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新概念裝備由于缺乏成熟裝備作為參考，目標圖像不明確，需要通過軍事需求牽引裝備設計和研制。為 此，提出了適用于新概念裝備的軍事需求分析框架。以無人跨介質新概念飛行器軍事需求開發為例，對框架進行應 用驗證。案例結合無人跨介質飛行器作戰運用特點，基于所述框架開展了軍事需求論證工作，通過逐層分解和迭代 分析，得到了該飛行器能力需求、裝備性能需求等，表明了所提軍事需求分析框架的有效性。

武器裝備軍事需求論證是裝備發展項目建設 活動的起點，也是項目實施的基本依據［1］。論證過 程中，論證人員分析發展新型裝備的必要性，科學 地提出裝備主要的性能指標的過程被稱為武器裝 備論證需求分析［2］。需求分析結果的科學性和合理 性對武器裝備研制的成敗具有決定性意義［3］。新概念武器的潛在作戰效能和應用前景已引 起了各軍事大國的廣泛重視。近幾年，各國加快推 進新概念裝備研發，謀求掌握新的戰略競爭優勢。 以美國為例，美軍在高超聲速武器、高能激光武器、 下一代戰機（NGAD）、微波武器、粒子束武器等領域 積極布局［4-7］，多措并舉推進新概念武器發展。 當前我軍武器裝備從跟蹤測仿階段逐漸進入 自主創新發展階段，新概念裝備目標圖像不明確、 研制風險高、建設周期長，亟待提高基于需求分析 的正向設計能力。因此，開展新概念裝備軍事需求 分析方法研究對優化資源配置、降低研制風險、提 高體系貢獻率等意義重大。 國外針對武器裝備需求開發的架構與方法已 進行了大量研究，形成了適應多元復雜戰略環境的 裝備能力需求和開發系統以及體系結構框架，見文 獻［8-15］。 國內還未將武器裝備需求開發制度化，但通過 積極借鑒美軍 JCIDS 需求開發過程和體系結構設 計思想，對武器裝備需求分析也開展了大量工作， 構建了一系列需求分析框架與流程［16-21］，并結合體 系架構框架（DoDAF），給出了需求分析流程中的某 些步驟的具體分析方法［19，22-23］。此外，伴隨著工具軟 件、系統工程理論、基于模型的系統工程（MBSE）方 法等的成熟完善，基于模型的體系能力需求分析也 在廣泛應用［24-25］，為開展裝備需求分析的數字化建 模提供了參考。這些工作推動武器裝備需求分析模 型化、規范化，但都未貫通整個需求分析流程，對于 裝備需求生成的支撐力度還有所不足。

馬賽克戰是利用自組織網絡構建的高度分散、編組靈活、自主協同的殺傷網，使己方擁有更多選擇，而讓對手 陷于復雜和不確定的戰場迷霧，在體系對抗中獲取不對稱優勢。論文基于馬賽克戰概念、特點以及對水面艦艇的現實威脅， 分別從態勢感知、反隱身、電磁戰、輔助決策、裝備升級、專項訓練及效能評估等方面，給出海軍應對馬賽克戰作戰樣式的能力建設要點，研究內容可為馬賽克戰應對策略頂層設計和部隊戰法訓法創新提供參考。隨著智能技術、無人技術的迅猛發展，以隱身 飛機、高精度導彈、大型作戰平臺等優勢裝備為主 的消耗戰已不再適用信息化戰場［1］ 。在“亞太再平 衡”戰略背景牽引下，為應對和抵消“反介入/區域 拒止”威脅，美國國防部高級研究計劃局（DARPA） 戰略技術辦公室（STO）于 2017 年 8 月提出了基于 “決策中心戰”的“馬賽克戰”這一創新性作戰概 念［2］ 。其核心是利用信息網絡和各式裝置組織成 一張高靈活性、高殺傷力、高度分散的殺傷網［3］ 。 美方甚至意將南海作為其“試驗田”，并積極為其做 著前期實質性準備，因此海軍應緊前從能力建設方 面著手予以應對。

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.

不同于國內學者研究美海軍綜合火控——制空的角度，在詳細闡述美軍體系系統工程發展的基礎上， 深入研究 NIFC-CA 組成系統及其解耦與體系構建，進而系統剖析該體系項目在管理組織、研發機制及經費管理等 工程管理方面的創新舉措，總結了 NIFC-CA 在體系系統工程建設方面的優長之處。美海軍綜合火控——制空（naval integrated fire control-counter air，NIFC-CA）是一種新型網絡化分 布式遠程空中火力防御控制裝備體系，國內文獻也 譯為海軍一體化防空火控系統［1］。NIFC-CA 建設初 衷是解決美海軍超地平線攔截問題，經過多年發 展，其在作戰任務上漸進擴展，在體系能力上階梯 提升，在組成系統上牽引發展，降低了研發風險和 經費投入，能夠快速生成裝備體系作戰能力，具有 極高的研究和借鑒價值。 近年來國內諸多研究機構和學者開展了一系 列有關 NIFC-CA 體系的研究，取得大量成果。文獻 ［2］介紹了 NIFC-CA 體系的提出動因、發展概況等 基本情況。文獻［3-4］細致梳理了 NIFC-CA 體系的 組成系統及體系運行流程。文獻［5-7］對 NIFC-CA的協同指揮控制模式和協同預警探測機制進行深 入剖析。文獻［8］則研判了 NIFC-CA 的未來發展， 并提出相應的潛在對抗手段措施。總體上，目前有 關 NIFC-CA 體系的研究主要集中于其組成系統、 運行流程和作戰運用等方面。而作為典型體系系統 工程，NIFC-CA 在體系系統工程方面也頗具研究價 值，目前尚未發現國內相關研究。 本文主要從美軍體系系統工程角度研究 NIFCCA 組成系統解耦和體系構建關鍵設計，并探析了 縱橫結合組織管理結構和聯合開發機制等創新管 理措施，深入了解其在體系系統工程方面的優勢。

為充分掌握美國陸軍訓練動態，系統闡述綜合訓練環境(synthetic training environment，STE)系統的架構、功能，分析擴展現實、AI等新信息技術在系統中的應用，基于投入的國防預算論述系統的發展現狀及未來趨勢。結果表明：該研究可為我軍士兵作戰和指揮官訓練系統建設提供參考，幫助我軍更好地應對威脅和挑戰。

隨著科技的快速發展，作戰空間不斷擴展。美 國陸軍認為中國、俄羅斯在電子、網絡、太空等領 域新型作戰力量的快速部署，正在削弱其作戰優勢。 為鞏固美國全球霸主地位，美國陸軍必須提供真實、 復雜的作戰環境訓練，提升未來軍隊領導人和士兵 的作戰能力，做好全面軍事斗爭準備。然而，美國 陸軍需求監督委員會發現陸軍在綜合技術領域已經 落 后 [1] ，美國陸軍現有的集成訓練環境(the integrated training environment，ITE)是不同非系統 訓練環境的簡單集合體，采用的技術落后，不具備 互操作性，無法有效進行多級分布式訓練[2]。 為幫助士兵在世界各地開展多級、多域訓練， 美國陸軍開始建設綜合訓練環境(STE)，提高軍隊 備戰打仗能力，保持戰備狀態。相較于 ITE，STE 訓練系統的現實性、互操作性、可負擔性、可靠性、 適應性和可用性有了很大提升。當前，STE 被確定 為美國陸軍六大現代化優先事項之一[3]。

近年來，美國國防部和各軍種相繼發布一系列指導性文件，建立了反無人機發展戰略，在突 出反無人機作戰技術優勢的同時更加注重體系建設。 文中以美軍反無人機發展現狀為背景，研究 行業動態、技術發展趨勢與威脅研判，對美軍反無人機作戰理念加以研究。 重點分析其技術項目投 入和軍事應用，從反無人機通過探測技術、高功率微波和激光武器系統的開發與研制及相應電子對 抗技術機理角度歸納總結，通過作戰現狀研究分析美軍反無人機未來發展趨勢，提出啟示與建議。

近年來，無人機技術的飛速進步使得其在商業 與軍事領域的運用得到更多拓展。 繼戰機、武裝直 升機和精確制導武器之后，無人機系統以其具備的 優秀偵察、打擊能力成為戰場防空新威脅。 從美國 防部陸續發布的文件來看，美軍正加緊提升其賽博 空間和電磁戰領域的集成融合，尤其以反無人機作 戰能力研究為重點之一提出了多項重大戰略性 舉措。

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。

空天防御裝備體系具有組成要素多、分布時空廣、協同鉸鏈深、博弈對抗強的特點，對裝備要 素進行作戰管理是提升作戰效能的必要手段，國內外實踐證明，也是最有效的手段之一。分析了 空天防御裝備作戰管理的基本內涵、特點以及國外發展現狀，提出了空天防御裝備作戰管理后續 發展的思考及建議。 以信息技術為代表的第三次科技革命，促進了 生產自動化、管理現代化、科技手段現代化和國防 技術現代化［1］ ，其中“管理現代化”催生了現代管理 理論方法及其實踐應用；“國防技術現代化”在大幅 提升單裝作戰能力的同時，也有力推動廣域分布單 裝通過有機組合形成復雜作戰體系的體系化作戰 能力生成，實現以整體性的互補優勢突破傳統單裝 各自能力邊界，極大提升了整體作戰能力和戰爭規 模烈度，由此催生了體系化作戰的新型戰爭形態。 作戰管理［2-4］是聚合單裝要素形成復雜作戰體 系及體系化作戰能力的關鍵環節之一，因此備受關 注。在此背景下，本文分析了作戰管理的概念內 涵、特點及國外典型作戰管理系統發展現狀，結合 空天防御裝備體系作戰管理的實踐應用經驗，提出 了空天防御裝備作戰管理后續發展的思考與建議。

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。

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。