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论述信息化战争作战样式
信息化战争是以信息技术为核心的新技术革命引起的战争形态，是信息时代的基本战争形态。
信息化战争作战样式多种多样，主要包括以下几种：
1. 精确打击样式：利用侦察、探测、定位、导航、制导等技术，对敌方的重要目标进行精确打击，以达到瘫痪敌方战争能力的目的。
2. 网络攻击样式：利用网络技术，对敌方的计算机网络系统进行攻击，破坏敌方的信息传输和处理能力，瘫痪敌方的指挥控制系统。
3. 特种作战样式：利用特种部队和特种作战技术，对敌方的重要目标进行突袭、破坏和暗杀等行动，以达到瘫痪敌方战争能力的目的。
4. 太空作战样式：利用太空技术，对敌方的卫星、航天器等进行攻击，破坏敌方的太空侦察、通信和导航能力。
5. 信息作战样式：利用信息技术，对敌方的信息传输和处理系统进行干扰、欺骗和破坏，瘫痪敌方的信息能力。
6. 无人作战样式：利用无人驾驶飞机、无人驾驶车辆、无人潜航器等无人作战平台，对敌方的目标进行攻击和侦察，减少人员伤亡和风险。
总之，信息化战争的作战样式多种多样，需要根据不同的作战任务和作战环境选择合适的作战样式，以达到最佳的作战效果。
无人作战在高寒山地反击作战的应用高科技时代的到来，利用无人作战将是高寒山地反击作战在未来一段时间的主要作战样式。
高山具有独特的地理环境和气候特征，物资匮乏、交通不便，战斗激烈、进程短、节奏快、消耗大等不利于作战的条件。
利用无人作战将会有效的减少非战斗减员，及时有效的救治伤员，维持部队的战斗力，更加具有机动性能，可以做到任何时间任何地点的快速出击，快速解决战斗。
标签：无人作战；高寒山地反击战；作战能力；高原反应【正文】以往的高寒山地反击作战中，作战人员在恶劣的环境中，面临的是非战争所带来的影响：高原反应、影响认知功能等问题。
从而导致军人的意志发生变化，不能够全身心的投入到战争当中。
因此，部队应该利用科技时代的无人作战战略，进行全面的改革，不再局限于外界因素的困扰，做到用无人战术解决各种突发事件。
一、无人作战比传统作战更具备的优势面对现代化战争的突发性和复杂性，以军人为主的作战部队机动频繁，各种各样的新式武器并用，使伤员增多、伤情严重、伤类复杂；未来的高寒山地作战中利用无人作战技术，使得突击威力明显增强，在局部战争中，使用精准制导武器，大面积的武器贯穿战争的全过程，有效的减少不必要的伤害。
在边防利用无人机的勘察可以全天候的实时监测一切的动态，利用面部识别功能可以及时的发现外来陌生面孔，迅速的进行追踪调查。
如果出现突然的军事事件，利用无人战机的隐蔽性和机动性特点，自动捕获和辨识目标，以便更加快速的接近目标并进行火力的压制，从而有效减少因为作战人员到达作战地点的时间和作战损伤。
而且操控无人战斗器械技术仅需要短期的培训即可进行熟练的操控，一个人就可以控制大量的无人战斗武器，更加有利于的进行人员的调配，面对各种战场变换可以做出更多的应对措施。
二、无人作战在高寒山地作战的安全性与军用作战系统相比，无人作战平台具有作战能力强、成本低、不易被雷达等探测手段捕获等特点。
特别是，他们不需要由人民驱动，也不以牺牲生命为代价牺牲军事人员的生命。
无人作战研究报告无人作战研究报告引言无人作战是一种先进的军事技术，旨在利用先进的机器人和人工智能技术来执行军事任务，而无需人类的直接参与。
无人作战系统具有高度的自主性和精确性，可以在没有风险的情况下执行各种任务，从而提高作战效率并减少战斗人员伤亡。
本研究报告将对无人作战的背景、技术和应用进行详细分析，并对其潜在的影响和挑战进行评估。
背景随着科技的不断发展，无人作战系统逐渐成为现代军事领域的关键技术。
无人作战系统结合了机器人技术、传感器技术、通信技术和人工智能技术，使得作战任务可以更高效、更精确地执行。
这些系统通常由无线网络连接的多个传感器、控制设备和作战平台组成，可以在不同的战场环境中自主执行任务。
技术1. 机器人技术无人作战系统的核心是机器人技术。
机器人可以根据预设的算法和规则，执行各种任务，例如侦察、炮击、救援等。
机器人可以通过各种传感器（如红外线、摄像头、雷达等）获取环境信息，并根据该信息做出相应的反应和决策。
此外，机器人还可以通过无线网络与人类操作员通信，接收和传输数据。
2. 传感器技术传感器技术是无人作战系统的关键组成部分。
传感器可以帮助机器人感知周围环境，并采集有关敌方位置、天气状况、地形等信息。
常用的传感器包括红外线传感器、摄像头、声纳和雷达等。
这些传感器的数据可以用于导航、目标识别和避障等任务。
3. 通信技术无人作战系统中的机器人和控制设备需要进行实时的数据交换和通信。
通信技术可以确保机器人和操作员之间的数据传输和指令传递。
常用的通信技术包括无线网络、卫星通信和蓝牙等。
这些技术可以确保机器人在各种作战环境中与作战指挥中心保持连接，并及时接收更新的指令和信息。
4. 人工智能技术人工智能技术是无人作战系统的智能核心。
人工智能可以使机器人具备自主决策和学习能力，从而在复杂和动态的战场环境中处理各种情况。
机器人通过学习和推理，可以根据环境信息做出准确的判断和决策，进而执行相应的任务。
应用1. 侦察和监视无人作战系统在侦察和监视任务中具有重要的作用。
无人化作战名词解释军事理论在当今社会，战争已经不再是传统意义上的刀光剑影、枪林弹雨。
新形势下的作战样式将逐渐向无人化转变。
为了适应未来战争，减少有生力量损失，发展先进的信息技术，特别是高技术装备和智能武器，必须采取诸如无人化作战等多种手段来夺取制空权、制海权和制信息权。
从而提高信息主导、知识主导、精确主导的现代战争质量。
这就要求在作战理论方面作相应的调整和改变。
一、无人化作战的概念无人化作战就是部队在保证完成各项作战任务的前提下，将某些参战人员的活动由有人操纵、控制、监视、检测等交给信息、控制系统来完成。
这样既可减少人员伤亡，又可充分利用人力、物力、财力资源，并使信息技术的支援效能得到最大限度的发挥，更好地发挥人的因素在战场上的作用。
二、无人化作战的组织实施信息无人化的关键在于对信息的管理、控制与使用。
只有抓住人的思维能力，提高人的智能，把人脑的潜能开发出来，运用于无人化系统，才能保证无人化系统在受到敌方电子干扰或自身电子干扰情况下仍然具有一定的功能，以确保战时各项命令能顺利执行。
其主要内容包括：①根据指挥关系和作战地域，建立统一的信息指挥机构。
②合理配置和充分利用各类作战平台及设备，尽可能做到人机结合、人装结合、人车结合、人舰结合，实现对各类作战平台及设备的优化配置，提高系统的整体性能。
③综合采用侦察、预警、通信、计算机、光电等高新技术，加强信息集成，建立一体化的指挥控制系统，并在各系统间建立良好的信息传输和共享途径，以保障作战行动的高度统一、高度协调、高度保密，实现战场信息的快速获取、高度共享和高度融合。
④实现人机一体化。
⑤合理规划和设计无人化作战平台，科学编制无人化作战任务，做到体系完整、协同顺畅。
⑥实现操作员全时无人化。
三、无人化作战的条件与意义无人化作战是人类战争史上的一次重大变革，也是世界各国军队正在努力探索的新领域。
无人化作战的研究和实践，是衡量国家信息化程度的重要标志，是体现信息技术应用水平的试金石，对各国特别是军事大国的国防政策、军事斗争准备和军事理论创新产生深远的影响。
水下无人作战系统装备现状及发展趋势水下无人作战系统是国际军事先进技术的重要组成部分，其正在日益成为水下作战的有效工具。
随着我国对军事现代化发展的追求，我国在水下无人作战系统的研究发展方面也取得了很多进展。
目前，水下无人作战系统已经发展出多种装备，包括水下无人航行器、水下滑翔机、水下机器人、水下静态观测平台等。
其中，无人航行器又分为鱼型、双翼、多翼等几种形态。
这些装备在水下侦察、搜救、勘测、清障、打击等方面都有着广泛的应用。
在发展趋势方面，水下无人作战系统装备的研究发展将越来越重视人工智能技术的应用，以提高作战效率和精度。
同时，对传感器、导航和通信技术等的研究也将逐步提升这些装备的性能和可靠性。
此外，水下滑翔机、水下机器人等新型装备的研究和发展将进一步推进。
水下无人滑翔机是一种完全不同于传统水下机器人的新型水下机器人，它通过翅膀的自发性运动实现水下飞行，具有高效低耗的特点。
水下机器人则将继续发展成能够完成更复杂任务的全尺寸多足机器人。
此外，水下静态观测平台的研发也将得到加强。
水下静态观测平台是一种可长期留置在某一水域进行长时间观测的系统，它通常具备自主浮升和下沉、自主水平移动、自主与宿主船艇交换信传等多种功能。
最后，随着水下无人作战系统装备的不断发展，装备的应用领域也将不断扩大和深入。
除了海陆空三军之间的协同应用，还可用于深海巡航、海底资源调查勘测、渔业资源监管等领域，为国家安全和经济发展做出更多贡献。
总之，作为军事装备的重要组成部分，水下无人作战系统装备的研究发展非常重要。
在新型技术的支持下，我国的水下无人作战系统装备必将实现更高的性能和更好的使用体验，为国家安全和经济发展提供强有力的支撑。
在水下无人作战系统装备研究发展方面，国内外都取得了很多进展，以下是一些相关数据。
一、国内水下无人作战系统装备研究发展情况我国在水下无人作战系统装备的研究和发展方面也取得了显著进步。
据报道，我国已拥有水下无人航行器研制生产线，今年初又成功研制出一种新型水下机器人，可实现水下2000米以下的任务，国产相关配套设备也愈发完善。
无人化作战发展历史论文无人化作战技术自20世纪90年代开始逐渐发展，并在21世纪取得了长足的进步。
无人化作战技术的发展历史可以追溯到第二次世界大战期间，当时德国的V1和V2火箭被认为是最早的无人化作战武器。
然而，直到近年来，随着无人机技术的不断进步，无人化作战技术才真正取得了突破性的进展。
无人化作战技术的发展可以分为几个阶段。
首先是远程无人机的发展，这些无人机能够执行一系列任务而无需人员直接操控。
这种无人机在侦察、打击和监视方面发挥了重要作用。
其次是近程无人机的发展，这些无人飞行器通常由人员在远距离操控，能够执行更复杂的任务，如空中对地攻击和战术侦察。
最后是无人化装甲车和无人化水面舰艇的发展，这些无人化作战平台能够在地面和水面执行任务，为作战提供了更大的灵活性和多样化的选择。
在当前阶段，无人化作战技术已经成为现代军事作战中不可或缺的一部分。
无人化作战平台的应用范围越来越广泛，从反恐行动到对抗传统战争，无人化作战平台都扮演着重要角色。
无人化作战技术正在不断发展，未来有望成为更加智能化、自主化和多样化的作战技术。
然而，同时，无人化作战技术的发展也带来了一些新的挑战和问题。
例如，随着无人化作战平台的智能化程度不断提高，人工智能的安全性和伦理问题也日益凸显。
无人化作战技术的使用也可能引发国际社会的争议和反对。
因此，我们需要在发展无人化作战技术的同时，加强对其安全性和合法性的评估，以及加强国际间的交流和合作，共同推动无人化作战技术的健康发展。
另外，无人化作战技术的发展也对军事人员的培训和角色提出了新的挑战。
随着更多任务由无人化作战平台执行，传统军事人员的作战角色可能会发生变化，需要更多的专业领域的技能和知识，如无人机操作、遥感技术、数据分析等。
同时，军事人员对于无人化作战平台的指挥和控制也需要更高水平的训练和技能。
因此，军事教育和训练体系也需要不断更新和改进，以适应无人化作战技术的发展需要。
另一方面，随着无人化作战技术的不断发展，国际社会对于其军事应用的合法性和伦理问题也越来越关注。
展路线图”，如陆军《美陆军无人飞行器系统路线图（2010—2035）》、空军的《美空军无人机计划（2009—2047）》《美空军无人机系统发展路线图（2013—2038）》《小型无人机系统飞行计划（2016—2036）》、海军与海军陆战队联合发布的《无人作战框架》、海军的《智能自主系统科技战略》等。
无人作战力量编制规模扩增。
早在2002年3月，美空军就成立了世界上第一个无人攻击机中队，将无人作战力量编制成独立单位。
随着无人装备发展以及着眼作战任务需要，美军不断地优化作战力量结构，增加无人作战系统，提高无人作战力量的编制比例。
据资料显示，截至2013年底，美军空中作战司令部编无人机联队1个、无人机飞行中队7个、无人机训练中队3个，空军国民警卫队编无人机联队1个、无人机飞行中队4个，空军特种作战司令部编无人机中队3个，海军编无人机中队2个，海军陆战队编无人机中队3个。
截至2015年初，已在陆军步兵战斗旅、斯特赖克战斗旅、重型战斗旅下的工兵营中编有1个近程战术无人机排，火力旅下编有1个战术无人机连，师属航空战斗旅下编有1个灰鹰无人机连，第160特种作战航空团编有2个灰鹰无人机连，国家训练中心编有1个灰鹰无人机连。
2017年9月组建了第一个独立的水下无人潜航器中队——UU V RON1，配备各类无人潜航器随舰执行ISR、反水雷和协助反潜等任务。
2020年10月1日，海军又成立第一个舰载无人加油机中队。
拟在2023年夏末前，建立有史以来首支水面无人舰队。
2023年3月7日，美空军部长弗兰克·肯德尔在美国航空航天大会上披露未来美空军战斗机部队将由1000架高度自主的先进无人机、200架下一代空中优势隐形战斗机（NG A D）和300架F-35隐形战斗机组成。
海军陆战队计划2030年左右在团下建立机器人（无人战车）营，并设想无人作战平台分别占到100%、36%～75%、35%以下三种比例的编配模式。
无人作战课题研究报告
无人作战的课题是目前军事领域的一个热门话题，随着科技的迅猛发展，无人作战系统的应用已经成为现代战争的趋势。
本报告主要研究无人作战系统的发展现状、优势和挑战。
无人作战系统是一种通过无人机、无人舰艇、无人车等无人平台进行作战任务的系统。
它通过搭载各种传感器和武器装备，实现了无人平台的自主飞行、自主目标感知、自主作战决策和自主执行任务的能力。
无人作战系统的优势主要体现在以下几个方面：
首先，无人作战系统具有高度的灵活性和机动性。
相比传统的人员作战，无人平台可以自由穿越各种复杂的环境，对目标进行跟踪、侦察和打击，具备了突破传统战争局限的能力。
其次，无人作战系统具有较低的人员风险。
在现代战争中，常常面临着高强度、高风险的作战任务，无人作战系统在一定程度上减少了对人员的依赖，降低了作战风险和损失。
再次，无人作战系统可以实现智能化的作战决策。
通过搭载先进的人工智能算法和机器学习技术，无人作战系统能够快速分析和处理大量的作战信息，做出准确、及时的作战决策，提高了作战效率和精度。
然而，无人作战系统也面临着一些挑战。
首先是技术挑战，包括无人平台的设计、制造和维护技术，以及传感器、通信和导航系统的性能提升。
其次是法律和伦理挑战，如无人平台在国
际法和军事法规定下的合法使用问题，对于无人作战系统的伦理边界的界定等。
综上所述，无人作战系统是现代战争的发展趋势，具有灵活性、机动性、降低人员风险和智能化作战决策等优势。
然而，无人作战系统的发展还面临一些技术、法律和伦理挑战，需要继续深入研究和探索。
无人机作战运用及发展趋势刍议
无人机作战是一种利用无人机作为主要作战平台，以及包括无人
机在内的一系列组合系统，实现作战任务的新型作战方式。
随着现代
信息技术的发展，无人机技术的不断进步，未来的军事作战中有望有
越来越多的无人机参与，可以说，无人机作战已经成为未来军事格局
的一部分。
无人机作战的优势在于可以以较低的仪表不见他的成本实现攻击、侦察、搜集情报等多种作战功能。
所以，无人机作战也可以大大降低
未来作战中士兵伤亡的风险，是军事作战中安全性和自动化作战程度
较高的新型作战方式，有利于缩短作战时机，提高作战效率。
此外，无人机可以在大范围的空间中长时间的持续运行任务，使
得作战的空间覆盖范围很大。
其搜寻能力也比常见的军事天气报告系
统和作战体系等要强得多，有助于改善对敌方军事目标的发现和攻击，实现有效的布局定位和作战指挥控制，促进未来作战实现智能化，大
大提高作战能力。
未来，无人机作战必将获得更多的发展，其发展趋势主要表现在
以下几个方面：一是机载各种传感器数量和复杂度的不断提高，以满
足不同作战任务的要求；二是智能化zhou来的力度加大，使无人机操
作更加合理、高效；三是未来隐身技术的发展，使得无人机可以低空
视距作战；四是能耐受极端环境的无人机将日益成熟。
而所有的这些
发展，都将推动无人机作战技术更加广泛地运用于未来军事作战。
国内外无人艇发展现状及典型作战应用研究1. 本文概述本文主要研究国内外无人艇的发展现状及典型作战应用。
无人艇作为一种无人操控的船只，具有自主航行、任务执行和遥控等特点。
随着人工智能和海洋科技的不断发展，无人艇已成为海洋领域的研究热点。
本文将深入探讨无人艇在作战领域的应用优势和发展趋势，包括其在战场监控、情报收集、炮火支援等方面的应用。
同时，本文还将分析无人艇市场现状，包括技术创新、应用拓展以及国际合作等方面的发展趋势。
通过本文的研究，旨在为相关领域的研究人员和决策者提供参考，推动无人艇技术的发展和应用。
2. 国内外无人艇发展现状近年来，无人艇技术取得了显著进展，成为海洋领域研究的热点。
无人艇通常具有小型化、轻量化的特点，并具备自主航行、任务执行和遥控等能力。
随着人工智能和海洋科技的发展，无人艇的自主航行和任务执行能力不断提升。
国内外许多机构和公司已投入到无人艇的研究和开发中，并取得了重要成果。
例如，中国船舶科学研究中心研发的“天狼星”无人艇具有高自主航行和任务执行能力。
美国波音公司研制的“幽灵骑士”无人艇则配备了先进的传感器和导航设备，能在复杂环境中进行侦察和情报收集任务。
技术创新：无人艇将采用更先进的传感器、导航设备和人工智能技术，提高其自主性和任务执行能力。
应用拓展：无人艇的应用将从海上作战领域延伸到环保监测、海洋资源开发等领域。
合作发展：各国将加强在无人艇技术领域的合作，共同推动无人艇技术的发展和应用。
无人艇在海上作战中具有广泛的应用前景，包括战场监控、情报收集、炮火支援等任务。
其在提供实时情报、图像传输以及精确打击敌方目标等方面具有显著优势。
船型技术是水面无人艇快速性和稳定性的关键技术。
目前已有的船型包括半潜、常规滑行、半滑行、水翼等，其中常规滑行和半滑行是研究的重点。
这些船型各有特点，如常规滑行艇综合性能好但稳定性差，而半滑行艇则具有较低的阻力和较高的适航性。
无人艇的吊放与回收技术是实际使用中的重要环节。
第25卷第4期水下无人系统学报 Vol. 25No. 4 2017年10月 JOURNAL OF UNMANNED UNDERSEA SYSTEMS Oct. 2017收稿日期: 2017-08-05; 修回日期: 2017-09-20.作者简介: 聂卫东(1972-), 男, 博士, 高级工程师, 主要研究方向为水中兵器总体设计.[引用格式] 聂卫东, 马玲, 张博, 等. 浅析美军水下无人作战系统及其关键技术[J]. 水下无人系统学报, 2017, 25(4): 310-318.【编者按】 近年来, 随着海洋军事战略、军事需求以及科学技术的迅速发展, 水下无人作战系统已成为各国海军竞相关注的热点, 这必将引起海上作战模式的巨大变革。
欧美等发达国家一直对水下无人作战系统保持着高度关注, 其中美国是最早开展水下无人作战系统研究的国家, 已在水下无人作战系统领域发布了十分全面的规划文件。
我们特邀近年来持续跟踪国外相关领域前沿技术的聂卫东博士及其团队, 从美军若干执行特定作战任务的水下无人作战系统入手, 分析了其关键技术的发展现状和趋势, 旨在抛砖引玉, 期待相关研究者开展更为深入和广泛的研究。
浅析美军水下无人作战系统及其关键技术聂卫东， 马 玲， 张 博， 张 龙(中国船舶重工集团公司 第705研究所, 陕西 西安, 710077)摘 要: 水下无人作战系统以其成本低廉、机动能力和渗透能力强、安全性和适应性高等优势, 已日益发展为水下作战的主要力量。
文章通过对美军发布的相关文献的整理和解读, 提出了水下无人作战系统的基本功能性概念。
简要介绍了美军当前已部署和正在发展的可部署分布自主系统(DADS)、近海水下持续监视网(PLUSNet)、分布式敏捷反潜系统(DASH)、先进水下武器系统(AUWS)、浮沉载荷(UFP)以及“海德拉”(Hydra)等水下无人作战系统项目情况, 分析了能源与动力技术、水下传感器网络技术、通信技术、水下组合导航技术以及多传感器信息融合技术等关键技术领域的发展现状, 并对未来水下无人作战系统在技术和装备两方面的发展前景进行了展望。
无人作战系统的应用及关键问题探究随着人工智能技术的发展和实践，战争模式也从以往的有人作战逐渐向无人作战过渡，具有人工智能的无人作战智能体（UnmannedCombat Agent, UCA），如战场机器人、无人作战飞机、无人潜航器等新型武器平台逐渐走向战争舞台中央，引导着未来作战的发展方向，并与其他新型技术装备共同改变着信息化战争的战争形态。
与有人作战系统相比，无人作战系统具有机动性强、成本低、行动隐蔽性能好等特点，能够在极端恶劣的生存环境下实施作战任务，特别是不需要人去驾驶，避免操作人员进入高危区域执行任务带来的生命危险，不以牺牲军人的生命为代价。
这在现代战争中，是一支不可或缺的新型作战力量，有着无限的发展和应用空间。
目前，五常及日本、以色列、印度等国都在争先恐后地发展无人作战装备，成为新世纪武器装备发展的一个亮点，一些发达国家军队的无人化兵器现正朝着自主化、隐形化、微型化等方向发展。
随着无人作战系统在多个领域的应用，武器装备将会形成全新的体系，未来战争将是陆、海、空、天、网、电等多域联合作战的场景。
本文对国内外无人作战系统的发展进行了总结，分析了无人作战系统的作战需求及战术应用，重点关注无人作战的关键技术问题，并在此基础上探讨了物联网技术和5G技术应用于无人作战系统的可行性及其对无人作战装备的影响。
01、无人作战系统发展无人作战系统是综合运用多种军事技术而研制的可以替代人去完成某种特定任务的新型作战系统，是系列先进军事“技术群”综合集成创新发展的产物。
根据自动化程度的不同，无人作战系统可分为遥控式、半自主式、平台中心自主式和网络中心自主式四类。
根据作战使用区域不同，无人作战系统可以区分为地面无人作战系统、空中无人作战系统、海上无人作战系统等。
地面无人作战系统地面无人作战系统是陆上作战的重要力量，能代替人在高危险环境下完成各种任务，对保存有生力量、提高作战效能具有重要意义。
地面无人作战系统是一个广义概念，包括地面机器人、无人车辆、无人化炮塔等多种地面无人系统。
大家好！今天，我很荣幸能够在这里与大家交流关于无人化作战的相关内容。
随着科技的发展，无人化作战已成为现代战争的重要组成部分。
在此，我将结合我国无人化作战的现状和发展趋势，向大家汇报一下我们的工作成果和未来展望。
一、无人化作战概述无人化作战，即使用无人机、无人舰艇、无人潜艇等无人作战平台，实现远程打击、侦察、救援等功能。
这种作战方式具有以下特点：1. 远程打击：无人作战平台可以远离敌方阵地，对敌方目标进行精确打击，降低我军伤亡。
2. 高效侦察：无人作战平台可以进行长时间、高强度的侦察任务，提高战场态势感知能力。
3. 安全可靠：无人作战平台可以替代高风险任务，降低我军士兵的生命安全风险。
4. 节省成本：无人作战平台可以降低人力、物力成本，提高作战效益。
二、我国无人化作战现状近年来，我国无人化作战取得了显著成果，主要体现在以下几个方面：1. 无人机领域：我国无人机技术发展迅速，已经形成了多个系列，如“彩虹”、“翼龙”等。
这些无人机在军事、民用领域均有广泛应用。
2. 无人舰艇领域：我国无人舰艇技术取得了突破，已经成功研制出多型无人舰艇，如“潜龙”、“海翼”等。
3. 无人潜艇领域：我国无人潜艇技术取得了重要进展，成功研制出多型无人潜艇，如“潜龙-1”等。
4. 无人侦察领域：我国无人侦察技术发展迅速，已经成功研制出多型无人侦察平台，如“翼龙-2”等。
三、无人化作战发展趋势未来，无人化作战将呈现以下发展趋势：1. 技术融合：无人化作战将与其他领域技术（如人工智能、大数据等）深度融合，提高作战效能。
2. 跨领域应用：无人化作战将在军事、民用等领域广泛应用，实现资源共享。
3. 联合作战：无人化作战将与有人作战相结合，实现优势互补，提高整体作战能力。
4. 智能化发展：无人化作战平台将具备更高的智能化水平，实现自主决策、自主行动。
四、我国无人化作战发展建议为推动我国无人化作战发展，提出以下建议：1. 加大研发投入：政府和企业应加大无人化作战技术研发投入，提高我国无人化作战技术水平。
无人作战体系指控技术关键技术汇编 无人作战平台 ( U CV) 包括无人机 ( UAV) 、无人艇( USV) 和无人潜器 ( 群) ( UUV) 等 , 能够在危险复杂环境中执行情报监视与侦察、目标攻击、通信中继 和电子干扰等任务。 作为武器作战平台 , 其信息化作战水平相对较低。 针对智能 指挥控制 , 重点讨论了无人作战平台的指挥控制关键技术 , 采用了实用的自主 行为建模新技术 , 提出了目标分配、自主行为决策控制等研究方法。最后指出 当前的技术解决方案的局限性。
自2000 年以来, 美军对无人作战平台 ( U CV) 智能指挥控制 ( 简称指控) 要求包括 : UCV 自主远距离航行时 , 在无人力控制的情况下 , 自动收集并传送 信息 , 探测、评估并主动规避威胁和障碍物。 在出现不可预知情况及恶劣水文气 象条件下 , 可根据任务目标、 周围环境情况和剩余动力 , 迅速做出反应 , 自主决 策返航或与其他UCV协作，组成编队，协同完成任务。根据该要求，目前美军很 多军工企业和科研院所都在开展UCV的智能指控研究，也取得了相当的成就， 但美军依然认为 , 未来需进一步提高 U CV 的自适应能力、动态威胁规避能力和 自主集结能力 , 以提高其智能指控水平。 1. 指控工作原理
U CV指控工作原理框图如图1所示，主要分为U CV动态控制、自主行为决策控 制和地面( 控制站)人工干预控制 3 部分[ 1] 。 U CV 动态控制包括平台动态模 型和武器系统。平台动态模型和武器系统改变UCV的状态和行为，从而对战场环 境产生影响 , U CV 所载的各类传感器通过对战场环境不断的探测感知 , 形成实 时战场态势。 自主行为决策控制根据战场态势、 战术知识库和作战规则库实时做 出战术决策、实施动作规划和执行战术动作，为UCV动态控制部分发出相应的命 令和控制信号 , 如平台机动和武器发射等。 地面( 控制站 ) 人工干预控制用于管 理和控制UCV系统,包括任务/目标分配、初始化、启动和干预UCV的自主行为。 2 UCV自主行为建模基本框架
UCV自主行为建模或自主行为决策控制的基本框架如图 2所示，主要包括探测 感知、认知处理、行为结果和存储器 4部分[ 2] 。探测感知主要完成有关战场环 境和情 报信息的收集 , 并将收集到的信息转换为能够在认知处理过程被识别的 模型内部信息表示形式。 主要是应用信息融合理论 , 需要重点研究图像分析处理 技术 , 提取运动目标 , 实现敌我识别以及目标跟踪 , 同时为评估和主动规避威 胁和障碍物的决策提供依据 [ 3] 。框架中的存储器包括工作存储器和长期存储 器 2 种。前者主要保留认知处理过程中的临时信息 ; 后者用来存储有关的权威知 识, 相当于一个知识库。认知处理主要完成信息处理和自主决策功能 , 包括态势 评估、多任务模型、规划和决策以及学习等，这是U CV指控技术中的重点和难 点，也是制约UCV自主作战能力的主要因素。态势评估根据当前所获取的信息 以及自身的知识 , 对战场态势和形势的发展做出评估。 主要采用基于范例的推理 以及贝叶斯理论等方法。 规划和决策根据周围战场环境的变化和对战场态势的评 估，确定UCV的作战行为，目前应用较多的技术主要有基于仿真的规划、产生 式规则和决策表等方法。行为结果主要依据认知处理部分的决策结果 ,选择合适 的作战行为来执行 , 执行的过程和结果将对战场环境产生影响 , 并形成新的战 场态势。 3 UCV指控关键技术
本节重点讨论UCV地面控制部分中的目标分配技术，同时对自主行为决策 控制部分中的行为建模实现技术作进一步阐述。 3. 1 多UCV协同攻击多目标的目标分配技术
当多个UCV需要完成对多个目标的协同攻击任务时，地面控制部分应实现 对多UCV的目标分配。这一问题可以归结为从全局最优的整体利益出发 ，研究多 U CV 协同攻击多个不同价值目标时的目标分配问题。由于问题的解空间随资源 和目标总数呈指数级增加 , 因此需要一种合适的算法 , 既能满足问题对解的性 能要求 , 又能满足实时性要求。 为了获得多个UCV的最优目标分配方案，通常需要某些UCV做出对自身不 一定是最优的折衷选择。基于满意决策(SD)的多UCV协同目标分配方法，应用 满意决策理论 ( SDT) 解决协同作战目标分配问题。 SD 是一种集合论的思想 , 建立在博弈论的基础上 , 通过选择函数 P S ( u) 和拒绝函数 P R ( u) ( 这对度量函数称为综合满意度函数 , 具有数学意义上的 概率结构形 式 ) , 以量化的形式度量决策智能体中每个决策接近成功达到目标 的程度和执行该决策的代价 [ 4] 。
基于SD的多UCV协同目标分配的基本原理是：每一UCV根据自己完成任务 的成功概率和预估代价 , 确定能够接受的目标集合 , 即满意集 ( SS) 。在满意集 中，U CV选择合适的决策，形成多UCV协同的目标分配决策，以期用尽可能小 的代价及尽可能大的成功概率完成多 UCV的全局目标任务，从而实现多UCV对 多目标的协同攻击。满意集为 U CV 任务目标分配提供协同决策空间。在此基础 上,U CV通过协同的多目标分配实现多U CV之间高层次、大范围的快速任务协 同。 3. 2 自主行为决策控制的行为建模技术 行为建模是对人的智能、思维形式建模，是U CV!主行为建模或决策控制的 核心部分。传统的行为建模技术一般采用逻辑、规则或框架等方法，目前多数UCV 系统中的行为推理也基于上述方法。 随着行为建模的日趋复杂 , 上述方法已无法 满足需求。 伴随着作战指控技术的发展和 U CV 的研究, 行为建模日益成为热点 , 新的且实用的自主行为建模技术也不断发展和完善 , 其中有代表性的 4 项建模 技术如下 [ 5] ： 3. 2. 1 态势评估模型建模技术 认知过程中的态势评估是对当前形势的估计及未来形势的预测 , 构建态势 评估模型的主要技术包括 ： 专家系统、黑板系统、 基于范例的推理和贝叶斯信任 网技术。 专家系统 , 即产生式规则系统 , 主要包括规则库、事实库和推理机 3 部分, 其中 , 推理机是专家系统的核心 , 它运用事实库中的数据对规则库进行搜索、 推 理和匹配。 黑板系统将当前状态分解成不同部分 , 并添加到黑板上的适当位置 , 利用 这些信息可以对当前的形势做出分析 , 并对未来的发展进行预测 , 所得到的分 析和预测结果也会添加到黑板上。 基于范例推理的基本思想是从过去相关的范例进行推理。 实际应用时 , 把系 统的知识用一组范例库表示 , 每一个范例都用一组特征表示 , 知识库中的所有 范例具有同样的数据结构。 当新的形势( 目标范例) 出现时, 便可将它与范例库 中的所有范例进 行比较 , 再依据相似性度量原则 , 找出与其最接近的范例 , 从 而实现态势评估的目的。 贝叶斯信任网技术的理论依据是贝叶斯定理，当已知状态S的先验概率，且 观察到S的相关事件E时，则可计算出S的后验概率。该技术适用于系统的 推理过程。 3. 2. 2 决策制定模型建模技术
决策是为了达到某个特定目标 , 从各种不同的方案中选取最优方案。 除了专 家系统和贝叶斯信任网可应用于决策制定外 , 还有基于效用理论的决策方法。 在 基于效用理论的决策中 , 状态的效用值用效用函数计算 , 它是状态的非线性函 数。在实现过程中 , 根据影响效用值的因素选择相应的决策方法 , 主要包括基本 效用理论、多属性效用理论和随机效用模型 3 类。 3. 2. 3 规划模型建模技术
规划是制定具体行动的方案或计划 , 主要有产生式规则或决策表方法、 组合 式搜索或遗传算法、 规划模板或基于范例的推理以及基于仿真的规划方法 4 种模 型实现技术。 产生式规则或决策表方法是规划模型采用最多的技术 , 其中的规则和决策 表都是建立在作战条例基础之上的。 其不足之处是 : 仅能处理规则库或决策表存 在的情况 , 对于其中不存在的情况无法处理。 组合式搜索或遗传算法一般用作规划决策模型的辅助手段 , 能够产生完整 的规划方案 , 在遇到新的情况时 , 可以规划出新方案。 其主要缺点是在进行复杂 的规划时计算代价太大 , 无法用于实时的行为建模。 规划模板或范例与作战规则保持一致时 , 作战任务可规划成更为详细的行 动计划。规划模板或基于范例的推理采用的都是经验知识 , 符合人的行为特点 , 但其灵活性和适应性较差。 基于仿真的规划方法并不产生规划结果 , 主要依靠对可供选择的规划方案 进行快速仿真 , 以实现对这些规划方案的快速评估、修改、细化及优化等。 3. 2. 4 学习模型建模技术 学习模型的建立不仅是 U CV 的自主行为建模 ,也是整个人工智能领域研究 的难 点和发展方向之一。 常见的实现技术有基于规则的学习模型、 基于范例的学 习模型和神经网络学习模型等。 基于规则的学习模型系指当一个新的情况或者某一冲突出现时 , 若现有的 规则无法解决 , 则启动一问题求解过程来进行求解。同时 , 这一新的情况和问 题求解的结果又构成一条新的规则 , 并将其添加到规则库中 , 即完成了学习过 程。由于该方法在启动一条规则时 , 需要对触发状态进行精确匹配。 因此 , 存在 噪声影响时 , 其灵活性较差。 基于范例的学习模型工作原理系指存储对过去求解 问题的经验 （ 即范例 ） 。当出现新问题时 , 利用其与已知范例的相似性进行求解、 更新及存储等。 神经网络学习模型是一种基于人脑工作机制的模型。 该学习模型 由一些相同的单元及单元间带权值的连接线组成 , 其中每个单元具有一个状态。 进行习时 , 先根据问题的需要确定网络的结构和单元的响应函数 , 再按照一定 的数学规则 , 利用输入样本后的输出来调整网络间的连接权值。
4 结束语
本文对U CV指控工作原理和涉及的多项关键技术进行了讨论。 UCV自主行 为决策控制问题涉及人工智能决策建模多项技术的综合应用 , 重点对其中的态 势评估模型建模、决策制定模型建模和规划模型建模等技术进行了讨论 , 同时对 各项技术具体实现的应用范围作了说明。
