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新概念裝備由于缺乏成熟裝備作為參考，目標圖像不明確，需要通過軍事需求牽引裝備設計和研制。為 此，提出了適用于新概念裝備的軍事需求分析框架。以無人跨介質新概念飛行器軍事需求開發為例，對框架進行應 用驗證。案例結合無人跨介質飛行器作戰運用特點，基于所述框架開展了軍事需求論證工作，通過逐層分解和迭代 分析，得到了該飛行器能力需求、裝備性能需求等，表明了所提軍事需求分析框架的有效性。

武器裝備軍事需求論證是裝備發展項目建設 活動的起點，也是項目實施的基本依據［1］。論證過 程中，論證人員分析發展新型裝備的必要性，科學 地提出裝備主要的性能指標的過程被稱為武器裝 備論證需求分析［2］。需求分析結果的科學性和合理 性對武器裝備研制的成敗具有決定性意義［3］。新概念武器的潛在作戰效能和應用前景已引 起了各軍事大國的廣泛重視。近幾年，各國加快推 進新概念裝備研發，謀求掌握新的戰略競爭優勢。 以美國為例，美軍在高超聲速武器、高能激光武器、 下一代戰機（NGAD）、微波武器、粒子束武器等領域 積極布局［4-7］，多措并舉推進新概念武器發展。 當前我軍武器裝備從跟蹤測仿階段逐漸進入 自主創新發展階段，新概念裝備目標圖像不明確、 研制風險高、建設周期長，亟待提高基于需求分析 的正向設計能力。因此，開展新概念裝備軍事需求 分析方法研究對優化資源配置、降低研制風險、提 高體系貢獻率等意義重大。 國外針對武器裝備需求開發的架構與方法已 進行了大量研究，形成了適應多元復雜戰略環境的 裝備能力需求和開發系統以及體系結構框架，見文 獻［8-15］。 國內還未將武器裝備需求開發制度化，但通過 積極借鑒美軍 JCIDS 需求開發過程和體系結構設 計思想，對武器裝備需求分析也開展了大量工作， 構建了一系列需求分析框架與流程［16-21］，并結合體 系架構框架（DoDAF），給出了需求分析流程中的某 些步驟的具體分析方法［19，22-23］。此外，伴隨著工具軟 件、系統工程理論、基于模型的系統工程（MBSE）方 法等的成熟完善，基于模型的體系能力需求分析也 在廣泛應用［24-25］，為開展裝備需求分析的數字化建 模提供了參考。這些工作推動武器裝備需求分析模 型化、規范化，但都未貫通整個需求分析流程，對于 裝備需求生成的支撐力度還有所不足。

分析了大數據時代傳統的基于相似性思想的軍事仿真系統在理論、模型、性能等方面面臨的新挑戰；結 合俄烏沖突的現實背景，提出了應用大數據技術推動軍事仿真系統發展的幾個方向；在數據、模型、機制等方面提出 了應用大數據技術的方法理念，為大數據背景下軍事仿真系統的發展提供了參考。傳統意義上基于相似性原理的建模與仿真技 術，一般是通過構建靜態軍事系統特征模型與動態 戰爭系統演化解析模型，從客觀性角度實現仿真， 其中，具有代表性的如蘭徹斯特方程、杜派指數、蒙 特卡洛隨機事件等仿真方法［1］。這些方法都是基于 既定模型對軍事及戰爭行為的各個組成部分進行 模型構建，通過相關參數體現系統間各個要素的運 行機制。從好的方面看，通過長期細致的分析建立 經得起推敲的仿真模型，可以在之后歷次仿真活動 中都能夠保證行為的高度一致性；但在信息化戰爭 中，隨著戰爭形態的發展，軍事要素間精準快速的 對抗沖突，以還原論和確定論為基礎、量化式為主 的傳統軍事仿真系統，已難以完全而準確地對軍事 活動及戰爭行為進行描述，更不必說重現智能化戰 爭條件下突出的體系對抗、多軍兵種聯合作戰及戰 場態勢與資源迷霧等諸多戰爭系統的典型特征。大數據是在以網絡信息技術為代表的生產力 發展到一定階段的必然產物，也是自動化與智能化 發展的分水嶺。大數據的潛在價值要求人們運用各 種數據挖掘工具與分析方法手段，實現對事件（物） 本質及其蘊含規律的探究，從而能夠掌握事件（物） 的發展規律并能夠預測其未來發展趨勢。從目的性 來看，大數據技術實現了對大數據價值的挖掘與轉 化，主要用來預測同類事件（物）的發展趨勢，并為 人們提供決策支持，這與系統建模仿真的目標不謀 而合，二者都希望能夠在建立對已有事件（物）充分 分析的基礎上，實現對未知規律的探索和未來趨勢 的預測。 隨著新軍事革命和軍隊信息化建設的突飛猛 進，軍事大數據的建設發展也日臻完善。在軍事仿 真系統的建設中探索應用大數據技術，能夠為新時 代軍隊轉型背景下的軍事仿真系統發展和應用提 供許多新的思路。

通過異型無人機（unmanned aerial vehicle, UAV)的協同作戰, 可極大豐富空中作戰樣式, 提高空戰戰損比. 雙機編隊是最基 本的協同作戰單元, 具有較大的研究價值. 針對無人機協同空戰可能面臨的不同空中態勢, 分別設計殲擊無人機和電子干擾無人 機的機動決策模式, 通過不同模式下的算法切換實現更好的協同作戰. 基于一致性理論設計了無人機的編隊飛行與伴隨干擾算法. 根據動態的空戰對抗特性, 設計自適應的動態柵格環境, 可更好地支撐路徑規劃與機動決策. 分別使用改進的蟻群算法（ant colony algorithm, ACO）和 Q-learning 算法構建無人機的機動決策和沖突解脫算法, 可實現無人機在空戰機動的同時避免相撞事故的發生. 最后以戰損比為指標, 通過協同空戰仿真證明了協同機動決策算法的有效性.無人作戰飛機 （unmanned combat aerial vehicle, UCAV）作為未來空戰的重要角色, 實現其空戰過程 智能化是各軍事強國研究的關鍵方向[1] . 美國作為航 空和人工智能技術最發達的國家, 在無人作戰系統 的研究上同樣走在世界最前沿. 早在 2016 年, 美國 的智能空戰模擬系統便能以 100%的概率戰勝退役 的空軍上校[2] . 2017 年 3 月, 美國空軍與洛·馬公司 基于無人化的 F-16 對“忠誠僚機”概念關鍵性技術 展開驗證, 包括開放式系統架構的軟件集成環境和 無人機的自主任務規劃功能, 旨在實現有人機與無 人機的協同作戰[3-4] . 在美軍的 2013 版《無人機系統 綜合路線圖》中, 更是計劃到 2030 年前后實現無人 機編隊的自主協同偵察與攻擊功能. 因此, 我國同樣 應當加大無人作戰飛機自主決策技術的研究, 否則 難以在未來的空戰場上取得優勢. 無人機協同空戰對抗既涉及空中的自主避撞, 又涉及戰術的協同機動決策, 相對單機對抗和同型 機協同機動決策具有更大的技術難度和復雜度. 從 國內外的研究現狀來看, 主要仍基于同機型的對抗 決策或協同機動決策研究, 對于異型機之間的協同 機動決策還仍有不足. NGUYEN 使用線性二階模型 構建無人機編隊模型, 使用一致性理論設計集群的 編隊控制算法[5] , 但該研究主要關注動目標的協同追 蹤問題, 對于更復雜的協同控制決策則并沒有涉及. ZHEN 提出了一種智能自組織算法[6] , 該算法可實現 多無人機對抗的目標分配問題, 主要方法是將全局 問題分解為局部問題并進行優化計算. 但該研究主 要關注對地目標的協同攻擊, 態勢相對簡單. 朱星宇 基于 Q-Learning 算法構建無人機的機動決策模型[7] , 而無人機之間的協同目標分配則是使用納什均衡理 論, 由此實現多無人機空戰機動決策. 研究中既考慮 了沖突解脫問題, 也考慮了態勢問題, 具有較好的參 考價值. 魏瀟龍基于改進蟻群算法研究了無人機的 自主沖突解脫問題[8] , 具有一定參考價值. 本文對異型機之間的空戰協同決策問題展開研 究, 主要分析電子干擾無人機與空戰無人機之間的 自主協同決策方法. 在探討電子干擾伴隨支援戰術 機動方法基礎上, 基于一致性理論設計了無人機之 間的編隊控制方法, 使用蟻群算法實現我方無人機 之間的沖突解脫與戰術機動, 使用改進的 Q-learning 算法設計敵對無人機的空戰機動決策算法, 最后通 過空戰仿真驗證協同機動算法的有效性。

武器目標分配問題是指揮控制與任務規劃領域的關鍵難點之一, 也是軍事運籌領域的基礎研究課題。經過多年研究, 武器目標分配問題在陸海空天電等領域都得到了廣泛研究, 涌現出了大量模型和算法。系統梳理武器目標分配問題的典型作戰樣式、建模方法、求解算法和實驗驗證, 掌握當前該領域的研究現狀, 在此基礎上, 結合智能化、無人化戰爭帶來的新挑戰, 分析武器目標分配的發展趨勢, 為后續研究提供參考。武器目標分配(weapon target assignment, WTA)問題是軍事運籌學領域的基礎問題之一, 是解決如何將多種作戰武器分配給多個打擊目標, 來最優地實現指揮員的作戰意圖, 也是指揮控制自動化、智能化需要解決的關鍵問題。WTA問題最早由Manne(1958)[1]在研究彈道導彈防御運籌優化時提出, 開始被稱為導彈分配問題(missile allocation problem, MAP), 解決如何將己方攔截導彈分配到來襲彈道導彈的攔截作戰中, 以達到己方設施最優防護的目的。該問題提出后, 受到軍方和學術界作戰運籌、指揮控制、自動化等領域研究人員的廣泛關注, 開始逐步將MAP的基礎模型擴展到不同的作戰領域, 成為當前熟知的WTA問題。WTA問題是典型的組合優化問題, 隨著武器、目標的種類和數量的增加, 解的數量會呈指數增加。20世紀80年代, Lloyd等(1986)[2]證明了WTA是一個多參數、多約束的NP(non-deterministic polynomial)-complete問題。曹奇英等(2001)[3]說明了WTA問題的解空間存在大量的局部極值點, 往往是不可微的、不連續的、有約束條件和高度非線性的。因此, 不存在確定性優化算法能在多項式時間之內計算出問題最優分配方案。從作戰指揮決策過程來看, 當前常見WTA問題研究主要分為兩大類: 靜態WTA(static WTA, SWTA)和動態WTA(dynamic WTA, DWTA)。SWTA問題研究一個確定的周期內, 己方武器對敵方目標進行一個回合交戰的最優分配。DWTA問題在SWTA的基礎上引入時間維的決策, 在多個回合的交戰中考慮己方武器和敵方目標在類型、數量和狀態等方面的不確定性, 為目標的動態打擊提供武器籌劃方案。此外, 多階段WTA問題研究己方武器分多個階段(波次)對敵方目標進行打擊, 優化確定條件下多階段交戰過程中武器資源的籌劃方案, 屬于一類較為特殊的WTA問題, 有時被歸入到DWTA問題中。從決策權來看, 可以分為集中WTA和分布式WTA。WTA問題經過幾十年的研究, 在模型、算法、作戰應用以及實驗數據等方面都得到了巨大發展。從建模方法來看, 早期以整數規劃、動態規劃和圖論等方法為主, 近期博弈論、多智能體方法等也開始用來對WTA問題進行建模求解。從優化算法來看, 既有傳統的分支定界法、割平面法和列生成方法等傳統精確算法, 也有貪婪搜索、禁忌搜索(tabu search，TS)算法、模擬退火(simulated annealing，SA)算法、大規模鄰域搜索(very large-scale neighborhood search，VLNS)算法、粒子群優化(particle swarm optimization，PSO)算法、遺傳算法(genetic algorithm，GA)、蟻群優化(ant colony optimization，ACO)算法等啟發式算法，以及多種啟發式算法結合的混合智能算法等。從應用領域的作戰樣式來看, 包括了防御過程中的地面防空、空中攔截、單艦防空、艦艇編隊防空、反彈道導彈等, 以及進攻過程中的地對地打擊、空對地打擊、反艦、裝甲對戰、聯合火力打擊等在內的10多種典型作戰樣式。從模型算法的實驗驗證來看, 既有10種以內武器和目標的小規模算例, 也有數量高達400種武器和目標的大規模算例。Matlin(1970)[4]對20世紀70年代之前的(導彈)WTA問題的相關研究進行梳理和分析, 側重靜態模型和啟發式算法的總結。Cai等(2006)[5]對20世紀初及之前的WTA研究進行了綜述, 更加著眼于DWTA的研究進展和發展趨勢。Kline等(2019)[6]的研究是近期WTA問題領域較為全面的綜述, 重點對WTA的數學規劃模型和算法進行了總結。上述綜述主要關注英文論文中的研究成果, 還缺少國內代表性成果的總結。同時, 對具體模型和算法總結較多, 沒有系統總結WTA的應用場景和實驗數據。隨著人工智能技術、無人系統等新技術新裝備在軍事領域的廣泛應用, WTA問題也面臨著新的挑戰與發展機遇。無人系統的應用催生了很多新的作戰樣式, 如蜂群作戰、跨域無人集群協同作戰等。如何在現有WTA研究的基礎上, 研究新作戰樣式下的WTA技術, 將是未來智能化、無人化作戰領域的一個研究熱點。同時, 人工智能技術為更高效地解決動態對抗場景下的WTA問題提供了新的解決思路。因此, 從典型應用場景、建模方法、算法以及實驗等多個角度對WTA問題進行系統綜述, 同時融入了國內的代表性研究成果, 文獻更加全面, 內容更加豐富, 為下一步WTA的新發展奠定基礎, 具有重要的應用價值。

介紹了無人作戰平臺萌芽起步、探索改進和蓬勃發展三個階段的發展歷程，闡述了無人作 戰平臺偵察預警、指揮控制、綜合打擊、作戰評估和聯合保障五個方面的作戰特點，從作戰任務、作 戰方式、作戰模式和作戰戰法四個方面總結了無人作戰平臺的作戰應用，重點梳理了無人作戰平臺 建設在戰場態勢感知、通信、協同控制以及推進與動力四個方面的技術難點，在此基礎上，從裝備構 成、功能設計和作戰運用三個方面對無人作戰平臺的發展趨勢進行了展望。無人作戰平臺是指具備無人駕駛能力、能夠完 全按遙控操作或按預編程序自主運作、且可攜帶進 攻性或防御性武器遂行作戰任務的一類武器平臺。從組成要素看，無人作戰平臺主要包括空中無人作 戰平臺、地面無人作戰平臺、水面/水下無人作戰平 臺和太空無人作戰平臺; 從裝備構成看，無人作戰平 臺主要包括無人機、無人戰車、無人艦艇、無人潛航 器以及無人軌道飛行器等［1 － 2］。目前，無人作戰平 臺已在美國、俄羅斯等軍事強國多場局部戰爭和反 恐行動中發揮了至關重要的作用。未來，隨著人工 智能、大數據、物聯網、云計算等高新技術的快速發 展和深入應用，戰爭形態將逐步由信息化向智能化 加速演進，因此，基于網絡信息體系智能化條件下的無人作戰將取代傳統作戰樣式，無人作戰平臺也將 取代有人作戰平臺成為未來戰場的主要作戰力量。同時，科學技術的發展也促進了無人作戰基本概念、 技術支撐和制勝機理等理論層面的不斷突破，與之 對應的無人作戰平臺將成為未來世界各軍事大國競 相角逐的主要領域。

無人集群系統是近年來國內外軍事領域的研究重點, 正在推動無人作戰樣式由 “單平臺遙控作戰” 向海陸空協作的 “智能群體作戰” 轉變. 綜述了近年來國內外在無人集群系統方面的最新研究進展, 包括軍事、國防和學術領域在無人系統自主 協同技術方面的探索和實踐, 闡述了無人集群系統相關的關鍵技術, 包括多 Agent 系統自主協同、多 Agent 系統態勢共識、未 知系統動力學、群體智能理論與技術、機器學習方法、行為決策方法以及實驗場景模擬等, 分析了不同關鍵技術的技術特征、 面臨挑戰和發展趨勢.

2018 年美國國防部頒布《國防部人工智能戰略 摘要》, 強調人工智能技術在軍事領域的應用, 并于 同年發布了無人集群系統并行作戰場景[1]. 2017 年 至今美國戰略和預算評估中心連續發布針對中俄兩 國的馬賽克式集群作戰等顛覆性作戰模式, 打造全 球范圍內的武器系統協同作戰[2] . 我國國務院在 2017 年提出《新一代人工智能發 展規劃》, 倡導人工智能領域的軍民融合, 以加快國 防技術的成果轉化, 并為指揮決策、軍事論證和國防 科研提供有力支撐[3] . 其中, 以群體智能為核心技術 的無人集群系統自主協同作戰是未來戰爭重要樣式, 美軍已經啟動高度自主智能化集群武器裝備的研究. 我軍也在積極探索利用人工智能算法提高無人系統 的智能化水平, 以取得戰爭主動權. 進一步看, 現代 戰爭中戰場環境瞬息萬變, 僅僅通過單系統的協作 不可能完全掌握戰場環境和態勢, 海、陸、空多類智 能系統的協同感知、聯合攻擊必將成為未來戰爭的 作戰模式. 2020 年 1 月, 中國科學院發布的《2019 年 人工智能發展白皮書》中, 將” 群體智能技術” 列為 了 8 大人工智能關鍵技術之一[4] . 同時, 無人裝備具 有低成本、小型化、功能單一、組網靈活等特性, 使 得無人裝備集群作戰通過數量優勢來打擊敵人. 在 網絡環境下, 這類由異質、異智系統 (智能體) 通過 彼此之間的信息交互構成的多維異構無人集群系統, 看作是異構智能群體系統, 即多智能體 (Agent) 系統. 其中, Agent 是對外界的刺激作出適當反應的實體, 不是被動的接受消息和控制. 展望未來, 誰懂得如何最好地使用無人集群智 能系統, 誰就有望在戰爭中取得巨大優勢.

目的 對軍事領域中人機協作的應用現狀和理論現狀進行歸納與分析，指出未來的發展趨勢，旨 在為人機協作軍事系統的技術發展和設計研究提供理論方向。方法 以無人機系統、無人車系統、無人 艇系統的實際應用場景為代表，分析人機協作的軍事應用現狀；剖析軍事背景下國內外人機協作任務分 配、人機交互方式、人機交互界面設計、人機協作效能評估的研究進展；綜合前人的研究現狀對未來的 研究發展趨勢進行總結。結論 根據國內外研究的現狀、熱點與趨勢可知，人機協作的任務分配需綜合 考慮人員行為和任務時序等因素，以提高人機協作效率，探尋更優的分配模式；多模態智能交互將成為 未來人與無人集群交互的主流形態，多通道結合的信息交流將改變操作員與指控系統互動的方式，實現 人與無人集群的高效交互；態勢認知是未來智能戰場面臨的挑戰，人機協作為智能態勢認知領域的研究 奠定了基礎。

隨著戰場信息化趨勢的發展，現代化戰場的整體 規模不斷擴大，戰場要素也愈加復雜，涉及多目標任 務和多資源的體系化作戰成為了主要的戰爭形態。人 機協作是指發生在人和自動化之間的協同交互，通常 被稱作 Human-Agent Teaming 或者 Human-Automation Collaboration[1]。在軍事層面，龐大的有人/無人協同 系統會參與到信息化戰場的協同作業中，復雜的操作 任務和作戰資源需要作戰體系具備規劃任務和自主 完成目標的能力[2]。因此，在復雜多變的戰場環境下， 自主規劃系統及監督指揮人員的協同作業顯得至關 重要[3]。人機協同作戰一直是軍事領域的研究熱點， 是指將無人系統與有人系統進行有機融合，基于共享 任務或信息的形式完成共同目標，這是智能化戰爭中 具有代表性的作戰方式之一[4]。基于對相關領域的研 究及應用資料的調查，美軍于 2003 年的伊拉克戰爭 中首次實現了有人/無人機協同作戰，通過有人機指 揮“MQ-1 捕食者”無人機發射導彈，實現作戰目標 物的發射打擊任務[5]。當前，國內外對無人機領域的 人機協作應用研究愈加廣泛。為實現資源的最大化利 用，通常采用單一操作員監督多個無人機的作戰模 式，但這種方式往往會增加人機系統的總體操作負 荷[6]。例如，美國在 2018 年的“拒止環境下無人機 協同作戰 CODE”項目中采用單一操作員控制多架無 人機的模式，執行偵察、打擊等作戰任務[7]。隨著未 來作戰化的趨勢向協同一體化的方向發展，在操作者 層面和武器平臺層面，實現資源的合理利用及充分配 置是人機協同作業的重要目標。 隨著人工智能、大數據等技術的發展，智能計算 等高新技術廣泛應用于軍事領域中的指揮控制系統、 無人作戰系統及輔助決策系統等自動化系統[8]。上述 系統注重人工智能技術的應用，突破了戰場環境下人 類生理疲勞等方面的限制，通過與人類合作來執行作 戰任務，形成人機協同作戰系統。人機協同作戰主要 有以下三種類型：第一種是智能化無人系統指引有人 系統實施作戰；第二種是智能化無人系統輔助有人系 統實施作戰；第三種是智能化無人系統掩護有人系統 實施作戰[4]。在人機協作系統中，智能系統運行速度 快，適用于執行規范化的繁雜任務，而人擔任監督規 劃的角色，通常在指定或突發階段，與智能系統聯合 完成協同作業[3]。然而，值得注意的是，雖然當前的 自動化系統能夠在一定程度上實現智能化任務，但是 在態勢感知及知識理解等方面仍存在固化思維，難以 完全替代人類[9]。例如，在指揮控制系統中，人類可 以發揮態勢感知的能力優勢，分析敵方的作戰意圖， 合理地分配作戰任務。而自動化系統主要是程序化的 定量感知，對動態的戰場環境感知的靈活度較低[10]。 總體來說，智能化作戰系統距離全自主性仍有較大差 距，需要和操作人員聯合完成作戰任務。 綜上所述，人和智能系統相互配合、執行任務， 可以發揮各自的優勢，提高作戰效率。人機協作過程 涉及任務分配、人機交互、效能評估等諸多方面，只 有實現各層面的高效融合和技術突破，才能達到理想 的協同作戰效果。然而，在動態、大規模的作戰環境 下，受限于智能技術的發展程度及未知的戰場態勢等 因素，人機協同技術仍處于探索階段，有許多工程技 術方面的難題需要解決，比如如何實現合理的協同任 務分配、如何實現靈活的人機交互等問題。因此，現 階段的研究重點是探究如何將人的經驗知識與機器智 能高效融合，最大化地發揮人機協同作戰系統的效能。

高超聲速武器具有高空高速機動飛行的突出性能優勢, 展現出強大的突防能力, 促使各軍事大國開始進行高超聲速武器防御體系的建設工作. 介紹了高超聲速武器的防御難點, 梳理了以美俄為代表的國外高超聲速武器防御體系的發展現狀與存在問題, 分析了高超聲速武器防御體系的發展趨勢, 并指出了發展過程中可能面對的風險與挑戰.

高超聲速武器是一類能在大氣層內以超過 5 Ma 速度受控飛行的武器, 具有打擊速度快、機動性能 好、突防能力強等特點, 吸引以美俄為首的軍事大 國在該領域展開激烈角逐. 俄羅斯率先將“先鋒”（A原 vangard）、“匕首”（Kinzal）高超聲速助推滑翔導彈投 入現役, 積極開展“鋯石”（Zircon）高超聲速巡航導彈 的國家試驗工作, 并披露了“小精靈”（Gremlin）、“幼 蟲-MD”（Larchinka-MD）、“銳利”（Ostrota）與 Kh-95 等多款高超聲速巡航導彈的發展計劃. 美國密集進 行高超聲速武器試驗, 全力推動“常規快速打擊” （conventional prompt strike, CPS）、“遠程高超聲速武 器”（long-range hypersonic weapon, LRHW）和“空射快 速 響 應 武 器 ”（air -launched rapid response weapon, ARRW）三大高超聲速助推滑翔武器項目形成裝備級 成果, 并試圖借助“吸氣式高超聲速武器概念”（hy原 personic air-breathing weapon concept, HAWC）、“超 聲速推進先進沖壓發動機”（supersonic propulsion en原 abled advanced ramjet, SPEAR）、“一次性吸氣式高超 聲速多任務演示器”（Mayhem）等項目在高超聲速巡 航導彈武器領域取得突破. 預計到 2030 年, 將有一 批發展成熟的高超聲速武器型號進入各國裝備序列, 成為其作戰體系的有機組成部分. 與此同時, 高超聲 速武器技術的快速發展打破了攻守雙方的平衡態勢, 加劇了各國對高超聲速武器防御體系的構建需求. 從介紹高超聲速武器的防御難點入手, 分析國外典 型高超聲速武器防御體系的建設現狀與存在問題, 預測了高超聲速武器防御體系的發展趨勢。

無人機蜂群作戰已經成為軍事領域的熱點，世界各軍事強國對其關注度日益增加。為了深化對無人機蜂群作 戰的理解與認識，首先簡要介紹了概念起源，然后重點對作戰樣式、作戰優勢等進行了分析，最后以無人機蜂群作戰的軍事 應用為牽引，總結了無人機蜂群作戰深入發展需要攻克的關鍵技術難題。自海灣戰爭以來，無人機在戰爭中的應用領域 不斷拓展，深刻影響著戰爭的走向。隨著無人機的 不斷發展完善，其應用范圍不斷擴大、規模數量不 斷增多、作戰樣式不斷翻新，作戰運用已從空中偵 察、戰場監視、電子對抗向通信中繼、精確打擊和后 裝保障等領域延申，正在逐步由輔助作戰手段向基 本作戰手段過渡。綜合來看，無人機在軍事上可代 替有人機執行四類任務，即 4D 任務（枯燥乏味、環 境惡劣、危險性高、深入敵方；Dull，Dirty，Danger? ous and Deep）。 20世紀60年代，法國生物學家皮埃爾·保羅開 始了關于智能蜂群（Swarm Intelligence）的研究。通 過對自然界各類昆蟲群體的深入觀察分析，皮埃 爾·保羅發現某類昆蟲群體內部存在高度結構化的 組織，個體之間分工明確，協同工作，能夠完成遠遠 超出單一個體能力的復雜任務。其中，蟻群是最具 代表性的群體，單體之間通過簡單的信號傳遞，就 能實現較成熟的溝通協調，從而表現出某種規模化 的集群智能行為。在此現象的基礎上，人類不斷深 入研究昆蟲之間的集群行為，最終得出了如蟻群算 法（ACS）和粒子群優化算法（PSO）等諸多智能集群 算法。

本文應用深度學習技術實現海天背景下基于可見光、紅外方式成像的艦船及角反、煙幕干擾的目標檢測，這也是反艦導彈作戰使用的關鍵技術之一。采集的可見光與紅外成像目標檢測數據集涵蓋實施典型干擾下的態勢場景，貼近實戰；結合四種不同的目標檢測機制，選取YOLOV3、Faster R-CNN、SSD及CenterNet四種典型模型分別進行訓練與驗證，通過對比分析進一步提高弱小目標、復雜干擾態勢的的檢測，可以實現端到端的高精度裝備目標檢測模型。在確保精度的前提下基于現場可編程門陣列（FPGA）進行軟硬件協同設計，通過對比分析選定基于Vitis AI的實施方案，經過模型的量化、編譯與優化，可在保證檢測效率的前提下快速實現模型的小型化部署，便于進行裝備移植。研究結果表明，該研究內容可有效提高現役反艦導彈目標檢測的準確率。

目前，軍事應用中通常使用紅外與可見光成 像的手段對導引頭及監控檢測設備進行目標檢 測，實際使用的檢測算法多為基于輪廓和邊緣檢 測的傳統方法，無法應對遮蔽、煙霧及模糊等干 擾因素。近些年來，人工智能尤其是深度學習技 術快速發展成熟，在計算機視覺領域展現出較好 的應用前景。深度學習的方法能夠通過自動特征 提取及大樣本訓練提升模型精度，其提取的復雜 特征是依靠人為設計無法比擬的，可極大改善檢 測精度。 本文擬使用深度學習目標檢測框架實現海 天背景可見光及紅外成像中的目標檢測，選擇目 前最優的深度學習目標檢測方法，如 Faster R-CNN、SSD、YOLO 和 CornerNet 等開展訓練， 在海量目標數據上訓練模型并進行對比分析，驗 證其檢測精度并進行調優改進；在提高準確率的 基礎上進行模型壓縮，然后基于現場可編程門陣 列（Field Programmable Gate Array，簡稱 FPGA） 進行軟硬件協同，實現設計目標。這種軟硬件協 同的實現方案可作為現役裝備紅外與可見光成 像后處理部分的有效補充。