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        基于深度學(xué)習(xí)的空天防御態(tài)勢感知方法*

        2018-10-09 03:14:30高曉陽
        火力與指揮控制 2018年8期
        關(guān)鍵詞:深度

        高曉陽,王 剛

        (空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院,西安 710051)

        0 引言

        傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)、模板技術(shù)、多代理規(guī)劃識(shí)別、模糊邏輯、遺傳算法和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等方法依賴人的經(jīng)驗(yàn),缺少對數(shù)據(jù)的深入挖掘處理,面對高對抗、高實(shí)時(shí)、數(shù)據(jù)爆炸的現(xiàn)代化信息戰(zhàn)場中復(fù)雜的戰(zhàn)場態(tài)勢信息,難以形成及時(shí)、準(zhǔn)確、全面的態(tài)勢處理結(jié)果供指揮員指揮決策。因此,亟需尋求新的方法和技術(shù),以應(yīng)對大數(shù)據(jù)戰(zhàn)場對態(tài)勢感知的要求。

        深度學(xué)習(xí)是人工智能研究熱點(diǎn)領(lǐng)域之一,其在軍事領(lǐng)域應(yīng)用的研究如火如荼。文獻(xiàn)[4-6]分別將深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用實(shí)際中,取得了優(yōu)于傳統(tǒng)方法的效果,展示出深度學(xué)習(xí)方法的巨大優(yōu)勢和廣闊應(yīng)用前景。本文基于對空天防御態(tài)勢感知面臨的威脅和挑戰(zhàn),以及未來態(tài)勢感知能力需求的深入分析,提出將深度學(xué)習(xí)用于戰(zhàn)場事件的特征提取,實(shí)現(xiàn)態(tài)勢覺察、理解和預(yù)測,為未來空天防御態(tài)勢感知智能化發(fā)展提供了全新的思路。

        1 空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知面臨威脅與挑戰(zhàn)

        態(tài)勢感知最初是用于研究飛行員對當(dāng)前所處飛行狀態(tài)的認(rèn)識(shí)和理解[7]。之后,美軍不斷探索將態(tài)勢感知系統(tǒng)投入戰(zhàn)場使用并不斷進(jìn)行改善,在美軍C2BMC[8-10]系統(tǒng)中,態(tài)勢感知作為系統(tǒng)的核心功能,提供有關(guān)BMDS總體狀態(tài)及其攔截各類威脅的能力的信息,將作戰(zhàn)、情報(bào)和后勤信息綜合成一套公共的信息、數(shù)據(jù)和需求,供彈道導(dǎo)彈防御系統(tǒng)共同使用。

        在空天防御作戰(zhàn)中,態(tài)勢感知的主要任務(wù)是將空天防御戰(zhàn)場中敵方的空襲行動(dòng)信息進(jìn)行分析融合處理,形成對當(dāng)前戰(zhàn)場態(tài)勢的理解,并為各級(jí)指揮員呈現(xiàn)出來,為指揮員指揮決策提供依據(jù)。

        1.1 空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知面臨威脅分析

        信息化條件下的空天防御態(tài)勢感知面臨著較為嚴(yán)峻的威脅。

        1)電磁環(huán)境日趨復(fù)雜??仗旆烙鲬?zhàn)中電磁對抗激烈,復(fù)雜的電磁環(huán)境對傳感器目標(biāo)探測、系統(tǒng)目標(biāo)跟蹤和目標(biāo)攔截產(chǎn)生了強(qiáng)烈的干擾,使得態(tài)勢感知難以獲取正確、全面、可靠的戰(zhàn)場數(shù)據(jù)信息。

        “雙一流”建設(shè)背景下,學(xué)科建設(shè)與發(fā)展成為各高校科研管理機(jī)構(gòu)的重中之重,學(xué)校的學(xué)科體系調(diào)整與建設(shè)都以爭創(chuàng)一流學(xué)科為目標(biāo),圖書館作為學(xué)科發(fā)展基礎(chǔ)體系的關(guān)鍵要素,文獻(xiàn)資源體系建設(shè)要緊跟學(xué)科規(guī)劃與發(fā)展的步伐,進(jìn)一步提升對一流學(xué)科建設(shè)的支撐力度。因此,健全完善學(xué)科電子資源建設(shè)與服務(wù)體系勢在必行。

        2)新型裝備和武器系統(tǒng)性能不斷提高。隨著軍事科技的發(fā)展,臨空超高聲速飛行器、隱身飛機(jī)等一系列新型裝備不斷投入戰(zhàn)場使用,空襲目標(biāo)速度更快、機(jī)動(dòng)性更強(qiáng),極大壓縮了態(tài)勢感知處理的時(shí)間。

        3)低成本、飽和式集群戰(zhàn)術(shù)再次成為重要發(fā)展方向。現(xiàn)代空襲作戰(zhàn)通常是多種空襲武器的聯(lián)合使用,配合相應(yīng)的戰(zhàn)術(shù),極大地發(fā)揮武器效能,對空天防御作戰(zhàn)系統(tǒng)產(chǎn)生全方位、多維度、高飽和的壓制性進(jìn)攻。低成本、飽和式的集群攻擊對防守方的雷達(dá)傳感器系統(tǒng)、信息融合處理系統(tǒng)產(chǎn)生巨大的壓力,增加了信息處理的難度。

        1.2 空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知面臨挑戰(zhàn)分析

        現(xiàn)代空天防御作戰(zhàn)呈現(xiàn)出高實(shí)時(shí)性、高對抗性的特點(diǎn),敵方不斷升級(jí)的武器系統(tǒng)、先進(jìn)的戰(zhàn)術(shù)和復(fù)雜的電磁環(huán)境使得戰(zhàn)場形勢瞬息萬變、更加復(fù)雜,傳統(tǒng)的以指揮經(jīng)驗(yàn)為主的戰(zhàn)場態(tài)勢感知方式已經(jīng)難以勝任現(xiàn)代空天防御戰(zhàn)場態(tài)勢感知的需求,態(tài)勢感知面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

        1.2.1 態(tài)勢感知面臨著超飽和處理能力的挑戰(zhàn)

        傳統(tǒng)的態(tài)勢感知方法對戰(zhàn)場實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理簡單,同時(shí)缺少對歷史數(shù)據(jù)的挖掘處理,處理的數(shù)據(jù)規(guī)模較小且結(jié)構(gòu)單一。信息作戰(zhàn)條件下,空天防御作戰(zhàn)已經(jīng)步入大數(shù)據(jù)時(shí)代,相比于傳統(tǒng)戰(zhàn)場,大數(shù)據(jù)時(shí)代的空天防御作戰(zhàn)戰(zhàn)場數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模大、增長快、結(jié)構(gòu)復(fù)雜,戰(zhàn)場呈現(xiàn)復(fù)雜系統(tǒng)的特點(diǎn)[1,11-12],相比于抽樣數(shù)據(jù),對全部的戰(zhàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,更能全面了解復(fù)雜戰(zhàn)場態(tài)勢,發(fā)掘隱藏在原始數(shù)據(jù)中戰(zhàn)爭規(guī)律和本質(zhì),能幫助指揮員更加準(zhǔn)確更加全面地把握戰(zhàn)場整體態(tài)勢。

        1.2.2 態(tài)勢感知面臨高實(shí)時(shí)性處理能力的挑戰(zhàn)

        信息化背景下的空天防御戰(zhàn)場呈現(xiàn)出高實(shí)時(shí)性、高對抗性的特點(diǎn)。在美軍BMDS系統(tǒng)中,指揮員通過C2BMC系統(tǒng)將傳感器、攔截武器系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng),實(shí)現(xiàn)傳感器到射手的一體化,極大地加速了OODA環(huán)的閉合,提高了反導(dǎo)作戰(zhàn)效能,大大改善了防御行動(dòng)處于完全被動(dòng)的境地。在空天防御作戰(zhàn)中,態(tài)勢感知需要提高數(shù)據(jù)的處理能力,實(shí)現(xiàn)對高實(shí)時(shí)性動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的處理,幫助指揮員及時(shí)掌握當(dāng)前戰(zhàn)場態(tài)勢,將數(shù)據(jù)與信息優(yōu)勢轉(zhuǎn)換為決策優(yōu)勢,滿足空天防御戰(zhàn)場高實(shí)時(shí)性、高對抗性的需求。

        1.2.3 態(tài)勢感知面臨著高精度處理能力的挑戰(zhàn)

        信息化空天防御戰(zhàn)場中敵我雙方干擾、欺騙的對抗手段不斷升級(jí),對手通過各種干擾手段、欺騙性戰(zhàn)術(shù)行為產(chǎn)生大量蘊(yùn)含虛假信息的數(shù)據(jù),從而達(dá)到欺騙指揮員,隱藏真實(shí)作戰(zhàn)意圖的目的。態(tài)勢感知就是要幫助指揮員撥開“戰(zhàn)爭迷霧”的遮擋,通過對數(shù)據(jù)信息的交叉復(fù)現(xiàn)、融合處理,實(shí)現(xiàn)對戰(zhàn)場信息的“去偽存真”,為指揮員提供更加真實(shí)、更加準(zhǔn)確的信息處理結(jié)果。

        2 空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知能力需求分析

        面對大數(shù)據(jù)時(shí)代空天防御戰(zhàn)場中態(tài)勢感知面臨的威脅和挑戰(zhàn),態(tài)勢感知需要提高歷史數(shù)據(jù)挖掘能力、態(tài)勢處理、敵方作戰(zhàn)意圖和戰(zhàn)場態(tài)勢等多方面的能力,實(shí)現(xiàn)對戰(zhàn)場大數(shù)據(jù)深入挖掘分析,全面提高數(shù)據(jù)處理的容量、速度和數(shù)據(jù)處理結(jié)果的精度,為指揮員指揮決策提供可靠依據(jù)。

        2.1 大容量、多維度歷史數(shù)據(jù)挖掘能力

        傳統(tǒng)基于指揮經(jīng)驗(yàn)的空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知方法缺乏對歷史數(shù)據(jù)的充分挖掘處理。這種方法主要依賴指揮員經(jīng)驗(yàn),難以對戰(zhàn)場有全面客觀的描述。而空天防御戰(zhàn)場中積累的海量歷史數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)提供了不同角度的戰(zhàn)場信息,實(shí)現(xiàn)了對戰(zhàn)場整體的反映[13]。通過空天防御戰(zhàn)場大容量、多維度歷史數(shù)據(jù)的挖掘,分析數(shù)據(jù)之間和戰(zhàn)術(shù)行動(dòng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對來襲方作戰(zhàn)規(guī)律的把握和作戰(zhàn)意圖的推理。幫助指揮員實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前態(tài)勢正確、全面的理解,為態(tài)勢預(yù)測和指揮員指揮決策提供有力支撐。

        2.2 高實(shí)時(shí)性多源信息處理能力

        空天防御戰(zhàn)場中,預(yù)警衛(wèi)星、無人偵察機(jī)、偵察雷達(dá)以及各類戰(zhàn)場傳感器源源不斷地向態(tài)勢感知系統(tǒng)傳送海量的高實(shí)時(shí)性的戰(zhàn)場數(shù)據(jù)和情報(bào)信息。這些數(shù)據(jù)和信息結(jié)構(gòu)各異、維度不同,傳達(dá)的內(nèi)容相互交疊、相互補(bǔ)充、相互排斥。通過對空天防御態(tài)勢感知系統(tǒng)對實(shí)時(shí)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合處理,從不同維度、不同角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉復(fù)現(xiàn),能夠?qū)崿F(xiàn)對戰(zhàn)場整體態(tài)勢和戰(zhàn)場事件更加真實(shí)全面的描述,同時(shí)更加準(zhǔn)確判斷、剔除虛假信息,提高態(tài)勢感知的處理精度。

        2.3 敵方作戰(zhàn)意圖和戰(zhàn)場態(tài)勢預(yù)測的能力

        態(tài)勢感知最主要的環(huán)節(jié)是對敵方意圖的預(yù)測和對戰(zhàn)場整體態(tài)勢的預(yù)測。根據(jù)當(dāng)前來襲方的作戰(zhàn)行動(dòng),結(jié)合相應(yīng)的情報(bào)信息,對敵方攻擊意圖、作戰(zhàn)計(jì)劃等進(jìn)行合理預(yù)測,指揮員能夠更加及時(shí)、準(zhǔn)確把握當(dāng)前戰(zhàn)場態(tài)勢,并據(jù)此進(jìn)行指揮決策,將數(shù)據(jù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為決策優(yōu)勢。

        3 基于深度學(xué)習(xí)的空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知體系架構(gòu)

        信息化條件下的空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn),對態(tài)勢感知的能力提出了更高的要求。大數(shù)據(jù)時(shí)代下的空天防御戰(zhàn)場,亟需具備自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力的智能化態(tài)勢感知系統(tǒng)的支持。以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能方法所展現(xiàn)出的在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用潛能,為空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知的研究提供了新的思路。

        3.1 深度學(xué)習(xí)基本原理與分析

        深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)[14-18]是含有多個(gè)隱層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)“端對端”的學(xué)習(xí),通過層級(jí)連接對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),逐層抽取學(xué)習(xí)特征,實(shí)現(xiàn)對信息的非線性處理,完成對原始數(shù)據(jù)的表示學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)采用無監(jiān)督逐層訓(xùn)練的方法,避免了梯度彌散問題和陷入局部最優(yōu)的問題。

        深度學(xué)習(xí)的突出優(yōu)勢是對大數(shù)據(jù)的自主特征提取和聚類分析。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢在實(shí)際應(yīng)用中取得了很好的效果。其中最具代表性的AlphaGO[19-22]采用的核心技術(shù)是深度學(xué)習(xí)。通過深度學(xué)習(xí)對棋局特征進(jìn)行提取和分析,實(shí)現(xiàn)對棋局整體態(tài)勢的把握和對對手下一步行動(dòng)的預(yù)測。

        空天防御態(tài)勢感知的實(shí)質(zhì)是對戰(zhàn)場整體態(tài)勢的感知和預(yù)測。嘗試將深度學(xué)習(xí)用于態(tài)勢感知之中,通過深度學(xué)習(xí)對空天防御戰(zhàn)場事件特征進(jìn)行提取,實(shí)現(xiàn)對戰(zhàn)場態(tài)勢的認(rèn)知和理解。

        3.2 基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢感知體系架構(gòu)

        結(jié)合深度學(xué)習(xí)的原理和優(yōu)勢,根據(jù)空天防御態(tài)勢感知任務(wù)和能力需求,構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢感知體系架構(gòu),如下頁圖3所示?;谏疃葘W(xué)習(xí)的態(tài)勢感知體系架構(gòu)主要分為線下學(xué)習(xí)和在線學(xué)習(xí)、對抗兩部分。

        線下學(xué)習(xí)。首先對空天防御作戰(zhàn)態(tài)勢感知樣本數(shù)據(jù)庫進(jìn)行挖掘處理,提取空天防御戰(zhàn)場問題特征,挖掘戰(zhàn)場作戰(zhàn)行為模型,形成作戰(zhàn)行為模式庫,通過對作戰(zhàn)行為的時(shí)空特性分析,了解戰(zhàn)場作戰(zhàn)行為,實(shí)現(xiàn)對戰(zhàn)場規(guī)律和規(guī)則的認(rèn)知掌握。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行戰(zhàn)場的仿真推演,通過深度學(xué)習(xí)自我博弈、和指揮員的博弈,對博弈結(jié)果進(jìn)行評價(jià)認(rèn)知,實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的自我學(xué)習(xí)、升級(jí)。

        在線學(xué)習(xí)、對抗。在實(shí)戰(zhàn)對抗中,基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢感知模型通過各類傳感器獲得實(shí)時(shí)戰(zhàn)場數(shù)據(jù),通過對數(shù)據(jù)的特征提取、聚類分析,實(shí)現(xiàn)對戰(zhàn)場事件的認(rèn)知理解,在實(shí)際對抗中,結(jié)合模式匹配和行為關(guān)聯(lián)分析,根據(jù)戰(zhàn)場規(guī)律和作戰(zhàn)條令,對敵方的攻擊意圖預(yù)測、戰(zhàn)場態(tài)勢預(yù)測、威脅判斷,提出防御作戰(zhàn)方案,并對防御方案進(jìn)行仿真推演,評價(jià)各個(gè)方案可能對態(tài)勢產(chǎn)生的影響,進(jìn)行方案調(diào)整。同時(shí)完成了對態(tài)勢感知模型的更新。最后由指揮員進(jìn)行選擇決策。在線學(xué)習(xí)、對抗的整個(gè)過程中,各個(gè)處理環(huán)節(jié)的處理結(jié)果均是可視化地呈現(xiàn)給指揮員,便于指揮員更加清晰、全面把握戰(zhàn)場態(tài)勢。

        4 基于深度學(xué)習(xí)的空天防御態(tài)勢感知的關(guān)鍵技能分析

        4.1 深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)樣本集構(gòu)建技術(shù)

        深度學(xué)習(xí)是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的,以數(shù)據(jù)本身的客觀規(guī)律為基礎(chǔ),對數(shù)據(jù)進(jìn)行表示學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定了輸出結(jié)果的合理性。因此,需要構(gòu)建完備合理的數(shù)據(jù)集。

        用于基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢感知模型學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)獲取主要有3種途徑:一是從空天防御實(shí)戰(zhàn)或演習(xí)中通過各類傳感器獲得的真實(shí)戰(zhàn)場數(shù)據(jù);二是通過人在回路的仿真推演中生成的仿真數(shù)據(jù);三是軍事專家針對空天防御戰(zhàn)場中態(tài)勢感知特定研究問題,利用作戰(zhàn)模擬系統(tǒng)生成的數(shù)據(jù)樣本。對數(shù)據(jù)的收集強(qiáng)調(diào)時(shí)間、維度、類型等范圍的全面拓展。力求構(gòu)建多樣化、多維化、多源化的空天防御戰(zhàn)場數(shù)據(jù)集。

        4.2 自適應(yīng)態(tài)勢感知模型構(gòu)建技術(shù)

        空天防御戰(zhàn)場具有高實(shí)時(shí)性、高對抗性和不確定性等特點(diǎn),基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢感知模型需要具有在不確定環(huán)境和不完備信息條件下的自適應(yīng)能力,實(shí)現(xiàn)意圖預(yù)測、威脅判斷、效果評估等戰(zhàn)場態(tài)勢的特征認(rèn)知、理解和推理[23]幫助指揮員撥開“戰(zhàn)爭迷霧”。

        一是利用大樣本數(shù)據(jù)集深入挖掘作戰(zhàn)行為模式,理解不同作戰(zhàn)行為在時(shí)空尺度上的關(guān)聯(lián)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對作戰(zhàn)行為認(rèn)知和意圖預(yù)測技術(shù)的突破。二是通過加入注意力機(jī)制,結(jié)合增強(qiáng)學(xué)習(xí)[24,26]、遷移學(xué)習(xí)、對抗網(wǎng)絡(luò)等學(xué)習(xí)方法,優(yōu)化復(fù)雜環(huán)境下的博弈策略,增強(qiáng)戰(zhàn)場特征理解的魯棒性。三是結(jié)合超實(shí)時(shí)仿真技術(shù),模擬態(tài)勢感知過程,提高模型的泛化能力。通過3種渠道,提升深度學(xué)習(xí)模型在復(fù)雜環(huán)境下的自適應(yīng)能力,提高認(rèn)知、預(yù)測、推理的合理性。

        4.3 態(tài)勢感知人機(jī)協(xié)同智能交互技術(shù)

        基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢感知模型就如同指揮員的“外腦”,人機(jī)協(xié)同智能交互技術(shù)就是實(shí)現(xiàn)人腦和“外腦”的有效交流。

        指揮員通常是依據(jù)經(jīng)驗(yàn)式思維模式進(jìn)行指揮控制。實(shí)現(xiàn)人機(jī)高效交互,需要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)對人腦關(guān)于演化規(guī)律和行為模式描述的模擬,例如,構(gòu)建作戰(zhàn)行為模式庫,采用神經(jīng)圖靈機(jī)和注意力機(jī)制等。

        深度學(xué)習(xí)是對戰(zhàn)場關(guān)鍵信息特征的自主抽取和聚類分析,但是戰(zhàn)場特征數(shù)據(jù)復(fù)雜多樣,并且基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢感知模型還要實(shí)現(xiàn)對意圖預(yù)測、威脅判斷、防御評估、效果評估的表示。因此,需要形成可量化、統(tǒng)一的知識(shí)表示,既能夠?qū)崿F(xiàn)對不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的知識(shí)共享,又能夠客觀、準(zhǔn)確地反映對抗、整體、動(dòng)態(tài)的體系效能,便于指揮員理解。

        5 結(jié)論

        空天防御態(tài)勢感知智能化是未來戰(zhàn)爭發(fā)展的必然趨勢。面對當(dāng)前態(tài)勢感知面臨的嚴(yán)峻威脅和挑戰(zhàn),本文基于未來空天防御態(tài)勢感知能力需求,提出了將深度學(xué)習(xí)用于態(tài)勢感知中,構(gòu)建了基于深度學(xué)習(xí)的態(tài)勢感知體系架構(gòu),并分析了應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù),為未來空天防御態(tài)勢感知智能化的發(fā)展提供了一種新的思路。

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        四增四減 深度推進(jìn)
        深度理解一元一次方程
        深度觀察
        深度觀察
        深度觀察
        深度觀察
        芻議深度報(bào)道的深度與“文”度
        新聞傳播(2016年10期)2016-09-26 12:14:59
        提升深度報(bào)道量與質(zhì)
        新聞傳播(2015年10期)2015-07-18 11:05:40
        微小提議 深度思考
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