面向CGF的战场空间表示及推理关键技术

智能辅助决策
利用人工智能技术，为指挥员提供智能辅助决策支持，减轻指挥 员决策负担，提高决策效率。
人机信任机制
建立人机信任机制，确保在人工智能出现故障或失误时，指挥员 能够及时介入，确保推理和决策的正确性。
面向未来智能化战争的关键技术探索
自主学习技术
研究具有自主学习能力的战场空间表示及推理关键技术，使其能够 不断从作战数据中学习、进化，适应未来战争形态的发展。
高精度地图构建
借助GIS、遥感等技术 ，构建高精度、多尺度 的战场空间数字地图， 为各类作战行动提供准 确的空间基准。
动态环境建模
考虑战场环境的动态变 化，建立时空一体的战 场环境模型，实时更新 战场空间表示，满足作 战决策的时效性需求。
推理关键技术的自适应与鲁棒性增强
数据驱动的自适应推理
基于作战数据驱动，实现推理模型的 自适应调整，提高在不同作战场景下
数据融合
整合多源异类传感器数据 ，实现战场空间信息的实 时更新，为智能决策提供 支持。
路径规划
运用图论、优化算法等技 术，在复杂战场环境中为 CGF规划最优行动路径。
战场态势感知与预测的可视化分析
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实时态势感知
通过数据可视化技术，将战场空间信息和态势变 化实时展示给指挥人员，提高决策效率。
预测分析
运用机器学习、时间序列分析等方法，对战场态 势进行短期和长期预测，为战略和战术决策提供 行对比分析，揭示 潜在规律和趋势，助力决策者洞察战场发展。
基于AI的战场指挥控制系统
自动化指挥
运用强化学习、深度学习等AI技术，实现战场指 挥决策的自动化和智能化。
智能化推理
为了实现高效、准确的推理，需要借助人工智能等技术，构建智能 化推理系统，自动分析战场态势并给出决策建议。
推理关键技术的挑战与意义
推理关键技术的意义在于
增强作战适应性：推理关键技术能够根据不同战 场环境和作战需求，自适应地调整推理模型和算 法，提高作战适应性。
提升战场态势感知能力：通过推理关键技术，可 以实时、准确地分析战场态势，为指挥人员提供 决策支持。
应用范围
CGF在军事训练、作战计划制定、战术分析等领域具有广泛应用，为军事决策 者提供逼真的虚拟战场环境。
战场空间表示的重要性
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提高决策效率
准确的战场空间表示能够 为指挥人员提供实时的战 场态势感知，辅助指挥决 策，提高作战效率。
降低决策风险
通过战场空间表示，可以 预测和评估不同作战方案 的优劣，降低决策风险， 减少不必要的损失。
增强训练效果
逼真的战场空间表示可用 于军事训练，提高官兵的 战术素养和应对复杂战场 环境的能力。
推理关键技术的挑战与意义
数据融合与处理
战场环境中存在大量异构、不确定的数据，如何有效融合和处理 这些数据是推理关键技术面临的挑战之一。
实时性要求
战场环境瞬息万变，推理算法需要满足实时性要求，以便及时响应 战场态势的变化。
基于学习到的态势演变特征，通过输 入当前战场状态，预测未来一段时间 内的战场态势发展。
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不确定性估计
采用贝叶斯深度学习等方法，对战场 态势预测结果进行不确定性估计，为 决策者提供置信度参考。
多智能体协同的战场决策推理
智能体间通信
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制定智能体间的通信协议，实现战场信息的实时共享，提高决
策效率和准确性。
增量式更新
针对战场环境的动态变化，采用增量式更新策略， 仅更新发生变化的部分，以降低数据传输和处理的 开销。
时空一致性维护
在实时更新的过程中，确保战场空间表示的 时空一致性，避免因数据更新导致的战场态 势误判。
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战场空间推理关键技术
基于深度学习的战场态势预测
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深度学习模型
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数据驱动预测
利用深度学习模型，如循环神经网络 （RNN）和长短期记忆网络（LSTM ），对战场历史数据进行学习，挖掘 战场态势演变的时序特征。
促进军事智能化发展：推理关键技术是军事智能 化的重要组成部分，其研究成果将推动军事领域 的智能化发展，提高军事行动的效能和战斗力。
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战场空间表示技术
基于地理信息系统的战场空间建模
地理信息系统集成
利用地理信息系统（GIS）的强大空间数据处理能力，整合战场地 形、地貌、气象等多源地理数据，构建统一的战场空间模型。
联合推理模型
构建适用于多域战场的联合推理模型，如基于图神经网络的联合推 理模型，实现对多域战场态势的统一推理和预测。
跨域协同决策
在多域战场联合推理的基础上，进一步实现跨域协同决策，提高多 军兵种联合作战的效能。
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战场空间表示与推理的应 用
CGF中的智能决策支持
环境建模
基于地理信息系统（GIS） 和三维建模技术，构建逼 真的战场环境，为CGF提 供准确的战场空间表示。
目标识别与跟踪
运用计算机视觉、深度学习等技术 手段，对传感器数据进行实时处理 ，实现战场目标的自动识别和精确 跟踪。
态势评估与预测
基于多源融合信息，进行战场态势 的综合评估和短期预测，为指挥决 策提供有力支持。
高动态战场环境的实时更新技术
数据实时获取
通过高速数据链、卫星通信等手段，实时获 取战场环境的动态变化数据，如敌我双方兵 力部署、武器装备状态等。
的推理效能。
抗干扰技术
增强推理系统的鲁棒性，抵抗各类干 扰和欺骗，确保在复杂电磁环境下推
理结果的稳定性和可靠性。
多模型融合推理
采用多模型融合策略，综合利用不同 推理模型的优点，提高推理结果的准
确性和全面性。
人工智能与人类的协同推理
人机协同推理框架
建立人工智能与人类协同推理的框架，明确两者在推理过程中的 角色与职责，实现优势互补。
分布式协同
通过分布式计算和通信技术，实现多CGF间的协 同作战和资源共享。
人机融合
将人类指挥人员的经验与AI的计算能力相结合， 构建高效、灵活的战场指挥控制系统。
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未来发展趋势与挑战
战场空间表示的精细化与多维度化
多源数据融合
利用各类传感器和情报 数据，实现战场空间多 维度信息的精细感知与 融合，提高表示的全面 性和准确性。
协同决策模型
02
建立多智能体协同决策模型，如基于博弈论的协同决策模型，
实现多个智能体在战场环境下的协同作战。
分布式推理
03
利用分布式计算技术，将决策推理任务分散到各个智能体上并
行处理，提高推理速度和可扩展性。
面向多域战场的联合推理技术
多源信息融合
整合来自陆、海、空、天等多域战场的传感器数据，实现战场信 息的全面感知。
多域协同技术
探索陆、海、空、天、电等多域战场空间的协同表示与推理技术， 实现跨域作战力量的高效协同。
类脑计算技术
借鉴生物大脑的工作原理，研究类脑计算技术在战场空间表示与推 理领域的应用，推动智能化战争关键技术的创新发展。
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面向cgf的战场空间表示及 推理关键技术
2023-11-11
目录
• 引言 • 战场空间表示技术 • 战场空间推理关键技术 • 战场空间表示与推理的应用 • 未来发展趋势与挑战
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引言
CGF概述
定义与背景
计算机生成力量（CGF，Computer-Generated Forces）是一种通过算法和 模型模拟真实世界中的实体和行为的技术。在军事领域，CGF可用于模拟战场 环境中的敌方部队、武器系统以及作战策略。
多尺度建模
根据战斗需求，建立不同粒度的战场空间模型，实现从宏观到微观 的全局与局部战场环境描述。
地形地貌真实感渲染
采用先进的地形渲染技术，如基于物理的渲染（PBR），实现战场环 境的高真实感可视化。
多源信息融合的战场态势感知
多传感器数据融合
集成雷达、红外、光电等多种 传感器的观测数据，实现战场 空间的全方位、全时域感知。