系统动力学炮兵侦察感知系统能力生成建模与仿真

信息化作战,侦察感知能力是炮兵获取决策优势与行动优势的基础。依据炮兵侦察感知系统的功能与构成,分析炮兵侦察感知信息流程,运用系统动力学分析侦察感知系统的各要素及影响关系,进而建立炮兵侦察感知系统作战能力生成的系统动力学模型。依据设定作战背景,仿真分析了传感器性能、网络性能等对炮兵侦察感知系统能力生成影响问题,得出了较为可靠的结论,为炮兵基于信息系统体系作战能力要素建设提供决策依据。     

作战任务的形式化描述及其过程表示方法

为了使各信息系统一致地理解作战任务的内涵及执行过程,本文对作战任务的形式化描述方法进行了深入研究。在分析作战任务概念和组成的基础上,利用八元组结构给出其形式化定义。抽象出作战任务中的三类关系:总体作战任务与具体作战任务间的实例化关系、作战任务与作战行动间纵向的层次结构关系、作战行动间横向的时序逻辑关系。依据作战任务的特点,提出了一种作战任务形式化描述的流程,采用IDEF3模型表示任务的执行过程。通过行为单元与仿真数据的集成,交汇点与仿真规则的映射,进一步讨论了模型的计算机实现问题。     

【专题】复杂陆战场环境下的智能感知理论现状与发展

近年来,由于基于深度学习方法的智能检测算法不断演进,其网络结构不断进化,实用化程度不断提高,因此,将其应用于复杂战场环境下,形成实用化智能感知能力的可行性不断提高。然而算法的可靠性、可解释性问题目前仍未完全解决。本文认为,在未来的地面无人平台系统框架内,使用基于深度学习的目标检测识别方法,融合多种传感器感知信号,探索如何可靠地收集无人平台附近敌我车辆、人员、相关物体状况以及视距内的地理与气象环境信息,能够实现多元智能感知过程,构建智能复杂体系,为无人平台实现复杂战场环境感知理解,自主环境判定、自主行走、自主危险判定甚至威胁自动处置提供技术储备。同时,这也将是军队下一步智能感知理论方向的主要任务。     

【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。     

长向量处理器高效RNN推理方法

模型深度的不断增加和处理序列长度的不一致对循环神经网络在不同处理器上的性能优化提出巨大挑战。针对自主研制的长向量处理器FT-M7032,实现了一个高效的循环神经网络加速引擎。该引擎采用行优先矩阵向量乘算法和数据感知的多核并行方式,提高矩阵向量乘的计算效率;采用两级内核融合优化方法降低临时数据传输的开销;采用手写汇编优化多种算子,进一步挖掘长向量处理器的性能潜力。实验表明,长向量处理器循环神经网络推理引擎可获得较高性能,相较于多核ARM CPU以及Intel Golden CPU,类循环神经网络模型长短记忆网络可获得最高62.68倍和3.12倍的性能加速。     

Too little,too late: protecting American soft networks in COIN/CT

ABSTRACT

Assistance of local-national partners is necessary to the USA in order to protect its national security interests throughout the world. These partners, typically individuals who support USA diplomats, service members, and non-governmental organizations (NGOs) in non-combatant roles, form USA soft networks. Due to the nature of their work, many of these individuals associated with the policy and actions of the USA become vulnerable to violent threats from adversaries. In fact, adversaries have grasped that attacking USA soft networks is a logical approach for enemies fighting from positions of weakness. As a result, examination of other domains may yield best practices that build resiliency in USA soft networks, thereby cementing national security interests. Further, agency theory illuminates critical principles in the relationships between local-national partners and field practitioners, and informs policy development efforts as a result.