高天孚，孔 軍，鄧堯文，黃田力，李 壯，黃珊琳

(中國艦船研究院，北京 100192)

0 引 言

潛艇作為一種重要的水下作戰(zhàn)裝備，可承擔局部戰(zhàn)場態(tài)勢感知、航母編隊警戒護航、水下協(xié)同作戰(zhàn)指揮、對敵陸岸目標遠程精確打擊、對敵大中型艦艇及編隊隱蔽攻擊、對敵潛艇進行攻擊、特種作戰(zhàn)力量投送等多樣化的作戰(zhàn)任務(wù)。在水下網(wǎng)絡(luò)中心戰(zhàn)及信息化作戰(zhàn)條件下，潛艇未來面臨的戰(zhàn)場環(huán)境復(fù)雜多變，獲取的信息多源異構(gòu)，潛艇指揮員將面臨如何在最短時間內(nèi)正確認知戰(zhàn)場態(tài)勢，迅速做出指揮決策，快速實施戰(zhàn)術(shù)機動，快速完成武器通道組織和武器發(fā)控等一系列問題。智能化技術(shù)在作戰(zhàn)系統(tǒng)中的應(yīng)用，將有效提升潛艇作戰(zhàn)平臺的性能，輔助指揮員快速作出正確決策，減少系統(tǒng)反應(yīng)時間，提高潛艇的作戰(zhàn)指揮效率。

1 人工智能技術(shù)在潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)中應(yīng)用分析

潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)是指潛艇平臺上用于執(zhí)行警戒、跟蹤、目標識別、信息處理、威脅估計及控制武器完成對敵獨立或協(xié)同作戰(zhàn)的各要素及人員的綜合體，主要由聲吶系統(tǒng)、光電設(shè)備、雷達/電子偵察設(shè)備、導(dǎo)航系統(tǒng)、通信系統(tǒng)、指控系統(tǒng)、魚水雷武器系統(tǒng)、導(dǎo)彈武器系統(tǒng)、水聲對抗系統(tǒng)、雷彈發(fā)射裝置等分系統(tǒng)和設(shè)備組成[1]。隨著技術(shù)的進步，潛艇對外部平臺信息的隱蔽接收能力的不斷增強，潛艇內(nèi)部信息化程度不斷提高，潛艇作戰(zhàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)的不斷累積豐富，人工智能技術(shù)在潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)上的應(yīng)用必將進一步增強潛艇自身在目標識別、態(tài)勢認知、指揮決策、交戰(zhàn)控制、人機交互等方面的能力，進而提升潛艇整體作戰(zhàn)能力。

1.1 目標識別

人工智能技術(shù)能夠?qū)⑼лd信息源獲得的各類信息加以綜合利用，提取融合多源目標信息，進而自動完成目標的識別。

潛艇在執(zhí)行任務(wù)過程中，獲取目標信息的信息源主要分為艇載傳感器、通信系統(tǒng)和源數(shù)據(jù)[2]三大類。其中，艇載傳感器主要包括潛艇的聲吶系統(tǒng)、光電設(shè)備、雷達/電子偵察設(shè)備；通信系統(tǒng)主要包括長波、短波、超短波、衛(wèi)通和浮標等各類通信設(shè)備；源數(shù)據(jù)主要包括潛艇預(yù)先加載各類數(shù)據(jù)庫。

圖1 潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)組成示意圖Fig.1 Composition of submarine combat system

艇載傳感器主要獲取的是目標探測信息。聲吶系統(tǒng)可對跟蹤的水聲目標信息進行DEMON，LOFAR 譜分析，提取目標的螺旋槳轉(zhuǎn)速和螺旋槳葉片數(shù)作為識別目標屬性特征；對噪聲目標進行測向、測距；對主動聲吶脈沖信號實施偵察，測定其方位、頻率、脈寬和周期等。光電設(shè)備主要獲取的是目標的方位信息、距離信息、高度信息和圖像信息；雷達主要能夠獲取目標的方位、距離信息，電子偵察設(shè)備主要對艦載、機載和岸基雷達威脅信號進行截獲，測量其頻率、方位、脈寬等參數(shù)。

潛艇通信系統(tǒng)主要獲取外平臺發(fā)送到目標信息。這些信息主要包括技偵情報信息、目標指示信息和我方目標活動信息等。技偵情報信息主要是指我方通過技術(shù)偵察手段破譯的相關(guān)目標信息，可涵蓋目標的出發(fā)港口、抵達港口、出發(fā)時間、抵達時間，目標的屬性、種類、類型、型號和舷號等信息；目標指示信息指的是上級平臺/系統(tǒng)送給潛艇的目標信息，如目標的經(jīng)度、緯度、航速、航向、屬性、種類、類型、型號等信息；我方目標活動信息包括我方目標的經(jīng)度、緯度、航速、航向、屬性、種類、類型、舷號等信息。

源數(shù)據(jù)主要包括潛艇預(yù)先加載各類作戰(zhàn)預(yù)案、數(shù)據(jù)庫。其中與目標融合識別相關(guān)的數(shù)據(jù)庫包括目標特征數(shù)據(jù)庫、目標識別模型庫、先驗知識庫和歷史數(shù)據(jù)庫等（如目標活動的固定航道、頻繁活動海區(qū)等歷史信息）。

多源目標融合識別結(jié)構(gòu)可分為信號級、數(shù)據(jù)級、特征級和決策級[3]。在潛艇目標識別中，各信息源獲得的目標信息形式多樣，提取的目標特征信息也各不相同，獲取信息的實時性、穩(wěn)定性和精度各異，因此在潛艇多源信息目標融合識別系統(tǒng)中，通常采用如圖2所示的決策級目標融合識別結(jié)構(gòu)[4]。

在潛艇決策級融合識別結(jié)構(gòu)模型中，作戰(zhàn)系統(tǒng)各分系統(tǒng)設(shè)備分別獲取目標信息，進行特征提取后再分別完成獨立識別，最后由艇載指控系統(tǒng)完成目標的多源信息融合識別。在各分系統(tǒng)統(tǒng)設(shè)備的獨立識別過程中，可采用基于物理模型的模板匹配、聚類分析等方法；采用基于統(tǒng)計估計模型的貝葉斯推理、模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法；采用基于圖像融合識別模型的圖像配準相關(guān)方法等。在決策級融合識別過程中，可采用決策加權(quán)融合識別、基于D-S 證據(jù)理論的融合識別等方法。在整個目標識別過程中，需要利用數(shù)據(jù)挖掘、知識挖掘的相關(guān)方法對艇載各類目標特征數(shù)據(jù)庫、模型庫、先驗知識庫和歷史數(shù)據(jù)庫等進行充分的挖掘利用。

1.2 態(tài)勢認知

人工智能技術(shù)能夠突破人的主觀認知局限，增強人的認知能力，輔助潛艇指揮員獲得更快、更全、更準、更深的態(tài)勢認知結(jié)果。

態(tài)勢認知是在態(tài)勢要素感知和多源信息融合的基礎(chǔ)上，對戰(zhàn)場態(tài)勢的感知、理解和預(yù)測，如目標識別、威脅估計、意圖識別、作戰(zhàn)行動預(yù)測和未來戰(zhàn)況走向預(yù)估等，是指揮控制活動從信息域走向認知預(yù)跨越的重要標志。

圖2 決策級融合識別結(jié)構(gòu)模型示意圖Fig.2 Recognition structure diagram of decision level fusion

相比于水面或空中作戰(zhàn)平臺，潛艇依靠自身傳感器或通信系統(tǒng)獲取的信息有限，潛艇指揮員要對戰(zhàn)場態(tài)勢進行準確掌控，必須在潛艇平臺自身獲取信息基礎(chǔ)上，充分利用和深入挖掘?qū)W習已掌握的作戰(zhàn)目標信息、海洋環(huán)境信息、水聲環(huán)境信息、作戰(zhàn)案例、戰(zhàn)術(shù)信息等歷史信息形成的大數(shù)據(jù)。

在態(tài)勢認知過程中，人工智能技術(shù)為解決態(tài)勢智能認知過程中面臨的一些問題提供一些基本方法[8]。如采用Bayes 概率理論、Hardey 集合理論、Shanonn 概率理論和Azdhe 模糊理論去解決不確定性和模糊性條件下的態(tài)勢知識的建模問題；采用表示學習技術(shù)實現(xiàn)態(tài)勢知識的表示；采用數(shù)據(jù)挖掘、貝葉斯理論、統(tǒng)計分析、結(jié)合認知機制的深度學習等理論方法實現(xiàn)對不同態(tài)勢認知機制的模擬；采用深度增強學習技術(shù)解決不完全信息條件下的態(tài)勢認知；采用小樣本學習技術(shù)和面向樣本生成的學習技術(shù)解決態(tài)勢樣本稀缺性問題，典型的小樣本學習技術(shù)包括貝葉斯程序?qū)W習、遷移學習等，典型的面向樣本生成的學習技術(shù)包括生成對抗網(wǎng)絡(luò)、基于數(shù)據(jù)變換生成樣本后的學習技術(shù)等。

在態(tài)勢認知過程中，基于現(xiàn)階段人工智能技術(shù)水平，有必要建立人機智能的高效協(xié)作機制，充分發(fā)揮人和機器各自優(yōu)勢，按需引入指揮員的主觀認知。如采用基于人在回路的態(tài)勢智能認知計算方法，來限定任務(wù)范圍，從而縮小推理空間，降低態(tài)勢推理和作戰(zhàn)資源分配的復(fù)雜性、縮短任務(wù)計算時間等[19]，提升指揮員戰(zhàn)場態(tài)勢認知速度。

1.3 指揮決策

人工智能技術(shù)能夠在態(tài)勢認知基礎(chǔ)上，輔助指揮員對各類資源的綜合運用和多種戰(zhàn)術(shù)措施的匹配使用進行統(tǒng)一規(guī)劃，為潛艇各項戰(zhàn)術(shù)活動的實施和作戰(zhàn)方案擬定提供智能決策支持。

方案智能仿真推演有助于指揮員制定最佳作戰(zhàn)方案。利用平行仿真技術(shù)構(gòu)建與指控系統(tǒng)一致和平行的仿真戰(zhàn)場態(tài)勢環(huán)境[5– 6]，通過與指控系統(tǒng)的互聯(lián)和信息交互，實時獲取最新戰(zhàn)場態(tài)勢信息，在線仿真模擬戰(zhàn)場目標運行狀態(tài)，不斷對敵方目標可能的作戰(zhàn)意圖和行為作出判斷，生成下一時刻的戰(zhàn)場態(tài)勢預(yù)測結(jié)果；同時根據(jù)我方行動方案計劃和掌握的敵情、海情，利用智能博弈技術(shù)[7]并行對未來不同劇情、不同時刻的敵我對抗的態(tài)勢和走向進行快速仿真推演，對多分支并行仿真推演結(jié)果進行綜合分析，對智能博弈過程中我方采取的戰(zhàn)術(shù)水聲決策方案、戰(zhàn)術(shù)機動方案和攻防決策實施效果進行在線預(yù)估，輔助指揮員制定最佳作戰(zhàn)方案。

臨機智能輔助決策有助于提高指揮員戰(zhàn)場突發(fā)情況的處置能力，快速生成作戰(zhàn)方案。潛艇在反潛作戰(zhàn)時經(jīng)常面臨緊急遭遇、近距離快速反擊等作戰(zhàn)需求。針對緊急遭遇條件下潛艇反潛作戰(zhàn)方案快速生成問題，統(tǒng)籌應(yīng)用已獲取作戰(zhàn)指揮過程歷史數(shù)據(jù)、戰(zhàn)場環(huán)境數(shù)據(jù)庫及潛艇實時探測的信息，利用機器學習技術(shù)從歷史數(shù)據(jù)中挖掘潛在規(guī)律，自動匹配推演生成最適合當前情況的預(yù)案；利用智能推理等技術(shù)，按照策略自動推理、搜索和計算，快速生成處置方案和行動指令[9 –10]，提升潛艇對反潛作戰(zhàn)快速反應(yīng)和指揮員的指揮決策能力。

1.4 交戰(zhàn)控制

人工智能技術(shù)能夠進一步提升作戰(zhàn)系統(tǒng)組織并綜合控制魚雷、導(dǎo)彈、聲抗器材等軟硬武器對目標實施攻擊和防御的能力。

在魚雷發(fā)控導(dǎo)引中，基于遺傳算法的魚雷導(dǎo)引方法響應(yīng)速度快，收斂性好和魯棒性強，能夠達到較高的垂直命中精度；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的魚雷導(dǎo)引方法不需要導(dǎo)引問題的精確數(shù)學模型，有一定的容錯能力，并與基于最優(yōu)控制導(dǎo)引法具有相似的彈道性質(zhì)[11– 12]。

在導(dǎo)彈航路規(guī)劃中，基于遺傳算法、蟻群算法和粒子群算的隨機自適應(yīng)搜索智能優(yōu)化算法思想簡單，易于操作，對優(yōu)化函數(shù)沒有特殊要求，能有效的解決航路規(guī)劃過程中由于規(guī)劃區(qū)域過大或者規(guī)劃目標運動時所引起的組合爆炸所帶來計算量和規(guī)劃時間將呈指數(shù)增長的問題，能夠有效縮短導(dǎo)彈航路規(guī)劃時間[13]。

在聲抗器材使用中，基于遺傳算法使用聲誘餌防御魚雷技術(shù)，可有效解決傳統(tǒng)窮舉統(tǒng)計方法由于決策參數(shù)增多，計算量急劇增加的問題，提高了潛艇防御來襲魚雷的成功概率[14 –15]。

在與UUV 的協(xié)同作戰(zhàn)中，人工智能技術(shù)將進一步推動潛艇與UUV 平臺協(xié)同作戰(zhàn)的應(yīng)用[16,18]。依托智能UUV，潛艇可以進一步提高自身隱蔽性，增強網(wǎng)絡(luò)通信能力，拓展偵察和攻擊范圍，在復(fù)雜戰(zhàn)場環(huán)境中最小化潛艇風險和損耗，豐富作戰(zhàn)手段，提高潛艇戰(zhàn)場生存概率。

1.5 人機交互

人工智能技術(shù)可為潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)提供新型高效的交互手段。

隨著生物特征識別、語音識別、草圖識別、手勢識別、用戶意圖識別等人機交互技術(shù)的的成熟應(yīng)用，潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)可集成各種新型人機交互設(shè)備，可具備用戶身份精確識別、指揮信息快速輸入，用戶意圖智能推斷，操作界面智能導(dǎo)航、指控命令自動處理、作戰(zhàn)信息按需顯示等功能，真正實現(xiàn)“實時聯(lián)想、實時提示、實時導(dǎo)航、實時組織”的智能型人機交互[17]，提高人機交互的效率和自然性，滿足未來指揮員快速指揮和決策的需求。

1.6 基礎(chǔ)支撐

人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)設(shè)備為人工智能技術(shù)在作戰(zhàn)系統(tǒng)中的應(yīng)用提供有力支撐。

在硬件層面，圖形處理器（Graphic Processing Unit，GPU）、現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA，F(xiàn)ield Programmable Gate Array）和專用集成電路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）計算能力的提升為深度學習等人工智能算法的實現(xiàn)提供底層硬件支撐。

在軟件層面，人工智能軟件框架實現(xiàn)對人工智能算法的封裝，數(shù)據(jù)的調(diào)用以及計算資源的調(diào)度使用，有效支撐系統(tǒng)應(yīng)用。在數(shù)據(jù)采集傳輸領(lǐng)域包括Sqoop，F(xiàn)lume，Kafka 等軟件框架；在數(shù)據(jù)存儲管理領(lǐng)域包括Redis，HBase，Cassandra，MongoDB，Neo4j 等軟件框架；在計算處理領(lǐng)域包括Spark，F(xiàn)link 等軟件框架；在數(shù)據(jù)查詢和分析領(lǐng)域包括Hive，HAWQ，Impala，Presto，Spark SQL 等軟件框架；在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域包括Tableau，QlikView 等軟件框架；在深度學習領(lǐng)域包括TensorFlow，Caffe，Deeplearning4，CNTK 等軟件框架。

這些軟硬件可有效整合改造并嵌入到潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)信息基礎(chǔ)設(shè)施中，可滿足作戰(zhàn)系統(tǒng)在應(yīng)用層面的目標識別、態(tài)勢認知、指揮決策、交戰(zhàn)控制、人機交互等復(fù)雜應(yīng)用需求。

2 思考建議

為進一步推動人工智能技術(shù)在潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)裝備中的應(yīng)用，建議做好以下工作：

1）加強頂層規(guī)劃，系統(tǒng)均衡發(fā)展，總體能力聚優(yōu)

做好潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)裝備研制建設(shè)過程中相關(guān)人工智能項目研究的頂層規(guī)劃，緊密結(jié)合人工智能技術(shù)的現(xiàn)狀和未來發(fā)展，統(tǒng)籌潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)中人工智能項目的研制和建設(shè)，實現(xiàn)系統(tǒng)裝備的均衡發(fā)展和總體能力聚優(yōu)。

2）明確關(guān)鍵需求，加強多方合作，解決作戰(zhàn)亟需

根據(jù)潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)發(fā)展，明確關(guān)鍵需求，與國內(nèi)各研究機構(gòu)、高校、AI 科技公司及其他戰(zhàn)略伙伴開展最廣泛的合作，使得系統(tǒng)關(guān)鍵需求與最新人工智能技術(shù)成果能夠快速與對接，在試驗驗證基礎(chǔ)上，成熟一個應(yīng)用一個，穩(wěn)步推進，為潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)提供亟需的智能化系統(tǒng)裝備。

3）做好樣本數(shù)據(jù)積累，建立受控共享機制，打造合作共贏生態(tài)鏈

加強潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)在日常值班、實兵演練和兵棋推演過程中的數(shù)據(jù)采集備份，做好人工智能技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)知識和樣本數(shù)據(jù)的積累；建立樣本數(shù)據(jù)的自動化標注和受控共享機制，將原始數(shù)據(jù)變?yōu)槭芸氐母呖捎霉藏敻唬辉谲娒袢诤习l(fā)展趨勢下，以軍方需求為牽引，依托國防工業(yè)部門生產(chǎn)研發(fā)力量、AI 企業(yè)的技術(shù)支持和高校的理論方法，發(fā)揮各行業(yè)優(yōu)勢，打造多方合作共贏的人工智能技術(shù)應(yīng)用生態(tài)鏈。

3 結(jié) 語

潛艇是水下作戰(zhàn)中重要的作戰(zhàn)指揮節(jié)點，本文從目標識別、態(tài)勢認知、指揮決策、交戰(zhàn)控制、人機交互和基礎(chǔ)支撐6 個方面分析人工智能技術(shù)在潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)中的應(yīng)用，為進一步推動人工智能技術(shù)在潛艇作戰(zhàn)系統(tǒng)裝備中的應(yīng)用給出思考和建議。