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[]首发 | 空战智能态势评估技术研究与展望( 三 )


目前 ， 各国在态势可视化方面都取得了一定成果 。著名的如美国海军研究所管理的虚拟现实实验室开发的“龙”战场可视化系统 ， 该系统采用三维的方式来显示战场信息 ， 这些信息可以在指挥官和参谋人员之间进行信息共享 。该系统可以接受相应的情报信息 ， 并且可以定期更新战场可视化信息 ， 用户可以通过代入场景来获得更好的战场态势体验 ， 并查询相关信息 。
与传统空战相比 ， 随着第四代空空导弹、智能无人机和隐身飞机的大量使用 ， 电子战能力的广泛运用 ， 以及体系化、一体化空战的发展 ， 战场态势更加复杂 ， 这对态势可视化技术又提出了更高的要求 。空战不再遵循统一的框架 ， 态势图不再是战斗机之间简单的静态对抗 ， 如何借助计算机技术 ， 形成能够快速识别和感知的动态态势结构是未来的研究方向 。此外 ， 如何将多源数据的显示有机结合起来 ， 确定态势显示的标准和规范 ， 提高显示的互操作性和准确度 ， 增强人机交互能力 ， 这都是态势可视化技术下一步需要着重关注的问题 。
态势运用是在态势评估的基础上 ， 实现对空战态势朝着有利方向进行的动态调整和控制 。空战智能态势运用技术的关键是如何现实飞行员、态势评估系统、作战飞机和多元用户之间的协同配合 ， 明确各自在态势运用中的作用以及相互配合 。智能态势运用技术主要包括：智能目标分配技术、智能路径规划技术、智能战术选择技术 。
目标分配 ， 即在满足技战术指标、作战任务要求、武器性能约束和战机战术使用等前提下 ， 将不同位置、价值和威胁的目标合理的分配给编队中的战机 ， 使得整体作战效能最优 ， 损失最小 。
[]首发 | 空战智能态势评估技术研究与展望
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隐形战机、无人机、新一代导弹的应用将增大态势评估的复杂性
但是 ， 现有的目标分配算法存在以下缺陷 。一是不考虑信息传输延迟和信息的正确性 。实际上任何通信系统必然存在延时 ， 而且随着电子战的运用以及通信设备的能力限制 ， 所得的信息不一定是完整的 ， 甚至不一定是正确的 。二是全局信息依赖大 。现有的目标分配系统过分依赖全局态势信息 ， 一旦态势信息出现延迟和错误 ， 所得的目标分配结果必将和实际战场态势产生误差 。三是限制条件大 。为了提高目标分配的实时性和准确性 ， 现有算法都会有比较多的假设条件 ， 这严重降低了算法的通用性 ， 不适合空战的复杂作战环境 。
从空战现状和未来发展趋势出发 ， 当前应着重聚焦小规模机群编队间的目标分配 ， 重点在于威胁评估的准确度和区分度 ， 协同攻击时的战术使用问题和多目标攻击时的体系兼容问题 。从长远来看 ， 分布式目标分配算法是趋势 ， 通过采用各种群智能算法 ， 解决目标规模和态势变化的影响 ， 提高目标分配的实时性和准确度 。
传统的路径规划方法包括遗传算法、人工势场法、粒子群算法、蚁群算法和A*算法等 ， 但是均存在相应不足 ， 如遗传算法实时性不够好 ， 需要占据很大的存储空间；人工势场法容易陷入局部最优而不能达到最佳的规划效果；粒子群算法由于搜索空间有限 ， 容易陷入局部最优等 。
智能路径规划技术的目的就是基于某一指标函数 ， 为己方飞行员规划路径提供参考 ， 使作战飞机按照该路径执行 ， 将机动决策产生的结果变成飞机的飞控系统能够理解的轨迹指令或者导航指令 ， 从而实现决策目标 。
国外学者很早就对空战战术决策理论进行了研究 ， 并提出许多方法 ， 如矩阵对策法、专家系统法、影像图法、神经网络法和微分对策法等 。
战术选择本质上是空战决策 ， 而智能战术选择系统就是通过人工智能 ， 构造一个模拟飞行员决策思维的系统 ， 能够根据最终实现智能决策和辅助决策 。随着人工智能的飞速发展和相应算法的飞速发展 ， 面对各种与空战态势相关的参数 ， 经历态势感知、态势理解、态势预测和态势可视化过程 ， 智能态势评估系统能够给飞行员提供战术选择决策支持 ， 减轻飞行员的反应时间和思维负担 。


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