生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络（GAN）在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、循环生成对抗网络（CylcleGAN）、生成对抗模仿学习（GAIL）、序列生成对抗网络（SeqGAN）等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。     

人机混合智能技术主要发展动向分析

人机混合智能是由“人-机-环境”相互作用而产生的新型智能系统。对人机混合智能领域的最新研究与应用动向与进展进行了综合评述。首先介绍DARPA近年来在人机混合智能领域的加速布局;然后盘点了脑机接口、可信人工智能、虚拟现实、环境感知等人机混合智能核心技术的最新科研与应用进展;最后讨论人机混合智能面临的挑战与对未来军事发展的启示。综述表明,机器在未来将更多地用作人类“同事”,而不仅仅是“工具”,人机混合智能的各项核心技术已经不同程度地产生实战应用,而人、机之间的权责分工、能力分配、交互接口、伦理规制等将是人机混合智能进一步发展所需解决的关键问题,人机混合智能将加速军事变革进程,对作战样式、装备体系、战斗力生成模式等带来根本性变化。     

虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知研究

在分析水下多平台集群可变粒度态势感知发展的基础上,研究了多粒度水下态势感知的体系范畴提升及时空演进同步问题,提出虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知原理及方法。通过内嵌多物理知识和上下文情景模型的动态虚拟物理神经网络,以时空数据与情景信息为驱动,实现了跨领域多粒度水下态势感知及跨时空同步态势演进分析,为有效遂行水下攻防对抗任务提供协同智能决策支持。理论分析及数值结果表明,多粒度水下态势感知及其同步态势演进分析可以通过有效融合集群资源,增强信息优势并动态优化所涵盖的功能领域和时空规模。所提出的原理及方法可为水下立体攻防体系的构建和发展提供理论依据与技术参考。     

基于机器学习的联合作战任务筹划模型

战争复杂性日益提高,快速完成作战任务筹划对于提高指挥效率至关重要。提出了联合作战任务矩阵分析模型,为作战任务筹划提供了一种理论方法;以此为基础,构建作战任务-支撑要素-威胁要素信念网络模型;设计了信念网络关键参数的贝叶斯学习方法,采用想象力机制来提高算法在自博弈学习中的收敛速度;给出了一种深度最小威胁生成树搜索算法,该算法能够通过平衡搜索误差和搜索速度,高效完成任务优先级排序。最后,通过仿真实验验证了上述模型和算法的有效性。     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

基于作战环的作战体系节点重要性评价方法

针对现有评价模型大多从网络拓扑的角度进行节点重要性分析,无法准确反映节点对体系作战能力重要性的问题,提出了一个基于作战环的体系作战能力量化评估指标,在此基础上,通过度量节点失效对体系作战能力的影响来评价节点重要性,并结合算例进行了有效性验证分析,为体系对抗中关键节点判定提供借鉴和参考。     

基于云端架构的核生化态势感知系统

目前,核生化态势感知系统不具备大数据处理能力,并且不同节点的态势感知信息不对称。为了解决这种不足,引入云端架构,构建了基于"云-端"架构的核生化态势感知系统。该系统"云"、"端"结合,在确保传统功能实现的前提下,提升了传统的数据处理能力,并生成全域战场核生化态势"一张图",为各级作战指挥员作出正确的指挥决策提供了强有力的保障支持。     

外军先进无人地面传感器

无人地面传感设备是现代战争战场态势感知不可或缺的重要手段之一。近年来,外军借助先进通信与网络技术,大力发展无人地面传感设备,扩展了传统传感器的效能。     

基于感知信息共享的C2网络特征分析

指挥控制（C2,Commandand Control）关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的“信息过载”从而影响C2网络性能。对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强。     

无人机自主控制应用需求及研究发展分析

随着无人机装备的快速普及,自主控制技术越来越成为提高无人机系统生存能力、适应能力和任务完成能力的重要因素。通过对无人机实战场景和使用需求的分析,提出近期对自主控制技术应用的重要需求是提高无人机感知能力和对故障及飞行状态的适应性。分析了当前自主控制技术在外部态势、内部态势和适应性飞行控制方面的研究和应用现状。最后,根据对应用需求的分析和当前相关技术的发展应用情况的考察,提出了无人机适应性自主控制的技术框架。