面向多兵种联合作战的环境感知与智能决策技术
摘要：本文介绍了一套新型合成营智能网联系统的研发方案与实施方法。该系统基于军事大模型、大数据、高速网络与人工智能等技术，实现了对多兵种联合作战的智能化指挥与协同控制。该系统具有高度模块化、分布式、自适应和可扩展的特点，能够适应复杂多变的作战环境与任务需求。该系统是一项长期而复杂的军事项目，需要持续投入与创新优化。但如果严格执行本文提出的方案，并根据实际情况进行调整与改进，必将成功研制出一套高度智能化的网络系统，并为提高部队编队作战能力提供有力支撑。
关键词：新型合成营智能网联系统 军事大模型、大数据、高速网络与人工智能 多兵种联合作战 智能化指挥与协同控制 高度模块化、分布式、自适应和可扩展 研发方案与实施方法
随着现代战争的复杂性与不确定性不断增加，传统的单一兵种作战方式已经难以适应多变的战场环境。为了提高部队的作战效能与适应性，我军在近年来大力推进合成营的建设与发展。合成营是指有多个兵种所组成的营级作战单位，包含有坦克、步兵、炮兵、工兵等分队，几乎囊括了陆军的所有基础兵种，在营一级上就解决了步坦协同、步炮协同、破障开路等问题1。合成营具有高度的自主性与灵活性，能够根据任务需要快速重组与调整，实现多兵种联合作战。
然而，要发挥合成营的作战优势，也需要解决一系列的技术难题。其中最关键的是如何实现对复杂环境的智能感知与对多兵种的智能决策。环境感知是指通过各种传感器采集环境数据，对目标进行检测、识别与跟踪，建立态势图像，为指挥决策提供信息支撑。智能决策是指通过人工智能算法对环境数据进行分析、推理与优化，为指挥员提供最佳方案，实现资源配置与行动规划。这两项技术是合成营作战指挥系统的核心，也是本文要探讨的主题。
本文将从以下几个方面对面向多兵种联合作战的环境感知与智能决策技术进行分析与探讨：
一、需求与目标分析
分析新型合成营多兵种联合作战环境与任务特点，提出系统功能目标与技术指标。
(1) 作战环境特点：新型合成营面临着复杂多变的作战环境，如山地、沙漠、城市等不同地形，以及电子干扰、网络攻击等不同威胁。这些环境要求系统具有高度的适应性与抗干扰性。
(2) 任务需求特点：新型合成营承担着多样化的任务需求，如侦察突击、火力打击、防空反导等不同任务类型，以及常规作战、非常规作战等不同作战模式。这些任务要求系统具有高度的灵活性与协同性。
(3) 功能目标：根据以上特点，系统应具备以下功能：
环境感知功能：能够实时采集、处理和融合多源数据，对目标进行检测、识别和跟踪，建立动态态势图像。 智能决策功能：能够根据任务需求和环境变化，对资源进行优化配置和调度，对行动进行智能规划和指挥。
(4) 技术指标：根据功能目标，系统应满足以下技术指标：
响应时间：系统能够在1秒内完成数据采集、处理和融合，以及决策推理和方案生成。 准确性：系统能够达到95%以上的目标检测、识别和跟踪准确率，以及90%以上的决策推荐正确率。 可扩展性：系统能够根据作战规模和任务类型，动态增加或减少软硬件资源，实现横向扩展和纵向缩减。 兼容性：系统能够与现有的作战指挥系统和通信网络进行无缝对接，实现数据共享和协同作战。
二、技术路线规划
研究相关技术发展趋势，制定3-5年软硬件升级路径与系统技术路线。
(1) 软件升级路径：采用微服务架构和自动化DevOps流程，实现软件的快速迭代更新。每半年发布一次新版本，增加新功能或优化旧功能。同时，根据用户反馈和数据分析，不断改进软件的易用性、稳定性和安全性。
(2) 硬件升级路径：采用GPU服务器和可重构计算单元，实现算力的横向扩展。每年更换一次新型硬件设备，保持性能的持续翻倍。同时，根据作战需求和环境变化，灵活调整硬件配置，实现纵向缩减。
(3) 网络升级路径：采用光纤网和卫星网，实现网络的高速传输。每两年增加一倍的网络带宽，达到400Gbps以上。同时，根据电磁环境和网络威胁，动态调整网络拓扑，实现网络的可靠性、兼容性和抗干扰性。
(4) 算法升级路径：以深度学习等人工智能算法为核心，融合规则引擎和规划算法，实现算法的智能化。每年提高一倍的算法性能，逐步迁移至人工智能。同时，根据数据质量和模型效果，持续优化算法参数，实现算法的精准化。
三、架构设计
采用模块化分布式架构，软硬件平台均采用开放标准，保证高灵活性、扩展性与兼容性。
(1) 软件平台架构：基于微服务架构，将系统功能划分为若干个独立的服务模块，如指挥决策模块、通信协调模块、环境感知模块、数据融合模块等。每个服务模块可以单独开发、部署和更新，实现高内聚低耦合。同时，通过统一的接口协议和消息中间件进行通信与协同，实现高效集成。
(2) 网络架构：采用软件定义网络(SDN)架构，将网络控制层与数据转发层分离。通过一个中心控制器对网络资源进行统一管理和优化，实现网络的动态配置和适应性。同时，使用高速光纤网络和卫星网络作为数据传输介质，实现网络的高带宽和高可靠性。
(3) 算法架构：以深度学习等机器学习算法为核心，融合规则引擎和规划算法，实现算法的智能化。深度学习算法用于目标检测、识别和跟踪，规则引擎用于决策推理和方案生成，规划算法用于行动规划和资源优化。同时，通过深度学习框架和分布式计算平台进行算法的训练和部署，实现算法的高效运行。
(4) 硬件平台架构：选用x86/GPU服务器作为计算平台，实现算力的横向扩展。每个服务器可以根据任务需求动态分配计算资源，实现负载均衡和故障容错。同时，采用可重构计算单元作为计算加速器，实现算力的纵向缩减。每个计算单元可以根据算法特性动态重构硬件结构，实现高性能低功耗。
四、关键技术攻关
研发环境感知、装备状态评估、多兵种协同与智能决策等关键技术：
(1) 环境感知技术：使用雷达、红外与激光等传感器，采集作战场景的环境数据，如地形、气象、目标位置等。研发基于深度学习的目标检测与跟踪算法，实现对敌我双方目标的自动识别与跟踪。同时，研发基于数据融合的环境建模技术，实现对作战场景的三维重建与态势评估。
(2) 装备状态评估技术：使用传感器监测武器装备的运行状况，如温度、电压、震动等。研发基于机器学习的故障预测与剩余寿命估计技术，实现对武器装备的健康评估与维修保障。同时，研发基于数据挖掘的装备性能分析技术，实现对武器装备的性能评价与优化建议。
(3) 多兵种协同技术：建立不同兵种的作战行为模型与相互作用模型，描述各兵种之间的协作关系与约束条件。研发基于规划算法的联合作战决策技术，实现对多兵种任务指派、资源调配与行动规划的优化方案生成。同时，研发基于通信协调技术的联合作战控制技术，实现对多兵种行动执行、信息反馈与状态更新的协同控制。
(4) 智能决策技术：整合专家知识库与历史作战数据库，构建决策知识图谱与决策数据集。研发基于深度学习的决策推理机制，实现对作战情况的智能分析与决策推荐。同时，研发基于规则引擎的决策方案生成技术，实现对决策推荐的可解释性与可执行性。
五、软件与网络开发
采用敏捷方法与DevOps技术，持续发布升级。
(1) 指挥决策软件：用于下达任务、规划行动与管理资源。提供友好的人机交互界面，显示环境感知与数据融合的结果，提供智能决策的推荐方案，支持人工干预与调整。同时，提供数据可视化与分析工具，支持对作战过程与结果的回放与评估。
(2) 通信协同软件：用于信息共享、资源配置与网络部署优化。提供统一的信息交换协议，实现不同兵种之间的信息互通与数据同步。同时，提供动态的资源管理机制，实现网络资源的按需分配与优化。
(3) 数据融合软件：用于多源数据处理、环境建模与态势评估。提供数据清洗、转换、融合等功能，实现对多源数据的统一处理和管理。同时，提供环境建模和态势评估功能，实现对作战场景的三维重建和态势分析。
(4) 模拟训练软件：提供沙盘模拟实验平台，用于人工智能训练与策略优化。提供多种作战场景和任务设置，实现对人工智能算法和模型的训练和验证。同时，提供策略优化功能，实现对不同作战方案的比较和评估。
六、测试与验证
通过仿真实验与野外演练，对系统功能、性能与网络进行考核。
(1) 功能测试：在多兵种联合作战情境下测试关键功能，如环境感知、资源分配、智能决策等。检验系统是否能够完成预期的功能目标，并满足用户需求。
(2) 性能测试：测试系统在不同条件下的响应时间、准确性、预测精度等技术指标。检验系统是否能够达到预定的技术指标，并满足作战要求。
(3) 网络测试：测试系统在复杂电磁环境下的可靠性、兼容性与抗干扰性。检验系统是否能够在不同网络条件下正常工作，并适应网络变化。
七、模型与数据建设
采集环境数据与历史作战数据，建立作战场景模型与知识库。
(1) 环境数据采集：使用无人机等数据中继平台，在不同地域和气候下采集环境数据，如地形、气象、目标位置等。通过传感器融合技术，实现对环境数据的精确获取。
(2) 历史作战数据采集：收集并整理历史作战记录和案例，包括敌我双方的部署情况、行动过程和结果评估等。通过数据挖掘技术，实现对历史作战数据的分析与提炼。
(3) 作战场景模型建设：基于环境数据和历史作战数据，建立不同作战场景的三维模型，如山地、沙漠、城市等。通过模型融合技术，实现对作战场景的快速生成和变化。
(4) 知识库建设：基于专家知识和历史作战数据，构建决策知识图谱和决策数据集。通过知识表示和推理技术，实现对决策知识的存储和查询。
八、生产与部署
系统采用部署即服务模式，按需快速部署至前沿作战区。
(1) 生产：根据不同兵种的需求，定制化生产软硬件平台。软件平台采用容器化技术，实现快速打包和迁移。硬件平台采用模块化设计，实现快速组装和拆卸。
(2) 部署：根据作战任务和环境，动态部署软硬件平台。软件平台采用云计算技术，实现快速启动和停止。硬件平台采用无人机等运输工具，实现快速投送和回收。
九、总结与展望
总结系统研发经验，持续完善技术路径与功能设计，扩展系列化产品。
(1) 总结：回顾系统研发过程中的成功经验和存在问题，总结系统的优势与不足，提出改进措施和建议。
(2) 完善：根据用户反馈和作战评估，持续优化系统的技术路径与功能设计，提高系统的性能与可靠性。
(3) 扩展：根据不同兵种和作战任务的需求，扩展系列化产品，如指挥车、指挥舱、指挥手表等。同时，探索系统在其他领域的应用可能性，如救援、反恐、维稳等。
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