运用大数据增强战场态势感知能力
信息化作战对战场态势感知的要求
信息化作战对战场态势感知的要求随着信息化技术的快速发展，信息化作战已经成为现代战争的重要组成部分。
在现代战场上，战争的形态发生了巨大的变化，信息化作战对战场态势感知提出了更高的要求。
本文将探讨信息化作战对战场态势感知所提出的要求，以及如何满足这些要求。
一、信息化作战的特点与挑战信息化作战是指在战争中广泛应用信息技术和网络技术，实现作战决策的快速、准确和灵活。
与传统战争相比，信息化作战具有以下特点：1. 网络化：信息化作战强调通过网络将各个战场、军种和部队进行联系和协同，实现信息的快速传递和共享。
2. 集成化：信息化作战需要将各种作战要素集成到一个统一的信息系统中，实现信息的集中管理和共同利用。
3. 高效化：信息化作战要求作战指挥和决策能够快速反应，实现快速、准确和灵活地对敌情、友情和自身情况进行分析和判断。
然而，信息化作战也面临着一些挑战，其中之一就是如何实现更好的战场态势感知。
二、战场态势感知的定义和重要性战场态势感知是指通过收集、整合、分析和展示各种情报信息，准确地把握战场上的敌情、友情和自身情况。
它是作战指挥和决策的重要依据，对于实施精确打击、指挥协同和快速反应至关重要。
战场态势感知的重要性主要体现在以下几个方面：1. 辅助指挥决策：准确的战场态势感知可以为指挥官提供全面、真实和准确的战场信息，辅助指挥决策的制定和执行。
2. 提高作战效能：战场态势感知可以帮助指挥员准确判断敌情和友情，避免误判和失误，提高作战效能和打击精度。
3. 实现作战协同：通过战场态势感知，各个作战单元和部队可以实现信息的共享和交流，提高作战协同能力。
三、信息化作战对战场态势感知的要求信息化作战对战场态势感知提出了更高的要求，主要包括：1. 实时性要求：信息化作战需要战场态势感知能够实时地收集、处理和展示各种情报信息，提供最新、最准确的战场态势。
2. 精确性要求：信息化作战对战场态势感知的精确性要求非常高，需要能够准确地判断敌情和友情，预测敌方的行动和意图。
大数据在军事行业中的应用与战略决策支持
大数据在军事行业中的应用与战略决策支持随着科技的发展和信息化时代的来临，大数据已经成为了军事行业的重要支撑和决策依据。
大数据的应用为军事战略决策提供了高效的支持和优化，极大地提高了战争有效性和军事行动的准确性。
本文将深入探讨大数据在军事行业中的应用与战略决策支持。
一、大数据对战场情报的支持大数据在军事行业中的应用领域之一是对战场情报的支持。
通过综合分析多源数据，军方能够准确获得敌情信息、战场态势和战争评估等重要情报。
利用大数据技术和分析算法，军方能够对多维度的数据进行整合和解读，从而提高军事行动的决策准确性和时效性。
比如，依托大数据分析，军方能够更好地掌握敌方军事动态、武器装备信息和人员部署等情报，为实施精确打击提供强有力的支撑。
二、大数据对战争态势的预测与评估大数据分析还可以帮助军事部门预测和评估战争态势，对未来战争的走向、敌方动向和战斗结果进行科学预测。
通过对历史数据、实时数据和模型模拟等多维度数据的分析和处理，军方能够准确评估各种战争可能性，从而制定科学的战略和战术决策。
大数据技术的快速处理速度和高度精准的预测能力，使得军方能够更好地制定作战计划，提高战争的胜算和决策效果。
三、大数据对军事装备的优化和改进在大数据时代，军事行业也借助大数据技术对军事装备进行优化和改进。
通过对大量战争数据、装备性能数据以及用户反馈数据的深度分析，军方能够更好地了解装备的优势和不足，及时调整和改进装备性能。
大数据分析还可以为军事装备的研发和改进提供决策依据，提高装备的作战性能和适应性。
四、大数据在作战指挥中的应用大数据不仅可以为战场情报和战争态势的预测提供决策支持，还可以在作战指挥中发挥重要作用。
通过对实时战场数据的采集、传输和分析，军方能够实现对战场的全局感知和指挥控制。
通过大数据分析，军方能够迅速获取和分析战场信息，洞察战场动态，为指挥员提供高效、迅捷的指挥决策。
大数据在作战指挥中的应用，可以提高军方的作战反应速度和战斗力，减少战场风险和损失。
军队信息化对战场态势感知的提升
军队信息化对战场态势感知的提升在现代战争中，战场态势感知对于军队的决策和行动至关重要。
随着科技的不断发展，军队信息化已成为提升战场态势感知能力的重要手段。
本文将从以下几个方面探讨军队信息化对战场态势感知的提升，并说明其带来的重要意义。
一、全面感知战场态势的需求战场态势感知是指军队对战争环境的全面掌握和有效判断能力。
只有全面准确地感知到战场上的各种因素，军队才能做出正确的决策和有效的行动。
而传统的感知手段往往受限于人工因素和技术条件，无法实现全面感知。
因此，军队信息化应运而生，提供了更为广泛和准确的战场态势感知手段。
二、信息化技术在战场态势感知中的应用军队信息化涵盖了各类信息技术和应用系统，为战场态势感知提供了强有力的支持。
其中包括但不限于以下几个方面：1. 传感器技术：军队信息化将各类传感器技术应用于感知装备中，如卫星遥感、雷达、光电侦查等，使军队能够实时获得高精度的战场信息。
2. 通信网络：军队信息化通过建立通信网络系统，实现了广域网络与战场之间的实时数据传输和共享，使各级指挥员和作战人员能够及时获取最新的战场态势。
3. 数据处理与分析：军队信息化通过强大的计算和存储能力，对大量产生的战场数据进行处理和分析，提取有用信息，并为指挥员提供决策支持。
4. 智能决策系统：军队信息化中的人工智能技术与算法应用，为指挥员提供快速、准确的决策建议，极大地提高了指挥决策的效率和准确性。
三、军队信息化带来的重要意义军队信息化对战场态势感知的提升具有重要的意义：1. 提高指挥决策效率：军队信息化使指挥员可以实时获得全面准确的战场信息，并通过智能决策系统进行分析和优化，从而提高指挥决策的效率和准确性。
2. 加强对敌情的洞察：军队信息化的应用使军队能够更好地感知和洞察敌方的部署、行动和意图，为军队制定针对性的作战计划提供有力支持。
3. 提升作战能力：军队信息化提供的全面感知和快速决策能力，使作战行动更加有条理和有效，提升了军队的整体作战能力。
人工智能对未来战争中的战场态势感知的贡献
人工智能对未来战争中的战场态势感知的贡献随着科技的进步，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在军事领域得到了广泛的应用。
其中之一就是它在战场态势感知方面所做出的贡献。
战场态势感知是指通过获取、分析和理解一系列信息，对战场上的目标、敌我态势、资源分布等进行全面、准确的评估。
人工智能的发展为战场态势感知提供了新的技术手段和方法，极大地提升了军事作战的效率和战斗力。
本文将从多个角度探讨人工智能对未来战争中的战场态势感知的贡献。
首先，人工智能可以帮助实时获取和整合大量战场信息。
在战争中，信息的获取和整合是决胜的关键因素之一。
传统的战场态势感知主要依赖人工收集和处理，耗时耗力且易受主观因素影响。
而人工智能可以通过智能感知系统实现对战场信息的自动收集和分析，大大缩短了信息获取的响应时间，并能够在较短的时间内整合、分析海量数据。
这些数据包括卫星图像、雷达数据、无人机侦察报告等。
人工智能在此过程中能够通过模式识别、机器学习等技术，发现隐藏在庞大数据背后的规律和关联，从而提供给指挥员更加准确、全面的战场态势信息。
其次，人工智能能够提供高级战场态势预测和分析能力。
战争的发展变化往往是复杂而多变的，很难用传统的方法进行准确的判断和分析。
而人工智能的逻辑推理、模拟仿真和预测模型能够帮助指挥员更好地理解战场态势的演化规律，并进行预测和分析。
例如，在模拟训练中，人工智能可以根据历史数据和实时的战场信息，预测敌方行动和战术，并提供优化的作战策略。
这种高级预测和分析能力可以有效提升指挥员的决策水平和作战效能，从而在战场上占据更有利的地位。
此外，人工智能还能够提供智能感知和自主决策能力。
目前，无人系统如无人机、无人车等已经广泛应用于战场中的侦察、侦察和打击任务，它们能够携带各种传感器进行战场信息的采集。
而人工智能技术的引入，可以赋予这些无人系统更强的感知和决策能力。
例如，通过图像识别和目标跟踪算法，无人飞行器可以实现对敌方目标的自动识别和追踪；通过深度学习和强化学习算法，无人车可以在战场上进行自主决策，包括避让障碍物、选择最佳路径等。
基于大数据技术的联合作战态势感知体系
基于大数据技术的联合作战态势感知体系随着现代战争形态的不断演变，军事作战的重心逐渐向联合作战转移。
在联合作战中，准确的态势感知是保证作战成功的关键。
而传统的作战态势感知手段已经无法满足日益复杂的战场环境需求。
基于大数据技术的联合作战态势感知体系应运而生。
一、大数据技术在联合作战态势感知中的应用1.1 数据收集与整合大数据技术可以实现庞大信息源的高效收集，包括人工情报、侦察情报、传感器数据等。
通过建立多源数据的统一接口和标准，实现数据的整合与融合，提高信息的质量和时效性。
1.2 数据存储与管理大数据技术可以提供高效的数据存储和管理解决方案，包括分布式存储技术、云计算平台等。
通过合理的数据分片和备份策略，保证数据的安全可靠性，并提供灵活的数据查询和检索功能。
1.3 数据分析与挖掘大数据技术可以发挥强大的数据分析和挖掘能力，通过机器学习、模式识别等技术手段，发现数据中的隐藏规律和价值信息。
通过对战场数据的分析，提供全面准确的态势感知结果和决策支持。
二、基于大数据技术的联合作战态势感知体系架构2.1 数据采集与传输层该层主要负责多源数据的采集和传输，包括传感器数据的接入、军事通信网络的建立等。
通过各种传感器设备和通信技术，实现数据的实时采集和传输。
2.2 数据处理与分析层该层主要负责对采集到的数据进行处理和分析，包括数据的清洗、整合、挖掘等。
利用大数据平台和算法模型，提供实时的数据分析和态势感知结果。
2.3 可视化与决策支持层该层主要负责将经过处理和分析的数据进行可视化展示，包括地图、图表、报表等形式。
通过可视化的方式，使决策者能够更直观地了解战场态势，做出准确的决策。
三、基于大数据技术的联合作战态势感知体系的优势3.1 实时性高由于大数据技术的高效处理和分析能力，可以实现对战场数据的实时感知和监测。
决策者可以及时获得最新的态势信息，做出及时的决策。
3.2 准确性高大数据技术可以通过对多源数据的分析与挖掘，提取出真实准确的信息和规律。
军队信息化对战场态势感知与情报共享的支持
军队信息化对战场态势感知与情报共享的支持随着现代战争环境的不断演变和军事技术的快速发展，军队信息化在战争中扮演着越来越重要的角色。
军队的战场态势感知和情报共享对于作战指挥具有关键的作用，而信息化技术的应用则为军队提供了更加高效、准确和即时的能力。
本文将探讨军队信息化对战场态势感知与情报共享的支持，并分析其在实战中的应用。
一、战场态势感知的重要性战场态势感知是指对敌我双方的兵力部署、战术动态、作战环境等情况进行有效的获取、分析和研判的能力。
战场态势感知对于作战指挥具有重要意义，它可以提供决策者在战争环境中的准确判断和科学决策的依据，有助于实现作战行动的精确、高效和积极。
二、信息化技术在战场态势感知中的应用1. 传感器技术的运用信息化技术的发展使得传感器技术得以广泛应用于战场态势感知中。
红外传感器、声纳传感器、雷达等各类传感器设备在战争环境中对战场态势的感知起到了至关重要的作用。
传感器技术的应用可以检测到敌方的兵力部署、航空器活动等情况，从而实现对战场态势的实时监控和掌握。
2. 数据信息处理与分析信息化技术提供了强大的数据处理和分析能力，对于战场态势感知来说，数据的收集、整理和分析显得尤为重要。
通过信息化系统，军队可以将收集到的大量数据进行整合，并通过智能算法进行分析，从而提取出对战局有重要影响的信息。
这种信息化技术的应用使得战场态势感知变得更加全面、精确和及时。
三、情报共享的意义与挑战情报共享是指在军队内部及外部之间分享和传递战场情报的过程。
情报共享对于指挥官和作战指挥具有重要意义，它可以有效地提高战场信息的效用，协同各兵种和作战部门间的配合，提高整体战斗力。
然而，在情报共享过程中也存在一些挑战，比如信息安全问题以及情报收集、整理和传递的效率等方面的提升。
四、信息化技术在情报共享中的应用1. 信息互联互通信息化技术的发展使得情报共享更加便捷和高效。
通过搭建军队内部的信息网络，实现各军事单位之间的信息互联互通。
军队信息化对战场态势感知与判断的提升
军队信息化对战场态势感知与判断的提升随着现代科技的不断发展，军事领域也逐渐实现了信息化的转变，军事信息化技术的应用在战争中起到了至关重要的作用。
其中，军队信息化对战场态势的感知与判断有着重要的提升效果。
本文将针对这一议题展开讨论，介绍军队信息化对战场态势感知与判断的优势，并探讨其对战争决策和作战执行的影响。
1. 信息化技术的应用军队信息化技术的应用包括了战场传感器、监视系统、卫星通信和指挥控制系统等。
这些技术能够广泛地搜集和整合战斗信息，使战场态势的感知能力大大增强。
传感器技术能够实时获取大量的目标信息，监视系统能够对战场进行全方位的监控，卫星通信则能够提供迅速的信息传递能力。
指挥控制系统的引入，使得指挥员能够更有效地处理、分析和挖掘信息，从而提高对战场态势的判断能力。
2. 战场态势感知的提升军队信息化的应用使得战场态势感知得以迅速、准确地实现。
通过信息的搜集、整合和处理，军队能够对战场上的地理环境、敌情、友情等因素进行全面的感知。
传感器技术能够帮助军队获取目标的位置、速度、数量等信息，监视系统则能够实时监控目标的行为和动向。
这些信息的获取和分析有助于军队对战场态势的全面认知，提升了决策者对战场局势的了解程度。
3. 战场态势判断的提高军队信息化的应用不仅提升了战场态势的感知能力，也对战场态势的判断能力有所提高。
通过信息的整合和分析，指挥员能够更准确地评估敌情、判断敌方意图以及预测敌方的行动。
信息化技术能够帮助指挥员找出战场上的关键节点和短板，使其能够更好地利用有限的资源和力量，制定有效的作战计划和战术指导。
同时，信息化技术的应用也能够加强对友方部队的监控和指导，提高战场指挥与协同作战的效能。
4. 战争决策和作战执行的影响军队信息化的应用对战争决策和作战执行产生了积极的影响。
指挥员通过信息化系统获取的准确、实时信息，能够更快地做出判断和决策。
决策者不再依赖有限的观察和情报，而是能够基于大数据和智能算法进行战场态势的分析和预测。
高精度定位技术在军事作战中的应用策略和战场态势感知
高精度定位技术在军事作战中的应用策略和战场态势感知随着科技的不断进步与发展，高精度定位技术在军事作战中的应用策略和战场态势感知变得越来越重要。
定位技术的准确性和实时性对于作战指挥、武器系统的精确打击和防御以及战场态势感知都起到了至关重要的作用。
在军事作战中，定位技术的应用主要体现在以下几个方面：战场目标定位、火力打击指导、航空航天作战、电子对抗和军事情报获取等。
首先，高精度定位技术在战场目标定位中的应用极为重要。
在现代战争中，敌我双方都需要准确地定位对方的位置，以便进行精确打击。
高精度定位技术可以通过卫星导航、无线通信、雷达等手段，实时获取战场目标的坐标和海拔信息。
这些信息可以为指挥员提供直观的数据支持，使他们能够准确判断敌我双方的位置和行动，进而做出正确的指挥决策。
其次，高精度定位技术在火力打击指导中扮演着重要角色。
当战场上出现高价值目标时，需要通过精确的火力打击来毁灭敌方目标。
高精度定位技术可以为火力打击提供精确的目标坐标和距离信息，提高打击的精确性和效果。
同时，通过实时的定位和目标跟踪，可以快速发掘并打击敌方的火力点，有效地破坏敌人的战斗力。
第三，航空航天作战中的定位技术也是至关重要的。
在航空作战中，军用航空器需要准确知道自身的位置和速度，以便完成任务。
高精度定位技术可以为航空器提供准确的定位和导航信息，保证航空器的飞行安全和任务完成率。
同时，航空器也可以通过定位信息，快速掌握战场态势，为指挥员提供情报和判断基础。
再次，电子对抗中的定位技术也是不可或缺的。
在现代战争中，电磁频谱已经成为战场上的一种重要战略资源，电子对抗也成为一种常见的作战手段。
高精度定位技术可以为电子对抗提供定位和目标跟踪功能，帮助指挥员及时识别敌方的雷达、通信设备和无人机等关键目标，从而采取相应的对策。
最后，高精度定位技术在军事情报获取中发挥着重要作用。
定位技术的高精确性使得军事侦察和情报人员可以及时获得敌方的战略布局、部队编组和行动意图等重要情报。
未来战争中的AI预警系统与战场态势感知
未来战争中的AI预警系统与战场态势感知随着科技的不断进步和军事装备的发展，人工智能（AI）在未来战争中将扮演越来越重要的角色。
其中，AI预警系统和战场态势感知技术被认为是未来战争的关键因素。
本文将就未来战争中的AI预警系统和战场态势感知进行探讨，并分析其对战争的影响。
一、AI预警系统的作用AI预警系统旨在通过人工智能技术来提前发现、预测潜在的威胁和敌方行动，以便战争的参与者能够及时做出决策并采取相应的措施。
这种系统使用大数据分析、机器学习和深度学习等技术，以实时监测和分析各种来源的信息，从而提供全面、准确的预警。
与传统的预警方式相比，AI预警系统具有更高的效率和更低的误报率，同时能够根据实时情况进行动态调整。
AI预警系统在未来战争中的作用将是至关重要的。
它可以实时监测和分析战场上各种来源的信息，包括敌方部队的动态、敌方武器系统的部署和使用等。
通过将这些信息整合起来，AI预警系统可以帮助指挥员和决策者迅速获取并理解战场的态势，有利于制定更准确的战略和战术计划。
此外，AI预警系统还可以帮助减少对人力资源的依赖，在短时间内处理大量的信息，并提供全天候的监测和预警能力。
二、战场态势感知技术的发展战场态势感知技术是指利用多种传感器、信息系统和人工智能技术来获取、整合和分析战场上的各种信息，以实现对战场态势的全面感知和实时监控。
它包括地面、海上、空中等各个战区的态势感知。
随着传感器技术、数据处理能力和人工智能技术的日益发展，战场态势感知技术也得到了极大的提升。
未来战争中的战场态势感知技术将更加智能化和自动化。
例如，无人机可以通过搭载各种传感器和摄像头，实现对战场的全方位监测和侦查。
而通过使用机器学习和深度学习算法，这些传感器所获取的信息可以被快速分析和处理，从而提供准确的战场态势感知。
此外，未来的装备也可能会利用虚拟现实和增强现实技术，将战场上的信息以更直观、全面的方式展示给作战人员，提高他们的判断力和反应速度。
军队信息化对战场态势感知与决策支持的影响
军队信息化对战场态势感知与决策支持的影响军队信息化，作为现代军事发展的重要方向之一，对战场态势感知与决策支持起到了深远的影响。
本文将重点探讨军队信息化在这两个方面的具体影响，并分析其带来的优势和挑战。
一、战场态势感知战场态势感知是指军队获取、分析和理解战场上各种信息的能力，以便做出准确的决策。
信息化技术的快速发展使得军队在战场态势感知方面取得了显著的进步。
首先，信息化技术提供了更加全面和及时的信息来源。
通过卫星通信、无线电侦察、情报网络等手段，军队可以实时获取各种数据和信息，包括敌方军力部署、地形地貌信息等。
这使得军队在战场上能够更好地了解敌情我势，做出相应的军事决策。
其次，信息化技术提高了信息处理和分析的能力。
现代战争中，信息量巨大，而且涉及复杂的多元数据。
信息化技术的应用使得军队能够更加高效地处理和分析这些信息，提取重要的情报，识别敌方意图，从而更准确地判断战场态势，指导作战行动。
再次，信息化技术实现了信息的可视化展示。
借助虚拟仿真技术和地理信息系统，军队可以将各种信息以直观的方式展现出来，比如地图、图表、模型等。
这使得军队的指挥员和作战人员更加直观地了解战场态势，并能够更好地进行决策。
然而，军队信息化在战场态势感知方面也面临一些挑战。
一是信息安全问题。
随着网络技术的进步，信息战也变得越来越常见。
敌方可能采取各种手段窃取军队的战场信息，从而影响军队的战斗力。
因此，军队需要加强信息安全保护，建立健全的信息加密和防护体系。
二是信息过载问题。
信息化技术的广泛应用带来了大量的信息流，在短时间内产生大量数据，给军队的战场态势感知带来了困扰。
军队需要发展更加智能化的信息处理和筛选技术，提高信息的准确性和可靠性。
三是信息传输延迟问题。
战场上，时间是至关重要的因素。
信息传输的延迟可能导致军队在决策上失去先机，给敌方以机会。
因此，军队需要建立高效的信息传输和通信系统，缩短信息流转时间，提高决策的迅速性和灵活性。
军队信息化对战场态势感知的改进
军队信息化对战场态势感知的改进军队信息化的迅猛发展，对军事作战战场态势感知提出了新的挑战和需求。
借助信息化技术，军队能够实时获取、处理和分析各种战场信息，提高对作战环境的认知能力和战略决策的准确性，从而全面提升作战实力。
本文将探讨军队信息化对战场态势感知的改进，并分析其对战争决策和指挥作战的影响。
一、战场态势感知的重要性战场态势感知是指军队通过获取、分析和理解战场各种信息，全面了解敌我力量的分布、行动和意图，为战争决策提供可靠依据的过程。
准确的战场态势感知是实施决策、制定作战计划和指挥作战的基础，对于战争胜负具有决定性的影响。
二、军队信息化的发展与战场态势感知的关系随着信息技术的飞速发展，军队信息化建设取得了显著成果。
信息化技术的广泛应用，使得军队能够更加有效地获取和处理战场信息，提高战场态势感知的精准度和时效性。
1. 传感器技术的应用军队利用先进的传感器技术，如雷达、卫星、侦察无人机等，能够实时监测战场气象、地形、敌我力量分布等信息。
这些传感器系统能够对战场进行广域覆盖和全天候监测，大大提高了对战场态势的感知能力。
2. 数据融合与分析军队信息化系统能够将从多个传感器获取的战场信息进行融合和分析。
通过对各种军事情报、侦察数据、电子信息等的综合分析，能够准确地还原战场态势，帮助指挥员制定作战计划和决策。
3. 指挥信息系统的建设军队信息化建设还包括建立完善的指挥信息系统，将各级指挥员通过网络进行快速、准确的信息交流和指挥调配。
这种高效的指挥信息系统能够将战场态势感知结果及时传递给决策者，提供科学依据，提高作战效率。
三、军队信息化对战场态势感知的改进体现在以下几个方面：1. 信息获取速度的提高传统情报收集方式常常需要通过人工收集、处理和传输信息，过程繁琐耗时。
而军队信息化系统的建设能够实现快速、准确的信息获取和传输，大大提高了战场信息的获取速度。
指挥员们可以通过指尖轻轻一点，即可获取实时战场情报，更加敏锐地感知和把握敌情。
运用时空大数据增强战场态势感知能力
国防科技NATIONAL DEFENSE TECHNOLOGY第42卷第2期2021年4月Vol. 42, No. 2Apr. 202]运用时空大数据增强战场态势感知能力崔令飞，郭永红，邵鹏志，史超，李理(中国兵器工业计算机应用技术研究所，北京100089 )［摘 要］时空数据是同时具有时间、空间和专题属性的三维数据。
近年来，时空大数据技术领域取得重 大进展，时空大数据也开始逐渐应用于战场态势感知，辅助联合作战指挥决策，推动了智能化战争的快速演进。
本文基于未来战场对一体化联合作战战场态势感知的新要求，从用于支撑战场态势感知的时空大数据平台构建、时空大数据来源拓展和平台的优化利用等三个层次，探讨了打造军事作战资源“一张图”以支撑一体化联 合作战战场态势感知的可行性；同时，对时空数据结构、数据平台和数据分析计算方法等方面进行了深入分析和重点布局。
研究成果可对解决“参战力量在哪里，可配合的友邻力量有哪些，能使用的军事资源有什么”等 问题和提升基于时空大数据技术的联合作战、全域作战能力提供技术及理论支撑。
［关键词］时空大数据；军事作战资源“一张图”；战场态势感知［中图分类号］E919 ［文献标志码］A ［文章编号］1671-4547 (2021 ) 02-0127-06DOI ： 10.139434.issn 1671-4547.2021.02.201引言随着智能科技的快速发展与广泛应用，机械化、信息化的传统作战形态逐渐朝智能化方向发展演进，以数据、计算、模型和算法为主要特征的智能化战争将成为未来战场的主要形态。
未来战争是典型的复杂系统，涉及多种装备、多方面人员、对抗组织和多样作战环境，是具有高度对抗特性的复杂动态过程。
在智能化条件下的未来战场上，多域力量共同作用、战场态势瞬息万变、 信息快速融合交互、有人-无人协同作战，这对一 体化联合作战战场态势感知提出了更高要求，需要更及时、精准、高效及共享的战场态势感知能力。
AI技术在未来战争中的战场态势感知与决策
AI技术在未来战争中的战场态势感知与决策随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）技术在军事领域的应用越来越广泛。
其中，AI技术在未来战争中的战场态势感知与决策发挥着重要作用。
本文将探讨AI技术在未来战争中的战场态势感知与决策的发展趋势与影响。
一、AI技术的战场态势感知在现代战场上，实时准确的战场态势感知对强化作战能力至关重要。
AI技术在战场态势感知方面的应用，可以大大增强军队的指挥决策能力。
首先，通过AI技术，战场上的各类传感器可以实现自动化处理和分析，提高数据的处理效率和准确性。
传感器获取到的信号可以实时传输给AI系统，AI系统通过对信号进行分析、处理和综合判断，将其转化为军事指挥所需的实时数据。
这样一来，指挥官可以更准确地获得战场信息，减少信息滞后带来的影响。
其次，AI技术还可以通过对大数据的分析和挖掘，发现隐藏在庞大数据背后的潜在规律和信息。
以往，军事情报的获取和分析是一项困难而耗时的任务，但随着AI技术的应用，这一过程可以实现自动化，大大提高情报的分析速度和准确性。
AI系统可以通过对历史数据、实时数据和情报信息的挖掘分析，帮助指挥官预测敌方行动意图，提前制定相应反制措施。
最后，AI技术还可以通过图像识别、语音识别等技术，实现对战场环境和态势的感知。
通过对战场图像的分析，AI系统可以识别敌人的位置、装备和行动，提供关键的战术信息。
同时，AI系统还可以通过对语音信息的处理，实现对敌军通信内容的解析和分析，为指挥官做出决策提供依据。
二、AI技术的战场决策支持AI技术在战场决策方面的应用，可以为指挥员提供全方位的决策支持，提高军队的战斗力和反应速度。
首先，AI技术可以通过对历史作战数据的分析和模拟，为指挥官做出决策提供参考。
AI系统可以通过对历史作战的数据分析，识别出不同战术的优劣，为指挥官提供决策参数和策略建议。
指挥官可以根据AI系统的分析结果，制定出更加科学有效的战术方案。
其次，AI技术还可以通过模拟训练和智能推演，为指挥官提供实战决策训练和应急演练。
军队信息化实现战场态势感知的关键技术
军队信息化实现战场态势感知的关键技术军队的信息化建设是现代战争的必然趋势，有效的信息化能力在战场上起着举足轻重的作用。
在现代战争中，军队需要及时准确地了解敌我双方的态势，以便做出正确的决策。
军队信息化实现战场态势感知的关键技术是保证军队获取战场态势信息的关键手段。
本文将针对军队信息化实现战场态势感知的关键技术进行探讨。
一、军队信息化的定义和意义军队信息化是指军队利用信息技术手段，将各种信息传感器和处理系统有机结合，形成以信息为核心的指挥控制系统，实现军队战斗力的提升和决策的准确性。
军队信息化的目的在于提供全面、准确的信息，为指挥决策提供科学依据，提高军队作战效能。
军队信息化实现战场态势感知的意义重大。
战场态势感知是基于信息收集、处理和分析的过程，能够使指挥员及时准确地获取到敌我双方的军事情报、敌我力量部署和战场环境等信息。
有了战场态势感知，指挥员才能做出正确的决策，合理地部署兵力，提高作战效能。
二、1. 传感器技术传感器技术是实现战场态势感知的基础。
传感器可以感知不同领域的信息，如雷达传感器可以感知天空中的飞机、舰船上的雷达传感器可以感知海面上的目标。
通过传感器的网络，军队可以获取到全方位、多维度的战场信息。
2. 通信技术通信技术是军队信息化的重要支撑。
军队需要建立起稳定、高效的通信网络，保证各级指挥部之间能够及时、准确地分享战场态势信息。
通信技术的进步不仅提高了传输速度和可靠性，还能保证信息的安全性，防止敌方对信息进行窃听和干扰。
3. 数据处理与融合技术军队获取到的战场态势信息需要进行处理和融合，才能形成对整个战场的全面认知。
数据处理与融合技术是将各种不同类型、不同来源的信息进行整合、分析和建模，形成对战场态势的完整描述。
这需要依靠先进的算法和模型，以及强大的计算能力和存储能力。
4. 情报分析与决策支持技术军队信息化的最终目的是为指挥决策提供科学的支持。
情报分析与决策支持技术通过对大量的战场态势信息进行分析和挖掘，提供给指挥员进行决策的依据。
军队信息化对战场态势感知的改变
军队信息化对战场态势感知的改变在当代战争中，信息化已经成为军队战斗力的重要组成部分。
军队信息化的发展对战场态势感知产生了深远的影响，本篇文章将就军队信息化对战场态势感知的改变进行论述。
一、信息化技术的快速发展随着科技的进步，信息化技术也得到了快速发展。
人工智能、大数据、云计算等新技术的出现，使得军事信息化在战场上发挥了重要作用。
信息化技术的快速发展为军队提供了更多数据来源和处理工具，为战场态势感知打下了坚实的基础。
二、多源数据的获取与整合信息化技术的发展使得军队可以通过多种途径获取战场上的各种数据。
卫星遥感、侦察无人机、雷达系统等都可以提供具体的战场数据。
这些数据的整合分析可以实现全方位、多维度的战场态势感知，帮助指挥决策更加准确。
三、实时感知与预警能力的提升信息化技术的广泛应用使得军队具备了实时感知和预警的能力。
通过综合运用各种信息化设备和技术手段，军队能够对战场态势进行实时监测和预测，及时发现敌情敌向，提前做好准备，并采取相应的应对措施。
四、战场态势分析的精准度提升信息化技术的发展极大地提高了对战场态势的分析精准度。
通过大数据分析和人工智能算法的应用，军队可以更加准确地判断敌情、敌意和敌方行动意图。
这种精准分析有助于指挥员制定更为科学和有效的作战方案，提高作战的胜算。
五、信息化技术与作战指挥能力的提升信息化技术的应用改变了传统作战指挥模式，提升了指挥员的作战能力。
通过军事信息化系统的支持，指挥员可以在战场上获取更全面、及时的信息，实现与下级指挥员的实时互动和指挥决策协同，从而提高指挥效能和作战效率。
六、战场态势感知的安全隐患与挑战尽管军队信息化对战场态势感知带来了巨大的变革和提升，但也面临着安全隐患和挑战。
网络攻击、信息泄露等问题可能会导致战场态势感知受到干扰和破坏。
因此，军队需要加强信息化安全防护，确保战场态势感知的准确性和可靠性。
总结：信息化技术的迅猛发展对军队战场态势感知产生了巨大的影响。
信息化作战中的网络战对战场态势的感知
信息化作战中的网络战对战场态势的感知随着现代科技的迅速发展，信息化作战已经成为当今战争的核心要素之一。
在信息化作战中，网络战的重要性日益凸显，对战场态势的感知起着至关重要的作用。
本文将从网络战的定义、网络战对战场态势的影响以及加强网络战感知的措施等方面加以探讨。
一、网络战的定义网络战是指利用计算机网络和信息通信技术进行的一种新型战争形态。
它通过网络渗透、攻击、防卫和对抗等手段，对敌方信息系统进行攻击、控制和利用，以达到战略和战术目标。
二、网络战对战场态势的影响1. 提供实时情报网络战可以通过对敌方信息系统的渗透和攻击，获取对敌情报的实时数据。
这些情报包括敌方部署、行动计划、武器装备情况等，为指挥决策提供了可靠的依据。
通过网络战感知获得的实时情报，能够使指挥人员及时了解敌情，判断敌方意图，为战斗部署和态势评估提供重要支持。
2. 干扰敌方指挥控制网络战的一大特点是可以精确打击敌方的指挥控制系统。
通过对敌方网络系统的攻击，可以瘫痪敌方的指挥通信、情报收集、指挥调度等关键环节，从而扰乱敌方的指挥控制，削弱其作战能力。
网络战感知侧重于监测和分析敌方网络系统中存在的漏洞和弱点，及时发现敌方攻击行动，采取相应的应对措施，从而确保自身指挥控制系统的安全与稳定。
3. 影响战略决策网络战感知还可以通过大数据分析、人工智能等技术手段，将海量的信息进行整合和分析，为战略决策提供决策支持。
通过对网络信息的掌握，可以了解敌方的战略意图、行动计划以及潜在的威胁，从而更准确地制定自己的作战方针和策略。
三、加强网络战感知的措施1. 建立完善的网络战感知系统通过建立完善的网络战感知系统，对网络战进行全面、深入的监测和分析。
该系统应包括网络情报收集与分析、网络威胁评估、网络态势感知等功能，实现对网络战的全面感知和及时警戒，提高对战场态势的感知能力。
2. 加强网络安全防护在信息化作战中，网络安全是确保网络战感知的基础。
因此，必须加强网络安全防护，采取有效的安全措施，防范和阻击网络攻击，确保信息系统的安全与可靠。
AI技术对未来战争的战场态势感知与决策支持
AI技术对未来战争的战场态势感知与决策支持随着人工智能（AI）技术的快速发展，它正逐渐渗透到各个领域，对未来战争中的战场态势感知与决策支持产生了深刻的影响。
本文将探讨AI技术在未来战争中的应用，并分析其对战场态势感知与决策支持的潜在影响。
一、AI技术在战场态势感知中的应用1. 场景感知：AI技术可以通过对大量数据的分析和处理，实时感知战场上的各种情况，包括敌方兵力、目标位置、地形地貌等。
通过机器学习算法，AI系统可以从这些数据中提取有用的信息，为指挥官提供全面准确的战场态势感知。
2. 数据整合与分析：战争中涉及的数据庞大复杂，AI技术可以帮助将各类数据进行整合和分析。
通过数据挖掘和模式识别技术，AI系统可以从海量的数据中发现关联和规律，提供决策者需要的有效信息。
同时，AI技术还可以帮助对战场数据进行实时分析，提供决策者需要的战场态势感知。
3. 情报预警：AI技术可以通过对情报数据的处理和分析，提供快速、准确的情报预警功能。
通过机器学习算法对海量情报数据进行分析，AI系统可以识别敌方活动的模式，对潜在威胁进行预警，帮助决策者及时做出反应。
二、AI技术在决策支持中的应用1. 策略优化：AI技术可以通过模拟和优化算法，帮助决策者制定最优的作战策略。
通过模拟不同的战斗情景和决策选项，AI系统可以评估每个选项的优劣，并给出最佳选择。
这样可以最大程度地提高决策的科学性和精确性。
2. 自主决策：AI技术还可以使战场上的武器、装备具备自主决策的能力。
通过将AI技术嵌入到无人机、战车等战争装备中，这些装备可以自动感知战场态势，并做出相应的决策。
这样可以减少决策者的压力，提高战场指挥的效率。
3. 智能辅助：AI技术可以作为决策者的智能辅助工具，提供决策支持和建议。
通过对历史数据和情报数据的分析，AI系统可以为决策者提供多个备选方案，并给出每个方案的风险评估和效果预测。
决策者可以根据这些信息，做出最佳的决策。
三、AI技术对未来战争的影响1. 提高作战效率：AI技术的应用可以使作战指挥更加高效和精确。
模式识别在战场中的应用
模式识别在战场中的应用1.引言1.1 概述概述在战场中，模式识别技术的应用正日益受到重视。
模式识别是一种通过分析和理解数据中的模式和特征，以识别并分类不同对象、事件或行为的技术。
通过模式识别，军事指挥官可以更好地理解战场情况，做出更准确的判断和决策。
本文将探讨模式识别在战场中的应用，以及其带来的巨大潜力和发展前景。
模式识别在军事领域中的应用已经取得了显著的成果。
从早期的声音和图像识别到如今的无人机和无人车辆导航系统，模式识别技术的发展使得军事作战更加智能化和高效化。
通过对大量数据的分析和处理，模式识别可以帮助军事指挥官快速获取战场信息，识别敌友目标，预测敌方行动意图，提高作战的成功率和有效性。
与传统的战场侦察能力相比，模式识别在战场情报收集和处理中具有诸多优势。
模式识别可以从多个源头获取数据，并将其整合和分析，以提供全面而准确的战场情报。
例如，通过对卫星图像、雷达数据和监控视频等多源数据的分析，模式识别可以帮助军方及时发现敌军力量的动态变化，预测可能的威胁，并采取相应的战术措施。
此外，模式识别还可以应用于战术决策和战斗指挥中。
通过对历史作战数据和实时感知数据的分析，模式识别可以帮助军事指挥官快速了解战局发展趋势，在战斗中做出正确的判断和决策。
例如，模式识别可以通过识别敌方的典型行为模式，提前预测敌人可能采取的战术，并制定相应的对策。
然而，模式识别在战场中的应用还面临许多挑战和难题。
首先，战场环境复杂多变，数据来源和数据质量都存在一定的不确定性。
这就要求模式识别算法具备较强的适应性和鲁棒性，能够应对各种不确定性和噪声的干扰。
其次，战场中的决策和行动时间非常紧迫，需要模式识别系统具备实时性和高效性，能够在短时间内做出准确的识别和判断。
此外，模式识别的应用还涉及到安全和隐私等重要问题，如何在保证数据安全的前提下进行模式识别分析，是一个亟待解决的问题。
综上所述，模式识别在战场中的应用具有重要的意义和巨大的潜力。
作战实验中大数据技术运用探讨
作战实验中大数据技术运用探讨随着信息化技术的快速发展，大数据技术越来越成为作战实验中不可或缺的一种支撑手段，其重要性与必要性不断彰显。
大数据技术在作战实验中的应用旨在为指挥员提供更加准确的情报分析、更加精确的态势感知、更加高效的作战指挥等多方面的支持，并提高指挥决策的效率和精度。
1. 情报分析大数据技术可以通过对大量的情报数据进行挖掘分析，识别出一系列潜在的指挥决策所需的重要信息，包括过去的经验、最新的状况、未来的预测等。
指挥员可以根据这些分析结果更好的判断局势，做出更加明智的决策。
例如，针对某一特定任务，可以使用大数据技术对历史作战数据、气象数据、地形数据等进行分析，以提高决策的准确性和速度。
2. 态势感知通过大数据技术，可以及时获取需要的数据，并对巨量数据进行实时处理，实现对作战区域的全面态势感知。
同时，可以通过海量数据对作战区域实行预测和分析，为指挥员提供可信的情报数据，提高指挥决策准确度，从而更好地完成各项作战任务。
3. 作战指挥大数据技术还可以有效地支持作战指挥工作。
通过大数据技术，指挥员可及时掌握决策所需的数据，并快速地进行评估和分析。
同时，能够有效地充分利用多种系统的数据资源，在不同的环境下优化作战指挥流程，提高作战指挥效率。
1. 数据处理能力强在海量数据处理方面，大数据技术具有天然的优势。
其能够处理更多更复杂的数据，对数据的管理和处理也更为高效，大大减轻了人工处理数据的负担。
大数据技术拥有强大的数据挖掘能力，可以发现数千万甚至数亿条数据中那些最具价值的信息。
通过有效的算法和模型，大数据技术能够识别出规律，预测趋势，从而为指挥决策提供坚实的依据。
3. 实时性高大数据技术可以处理高速、多源、多格式的数据，可以实现在极短的时间内获取、分析数据并作出决策。
能够在最短的时间内获取最多的信息，更好地帮助指挥员快速响应各种突发事件。
4. 安全性高在大数据技术中，数据的安全性是至关重要的。
大数据技术可以提供高度可靠的数据存储和传输机制，有效地保障数据以及指挥命令的安全性。
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温鸿鹏,刘 捷.运用大数据增强战场态势感知能力[J].中华医学图书情报杂志,2018,27(4):33-36.DOI:10.3969/j.issn.1671-3982.2018.04.007㊃专题:军事大数据㊃运用大数据增强战场态势感知能力温鸿鹏1,刘 捷2[摘要]介绍了运用大数据思维和理论增强战场态势感知能力的基本方法,提出了按照确定战场态势大数据的表征维度㊁明确战场态势大数据的显存粒度㊁区分战场态势大数据的更新频率㊁建立战场态势大数据的关联图谱等思路构建战场态势感知大数据结构,运用基础数据战前准备㊁动态数据采集获取㊁隐性数据深度挖掘等方式拓展战场态势感知大数据来源,通过通播通用作战视图㊁分域发布局部态势㊁直达推送先验数据㊁专项定制个性数据等路径优化战场态势感知大数据的利用㊂[关键词]大数据;数据挖掘;数据分析;战场;态势感知[中图分类号]E9;TP311.13 [文献标志码]A [文章编号]1671-3982(2018)04-0033-04Improving the battlefield situation sensing ability using big data WEN Hong -peng 1,LIU Jie 2(1.Chinese PLA National Defense University Information and Communication School,Wuhan 430010,Hubei Province,China;2.Wuhan Healthcare Center for Women and Children,Wuhan 430010,Hubei Province,China)[Abstract ]The basic methods were described for improving the battlefield situation sensing ability using big data.The following ideas were put forward for constructing the big data structure for sensing the battlefield situation,namely the dimensions,granules,update frequency and associated graphs of battlefield big data.The sources of battlefield situation sensing big data were expanded by preparing the basic data before combat,collecting and ac⁃cessing dynamic data,deep mining of invisible data.The use of battlefield situation sensing big data was optimized by broadcasting the visual battle map,releasing the local situation,pushing the transcendental data,and customizing the special personal data.[Key words ]Big data;Data mining;Data analysis;Battlefield;Situation sensing [作者单位]1.国防科技大学信息通信学院,湖北武汉市 430010;2.武汉市妇女儿童医疗保健中心,湖北武汉市 430010[作者简介]温鸿鹏(1971-),男,陕西凤翔人,硕士,副教授㊂ 一体化联合作战,需要精准㊁及时㊁高效㊁共享的战场态势感知㊂随着网络信息体系的持续改进和发展,依托网络信息体系感知战场态势,不仅成为联合作战指挥员的必要选择,也成为打赢信息化战争的客观要求㊂因此,如何充分利用现有信息资源获取和信息处理技术,不断提高战场态势感知能力已成为联合作战指挥员关注的重大现实问题㊂大数据的思维㊁理论和相关技术,为有效解决这一问题提供了基本思路和方法[1]㊂信息化战场上敌我双方的多态作战要素㊁多类作战目标㊁多维关联关系以及激烈对抗行动,都将产生㊁传播或映射多元㊁复杂㊁海量的数据㊂这些数据具有比较鲜明的大数据特征,可以有效增强战场态势感知能力㊂运用大数据增强战场态势感知能力,是指依托战场全维分布的感知终端和网络,实时收集汇总可支撑联合作战指挥员感知理解的战场态势多元结构的海量作战数据,借助战场信息通信网络实现战场态势数据的多维交互,利用指挥信息系统实现战场态势数据的标准化㊁格式化及高效融合,通过深度挖掘发现战场态势数据的复杂关系㊁隐性关联和潜在价值,建立健全战场态势数据的生成㊁流转㊁处理和分发机制,按照指挥和作战行动的需要生成基于大数据支撑的准确实时㊁直观易懂㊁支持计算㊁便于分发的数据化战场态势图,为实现基于数据的作战指挥㊁形成基于网络信息体系联合作战㊁全域作战能力提供物质基础和必要条件㊂1 构建可支撑战场态势感知的大数据结构利用大数据增强战场态势感知能力,首先要对能够用于支撑战场态势感知的大数据进行界定和明确,并进行标准化㊁格式化处理㊂通过感知终端和网络获取数据后,只有经过一定的筛选和处理,这些初始获取和收集的数据才有可能用于支持实时的战场态势感知㊁作战计划制定㊁作战行动调控和战后评估分析㊂这种处理的目的主要是使初始的战场态势大数据既能与各种感知终端和信息通信网络的传输与处理能力相适应,保证其在战场网络信息体系内流转,又能确保其本身具有价值和精确性,从而满足联合作战指挥和行动对战场态势感知的差异性需求㊂1.1 确定战场态势大数据的表征维度表征维度反映的是对实体或事件表征的不同层面和特征㊂通常情况下,表征维度越大,对实体或事件的表征就越全面㊁越精确㊂信息化战场上作战要素和作战目标的标注㊁作战区域和行动的描述或敌对双方态势的勾画,都难以用某一维度的数据单独完成,必须利用多个维度的数据来表征㊂同时,多个战场目标㊁行动之间的时序关系㊁空间关系㊁信息交互关系也同样需要不同维度的数据来表征㊂更值得关注的是,充足的表征维度有利于对数据的深度分析和挖掘㊂因此,在构建战场态势大数据结构时,应结合战场目标的不同特征和作战行动的需要,对所有战场态势数据的表征维度进行规范㊂1.2 明确战场态势大数据的显存粒度数据显存粒度反映的是对实体或事件表征的细化或综合程度㊂显存粒度越小,战场态势数据的细化程度越高,对实体或事件的描述越细致㊂联合作战各级指挥员㊁指挥机构和各军兵种部队,对同一个目标的数据粒度需求具有较大的差异性㊂在利用大数据表征战场态势时,指挥层级越高㊁指挥活动越宏观,对战场态势数据的细化程度要求越低,数据显存粒度越大;反之,细化程度要求越高,数据显存粒度越小㊂在构建战场态势大数据结构时,应根据联合作战不同指挥席位或战位对战场态势的不同需求,合理明确指挥席位和战位的数据显存粒度要求和标准,并依据所确定的数据显存粒度要求和标准规范各种战场态势数据㊂1.3 区分战场态势大数据的更新频率更新频率反映的是对实体或事件表征的动态变化情况㊂数据更新频率越高,战场态势变化反馈越及时,动态情况掌握越全面㊂要确保联合作战各级指挥员和指挥机构准确实时地了解战场态势,更好地掌握战场动态和发展变化趋势,及时抓住稍纵即逝的有利战机,就必须对战场态势数据进行不断的迭代更新[2]㊂战场态势数据更新并不要求㊁也难以实现整体迭代,而应该结合实际进行局部或个体数据的关联迭代㊂通常情况下,主战武器平台对作战部署和进程影响大,高速机动目标的战场态势变化快,信息目标的时敏度高,必然对数据更新频率有更高的要求㊂在构建战场态势大数据结构时,应根据联合作战各级指挥员㊁指挥机构的作战需求和各类战场目标的不同性质,区分战场态势数据的更新频率㊂1.4 建立战场态势大数据的关联图谱关联图谱反映的是对实体或事件表征的相互关系㊂关联图谱越全面㊁越详细,战场多个目标或行动之间的相互关系及关联度就越直观㊁越清晰,对战场态势的掌握就越具体,对战场态势变化趋势的预测就越准确㊂关联图谱是将不同类别的态势数据链接而形成的关系网络,便于联合作战各级指挥员㊁指挥机构对战场态势全局的了解和掌控㊂通常情况下,采取人机结合的方式,将战场态势数据进行汇总㊁整理,依据指挥活动和作战行动的基本规律,可以建立显性的关联图谱;通过抽取㊁聚类㊁推理㊁分析等方法对战场态势数据中隐藏的特殊关联进行搜索㊁挖掘,可以建立隐性的关联图谱㊂在构建战场态势大数据结构时,应根据现有的态势数据和关联规则,建立初始的态势数据关联图谱,并依据态势研判和数据处理的新发现,建立新的关联关系㊁变更关联关系㊁调整关联系数㊂2 拓展可实现战场态势感知的大数据来源实现基于大数据的战场态势感知,必须要有全面㊁准确㊁有效的战场态势数据来源㊂战场态势数据来源主要有战前的准备㊁战时的采集以及对隐性数据的深度挖掘㊂2.1 战场态势基础数据战前准备战场态势基础数据主要是指在作战准备阶段,借助已有的各种情报和数据资源而获取和掌握的基本作战数据,包括地理信息数据㊁电磁环境数据㊁敌我编制装备数据㊁各类作战行动模型数据及战前态势数据等[3]㊂完成基础数据的战前准备,应主要考虑以下方面:一是各种情报信息的数据化处理,对现有文本㊁图表㊁图形㊁图像㊁视频等情报信息进行数据化处理,形成基础作战数据,构建战场态势初始数据库,此项工作可在平时进行,也需要在战前进行应急处理;二是战场态势基础数据的比对整理,剔除冗余错误数据㊁调整更新过时数据㊁补充完善缺漏数据;三是战场态势基础数据处理分析,对所有的态势数据逐一明确其表征维度㊁粒度㊁更新周期,并根据现有分析结果建立关联关系,形成战场态势初始关联图谱;四是完成战场态势基础数据的初始部署,将相关态势数据分门别类地部署到联合作战各级各类指挥席位和战位,从而形成基础作战视图㊂2.2 战场态势动态数据采集获取战场态势动态数据是指在作战组织筹划和实施过程中,依托战场各种态势感知终端采集到的所有态势数据以及借助上级㊁友邻或其他力量获取和掌握的各种态势数据㊂动态数据的采集获取主要应考虑以下方面:一是动态数据的采集,通过由人员㊁武器平台和传感器等组成的 感知网”进行战场态势感知,对作战相关区域内的各类目标和行动进行侦察和监控,获取实时或近实时实体或事件表征数据[4];二是动态数据的融合,一方面通过分布式的分析处理对获取的动态数据进行比对㊁印证和整合,另一方面通过集中式的分析处理将动态数据与基础数据进行对照分析,最终实现动态数据自身的融合以及与基础数据的融合;三是动态数据的互联互通,综合本级的态势感知能力,形成本级态势数据后,向上级㊁友邻提出相关态势数据需求或将本级相关态势数据汇入上级㊁友邻,实现本级与上级㊁友邻态势数据的互联互通,进而更新初始作战视图,形成基本作战视图;四是动态数据的互操作[5],根据作战需要明确联合作战各级各类指挥席位或战位的数据操作权限,将经过验证审批的最新数据进行实时更新,以实现与上级㊁友邻之间态势数据的互操作㊂2.3 战场态势隐性数据深度挖掘战场态势隐性数据是指在战场态势的感知过程中,通过对各种显性态势数据的深层次分析和深度挖掘获取和掌握的新的态势数据或关联关系㊂隐性数据通常不会以直观的方式显现出来,所表征的内容主要体现在形成历程㊁关联度和发展趋势等方面㊂隐性数据深度挖掘主要应考虑以下方面:一是态势数据的统计分析,通过对同一目标或某一行动的态势数据进行统计分析,发现该目标或行动的形成历程和变化特点,发现战场态势的量变㊁质变规律和趋势[6];二是态势数据的关联分析,对多维海量的态势数据进行分类㊁聚类和关联分析,通过态势数据的相互关系和变化规律,研究战场态势的形成基点㊁变化拐点和传导途径,从而发现不同或不相关目标或行动之间的隐性关联和影响,为联合作战各级指挥员发现敌方作战体系中的要点㊁弱点提供参考和依据;三是态势数据的预测分析[7],任何趋势,都先见于微末,根据某个或某些数据的细小变化,预测分析某一目标或某一行动的可能发展趋势,进而明确其对战场态势,甚至对作战进程和结局产生的影响;四是态势数据的评估分析,对所有态势数据进行回溯,评估分析相关数据对作战进程和结局的作用机理及影响度,为后续态势数据获取和处理提供纠偏参考,同时有利于提高联合作战各级指挥员对战场态势的感知和理解能力㊂3 优化可共享战场态势感知的大数据利用利用大数据增强战场态势感知能力,必然要通过科学合理的战场态势数据分发和利用实现㊂考虑到战场态势数据的超大容量㊁多元结构㊁流转时效要求以及战场网络信息体系的有限带宽㊁用户的个性化需求等复杂情况,在分发和利用态势数据时,既要关注战场态势数据的具体内容,也要关注战场态势数据的分发和利用方式㊂3.1 满足基本态势需求通播通用作战视图根据战场用户对战场态势感知的共性需要,由联合作战指挥机构利用战场信息网络,以通播的方式将需要全网共享的战场态势数据分发到联合作战所有指挥席位和战位,共享基本作战视图中的通用部分,即通用作战视图㊂虽然一次通播即可实现网内所有指挥席位或战位收到相同的态势数据,但通播的战场态势数据针对性不强,且在通播过程中占用信道资源较多㊂3.2 按照任务式指挥范畴分域发布局部态势任务式指挥是联合作战指挥中一种十分重要的指挥方式,通常由相应级别的联合作战指挥员授权后,由某一联合作战指挥员或指挥机构组织有限力量共同完成某一具体任务㊂根据作战任务的重要程度㊁态势需求和级别权限,按照相应的指挥层级㊁作战区域㊁作战任务和协同关系,向参与联合作战行动的相关指挥席位或战位发布与完成作战任务相关的局部态势数据㊂在相同区域内或执行相同作战任务的指挥席位或战位可以接收相同的局部态势数据,以便于相关任务部队共同完成作战任务㊂但在发布时,需要根据作战任务和进程准确把握局部态势数据发布的内容和范围,并根据作战进程和任务变化情况进行相应的动态调整㊂3.3 着眼岗位业务职能直达推送先验数据不同级别㊁不同类型的联合作战指挥席位或战位具有不同的职责权限和业务功能,不同的指挥人员或参谋人员也有不同的态势数据收集㊁处理和分析方法或习惯㊂依据指挥席位或战位的职能和权限,结合作战任务㊁作战力量的专业特点,以及不同用户对专业态势数据申请㊁查询㊁浏览或利用记录的统计分析,形成相关指挥席位或战位的态势数据需求的先验条件和参数,将与完成作战任务直接相关或可能相关的态势数据直接推送给特定指挥席位或战位,供其参考或选择使用㊂根据用户对态势数据使用的最新变化,对所推送的态势数据的先验条件和参数进行调整和更新㊂一般情况下,根据先验条件和参数推送的态势数据专业性比较强㊁适用性概率比较高,能够将指挥席位或战位不掌握但可能需要的态势数据及时发布,但也有可能存在无效的态势数据㊂3.4 依据特殊任务必需专项定制个性数据在执行某一特殊任务或者某个指挥席位或战位为完成特定作战任务时,可能出现当前态势数据缺乏或不足的情况㊂此时,可向态势感知网络或者上级㊁友邻提出个性化的态势数据需求申请㊂当态势感知网络或者上级㊁友邻检索到或获取相关态势数据后,可根据授权或相应的程序将态势数据传送给指定指挥席位或战位㊂定制的个性化态势数据具有较高的适用性,但及时性㊁有效性难以确定㊂同时,由于业务能力的限制,个性化态势数据的定制需求不宜过多,当所需态势数据已经能够满足作战需要或任务结束后,应及时终止个性化态势数据的定制任务㊂4 结语以美军为代表的军事强国对大数据的军事应用进行了比较广泛的研究和探索,并积极推进了相关的系统开发和工程实践㊂将大数据理论㊁技术和方法运用于军事领域,是提高基于网络信息体系的联合作战㊁全域作战能力的一个重要方面,迫切需要全面系统地进行深入研究㊂应当清醒地认识到,利用大数据思维㊁理论和相关技术,增强未来信息化战场的态势感知能力,是一项比较复杂的系统工程,需要研究的领域十分宽泛㊂本文的研究仅仅在态势感知领域的大数据应用上提供了一些基本思路和方法,没有涉及到具体的技术层面和工程应用,期望可以为后续的工程化应用研究提供参考和理论指导㊂随着大数据理论和技术的不断成熟及其在军事领域的推广和应用,将有望进一步提升指挥员对战场态势的感知能力㊂【参考文献】[1] 张旭东.抢占未来战场数据主导先机[N].解放军报,2017-08-31(7).[2] 知远战略与防务研究所.美军综合通用作战态势图发展现状及启示[EB/OL].(2017-08-09)[2018-03-13].http://www./content/17/0809/11/42198883_677766574.shtml.[3] 万军态.美国防部通过联合信息环境大刀阔斧开展转型建设[EB/OL].(2016-01-13)[2018-03-13].http://www.c2./index.php?m=content&c=index&a=show&catid=42&id =495.[4] 李洪兴.美陆军提高无人机系统的态势感知和任务执行能力[J].现代军事,2017(8):13.[5] 张 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