作戰(zhàn)任務(wù)管理
隨著作戰(zhàn)任務(wù)和系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增加,在正確的時間做出正確的作戰(zhàn)決策需要 (1) 實時態(tài)勢感知,以及 (2) 提供自動建議的決策支持系統(tǒng)。這兩項功能是作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng) (MMS) 的核心。
態(tài)勢狀態(tài)
作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng) (MMS)提供的態(tài)勢包括在作戰(zhàn)任務(wù)背景下與我軍及其周圍戰(zhàn)場的當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)的信息。例如,最新態(tài)勢信息可包括:
我方部隊和系統(tǒng)的狀態(tài),以及友軍和敵軍部隊的狀態(tài)。
與我方部隊和系統(tǒng)有關(guān)的各種任務(wù)性能參數(shù),包括過去的性能以及當(dāng)前和未來的估計性能。
我方系統(tǒng)行為的異常情況,可能由故障、干擾或相互干擾、天氣條件等造成。
有關(guān)敵方部隊和系統(tǒng)的最新情報。
敵方活動的異常情況,包括其行動概念(CONOPS)和系統(tǒng)參數(shù)。
上述態(tài)勢通常來自對各種信息源數(shù)據(jù)的分析,例如
傳感器輸出,包括雷達、信號情報系統(tǒng)、光學(xué)/電光傳感器、聲學(xué)傳感器等。
指揮與控制(C2)輸出。
人類情報信息。
可以使用啟發(fā)式算法等傳統(tǒng)方法和機器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)算法等最新方法進行分析。
自動建議
作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng) (MMS)會根據(jù)先驗情報信息(任務(wù)開始前)或任務(wù)期間的最新情況提出自動建議。這些建議的重點是部隊和系統(tǒng)可以采取的行動,例如可以包括
改變部隊部署。
平臺位置/軌跡變化。
系統(tǒng)配置更新,如頻率分配修改。
系統(tǒng)資源重新分配,即改變傳感器、效應(yīng)器、發(fā)射器或平臺對目標(biāo)和感興趣區(qū)域/體積的分配。
作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)的決策支持部分通?;?a href="http://srfitnesspt.com/analog/" target="_blank">模擬和優(yōu)化工具的結(jié)合。模擬用于估計在各種情況下會發(fā)生什么,而優(yōu)化過程則決定應(yīng)檢查哪些情況,并選擇最合適的配置。 此外,作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)的決策支持組件還可以采用邏輯算法,針對一組預(yù)定義事件提出建議的應(yīng)對措施。例如,如果地基雷達測得某一空間區(qū)域和特定頻率范圍的噪聲水平增加,即使沒有干擾源的具體信息,也可以采取一些措施來緩解這一問題。這些措施可包括,例如,改變雷達的發(fā)射頻率、調(diào)整搜索模式或?qū)δ承┙嵌确秶密壽E初始化。邏輯算法可利用文獻中已知的方法,如決策樹和隨機森林。
多任務(wù)優(yōu)化
目前可用的作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)大多針對單一任務(wù)。然而,多任務(wù)作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)(MM-MMS) 可以提高作戰(zhàn)任務(wù)的性能,因為它們可以管理多個任務(wù)共享的資源。 最突出的共享資源是電磁頻譜,它被任何發(fā)射或接收電磁輻射的系統(tǒng)所使用。這些系統(tǒng)包括無線通信系統(tǒng)、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GNSS)接收器、雷達、信號情報系統(tǒng)、電子戰(zhàn)系統(tǒng)等。當(dāng)今大多數(shù)作戰(zhàn)任務(wù)都嚴重依賴無線通信網(wǎng)絡(luò)和/或全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)接收器,因此很容易受到相互干擾、干擾或欺騙。確保持續(xù)共存的唯一方法是進行實時頻譜管理,同時考慮到區(qū)域內(nèi)所有依賴頻譜的系統(tǒng),這些系統(tǒng)可能用于多項任務(wù)。 共享資源的另一個例子是軍用運輸車,它可以為不同地點的不同單元服務(wù),但在特定時間只能有一條路徑。 多任務(wù)作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)(MM-MMS)的主要技術(shù)挑戰(zhàn)是多任務(wù)優(yōu)化。多任務(wù)優(yōu)化的特點是
必須同時優(yōu)化的自由度數(shù)量非常大,導(dǎo)致計算復(fù)雜度和內(nèi)存需求高。
不同自由度背景下的多樣性。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法通常處理單一類型的問題,如部署、軌跡規(guī)劃或資源分配。多任務(wù)優(yōu)化通常需要同時解決兩類或多類問題。
此外,定義目標(biāo)函數(shù)對于多任務(wù)優(yōu)化尤其困難。優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)通過為每個檢查方案提供性能評分,決定了優(yōu)化過程試圖優(yōu)化的內(nèi)容。對于多任務(wù)作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)(MM-MMS),目標(biāo)函數(shù)可能會考慮任務(wù)優(yōu)先級和任務(wù)相互影響等問題。為了獲得有意義的結(jié)果,目標(biāo)函數(shù)通常要通過廣泛的運籌學(xué)研究來校準(zhǔn)。強化學(xué)習(xí)也可用于使目標(biāo)函數(shù)適應(yīng)作戰(zhàn)團隊的需要。
基于人工智能的態(tài)勢感知
如上所述,使用人工智能算法可以獲得態(tài)勢感知。 在作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)中,人工智能算法必須支持使用小型數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練,以便靈活應(yīng)對戰(zhàn)場上的快速變化。此外,算法應(yīng)基于最少的假設(shè),以減少模型失配并產(chǎn)生準(zhǔn)確的結(jié)果。常見的人工智能算法通常只符合其中一項要求。例如,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)只需要很少的先驗信息,但卻需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。 與此相反,高斯混合模型(GMM)和支持向量機(SVM)基于特定的模型假設(shè),但小規(guī)模的訓(xùn)練集通常就足夠了。 Omnisys 是為以色列國防和國土安全提供任務(wù)優(yōu)化解決方案的領(lǐng)先供應(yīng)商,其開發(fā)的專有算法套件之一被稱為 "敏捷統(tǒng)計建模"(ASM)。它是根據(jù)上述要求開發(fā)的。此外,ASM 還是一種白盒方法,即其模型易于可視化和手動調(diào)整。這一特性在處理戰(zhàn)略任務(wù)時非常重要,因為戰(zhàn)略任務(wù)的誤差往往是不可接受的,而提前估計系統(tǒng)在各種情況下的性能的能力則至關(guān)重要。
結(jié)論
在現(xiàn)代戰(zhàn)場上,作戰(zhàn)任務(wù)管理系統(tǒng)正逐漸成為成功完成作戰(zhàn)任務(wù)的關(guān)鍵,而現(xiàn)代戰(zhàn)場的特點是變化迅速,有無數(shù)的系統(tǒng)要滿足眾多的作戰(zhàn)需求?;谌斯ぶ悄艿膽B(tài)勢感知和多任務(wù)優(yōu)化是這些系統(tǒng)持續(xù)發(fā)展的兩個關(guān)鍵驅(qū)動因素。
審核編輯:黃飛
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原文標(biāo)題:基于多任務(wù)優(yōu)化和人工智能賦能態(tài)勢感知技術(shù)的作戰(zhàn)任務(wù)管理
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