢圖。態(tài)勢估計技術主要包括：態(tài)勢因素分級預測技術、不確定性因素影響預測技術、隨機性因素影響預測技術、空戰(zhàn)戰(zhàn)場態(tài)勢分析和風險預警技術。

在進行態(tài)勢估計時，需要充分考慮空戰(zhàn)態(tài)勢評估系統(tǒng)的運行機理和時空相關性，各作戰(zhàn)單元的建模和辨識，并估計不確定性因素對態(tài)勢評估的影響。

實際空戰(zhàn)過程中，由于受探測設備能力限制，數(shù)據(jù)鏈傳輸限制、復雜自然條件限制和敵方采取的各種欺騙、干擾措施的限制，實時獲取完備的空戰(zhàn)態(tài)勢信息是不現(xiàn)實的。加強各作戰(zhàn)單元之間的信息共享，提高探測設備的探測能力和抗干擾能力，有助于及時準確把握空戰(zhàn)戰(zhàn)場態(tài)勢，為飛行員及時發(fā)現(xiàn)威脅，作出相應機動決策，提高戰(zhàn)場生存能力，贏得空戰(zhàn)勝利提供必要條件。

態(tài)勢表達技術 態(tài)勢表達，也稱態(tài)勢可視化，是態(tài)勢評估發(fā)展的高級階段。空戰(zhàn)態(tài)勢的可視化是一個從單純數(shù)據(jù)到抽象信息，再到獲取認知的過程。在作戰(zhàn)過程中，飛行員對圖形的敏感程度遠遠大于對數(shù)據(jù)的敏感程度，采取傳統(tǒng)的文本方式，無法給飛行員提供一個直觀的空戰(zhàn)態(tài)勢，而態(tài)勢表達技術可以將大量抽象的數(shù)據(jù)變成圖形，形成態(tài)勢分析建議并制作態(tài)勢圖，采用不同表現(xiàn)形式，使得飛行員可以直觀了解當前空戰(zhàn)態(tài)勢和未來發(fā)展趨勢，提高飛行員的決策效率和準確度。因此，研究融合多源信息的空戰(zhàn)態(tài)勢可視化技術，具有十分重大的意義。

目前，各國在態(tài)勢可視化方面都取得了一定成果。著名的如美國海軍研究所管理的虛擬現(xiàn)實實驗室開發(fā)的“龍”戰(zhàn)場可視化系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用三維的方式來顯示戰(zhàn)場信息，這些信息可以在指揮官和參謀人員之間進行信息共享。該系統(tǒng)可以接受相應的情報信息，并且可以定期更新戰(zhàn)場可視化信息，用戶可以通過代入場景來獲得更好的戰(zhàn)場態(tài)勢體驗，并查詢相關信息。

可視化技術能提高飛行員決策的效率和準確度

隱形戰(zhàn)機、無人機、新一代導彈的應用將增大態(tài)勢評估的復雜性

與傳統(tǒng)空戰(zhàn)相比，隨著第四代空空導彈、智能無人機和隱身飛機的大量使用，電子戰(zhàn)能力的廣泛運用，以及體系化、一體化空戰(zhàn)的發(fā)展，戰(zhàn)場態(tài)勢更加復雜，這對態(tài)勢可視化技術又提出了更高的要求?？諔?zhàn)不再遵循統(tǒng)一的框架，態(tài)勢圖不再是戰(zhàn)斗機之間簡單的靜態(tài)對抗，如何借助計算機技術，形成能夠快速識別和感知的動態(tài)態(tài)勢結構是未來的研究方向。此外，如何將多源數(shù)據(jù)的顯示有機結合起來，確定態(tài)勢顯示的標準和規(guī)范，提高顯示的互操作性和準確度，增強人機交互能力，這都是態(tài)勢可視化技術下一步需要著重關注的問題。

態(tài)勢運用技術態(tài)勢運用是在態(tài)勢評估的基礎上，實現(xiàn)對空戰(zhàn)態(tài)勢朝著有利方向進行的動態(tài)調整和控制?？諔?zhàn)智能態(tài)勢運用技術的關鍵是如何現(xiàn)實飛行員、態(tài)勢評估系統(tǒng)、作戰(zhàn)飛機和多元用戶之間的協(xié)同配合，明確各自在態(tài)勢運用中的作用以及相互配合。智能態(tài)勢運用技術主要包括：智能目標分配技術、智能路徑規(guī)劃技術、智能戰(zhàn)術選擇技術。

目標分配，即在滿足技戰(zhàn)術指標、作戰(zhàn)任務要求、武器性能約束和戰(zhàn)機戰(zhàn)術使用等前提下，將不同位置、價值和威脅的目標合理的分配給編隊中的戰(zhàn)機，使得整體作戰(zhàn)效能最優(yōu)，損失最小。

但是，現(xiàn)有的目標分配算法存在以下缺陷。一是不考慮信息傳輸延遲和信息的正確性。實際上任何通信系統(tǒng)必然存在延時，而且隨著電子戰(zhàn)的運用以及通信設備的能力限制，所得的信息不一定是完整的，甚至不一定是正確的。二是全局信息依賴大?，F(xiàn)有的目標分配系統(tǒng)過分依賴全局態(tài)勢信息，一旦態(tài)勢信息出現(xiàn)延遲和錯誤，所得的目標分配結果必將和實際戰(zhàn)場態(tài)勢產生誤差。三是限制條件大。為了提高目標分配的實時性和準確性，現(xiàn)有算法都會有比較多的假設條件，這嚴重降低了算法的通用性，不適合空戰(zhàn)的復雜作戰(zhàn)環(huán)境。

從空戰(zhàn)現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢出發(fā)，當前應著重聚焦小規(guī)模機群編隊間的目標分配，重點在于威脅評估的準確度和區(qū)分度，協(xié)同攻擊時的戰(zhàn)術使用問題和多目標攻擊時的體系兼容問題。從長遠來看，分布式目標分配算法是趨勢，通過采用各種群智能算法，解決目標規(guī)模和態(tài)勢變化的影響，提高目標分配的實時性和準確度。

傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法包括遺傳算法、人工勢場法、粒子群算法、蟻群算法和A*算法等，但是均存在相應不足，如遺傳算法實時性不夠好，需要占據(jù)很大的存儲空間;人工勢場法容易陷入局部最優(yōu)而不能達到最佳的規(guī)劃效果;粒子群算法由于搜索空間有限，容易陷入局部最優(yōu)等。

智能路徑規(guī)劃技術的目的就是基于某一指標函數(shù)，為己方飛行員規(guī)劃路徑提供參考，使作戰(zhàn)飛機按照該路徑執(zhí)行，將機動決策產生的結果變成飛機的飛控系統(tǒng)能夠理解的軌跡指令或者導航指令，從而實現(xiàn)決策目標。

國外學者很早就對空戰(zhàn)戰(zhàn)術決策理論進行了研究，并提出許多方法，如矩陣對策法、專家系統(tǒng)法、影像圖法、神經網絡法和微分對策法等。

戰(zhàn)術選擇本質上是空戰(zhàn)決策，而智能戰(zhàn)術選擇系統(tǒng)就是通過人工智能，構造一個模擬飛行員決策思維的系統(tǒng)，能夠根據(jù)最終實現(xiàn)智能決策和輔助決策。隨著人工智能的飛速發(fā)展和相應算法的飛速發(fā)展，面對各種與空戰(zhàn)態(tài)勢相關的參數(shù)，經歷態(tài)勢感知、態(tài)勢理解、態(tài)勢預測和態(tài)勢可視化過程，智能態(tài)勢評估系統(tǒng)能夠給飛行員提供戰(zhàn)術選擇決策支持，減輕飛行員的反應時間和思維負擔。

結語

到目前為止，態(tài)勢評估技術的智能化程度還不夠高，其核心技術，如多源數(shù)據(jù)融合技術、大數(shù)據(jù)處理技術、模式識別技術等尚未取得實質性突破，尤其是針對態(tài)勢估計技術的研究，由于缺乏對空戰(zhàn)決策機理的研究，估計結果的準確度難以得到保證。如何將態(tài)勢評估的各種技術進行融合，并與態(tài)勢運用技術相互配合，實現(xiàn)功能一體化是未來空戰(zhàn)的關鍵。

責任編輯：劉靖鑫