李馮敬， 姚佩陽(yáng)， 唐 劍， 張杰勇

(空軍工程大學(xué)電訊工程學(xué)院，西安 710077)

0 引言

現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中，各種反偵察、反干擾等手段的大量使用，戰(zhàn)場(chǎng)信息呈現(xiàn)出不完整性和不確定性，因此如何有效識(shí)別敵通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)、重要目標(biāo)，并迅速對(duì)目標(biāo)的干擾優(yōu)先等級(jí)作出評(píng)估是目前通信對(duì)抗指揮決策中必須要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。當(dāng)前依靠人工智能輔助決策的方式對(duì)目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)的評(píng)估成為主流趨勢(shì)，而在此基礎(chǔ)上應(yīng)用各種模型算法解決這一問(wèn)題，可以有效地提高評(píng)估的速度和準(zhǔn)確性。

目前，各領(lǐng)域評(píng)估問(wèn)題的研究方法很多，如文獻(xiàn)［1－2］中提出利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立評(píng)估模型，并取得了預(yù)期效果。但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身是一種迭代算法需要對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，因此難以滿(mǎn)足在實(shí)時(shí)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中對(duì)目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)做出快速評(píng)估。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一種綜合利用概率論和圖論進(jìn)行不確定性分析和推理的有效工具，與其他算法相比，不但具有堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，同時(shí)具有直觀的知識(shí)表示形式，能方便快速地處理不確定信息間的因果關(guān)系，且算法簡(jiǎn)單，運(yùn)算量少，收斂性和實(shí)時(shí)性較好［3－4］，目前已在戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別［5］、態(tài)勢(shì)評(píng)估［6］和威脅估計(jì)［7］等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。由于現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境存在大量的不確定性因素，因此對(duì)目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)的評(píng)估必定是一個(gè)概率行為，而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)正是在非完全信息條件下進(jìn)行不確定性推理的一種有效手段［8］，可用于解決通信對(duì)抗目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估的問(wèn)題。

通過(guò)分析通信對(duì)抗指揮決策流程，指出目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估在指揮決策中的重要地位，從目標(biāo)信號(hào)特征和目標(biāo)行為特征兩個(gè)方面聯(lián)合分析影響目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)的因子，構(gòu)建目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估的貝葉斯模型，以解決通信對(duì)抗目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估的問(wèn)題。

1 通信對(duì)抗指揮決策概述

通信對(duì)抗指揮決策就是通信對(duì)抗指揮員在搜集、處理各種戰(zhàn)場(chǎng)信息的基礎(chǔ)上，對(duì)本級(jí)如何完成通信對(duì)抗任務(wù)進(jìn)行籌劃并作出決定的活動(dòng)［9］。為保證決策的科學(xué)有效，通信對(duì)抗指揮決策活動(dòng)要依據(jù)一定的決策準(zhǔn)則、依據(jù)和流程，其基本流程如圖1所示。

圖1 通信對(duì)抗指揮決策流程Fig.1 The command decision process of the communication countermeasures

由圖1可以看出，通信對(duì)抗目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估是通信對(duì)抗指揮決策環(huán)節(jié)中非常重要的組成部分，其意義在于:在先前偵察和戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)偵察的基礎(chǔ)上，對(duì)當(dāng)前敵情、我情、戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境等情報(bào)信息進(jìn)行分析評(píng)估，力圖在廣闊的電磁頻譜空間和作戰(zhàn)區(qū)域挖掘出能大幅度降低敵作戰(zhàn)能力的高價(jià)值、高威脅的敵通信系統(tǒng)目標(biāo)，進(jìn)而制定后續(xù)作戰(zhàn)方案，對(duì)敵實(shí)施干擾壓制以取得較高的作戰(zhàn)效益［10］。

2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估模型

2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概述

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Networks，BN)也稱(chēng)為信度網(wǎng)絡(luò)或推理網(wǎng)絡(luò)，是基于概率分析和圖論的一種不確定知識(shí)的表示和推理模型［11］。作為圖模型范疇之一，BN是人工智能學(xué)科中處理不確定問(wèn)題的新興分支，在處理不確定性復(fù)雜問(wèn)題方面有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)［12］。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)主要由兩部分構(gòu)成:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和條件概率表。一個(gè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用一個(gè)二元組B=(G，P)表示。其中:1)G=(V，E)是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，代表一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖，V= {V1，V2，…，Vn}，n≥1為有向無(wú)環(huán)圖中的節(jié)點(diǎn)，代表隨機(jī)變量，可以是任何問(wèn)題的抽象，而E=代表有向邊的集合，用來(lái)表達(dá)各個(gè)節(jié)點(diǎn)信息要素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通常認(rèn)為有向邊表達(dá)了一種因果關(guān)系;2)P代表貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的條件概率表集合，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi都有一個(gè)條件概率表，用來(lái)表示節(jié)點(diǎn)Vi與其父節(jié)點(diǎn)Pa(Vi)的關(guān)系表示在父節(jié)點(diǎn)Pa(Vi)發(fā)生的條件下子節(jié)點(diǎn)Vi發(fā)生的概率。沒(méi)有任何父節(jié)點(diǎn)的條件概率為其先驗(yàn)概率［13］。

2.2 目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

2.2.1 模型分析

在通信對(duì)抗作戰(zhàn)中，依據(jù)目標(biāo)的特征越多，目標(biāo)識(shí)別就越準(zhǔn)確，對(duì)目標(biāo)的威脅等級(jí)評(píng)估就越科學(xué)，目標(biāo)的干擾優(yōu)先等級(jí)就越容易判斷。模型主要從目標(biāo)行為特征和目標(biāo)信號(hào)特征兩個(gè)方面聯(lián)合判斷目標(biāo)的威脅等級(jí)，進(jìn)而確定干擾優(yōu)先等級(jí)。如圖2表示了干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估的過(guò)程。

圖2 干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估過(guò)程Fig.2 The process for evaluating priority level of jamming

由圖2可以看出，對(duì)敵通信目標(biāo)意圖威脅的評(píng)估是基于對(duì)威脅行為的識(shí)別，對(duì)通信目標(biāo)的身份威脅的評(píng)估則主要是基于對(duì)目標(biāo)信號(hào)特征的分析。

1)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)意圖威脅等級(jí)評(píng)估模型。

對(duì)敵通信目標(biāo)意圖威脅(Act)的分析，主要就是判斷目標(biāo)的作戰(zhàn)行為。模型中主要考慮的敵作戰(zhàn)行為包括:無(wú)線(xiàn)電靜默(Mic)、無(wú)線(xiàn)電佯動(dòng)(Pact)、無(wú)線(xiàn)電干擾壓制(Dsb)3種行動(dòng)，其評(píng)估模型如圖3所示。

圖3 目標(biāo)意圖威脅等級(jí)評(píng)估模型Fig.3 The model for evaluating threat level of target's intent

模型中節(jié)點(diǎn)變量的狀態(tài)集合如下:

意圖威脅等級(jí)(Act)={高(Hight)，中(Middle)，低(Low)};

無(wú)線(xiàn)電靜默(Mic)={無(wú)線(xiàn)電靜默真(True)，無(wú)線(xiàn)電靜默假(Flase)};

無(wú)線(xiàn)電佯動(dòng)(Pact)={無(wú)線(xiàn)電佯動(dòng)真(True)，無(wú)線(xiàn)電佯動(dòng)假(Flase)};

無(wú)線(xiàn)電干擾壓制(Dsb)={無(wú)線(xiàn)電干擾壓制真(True)，無(wú)線(xiàn)電干擾壓制假(Flase)}。

2)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)身份威脅等級(jí)評(píng)估模型。

敵通信目標(biāo)識(shí)別的問(wèn)題主要是通過(guò)目標(biāo)信號(hào)的特征識(shí)別來(lái)確定目標(biāo)本身的重要程度，而不考慮該敵目標(biāo)是什么型號(hào)的電臺(tái)，是什么屬性的通信網(wǎng)(專(zhuān))等問(wèn)題。由于不同的信號(hào)都會(huì)在時(shí)域、頻域、空域中表現(xiàn)出不同的特征［9］，因此主要考慮的目標(biāo)信號(hào)特征包括:信號(hào)出聯(lián)時(shí)間(時(shí)域)、頻段、信號(hào)源方向(空域)，其評(píng)估模型如圖4所示。

圖4 目標(biāo)身份威脅等級(jí)評(píng)估模型Fig.4 The model evaluating threat level of target's identity

模型中各節(jié)點(diǎn)變量的狀態(tài)集合如下:

目標(biāo)身份威脅等級(jí)(Sgb)={高(Hight)，中(Middle)，低(Low)};

出聯(lián)時(shí)間(Tm)={新出聯(lián)(New)，出聯(lián)較久(Past)};

頻段(Sb)={戰(zhàn)時(shí)頻段(Wb)，平時(shí)頻段(Pb)};信號(hào)來(lái)源區(qū)域(Scz)={作戰(zhàn)主要區(qū)域(Mz)，作戰(zhàn)次要區(qū)域(Sz)，敵后方區(qū)域(Bz)}。

根據(jù)上述分析，在模型設(shè)計(jì)中主要立足于戰(zhàn)場(chǎng)敵通信目標(biāo)信號(hào)表現(xiàn)出來(lái)的，且易被我方通信偵察設(shè)備獲取的信號(hào)時(shí)域、頻域和地域特征，而不過(guò)多關(guān)注通信信號(hào)的細(xì)微特征。在通信對(duì)抗行動(dòng)中，時(shí)效性要求特別高，往往新出聯(lián)的電臺(tái)干擾價(jià)值最大，隨著干擾壓制時(shí)間的延長(zhǎng)，其干擾價(jià)值就越來(lái)越小，因此，偵察到的新信號(hào)應(yīng)優(yōu)先干擾［9］。對(duì)于頻域特征，通過(guò)戰(zhàn)場(chǎng)全面?zhèn)刹炫c重點(diǎn)偵察相結(jié)合的方法，同時(shí)結(jié)合平時(shí)偵察的情況，就可以確定哪些信號(hào)是平時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)的，沒(méi)用的，哪些信號(hào)是戰(zhàn)時(shí)出現(xiàn)的，是有用的。

3)基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估模型。

通過(guò)對(duì)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估過(guò)程以及上述貝葉斯模型的分析，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的因果影響關(guān)系，建立目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)模型，如圖5所示。

圖5 干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估模型Fig.5 The model for evaluating priority level of jamming

根結(jié)點(diǎn)目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)(PRI)={高(Hight)，中(Middle)，低(Low)}。在整個(gè)模型中，把目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)、目標(biāo)意圖威脅等級(jí)、目標(biāo)身份威脅等級(jí)看作原因，偵察到的各種數(shù)據(jù)及事件看作結(jié)果。目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估從獲取的戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)信息開(kāi)始，在獲取戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)信息后，結(jié)果對(duì)原因的影響可以通過(guò)評(píng)估模型向后傳播來(lái)更新，更新后的評(píng)估結(jié)果則又通過(guò)前向推理來(lái)預(yù)測(cè)事件的發(fā)生;當(dāng)有新的戰(zhàn)場(chǎng)信息輸入時(shí)，又開(kāi)始下一輪等級(jí)評(píng)估。可以看出，這種目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估模型較好地將軍事專(zhuān)家的知識(shí)隱含在該貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系中。

2.2.2 節(jié)點(diǎn)條件概率

條件概率矩陣是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)之間的因果關(guān)系，是一種專(zhuān)家知識(shí)。在對(duì)有限樣本數(shù)據(jù)反復(fù)驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)通信對(duì)抗戰(zhàn)術(shù)行為的分析，結(jié)合專(zhuān)業(yè)知識(shí)，給出如表1～表3所示的條件概率矩陣。

表1 節(jié)點(diǎn)條件概率矩陣aTable 1 Condition probability matrix a of node

表2 節(jié)點(diǎn)條件概率矩陣bTable 2 Condition probability matrix b of node

表3 節(jié)點(diǎn)條件概率矩陣cTable 3 Condition probability matrix c of node

2.2.3 模型推理流程

目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估模型的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理過(guò)程如圖6所示。

Step1 初始化網(wǎng)絡(luò)。輸入先驗(yàn)信息π，觸發(fā)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)更新，初始化評(píng)估系統(tǒng)。

Step2 觸發(fā)網(wǎng)絡(luò)推理。當(dāng)獲取到新的戰(zhàn)場(chǎng)信息λ時(shí)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的葉節(jié)點(diǎn)信息更新，觸發(fā)網(wǎng)絡(luò)推理，通過(guò)貝葉斯公式，得到節(jié)點(diǎn)置信度即后驗(yàn)概率PBel，從而更新整個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的概率分布。如果有新的目標(biāo)信息獲取則把更新后的后驗(yàn)概率分布作為下一次推理的先驗(yàn)分布;如果沒(méi)有新的目標(biāo)信息獲取則進(jìn)入下一步。

Step3 統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果。獲取根節(jié)點(diǎn)(PRI)狀態(tài)的概率分布情況，根據(jù)判決規(guī)則，將最大后驗(yàn)概率判定為優(yōu)先干擾的通信目標(biāo)，即

式中:i=1，2，3分別代表目標(biāo)Tj干擾優(yōu)先等級(jí)“高”、“中”、“低”;P(Tji)是目標(biāo)Tj干擾優(yōu)先等級(jí)為i的先驗(yàn)概率;是當(dāng)目標(biāo)Tj在干擾等級(jí)為i時(shí)特定的觀測(cè)S的觀測(cè)條件概率，α為歸一化因子，保證所有的后驗(yàn)概率之和為1。如果先驗(yàn)信息未知，則對(duì)目標(biāo)Tj干擾優(yōu)先等級(jí)i的先驗(yàn)概率進(jìn)行平均分配。

圖6 目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估推理過(guò)程Fig.6 Inference process for evaluating priority level of target jamming

3 仿真驗(yàn)證

采用Norsys軟件公司的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)工具平臺(tái)Netica對(duì)目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估模型進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

場(chǎng)景1 假設(shè)在一次敵我戰(zhàn)斗中，由于我通信偵察部隊(duì)沒(méi)有對(duì)敵進(jìn)行任何預(yù)先偵察，設(shè)定某一目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)的可能性相近，即威脅源的干擾優(yōu)先等級(jí)先驗(yàn)信息 πPRI=(0.33，0.34，0.33)。這反映了通信對(duì)抗指揮員由于戰(zhàn)場(chǎng)信息匱乏導(dǎo)致對(duì)目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)可能性估計(jì)不充分，認(rèn)為各種情況的可能性相近。

輸入先驗(yàn)信息后，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)其他節(jié)點(diǎn)信息得到初始更新，網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入等待狀態(tài)如圖7所示。

圖7 系統(tǒng)等待狀態(tài)Fig.7 Latency state of the system

隨著通信偵察行動(dòng)的開(kāi)展，網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)得到新的情報(bào)信息，節(jié)點(diǎn)狀態(tài)概率分布發(fā)生變化，隨之觸發(fā)網(wǎng)絡(luò)推理，最終獲取根結(jié)點(diǎn)狀態(tài)的概率分布情況，完成對(duì)目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)的一次判斷。表4為部分仿真結(jié)果。由第1組數(shù)據(jù)可以看出，當(dāng)敵對(duì)我方采取通信干擾壓制行為，且偵察到目標(biāo)信號(hào)來(lái)源于作戰(zhàn)主要方向并且為新出聯(lián)的戰(zhàn)時(shí)頻段時(shí)，系統(tǒng)評(píng)估結(jié)果為“高”的概率高于其他;第2組數(shù)據(jù)表示當(dāng)前目標(biāo)信號(hào)特征的各狀態(tài)概率基本接近，目標(biāo)干擾壓制行為概率雖然較高，但系統(tǒng)評(píng)估的結(jié)果卻與第1組結(jié)果差距較大，干擾優(yōu)先等級(jí)為“中”的概率高于其他兩種狀態(tài)。

表4 仿真結(jié)果1Table 4 Simulating result 1

場(chǎng)景2 假設(shè)在一次敵我戰(zhàn)斗中，我通信偵察部隊(duì)提前進(jìn)入預(yù)定的集結(jié)地域，組織開(kāi)展戰(zhàn)前的預(yù)先偵察行動(dòng)，熟悉戰(zhàn)區(qū)電磁環(huán)境，通過(guò)通信偵察和測(cè)向定位，初步了解了主要作戰(zhàn)方向上敵通信對(duì)抗部隊(duì)的部署，以及部分電臺(tái)、通信專(zhuān)網(wǎng)信號(hào)在時(shí)域、頻域、空域上的特征，初步確定了某一目標(biāo)的干擾優(yōu)先級(jí) πPRI=(0.7，0.2，0.1)。輸入先驗(yàn)信息后，網(wǎng)絡(luò)得到初始化，進(jìn)入等待狀態(tài)，如圖8所示。

圖8 系統(tǒng)等待狀態(tài)Fig.8 Latency state of the system

通過(guò)比較圖7與圖8可以看出，當(dāng)先驗(yàn)信息發(fā)生變化時(shí)，網(wǎng)絡(luò)各節(jié)點(diǎn)的初始狀態(tài)概率也將發(fā)生變化。

假定敵我雙方戰(zhàn)斗正式打響后，我方主要通信偵察力量對(duì)預(yù)先的目標(biāo)采取分頻控守的方法，進(jìn)一步確定相關(guān)目標(biāo)信號(hào)在時(shí)域、頻域、地域上的特性，以及敵目標(biāo)的作戰(zhàn)行為，即網(wǎng)絡(luò)部分節(jié)點(diǎn)狀態(tài)信息得到更新，最終獲得根結(jié)點(diǎn)狀態(tài)的概率分布，完成對(duì)干擾優(yōu)先等級(jí)的一次實(shí)時(shí)評(píng)估。

表5 仿真結(jié)果2Table 5 Simulating result 2

由表5可以看出，在敵對(duì)我采取通信干擾壓制行為時(shí)，偵察到目標(biāo)信號(hào)來(lái)源于作戰(zhàn)主要方向并且為新出聯(lián)的戰(zhàn)時(shí)頻段，系統(tǒng)評(píng)估結(jié)果為“高”的概率是0.862，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于表4中0.562“高”的概率;同樣第2組數(shù)據(jù)在所有節(jié)點(diǎn)輸入狀態(tài)相同的情況下，系統(tǒng)評(píng)估結(jié)果表示干擾等級(jí)為“高”的概率是0.700，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于表4中0.369“高”的概率。

通過(guò)兩組仿真結(jié)果的比較，可以看出先驗(yàn)信息π的變化對(duì)評(píng)估結(jié)果的明顯影響。相同的子節(jié)點(diǎn)輸入相同的狀態(tài)信息λ，由于先驗(yàn)信息π不同，評(píng)估結(jié)果截然不同。結(jié)合假設(shè)的仿真場(chǎng)景，可以看出先驗(yàn)信息對(duì)后期評(píng)估結(jié)果有著直接影響，因此在通信對(duì)抗行動(dòng)中，通信偵察部隊(duì)先期對(duì)目標(biāo)偵察探測(cè)是非常必要的。

同時(shí)結(jié)合算法，可以從算法的初始化和運(yùn)行兩個(gè)階段來(lái)理解先驗(yàn)信息。在算法的初始化階段，為了算法的啟動(dòng)，根據(jù)通信對(duì)抗指揮員的預(yù)期判斷或戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)的預(yù)期偵察結(jié)果設(shè)定先驗(yàn)信息;在算法的運(yùn)行階段，先驗(yàn)信息認(rèn)為是上一次系統(tǒng)評(píng)估的結(jié)果。

從仿真結(jié)果可以看出，評(píng)估模型不僅綜合了最新的戰(zhàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)信息，而且還考慮了前一階段的歷史評(píng)估結(jié)果，具有信息的累積性，因此能夠?qū)δ繕?biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)進(jìn)行實(shí)時(shí)合理的評(píng)估。

4 結(jié)論

文中針對(duì)通信對(duì)抗指揮決策中干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估問(wèn)題，提出了采取貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)估的方法，分析了影響干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估的主要因素，并建立相應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。設(shè)定兩種場(chǎng)景進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種進(jìn)行不確定分析和推理的有效方法，基于該模型的評(píng)估系統(tǒng)可以有效綜合當(dāng)前信息和歷史信息，具有信息的累積能力，能較好地解決通信對(duì)抗中目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)實(shí)時(shí)評(píng)估的問(wèn)題。但由于復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下影響通信對(duì)抗目標(biāo)干擾優(yōu)先等級(jí)評(píng)估的因素眾多，因此如何更加全面分析影響因素，研究不同因素之間的影響關(guān)系，構(gòu)建更加合理的模型結(jié)構(gòu)將是下一步工作的重點(diǎn)。

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