李元超，毛保全，楊雨迎，鄭博文

(陸軍裝甲兵學(xué)院，北京 100072)

隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，智能化、無(wú)人化是未來(lái)的戰(zhàn)爭(zhēng)的發(fā)展方向。盡可能減少作戰(zhàn)人員直接參與戰(zhàn)斗，提高武器系統(tǒng)火力打擊的快速反應(yīng)能力和實(shí)際作戰(zhàn)效能成為了未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的特點(diǎn)。武器站是適應(yīng)未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)對(duì)陸基武器平臺(tái)快速反應(yīng)和應(yīng)急機(jī)動(dòng)等多功能要求的新型武器系統(tǒng)[1]，它即有適應(yīng)城市、山地等快速機(jī)動(dòng)作戰(zhàn)和反恐、防暴、維和等低強(qiáng)度作戰(zhàn)的現(xiàn)實(shí)需求，又有未來(lái)無(wú)人化裝備的長(zhǎng)遠(yuǎn)技術(shù)儲(chǔ)備的需求。武器站作為裝甲車載武器的一個(gè)新成員，為適應(yīng)未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)的要求，也需要實(shí)現(xiàn)自主化、智能化和無(wú)人化，智能輔助決策系統(tǒng)將發(fā)揮舉足輕重的作用。

1 武器站的發(fā)展現(xiàn)狀

1.1 定義及分類

武器站(Weapon Station)：指不同武器或武器與觀瞄、控制等不同功能模塊的組合配置。其中，站(Station)強(qiáng)調(diào)的是具有獨(dú)立功能的平臺(tái)(可更換、提供環(huán)境)[2]。

武器站按照作戰(zhàn)模式可分為反直升機(jī)武器站、反狙擊手武器站、護(hù)航軍艦武器站、城市作戰(zhàn)專用武器站等。根據(jù)系統(tǒng)控制方式又可分為遙控式武器站、半自主式武器站和自主式武器站。其中半自主式和自主式武器站這種具有一定自主能力的武器站也稱為“智能武器站”，國(guó)外稱之為“無(wú)人戰(zhàn)車”、“無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)”、“地面無(wú)人自主系統(tǒng)”等。

1.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀

目前國(guó)外許多部隊(duì)都裝備有各種功能多樣、結(jié)構(gòu)不同的遙控武器站。如美軍的M19式40毫米自動(dòng)榴彈發(fā)射器的XM101通用遙控武器站、M240型7.62毫米機(jī)槍XM101通用遙控武器站(如圖1所示)，英軍的“強(qiáng)制者”武器站，以色列遙控武器站(RCW-30)等等。

圖1 XM101通用遙控武器站

這些武器站主要特點(diǎn)有：① 結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)模塊化，不僅能夠安裝多種武器，還能安裝不同的傳感器組；② 自動(dòng)化程度較高，射手完成對(duì)目標(biāo)測(cè)距后，火控計(jì)算機(jī)會(huì)自動(dòng)裝定射擊諸元并調(diào)轉(zhuǎn)武器到位，通過分離式瞄準(zhǔn)線系統(tǒng)，還能實(shí)現(xiàn)不同彈道特性武器的自動(dòng)瞄準(zhǔn)[3]；③ 射擊穩(wěn)定性好，通過運(yùn)用減震穩(wěn)定系統(tǒng)，能夠確保車輛行駛和武器發(fā)射過程中準(zhǔn)確地進(jìn)行觀瞄和射擊。

隨著技術(shù)的進(jìn)步和未來(lái)作戰(zhàn)的需求，美國(guó)首先開始研究地面無(wú)人戰(zhàn)車。在伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)期間，美國(guó)就開始利用“利劍”(Swords)機(jī)器人對(duì)無(wú)人戰(zhàn)車實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用能力進(jìn)行測(cè)試。其打擊模塊含M249型5.56 mm班用自動(dòng)機(jī)槍、M240型7.62 mm機(jī)槍和巴雷特M82A1型12.7 mm半自動(dòng)步槍以及40 mm榴彈發(fā)射器和多發(fā)噴火武器，無(wú)線電控制距離達(dá)1 km，在實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用中取得了很好的效果。

目前國(guó)外典型的地面無(wú)人戰(zhàn)車還包括美國(guó)“破碎機(jī)”無(wú)人戰(zhàn)車、“粗鋸齒”無(wú)人戰(zhàn)車、ARPA無(wú)人戰(zhàn)車、俄羅斯“天王星”-9履帶式無(wú)人戰(zhàn)車和以色列“前衛(wèi)”無(wú)人戰(zhàn)車等，這些都可以統(tǒng)稱為智能武器站。

智能武器站是未來(lái)武器站的發(fā)展趨勢(shì)，也是國(guó)外現(xiàn)在發(fā)展的熱點(diǎn)，相比傳統(tǒng)遙控武器站具有自主水平更高、遠(yuǎn)程操縱能力更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，可以自主地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行搜索、識(shí)別和攻擊，還具有感知和預(yù)判能力、記憶和思維能力、學(xué)習(xí)能力以及行為決策能力等特點(diǎn)[4]。

1.3 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

在“十五”和“十一五”期間，國(guó)內(nèi)光電信息技術(shù)、光電信息與輕武器融合技術(shù)得到了快速發(fā)展[5]，武器站的關(guān)鍵技術(shù)也實(shí)現(xiàn)了突破。許多科研所和軍工廠開展了相關(guān)技術(shù)的研究工作，先后進(jìn)行了通用遙控武器站、班組綜合作戰(zhàn)系統(tǒng)、機(jī)槍和榴彈發(fā)射器遙控武器站、輕型防空反導(dǎo)武器系統(tǒng)、以及小型遙控武器站等的研制。

相比國(guó)外先進(jìn)武器站，目前國(guó)內(nèi)武器站還存在以下問題：① 自主能力低，完全靠人直接操控所有的任務(wù)功能；② 動(dòng)態(tài)射擊穩(wěn)定性差，連發(fā)射擊精度和射擊密集度低；③ 有線遙控距離有限，主要依靠人在車體內(nèi)操作判斷；④ 目標(biāo)搜索和武器調(diào)轉(zhuǎn)速度較慢，同時(shí)受限于人眼判別能力，往往無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)快速移動(dòng)的目標(biāo)及失散的多目標(biāo)。

為解決上述問題，當(dāng)前國(guó)內(nèi)開始研制一些無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)，在第十屆中國(guó)珠海航展陸戰(zhàn)裝備展區(qū)亮相了兩款陸戰(zhàn)遙控?zé)o人作戰(zhàn)平臺(tái)(如圖2所示)，其作戰(zhàn)技術(shù)性能處于國(guó)內(nèi)先進(jìn)水平，主要用于執(zhí)行偵察和作戰(zhàn)任務(wù)。

這些無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)，雖然已具備一定的自動(dòng)化和數(shù)字化作戰(zhàn)能力，但是根據(jù)美國(guó)陸軍未來(lái)作戰(zhàn)系統(tǒng)(FCS)自主水平標(biāo)度[6]，它們多處于“認(rèn)可管理模式”的二級(jí)水平，系統(tǒng)針對(duì)選定的功能自主推薦行動(dòng)，屬于半自主式武器站。

因此，要實(shí)現(xiàn)自主水平很高的智能武器站，必須在信息處理技術(shù)、偵察探測(cè)技術(shù)、目標(biāo)獲取技術(shù)、無(wú)線通信技術(shù)、智能輔助決策技術(shù)等方面進(jìn)一步加強(qiáng)研究，尤其需要智能輔助決策系統(tǒng)的應(yīng)用，使計(jì)算機(jī)不僅可以提供全套的決策和動(dòng)作選擇方案，輔助人工決策，也可以逐步獨(dú)立決定所有事情，自主工作，代替人工決策。

2 武器站智能輔助決策系統(tǒng)的特點(diǎn)、原理和關(guān)鍵技術(shù)

2.1 特點(diǎn)

武器站智能輔助決策系統(tǒng)是通過一系列知識(shí)處理方法來(lái)獲取軍事領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，并運(yùn)用知識(shí)建模方法與語(yǔ)言，將知識(shí)結(jié)構(gòu)化，形成決策知識(shí)庫(kù)，然后采用合理的知識(shí)服務(wù)策略，根據(jù)特定的使命任務(wù)、戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境和個(gè)性化知識(shí)需求進(jìn)行智能推理和演繹過程的系統(tǒng)[7]。主要有以下特點(diǎn)：

1)對(duì)目標(biāo)智能識(shí)別、跟蹤的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)目標(biāo)威脅判斷和排序；

2)根據(jù)目標(biāo)的威脅評(píng)估結(jié)果，對(duì)敵方的戰(zhàn)術(shù)意圖和行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，實(shí)時(shí)輸出火力打擊決策預(yù)案；

3)通過評(píng)估目標(biāo)毀傷效果[8]，輔助遠(yuǎn)程操控人員完成對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的理解，實(shí)時(shí)輸出輔助決策結(jié)果；

4)通過自學(xué)習(xí)系統(tǒng)標(biāo)注人工決策過程，不斷提高智能輔助決策準(zhǔn)確性和效率。

2.2 工作原理

打擊目標(biāo)的智能化輔助決策是一個(gè)涉及戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境、行動(dòng)企圖、敵情等多方面因素的復(fù)雜問題，系統(tǒng)會(huì)在對(duì)敵目標(biāo)進(jìn)行核實(shí)的基礎(chǔ)上，進(jìn)行科學(xué)合理的分析判斷，其工作原理如圖3所示。

首先系統(tǒng)通過觀瞄設(shè)備(或其他傳感器)來(lái)搜索對(duì)地或者對(duì)空目標(biāo)，通過感知設(shè)備獲取戰(zhàn)場(chǎng)的環(huán)境信息，生成結(jié)構(gòu)化的處理數(shù)據(jù)，其中包括目標(biāo)屬性、目標(biāo)的類型、目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)特性等；隨后這些數(shù)據(jù)傳遞到綜合信息接口及處理模型并傳送自學(xué)習(xí)系統(tǒng)，來(lái)進(jìn)行決策模型的學(xué)習(xí)。

系統(tǒng)通過分析各類目標(biāo)在體系作戰(zhàn)中的關(guān)鍵作用、相互聯(lián)系和依存關(guān)系及對(duì)我作戰(zhàn)行動(dòng)的威脅程度，來(lái)進(jìn)行威脅的判斷，確定目標(biāo)的價(jià)值，對(duì)于威脅程度大的目標(biāo)首先進(jìn)行打擊；通過分析目標(biāo)的機(jī)動(dòng)能力、外部形態(tài)、薄弱部位、隱蔽性、防護(hù)程度和毀傷要求，確定目標(biāo)的抗毀性，以此來(lái)選擇武器的類型，對(duì)于地面撞見目標(biāo)來(lái)說將選擇導(dǎo)彈/榴彈來(lái)進(jìn)行打擊，對(duì)于集群目標(biāo)將采用榴彈/機(jī)槍來(lái)進(jìn)行打擊，對(duì)于低空目標(biāo)將采用導(dǎo)彈/機(jī)槍來(lái)進(jìn)行打擊；通過分析目標(biāo)對(duì)我作戰(zhàn)行動(dòng)妨礙程度和對(duì)我的打擊強(qiáng)度，判斷我對(duì)目標(biāo)打擊的迫切性；通過分析我打擊目標(biāo)的收益、打擊目標(biāo)的成功概率、可能造成的附帶損傷或次生災(zāi)害等，確定打擊目標(biāo)的效費(fèi)比。

自學(xué)習(xí)系統(tǒng)對(duì)外輸出威脅判斷模型、火力選擇模型和毀傷評(píng)估模型，這三個(gè)模型形成了基礎(chǔ)的輔助決策依據(jù)，經(jīng)過無(wú)線傳輸模型傳遞到操控終端給人工決策提供必要參考。遠(yuǎn)端的操作員在輔助決策信息的支持下，綜合各種情況，給出最終的人工決策，并把相關(guān)的信息傳遞回自學(xué)習(xí)系統(tǒng)作為反饋；自學(xué)習(xí)系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這些決策信息對(duì)于已有的三個(gè)模型進(jìn)行更新，優(yōu)化模型參數(shù)，逐步提高各個(gè)模型精度。

在整體的學(xué)習(xí)過程中，有兩個(gè)閉環(huán)系統(tǒng)[9]：一個(gè)是智能識(shí)別的閉環(huán)，這個(gè)閉環(huán)的任務(wù)就是不斷的提升目標(biāo)識(shí)別的準(zhǔn)確性為智能輔助決策提供必要的數(shù)據(jù)支持；另外一個(gè)閉環(huán)就是決策的閉環(huán)，這個(gè)閉環(huán)的任務(wù)是通過不斷的比對(duì)自主決策的輸出和人工決策的輸出，通過機(jī)器學(xué)習(xí)手段來(lái)不斷學(xué)習(xí)人的決策過程，不斷提升系統(tǒng)的自主決策能力，從而為人工決策提供有力的幫助。

2.3 關(guān)鍵技術(shù)

2.3.1目標(biāo)威脅評(píng)估

目標(biāo)威脅評(píng)估是進(jìn)行火力打擊決策的前提，是智能武器站作戰(zhàn)決策過程中的重要一環(huán)。合理的威脅評(píng)估模型是求取綜合威脅值的基礎(chǔ)，是提高評(píng)估效果的關(guān)鍵[10]。

目標(biāo)對(duì)武器站產(chǎn)生威脅大小，主要取決于目標(biāo)打擊能力和打擊意圖兩個(gè)方面。目標(biāo)打擊能力由目標(biāo)本身固有火力性能以及某一時(shí)刻目標(biāo)的射擊距離等射擊參數(shù)決定。目標(biāo)打擊意圖指目標(biāo)實(shí)施打擊行動(dòng)的可能性，根據(jù)目標(biāo)動(dòng)向進(jìn)行判斷。選取目標(biāo)類型、相對(duì)距離、相對(duì)速度、打擊角度和攻擊狀態(tài)五個(gè)指標(biāo)[11]，以構(gòu)建無(wú)人戰(zhàn)車戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)威脅評(píng)估指標(biāo)體系。

目標(biāo)的威脅程度主要由以下幾個(gè)指標(biāo)來(lái)判斷：目標(biāo)類型、相對(duì)距離、相對(duì)速度、打擊角度、攻擊狀態(tài)。將攻擊狀態(tài)按照威脅程度由高至低依次分為以下3個(gè)級(jí)別：

1級(jí)：目標(biāo)正射擊；目標(biāo)已射擊過1發(fā)或若干發(fā)炮彈，仍然處于繼續(xù)射擊狀態(tài)。

2級(jí)：敵方目標(biāo)正降低車速轉(zhuǎn)動(dòng)炮塔或降低炮身把炮口指向我方坦克；目標(biāo)已完成對(duì)我方和友鄰的射擊動(dòng)作，正轉(zhuǎn)移火力準(zhǔn)備對(duì)我進(jìn)行打擊。

3級(jí)：不在目標(biāo)的有效射程之內(nèi)；目標(biāo)暫時(shí)不會(huì)射擊。

2.3.2火力打擊決策

在使用分類器得到目標(biāo)威脅的評(píng)估指標(biāo)后，將根據(jù)評(píng)估結(jié)果和不同作戰(zhàn)場(chǎng)景(如表1所示)選擇不同的武器來(lái)進(jìn)行火力打擊。

作戰(zhàn)場(chǎng)景1：作戰(zhàn)任務(wù)為正面突防作戰(zhàn)，攻擊的目標(biāo)為地面裝甲車輛群，目標(biāo)分布較為分散，且速度較快。由于白天天氣晴朗，但空氣相對(duì)濕度較大，探測(cè)器選擇使用電視。經(jīng)目標(biāo)威脅判斷后，判定該目標(biāo)威脅較大，為保護(hù)我后方有生力量，充分發(fā)揮智能武器站的優(yōu)勢(shì)，采用編隊(duì)突防協(xié)同作戰(zhàn)，并使用輕量化導(dǎo)彈攻擊目標(biāo)。

表1 作戰(zhàn)場(chǎng)景

作戰(zhàn)場(chǎng)景2：作戰(zhàn)任務(wù)為戰(zhàn)場(chǎng)清掃，攻擊目標(biāo)為集中分布的步兵分隊(duì)。由于是夜間作戰(zhàn)，且空氣相對(duì)濕度適中，探測(cè)器選擇使用紅外。經(jīng)目標(biāo)威脅判斷后，判定該目標(biāo)威脅等級(jí)為，采用單車作戰(zhàn)，直接使用榴彈攻擊目標(biāo)。

作戰(zhàn)場(chǎng)景3：作戰(zhàn)任務(wù)為低空防御，攻擊目標(biāo)為輕型低空飛行器。由于是白天作戰(zhàn)，天氣狀況良好，且空氣相對(duì)濕度適中，探測(cè)器選擇紅外或者電視均可。經(jīng)目標(biāo)威脅判斷后，判定該目標(biāo)威脅等級(jí)為中級(jí)，采用單車作戰(zhàn)，由于目標(biāo)距離較近，且屬于輕型低空飛行器，使用機(jī)槍攻擊目標(biāo)。

2.3.3目標(biāo)毀傷評(píng)估

1)毀傷評(píng)估模塊組成

在基于深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，嘗試性的構(gòu)建了評(píng)估分級(jí)模型，對(duì)目標(biāo)毀傷效果進(jìn)行了評(píng)估。一個(gè)完整的基于圖像變化檢測(cè)的目標(biāo)毀傷評(píng)估模塊應(yīng)包括：目標(biāo)毀傷模型庫(kù)、毀傷效果評(píng)價(jià)體系兩個(gè)部分。

① 目標(biāo)毀傷圖像庫(kù)

用于裝甲和空中目標(biāo)歸類，構(gòu)建諸如主戰(zhàn)坦克、履帶式裝甲、輪式裝甲、低空飛行器等目標(biāo)模型，先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆N類和參數(shù)要盡可能完善，目標(biāo)毀傷模型可以通過射擊試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得，由于射擊試驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本量有限，還可以通過模擬仿真生成目標(biāo)毀傷數(shù)據(jù)。

② 毀傷效果評(píng)價(jià)體系

根據(jù)目標(biāo)模型庫(kù)中的尺寸參數(shù)，分析被打擊目標(biāo)的結(jié)構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)功能，建立目標(biāo)多個(gè)圖像特征的權(quán)值計(jì)算方法，確定毀傷等級(jí)評(píng)定的原則和標(biāo)準(zhǔn)。

2)毀傷評(píng)估模塊框架

毀傷評(píng)估模塊基于自學(xué)習(xí)技術(shù)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、稀疏自動(dòng)編碼、多尺度學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等框架，在小樣本條件下進(jìn)行多模態(tài)打擊區(qū)域圖像進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練研究、多模態(tài)毀傷圖像融合研究、多模態(tài)毀傷目標(biāo)分割研究、多模態(tài)毀傷目標(biāo)識(shí)別等內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)毀傷區(qū)域效果評(píng)估與檢測(cè)。研究?jī)?nèi)容及框架如圖4所示。

圖4 多模態(tài)深度特征學(xué)習(xí)的毀傷評(píng)估

2.3.4自學(xué)習(xí)技術(shù)

在智能輔助決策系統(tǒng)中，最重要的就是自學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這是整個(gè)輔助決策系統(tǒng)智能化的核心部分[12]。學(xué)習(xí)過程可以采用監(jiān)督學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)相結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)手段來(lái)完成，整體流程示意圖如圖5所示。

圖5 監(jiān)督學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)相結(jié)合的機(jī)器學(xué)習(xí)流程圖

對(duì)于戰(zhàn)場(chǎng)車輛識(shí)別或者人體檢測(cè)跟蹤的任務(wù)，首先通過操作員的標(biāo)注可以獲得一批有標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)，主要包括對(duì)圖片中車輛或者人體的位置、速度、距離、目標(biāo)大小，以及針對(duì)不同戰(zhàn)時(shí)情況的人工決策數(shù)據(jù)。

還有一部分則是未標(biāo)注數(shù)據(jù)。這部分是在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下得到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，盡管可以不斷的獲取更多的視頻數(shù)據(jù)，也很難對(duì)這些新數(shù)據(jù)進(jìn)行全面的標(biāo)注。在本框架中，所有的數(shù)據(jù)(標(biāo)注和非標(biāo)注)被收集到一起，然后通過非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式來(lái)學(xué)習(xí)出通用的低維表達(dá)。這種方式在深度學(xué)習(xí)流行之前就已經(jīng)被普遍使用，包括主元分析法(PCA)和流行學(xué)習(xí)(Manifold learning)都被普遍使用，新一代的基于深度學(xué)習(xí)方法通常使用珀耳茨曼機(jī)(Restricted Boltzmann Machine，RBM)等模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)更加有效的數(shù)據(jù)降維，而且提供的表達(dá)和基于深度網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)高度兼容。有了這樣的通用表達(dá)之后，將標(biāo)注數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為標(biāo)注數(shù)據(jù)特征，在此基礎(chǔ)上，協(xié)同這些數(shù)據(jù)所帶的特征進(jìn)行最終的任務(wù)模型學(xué)習(xí)(檢測(cè)跟蹤等等)。隨著系統(tǒng)學(xué)習(xí)能力的提升，其學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確率也會(huì)相應(yīng)提升。

3 智能輔助決策系統(tǒng)的發(fā)展方向

盡管武器站智能輔助決策系統(tǒng)的研究已經(jīng)初步形成基本框架，有了一定的成果。然而，從武器站實(shí)際作戰(zhàn)應(yīng)用來(lái)考慮分析，戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境實(shí)時(shí)變化，難以量化的各類因素成為智能決策的最大障礙，武器站智能輔助決策系統(tǒng)未來(lái)應(yīng)該朝著以下方向發(fā)展：

1)提高結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力

系統(tǒng)通過觀瞄設(shè)備和感知設(shè)備獲取了戰(zhàn)場(chǎng)大量的目標(biāo)和環(huán)境信息，生成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，必須采用效率更高的智能算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，對(duì)真實(shí)或虛假、甚至錯(cuò)誤的信息進(jìn)行辨別，向自學(xué)習(xí)系統(tǒng)輸入準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，從而及時(shí)、準(zhǔn)確、有效地對(duì)戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)進(jìn)行感知。

2)不斷完善輔助決策模型

輔助決策模型包括：威脅判斷、火力選擇和毀傷評(píng)估等模型，目前只是對(duì)單個(gè)模型建立了功能模塊，對(duì)單個(gè)模塊主要功能和工作流程進(jìn)行研究，相互之間數(shù)據(jù)還不能聯(lián)調(diào)，還需要利用系統(tǒng)軟件工程，將各個(gè)模塊的軟件接口進(jìn)行集成，形成功能齊全的輔助決策模型。

3)增強(qiáng)自學(xué)習(xí)系統(tǒng)的學(xué)習(xí)效率

自學(xué)習(xí)系統(tǒng)現(xiàn)在的學(xué)習(xí)過程主要采用機(jī)器學(xué)習(xí)手段來(lái)完成，將來(lái)需要融合深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)和大型標(biāo)注樣本特征提取向無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和小數(shù)據(jù)集泛化能力上轉(zhuǎn)變[13]，使自學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠從輸入的數(shù)據(jù)中抽取出其中所包含的模式和規(guī)則，從而不斷地提高學(xué)習(xí)效率和智能化能力，逐步實(shí)現(xiàn)智能輔助決策的效率和準(zhǔn)確性超過人的決策。

4 結(jié)論

智能輔助決策系統(tǒng)通過目標(biāo)威脅評(píng)估、火力打擊決策、目標(biāo)毀傷評(píng)估以及自學(xué)習(xí)技術(shù)的運(yùn)用, 能夠給武器站的操縱者提供全套的輔助決策信息，從而使武器站的作戰(zhàn)效能大幅度提升，智能化水平得到極大的提高，推動(dòng)武器站向著無(wú)人化方向發(fā)展，智能輔助決策系統(tǒng)在武器站領(lǐng)域的應(yīng)用將具有十分重要的研究?jī)r(jià)值?？墒牵?dāng)前智能輔助決策系統(tǒng)距離武器站實(shí)際應(yīng)用要求還存在較大差距，武器站將在近階段、甚至很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)處于人工的半自主式控制模式，決策權(quán)仍主要掌握在人手中。未來(lái)智能輔助決策系統(tǒng)將代替人掌握大部分的決策權(quán)，人只是在確保安全的情況下進(jìn)行干預(yù)，武器站的自主化等級(jí)將逐步提高。這將是一項(xiàng)艱巨的系統(tǒng)工程，需要通過持之以恒的努力，實(shí)現(xiàn)技術(shù)上的更大突破。