「态势感知」战场信息的实时可视化

「态势感知」战场信息的实时可视化

在现代战争中，战场态势感知的重要性日益凸显，它涉及到对敌情、我情、战场环境所处状态的感知以及对作战进程变化的理解，是实施作战指挥决策的基础支撑，直接影响着军事行动的效果。

什么是战场态势感知

战场态势感知是一个复杂的过程，它利用遍布陆、海、空、天各领域的传感器网络，对一定时间和空间环境内的战场态势要素进行感知，并通过融合手段对获取的繁杂信息进行理解，形成实时的战场状态，进而通过可视化技术展示，并预测下一时刻战场状态的过程。

根据以上定义将战场态势感知分为四个层次，简称PFPV模型：

• 感知（Perception）：通过多种探测手段获取战场信息，实现对敌情、我情和战场环境的综合掌握。
• 融合（Fusion）：基于感知信息，通过一定手段有效融合形成对各个战场态势要素的实时态势。
• 展现（Visualization）：利用可视化技术，将实时态势和预测态势转化为直观的图形表示。
• 预测（Projection）：结合态势理解得到的信息，预测未来战场态势，为决策提供数据支撑。

战场态势感知是提升作战能力的关键因素。它通过整合分析各类关键信息，为作战提供全面准确的态势。在作战效能上，促进各作战单位协同；于指挥控制方面，赋予指挥系统快速反应与控制能力。它辅助指挥员决策，确保在短时间内做出正确判断，也能及时发现威胁保障作战安全，推动军事信息化进程，更是军队适应未来战争形态、占据优势的必备能力。

关键技术

数据采集与融合

现代战场态势感知依赖于各种传感器和监视设备，如射频感应、全球定位、红外传感等，通过物联网和智能组网技术实现对战场大数据的实时采集、储存、传输与处理。这些数据经过融合处理，形成初级的战场态势图。

人工智能与大数据分析

人工智能技术在战场态势感知中发挥重要作用，通过机器学习和数据挖掘技术，可以分析历史数据和趋势信息，预测敌方行动。此外，利用大模型构建态势认知智能体，通过仿真环境推演学习复杂态势规律，实现从当前状态到未来态势的映射。

可视化与决策支持

态势感知的结果通常通过可视化技术展示给指挥官，通过二维和三维可视化技术，提升态势动态仿真与数据管理能力，使其能够直观掌握战场态势，加速决策过程。

应用领域

情报收集与分析

利用侦察设施装备对多源、异构和多维的战场信息进行提取，包括目标检测识别和跟踪等技术。通过技术侦察和人力搜集，对敌电磁、通信以及网络等信息进行截获和处理，形成对敌目标的发现、识别、监视、跟踪和定位。

战场环境感知

利用传感器和遥感技术收集战场环境数据，机器学习模型可以对地形、天气等环境因素进行感知和评估。

目标识别与定位

利用图像识别、信号处理等技术，机器学习模型可以实现对战场目标的自动识别和定位。

指挥决策支持

通过信息融合方法对得到的原始战场信息进行知识的挖掘，从而得到战场态势信息，对于夺取信息优势、取得决策优势进而赢得战争胜利变得更加重要。

典型案例

电磁空间感知系统

该项目通过模拟测向设备对信号进行测向定位、监测设备的方位和电磁场强分布，展示目标概率分布热力图和历史轨迹以及信号频谱图、瀑布图和IQ图等，用以建立电磁空间的真实情况，实现电磁空间的感知和态势可视化，帮助用户准确了解电磁环境和目标态势。

智能军事仿真指挥系统

基于网络数据驱动的军事仿真平台，能够接收和解析仿真态势数据信息，并在二三维场景中直观显示。该平台具备对电子干扰机的电子压制威力范围绘制功能以及实时地形遮蔽计算支持。此外，还能针对导弹和卫星进行特定效果的展示，包括导弹的各个阶段和卫星的轨道、星下点轨迹、星载传感器视场范围和卫星通讯等。

战场态势感知是现代战争中不可或缺的技术，通过多层次、多维度的感知、理解和预测，为指挥决策提供了坚实的基础。随着人工智能和大数据技术的不断发展，战场态势感知正在向智能化逐步转变，未来智能化战场态势感知将向全域覆盖、全时服务的方向发展，实现对敌作战体系全纵深、立体化、多维度的持续动态探测与监视。