基于云重心评判的战场态势评估方法

总第１９２期　２０１０年第６期　舰船电子工程　Ｓｈｉｐ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　Ｖｏ１．３０　Ｎｏ．６　３Ｏ　

基于云模型一ＡＨＰ的战场电磁频谱保障能力评估　

曹建亮”　王朕”袁九胜。　

（解放军炮兵学院”　合肥２３００３１）（７３２０６部队。　南通２２６１４１）　

摘要分析战场电磁频谱保障能力的构成体系，云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具，可实现　概念与数据之间的相互转换。因此运用云理论和ＡＨＰ建立数学评估模型，并举例对战场电磁频谱保障能力进行有效的评　估，得出相应的结论。　关键词云理论；层次分析法；电磁频谱；保障能力　中图分类号ＴＮ９２　

Ｅｖａｌｕａｔｅ　Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｏｆ　Ｇｕａｒａｎｔｅｅ　Ａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　Ｓｐｅｃｔｒｕｍ　

ｉｎ　Ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｃｌｏｕｄ　Ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　

Ｃａｏ　Ｊｉａｎｌｉａｎｇ　Ｗａｎｇ　Ｚｈｅｎ　Ｙｕａｎ　Ｊｉｕｓｈｅｎｇ　’　（Ｔｈｅ　ＰＬＡ　Ａｒｔｉｌｌｅｒｙ　Ａｃａｄｅｍｙ”。Ｈｅｆｅｉ　２３００３１）（Ｎｏ．７３２０６　Ｔｒｏｏｐｓ　ｏｆ　ＰＩ　Ａ　，Ｎａｎｔｏｎｇ　２２６１４１）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐｏｓｉｎｇ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｇｕａｒａｎｔｅｅ　ａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｏｎ　ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ，　ｃｌｏｕｄ　ｔｈｅｏｒｙ　ｈａｓ　ｂｅｅｎ　ｐｒｏｖｅｄ　ｔＯ　ｂｅ　ａｎ　ｅｘｃｅｌｌｅｎｔ　ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｔｏｏｌ　ｆｏｒ　ｄｅａｌｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｕｎｃｅｒｔａｉｎ　ａｎｄ　ｖａｇｕｅ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ　ｏｆ　ｏｂｊｅｃｔｓ，　ａｎｄ　ｉｔ　ｃａｎ　ｒｅａｌｉｚｅ　ｔｈｅ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｑｕａｌｉｔａｔｉｖｅ　ｃｏｎｃｅｐｔｓ　ａｎｄ　ｔｈｅｉｒ　ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ　ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ．Ｉｎ　ｔｈｅ　ｍｅａｎｔｉｍｅ　ｍａｋｉｎｇ　ｕｓｅ　ｏｆ　ｃｌｏｕｄ　ｔｈｅｏｒｙ　ａｎｄ　ＡＨＰ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈ　ｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　ｍｏｄｅｌ，ａｎｄ　ｇｉｖｅ　ｅｘａｍｐｌｅｓ　ｔｏ　ｖａｌｉｄ　ｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｇｕａｒａｎｔｅｅ　ａｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ　ｏｆ　ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｒａｄｉａｔｉｏｎ　ｏｎ　ｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄ，ａｎｄ　ｇｅｔ　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄ　ｏｆ　ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ．　Ｋｅｙ　Ｗｏｒｄｓ　ｃｌｏｕｄ　ｔｈｅｏｒｙ，ＡＨＰ，ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ　ｓｐｅｃｔｒｕｍ，ｇｕａｒａｎｔｅｅ　ａｂｉｌｉｔｙ　Ｃｌａｓｓ　Ｎｕｍｂｅｒ　ＴＮ９２　

基于多传感器数据融合的战场态势估计

周云 110719

1.引言

近20年来，多传感器信息融合技术受到广泛的关注，成为80 年代形成和发展的一种自动化信息综合处理技术。由于其充分利用多源数据的互补性和电子计算机的高速运算和智能,提高了信息处理结果的质量。该多传感器信息融合是数学、军事科学、计算机科学、自动控制理论、人工智能、通信技术、管理科学等多种学科的交叉和具体运用。该融合技术最初仅用于军事科学，现己广泛适用于民用工程。

多传感器数据融合是一个新兴的研究领域，是针对一个系统使用多种传感器这一特定问题而展开的一种关于数据处理的研究。多传感器数据融合技术是近几年来发展起来的一门实践性较强的应用技术，是多学科交叉的新技术，涉及到信号处理、概率统计、信息论、模式识别、人工智能、模糊数学等理论。

在多传感器系统中，信息表现形式多样，信息数量巨大，同时要求信息处理迅速及时，人脑的信息综合处理能力已经无法胜任，因此，一个新兴的学科——多传感器信息融合便迅速发展起来，并在现代化作战系统和各种武器平台上得到了广泛的应用。

多传感器数据融合技术是通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在时间和空间上的冗余或互补信息依据某种准则进行组合，以获取被观测对象的一致性解释或描述。

多传感器融合技术就是对同一检测对象,利用各种传感器检测的信息和不同的处理方法以获得该对象的全面检测信息,从而提高检测精度和可靠性。在多传感器系统中,信息表现为多样性、复杂性以及大容量,信息处理不同于单一的传感检测处理技术,多传感器信息融合技术已成为当前的一个重要研究领域。

2.战场感知与理解

战场感知与理解是对战场空间内敌、我、友各方兵力部署，武器装备与作战平台，和战场环境等信息的实时掌握的过程。

战场感知与理解包括战场环境感知与战场态势理解两个层次。战场态势感知综合多个水下信息探测网络和作战平台传感器所获取的关于战场的片面的、离散的信息，提取出目标相关属性。战场态势感知属于信号级的数据融合，所完成的主要功能包括环境监测、目标检测、定位跟踪和分类识别，是进一步实现战场环境理解的基础。战场态势理解则从感知信息中抽象出对战场环境的整体性认识，战场环境理解的研究内容包括了目标行为理解、态势评估、威胁估计等，是决策级信息融合的研究领域。

基于目标态势的陆战场情况分析判断技术

杜思良;韩东

【摘 要】为满足陆军部队战术作业的应用需求,对陆战场情况分析判断技术进行研究.在简要分析战场态势分析判断流程的基础上,着眼于指挥信息系统构建和技术实现,基于战场目标态势信息从目标价值分析、作战重心分析、敌我作战能力分析及战场态势预测等方向探究其关键技术的解决方案及实现途径.该研究可为提升陆军指挥信息系统指挥决策效能提供技术支撑.

【期刊名称】《指挥控制与仿真》

【年(卷),期】2019(041)002

【总页数】5页(P104-108)

【关键词】陆战场情况;目标价值;作战重心;作战能力;分析判断

【作 者】杜思良;韩东

【作者单位】中国电子科技集团公司第二十八研究所,江苏南京210007;中国电子科技集团公司第二十八研究所,江苏南京210007

【正文语种】中 文

【中图分类】E87;E917

现代战争敌我双方力量构成更加多元,多维远程打击手段日益丰富,战场从传统物理空间向新型空间拓展,各作战要素的网络链接日益紧密,都对指挥决策人员快速研判战场态势带来了挑战。然而,目前指挥信息系统对战场态势的分析大都停留在客观数据层,欠缺对战场目标的体系性关联分析和敌目标动向预测的能力,有“态”无“势”的现状严重制约了指挥员科学的决策与指挥[1]。当前以深度强化学习、类脑计算、复杂网络、智能体等为代表的智能技术的快速发展[2],为解决战场态势作战体系建模,保证模型演变规律与真实战场态势演变趋势的一致性等难点问题,创造了成熟的技术条件,提升陆战场态势的研判与预测能力,从而便于指挥人员全面、深刻地感知战场全局。

1 分析判断流程

分析判断情况作为战术作业流程的第一步,是后续进行任务规划、战斗实施的基础,重点完成理解战斗任务,分析敌情、我情、战场环境,形成情况分析判断结论等步骤,指挥员通常需要围绕战场目标态势开展工作,结合指挥信息系统构建和技术实现,分析判断的内容和流程如图1所示。

基于大数据技术的联合作战态势感知体系

随着现代战争形态的不断演变，军事作战的重心逐渐向联合作战转移。在联合作战中，准确的态势感知是保证作战成功的关键。而传统的作战态势感知手段已经无法满足日益复杂的战场环境需求。基于大数据技术的联合作战态势感知体系应运而生。

一、大数据技术在联合作战态势感知中的应用

1.1 数据收集与整合

大数据技术可以实现庞大信息源的高效收集，包括人工情报、侦察情报、传感器数据等。通过建立多源数据的统一接口和标准，实现数据的整合与融合，提高信息的质量和时效性。

1.2 数据存储与管理

大数据技术可以提供高效的数据存储和管理解决方案，包括分布式存储技术、云计算平台等。通过合理的数据分片和备份策略，保证数据的安全可靠性，并提供灵活的数据查询和检索功能。

1.3 数据分析与挖掘

大数据技术可以发挥强大的数据分析和挖掘能力，通过机器学习、模式识别等技术手段，发现数据中的隐藏规律和价值信息。通过对战场数据的分析，提供全面准确的态势感知结果和决策支持。

二、基于大数据技术的联合作战态势感知体系架构

2.1 数据采集与传输层 该层主要负责多源数据的采集和传输，包括传感器数据的接入、军事通信网络的建立等。通过各种传感器设备和通信技术，实现数据的实时采集和传输。

2.2 数据处理与分析层

该层主要负责对采集到的数据进行处理和分析，包括数据的清洗、整合、挖掘等。利用大数据平台和算法模型，提供实时的数据分析和态势感知结果。

2.3 可视化与决策支持层

该层主要负责将经过处理和分析的数据进行可视化展示，包括地图、图表、报表等形式。通过可视化的方式，使决策者能够更直观地了解战场态势，做出准确的决策。

三、基于大数据技术的联合作战态势感知体系的优势

3.1 实时性高

由于大数据技术的高效处理和分析能力，可以实现对战场数据的实时感知和监测。决策者可以及时获得最新的态势信息，做出及时的决策。

3.2 准确性高