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面向未來高動態、強對抗、強拒止的作戰環境，智能化水平成為制約無人飛行器執行任務能力、環境適應能 力和作戰效能提升的主要因素。圍繞無人飛行器自主決策與規劃技術這一難度高、發展快、前景廣的研究方向，綜 述了自主決策與規劃技術的主要研究成果以及未來發展方向：首先，結合無人飛行器的發展研究歷程與現狀，指出 了開展自主決策與規劃技術研究的必要性；其次，對當前自主決策與規劃技術的研究成果進行了總結與分析；最后， 對無人飛行器自主決策與規劃技術的發展方向進行了展望。

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。

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。

軍事信息系統構成因素眾多，內部關系復雜，裝備分布異構，涉及情報偵察、預警探測、指揮控制、信息通信、安 全保密、后勤保障等多個領域，是典型的復雜巨系統。體系結構開發與設計作為軍事信息系統頂層設計的重要組成部分，是 確保軍事信息系統一體化集成與建設，實現互聯互通互操作的關鍵所在。因此，體系結構一直是國內外學者研究的熱點。該文梳理并分析了近年來軍事信息系統體系結構框架、體系結構設計方法與工具、體系結構驗證以及面向服務架構（Ser? vice-Oriented Architecture，SOA）在體系結構的應用等方面的研究情況，總結了當前軍事信息系統體系結構研究的現狀。

美軍近幾場局部戰爭以及網絡中心戰等概念 的提出，世界各國軍隊都認識到推進軍事信息系統 一體化建設，實現軍事信息系統之間互聯互通互操 作的重要性和必要性。而體系結構作為軍事信息 系統的頂層設計，是軍事信息系統集成建設的關鍵 所在，21世紀以來，世界各國在參考美國國防部體 系結構（DODAF）的基礎上紛紛提出了相應的體系 結構框架并不斷改進，學術界和工業界也對體系結 構展開了大量的研究。該文針對軍事信息系統體 系結構領域研究的熱點問題，梳理了國內外近年來 的研究情況，主要從軍事信息系統體系結構框架、 體系結構設計方法與開發工具、體系結構驗證以及 面向服務架構（Service-Oriented Architecture，SOA） 相關研究進行分析和概括，希望為體系結構研究提供思路和借鑒。

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。

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。

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。

智能化分布式協同作戰具有高度集成、自組織、自決策、效費比高等特點，勢必將成為未來戰場上行之有效的作戰模式。從作戰理念的核心思想、體系架構的組成要素及其突出特點三個方面出發，論述了智能化分布式協同作戰的概念與內涵。首先，概括介紹了國內外先進的智能化分布式協同作戰系統項目，重點闡述了相關項目的發展目的和技術特點；隨后,詳細分析了推動智能化分布式協同作戰系統發展的關鍵技術，包括態勢感知與認知技術、信息融合與目標跟蹤技術、分布式協同任務規劃技術以及一致性控制與協同制導技術；最后，根據對國內外相關項目和關鍵技術研究成果的分析，從平臺設計過程和技術特點出發提出相關發展建議，為智能化分布式協同作戰體系總體架構設計與關鍵技術攻關提供重要參考。