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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。

無人機系統的興起重塑了戰爭的倫理與作戰環境。本文通過分析精密與簡易無人機系統的歷史應用及戰時法原則遵循情況，探討其在大國競爭中的角色定位。基于全球反恐戰爭（GWOT）與俄烏沖突的案例研究，剖析區分原則與相稱性原則的實踐應用，揭示無人機系統如何影響未來威懾與交戰策略。反恐戰爭案例研究聚焦精密系統在寬松環境下對非國家行為體實施情報監視偵察（ISR）與精確打擊的效能；俄烏沖突則凸顯低成本商用無人機在對抗性戰場中的顛覆性力量。這些案例評估了戰時法原則遵循度，并為未來沖突中的無人機作戰提供建議——在面臨先進反介入/區域拒止（A2/AD）體系嚴峻挑戰的背景下。本研究審視無人機系統在強對抗環境中的整合難題，主張運用精密無人機執行ISR與精確打擊任務，同時部署簡易無人機實施蜂群消耗戰術。研究最終提出以技術創新與去中心化控制為核心的無人機發展戰略，強調恪守戰時法原則以確保作戰效能與威懾力，同時最小化大國沖突中的升級風險。

無人機系統（UAS）在現代戰爭中的普及已重塑軍事行動的戰略與倫理考量。本論文通過考察針對國家與非國家行為體使用的精密/簡易無人機歷史案例，研判其在大國競爭（GPC）——特別是太平洋潛在沖突——中的未來角色。基于全球反恐戰爭與俄烏沖突的對比分析，揭示戰時法核心原則（區分性與相稱性）在戰場的實踐邏輯及其對威懾與作戰策略的塑造作用。

研究對比了MQ-9"死神"等精密無人機在反恐行動中的效能與低成本商用現貨（COTS）無人機在俄烏戰場的顛覆性影響。反恐戰爭中，無人機在非對抗環境下對非國家行為體提供無與倫比的ISR與精確打擊能力。這些以"9·11"后自衛權為法理依據的行動，仍引發關于目標合法性與道德責任的重大倫理爭議。核心挑戰在于如何界定遠超直接行動者的恐怖網絡中的合法目標。此外，多數反恐行動發生在非宣戰區域，對藏身平民的敵對分子實施定點打擊引發倫理質疑。區分原則尤其難落實——恐怖分子刻意混入平民使戰斗人員識別復雜化。但配備先進傳感器與生活模式分析系統的精密無人機提升了態勢感知與目標甄別能力。沖突的非對稱性使美國得以用尖端技術壓制低能力對手，降低大規模附帶損傷風險。然而公眾輿論與國際觀瞻成為主要挑戰——盡管精度提升，無人機打擊仍引發關于戰爭倫理、平民傷亡及軍事行動透明度的論戰。

反觀俄烏沖突，簡易可大規模部署的無人機展現出挑戰傳統軍事力量、助力消耗戰與瓦解常規戰場優勢的能力。烏克蘭有效運用低成本消耗型無人機實施蜂群戰術，為俄軍制造復雜目標選擇困境——此優勢在大型昂貴無人機上難以實現。通過加裝先進傳感器套件，烏軍提升戰場感知、目標識別與ISR能力，顯著增強作戰效能。去中心化無人機指揮結構加速決策流程，賦予烏軍相較俄軍集權模式的戰略優勢。但相稱性原則引發倫理關切——烏軍打擊目標從純軍事設施擴展至象征性城市中心，增加平民傷害風險。此舉招致報復性后果，鑒于俄羅斯核能力對手的不穩定屬性，沖突升級風險陡增。

兩案例的研究結論對理解無人機在強對抗印太環境的應用至關重要——先進A2/AD系統構成重大作戰挑戰。未來太平洋沖突需融合精密與簡易無人機系統，通過優勢互補突破防御體系：精密無人機承擔ISR、遠程精確打擊與電子戰任務；簡易無人機實施蜂群戰術制造目標選擇困境、干擾敵傳感器并強化戰場消耗。此類行動須符合國際倫理規范以避免意外升級，尤其面對具核能力的先進對手。

此潛在沖突中的目標合法性將更趨復雜——網絡與太空域作戰若缺乏明確責任方，可能意外加劇緊張并引發報復。動態環境中實施高效監管對防止沖突范圍失控至關重要。海戰可能為區分原則提供獨特優勢：因已知艦船名錄與分級標準，海上敵艦識別相對明確。但定位追蹤這些艦船需具備在A2/AD環境中存活的強健ISR能力，構成重大作戰挑戰。相稱性原則實踐或類俄烏沖突模式——初期聚焦軍事目標，隨敵方反應升級。

對美國國防部的核心建議聚焦無人機能力發展：優先開發配備先進傳感器套件、具備自主運行能力且能在A2/AD等高威脅對抗環境中存活的低成本消耗型無人機。這些系統需與其他自主平臺無縫集成，支持分布式作戰控制，并適配針對同級對手修訂的瞄準規則。無人機戰爭的持續演進要求平衡技術創新、戰略威懾與戰時法原則遵循，以確保作戰成功并最小化大國競爭演進中的意外升級風險。

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。

本報告展示了為美陸軍2024年機動支援與防護集成實驗（MSPIX）演示準備的模擬研究成果。本研究旨在開發并測試一套面向復雜環境的自主導航系統，通過先進算法使機器人實現障礙物規避與安全高效路徑規劃。報告詳述了自主導航系統的開發與測試方法，包括利用仿真評估性能，并通過模擬測試結果凸顯該導航方案的有效性。

本報告響應《美陸軍多域情報：2021-2022財年科技重點領域》（陸軍副參謀長辦公室，2020年）設定的研究方向。具體而言，本研究契合“戰爭將以超高速和大規模形式進行，由機器人及自主系統（RAS）、機器學習（ML）和人工智能（AI）等技術主導，這些技術已廣泛可用、集成封裝并具備即用性”（第5頁）的論述。通過引入虛擬邊界、多航點設置及暫停導航堆棧功能，本系統達成構建更高效自主解決方案的目標。

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。

本研究提出分層多智能體強化學習框架，用于分析異構智能體參與的仿真空戰場景，旨在通過預設模擬識別促成任務成功的有效行動方案（CoA），從而低成本、低風險探索現實防務場景。在此背景下應用深度強化學習面臨特定挑戰，包括復雜飛行動力學、多智能體系統狀態與動作空間指數級擴展，以及實時單元控制與前瞻規劃融合能力。為解決這些問題，決策過程被分解為雙層抽象：底層策略控制單個單元，高層指揮官策略發布與總體任務目標匹配的宏觀指令。該分層結構通過利用智能體策略對稱性及控制與指揮任務分離，顯著優化訓練流程。底層策略通過漸進復雜度的課程學習訓練單兵作戰控制能力，高層指揮官則在預訓練控制策略基礎上學習任務目標分配。實證驗證證實了該框架的優越性。

本研究探索深度強化學習（RL）作為低成本、低風險空戰場景模擬分析方法的可行性。RL在各類環境中展現的行動方案發現能力構成研究動機，涵蓋棋類博弈[1]、街機游戲實時控制[2]以及現代兵棋推演[3]等融合控制與戰略決策的場景。空戰場景中應用RL存在多重挑戰：仿真場景結構特性（如單元復雜飛行動力學、聯合狀態動作空間規模）、規劃深度、隨機性與信息不完備性等。戰略博弈與防務場景的決策樹（即潛在行動方案集合）規模遠超常規搜索能力邊界。此外，現實作戰需同步協調單元機動與戰略布局及全局任務規劃，整合部隊層級實時控制與指揮官層級任務規劃的聯合訓練極具挑戰性，因二者對系統需求、算法架構及訓練配置存在本質差異。

為應對挑戰并復現現實防務行動，本研究構建分層多智能體強化學習（MARL）框架分析異構智能體空戰仿真場景。該方法將決策過程解耦為雙層結構：底層策略負責單元實時控制，高層策略依據全局任務目標生成宏觀指令。底層策略通過預設場景（如攻擊/規避）訓練，場景目標由指令標識符標記。為增強魯棒性與學習效率，采用漸進復雜度場景課程學習與聯盟自博弈機制。高層策略學習基于動態任務目標為下屬智能體分配合適標識符。戰略規劃權責上移至高層指揮官，底層執行單元自主完成控制任務。該架構通過底層策略對稱性利用與信息流定向傳輸，大幅簡化策略訓練過程，并實現控制與指揮的清晰分離，支持任務定制化訓練方案。

本研究核心貢獻包括：（1）開發輕量化環境平臺，快速模擬智能體核心動力學與交互行為。通過固定飛行高度將運動約束至2D空間，仍能精確捕捉智能體交互與機動特征。（2）采用課程學習虛構自博弈機制，通過漸進復雜度提升作戰效能。（3）設計集成注意力機制、循環單元與參數共享的神經網絡架構，聯合訓練底層控制策略與高層指揮官策略。（4）針對深度學習系統黑箱特性與科學評估風險，通過分層組件解析實現決策可解釋性。

第2節綜述前沿進展并闡明本研究對現有文獻的拓展；第3節介紹飛行器模擬器基礎特性與MARL原理；第4節闡述空戰對抗場景及訓練流程；第5節呈現實驗結果；第6節討論結論與未來研究方向。

不可否認，新型技術、行為體與沖突情境的興起為戰爭注入了新變量。尤其值得關注的是，新技術戰爭手段及人工智能在軍事行動和決策中的應用，正引發重大安全與倫理關切。專家已就人工智能深度滲透及其引發的軍事變革拉響警報。本文重點剖析人工智能武器的安全與人道風險，聚焦有限人類監管與技術誤差帶來的多重影響。本文主張：缺乏人類監管的人工智能軍事技術大規模部署，不僅對國際法構成重大威脅，更可能在全球武裝沖突動態中開創危險先例，亟需監管干預。研究將以以色列國防軍（IDF）在當前加沙戰爭中生產部署的AI決策武器為案例，展開批判性反思與經驗總結。

本研究旨在揭示新型人工智能武器對國際法的危險沖擊，呼吁通過強化監管實現問責機制。通過檢視以色列在加沙的AI技術部署，聚焦自動化決策武器系統與弱化人類監管引發的安全影響及人道風險。最后，本文將對這類工具的廣泛非監管使用進行批判性反思，強調其必須遵循戰爭法，并探討歐盟作為監管力量的角色——依據其防務政策對人工智能武器構建系統性應對框架。

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。

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。

本文通過對美國防部相關人員的深入訪談，以及對現有指南、標準和相關文獻的嚴格審查，提出了見解。本文重點關注數字建模、數據利用和數據驅動決策的關鍵方面，主要側重于美國陸軍地面車輛應用，以應對挑戰和機遇。數據驅動決策在很大程度上依賴于精確的數字孿生模型，這對地面車輛在預定環境中的準備工作至關重要，尤其是在北極車輛準備等具有挑戰性的環境中。因此，在現實應用和數字孿生之間建立協同關系至關重要。然而，美國陸軍在從原始設備制造商那里獲取全面的數字數據方面面臨著障礙，特別是對于較老的地面車輛平臺，因此必須通過逆向工程來彌補差距。挑戰源于缺乏標準化的數字數據實踐，這就需要建立一個有凝聚力的數字建模框架。為此，本文提出了一個智能前端框架。該框架優化和整合了國防應用和決策的數據管理。總之，本文強調了采用數字技術、優化和實現數據利用以及應對數據挑戰對提高國防部戰備和效能的重要意義。

圖 1. 系統工程中的迭代循環數字化過程

美國國防部（Department of Defense，DoD）正在進行的數字化轉型有可能徹底改變其從設計、后勤到運營和可持續性等各方面的運作。數字技術的整合有望大幅提高效率和效益。基于對國防部利益相關者的一系列訪談，本研究深入探討了這一數字化轉型過程中的挑戰和復雜性，主要側重于將數字模型匯總并納入更廣泛的系統級能力。雖然數字化工作取得了重大進展，但仍迫切需要一項具有凝聚力的戰略，以確保這些數字模型通過數字化（即數字化轉型）有效促進任務分析和優化。

研究方法圍繞兩個核心要素展開： (1) 與美國防部內的主要利益相關者進行深入討論；(2) 對現有指南、標準和相關文獻進行嚴格審查。對于 (1)，通過與利益相關者的討論，作者利用了積極參與該主題的國防部人員所擁有的豐富知識和專業技能。他們的第一手觀點、經驗和建議為我們的研究奠定了重要基礎。對于 (2)，我們的全面審查過程深入研究了該領域的既定最佳實踐、行業標準和最新進展。這種審查確保了我們的研究具有堅實的基礎和最新的信息，使我們能夠以現有的框架為基準來衡量我們的研究結果。我們的研究方法結合了國防部利益相關者的見解以及對指導方針和標準的審查，體現了一種全面的、數據驅動的方法，旨在提供可靠的、可操作的結果。