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本文強調知識圖譜在強化軍事偵察的智能信息系統中的重要作用，著重分析知識圖譜的推理能力價值，并探討開源工具在知識圖譜開發維護中的角色。為此，本文首先剖析不同開源知識圖譜工具提供的推理支持，探索如何利用現有軟件推理器增強知識圖譜功能。這為知識圖譜實踐者提供寶貴指南——洞察可用資源、推理支持及構建綜合知識圖譜的策略。其次，本文提供有效框架幫助用戶根據軍事偵察特定需求篩選和比較最適配工具。

圖1：情報周期內的知識工程流程。傳統情報周期通常由需求模塊起始的四個組件構成。新增的"處理"模塊通常作為分析模塊的子流程。此處將其視為獨立模塊，旨在突顯周期內兩個底層流程：一級數據處理與融合階段，二級高級情報生成階段。

軍事情報依賴收集處理偵察行動中獲取的海量異構數據，以消除情報知識缺口并支撐指揮官決策。多源信息的必要互聯通過提供作戰環境實時精準數據，對指揮控制（C2）智能信息系統（IIS）形成關鍵支撐。在"情報周期"（涵蓋任務分配、收集、處理、分析與分發流程）中，分析師需處理描述指揮官信息需求的優先/特定情報需求（PIRs/SIRs）。簡言之，指揮官需掌握敵軍戰力等信息以制定應對決策，而分析師通過解析偵察數據提供情報支持。數據通常經多技術手段采集，呈現多樣化格式（如圖像、書面報告、無線電訊號等）。當部隊無法獨立滿足情報需求時，需向上級或友鄰單位申請支援。所有采集數據與反饋信息必須有效整合。知識圖譜（KG）作為結構化多關系圖式知識表征——捕捉實體（如人員、載具、地點）及其關聯信息，為組織存儲檢索此類信息提供高效方法。知識圖譜可視為實體語義網絡、屬性及關系的符號化表征，其優勢在于明確定義的語義與推理能力：可檢測矛盾或通過領域知識豐富信息。具備推理能力的知識圖譜支持復雜作戰環境決策，類似指揮控制與情報知識信息系統的決策場景。

知識圖譜通過組織海量互連數據，構建軍事戰略行動相關信息的結構化表征。這種結構化知識促進精細化情境感知推理，從離散數據源提取可操作洞察。隨著系統演進，高級推理機制的整合進一步優化決策流程——基于知識圖譜實體間復雜關系推演潛在結果。本質上，指揮控制與情報智能信息系統融合知識圖譜及推理能力，不僅優化信息檢索與解讀，更為戰略領導者提供駕馭信息化現代戰爭復雜性的高階工具。相較于易產生幻覺的大語言模型（LLM），知識圖譜通常包含已驗證事實。目前LLM仍難從文本提取邏輯關聯：若模型訓練包含"A是B"句式，其無法自然推導"B是A"逆命題（此現象稱"逆轉詛咒"）。LLM另一局限在于僅通過單次海量文本訓練且缺乏持續更新。解決方案之一是情境學習，如采用檢索增強生成（RAG）框架。知識圖譜及其嵌入表征亦可作為情境學習源，例如在基于最新信息構建問答系統的RAG流程中。

在軍事等敏感領域決策時，決策者終不可依賴直覺。因決策關乎人命，其必須基于有效事實可追溯、可解釋。知識圖譜及其推理能力相較LLM兼具二者特性，故LLM目前無法替代知識圖譜。構建知識圖譜面臨多維挑戰：需以有意義方式結構化信息以表征應用領域相關實體關系。成功創建維護知識圖譜主要依賴本體編輯器與推理器兩大工具：編輯器用于開發本體（定義特定知識領域核心概念、屬性及關系的概念框架）；推理器基于既有事實推導新知識，用于深化洞察或檢驗知識圖譜信息一致性。

構建穩健本體需理解RDFS/OWL等本體語言與形式化標準。理想本體編輯器應配備圖形界面以隱藏形式化復雜性，使本體學家（專攻本體設計與實施的專家）聚焦核心術語與關系的明確定義。此過程通常為迭代協作式。開源工具在普及知識圖譜中發揮重要作用，歐盟委員會亦倡導使用促進知識圖譜開發維護的開源方案。開源工具具多重優勢：規避供應商鎖定、低成本可及性等。故本研究僅考量輔助知識圖譜構建維護的開源軟件。但并非所有開源編輯器或推理器均提供同等推理支持（知識圖譜核心能力）。因此，本文通過評估各類公開編輯器與推理器的推理能力，揭示此關鍵維度。

本文通過梳理現有開源工具為知識圖譜實踐者提供指南。重點聚焦推理能力及開源編輯器對其支持程度，同時介紹部分開源推理器及其與現有編輯器的協同使用方案。這涉及評估編輯器與推理引擎的兼容性，以通過自動推理提升知識圖譜構建質量精度。全文結構如下：第二章論述相關工作；第三、四章開展開源本體編輯器與推理器的比較評估；第五章探索構建全功能知識圖譜平臺；第六章總結全文。

態勢感知（SA）是通過感知、理解與預測環境要素的連續過程，構成復雜系統的重要組件。環境信息接收具有持續性與多模態特性，人工智能技術通過將SA目標拆解為數據融合、表征、分類及預測等任務，提供更高效穩健的支撐。本文系統綜述應用于各類環境與場景中構建、增強及評估SA的AI與多模態方法，重點聚焦感知完整性與持續性提升。研究表明人工智能與多模態方法的融合顯著增強了復雜系統的感知與理解能力，但在未來態勢預測與多模態信息有效融合方面仍存研究缺口。本文總結AI與多模態技術實現SA的應用案例與實踐經驗，并提出未來展望與挑戰，包括更全面的預測能力、更強的可解釋性及更先進的視覺信息處理技術。

圖1所示。基于人工智能和多模態技術的態勢感知系統概述。

本綜合研究項目探討如何將人工智能（AI）與機器學習（ML）技術融入聯合部隊規劃流程，重點研究如何通過技術增強聯合規劃中的通用作戰視圖（COP）與行動方案（COA）制定。通過分析AI/ML技術應用的技術、組織、資源和倫理維度，本研究識別出優化態勢感知與決策能力的關鍵機遇。這些AI/ML技術能夠處理海量數據、精簡規劃任務并提供可操作見解，同時強調健全的數據采集、結構化與管理體系的必要性。研究剖析了組織架構層面影響（包括角色轉換、分工調整及外部供應商引入機制），并探討作戰限制條件下資源需求與系統可持續性面臨的挑戰。倫理考量及“負責任人工智能”原則貫穿整個分析過程，確保技術應用與社會價值觀及軍事準則保持一致。

研究采用非結構化訪談與次級數據審查方式，評估軍隊內部自上而下與自下而上整合AI/ML技術的實踐效果。研究識別出數據標準化、跨密級數據訪問、組織實踐與新興技術適配性等多重整合障礙。核心發現強調建立集中化且具備適應性的框架機制至關重要，在此基礎上提出推進軍事規劃中AI/ML能力的具體建議。該研究為運用AI/ML保持戰略優勢的宏觀目標提供支撐，并為在復雜動態軍事環境中開發、應用及優化相關技術貢獻洞見。

核心發現

1. 技術挑戰：成功的AI整合需要獲取海量經專業處理且適配AI/ML模型的結構化數據。盡管AI能自動執行重復性任務（如數據過濾與目標識別），但其效能依賴于結構化數據格式與強健的數字基礎設施。MAVEN智能系統（MSS）及STOMRBREAKER等新興工具證實，AI可通過提升傳感器數據融合與異常檢測能力來優化COP生成。

2. 組織影響：AI整合要求文化與架構的雙重變革。規劃人員需提升技能以有效運用AI工具，軍事組織需將私營供應商納入規劃流程。AI的應用將重塑指揮部運作模式，重新分配職責并減輕人員負擔。

3. 資源需求：AI系統需要穩定云基礎設施、帶寬資源及強大算力支撐，其在作戰環境中持續運維面臨挑戰。當前自下而上的實踐常缺乏長期資金支持，而自上而下的戰略部署亟需提升與作戰需求的契合度。

4. 倫理考量：對AI輸出的可信度決定作戰成敗。AI系統必須遵循“可靠、透明、可監管”的負責任人工智能原則，同時規避數據偏見、過度依賴及幻覺（AI生成錯誤）等風險。

盡管AI為優化規劃流程帶來巨大機遇，但其成功應用取決于技術挑戰的突破、組織架構的重塑及可持續資源的投入。通過負責任地部署AI技術，美軍有望提升決策質量、保持作戰優勢，并在日益復雜的戰場環境中掌控主動權。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

欺騙干擾長期以來對雷達系統構成重大威脅，其通過注入虛假信息干擾搜索、捕獲與跟蹤過程，轉移系統對真實目標的關注。隨著干擾策略日益復雜化，雷達系統在此類攻擊中的脆弱性持續加劇。本文系統梳理了抗欺騙干擾技術的發展脈絡，從傳統解決方案延展至最新技術突破。現有研究聚焦三大核心方向：預防策略——著力削弱干擾機篡改雷達信號處理的能力；檢測策略——實現對欺騙行為的實時告警及攻擊類型判別；緩解策略——致力于降低或抑制干擾影響。研究同時指明未來關鍵發展方向，著重強調分布式、認知型及人工智能賦能雷達系統的前沿探索。本文旨在為抗欺騙干擾領域現有文獻提供系統性導引，該領域研究對提升雷達系統應對新型威脅的防御能力具有重要戰略價值。

圖 1：欺騙干擾對雷達信號接收的影響示意圖：（上圖）跟蹤欺騙誤導雷達估計錯誤的目標軌跡。(下圖）產生多個假目標，阻礙目標探測。

電子對抗（ECM）系統是電子戰（EW）的組成部分，旨在削弱對手對電磁頻譜的有效利用能力。作為ECM的核心要素，欺騙干擾機（亦稱轉發式干擾機）部署于雷達密集環境，通過干擾敵方雷達對場景中物理目標（PTs）的探測、識別與跟蹤能力發揮作用。此類干擾機通過復制雷達波形，在雷達搜索、捕獲或跟蹤階段注入虛假信息或快速生成多重虛假目標（FTs），從而誤導或過載雷達處理能力[4]。典型應用場景包括破壞雷達鎖定以保護戰機規避導彈威脅，或在自衛場景中模擬關注目標（TOI）實施隱蔽欺騙。圖1展示了兩類欺騙干擾策略的示意圖。

值得注意的是，只要干擾信號功率超過雷達檢測閾值，即使低于TOI回波強度，仍可生成有效虛假目標。與噪聲干擾機不同，欺騙干擾機無需在雷達信號全周期持續發射，其功率效率更高且系統重量更輕，隱蔽性優勢也降低了被敵方系統探測的概率。然而，欺騙干擾機需具備高存儲容量與靈敏度以實現雷達回波的精準跟蹤與復制。深入理解欺騙攻擊特征及處理策略，是發展先進電子反對抗（ECCM）技術、提升雷達抗干擾韌性的關鍵前提。本文聚焦抗欺騙干擾技術進展，應對日益復雜的電子攻擊威脅。

研究首先介紹相干雷達系統與非相干雷達系統的差異：前者依賴信號相位與頻率的精密同步以增強檢測與處理能力，后者則無需此類同步。20世紀70年代，脈沖壓縮、脈沖多普勒（PD）雷達及合成孔徑雷達（SAR）等相干信號處理技術的興起，對傳統轉發式干擾機構成挑戰。盡管當時干擾機已具備距離門拖引等欺騙手段，但無法有效利用信號相干性帶來的處理增益。這一局限推動了90年代數字射頻存儲器（DRFM）技術的發展[10]，其能夠精確監測、存儲并修改信號時延或多普勒頻移等參數，近乎完美地重構雷達信號。DRFM設備雖概念簡潔，卻因需高速數字處理而技術復雜度高，在計算機直接控制下可實施相干與非相干干擾。

高速采樣與寬帶雷達信號復制等信號處理技術的進步，凸顯了發展抗欺騙策略應對DRFM威脅的迫切需求。本質上，ECM與ECCM技術呈協同演進態勢，計算機硬件的快速發展推動二者交替升級。盡管技術實現手段持續迭代，欺騙攻擊的核心原理仍保持穩定。以距離門拖引（RGPO）攻擊為例，其最初采用非相干模式，后續融入相干特性，如今結合優化技術以最大化欺騙成功率。這強調了對經典技術進行回溯研究的重要性，以理解現代對抗措施的設計邏輯與挑戰。為此，本文綜述2000年代初期至今的雷達抗欺騙文獻，并探討人工智能（AI）、認知技術（含博弈論）網絡化分布式雷達架構在抗干擾領域的應用前景。

圖 2：雷達反欺騙干擾策略的分類，基于其功能目標

雷達抗欺騙干擾策略分類

如圖2所示，本研究根據功能目標將雷達抗欺騙干擾策略劃分為預防、檢測與緩解三類，下文分節詳述。文獻[84]區分了被動與主動抗干擾策略：被動方法通過信號處理自適應提升系統韌性，主動方法則通過發射波形調制對抗欺騙。后者包含以預防欺騙攻擊為目標的策略，我們將優先探討。

A. 預防策略

+概念簡潔

+迫使干擾機被動適應，增加其處理負荷

+部分方法無需改動雷達處理鏈

–可能降低雷達處理的相干性

–需精細管理脈沖重復間隔（PRI）/波形參數

（注：符號"+"表示策略優勢，符號"–"表示潛在限制）

將預防策略定義為在傳輸過程中動態調整雷達信號參數，以阻礙干擾器成功復制目標回波的能力。這通常是通過在雷達信號設計中引入不可預測性或復雜性來實現的，同時還對接收器處理過程進行修改，以更有效地防止欺騙。

B. 檢測策略

+基于統計與閾值方法實現虛假目標（FTs）識別

+部分方案可無縫整合至現有雷達架構，改動量極小

–低信干比（SJR）下性能顯著下降

–依賴信號統計特性先驗知識與閾值設定（高成本/過擬合的基于學習的方法除外）

本研究中的 “檢測”一詞專指在接收信號中識別干擾，而 “辨別 ”則指區分目標回波和干擾回波。檢測通常是緩解干擾前的第一步，通常被表述為一個假設檢驗問題。此外，這項工作還探索了不僅能檢測干擾，還能識別干擾類型的分類方法。圖 6 顯示了檢測和分類過程的框圖。

圖 6：干擾信號檢測和分類示意圖。從接收到的信號中計算出統計指標用于假設檢驗，而提取特征用于分類。請注意，分類不需要事先進行檢測。

C. 緩解策略

+可在信號層或量測層（數據層）應用多樣化技術

+部分方法不依賴虛假目標檢測結果

+與貝葉斯濾波的關聯性通過利用目標運動歷史增強魯棒性，抑制錯誤量測影響

–概念復雜度較高

–需配備先進信號處理能力

本文中，“緩解 ”指的是抵制欺騙性測量結果的產生，或者在測量結果產生后減輕其對系統性能的影響。將前者稱為信號域緩解，后者稱為測量域緩解。同樣，文獻[58]在反欺騙目標跟蹤算法中區分了 “數據級 ”和 “信號級 ”融合機制，這也與本小節討論的緩解策略相一致。這些緩解子類型與雷達探測和跟蹤的兩個主要階段密切相關，即：(i) 對每個傳感器應用模糊函數和匹配濾波以生成測量值，以及 (ii) 利用這些測量值估計目標狀態。

雷達抗欺騙干擾前沿技術探索

隨著雷達欺騙技術日益精密化，發展有效對抗手段的緊迫性持續提升。本節聚焦分布式雷達、認知雷達及人工智能賦能雷達系統的抗欺騙干擾前沿研究，部分第三節所述方法與新興技術存在關聯性，故在此復述。針對各子領域，本文同時提出未來研究方向以引導創新突破。

A. 分布式雷達系統

分布式架構允許各雷達節點通過融合鄰近節點數據自主更新目標置信度，無需依賴中心協調器[57]。近期研究表明，此類系統即使在欺騙干擾存在時仍能保持靈活自適應響應。例如，文獻[59]探索了分布式雷達網絡在功率約束下優化功率分配策略以提升受欺騙攻擊時的跟蹤性能；文獻[58]提出利用網絡內主動與被動節點信息協同識別虛假目標。關于分布式雷達網絡算法與實施挑戰的深入探討可參閱文獻[57]（非欺騙干擾場景），表VI則對比了集中式與分布式架構的優劣。盡管分布式系統將數據保留在本地，但節點間共享信息仍存在泄露風險。我們建議將隱私保護型抗欺騙干擾列為未來研究方向，其他領域（如GNSS干擾分類[169]）應用的聯邦學習技術或可遷移至雷達系統，實現去中心化且隱私感知的干擾緩解策略。

最新研究表明，協同式欺騙干擾技術能夠突破雷達網絡空間分集優勢。文獻[58]所述協同欺騙方法可推斷網絡拓撲結構并同步生成多雷達虛假目標，克服圖7所示的對齊偏差問題。此類場景中，多雷達提供的空間分集不足以區分真實與虛假目標，凸顯增設防護層必要性。對此，文獻[58]提出整合無源雷達與共識數據共享機制的協同抗干擾方案，提升存在協同干擾時的目標跟蹤魯棒性。此外，文獻[50]探討了分布式MIMO雷達網絡的相關性，作者基于博弈論框架分析MIMO網絡與干擾源的動態對抗，該內容將在下節詳述。在此框架下，各MIMO雷達以最小發射功率實現干擾機與回波間互信息最大化。分布式MIMO還被用于協同資源調度提升多目標跟蹤性能[55][61]，以及通過因子圖建模與迭代消息傳遞算法聯合估計真實/虛假目標參數[54]。增強分布式雷達系統抗欺騙干擾韌性的研究仍處活躍階段，現有方法需引入更貼近實際的假設條件，例如解決傳感器視場非重疊挑戰[58]。文獻[56]則致力于應對分布式雷達系統中因傳感器同步失敗導致的配準誤差問題。

圖 7：多靜態雷達系統對欺騙攻擊（如圖中的 RGPO（距離放大））的固有復原力說明。FT 的測距結果導致不同傳感器的目標位置不匹配，而 PT 的測距結果與可行的目標位置一致。

B. 認知雷達技術

認知雷達決策機制[65]使干擾機可通過"感知-行動"循環[170]依據環境動態調整策略。隨著智能欺騙攻擊的發展，認知抗干擾策略的重要性日益凸顯。文獻[40]是早期認知波形設計案例，通過調整初始脈沖相位在被干擾真實目標周圍形成頻率阻帶，提升信干比以對抗速度欺騙。文獻[39]在感知階段發射高脈沖重復頻率波形探測干擾機并估計其波達方向，行動階段則調整發射波束在干擾方向形成陷波。文獻[41]提出一種信噪比約束下的發射波形與接收濾波器聯合設計認知防護策略。新興的元認知雷達概念[67]借鑒人類學習機制增強系統適應性，該框架平衡"探索"（學習新策略）與"利用"（優化現有策略），其抗欺騙干擾潛力尚待挖掘，是極具前景的研究方向。

認知策略演進與博弈論原理深度契合，后者為理解ECM/ECCM動態對抗提供結構化框架[43][48][49]。博弈論抗干擾案例包括發射極化優化[44]、多基地雷達波束成形與功率分配聯合優化[46]。另有研究提出增設虛假信道發射誤導信息以分散干擾功率[45]，該場景建模為領導者-追隨者博弈：系統（領導者）優先分配功率，干擾機（追隨者）根據真實/虛假信道信號調整策略。需指出，現有研究多假設靜態博弈或單輪動態博弈，而實戰電子戰環境存在多輪非完美信息博弈[47]。因此，構建更貼近現實的博弈論干擾機模型是未來重要方向。

C. AI賦能雷達

在認知雷達設計中引入機器學習（ML）基礎上，強化學習（RL）為抗欺騙干擾開辟創新路徑。RL智能體可在欺騙威脅環境中自適應選擇行動以增強系統韌性。早期應用案例見文獻[24]，其將第三節所述的頻率捷變策略擴展為自適應跳頻模式，通過最大化獎勵提升信干比。此類策略聚焦基于獎勵反饋動態調整功率分配、傳感器部署及檢測閾值等關鍵參數[30]。值得注意的是，強化學習亦被攻擊方用于增強欺騙干擾效能，例如文獻[42]借鑒蟻群信息素機制提升干擾決策的探索效率與收斂速度。

如表III所示，現代雷達抗干擾檢測與分類技術日益融合機器學習方法。其中大量研究采用基于CNN的檢測器與分類器，因雷達信號可轉化為距離-多普勒、時頻譜等多維圖像化表征。然而，雷達信號樣本本質為時序數據，這為LSTM網絡及日益流行的Transformer模型提供了應用場景。此類模型擅長從序列數據中提取特征，可在最小化信號預處理與信息損失條件下揭示欺騙成分。如近期研究[171]提出多模態融合模型用于欺騙干擾判別：CNN提取包絡特征，基于注意力機制的雙向LSTM從數據模態中提取運動學時序特征。

近兩年，基于Transformer的欺騙干擾信號識別研究取得顯著突破。文獻[34]采用圖卷積網絡捕獲空間信息，結合Transformer提取全局數據特征，通過全連接層輸出干擾判別結果；文獻[35]設計卷積嵌入模塊橋接CNN與Transformer，結合注意力模塊緩解Transformer對缺失信息的敏感性；文獻[36]探索擴散模型與Swin Transformer的結合，后者高效處理大尺度輸入并捕獲圖像長程依賴，該方案在低干噪比（JNR）環境下仍保持高識別精度。最后，與前述分布式策略呼應，文獻[37]提出抗多欺騙干擾機的多雷達協同框架：各節點將虛假目標回波轉為時頻譜圖，輸入Transformer架構進行分類與參數估計。

總體而言，AI在雷達抗欺騙干擾中的應用仍處于快速發展階段，存在顯著提升空間。Transformer架構的引入與領域快速演進[38]要求持續創新，以同步優化欺騙與抗欺騙策略。

本報告概述了自適應自主系統以及對這些系統的分析和評估所面臨的挑戰。報告回顧了自適應系統的定義、目前正在開發的系統、早期的分類嘗試以及分析指標定義。為便于分析，對傳感器、融合/邏輯和執行器子系統進行了定義，并提出了一些子系統分析方法。討論了分析面臨的直接和間接挑戰。還討論了與條令相關的重要考慮因素，以及影響分析和評估的戰術、技術和程序。

圖：無人系統的自主性級別(ALFUS)

自主國防系統對美陸軍的重要性與日俱增；國防部副部長已將自主性確定為國防部第三次抵消戰略中的關鍵技術（Ahner 和 Parson，2016 年）。這些系統可以極大地幫助作戰人員，但也給系統開發人員和系統分析人員帶來了挑戰。在開發完整的性能本體和測試方法以定義和評估自主系統的性能方面存在許多挑戰。其中最主要的是自主系統預期運行的動態環境。自主系統環境的變化預計會影響系統性能。測試方法必須包括這種動態環境的所有方面。

表1正在進行的自主性項目

威脅評估和武器分配應用是在海戰場景中取得成功結果的一個組成部分，無論是在保衛自身資產還是摧毀敵方目標方面都是如此。為了幫助應對日益復雜和快速變化的作戰環境，作戰人員需要獲得基于優化技術的實時決策輔助工具，以支持決策過程。本報告記錄了用于確定、開發和評估 "武器目標分配 "動態規劃算法的方法，經過更嚴格的測試后，該算法可用作概念演示器和實時作戰情況下的輔助決策工具。

圖 4-1 決策樹圖，顯示了五個目標、四種武器動態規劃場景下的目標階段（從左到右）和可能的武器狀態（從上到下）。

對作戰系統操作員來說，對海軍資產面臨的潛在威脅進行快速實時評估，并據此分配武器，已成為一項日益復雜和精密的任務。

隨著威脅評估和武器分配（TEWA）任務變得越來越復雜、變化越來越快，以及在時間緊迫的條件下需要處理的數據和信息量越來越大，研究能夠提供半自動化實時決策支持的優化技術變得更加迫切。TEWA 問題通常分為 TE 和 WA 兩部分。本報告只涉及武器分配問題，或按傳統術語稱為武器目標分配（WTA）。武器目標分配的目的是確定分配給特定目標的特定武器類型的數量，以便在現實限制條件下將總體目標威脅降至最低。

這項工作的目的是確定、開發和評估優化程序，以確定一種高效、實時的方法，優化海上場景中針對目標威脅的武器響應分配。從最簡單的靜態 WTA 環境開始，到確定性動態 WTA 的 "射擊-觀察-射擊 "分階段序列，介紹了 WTA 問題的幾個層次。為此，在 MATLAB 環境中開發了一種確定性動態算法。通過重現結果，例如以前在 Microsoft EXCEL 中處理過的問題，對算法進行了令人滿意但有限的驗證。要嚴格驗證該算法，并根據澳大利亞海上戰術程序調整其輸入和輸出，還需要開展補充工作。此外，還打算將成熟的 WTA 算法納入 DST 小組的軟件測試平臺，以便進一步測試和評估。

本綜述旨在介紹統計和統計分析在軍事搜索探測技術評估和報告中的應用。目標受眾是參與軍事搜索能力開發的人員，他們以前可能沒有接受過統計分析方面的培訓，但其他需要做出以證據為基礎的能力開發決策的人員也可能會發現一些介紹性概念是適用的。本介紹旨在利用軍事搜索中使用的技術的技術評估中常見的例子，讓讀者熟悉統計分析的基本概念和語言，因此敘述直接指向具體的討論和概念，而繞過了在學術性更強的綜述中會考慮到的大型重要數學主題。因此，本導論并不力求詳盡，而是為感興趣的讀者提供參考，介紹業界使用的通用語言和概念，并就如何以合理的統計方式報告結果以及解釋他人提供的結果提出建議。

雖然承擔能力開發任務的軍事人員往往擁有多年的經驗和作戰洞察力，但并非所有人都接受過足夠的科學或技術培訓，使他們能夠在整個能力發展過程中從容應對要求他們進行的顯性或隱性風險效益評估中的統計和概率方面的問題。作為技術評估工作的一部分，他們需要將軍事要求轉化為技術要求，確定并分離出相關的物理參數進行測試，設計并執行實驗試驗，進行分析并解釋數據，最終做出以證據為基礎的能力發展決策，這些決策將在未來數年內影響國家能力。這可不是一項小任務。

面對預算和資源有限的壓力，同時又要負責以同樣不斷變化和改進的各種戰備等級的成套技術來應對快速發展的威脅，我們有強烈的動機來確保用于評估軍事技術有效性和局限性的資源能夠產生足夠高質量的證據，為投資和能力發展決策提供可靠的依據。此外，通過開發和應用完善的科學和統計方法，技術評估所投入的努力也能為更廣泛的盟軍能力發展社區提供支持。為確保分析的科學性、客觀性和統計有效性而付出的更多努力，將增加合作伙伴之間的信任，從而使報告的結果可以被有信心地接受，從而限制多余的工作，利用國家投資，促進相互依賴和互操作性的目標。

本文通過機器學習方法提出了一種雷達任務選擇的主動方法，并將其設計在雷達調度流程之前，以提高雷達資源管理過程中的性能和效率。該方法由兩個過程組成：任務選擇過程和任務調度過程，其中任務選擇過程利用強化學習能力來探索和確定每個雷達任務的隱藏重要性。在雷達任務不堪重負的情況下（即雷達調度器超負荷工作），將主動選擇重要性較高的任務，直到任務執行的時間窗口被占滿，剩余的任務將被放棄。這樣就能保證保留潛在的最重要任務，從而有效減少后續調度過程中的總時間消耗，同時使任務調度的全局成本最小化。本文對所提出的方法進行了數值評估，并將任務丟棄率和調度成本分別與單獨使用最早開始時間（EST）、最早截止時間（ED）和隨機偏移開始時間EST（RSST-EST）調度算法進行了比較。結果表明，與EST、ED和RSST-EST相比，本科學報告中提出的方法分別將任務丟棄率降低了7.9%、6.9%和4.2%，還將調度成本降低了7.8倍（EST為7.8倍）、7.5倍（ED為7.5倍）和2.6倍（RSST-EST為2.6倍）。使用我們的計算環境，即使在超負荷的情況下，擬議方法所消耗的時間也小于 25 毫秒。因此，它被認為是提高雷達資源管理性能的一種高效實用的解決方案。

雷達資源管理（RRM）對于優化作為飛機、艦船和陸地平臺主要傳感器的現代相控陣雷達的性能至關重要。報告》討論了雷達資源管理，包括任務選擇和任務調度。該課題對國防科技（S&T）非常重要，因為它與現代相控陣雷達的大多數應用相關。它對當前的海軍雷達項目尤為重要，該項目探索了雷達波束控制的人工智能（AI）/機器學習（ML）方法。所提出的算法有可能升級未來的艦船雷達，從而做出更好的決策并提高性能。

視覺分析是一門通過交互式視覺界面促進分析推理的科學。北約科技組織調查、研究并促進可視化分析方面的合作--促進知識提取和數據分析，以便及時理解態勢并作出有效決策。因此，本報告目標是研究、開發和應用探索性視覺分析技術：1）利用和理解大量復雜的數據，即大數據；2）幫助隱性知識顯性化；3）提供敏銳的態勢感知；4）支持廣泛的國防領域的知情決策，包括網絡、海事、基因組學和社交媒體領域，以及仿真數據的后期分析和現場可視化。

報告簡介

1 背景

信息優勢是軍事優勢的關鍵因素之一；利用來自多個來源的所有相關信息是北約信息優勢的一個關鍵因素。可視化和可視化分析研究對于滿足2015年北約在信息分析（IA）和決策支持（DS）方面的重點目標的需求至關重要：關于決策支持的IA&DS-1和關于大數據和長數據處理與分析的IA&DS-2。

視覺分析（VA）是一門通過交互式視覺界面促進分析推理的科學[1]。VA有三個主要組成部分，即交互式可視化、分析性推理和計算性分析[2]。在專家組所考慮的VA背景下：

• 可視化關注的是使用數據的交互式視覺表現來放大認知[3]。
• 分析推理和計算分析的工作是支持數據探索、分析和理解。

2 目標

北約研究任務組（RTG）探索性視覺分析調查、研究和促進了知識提取/發現和數據分析方面的合作，以便及時了解情況，支持有效決策。該小組探索了可視化如何有效地傳達信息：利用人類的感知和增強人類的認知，即把可視化和用戶的心理模型結合起來（見第2章和[4]）。因此，目標是研究、開發和應用探索性視覺分析技術：1）利用和理解大量復雜的數據集，即大數據；2）幫助隱性知識顯性化；3）提供敏銳的態勢感知，以及4）支持廣泛的不同國防領域的知情決策，如海事、社交媒體、基因組學和網絡領域，以及模擬數據的后期分析和現場可視化。

3 本報告的目的

本技術報告的目的是討論研究小組進行的研究、開發和應用探索性視覺分析的工作，這些數據集涉及到

• 簡易爆炸裝置資源（NATO C-IED COE）。
• 社交媒體；以及
• 網絡和海事及情報行動。

這項工作證明了探索性視覺分析在檢測、監測、分析和理解大型復雜數據集（即大數據）方面的有效性，以提高對態勢的認識和決策支持。

本報告還將討論該小組在以下方面的工作：

• 1）可視化和視覺分析技術的研究和開發。

• 2）提高對研究小組工作的認識。

  • 通過在著名的國際會議上發表論文，如IEEE VIS；以及

  • 為北約的兩個系列講座（IST-143和IST-170）作出貢獻。

• 3）促進視覺分析和可視化技術在北約國防和安全領域及其他領域的開發和應用。

• 4）拓寬對可視化和可視化分析的理解和探索的視野。

• 5）利用新想法的產生。

• 6）通過以下方式發展北約小組間/組內合作。

  • 組織（并在其中介紹小組的工作）一次北約專家聯合小組會議（IST-HFM-154：網絡符號學）和一次北約小組間/組間研討會（IST-178：大數據挑戰--情況意識和決策支持）。

  • 參加其他國家組織的北約活動；以及

  • 與來自不同小組的許多RTG組織聯合會議。

4 本報告結構

報告中的各章總結了在這個RTG過程中進行的工作。

第2章討論了視覺分析的人因考慮。它首先定義了人為因素，并描述了人為因素/以用戶為中心的設計過程。它討論了一些關于設計過程的常見迷思，供設計者注意和避免。視覺分析系統的用戶很多，也很多樣化，所以了解任何項目的用戶對于確保輸出產品的有用性和可用性是最重要的。本章提供了關于如何最佳地顯示信息的標準、指南、啟發式方法和最佳實踐的參考資料。本章還包括討論和數字，描述了對特定數據集使用立體三維可視化的優勢。最后，有一節是關于如何評估可視化的有用性和可用性。包括情況意識和工作負荷指標的資源。

第3章討論了海事領域的信息可視化和視覺分析。

第4章和第5章關注社會媒體數據和模擬數據。

第6章討論了可視化分析和深度學習之間的相互作用。

第7章討論了網絡態勢感知和網絡符號學。

第8章和第9章探討了視覺分析和可視化在北約數據中的應用，如：

• 簡易爆炸裝置（NATO C-IED COE）；和
• 北約HFM-259數據。

這兩章討論了基于網絡訪問這些數據集的發展和由此產生的設計原則，這些數據集的用戶范圍很廣，從普通公眾到研究人員和政策制定者，即來自不同背景、具有不同專業水平和知識的人。對簡易爆炸裝置數據的分析采用了互動式講故事的方法來吸引普通公眾，而HFM-259數據的視覺分析/可視化也適合公眾參與。

第10章得出了結論并提出了建議。

海事領域的信息可視化和視覺分析

• 船舶交通監測與探索性分析的交互式可視化：文獻中提出的方法研究了海洋數據的可視化，以便交互式地探索它們的空間分布和時間演變，或者通過結合聚合和過濾能力促進它們的比較。以地圖為基礎的可視化占主導地位，偶爾也會以數據匯總的統計圖為補充。最近，基于圖形的海洋數據可視化也出現了。基于圖形的可視化可以將匯總統計與交通動態的可視化相結合。

• 海事模式檢測的可視化分析：視覺分析，將有效的海事數據可視化與數據分析相結合，有多種應用。文獻中討論的用途之一是運動模式搜索和匹配，與數據過濾相結合，能夠減少數據泛濫，幫助用戶關注相關的數據特征。這種方法根據經驗來定義運動模式，例如使用基于函數的定義或規則。運動模式也可以從數據中提取，例如使用數據聚類、聚合和過濾技術。地理特征被利用來支持模式的定義和可視化。不同的聚合技術可以被結合起來，有時還可以使用語義學，以支持數據探索。其他工作專門解決異常或不一致的模式檢測。例如，密切接觸的檢測或預測被應用于海上安全，用于船舶碰撞的識別和預防。

• 海事模式和移動性的三維可視化：很少有作品在海洋領域利用三維可視化，因為由此產生的可視化的復雜性增加，會對用戶體驗產生負面影響。領域無關的三維可視化被用來支持單一船只動力學參數的比較。時空立方體可視化對海洋事件的分析是有效的，因為它使空間和時間特征的當代可視化。在培訓中使用的沉浸式虛擬現實模型，可能比二維地圖更有效地支持用戶（和船只）的定向行動。

探索性媒體分析

網絡媒體是影響輿論以及反映輿論的最重要工具之一。這份報告分析了BBC、RussiaToday、DayKiev和delfi.lt（立陶宛的主要新聞門戶網站）對烏克蘭沖突動態的反映。采用了兩種不同的分析方法：共同發生網絡分析來反映沖突期間四個不同媒體渠道的語言變化，以及基于情感的故事情節（syuzhet）分析來監測BBC從2013年到2014年的情感變化。將沖突分為三個階段：開始（2013/11/21-2014/01/15）、升級（2014/01/16-2014/02/17）和占領克里米亞（2014/02/18-2014/02/28）。這些方法可以對媒體中的沖突動態進行可視化分析。從人工智能（AI）、自然語言處理（NLP）和大數據的可視化技術的應用中，可以更好地了解對沖突動態的看法和公眾對特定主題的情緒，以及信息分析的自動化。此外，其他類型的類似應用也是可能的。

仿真數據的可視化探索

仿真被廣泛用作生產前測試系統的一種安全且通常具有成本效益的手段，并作為一種估計其他無法訪問的系統的預期行為的方法。仿真的共同點是隨著時間的推移而發生的事件鏈，導致由仿真算法決定的結果。本章將詳細闡述使用可視化來分析仿真條件和結果，以及如何應用可視化分析（VA）來更好地理解高級仿真算法的內部生活。

有大量不同的工具用于仿真數據的可視化分析；然而，現有工具的適用性高度依賴于被分析的數據及其背景。通用的可視化軟件包并不總是能夠滿足人們的需求。通用的可視化軟件包并不總是容易被有效地用于特定領域的任務。如果沒有資源花在定制軟件上，最好的辦法是將不同的軟件組合成一個工具箱，共同滿足可視化需求。有時，尋找合適的工具必須延伸到自己的領域之外。本報告介紹了適用于批量仿真數據分析的一系列工具：時間線圖(TLG)、可視化工具箱（VTK）和ParaView、VisIt。

探索深度學習

視覺分析（VA）技術可以應用于增強與三個目標有關的深度學習方法：1）了解深度神經網絡的內部運作；2）解釋DL的結果；以及3）利用VA和DL之間的協同作用。

在VA和DL技術的交叉點上的應用如何能夠更好地理解深度神經網絡及其結果，并實現強大的應用。將VA與AI相結合的方法將成為未來國防和安全系統的關鍵驅動力，這些系統具有日益增長的任務復雜性所要求的高級處理能力，但人們不能盲目相信AI的預測而采取行動。

網絡態勢感知

網絡SA與人類的認知過程和數據處理有關。在復雜和動態的網絡環境中，通過敏銳的態勢感知，人類決策的質量和速度可以大大提高。初步評估發現，以用戶為中心的SA方法提供了分析、檢測、發現和識別模式、異常、違規和威脅以及相關事件的有效方法。這些可視化適用于提供關于網絡組件性能的詳細信息。另一方面，生態接口設計（EID）方法提供了有效的可視化，以指導用戶理解網絡應該如何運行，以及這些網絡實際如何運行;因此，分析人員可以很容易地看到網絡的運行層面，即整體態勢。這兩種方法在提供有關網絡情況的不同方面的認識和信息方面相輔相成。網絡符號有可能實現網絡態勢的可視化，盡管目前還沒有明確的方法或解決方案可以最好地實現這一點。

探索性視覺分析法分析簡易爆炸裝置事件

收集和分析有關事件的數據集可以幫助分析人員得出活動水平評估，進行趨勢分析，并對他們所監測的問題有更深入的了解。為了更好地了解簡易爆炸裝置（IED）攻擊的動態，并支持反簡易爆炸裝置（C-IED）的工作，本報告決定采用一種帶有敘事元素的探索性視覺分析方法。分析有關事件的數據集可以幫助得出活動水平評估，進行趨勢分析，并獲得更好的情況意識。探索性視覺分析的目的是讓用戶探索數據集，發現有趣的模式和見解。一些可視化分析工具提供了復雜的互動，可能會讓新用戶感到恐懼。敘事技術可以幫助新用戶開始使用一個新的交互式可視化應用程序，以了解數據集包含什么，以及如何利用探索性視覺分析工具的能力來對數據集進行新的分析。使用探索性視覺分析工具可以在北約反簡易爆炸裝置卓越中心（NATO C-IED COE）制作的烏克蘭簡易爆炸裝置事件數據集中發現有趣的模式，通過應用敘事技術作為交互式可視化工具的一部分將這些見解傳達給用戶。一旦用戶開始探索所提供的見解，他們會被邀請繼續探索，允許他們從數據中獲得更多發現。