面向作战体系的生成式对抗网络应用研究

生成式对抗网络GAN作为一种生成式模型,受博弈论中二人"零和"博弈的启发,通过对抗学习的方式来训练,可以达到估计数据样本的潜在分布、生成新的数据样本的目的。从GAN的基本原理和实现模型入手,综述了其衍生模型和研究进展,对其在作战体系研究领域的应用进行了分析展望。     

基于生成对抗网络的多智能体对抗仿真建模方法

多智能体对抗仿真建模技术在军事上具有重要作用,其中强化学习深度增强网络(DQN)是重要的建模技术.随着体系对抗建模中环境输入信息及智能体数量的增加,DQN的复杂性不断增长,而单纯采用强化学习技术只能通过极度稀疏的对抗胜负结果提供反馈进行训练,模型训练的收敛速度是一个难题.探讨在多智能体对抗建模中采用基于生成对抗网络(G...     

基于循环条件生成对抗网络的数据生成方法

针对军事领域数据采集困难以及数据生成人工依赖性强、成本高、效率低等问题,在生成对抗网络(GAN)框架的基础上,构建长短期循环神经网络(LSTM-RNN)代替生成对抗网络中的生成器和鉴别器,以最大平均差异和最大似然估计作为指标构建数据生成评估模型,提出一种可生成数据序列的循环条件生成对抗网络(RC-GAN).该方法完全依靠数据驱动,无需经过精心设计的建模过程,便可生成与真实数据相一致的数据.通过基于实际数据的仿真实验,验证了该方法在数据相似度、估计误差、抗干扰性以及泛化性方面的优势.     

人工智能在无人战场态势预判与博弈对抗中的应用

在未来高强度火力对抗的战场环境下,具备无人协同、相互协作、优势互补及效能倍增的军事智能无人作战能力,是新时代军队取得战争胜利的关键所在。首先分析了当前智能无人作战的发展现状,然后对未来技术发展进行了研判,提出了人工智能在战场态势预判与博弈对抗中的应用,最后为智能无人作战的发展进行了总结和展望。     

多模态图像智能目标识别对抗攻击

基于深度学习模型的新一代智能化多模态(可见光/红外/雷达)图像识别系统已逐步在航空航天情报侦察、人机交互增强作战系统、无人作战平台自动图像目标识别以及多模复合图像末制导等多个军事场景中得到广泛应用。然而,由于深度神经网络模型在理论上存在不完备性和对抗脆弱性、多模态图像目标识别深度网络结构设计与优化在工程上存在迁移性等因素,使得现有识别系统在鲁棒准确性方面评估不足,给系统在未来战场复杂对抗场景中的广泛部署带来极大的安全隐患。为此,本文通过研究多模态图像智能目标识别系统军事场景应用的风险模型,分析系统存在的潜在攻击面,开展基于深度神经网络的多模态图像识别对抗样本攻击技术和对抗鲁棒准确性评估等关键技术研究,以期提升系统在复杂电磁环境条件下的鲁棒性和准确性。     

有人/无人机协同作战关键技术

分析了无人作战飞机在各国的研究及使用情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空间位置和主要完成任务的不同,将系统分为有人机、无人机两个平台,介绍了各平台的组成部分及相应的功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术:交互控制技术、协同态势感知、协同目标分配、协同航路规划技术、毁伤效能评估技术及智能决策技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战及信息处理流程.最后对无人作战飞机未来的发展方向进行了展望.     

嵌入式空战训练中虚拟智能对手的生成研究

研究探讨了嵌入式空战对抗训练系统中虚拟智能对手的生成问题。提出了虚拟智能对手生成的模型体系,构建了虚拟智能对手的总体框架,并给出了决策模型、战术行为模型和实体模型的建模方法,并进行了实践应用,验证了模型的正确性和合理性。该模型在嵌入式空战战术对抗训练仿真论证系统取得了较为满意的结果。     

无人机系统发展阶段和智能化趋势

本文根据无人机系统的主要技术特征对其发展阶段进行了分析概括,并对其智能化趋势进行了展望。首先,通过分析无人机系统的百余年发展历程和核心特点,将无人机系统的发展划分为萌芽起步阶段、初步发展阶段、崛起发展阶段、蓬勃发展阶段、稳步发展阶段和智能化发展阶段;其次,从主要特征、使命任务、任务载荷、导航系统和控制方式等角度对各个阶段特点进行了多维分析和对比;最后,从单体无人系统智能化(认知智能)、无人集群系统智能化(群体智能)和有人-无人系统智能化(混合智能)三个方面分析了无人机系统发展的智能化趋势。希冀这种从具体技术特征的角度来划分无人机系统发展阶段的方法对厘清无人机系统发展历程和趋势具有一定借鉴意义。     

智能无人作战系统发展及关键技术

随着人工智能、控制、通信等技术的成熟,无人系统不断发展,延伸至军事作战领域,无人作战系统将深刻影响未来战争的发展方向。研究了国外无人作战系统发展现状及主要特点,分析了智能无人作战系统的关键技术,以防空作战为背景,提出未来智能无人作战系统的发展初步构想,梳理总结了应关注的重点技术方向,为智能无人防空系统发展提供参考。     

无人战车遥控数据链总体技术

无人战车遥控数据链技术是指对无人战车进行信息回传和操作控制的一种数据链组网与控制技术。无人战车遥控数据链系统(简称"遥控数据链"系统)由数据链战术电台和操控系统组成,其性能和功能在很大程度上决定了整个无人战车系统的性能和功能。介绍了无人战车遥控数据链技术的基本概念和国外研究发展现状,重点分析了其主要关键技术,并展望了无人战车遥控数据链技术的发展趋势。     

机载多智能体信息融合决策系统

将多智能体技术引入到多传感器信息融合领域,通过充分利用智能体的自主性,分布性和协作性等优点,构建基于多智能体的机载信息融合决策系统.详细介绍了多智能体技术在该融合决策系统中的应用,重点描述了各智能体的功能,融合决策体系的结构框架,工作机制和软件实现等内容,为信息融合技术的发展开辟了新的方向.     

无人系统安全防护研究

当前,无人作战系统在大规模、高烈度、高科技体系对抗中的安全防护能力尚显不足,需从多方面加以提升。本文首先从自然环境、协同运用、综合对抗以及自主权限给无人系统带来的安全风险为出发点,深入分析了无人系统的安全防护需求;其次,根据需求,总结了无人系统安全防护的目标,并分别从提升无人系统环境适应性能、降低无人系统可探测概率、强化无人系统抗毁伤能力、夯实无人系统自主作战安全性设计等四方面详述了无人系统可采取的安全防范措施;再次,利用体系防护资源,结合无人平台和载荷的防护基础,提出了内外一体的、控制与防护分离的协同安全架构;最后,对无人系统安全防护的未来发展趋势进行了展望。     

协同空战指挥控制系统智能体模型研究

建立了由多个智能体(Multi-AgentSystem)组成的多机协同空战指挥控制系统的总体结构模型及基于信念、期望、意图(BDI)结构的单个智能体的结构模型,并针对多机协同空战指挥控制的特点,对基于BDI框架的智能体结构、智能体的内部行为、触发事件和结合作战效能的BDI解释器等形式化建模问题进行了研究。最后,指出需完成的后续工作以及相关技术问题。     

【征文通知】2021年无人系统高峰论坛征文通知

为深入贯彻“新一代人工智能发展规划”,充分发挥无人系统领域学术引领作用,推动无人系统高端前沿技术创新,促进领域交流与合作,2021年无人系统高峰论坛将于2021年9月23-24日在湖南省长沙市举行。 主办单位：国防科技大学、北京海鹰科技情报研究所 承办单位：国防科技大学智能科学学院、《无人系统技术》编辑部 支持单位：《国防科技》编辑部 论坛征稿范围为：空中无人系统与平台;地面无人系统与平台;水面/水下无人系统与平台;空间无人系统与平台;无人系统自主与协同控制技术;无人系统智能环境感知技术;无人系统导航与定位技术;无人系统通信与组网技术;无人系统结构、能源与动力技术;无人系统任务载荷技术;无人系统任务与效能评估技术;无人系统建模与仿真技术;无人系统智能信息融合与处理;多智能体协同理论与技术;脑机融合与混合智能技术;人工智能及其在无人系统的应用;仿生技术及其在无人系统的应用;无人系统反制技术;无人系统社会学理论与发展;无人系统教育平台、模式及实践;新概念无人系统与平台;其他相关的理论、方法、技术、系统或平台等。 论坛接收完整论文和长摘要（中英文）,出版会议文集（仅作交流用）。完整论文和长摘要需严格按照模板撰写,具体要求见会议网站（http：//uss2021.scholarbee.cn/）。论文将择优推荐至《国防科技大学学报》《航空学报》《飞航导弹》《战术导弹技术》《国防科技》《实验室研究与探索》等期刊发表,投稿截止日期为2021年8月15日。 联系人：李志(13161006067)、籍云方(18813018677)。电话：010-68191488;电子邮件：uss2021@163.com。     

国外军用机器人现状及发展趋势

作战系统的无人化代表了世界军事装备的发展方向,军用机器人在无人作战系统中扮演着重要角色.文章简要介绍了美国、欧洲、日本和韩国等国家和地区军用机器人的典型应用,并对未来军用机器人的发展趋势进行了展望.     

MAS作战仿真中的人装单元Agent结构研究

研究了在多智能体系统作战仿真中人装单元Agent的结构，该结构以BDI模型为基础，由感知器、匹配器、信念集、愿望集、筛选器、意图、执行器和通信器等8个模块组成。介绍了每个模块的功能，并在给定仿真背景、元规则和能力属性的基础上进行了576次仿真对抗实验。实验结果表明，以这种Agent结构为基础的多智能体系统作战仿真结果符合军事常理，能够对作战仿真研究起到支撑作用。     

无人炮塔系统关键技术组合分析

无人炮塔系统是未来火力系统发展的方向,在坦克和装甲车辆炮塔部分被命中概率高的现实情况下,无人炮塔对乘员来说相对安全。文章初步分析了无人炮塔系统的关键技术——遥控火炮技术和自动输弹技术实现的可能性和途径,并且针对在相同底盘上配置更大威力火炮的要求,探讨了膨胀波技术在无人炮塔上的应用。     

地空协同无人系统综述

地空协同无人系统作为新质跨域智能作战力量已成为世界强国开展军事技术竞争的前沿方向。本文首先总结了地空协同无人系统的概念、功能及发展目标,分析了世界主要国家制定的专项规划,从形成智能作战体系、改变战场攻防平衡及全面提高作战效能三个方面阐述了地空协同无人系统对未来战争的重大意义;其次,针对其面临的环境复杂、资源受限和平台异构等约束条件,从分布式态势认知、适应性智能导航及异构系统协同控制等方面总结了地空协同无人系统需要突破的关键技术;最后,为应对智能化战争挑战,从技术瓶颈、平台建设及政策支持等方面提出发展建议。该研究可为地空协同无人系统在国防科技领域的研究、应用和发展提供参考。     

高校智能无人系统运用人才队伍建设研究

智能无人系统是能够通过先进的技术进行操作或管理而不需要人工干预的人工系统,具有自主性、智能性以及人机耦合性等特征。随着科技快速更迭、国家战略支持、国家安全保障等要素驱动,高校智能无人系统运用人才队伍建设的研究势在必行。本文认为,当前,高校智能无人系统运用人才队伍呈现出愈发注重交叉学科研究、理论联系实践、开展专业认同教育以及课程思政建设等特点,这需要高校在引进和培育、交叉和融合以及专业化和高素质上下功夫,稳步推进高水平创新团队建设和一流专业学科群建设,同时稳步加大复合型人才培养力度,以为高校智能无人系统研发提供人才和智力保证。     

【专题】“无人系统自主性与智能化”专题编者按

地空协同无人系统作为新质跨域智能作战力量已成为世界强国开展军事技术竞争的前沿方向。本文首先总结了地空协同无人系统的概念、功能及发展目标,分析了世界主要国家制定的专项规划,从形成智能作战体系、改变战场攻防平衡及全面提高作战效能三个方面阐述了地空协同无人系统对未来战争的重大意义;其次,针对其面临的环境复杂、资源受限和平台异构等约束条件,从分布式态势认知、适应性智能导航及异构系统协同控制等方面总结了地空协同无人系统需要突破的关键技术;最后,为应对智能化战争挑战,从技术瓶颈、平台建设及政策支持等方面提出发展建议。该研究可为地空协同无人系统在国防科技领域的研究、应用和发展提供参考。