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摘要：針對傳統(tǒng)引戰(zhàn)配合方法在產(chǎn)品研發(fā)、毀傷決策等方面存在的問題和不足，提出大數(shù)據(jù)在促進(jìn)引戰(zhàn)配合智能化發(fā)展中的應(yīng)用。解析了引戰(zhàn)配合實現(xiàn)智能化的途徑和所涉及的關(guān)鍵技術(shù)，分析其發(fā)展特點，結(jié)合發(fā)展趨勢，從使迭代更加高效、研發(fā)過程更加安全、決策更加客觀全面、毀傷更加精準(zhǔn)等四個方面論述了大數(shù)據(jù)在促進(jìn)引戰(zhàn)配合發(fā)展中的應(yīng)用。為未來數(shù)據(jù)的收集模式及快速積累、模型的訓(xùn)練手段提升等方面研究打下基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：引戰(zhàn)配合；大數(shù)據(jù)；人工智能

０引言

隨著人工智能技術(shù)的逐步應(yīng)用，數(shù)字工程管理方法的進(jìn)一步實施，基于虛擬仿真技術(shù)的模擬訓(xùn)練場建設(shè)，數(shù)字化技術(shù)在引戰(zhàn)系統(tǒng)研制及使用過程亟需進(jìn)一步深化［１］。數(shù)據(jù)的收集、處理、儲存技術(shù)的重要性大大增強，這些數(shù)據(jù)大部分來自以往引戰(zhàn)系統(tǒng)的試驗和仿真，數(shù)據(jù)體量巨大且類型繁雜，經(jīng)過一定的積累便形成了“大數(shù)據(jù)”［２］。其中暗藏的某些規(guī)律并不能被輕易發(fā)現(xiàn)，往往需要技術(shù)人員花費大量時間和精力不斷分析和發(fā)掘其中的特征和內(nèi)涵，總結(jié)引戰(zhàn)匹配中的規(guī)律，為準(zhǔn)確判斷和預(yù)測提供依據(jù)；而大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助我們在不需分析事物運行機理的情況下，從以往的大量數(shù)據(jù)中歸納和升華出規(guī)律和經(jīng)驗，讓計算機或裝備信息設(shè)備基于此實現(xiàn)自主仿真、判斷、決策，進(jìn)而獲得智能。引戰(zhàn)配合技術(shù)是決定導(dǎo)彈能否發(fā)揮作用的關(guān)鍵技術(shù)，引戰(zhàn)配合的優(yōu)劣直接關(guān)系到導(dǎo)彈對目標(biāo)的毀傷能力。當(dāng)導(dǎo)彈末端俯沖攻擊目標(biāo)時，導(dǎo)引頭在正常工作盲區(qū)外有效提供彈目交會信息如彈目距離、高低角、方位角和角速度信息，或?qū)б^在近場探測存在角閃爍現(xiàn)象，無法有效提供彈目交會信息時，采取何種方式或何種時機才能獲得最佳的引戰(zhàn)配合效果［３４］，已經(jīng)無法由有限的典型攻擊方式給出。這時，需要“專家”來計算，這位“專家”即是大數(shù)據(jù)。

１大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)智能化的技術(shù)途徑

基于大數(shù)據(jù)計算范式的實現(xiàn)過程如圖１所示。近年來，大數(shù)據(jù)技術(shù)已成為新興的基礎(chǔ)概念，美國國防部認(rèn)識到傳統(tǒng)的產(chǎn)品迭代耗時太長，現(xiàn)代化計劃通常需要１５～２０年才能見效，僅為一個新平臺或一個硬件定義所需的工作時長就可能長達(dá)５年。通常，現(xiàn)代化計劃因需求過多引起工作冗長繁重，這些需求過多地限制了系統(tǒng)或硬件所必須的開發(fā)和制造方式，結(jié)果可能導(dǎo)致解決方案過于復(fù)雜和昂貴［５］。而大數(shù)據(jù)技術(shù)則依托于物理模型，傳感器采集的數(shù)據(jù)與歷史仿真數(shù)據(jù)來反映與該物理模型相對應(yīng)的實體功能滿足情況、實時狀態(tài)以及演變趨勢。這種技術(shù)可以在引戰(zhàn)系統(tǒng)研發(fā)的多個階段產(chǎn)生積極作用。在方案設(shè)計階段，借助大數(shù)據(jù)推演，能夠加快引戰(zhàn)匹配早期的方案快速設(shè)計迭代，以更少的成本，極低的代價和更快的速度將新技術(shù)實現(xiàn)應(yīng)用。通過使用數(shù)學(xué)模型開展多專業(yè)聯(lián)合仿真，并對仿真獲得的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠?qū)Ξa(chǎn)品性能進(jìn)行精確摸底而不需要開展大量試驗條件建設(shè)，生產(chǎn)產(chǎn)品實物樣機，從而大幅壓縮方案論證周期，提高論證精細(xì)度，降低研制階段成本。以往，我們常常試圖模擬人類大腦的工作模式或思考方式實現(xiàn)人工智能，以期對基于事物本質(zhì)的了解建立模型，進(jìn)而再對未知進(jìn)行預(yù)測，然而這方面的理論始終很難突破。進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，我們不再需要了解事物的本質(zhì)，可以通過對目前掌握的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)各種現(xiàn)象的相關(guān)性關(guān)系和演變態(tài)勢，并據(jù)此建立模型進(jìn)行預(yù)測，其根本就是將智能問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)問題?；诖髷?shù)據(jù)的人工智能實現(xiàn)過程如圖２所示。

１．１提取特征模型

統(tǒng)計學(xué)也被稱之為數(shù)理統(tǒng)計，是以概率論為基礎(chǔ)，收集、處理并分析數(shù)據(jù)，尋找數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性。實物試驗、半實物仿真試驗可以讓我們輕易獲得海量的數(shù)據(jù)信息，如彈目距離、高低角、方位角和角速度信息，傳統(tǒng)的方法需要在數(shù)據(jù)庫中選取出具有相應(yīng)特點的數(shù)據(jù)，研究總結(jié)其中隱藏的相關(guān)關(guān)系，再不斷結(jié)合新的數(shù)據(jù)來預(yù)測未知的發(fā)展趨勢?？墒牵F(xiàn)象的發(fā)生機理往往是錯綜復(fù)雜的，事物之間的聯(lián)系通常不是顯而易見的，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性，從以往的數(shù)據(jù)中找出各種信息的相關(guān)關(guān)系，這對于我們在無法摸清事物運行機理的情況下，了解事物的運行具有很強的現(xiàn)實意義［６］。將這些相關(guān)關(guān)系進(jìn)行總結(jié)歸納，就可以總結(jié)出事物的運行規(guī)律，它將作為先驗經(jīng)驗存儲起來用于構(gòu)建特征模型。

１．２訓(xùn)練模型

最初，數(shù)據(jù)體量不足或計算能力不達(dá)標(biāo)，模型計算得出的結(jié)果不一定盡如人意，但是隨著數(shù)據(jù)的不斷積累，計算機的計算能力不斷提高，得到的模型結(jié)果越來越趨近于真實試驗結(jié)果。作為前期初步研究的典型案例之一，圖３為引戰(zhàn)系統(tǒng)對橋梁的毀傷訓(xùn)練模型，展示了不同彈目交會信息條件下橋梁的毀傷情況。當(dāng)導(dǎo)彈末端俯沖攻擊目標(biāo)時，導(dǎo)引頭在正常工作盲區(qū)外有效提供彈目交會信息如彈目距離、高低角、方位角和角速度信息，或?qū)б^在近場探測存在角閃爍現(xiàn)象，無法有效提供彈目交會信息時，導(dǎo)引頭的計算機模塊利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性，利用盲區(qū)外的有限信息從以往的數(shù)據(jù)中匹配飛行彈道及飛行位置，進(jìn)而確定起爆方式及時機，以便達(dá)到最佳引戰(zhàn)配合效果。

２大數(shù)據(jù)在引戰(zhàn)配合智能化發(fā)展中的應(yīng)用設(shè)想

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步和其在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用必將孕生新的引戰(zhàn)配合方法及作戰(zhàn)理論，并對現(xiàn)代戰(zhàn)爭的形式、戰(zhàn)場環(huán)境產(chǎn)生顛覆性的影響［７］。在可以預(yù)想的未來，軍事裝備的自動化水平及決策效率均將顯著提高，人類在戰(zhàn)爭中會由前臺轉(zhuǎn)向幕后，戰(zhàn)爭形態(tài)的變化將加快人類在戰(zhàn)爭中的角色轉(zhuǎn)變，大數(shù)據(jù)設(shè)計戰(zhàn)爭，智能裝備執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)，人與智能裝備互相輔助完成任務(wù)。智能化作戰(zhàn)是未來人工智能技術(shù)發(fā)展的大勢所趨，將為國防事業(yè)帶來極大的經(jīng)濟和軍事效益。

２．１大數(shù)據(jù)技術(shù)可以使產(chǎn)品迭代更加高效

數(shù)字工程技術(shù)正成為大國之間技術(shù)博弈的高地。采用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以打通系統(tǒng)工程中需求分析－裝備研發(fā)－使用保障的各大環(huán)節(jié)，充分利用目前科研生產(chǎn)中存在或新產(chǎn)生的數(shù)字資源，將已有的成果數(shù)字化、模型化，再綜合采取建模與仿真、高性能計算、物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)手段，在引戰(zhàn)匹配設(shè)計中不斷推動以基于模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動為基礎(chǔ)的分析和控制方法，圍繞軍事裝備論證、研制、生產(chǎn)及保障中的系統(tǒng)工程工作［８］。設(shè)計未來戰(zhàn)爭就是設(shè)計裝備。通過這種方法將徹底顛覆傳統(tǒng)的武器裝備研發(fā)模式，大幅壓縮從需求端到產(chǎn)品端的生成時間，這在當(dāng)前顛覆性技術(shù)快速發(fā)展的時期顯得尤為重要。先進(jìn)技術(shù)能夠借助數(shù)字化手段快速物化為裝備形態(tài)，短時間內(nèi)形成作戰(zhàn)能力，從而獲得不對等的技術(shù)壓倒性優(yōu)勢，避免出現(xiàn)由于開發(fā)周期過長導(dǎo)致的論證階段技術(shù)先進(jìn)，設(shè)計階段技術(shù)領(lǐng)先，裝備階段技術(shù)落后的現(xiàn)象出現(xiàn)。

２．２大數(shù)據(jù)技術(shù)使研發(fā)過程更加安全

火藥的誕生和發(fā)展之路伴隨著不斷地傷亡。以往對新環(huán)境、新目標(biāo)的引戰(zhàn)配合設(shè)計主要基于經(jīng)驗設(shè)計，基于對以往產(chǎn)品的設(shè)計找突破口，這非常依賴研發(fā)人員的經(jīng)驗。對單一環(huán)境、單一目標(biāo)更改有較好的效果［９］，而對于復(fù)雜系統(tǒng)、多支路影響的引戰(zhàn)配合則效率低下，甚至無法找到突破。此時，需要通過大量的、復(fù)雜的相關(guān)驗證性試驗，安全事故的產(chǎn)生在所難免。而進(jìn)入到大數(shù)據(jù)時代，利用收集的以往大量試驗和仿真積累的數(shù)據(jù)信息，再通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對其進(jìn)行分析和利用，形成引戰(zhàn)配合的智能化模型，此外，我們還可以得到新方案的潛在隱患來源，以便于及時采取策略進(jìn)行預(yù)防。

２．３大數(shù)據(jù)技術(shù)使引戰(zhàn)配合決策更加客觀全面

目前很多國家已經(jīng)開始使用智能指揮系統(tǒng)作為輔助決策參考，充分發(fā)揮計算機系統(tǒng)的優(yōu)勢，以知識推理的方式定性、定量分析問題，使解決和處理問題的能力和效率均得到了一定程度的提高［１０］。但是，如圖４所示，隨著戰(zhàn)場數(shù)據(jù)、訓(xùn)練數(shù)據(jù)及環(huán)境數(shù)據(jù)的不斷收集與積累，使我們有條件利用更多的信息去做出更全面、科學(xué)、客觀的決策。通過對多渠道來源數(shù)據(jù)的挖掘與分析，決策不再僅僅依賴于經(jīng)驗和仿真，當(dāng)現(xiàn)實中的眾多情報及引戰(zhàn)系統(tǒng)自身信息加入后，不同信息間的相關(guān)性也會被充分發(fā)掘，必將使決策更客觀全面、更符合真實戰(zhàn)場情況。

２．４大數(shù)據(jù)技術(shù)使毀傷更加精準(zhǔn)

引戰(zhàn)配合策略設(shè)計包含信息傳輸過程及信息控制過程，整個過程中既有離散的輸入輸出，又有連續(xù)的輸入輸出，受多種因素影響，且時間十分短暫。因此，信息的傳遞和控制只有在戰(zhàn)斗部最佳起爆時段內(nèi)迅速完成才能發(fā)揮最大作用，因而系統(tǒng)復(fù)雜難以描述。不同的引戰(zhàn)匹配策略往往帶來截然不同的毀傷效果。從圖５可以發(fā)現(xiàn)，在引入大數(shù)據(jù)技術(shù)后，可根據(jù)毀傷目標(biāo)情況調(diào)整毀傷策略，不同彈目距離引戰(zhàn)系統(tǒng)的作用會產(chǎn)生不同的毀傷效果，充分挖掘和分析以往產(chǎn)品的數(shù)據(jù)特征和內(nèi)涵，總結(jié)引戰(zhàn)匹配中的規(guī)律，為新環(huán)境、新目標(biāo)的引戰(zhàn)配合設(shè)計提供準(zhǔn)確判斷和預(yù)測，可在極短的時間給出終極毀傷策略，進(jìn)而形成更加精準(zhǔn)的毀傷效果。

３結(jié)論

從智能化發(fā)展的優(yōu)勢和軍事需求的角度來看，將大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于軍事領(lǐng)域是大勢所趨。軍事裝備和作戰(zhàn)決策的智能化、自主化程度的增強必將給未來陸、海、空各個戰(zhàn)場的作戰(zhàn)形式和作戰(zhàn)效能帶來積極的影響。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展是人工智能技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)，引戰(zhàn)配合設(shè)計是武器裝備設(shè)計的關(guān)鍵，因此它成為了軍事裝備與決策實現(xiàn)智能的重要一環(huán)。我們應(yīng)當(dāng)從頂層設(shè)計謀劃未來，從大數(shù)據(jù)的收集、存儲，構(gòu)成全面、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫資源；處理數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)庫資源中的規(guī)律信息，形成知識；對不同的應(yīng)用場景建立相適應(yīng)的模型，利用知識來指導(dǎo)決策，以實現(xiàn)智能。目前大數(shù)據(jù)技術(shù)作為前沿研究，在引戰(zhàn)配合的應(yīng)用方面只進(jìn)行了初步的探索，后期會對數(shù)據(jù)的收集模式及快速積累、模型的訓(xùn)練手段提升等方面進(jìn)行更為深入的研究。

作者:林京鵬 胡小林 索王軍 單位:北京機電工程研究所