在信息化战争时代，掌控信息即意味着抢占战场主动权。然而，信息本身仅是起点，真正决定胜负的关键，在于能否从海量数据中准确解读战场态势，洞察敌方的真实作战意图。这正是“态势理解”所要解决的核心问题——它不仅要清晰呈现战场“发生了什么”，更要精准预判“接下来会怎样演变”。

传统模式下，态势理解高度依赖指挥员的个人经验与直觉判断。但现代战场的复杂程度呈指数级攀升，数据维度急剧膨胀，单纯依靠人脑处理已愈发力不从心。那么，能否借助人工智能，尤其是深度学习等前沿算法，来显著提升态势理解的效率与准确性？答案是肯定的，且已有不少值得关注的研究成果涌现。

引言

自1995年Mica Endsley博士提出三层次态势感知模型以来，态势理解便被定义为连接原始数据与决策判断的关键桥梁。其核心任务，是将侦察获取的态势特征与专家知识深度融合，判别敌方进攻、防御、机动、欺骗甚至集结等战略部署，从而识别其作战意图与行动计划。美国陆军在2015年发布的TRADOC PAM 535-3-1文件中，更是明确将“保持高水平战场态势理解能力”列为未来陆军应对复杂环境、对抗灵活对手的核心能力。

然而，现实挑战极为严峻。现代战场的态势复杂性、深度已远超人类经验与传统辅助决策系统的处理能力。传统基于线性理论的态势理解方法，在面对非线性、动态变化的战场环境时，往往力不从心，难以快速提供可靠判断，直接影响作战指挥效能。

深度学习算法的出现，为破解这一困局带来了全新可能。人工智能历经计算智能、感知智能阶段，正迈向认知智能。深度学习在认知智能领域潜力巨大。2006年，Geoffrey Hinton教授提出的深度学习算法，凭借其强大的非线性处理能力与逐层抽象理解能力，在语音识别、图像处理等领域大放异彩。这种能力恰好与战场态势理解的需求高度契合——它能够从复杂、模糊的数据中挖掘出隐蔽的作战模式与规律。

本文正是在此背景下，提出了一种基于深度学习算法的态势理解方法。我们构建了基于知识发现的态势理解技术路径，并详细阐述了利用大数据与智能算法进行态势理解知识发现的完整流程。最后，以战术层级作战意图识别问题为例，对比了传统方法与基于LSTM（长短时记忆）网络算法的效果。试验结果令人振奋：LSTM网络算法在识别准确率与收敛性能上均表现优异，能够有效提升复杂战场环境下的态势理解效率。

应用方法

在基于智能算法的态势理解过程中，算法主要应用于三个核心环节：态势目标特征匹配、时效性判断与态势要素分析。其目标是为指挥员准确生成态势产品，支撑决策。整个过程可分解为四个关键步骤：

首先，创建与任务知识需求相对应的模板；其次，根据作战任务明确战场态势理解的知识发现目标；然后，利用领域已有知识，建立与战场态势数据特点相匹配的规则库；最后，在规则库支撑下，进一步推测生成战场态势产品。

以对敌战术层级作战意图识别为例，知识发现模式中的“结构模式”（动作间的任务划分关系）和“序列模式”（动作间的时序关系）作用尤为突出。通过调用这两种模式，可显著提升意图识别与预测的效率。

图1 智能算法在态势理解中应用

1.1 知识发现方法池

实现基于智能算法的态势理解，核心在于构建一个“知识发现方法池”。该池中包含多种技术，如关联规则发现、粗糙集方法、深度学习算法以及数据库方法。根据任务需求与数据特点，可灵活选择一种或多种方法组合使用，甚至对现有方法进行针对性改进。

知识发现技术的价值，在于从海量数据中挖掘出隐含的、有用的、未被发现的信息与知识（如规则、模型、约束等），并最终提供给决策者。这个过程如同从“数据矿山”中提炼“知识金矿”。

图2 基于知识发现方法池的智能态势理解流程

不同的知识发现方法各有侧重，其应用领域也各不相同。从表1的对比中可以看出，这些方法的输出是规则、模式、模型等知识元素。规则可细分为关联规则、分类规则与聚类规则；模式则包括频繁模式、子图模式与序列模式。这些知识成果各有特点与用途。

表1 知识发现方法池主要技术方法对比

选择方法时，关键在于明确输入数据类型以及所需输出的知识类型。通过探索性评估，可选出最具价值的方法范例。在后续系统开发中，可将这些知识发现过程建模成工作流，将方法封装成工具与服务。

值得注意的是，战场态势瞬息万变，甚至“战胜不复”。固化的知识库在面对未来复杂多变的战场时，难免力不从心。这正是深度学习算法的用武之地——它能够理解数据、分析结果，并在不确定条件下进行逻辑推理，为解决传统知识库无法支撑的复杂深层战场态势理解问题提供了新路径。

1.2 知识发现流程

在大数据时代，关注数据的相关性或关联性，是预测的关键。战场态势信息数据具有典型的大数据特征——数据间存在相关性，同时也带有模糊性。这要求我们研究基于大数据的态势理解知识发现流程与方法。

图3 态势理解知识发现流程

整个流程可概括为五个环节：

1) 态势数据获取。通过卫星、雷达、无人机等各类侦察手段，收集敌情、我情、战场环境等数据，形式包括文本、音频、影像视频等。

2) 态势数据处理。对原始数据进行预处理，包括去除噪声、处理不完整与不一致数据，并进行平滑、聚集等规范化操作，为后续挖掘打好基础。

3) 态势数据挖掘。这是核心环节。通过智能算法，从海量数据中搜索隐含的高价值信息。通过分类、聚类、预测与关联分析，将原始数据转化为符合用户需求的高级知识。

4) 态势知识融合。将来自不同来源的战场态势知识进行收集、过滤、汇总与融合，生成专题综合态势知识，为指挥员的决策提供有力支撑。

5) 态势知识呈现。最后一步，是将最有价值的态势知识，以知识图谱、虚拟现实、增强现实等易于理解的方式，直观地传递给指挥员。

应用实例

理论讲完，我们用实际案例来看效果。这里以战术层级的作战意图识别问题为例，这是态势理解中最具挑战性、也是指挥员最关心的核心问题之一。

意图识别，本质上是推理敌方下一步行动计划的过程。该过程通常在作战准备阶段完成，结合专家知识和对战场态势特征的判断，预测敌方未来动向。传统的意图识别方法，如数据对比、数据场、信息熵等，在面对复杂多变的战场时，效果并不理想。现有辅助决策系统无法以人的认知模式来识别判断，难以适应新形势。

深度学习算法则不同。它模拟了人类“大脑”的学习机制，具有生成“自我意识”的潜力，可以模仿指挥员的联想、感知、假设、逻辑推导等思维过程。它不需要大量繁琐的生成规则，而是通过特征提取来学习知识。通过大量数据训练出的深度神经网络，本身就包含了整体的知识结构，更适合描述复杂的作战意图识别问题。这是传统方法无法比拟的显著优势。

2.1 基于模板匹配的作战意图识别

在深度学习兴起之前，模板匹配是主流方法。例如，Gw.Hopple等人的战场情报信息准备系统与Da vid.F.Noble的基于规划模板的海战意图识别系统，都通过构建模板来匹配和识别敌方意图。这种方法虽然直观，但模板的构建与维护成本高，且难以应对从未见过的战术模式。

图4 模板匹配器结构

2.2 基于深度学习算法的作战意图识别

与传统方法相比，基于深度学习的方法在战场态势理解方面展现出巨大技术优势，尤其是在战役与战术层面。它能够有效建立算法模型属性特征与作战意图之间的复杂映射关系。

具体来说，将目标的意图识别特征向量作为样本输入深度神经网络，通过调整网络节点权值来判断敌人意图。深度神经网络隐含层较深，后层可以利用前层获得的原始特征，提取更高层次的意图特征，从而达到更精准的识别效果。

在众多深度学习算法中，LSTM网络算法在序列建模问题上优势明显。它具有长时记忆功能，可以只保留与战术特征相关的数据进行预测，而丢弃不相关数据，从而很好地构建战术行动过程与意图特征值时间序列之间的对应关系。这一特性与战术行动的时间序列特性高度一致，因此成为作战意图识别问题中的首选算法。

图5 基于深度学习算法的作战意图识别模型

2.3 基于深度学习算法的作战意图识别仿真试验

试验背景设定为合成部队坦克分队与敌遭遇战斗，聚焦于作战筹划过程中对敌方坦克分队战术行动意图的识别。我们使用智能作战试验平台，采用作战仿真训练数据进行试验。

2.3.1 模型设计与实现

试验采用了坦克分队战术行动意图数据集，包含地面各作战单元每20秒的属性特征值，如速度、加速度、运动方向角、经纬度、高程、己方间距、双方距离等。每个战术行动意图数据集大小为2000组。数据来源包括原始采集信息、平台训练采集数据以及模型实际应用生成的数据。

按照敌方坦克分队执行任务的不同，其战术行动意图被分为7种：冲击、防御、控要、机动、伏击、反冲击与撤退。

图6 基于深度学习算法作战意图识别模型应用

模型设计时，隐藏层与节点数的选择至关重要。学习率同样关键：太大可能跳过最优解，太小则训练速度缓慢。网络结构由训练集决定，测试集用于评估效果。最终选用的LSTM网络算法参数如表2所示。

表2 长短时记忆网络算法参数

2.3.2 试验结果

我们将2000个样本数据随机分为80%训练集与20%测试集。图7展示了LSTM网络算法在7种战术行动意图数据集上的综合训练与测试结果。

结果显示，识别准确率随着训练次数的增加而稳步提升，在训练1200步后趋于稳定，接近100%。同时，损失函数值逐渐减小，在1200步后趋近于0。这一结果符合深度学习算法模型的一般训练规律。可以明确的是，LSTM网络算法对敌方坦克分队战术行动意图识别具有极高的准确率与良好的收敛性。

图7 模型训练准确率和损失函数图

结束语

本文从信息化战争的军事需求出发，系统探讨了在战场态势理解中运用智能算法的途径。我们建立了基于知识发现方法池的态势理解方法，并提出了完整的知识发现流程。通过以敌方坦克分队战术行动意图识别为例的仿真试验，验证了LSTM网络算法的有效性——具有高准确率与良好的收敛性。

总体来看，作战指挥态势理解智能算法应用研究仍处于起步阶段，相关理论还在不断深化，实际应用层面也还有更多课题需要深入探讨。但可以肯定的是，这条路是正确的，其潜力巨大，值得持续投入与关注。