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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。

泛域指揮控制決策過程發生于日益動態復雜的環境中。現代作戰域不僅涵蓋傳統的陸、海、空領域，還包括太空、網絡與信息等數字時代新域。環境變化速度的加快要求指揮官創新適應方式以應對權限行使與任務意圖執行中的情境變遷。本技術報告通過范圍界定研究，梳理情境識別與感知的動態演變，并基于此提出指揮控制任務模型。報告分為三部分：第一部分綜述情境感知與識別的文獻成果，界定關鍵術語并概述技術前沿。情境識別被描述為將復雜環境表征為特征化圖式、框架或模型的過程，明確這些抽象結構在數據、信息與能力層面對決策的作用。第二部分結合文獻綜述與加拿大軍隊指揮人員訪談，開展指揮控制任務分析，提出環形圖任務模型，刻畫任務域間多重同步影響（作為情境效應）及其作為情境識別的基礎。第三部分提出未來研究方向，旨在深化情境識別理解，探索人工智能等數字技術輔助指揮官情境識別與決策的路徑。

文獻綜述方法論

本研究通過聯邦科學數據庫檢索軍事與海軍科學領域核心術語相關文獻，輔以互聯網擴展搜索技術獲取關聯成果，并在"指揮控制"預定義概念框架下展開綜述。圍繞"情境"定義及其子主題（如"情境感知"與"情境識別"，其中"情境"被視為可觸發適當響應的泛化形式），研究識別出三大解釋范式：情境即圖式、情境即框架、情境即模型。

? 圖式（Schema）：語義框架，協助個體組織、處理與存儲環境信息，由填充空白占位符的符號/詞匯及填充方法構成。

? 框架（Frame）：心理態度，定義背景假設與預期集合（Lakoff）。

? 模型（Model）：科學或計算結構，描述環境、過程或系統，可分為確定性、隨機性或概率性，涵蓋邏輯模型、心智模型、仿真模型與多目標優化模型等類型。

概念定義

• 未來指揮控制發展趨勢

未來指揮控制將呈現高度復雜性與集成化特征。指揮控制（C2）指指揮官對配屬部隊行使權威與指導以達成任務目標，聯合部隊指揮官（JFC）需為聯合部隊提供作戰愿景、指導與方向（Bass & Brown，第27頁）。"C2行動中的情境具有動態性，涵蓋任務、敵情、地形（與氣象）、人員、可用時間及民事支持等要素"（Liu等，2011，第144頁）。《2035聯合作戰環境》指出未來作戰環境將極端復雜且交互性強，要求"實時全網絡化C2能力"以實現"行動整合與同步"（Tucholski，2021年5月；JP 3-0，2022年）。

空軍與工業界正推進國防部門"全域傳感器-射手網絡化"概念落地。Easley（2022，第26-27頁）強調："技術已成熟，需解決作戰生態系統的多級安全與數據可信問題。"最終成果體現為2023年驗證的云基指揮控制（CBC2）倡議（Gordon，2023；Cliche，2024）。Cliche指出："CBC2整合海量戰術相關數據流及人工智能與機器學習技術，使決策者保持對環境細節的態勢感知。"

• 現代決策科學理論體系研究

現代決策科學的核心目標在于"構建能夠為兵力規劃與作戰計劃提供有效決策工具的框架"（Yuan與Singer，2021年），其關鍵在于發展應對動態變化環境的響應能力。經典決策科學將環境視為可應用情景推演、作戰博弈或德爾菲法等定性方法的系統（Davis等，2005年，第33頁）。然而，面對日益復雜的環境，"與其試圖預測不同方案對系統的影響并'優化'選擇，不如承認有效預測通常不可行，轉而尋求靈活、自適應且魯棒的策略"（同上，第46頁）。下文梳理文獻中的現代決策方法，各方法均強調情境在現代環境決策中的作用。

• OODA循環決策模型

約翰·博伊德提出的觀察-定向-決策-行動（OODA）隱喻決策循環模型，旨在實現快速精準決策（Maccuish，2012年，第67頁）。"軍事心智模型在沖突實踐的持續檢驗中形成，其應用范圍遠超原始場景。"在OODA模型中，情境在"定向"階段起核心作用。定向"涉及評估數據的關聯性與重要性，理解其在宏觀情境中的定位，識別潛在機遇或威脅"（Wale，2024年）。該模型體現于加拿大陸軍仿真中心（CACSC）作戰規劃流程（OPP），其五階段包括：啟動、定向、行動方案制定、計劃開發與計劃審查（CACSC，2018年，第11-16頁）。OPP以戰場情報準備（IPB）為基礎，IPB涵蓋敵情與"人文地形"要素——即區域、設施、能力、組織、人員與事件（ASCOPE）（CACSC，2018年，第18頁）。本研究中，ASCOPE要素構成決策情境的主體框架。

• 意圖驅動型領導力模型

大衛·馬凱特的意圖驅動型領導力（IBL）模型"并非基于領導者-追隨者模式的權力流動，而是建立在個體間共享目標或意圖的基礎上。軍事類比下，領導者-追隨者模式類似指揮控制，而IBL模型接近任務式指揮"（Fernandez-Salvador，2017年）。盡管IBL多從領導力視角探討，但其作為訓練模型可培養學習者的情境感知能力。"通過IBL，學習者獲得問題解析經驗。隨著問題解決方案的構建，問題本質逐漸明晰，學習者開始自主解決問題并適應變化"（Duffy與Raymer，2010年，第v頁）。

• 聯合決策機制研究

全域或聯合作戰涉及多層級指揮與軍種協同，催生聯合決策需求。該領域研究成果體現于《聯合目標定位學校學員指南》（2017年）等文獻，其中詳述聯合作戰規劃流程（JOPP）七步法（第7頁），涵蓋適應性規劃與執行（APEX，第6頁）及作戰環境系統視角（第18頁）等核心議題。聯合決策模型在作戰規劃流程（OPP）基礎上，構建聯合作戰規劃流程（JOPP）與聯合作戰環境情報準備（JIPOE）等框架，強化對信息環境的系統性認知（Sylvestre，2022年，第14頁）。當前該流程在美國防部情報次長辦公室支持的信息環境高級分析課程中系統闡釋（JMark，2024年）。

• 魯棒決策方法（RDM）

魯棒決策（RDM）是"針對深度不確定性與復雜環境的定量決策支持方法論，助力防務規劃者制定適應多重難預測未來的強韌方案"（Lempert等，2016年，第2頁）。區別于"共識假設"（Kalra等，2014年）或"預測后行動"決策范式，RDM采用"'決策共識'逆向分析法"，通過"模型與數據對策略進行廣域未來路徑壓力測試"。如Lempert指出（注釋3），"深度不確定性決策（DMDU）文獻對此逆向分析流程的表述包括'情境優先'（Ranger等，2010年）"（Lempert，2019年，第27頁）。

• 決策支持技術發展

決策支持工具在決策流程中的應用逐步普及，典型案例包括作戰資源分配支持（CORALS）軟件原型系統開發（Irandoust與Benaskeur，2015年；Turgeon，2021年）。

• 深度不確定性下的決策（DMDU）

深度不確定性指系統運作機制與未來結果均無法達成共識的決策情境。對此，Kwakkel與Haasnoot（2019年，第357頁）主張采用多樣化表征模型，通過情景推演、探索性建模與適應性規劃等方法應對多重態勢類型。DMDU提出此類方法的分類體系（含前述RDM），針對不同場景適配應用。

態勢感知與態勢識別研究

• 態勢感知

現代決策理論要求通過態勢感知（SA）理解適用何種表征或模型。"鑒于態勢感知本身的復雜性及其獲取與維持涉及的多重過程，精確定義其構成要素極為困難"（Banbury與Trembley，2004年，第Xiii頁）。此外，"態勢感知模型通常籠統描述認知過程，但未明確具體機制及其作用程度"（同上）。這要求理解達成態勢感知的機制——本文稱為"態勢識別"。"態勢感知作為理論構念的檢驗標準，在于能否通過客觀、明確定義的自變量（刺激操控）與因變量（響應差異）實現操作化...否則，其將成為掩蓋科學認知不足的又一流行術語"（Flach，1995年，第155頁）。

• 態勢識別模型實例

艾倫研究院提出的"基礎態勢識別"（Grounded Situation Recognition）是"需生成圖像結構化語義摘要的任務，包括：主體活動、參與實體及其角色（如施動者、工具）、實體的邊界框標注"（Pratt等，2020年，第1頁）。Chmielewski與Sobolewski（2019年，第38頁）將態勢識別描述為"由數據生成、數據整合與過濾、數據可視化、知識獲取與推理構成的連續數據流過程"。Meng等（2022年，第1443頁）提出的人機協同態勢感知模型包含人類認知部分（態勢感知）與機器部分（態勢識別），其中態勢識別"主要對應人類的態勢感知環節，即基于偵察情報、趨勢情報等客觀數據對當前態勢進行直觀分析"（第1444頁）。

Baek等（2022年，第308頁）提出"基于圖語義信息的多智能體分類分布式圖匹配網絡"與"分析智能體高階關系的超圖模型"。Lee等（2023年，第6041頁）描述基于多模態數據與圖神經網絡（第6042頁）的四層架構：基于多智能體的人機協作架構、魯棒戰術地圖融合技術、基于超圖的表征學習、時空多層模型。"該模型提供基于協同智能的實時戰場態勢識別技術"（第6066頁）。

情境感知與情境識別

• 情境類型綜述

文獻中描述的情境類型包括：

● 活動、身份、位置與時間（AILT）（Dey與Aboud，1999年）
● 與位置、附近人員、主機或物體相關的情境及其隨時間演變（Schilit等，1995年）
● 適配個體特定條件的情境（Brown等，1997年），例如包含移動設備性能、網絡連接特性及用戶情緒狀態、注意力焦點與方位等專屬信息。
● 行為驅動型情境。基于情境的推理（CxBR）建模范式認為，情境"包含使智能體能在當前情境中成功'導航'的功能性要素"。
● 跨層級情境（個人、項目、團體與組織），涵蓋人員及其專業知識、信息來源、信息文檔及其相關性評估、相關實用文檔（Snowden與Grasso，2000年）。
● 用戶視角下的情境數據譜系：計算情境、用戶情境、物理情境、時間情境與社會情境（Gu，2009年）。
● 能力與可供性關聯型情境。雖未發現直接文獻支撐，但此表述是前述視角的自然延伸。

• 情境感知與情境識別

"情境感知"指對情境的認知能力或狀態；"情境識別"則指實現情境感知的過程或方法。

Bricon-Souf與Newman（2007年）將情境感知定義為：
? 程序或計算設備檢測、感知、解釋環境要素（如位置、時間、溫度或用戶身份）并作出響應的能力；

? 或從應用情境適配視角，指應用程序通過檢視計算環境（如用戶位置、周邊人員與設備集群）并響應動態變化，從而調整自身行為的能力。

Dey（1999年）提出："若系統利用情境向用戶提供相關信息或服務（相關性取決于用戶任務），則該系統具備情境感知能力。"

情境識別可采用多種機制。例如，Pernek與Ferscha（2017年）在外科手術情境識別研究中列舉以下方法：
? 環境追蹤：通過"可插拔監測設備推斷手術流程"（第1722頁）；

? 運動學追蹤："追蹤手術器械位置或量化外科醫生手部動作"（第1723頁）；

? 視頻追蹤："從體內視頻圖像識別操作行為"（第1723頁）；

? 認知狀態情境：通過眼動、皮膚電反應、心率、施力數據監測（第1724頁起）。

主流機制采用機器學習或神經網絡模式識別算法。例如，Radu等（2018年）研究"深度學習算法解析多傳感器系統捕獲的用戶活動與情境的效能"（第157.2頁）；Billones等（2018年）探討深度學習在車輛情境識別的應用；Alajaji等（2020年）提出"DeepContext——基于深度學習的智能手機用戶情境識別架構"。

• 情景感知決策支持系統演進研究

情景感知決策支持（CaDS）系統正從基于本體的專家系統向基于屬性的神經網絡系統演進。此類系統"構建共享態勢感知的情境模型"（Feng等，2009年，第455頁），旨在應對軍事指揮控制中的信息過載問題，例如戰術信息優先級系統（TIPS）（Marmelstein等，2008年，第259頁）。相關研究目標在于"增強決策者對底層知識空間的感知、理解與投射能力"（Hanratty等，2009年，第1頁）。Dourish與Bellotti（1992年，第107頁）指出，意識是對他人活動的理解，為自身行動提供情境支撐。"意識要求個體能將碎片化情境知識轉化為當前注意焦點的程序化情景"（M?kel?等，2018年，第7253頁）。Thomas（2003年）定義了態勢感知核心術語與詞典體系，并從組織、作戰、信息與推理需求維度解析指揮情境。

當前CaDS系統主要沿襲專家系統架構，采用"基于多Agent系統的本體驅動軍事信息服務決策支持"，包含以下組件：檢測原始數據的傳感器Agent、處理情景數據的情境管理Agent、信息服務Agent、作戰決策支持Agent及維護用戶信息的用戶Agent（Song等，2010年，第1頁）。前沿研究聚焦深度學習應用，早期成果表明"將模板屬性權重與神經網絡權重類比的直覺方法，可通過觀察智能體歷史行為直接學習權重參數"（Gonzalez，2004年，第169頁），支持基于情景的推理（CxBR）作為"戰術場景人類行為建模技術"。

數字技術賦能情境感知與識別的潛在應用方向

下面探討數字技術如何通過整合情境感知與識別能力，輔助指揮官執行全域指揮控制任務。

基于訪談的潛在應用場景，訪談識別出以下技術應用方向（按無優先級排序）：

• 任務規劃

  • 戰備提升、團隊組建、規劃空間內地理情報整合。

• 部隊福祉保障

  • 通過心理測量問卷/輔導及生物特征傳感器監測官兵身心狀態。
  • 可對比重大事件發生前基線數據進行分析評估。

• 經驗教訓自動化融入決策

  • 構建經驗教訓文檔數據庫。
  • 訓練神經網絡（AI模型）學習經驗數據。
  • 向神經網絡輸入新作戰任務參數。
  • 通過模型按任務相似度排序經驗文檔并推送最優方案。
  • 可選功能：自動生成相關經驗摘要。

• 實戰任務數據實時報告

  • 涵蓋燃油消耗、彈藥、水源、食品等后勤指標——需覆蓋偏遠作戰區域（如北極地區）的倉儲與運輸節點（機場、燃料補給點、航道）。
  • 評估物資補給對當地社區的影響（如占用有限民生資源）。
  • "競爭性后勤保障"——需預判敵方破壞供應鏈能力（如網絡攻擊關閉港口），要求AI分析戰略交通線脆弱性。指揮官制定計劃時不可預設資源可用性。

• 通信頻譜態勢報告

  • 快速獲取通信系統可用狀態、性能衰減程度及有效覆蓋范圍。
  • AI輔助評估通信方案效能，自動化生成主用-備用-應急-緊急（PACE）通信方案（當前依賴人工制定）。

• AI目標識別

  • 基于圖像/雷達/聲吶/防空系統等多源傳感器數據訓練AI模型，快速識別關注目標并推送告警。
  • 構建"AI視覺增強"系統，保持人在回路決策，目標定位信息集成至態勢地圖。

上述方向需進一步評估實施范圍、優先級與資源投入強度。

圖1所示。使用分層任務分析的PDC2任務模型的說明

圖2。循環任務模型的說明。

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。

光保真（Li-Fi）是一項新興技術，通過利用可見光譜進行數據傳輸，徹底革新了無線通信。針對傳統射頻（RF）系統的局限性，Li-Fi在帶寬、安全性和能效方面展現出無可比擬的優勢。本文探討Li-Fi的變革潛力，尤其聚焦于安全性與抗干擾能力至關重要的軍事場景。從強化指揮控制行動到支持海軍協調與災害響應，Li-Fi的獨特性（如抗電磁干擾與高速傳輸能力）使其成為射頻技術的理想替代方案。然而，在實際大規模應用前，需解決視距依賴性和環境敏感性等問題。通過混合技術將Li-Fi與現有射頻系統整合，以及IEEE 802.11bb標準化進程的推進，為其實用化指明了路徑。本文還展望了Li-Fi在多域作戰中的角色及其與量子加密技術的潛在協同效應。研究通過廣泛分析，揭示了Li-Fi在解決當前通信難題中的重要性，以及其在軍事與民用領域重塑連接方式的潛力。通過推動政府、學術界與企業的協作，Li-Fi的采用可能標志著向更安全、高效、自適應無線通信網絡轉型的分水嶺，為日益互聯的世界奠定基礎。

無線通信技術的出現對構建現代互聯社會發揮了關鍵作用，推動著從商業到軍事等各領域的進步。然而，在當今數據密集型、注重安全的社會環境中，基于傳統射頻（RF）系統的局限性日益凸顯。頻譜擁堵、易受網絡攻擊的脆弱性以及環境低效性等問題，凸顯了對創新解決方案的迫切需求。在此背景下，光保真（Li-Fi）作為一種突破性技術應運而生——它利用可見光徹底革新了數據傳輸方式。

Li-Fi技術于2011年問世，通過可見光通信（VLC）技術，利用LED燈泡實現高速數據傳輸。這一突破不僅解決了射頻系統的帶寬限制，還在安全性、效率和適應性方面提供了獨特優勢。Li-Fi通過光波傳輸數據的特性使其無法穿透墻壁，從而天然具備抵御外部竊聽的安全性；而其與現有LED基礎設施的兼容性則確保了能效優勢與廣泛適用性。作為標準無線系統的補充或替代方案，Li-Fi具備顛覆多個行業的潛力，其軍事應用前景尤為引人注目。

要在多樣且常具敵意的環境中實現任務效能，軍事行動需要強大、安全且高速的通信網絡。從地下掩體到大規模海軍作戰，能否保持持續安全的通信能力，往往決定著任務成敗。當前軍事通信系統主要依賴射頻技術，包括衛星通信（SATCOM）、GPS和戰術無線電網絡。盡管這些系統行之有效，但其在當代電子戰背景下日益暴露出易受干擾、攔截和壓制的脆弱性。Li-Fi的抗電磁干擾能力和高帶寬特性，為解決這些問題提供了革命性方案。

本文深入探討Li-Fi技術在軍事場景中的潛力，解析其結構創新、操作優勢及相對于傳統系統的比較優勢。通過闡述Li-Fi的概念框架，突出其超高速、高安全性和環境友好特性，并分析其在陸地指揮控制中心、海軍作戰和危機管理場景中的應用。結合真實案例研究，并針對Li-Fi集成的技術與操作挑戰，本文強調光基通信系統對增強軍事通信網絡的關鍵作用。

研究首先全面概述Li-Fi技術的優勢與架構，繼而探討其標準化進程和大規模部署的成熟度。后續章節聚焦Li-Fi在軍事指揮中心、海軍艦隊和災害管理場景中的變革潛力，展示其在射頻系統失效環境下仍能安全高效運行的獨特能力。本文亦客觀分析Li-Fi的局限性（如依賴視距通信和環境敏感性），同時提出混合解決方案與未來技術發展路徑以克服這些障礙。

隨著全球安全格局的演變，對彈性、自適應和安全的通信系統需求日益迫切。通過開發可見光譜的未利用潛力，Li-Fi標志著無線通信的范式轉變，為現代軍隊面臨的挑戰提供了安全、高速且可擴展的解決方案。本研究旨在細致闡釋Li-Fi的能力邊界、局限性與發展前景，將其定位為下一代軍事通信戰略的基石。

光保真（Li-Fi）技術的概念化

定義光保真技術

在數字時代，數據傳輸承擔著關鍵角色，尤其是在互聯程度日益廣泛和全球化的背景下。這種場景既帶來重大挑戰，也為技術與社會進步創造了前所未有的機遇。在此背景下，無線保真（Wi-Fi）技術曾通過依賴射頻（RF）實現遠距離無線數據傳輸，成為無線通信領域的突破。然而，隨著互聯網用戶數量持續增長，現有射頻頻譜已逐漸無法滿足高需求（Fabiyi，2016年）。這種不足導致射頻資源稀缺，可能引發重大連接中斷并降低服務質量（Sharma等，2013年）。此外，頻譜擁堵與安全問題凸顯——傳輸易受攔截和干擾，這迫切要求解決無線通信系統的脆弱性（Sharma等，2013年）。

應對這些挑戰，光保真（Li-Fi）技術提供了有效替代方案。與傳統依賴無線電波的方法不同，Li-Fi利用光波傳輸數據，為當前無線通信系統的局限性提供了創新解決方案。該技術由Harald Hass教授于2011年首次提出，其基礎是可見光通信（VLC）系統，即"利用400太赫茲（780納米）至800太赫茲（375納米）可見光作為數據傳輸與照明的光載體的通信介質"（Sharma等，第151頁，2013年）。因此，Li-Fi通過LED燈泡以人眼無法察覺的速度調制光線來傳輸數據。這些LED兼具照明與數據傳輸功能，通過改變光閃爍頻率實現數據編碼（Guan & Hina，2024年）。

值得注意的是，Li-Fi通過多項優勢顯著提升了無線網絡的性能與實用性。最重要的優勢之一是其增強的安全特性：通過Li-Fi傳輸的數據被限制在光照區域內，天然形成防數據泄露屏障（pureLiFi，無日期）。由于光波無法穿透墻壁，外部無法感知和探測傳輸信號，從而確保數據分區能夠安全進行且不受外部干擾，這種隱私保護水平是射頻系統難以企及的（Sharma等，2013年）。

光保真（Li-Fi）技術的安全優勢之外，還具備遠超傳統Wi-Fi的前所未有的速度與帶寬。這使其成為高帶寬需求應用的理想選擇，可在密集數字化環境中實現更快下載與更可靠連接，從而確保清晰穩定的通信信道（pureLiFi，無日期）。此外，Li-Fi在推動環保技術替代方案方面邁出重要一步。通過將數據傳輸功能與LED照明整合，Li-Fi顯著節約能源并降低環境影響（Fabiyi，2016年）。這種協同效應不僅優化能源使用，還能延長照明基礎設施的生命周期并增加功能價值。雙重功能性（照明與傳輸）使Li-Fi不僅是高效通信手段，更是節能照明解決方案。

就穩定性而言，Li-Fi提供不受射頻干擾的持續連接，這在其他無線信號可能引發中斷的工業環境中表現尤為突出（pureLiFi，無日期）。此外，光源的普遍性有效解決了可用性問題。全球數十億燈泡只需替換為LED燈泡即可實現高效數據傳輸。廣泛的可用性與強勁性能相結合，確保Li-Fi能夠支撐關鍵通信而無需承擔中斷風險（pureLiFi，無日期）。綜合這些優勢，Li-Fi有望徹底革新無線通信的認知與應用方式，承諾提供增強的安全性、更快的速度、環境效益及更高可靠性。因此，"Li-Fi提供了一種相對更簡單、廉價、快速且安全的數據傳輸方式。換言之，Li-Fi是一項尖端技術，使無線通信相比有線通信獲得顯著優勢"（Fabiyi，第1033頁，2016年）。

當前陸地與海洋領域的軍事通信

在軍事領域，通信對協調作戰具有核心作用——決策能力與戰術響應高度依賴單位與指揮部之間信息傳遞的速度與準確性。因此，"軍事通信必須具備頻率、帶寬、信息傳輸速度、響應時間等參數的靈活可調性與適應性，并確保在不同環境條件下保持通信連續性"（Velastegui等，第62頁，2022年）。在此背景下，精確通信技術的使用可決定軍事任務成敗，從而提升整體作戰效能（Oledcomm，無日期-b）。

從技術及通信視角看，陸地與海軍領域的共性在于使用依賴電磁波傳輸信息的先進無線電系統，主要通過無線通信實現（Velastegui等，2022年）。因此，無線電波作為軍事通信主要載體，運用高頻（HF）、甚高頻（VHF）與超高頻（UHF）等不同頻段支撐戰術與海軍通信。在此框架下，軍事領域部署了多種依賴無線電波的設備，包括衛星通信（SATCOM）、天線、GPS、應答器與接收器，這些設備對維持穩定通信鏈路至關重要。

以美國陸軍使用的聯合戰術無線電系統（JTRS）為例（Maher，2007年）。JTRS是一套創新型軟件定義無線電系統，能使用多頻段無線電頻率并通過軟件升級靈活擴展。該系統使美軍各軍種實現跨軍種通信，為陸軍、海軍、空軍與海軍陸戰隊提供互操作性通信（Maher，2007年）。通過支持多頻段與多通信模式，該系統為武裝部隊多樣化需求提供高容量互操作解決方案（Maher，2007年）。從戰術層面看，美軍最先進的工具是聯合戰斗指揮平臺（JBC-P），該平臺用于追蹤友軍位置，并為士兵提供增強型衛星連接與卓越后勤保障能力（PEO C3N，無日期）。該平臺致力于提升早期"21世紀部隊旅及以下作戰指揮系統/藍軍追蹤系統（FBCB2/BFT）"的功能（PEO C3N，無日期）。這一基礎系統不僅全面部署于陸軍各旅級戰斗隊，更集成于數千個平臺，成為維持戰場態勢感知與作戰協調的關鍵組件（PEO C3N，無日期）。

海軍通信系統方面，存在諸多項目（尤其在美國），如全球指揮與控制系統-海上版（GCCS-M）、移動用戶目標系統（MUOS）及海軍多頻段終端（NMT）。這些系統均依賴衛星通信確保海軍部隊在廣闊海域保持連接（Hu等，2018年）。這些系統旨在為數據傳輸提供高容量穩健通道，作為美國海軍通信系統的核心組件，支持從和平部署到高強度沖突等多樣化復雜環境中的通信。綜上所述，陸地與海軍作戰的軍事通信渠道主要依賴無線電波與衛星技術，為軍事行動的協調與執行提供關鍵連接支撐。

設計紅外系統可以幫助商業和軍事用戶實現大量應用。隨著寬帶紅外成像儀的尺寸、重量和功率（SWaP）的減小，其在航空飛行器上的實用性得到了開發。機載系統具有更大的機動性，可增強用戶獲取圖像的能力。本文介紹的研究采用輻射測量產生的理論模型，并將地面設計技術應用于空中。領航、瞄準、制圖和態勢感知都是紅外成像任務的例子，具有廣泛的設計歷史。本文的研究重點是設計空中系統。設計了一種基于導航的紅外系統，用于比較中波和長波紅外波段，以探測高壓電線，避免致命的撞車事故。一種新的瞄準系統采用了一種新穎的多攝像頭設計方法，該方法植根于瞄準任務性能（TTP）指標，以提高在無人機平臺上飛行時的大范圍性能。對可見光、近紅外、短波紅外和擴展短波紅外的校準圖像進行比較，以找出哪種圖像對繪圖任務的場景對比度最高。最后，設計了一個態勢感知系統，利用波長保持人員視線，同時實時繪制火災邊界以避免致命事故，從而確保森林消防員在極端野火條件下的安全。對于上述領航、瞄準、測繪和態勢感知系統設計，所產生的理論模型與實驗室和實地測量結果進行了比較。提出的校準分析提供了避免結果偏差和公平比較每個寬帶傳感器系統性能的技術。在每種情況下，理論和測量結果都證明了設計方法對創建航空傳感器系統是有效的。在每種情況下，傳感器的性能都能滿足設計要求，并可通過這些初步研究創建可部署的系統。

隨著信息技術、人工智能和機器人技術的飛速發展，無人自主系統在軍事、航空航天、海洋探索、災難救援以及智能交通等領域展現出巨大的應用潛力。分布式協同控制作為實現多無人自主系統高效、靈活協作的關鍵技術，已成為研究的熱點。本文綜述了無人自主系統分布式協同控制的研究進展。首先探討了在一致性問題、編隊控制和分布式優化三個方面的核心理論，然后結合當前多無人自主系統的實際應用，給出了無人機、無人車、無人水面艦艇、無人潛航器和多模態協同控制的最新研究成果介紹，最后探討了該領域的未來挑戰和發展方向。 無人自主系統，包括無人機、無人車、無人水面 艦艇、無人潛航器等，是具備集成感知、決策和執行 能力的一類系統，能夠在沒有直接人工操控的情況 下自主完成特定任務[1-5] 。它們在諸如搜救偵察、安全 監控、環境與交通監測、電力線與管道巡查、建筑物 檢查、地理測繪、隧道檢測、影視制作、物流配送以及 工業生產等多個領域發揮著至關重要的作用。 隨著無人自主系統應用領域的不斷拓展，其所 面臨的環境復雜性也在逐漸增加，致使高精度地完 成控制目標變得越來越艱巨。相較于單獨運作的無人自主系統，多無人自主系統的協同控制在多個方 面展現出了其優越性。例如，多無人自主系統能夠對 分布式任務進行處理，大大提升了任務執行的效率 與覆蓋面。其次，原本由單一無人系統承擔的復雜任 務，現在可以通過多個無人系統分工合作，各自執行 更為簡單的任務來完成，這不僅降低了任務執行難 度，還增強了系統的靈活性和適應性[6] 。因此，多無人 系統的協同控制技術受到了業界和學術界的廣泛關 注與深入研究。

近年來，隨著深度學習等人工智能技術在光學遙感目標檢測領域中的快速發展，大量相關研究算法不斷涌現，逐漸形成了一種基于數據驅動的光學遙感圖像目標檢測新范式。高質量的遙感數據成為了此類范式算法研究的前置條件和必要儲備，遙感數據的重要性日益凸顯。迄今為止，國內外各大研究機構已相繼發布了數量眾多且規模不一的光學遙感圖像目標檢測數據集，為基于深度學習的遙感圖像目標檢測算法的發展奠定了研究基礎。然而，當前尚未有相關學者對已發布的光學遙感圖像檢測數據集進行全面的歸納整理與分析，針對此問題，本文全面調研領域文獻，對2008年—2023年期間已發布的公開光學遙感圖像檢測數據集進行整合分析，并依據不同的數據標注方式進行劃分，對其中的11個典型數據集進行了全面闡述，以表格的形式對所有的數據集信息進行歸納總結，同時采用3種分析方式去描述數據集的發展情況，即：元數據分析，從數量分布、地域分布、來源分布、規模分布著手；分辨率分析，從空間分辨率與光譜分辨率著手；基本信息分析，從類別數量、圖像數量、實例數量及圖像寬度信息著手，有效論證了光學遙感圖像目標檢測數據集必然朝著高質量、大規模、多類別的方向發展。此外，針對已發布的數據集，從水平框目標檢測、旋轉框目標檢測以及細分檢測方向（小目標檢測和細粒度檢測）等多個角度對相關算法的應用和發展進行了概述，證實了遙感數據對目標檢測算法的研究具有積極的推動作用。綜上，本文將為基于深度學習的目標檢測算法在遙感領域的應用提供參考。 //www.ygxb.ac.cn/zh/article/doi/10.11834/jrs.20233457/

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。

本報告記錄了通過利用深度學習（DL）和模糊邏輯在空間和光譜領域之間整合信息，來加強多模態傳感器融合的研究成果。總的來說，這種方法通過融合不同的傳感器數據豐富了信息獲取，這對情報收集、數據傳輸和遙感信息的可視化產生了積極的影響。總體方法是利用最先進的數據融合數據集，為并發的多模態傳感器數據實施DL架構，然后通過整合模糊邏輯和模糊聚合來擴展這些DL能力，以擴大可攝入信息的范圍。這項研究取得的幾項進展包括：

• 將DL模型實施到片上系統（SoC）硬件中
• 高光譜圖像（HSI）數據的DL
  • 1.在HSI上建立DL，以獲得水的特性和底層深度
  • 2.在HSI上使用開放集識別方法
• 框架內融合方法的消融研究
• 使用DL和模糊聚合的HSI和LiDAR多模態傳感器融合的新框架
• 探討神經模糊邏輯在遙感數據中復雜場景的不確定性下自動推理的作用和實用性

出版物[1, 2, 3, 4, 5]進一步詳細介紹了取得的進展。