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無人集群博弈對抗是一種新興的作戰樣式，將在智能化戰爭扮演著至關重要的作用，其核心 是自主生成博弈對抗決策序列，為集群“賦能”。首先，分析了無人集群博弈對抗系統仿真驗證的 進展；其次，從基于專家系統和博弈論的技術、基于群體智能和優化理論的技術以及基于神經網絡 和強化學習的技術三個方面論述了自主決策關鍵技術，以及課題組在自主決策上開展的相關工作；最后，提出了無人集群博弈對抗的發展方向。 從納卡沖突、俄烏戰爭等現代化戰爭來看，無 人機在偵察情報、對地攻擊、斬首行動等作戰行動 中發揮著重要作用。可以預見，未來高自主無人機、 無人前置射手、無人前置傳感器等多類型無人節點 組成的無人集群將有潛力成為主戰武器，無人集群博弈對抗這種新興的作戰樣式，將在智能化戰爭扮 演著至關重要的作用，深刻影響著未來戰爭的發展 走向[1-4]。無人集群是一種戰術、技術、裝備高度融合的 作戰體系，無人集群體系作戰通過開放式體系架 構，對體系內節點實施“積木式”編組，實時塑造 態勢，實時構造殺傷網，快速閉合最優殺傷鏈，從 而奪取決策行動優勢。從上述制勝機理來看，無人 集群博弈對抗相較于單機對抗，主要區別在于作戰 思想由“平臺中心”向“體系中心”轉變，作戰結 構由“殺傷鏈”向“殺傷網”轉變[5-6]，核心在于 “破體系”，關鍵在于智能自主決策，發展自主決 策關鍵技術能夠有效提升無人集群博弈對抗體系 作戰能力。系統仿真驗證是推動無人集群博弈對抗從構 想到現實的重要環節，通過設定多樣化作戰想定和 任務，在不同輸入條件和參數下，測試博弈對抗算 法的有效性和適應性。為推動無人集群從試驗驗證 向實戰運用發展，亟需開展自主智能決策技術軟/ 硬件在環仿真推演，減小“人在回路”影響，通過 采集大量博弈對抗數據，反饋算法模型迭代升級， 進而驗證并提升無人集群博弈對抗能力。本文從博弈對抗決策系統仿真驗證研究進展 入手，分析了國內外在系統仿真驗證方面的進展， 重點從知識、優化和學習三個角度論述了無人集群 自主智能決策關鍵技術以及課題組相關工作，最后 提出了無人集群博弈對抗發展方向。

闡述了虛實結合仿真的概念與內涵。根據技術思路的不同，從數字孿生、LVC 仿真和平行 系統三個領域總結了當前虛實結合仿真的發展現狀和存在的問題，分析對比了三種方式的異同和 優缺點，并闡述了其主要適用領域。針對目前軍事訓練、作戰試驗、裝備研發、維修維護遇到的 困難，以理論指導、案例對比、遷移運用的方式提出了基于虛實結合的解決方法。針對軍事領域 相關裝備和試驗的高保真性、保密性和安全性要求，提出了未來虛實結合仿真的發展方向。 虛實結合仿真是在全物理仿真難以做到，純 虛擬仿真的可信度無法達到要求時，應運而生的 一種仿真技術，半實物仿真是最早的虛實結合仿 真。其技術的快速發展要追溯到二十世紀四十年 代，是自動化武器誕生出來的時期，半實物仿真與其一同發展[1]。由于半實物仿真對導彈研制的 巨大意義，在這個時期，美國、蘇聯和歐洲等國 都對其投入了大量資源進行研究。特別是電子技 術發達的美國，在此領域更是獨占鰲頭。由此可 見，虛實結合仿真在誕生之初就與計算機性能和 計算能力緊緊關聯起來。 自 20 世紀 70 年代以來，計算機技術與芯片 制造技術飛速發展，摩爾定律一次次得到印證，與此同時，八十年代開始出現 LVC 仿真[2]，在 2002 年，由密歇根大學的 Michael Grieves 教授提 出了數字孿生的概念[3]，并闡述了數字孿生技術 在工業生產和產品管理中的應用前景。在 2004 年，王飛躍教授提出了平行系統的概念，指出平 行系統是一個自然的現實系統與對應的一個或多 個虛擬或理想的人工系統所組成的共同系統[4]。 虛實結合是完成系統的虛擬仿真和實際待測設備 互換互聯的結合方式，該方式能發揮虛擬系統仿 真具備的接口抽象、功能模擬和測試功能迭代開 發的特點，同時結合實際設備的真實性，使得測 試滿足全面、高效和可靠要求[5]。虛實結合的仿 真方式，充分調動了仿真系統中的數字資源和物 理資源，使原本如設計—建模—仿真—驗證呈線 性進行的開發流程，能在仿真與驗證階段并行開 展，有效提高了開發效率。 科技是軍隊戰斗力的重要組成部分，當一項 新技術問世時，我們應當首先考慮能否將其用于 軍事領域。當在科技的助力下，兩支軍隊的武器 技術存在代差時，勝利的天平就已經向武器技術 先進的一方傾斜了，這一傾斜在如今陸海空天電 網全域戰場中將會愈發明顯，這也是我軍不斷強 調科技興軍的原因之一。虛實結合技術作為未來 極有希望的新興技術，對戰斗力的促進作用已經 初步顯現，未來的發展趨勢也將難以估量。 本文聚焦于軍事應用，按照理論和技術的復 雜程度由淺入深的順序，調研了近年來虛實結合 的三個主要技術領域，即 LVC 仿真、數字孿生、 平行系統的學術成果和在軍事領域的應用。總結 了目前主要的應用方式和已有的工程成果，在此 基礎上指出了當下虛實結合應用存在的一些問 題，探索了虛實結合在軍事領域的應用前景和待 突破的技術，為未來虛實結合在軍事領域更好地 提升戰斗力提供了理論和方法參考，主要研究內 容如圖 1 所示。

無人集群的協同控制策略是影響其軍事應用效益的關鍵技術問題. 系統闡述了 5 類主要的無人集群協同控制策略： “領導者-跟隨者” 模型、虛擬結構控制策略、基于行為的控制策略、人工勢場法和基于人工智能的控制策略, 并對比分析各自優劣勢；重點研究了協同偵察、協同打擊和協同救援 3 類典型軍事應用場景, 對每類應用場景的軍事需求、實現策略和主要挑戰進行剖析；對未來無人集群的軍事應用發展趨勢給出預測分析.

從現階段的技術發展看，機器智能從計算、分析等多方面已經超越人類，智能化必將成為指揮控制系統的未來 發展方向。論文對指揮控制系統現狀進行了闡述，對未來指揮控制系統發展進行了設想，為我軍指揮控制系統的完善和發 展提出建議。

指揮控制系統是在聯合作戰背景下，通過對資 源的組織、協調和決策，可為協同作戰行動提供精 準高效指揮支持的中樞系統，是作戰體系中不可或 缺的一部分。隨著各領域科學的發展與進步，現代 戰場環境態勢復雜多變，對抗節奏較比過去明顯加 快，數據量空前龐大。面對錯綜復雜的戰爭環境， 人工智能技術可為指揮控制系統提供支持，在戰爭 需求和技術進步的推動下，發展智能化指揮控制系 統將是世界各國的必然選擇。 然而，發展指揮控制智能化要走的路還很長。 本文從指揮控制系統及典型的人工智能系統及產 品的發展現狀出發，結合人工智能技術對指揮控制 系統的應用進行展開，提出指揮控制系統智能化的 發展思路，為我國發展指揮控制智能化提供參考。

未來高技術武器裝備和作戰行動、戰場環境日趨復雜，依托現有仿真技術條件和模擬訓練資源，構建網絡化、體系化、智能化的模擬訓練裝備與系統，開展體系對抗模擬訓練，是緩解高技術裝備訓練耗費大與資源有限的有效途徑，是提高訓練質量和水平的主要途徑。總結分析了聯合訓練領域重點關注的仿真體系架構、仿真建模、藍軍模擬、信息體系仿真等技術發展現狀與趨勢，初步剖析了上述技術在美海軍常態化訓練環境、“阿爾法”智能空戰模擬訓練系統等典型系統、美“大規模演習2021”中的應用情況與作用效能，圍繞提高體系對抗條件下的實戰化模擬訓練能力水平，從技術趨勢和工程實現的角度，提出了5個值得重點關注的研究方向，可為本領域工程技術人員提供參考借鑒。

以美國為代表的西方發達國家一直高度重視建模與仿真技術在訓練領域的應用，將其作為“軍隊和經費效益的倍增器”[1]和“影響國家安全及繁榮的關鍵技術之一”。20世紀70年代以來，美國國防部在模擬訓練領域投入了大量人力、物力和財力，成立了專門的領導、管理和協調機構，建立了一大批作戰實驗室，制定了一系列建模與仿真標準規范[2]，特別是研制了數量龐大的仿真系統。經過近40年的持續投入、淘汰更新和不斷完善，美國目前已形成了涵蓋不同領域(陸、海、空、天、電、網)、不同層次(戰略、戰役、戰術、技術)、不同手段(實兵/實裝模擬、推演模擬、虛擬模擬)和不同用途相對完善的作戰訓練模擬體系，有力地促進了其軍隊轉型建設和部隊戰斗力的提升。研究模擬仿真技術在訓練領域的運用，是提高模擬訓練效果、節約經費的有效手段。

軍事領域體系結構研究已經歷 20 余年，對于促進軍事領域體系建設發揮了重要作用。通過文獻分析識 別出軍事領域體系結構研究的 3 個主要方向，即體系結構框架與設計方法、體系結構概念與建模、體系結構管理設計 與操作，對每個方向的主要內容和研究進展進行了綜述，綜合相關研究情況，提出下一步的研究建議。 現代戰爭強調體系對抗，加強體系建設是軍事 領域的重要課題。自 20 世紀 90 年代美國國防部推 出 C4ISR 體系結構框架后，體系結構方法論在軍事 領域的研究與應用已經歷了 20 余年的歷程，在軍 事體系的需求與設計、集成與構建、演化與評價中 發揮了重要作用，正得到越來越多的關注。軍事領域體系結構研究與其他領域在研究內 容、技術上既有共性也有特性，既包含體系結構基 礎理論探索，也包含大量方法研究和應用實踐。Aier 等在分析國外大量體系結構文獻的基礎上，按照研 究內容把體系結構研究劃分為體系結構理解、體系 結構表達、體系結構使用 3 個方面［1］。Simon 等通過 文獻分析，把體系結構研究劃分為體系結構框架、 體系結構概念與建模、體系結構管理設計與操作 3個方面［2］。高松等從關鍵技術角度劃分為體系結構 框架、體系結構設計方法及工具、體系結構綜合評 估方法 3 個方面［3］。本文綜合上述劃分方式，通過 文獻分析識別出 3 個主要研究方向，即體系結構框 架與設計方法、體系結構概念與建模、體系結構管 理設計與操作，并建立了邏輯關系框圖，如圖 1 所 示。以下分別對 3 個方向研究進行綜述，進而得出 下一步的研究建議。

本文總結了視覺 Transformer 處理多種識別任務的百余種代表性方法，并對比分析了不同任務內的模型表 現，在此基礎上總結了每類任務模型的優點、不足以及面臨的挑戰。本文根據識別粒度的不同，分別著眼于諸如圖 像分類、視頻分類的基于全局識別的方法，以及目標檢測、視覺分割的基于局部識別的方法。考慮到現有方法在三 種具體識別任務的廣泛流行，本文總結了在人臉識別、動作識別和姿態估計中的方法。同時，也總結了可用于多種 視覺任務或領域無關的通用方法的研究現狀。基于 Transformer 的模型實現了許多端到端的方法，并不斷追求準確率 與計算成本的平衡。全局識別任務下的 Transformer 模型對補丁序列切分和標記特征表示進行了探索，局部識別任務 下的 Transformer 模型因能夠更好地捕獲全局信息而取得了較好的表現。在人臉識別和動作識別方面，注意力機制減 少了特征表示的誤差，可以處理豐富多樣的特征。Transformer 可以解決姿態估計中特征錯位的問題，有利于改善基 于回歸的方法性能，還減少了三維估計時深度映射所產生的歧義。大量探索表明了視覺 Transformer 在識別任務中的 有效性，并且在特征表示或網絡結構等方面的改進有利于提升性能。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?edit_id=202302&flag=2&file_no=202208300000009&journal_id=jig 計算機視覺(Computer Vision, CV)涉及對圖像 或視頻中有用信息的提取和分析。在所有CV任務中， 識別任務占有很大的比重。隨著深度學習技術的引 入，經典的方法是利用卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)來解決此類問題。CNN通過局 部感知和參數共享，降低了網絡模型的復雜度，并 且可以直接將圖像數據作為輸入，避免了人工提取 特征的過程。但由于CNN擅長關注局部特征，難以 很好地利用對結果同樣十分重要的全局信息，使得 該領域的發展受到了一定的阻礙。 Transformer(Vaswani 等，2017)是一個從序列 到序列(Sequence to Sequence)的模型，最大特點是 拋棄了傳統的卷積神經網絡和循環神經網絡 (Recurrent Neural Network, RNN)，采用注意力機制 組成網絡，使得模型可以并行化訓練，而且能夠關 注全局信息。Transformer被提出后在自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP)領域大放異彩，例如備受關注的基于Transformer的雙向編碼器表 示 (Bidirectional Encoder Representations from Transformers, BERT)模型(Devlin 等，2019)，以及 生成式預訓練Transformer(Generative Pre-Training, GPT) 系列模型 GPT1(Radford 和 Narasimhan ， 2018)，GPT2(Radford 等，2019)，GPT3(Brown 等， 2020)。 這些基于Transformer的模型表現出的強大性 能使NLP研究取得了重大突破，同時吸引住了計算 機視覺研究人員的目光，他們將Transformer移植到 視覺任務中，并發現了其中的巨大潛力。 如首次使 用 純 Transformer 進行圖像識別的方法 Vision Transformer(ViT)(Dosovitskiy 等，2021)，以及解決 目標檢測問題的Detection Transformer(DETR)模型 (Carion 等，2020)。 隨著越來越多的視覺Transformer模型被探索 出來，關于此研究的綜述文章也逐漸出現。按照分 類標準的不同，目前的綜述文章從不同的角度總結 現有的方法，包括輸入數據(Han 等，2020)、網絡 結構(Khan 等，2022)、應用場景(Liu 等，2021f， Liu 和 Lu，2021d，Khan 等，2022)。其中，從應 用場景角度進行總結的文章占大多數。Liu 等人 (2021f)分別從計算機視覺領域的三個基礎任務(分 類、檢測、分割)總結現有的方法。除了這三個基礎 任務外，Liu 和 Lu(2021d)，Khan 等人(2022)又增 加了在識別、視頻處理、圖像增強和生成應用場景 下的方法總結。然而，這些不同的應用都是孤立存 在的，不能形成一個系統的各種方法的總結。此外， 現有的綜述文章多關注于視覺Transformer模型與 傳統的CNN模型結果的比較，對不同Transformer模 型間結果的比較分析較少。 為了解決以上問題，本文從視覺識別的角度出 發，總結比較了視覺Transformer處理多種識別任務 的代表性方法。按照識別粒度的不同，可以分為基 于全局識別的方法和基于局部識別的方法。基于全 局識別的方法，即對視覺數據(圖片、視頻)整體進行 識別，例如圖像分類、視頻分類。基于局部識別的 方法，即對視覺數據中的部分進行識別，例如目標 檢測等。考慮到現有方法在三種具體識別任務的廣 泛流行，本文也總結對比了在人臉識別、動作識別 和姿態估計三種識別任務的方法。在每類任務下， 對不同方法的特點和在公共數據集上的表現進行 了對比分析，并進一步總結了該類方法的優點與不 足，以及不同識別任務面臨的問題與挑戰。 本文與現有的綜述文章對比，具有以下優點： 1)本文從識別的角度分類，可以更系統地將現有方 法聯系起來；2)雖然一些綜述文章(Liu 和 Lu， 2021d，Khan 等，2022)也對識別任務的方法進行了 總結，但是涉及的內容不全面，而本文不但對基礎 識別任務的方法進行了總結，還總結了三種具體識 別任務的方法，并且對于每類任務方法，在對比分 析公共數據集結果的基礎上，總結了其發展現狀和 不足。 綜上所述，近年來 CNN 的局限性以及 Transformer研究的突破性使得視覺Transformer已廣 泛應用于CV領域，而關于視覺Transformer的綜述文 章還不夠豐富，特別是對其應用場景的總結存在著 較為孤立的現象。又因流行的CV應用場景大多能夠 以視覺識別的角度分析，所以本文系統地對用于識 別任務的視覺Transformer進行綜述具有必要性，同 時，本文通過每類任務對應的基準數據集上的實驗 對比分析，反映各類Transformer模型間的區別與聯 系也是十分必要的。最后，本綜述的出現帶來了更 系統的總結和更全面的內容，將為相關領域讀者快 速了解和認識Transformer在視覺識別任務中的應 用提供重要幫助。

有人預警機未來發展的產品形態之一是預警機的輕型化、無人化，即無人預警機。文中在 分析研究國外機載航空電子系統架構技術和三代有人預警機技術特征基礎上，針對無人預警機應 用場景和技術特征，按照“射頻資源通道化、計算存儲資源一體化、功能應用軟件化”的系統設計思 路，提出了一種實現實時感知與并行處理的綜合一體化系統架構。最后，在系統架構基礎上，研究 提出射頻綜合、傳感器管理、多源情報實時處理等五項系統級關鍵技術，為無人預警機系統總體設 計奠定了工程實現基礎。

預警機作為軍事信息系統中的重要裝備，在現 代網絡中心戰中發揮著核心骨干作用。而有人預警 機未來發展的產品形態之一是輕型的、無人的、網絡 的無人預警機的前出距離遠、任務時間長、經濟性 好、費效比低、生存能力強等滿足特定作戰任務需求的特點是無人預警機全壽命周期裝備研制與使用的 重要優勢。近年來，隨著網絡化的體系作戰需求不 斷增強，無人預警機技術已逐步成為研究熱點［1－3］， 發展先進的無人預警機系統有著重要的戰略意義。由于無人預警機受無人平臺載重、供電、散熱等載荷 資源限制，如何設計一種滿足先進、合理和可靠的無 人預警機是工程設計師的重要目標。系統架構設計 及其關鍵技術研究是目前無人預警機設計和工程實 現的重點難題之一。文獻［4］基于總線與局域網理 論，提出了傳統的以信息互聯互通為基礎的技術架 構模型。文獻［5］提出了面向戰斗機的新一代綜合 化航空電子系統架構，暫未考慮以預警機為代表的 無人化、網絡化的大型綜合電子信息系統裝備的架 構設計技術。本文從分析總結美軍機載航空電子系 統架構設計出發，研究其系統架構實現方案、技術特 點及實現途徑，提出一種可實時感知、并行處理的綜 合一體化系統架構，并在此系統架構設計下，分析提 出了射頻綜合、傳感器管理、多源情報實時處理等系統 級關鍵技術及關鍵點，為無人預警機系統總體設計等 奠定工程實現基礎。

深度學習作為當前人工智能領域的研究熱點之一，已經受到廣泛關注。借助于強大的特征表示和學習能力，深度學習日益成為軍事領域智能化發展的技術基礎。首先結合深度學習的最新發展，指出深度學習的快速發展得益于理論的突破、計算機運算能力的顯著提高和開源軟件的廣泛流行，著重梳理了目前主要的深度學習硬件平臺和編程框架，并總結了各自的特點和研究進展；然后對深度學習在目標識別、態勢感知、指揮決策等典型軍事領域的應用和存在的不足進行了總結；最后，分析了深度學習軍事應用面臨的挑戰，包括數據獲取困難、處理不確定不完備信息和多域信息能力不足、精確度和實時性較低、可解釋和可理解性不強等，并針對這些問題展望了未來可能的發展方向和趨勢。 深度學習為很多復雜問題的解決提供了新的思路$由于其具有強大的特征表示和學習能力$在以目 標識別與檢測,態勢感知,智能指揮決策等為代表的 軍事領域中取得了一系列應用成果$并日益成為軍事領域智能化發展的技術基礎與研究熱點。

1. 目標識別與檢測

雷達目標識別一直是軍事領域關注的重點，隨 著高分辨雷達技術的發展，目標的高分辨一維距離 像(high resolution range profile, HRRP)、合成孔徑 雷達(synthetic aperture radar,SAR)圖像等已經成 為軍事目標綜合識別的重要數據來源，傳統雷達目 標識別方法主要采用人工設計的特征提取算法提取 目標特征，目標識別的性能依賴于提取特征的好壞， 而采用深度學習方法則能自動學習目標數據的深層 次抽象特征，能夠進行更準確、更穩健的識別，從而受 到廣泛的關注。表1為當前主要的深度學習框架。 在 基 于 H R R P 的 雷 達 目 標 識 別 方 面 ， B ( ) . F 等［⑸提出一種新的矯正自編碼器Corrective AE, 自 動 提 取 H R R P 抽 象 特 征 ， 實 現 了 對 目 標 H R R P 的高效識別。P a n等［⑹采用t . S N E方法解決H R - RP目標識別中的訓練數據不均衡問題，利用判別式深層置信網絡提取訓練數據中與類別無關的全局 特征來提升小樣本條件下的H R R P分類性能。徐 彬等口力考慮HRRP樣本距離單元間的時序相關特 性，提出了采用雙向長短時記憶模型的HRRP目標 識別方法，提高了目標識別性能。文獻口8］ 將5種 彈道中段目標HRRP轉化為0-1二值圖，并構建了 二維CNN對HRRP圖像進行分類，充分利用圖像 中蘊含的目標結構信息提升了分類效果，但將HRRP轉化為圖像增加了計算量。Xiang等［血在一維 CNN中引入通道注意力，同時利用改進的人工蜂群 算法對一維CNN進行剪枝，在保持對彈道中段目 標H R R P的高準確識別率前提下大幅降低了模型 的復雜度。

2 態勢感知

現代戰場態勢具有顯著的大數據特征，傳統方法已不能滿足現代復雜戰場態勢的感知需求，深度學習技術為研究戰場態勢感知提供了智能化技術手段，在對以往實戰數據,實兵對抗數據,靶場試 驗數據,兵棋推演數據等進行態勢標注的基礎上，將 其作為訓練數據，對深度學習模型進行訓練利用訓 練獲得的網絡模型可以實現對戰場態勢的理解。

3 指揮決策以 AlphaGo等為代表的人工智能 應用的成功，表明了深度學習技術在應對實時對抗, 不確定性推理等復雜動態場景問題的優秀能力深 度學習在軍事智能輔助決策領域的應用已經受到廣 泛的關注。

目前航空裝備制造企業在設計、制造相關流程中積累了大量數據，基于知識圖譜技術可以對這些數據進行有效融合與管理，對不斷更新的制造知識進行挖掘，為航空制造企業智慧化升級提供有力的知識支撐。為探明知識圖譜在航空制造領域的理論支撐體系與實際應用情況，通過文獻調研分析航空制造知識圖譜架構、定義及特點。闡明知識圖譜領域構建過程中的核心技術并進行研究綜述，對比航空制造知識圖譜與通用知識圖譜構建技術上的異同，并提出了三個切合實際的航空制造知識圖譜應用方向及其解決方案。最后對未來航空制造知識圖譜的挑戰進行了分析及展望，為后續該領域的研究提供一些思路。