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虛實融合是實現虛擬世界與物理世界雙向交互、映射聯動的一種方式，成為當前各國關注 的熱點。為理清該框架下層出不窮的新技術狀況，以數字孿生、信息物理系統、元宇宙和實況-虛 擬-構造仿真為代表，圍繞各自概念內涵、學術現狀、應用情況進行梳理統計；并從它們的發展進 程、功能特點、目標趨勢等方面做了對比。 虛擬世界廣義上是指借助計算機、互聯網等載 體打造的數字信息空間。現代科技的日新月異不僅 加快了行業間虛實互聯的步伐，而且還促使人類社 會朝著網絡化、信息化、智能化方向演進，進而推 動了物理世界與虛擬世界的融合共生。在這樣的背 景下，一些以數字孿生(DT)、信息物理系統(cyberphysical-systems，CPS)、元宇宙(Metaverse)、實 況-虛擬-構造仿真(LVC)、虛擬現實(VR)等為代 表的虛實融合技術蓬勃發展，并不斷應用到城市 建設、工業制造、互聯網、軍事、游戲等領域， 給人們的工作、學習和生活帶來了多樣化的便利 體驗[1-4] 。但是，隨著各項技術的不斷突破，它們 的內涵被逐漸豐富，邊界變得模糊，甚至出現交 叉。為理清困惑，本文對數字孿生、信息物理系統、元宇宙和實況-虛擬-構造仿真4種典型的虛 實融合技術進行梳理比較。

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。

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.

歷代戰爭中，指揮控制（Ｃ２）都是重要的賦能手段。 信息化戰爭時代，未來戰場對 Ｃ２ 方式提出了新的挑戰。 通過分析信息時代網絡賦能指揮控制的特點，對 Ｃ２ 功能和方式空間進行了研究，定義了信息時代 ５ 種 Ｃ２ 方式原 型，并對各方式原型目標和要求進行了詳細辨析，分析了其成熟度水平和成熟度遷移模型，最后討論了未來戰場對 Ｃ２ 的挑戰。 對于幫助作戰人員分析當前 Ｃ２ 領域存在的問題，明確當前和未來需要的指揮控制能力，提升各級指揮 員指揮控制、近實時管理復雜動態不確定作戰使命的能力，具有一定參考價值。指揮控制（Ｃ２） 是軍事作戰活動中的重要組成部 分，是完成其他交戰活動的基礎和前提。 就一定使命 背景而言，Ｃ２ 可理解為完成使命的權力與職責、功能 過程、活動或使能手段。 Ｃ２ 本身并不是目的，只是達 到目的的一種必要手段。 在復雜不確定動態環境下， 聯合作戰兵力與敵交戰時，Ｃ２ 的目的是使聯合兵力能 比敵方更快、更有效地做出決策和執行決策，以盡可能 小的風險達成使命目標［１］ 。 指揮控制（Ｃ２） 是聯合兵力指揮員關于如何實施 Ｃ２ 職能的概念或方針，Ｃ２ 方式對歷代戰爭都是最重要 的賦能手段［２］ 。 傳統作戰中，指揮控制僅是授權問題， 一部分將權力集中，另一部分將權力下放，即授權［３］ 。 指揮員確定 Ｃ２ 方式主要體現為在集中指揮前提下，對 所屬各指揮層次之間部分決策權的分配或轉授，如逐 級／ 越級指揮、委托指揮等。 但是在信息時代，指揮控 制不僅僅是授權問題，還有信息的分配、相互間的交 互［４］ ，涉及信息域、感知域和物理域，信息交換的特性 不同，情報信息和指揮信息交互要求不同，這就需要有 不同的交互模式和交互樣式。 信息時代作戰指揮控制的對象（聯合兵力）及作戰 環境具有顯著特性，如復雜性、動態性和不確定性等， 使系統有可能進入大量不同的狀態。 根據控制論的必 要多樣性法則，具有多樣性可能狀態的對象系統，其控 制器必須具有多樣性。 因此，信息時代指揮控制也必 須具有與聯合兵力可能的作戰狀態相匹配的多樣性。 未來戰場對 Ｃ２ 提出了新的挑戰，這就需要建立反映信 息時代作戰特點要求的 Ｃ２ 方式概念，提升各級指揮員 指揮控制和近實時管理復雜、動態、不確定作戰使命的能力。

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。

無人機具有體積小、靈活性強、航拍視野廣等特點，廣泛應用于警用巡查、城市交通監管、天氣監測、 電力巡檢、應急救援救災等行業。近年來，隨著計算機視覺領域的蓬勃發展，基于深度學習的目標檢測 技術逐漸應用于無人機領域，并不斷得到改進和加強。本文系統性地闡述了基于深度學習的目標檢測技 術發展歷程和研究現狀。針對現階段無人機航拍影像小目標多、背景復雜、目標尺度變化大的特性，歸 納和分析了近期對無人機目標檢測的相關研究。最后，展望了基于深度學習的無人機目標檢測技術的未 來發展趨勢。 隨著科技的發展，無人機(UAV)已經擺脫了過去的軍事用途，逐漸擴展到民用和商用領域。隨著無 人機技術的發展，基于深度學習的目標檢測技術已成為無人機應用領域的重要研究內容[1]。將目標檢測 技術應用于無人機上，實現在航拍視角下對地面場景的目標檢測和識別。然而，在無人機航拍圖像中， 檢測對象多為小目標，受航拍視角影響，目標尺度變化較大；圖像背景復雜，目標對象易被遮擋。給無 人機的目標檢測帶來了諸多挑戰[2]。常規的目標檢測算法應用于無人機上難以保證檢測精確度，優化無 人機的目標檢測性能成為了無人機應用領域的重要研究內容[3] [4]。本文首先介紹基于深度學習的目標檢 測研究進展，然后總結現階段無人機領域目標檢測的研究難點，針對小目標檢測、背景復雜、多尺度變 化三個方面進行改進和優化的各類方法進行了闡述。最后，對未來無人機目標檢測的研究方向做出了展 望。

針對人機交互語音識別技術軍事應用的現狀，介紹語音識別技術的發展歷史，并對其軍事應用進行分析。 將關鍵詞識別技術應用于軍事場景中，介紹目前主流的幾種關鍵詞識別模型，并對其在軍事領域的應用進行展望。 結果表明，該分析能為語音人機交互技術應用于軍事裝備提供參考。

工業化時代，按鈕、開關、拉桿等被應用于機 器控制，是人機交互的主要手段。電子信息化時代， 新增了感應式觸摸屏、實體或虛擬數字鍵盤、軟件 菜單等人機交互手段，人機交互手段進一步豐富。 智能化時代，基于語音、肢體動作識別的非接觸式 新興人機交互手段因使用方式靈活、便捷等優勢， 在商用領域的發展和應用十分活躍。軍事裝備的人 機交互手段，因在高強度對抗的戰場環境中應用， 不但要求方式靈活、便捷，而且更為關注交互的快 速性和準確性，這是人機交互語音識別技術軍事化 應用發展的重點。

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。

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。

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。