部队攻关研究课题申报书

部队攻关研究课题申报书一、封面内容

项目名称：基于多源信息融合的战场态势智能感知与决策技术研究

申请人姓名及联系方式：张明，zhangming@

所属单位：国防科技大学军事智能研究所

申报日期：2023年10月26日

项目类别：应用研究

二．项目摘要

本项目旨在针对现代战场环境复杂多变、信息爆炸式增长的特点，开展基于多源信息融合的战场态势智能感知与决策技术研究。项目以提升战场认知效能和指挥决策精度为核心目标，重点研究多源异构信息的实时获取、特征提取与智能融合方法，构建战场态势动态感知模型，开发智能化决策支持系统。研究内容涵盖雷达、光学、电子侦察等多源传感信息的时空对齐与关联分析，基于深度学习的战场目标识别与行为预测技术，以及融合多准则决策算法的指挥决策优化模型。项目拟采用数据驱动与模型驱动相结合的技术路线，通过构建大规模战场仿真环境进行实验验证，形成一套完整的战场态势智能感知与决策技术体系。预期成果包括：1）多源信息融合算法原型系统；2）战场态势动态感知模型；3）智能化决策支持系统软件；4）相关技术规范与验证报告。本项目的实施将有效提升部队战场认知与指挥决策能力，为军事智能化转型提供关键技术支撑，具有显著的应用价值和推广潜力。

三.项目背景与研究意义

现代战争形态正经历深刻变革，信息化、智能化成为核心特征。战场环境日益复杂，呈现出电磁频谱密集、物理空间广阔、信息源多样、威胁类型多元等特点。在这样的背景下，战场态势感知与指挥决策能力成为决定战争胜负的关键因素。我军虽在信息化建设方面取得长足进步，但在面对海量、异构、实时的战场信息时，仍面临诸多挑战，现有技术在信息融合深度、态势认知精度、决策智能化程度等方面存在明显短板，难以完全满足未来高强度信息化战争的需求。

当前，战场态势感知与决策领域的研究主要集中在以下几个方面：一是多源信息融合技术，旨在将来自不同传感器、不同平台的时空信息进行关联与整合，生成更全面、准确的战场态势图；二是基于人工智能的目标识别与行为预测技术，利用机器学习、深度学习等方法提升对敌方目标特征的提取和意图分析的准确度；三是指挥决策支持系统，通过模型化、智能化的方法辅助指挥员进行态势判断和行动规划。然而，现有研究仍存在一些突出问题。首先，多源信息融合算法在处理海量、高维、强相关的战场数据时，存在计算复杂度高、实时性差、对噪声敏感等问题，难以满足战场环境的严苛要求。其次，战场态势认知模型往往基于静态或简化的场景假设，对战场动态演化过程的理解不够深入，难以准确预测敌方可能的行动轨迹和战术变化。再次，指挥决策支持系统在人机交互、知识推理、风险评估等方面存在不足，决策过程的智能化程度不高，难以有效应对战场环境的复杂性和不确定性。

这些问题的存在，严重制约了我军战场认知与指挥决策能力的提升。因此，开展基于多源信息融合的战场态势智能感知与决策技术研究，具有重要的现实意义和紧迫性。本项目的研究将针对上述问题，通过创新性的理论方法和技术手段，构建一套完整的战场态势智能感知与决策技术体系，有效提升我军在复杂战场环境下的信息处理、态势认知和决策支持能力，为实现军事智能化转型提供关键技术支撑。

本项目的研究具有重要的社会价值和军事意义。从社会价值来看，本项目的研究成果将推动人工智能、大数据、云计算等前沿技术在国防领域的应用，促进相关学科的发展和技术进步，为我国科技创新和产业升级做出贡献。从军事价值来看，本项目的研究成果将直接提升我军的战场感知与指挥决策能力，增强部队的作战效能和生存能力，为维护国家安全和领土完整提供有力保障。具体而言，本项目的研究成果可应用于以下几个方面：一是提升战场态势感知能力，通过多源信息融合和智能感知技术，生成更全面、准确、实时的战场态势图，为指挥决策提供可靠的信息支撑；二是增强目标识别与行为预测能力，利用深度学习和智能分析技术，准确识别敌方目标类型、意图和行动轨迹，为火力打击和战术应对提供决策依据；三是优化指挥决策支持系统，通过模型化和智能化方法，辅助指挥员进行态势判断、方案规划和风险评估，提高指挥决策的科学性和时效性；四是促进部队信息化建设，推动战场信息资源的整合共享和智能化应用，提升部队整体作战效能。

此外，本项目的研究还具有重要的学术价值。本项目将围绕多源信息融合、战场态势感知、智能化决策等关键问题，开展系统性、前瞻性的理论研究和技术攻关，推动相关学科的发展和技术进步。本项目的研究成果将为战场态势感知与决策领域提供新的理论方法和技术手段，丰富和完善相关学科的理论体系，为后续研究提供重要的参考和借鉴。本项目的研究将培养一批高水平的科研人才，提升科研团队的技术实力和创新能力，为我国国防科技事业的发展做出贡献。

四.国内外研究现状

战场态势感知与决策技术作为军事智能领域的核心研究方向，一直是各国军事科研机构和高科技企业竞相投入的焦点。近年来，随着人工智能、大数据、传感器技术等领域的快速发展，该领域的研究取得了显著进展，形成了多源信息融合、认知计算、智能决策等关键技术方向。总体来看，国外在该领域的研究起步较早，技术积累相对成熟，在传感器技术、数据处理算法、决策支持系统等方面具有领先优势。美国作为军事信息化建设的先行者，在战场态势感知与决策领域投入了大量资源，研发了多款先进的指挥决策系统，如JADC2（联合全域指挥控制）体系、BCT（步兵作战部队）数字化系统等，这些系统强调信息共享、协同作战和智能化决策，在多源信息融合、目标识别、态势推演等方面取得了突破性进展。美军还积极推动人工智能在军事领域的应用，开发了基于深度学习的目标识别、行为预测和决策支持系统，显著提升了战场认知和决策效率。此外，欧洲国家如英国、德国、法国等也在战场态势感知与决策领域进行了深入研究，开发了多源信息融合系统、认知雷达、智能决策支持系统等关键技术，并在实际军事应用中取得了良好效果。

国内战场态势感知与决策技术的研究起步相对较晚，但发展迅速，尤其在近年来取得了长足进步。我军高度重视战场态势感知与决策技术的研究，将其列为重点发展领域，投入了大量资源进行技术攻关和装备研发。在多源信息融合方面，国内研究人员提出了多种基于贝叶斯网络、D-S证据理论、模糊逻辑等方法的融合算法，并在实际战场环境中进行了测试和应用，取得了一定的成果。在战场态势感知方面，国内研究人员开发了基于可视化、地理信息系统（GIS）的战场态势显示系统，并结合人工智能技术进行了态势分析和预测研究。在指挥决策支持方面，国内研究人员开发了多种基于规则推理、专家系统、模糊决策等方法的支持系统，并在实际军事训练和演练中进行了应用，取得了一定的效果。国内科研机构和高校在该领域也取得了一系列研究成果，发表了一批高水平论文，申请了一批专利，为战场态势感知与决策技术的研发奠定了基础。

尽管国内外在战场态势感知与决策领域的研究取得了显著进展，但仍存在一些问题和研究空白，需要进一步深入研究和探索。首先，多源信息融合方面的问题。现有研究大多集中在基于单一理论模型的融合算法，如贝叶斯网络、D-S证据理论等，但在面对复杂战场环境中的海量、异构、实时信息时，这些算法的计算复杂度较高，实时性难以满足要求。此外，现有研究大多基于静态或简化的场景假设，对战场动态演化的处理能力不足，难以适应战场环境的复杂性和不确定性。其次，战场态势感知方面的问题。现有研究大多基于静态或简化的战场模型，对战场动态演化过程的理解不够深入，难以准确预测敌方可能的行动轨迹和战术变化。此外，现有研究大多基于单一传感器或单一信息源，对多源信息的融合利用不够充分，难以生成全面、准确的战场态势图。第三，智能化决策方面的问题。现有研究大多基于规则推理或专家系统，难以处理战场环境中的模糊性和不确定性，决策过程的智能化程度不高。此外，现有研究大多基于单一目标或单一任务，对多目标、多任务的决策支持能力不足，难以满足复杂战场环境下的决策需求。最后，系统集成与验证方面的问题。现有研究大多基于理论算法或仿真实验，缺乏实际战场环境的测试和验证，系统的可靠性和实用性有待提高。

具体而言，尚未解决的问题或研究空白主要包括以下几个方面：一是多源信息融合算法的实时性与鲁棒性问题。如何设计高效、鲁棒的多源信息融合算法，以处理海量、异构、实时的战场信息，并保证算法的实时性和准确性，是当前研究面临的重要挑战。二是战场态势动态感知模型的不确定性处理问题。如何建立能够处理战场环境不确定性的动态感知模型，以准确预测敌方可能的行动轨迹和战术变化，是当前研究面临的重要挑战。三是智能化决策支持系统的人机协同问题。如何设计高效的人机协同决策机制，以提高指挥决策的科学性和时效性，是当前研究面临的重要挑战。四是系统集成与验证的实战化问题。如何将现有技术成果集成到实际的指挥决策系统中，并在实际战场环境中进行测试和验证，是当前研究面临的重要挑战。

综上所述，战场态势感知与决策技术的研究仍存在许多问题和研究空白，需要进一步深入研究和探索。本项目将针对上述问题和研究空白，开展基于多源信息融合的战场态势智能感知与决策技术研究，以期为提升我军的战场认知与指挥决策能力提供关键技术支撑。

五.研究目标与内容

本项目旨在针对现代战场环境复杂多变、信息爆炸式增长的特点，以及现有战场态势感知与决策技术存在的不足，开展基于多源信息融合的战场态势智能感知与决策技术研究。通过理论创新、技术攻关和系统验证，构建一套完整的战场态势智能感知与决策技术体系，有效提升我军在复杂战场环境下的信息处理、态势认知和决策支持能力。为实现这一总体目标，本项目提出以下具体研究目标：

1.研究目标一：构建高效鲁棒的多源信息融合算法，实现对海量、异构、实时战场信息的有效融合与处理。

2.研究目标二：建立基于深度学习的战场态势动态感知模型，实现对战场态势的实时感知、准确识别和智能预测。

3.研究目标三：开发融合多准则决策算法的智能化决策支持系统，提升指挥决策的科学性、时效性和智能化水平。

4.研究目标四：构建战场态势智能感知与决策技术验证平台，对所研发的关键技术和系统进行综合测试和评估。

为实现上述研究目标，本项目将围绕以下几个方面的研究内容展开：

1.研究内容一：高效鲁棒的多源信息融合算法研究

1.1具体研究问题：

(1)如何设计高效的多特征提取算法，以充分挖掘多源异构战场信息的特征信息？

(2)如何构建鲁棒的多源信息融合模型，以有效处理战场环境中的噪声、缺失和不确定性信息？

(3)如何优化多源信息融合算法的计算效率，以满足战场环境的实时性要求？

1.2研究假设：

(1)基于深度学习的多特征提取算法能够有效提取多源异构战场信息的深层特征，为后续融合提供高质量的数据基础。

(2)基于改进的D-S证据理论或多准则决策理论融合模型，能够有效处理战场环境中的噪声、缺失和不确定性信息，提高融合结果的准确性和鲁棒性。

(3)通过并行计算、模型优化等手段，可以显著提高多源信息融合算法的计算效率，满足战场环境的实时性要求。

1.3研究方法：

(1)采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行多源异构战场信息的特征提取。

(2)改进D-S证据理论或多准则决策理论，构建鲁棒的多源信息融合模型，并进行算法优化。

(3)利用并行计算、模型压缩等技术手段，提高多源信息融合算法的计算效率。

2.研究内容二：基于深度学习的战场态势动态感知模型研究

2.1具体研究问题：

(1)如何构建能够处理战场环境动态演化的深度学习模型，以实现对战场态势的实时感知和准确识别？

(2)如何利用深度学习模型进行战场目标的智能预测，以预测敌方可能的行动轨迹和战术变化？

(3)如何融合多源信息进行战场态势的时空关联分析，以生成更全面、准确的战场态势图？

2.2研究假设：

(1)基于长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等深度学习模型的战场态势动态感知模型，能够有效处理战场环境的动态演化过程，实现对战场态势的实时感知和准确识别。

(2)基于深度强化学习或时间序列预测模型的战场目标智能预测模型，能够有效预测敌方可能的行动轨迹和战术变化，为指挥决策提供预警信息。

(3)通过多源信息的时空关联分析，可以生成更全面、准确的战场态势图，为指挥决策提供更可靠的依据。

2.3研究方法：

(1)采用LSTM、GRU等深度学习模型进行战场态势的动态感知和准确识别。

(2)利用深度强化学习或时间序列预测模型进行战场目标的智能预测。

(3)通过地理信息系统（GIS）和多源信息融合技术，进行战场态势的时空关联分析，生成战场态势图。

3.研究内容三：融合多准则决策算法的智能化决策支持系统研究

3.1具体研究问题：

(1)如何设计智能化决策支持系统的架构，以实现人机协同决策？

(2)如何融合多准则决策算法，以提升指挥决策的科学性和时效性？

(3)如何利用人工智能技术进行风险评估，以辅助指挥员进行决策？

3.2研究假设：

(1)基于人机协同的智能化决策支持系统架构，能够有效发挥人的经验和智能机的计算优势，提高指挥决策的科学性和时效性。

(2)融合多准则决策算法的智能化决策支持系统，能够综合考虑多种因素，提供更科学的决策方案。

(3)利用人工智能技术进行风险评估，能够有效识别和评估战场风险，为指挥员提供决策参考。

3.3研究方法：

(1)设计基于人机协同的智能化决策支持系统架构，实现人机交互和协同决策。

(2)融合多准则决策算法，如层次分析法（AHP）、模糊综合评价法等，进行决策方案的优化和选择。

(3)利用深度学习或专家系统进行风险评估，为指挥员提供决策参考。

4.研究内容四：战场态势智能感知与决策技术验证平台构建

4.1具体研究问题：

(1)如何构建模拟真实战场环境的验证平台，以对所研发的关键技术和系统进行测试和评估？

(2)如何设计验证平台的数据集和测试指标，以全面评估所研发的关键技术和系统的性能？

(3)如何根据验证结果对所研发的关键技术和系统进行优化和改进？

4.2研究假设：

(1)基于虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的战场验证平台，能够模拟真实战场环境，为所研发的关键技术和系统提供测试和评估环境。

(2)设计合理的数据集和测试指标，能够全面评估所研发的关键技术和系统的性能，为后续优化和改进提供依据。

(3)通过验证平台的测试和评估，可以对所研发的关键技术和系统进行优化和改进，提高其性能和实用性。

4.3研究方法：

(1)利用VR和AR技术构建模拟真实战场环境的验证平台。

(2)设计大规模、多样化的战场数据集，并制定全面的测试指标体系。

(3)根据验证结果对所研发的关键技术和系统进行优化和改进，并进行迭代测试，直至满足实际需求。

通过上述研究内容的深入研究和技术攻关，本项目将构建一套完整的战场态势智能感知与决策技术体系，有效提升我军在复杂战场环境下的信息处理、态势认知和决策支持能力，为实现军事智能化转型提供关键技术支撑。

六.研究方法与技术路线

本项目将采用理论分析、仿真实验和实际验证相结合的研究方法，以系统化、科学化的方式开展基于多源信息融合的战场态势智能感知与决策技术研究。具体研究方法、实验设计、数据收集与分析方法以及技术路线如下：

1.研究方法

1.1理论研究方法

(1)演绎推理与归纳分析：基于已有的战场信息融合、人工智能、决策理论等相关知识，进行理论推导和逻辑分析，构建新的理论模型和算法框架。

(2)模型构建与仿真：利用数学建模和计算机仿真技术，构建多源信息融合、战场态势感知、智能化决策等关键问题的理论模型，并进行仿真实验验证。

(3)跨学科研究：融合信息科学、人工智能、军事科学、认知科学等多学科的理论和方法，进行交叉研究，推动战场态势智能感知与决策技术的创新。

1.2实验设计方法

(1)分层实验设计：将实验分为算法层、模型层和系统层，逐层进行实验设计和验证，确保研究的系统性和科学性。

(2)对比实验：设计对照组实验，将本项目提出的方法与现有的经典方法进行对比，以验证本项目的有效性和优越性。

(3)参数优化实验：对所研发的关键技术和系统进行参数优化实验，以提升其性能和实用性。

1.3数据收集方法

(1)仿真数据生成：利用战场仿真平台生成大规模、多样化的战场环境数据，包括雷达数据、光学图像数据、电子侦察数据等。

(2)实际数据采集：在模拟战场环境中采集实际传感器数据，用于验证所研发的关键技术和系统的性能。

(3)公开数据集利用：利用公开的战场相关数据集，进行算法验证和模型训练。

1.4数据分析方法

(1)统计分析：利用统计学方法对实验数据进行统计分析，评估所研发的关键技术和系统的性能。

(2)机器学习方法：利用机器学习方法对实验数据进行挖掘和分析，发现数据中的规律和模式，为算法优化和模型改进提供依据。

(3)评估指标体系：建立全面的评估指标体系，包括准确率、召回率、F1值、计算效率等，对所研发的关键技术和系统进行全面评估。

2.技术路线

本项目的技术路线分为以下几个关键步骤：

2.1步骤一：高效鲁棒的多源信息融合算法研究

(1)多源异构战场信息特征提取：利用深度学习模型，如CNN、RNN等，对多源异构战场信息进行特征提取，提取其深层特征信息。

(2)多源信息融合模型构建：基于改进的D-S证据理论或多准则决策理论，构建鲁棒的多源信息融合模型，进行信息融合。

(3)算法优化与实现：通过并行计算、模型压缩等技术手段，优化多源信息融合算法的计算效率，并进行算法实现。

2.2步骤二：基于深度学习的战场态势动态感知模型研究

(1)战场态势动态感知模型构建：利用LSTM、GRU等深度学习模型，构建战场态势动态感知模型，实现对战场态势的实时感知和准确识别。

(2)战场目标智能预测模型构建：利用深度强化学习或时间序列预测模型，构建战场目标智能预测模型，预测敌方可能的行动轨迹和战术变化。

(3)时空关联分析：利用GIS和多源信息融合技术，进行战场态势的时空关联分析，生成战场态势图。

2.3步骤三：融合多准则决策算法的智能化决策支持系统研究

(1)智能化决策支持系统架构设计：设计基于人机协同的智能化决策支持系统架构，实现人机交互和协同决策。

(2)多准则决策算法融合：融合AHP、模糊综合评价法等多准则决策算法，进行决策方案的优化和选择。

(3)风险评估模型构建：利用深度学习或专家系统，构建风险评估模型，进行风险评估，为指挥员提供决策参考。

2.4步骤四：战场态势智能感知与决策技术验证平台构建

(1)验证平台构建：利用VR和AR技术构建模拟真实战场环境的验证平台。

(2)数据集与测试指标设计：设计大规模、多样化的战场数据集，并制定全面的测试指标体系。

(3)系统测试与评估：对所研发的关键技术和系统进行测试和评估，并根据测试结果进行优化和改进。

2.5步骤五：成果总结与推广应用

(1)研究成果总结：对项目的研究成果进行总结，包括理论成果、技术成果和系统成果。

(2)技术文档编写：编写技术文档，包括算法文档、系统文档和用户手册。

(3)成果推广应用：将项目的研究成果推广应用到实际的战场环境中，提升我军的战场态势感知与决策能力。

通过上述研究方法和技术路线，本项目将系统化、科学化地开展基于多源信息融合的战场态势智能感知与决策技术研究，构建一套完整的战场态势智能感知与决策技术体系，有效提升我军在复杂战场环境下的信息处理、态势认知和决策支持能力，为实现军事智能化转型提供关键技术支撑。

七．创新点

本项目针对现代战场环境对战场态势感知与决策技术提出的严峻挑战，旨在突破现有技术的瓶颈，实现战场信息处理、态势认知和决策支持的智能化升级。项目在理论研究、技术方法和应用实践等多个层面均体现了显著的创新性，具体表现在以下几个方面：

1.理论层面的创新：构建融合多源信息融合理论的战场态势感知与决策统一框架。

现有研究往往将多源信息融合、战场态势感知和指挥决策支持视为相对独立的技术领域，缺乏系统性的理论整合。本项目创新性地提出构建一个融合多源信息融合理论的战场态势感知与决策统一框架，将多源信息融合作为战场态势感知和指挥决策的基础支撑，实现三者之间的有机衔接和协同工作。该框架基于信息论、认知科学和决策理论，系统地阐述了多源信息融合如何为战场态势感知提供高质量的数据基础，以及战场态势感知如何为指挥决策提供可靠的态势依据。这种统一框架的理论创新性体现在：

(1)突破了传统研究中各技术领域相对割裂的局面，实现了理论层面的系统性整合。

(2)为战场态势智能感知与决策提供了全新的理论指导，推动了相关理论的交叉融合与发展。

(3)为后续技术研发和系统设计提供了理论依据，指导项目向更加系统化、智能化的方向发展。

2.方法层面的创新：提出基于深度学习的多特征融合与智能感知方法。

现有研究在多源信息融合和战场态势感知方面，多依赖于传统的信号处理、统计学和机器学习方法，难以充分挖掘多源异构战场信息的深层特征，也难以实现对战场态势的实时、准确感知。本项目创新性地提出基于深度学习的多特征融合与智能感知方法，利用深度学习模型强大的特征提取和表示学习能力，对多源异构战场信息进行多层次的、深度的特征融合与提取，从而显著提升战场态势感知的准确性和实时性。具体创新点包括：

(1)提出基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结合的多特征提取算法，能够有效提取雷达、光学、电子侦察等多源异构战场信息的时空、频谱、纹理等多维度特征。

(2)设计基于长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的战场态势动态感知模型，能够有效处理战场环境的动态演化过程，实现对战场态势的实时感知和准确识别。

(3)提出基于深度强化学习或时间序列预测模型的战场目标智能预测方法，能够有效预测敌方可能的行动轨迹和战术变化，为指挥决策提供预警信息。

这些基于深度学习的方法创新，显著提升了多源信息融合和战场态势感知的性能，为项目的技术突破提供了有力支撑。

3.方法层面的创新：提出融合多准则决策算法的智能化决策支持方法。

现有研究在指挥决策支持方面，多依赖于基于规则推理或专家系统的传统方法，难以有效处理战场环境中的复杂性和不确定性，也难以满足多目标、多任务的决策需求。本项目创新性地提出融合多准则决策算法的智能化决策支持方法，将多准则决策理论引入到智能化决策支持系统中，实现决策过程的科学化、智能化和高效化。具体创新点包括：

(1)设计基于层次分析法（AHP）和模糊综合评价法融合的多准则决策模型，能够综合考虑多种因素，如目标重要性、行动可行性、风险可控性等，提供更科学的决策方案。

(2)提出基于深度学习或专家系统的风险评估方法，能够有效识别和评估战场风险，为指挥员提供决策参考。

(3)设计基于人机协同的智能化决策支持系统架构，实现人机交互和协同决策，发挥人的经验和智能机的计算优势，提高指挥决策的科学性和时效性。

这些智能化决策支持方法的创新，显著提升了指挥决策的智能化水平，为项目的技术突破提供了重要支撑。

4.应用层面的创新：构建模拟真实战场环境的验证平台，推动技术的实战化应用。

现有研究在技术研发和验证方面，往往依赖于理论仿真或实验室环境，难以充分验证所研发技术的实战化性能。本项目创新性地提出构建模拟真实战场环境的验证平台，利用虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，模拟真实战场环境中的各种复杂情况和突发状况，对所研发的关键技术和系统进行综合测试和评估。该验证平台的创新性体现在：

(1)提供了模拟真实战场环境的实验条件，能够更准确地验证所研发技术的实战化性能。

(2)支持大规模、多样化的战场数据集生成和测试，能够更全面地评估所研发技术的性能和鲁棒性。

(3)为后续技术研发和系统优化提供了实战化验证平台，推动了技术的实战化应用。

验证平台的构建，为项目的技术成果提供了可靠的实战化验证，确保了技术的实用性和有效性。

综上所述，本项目在理论、方法和应用等多个层面均体现了显著的创新性，通过构建融合多源信息融合理论的战场态势感知与决策统一框架，提出基于深度学习的多特征融合与智能感知方法，提出融合多准则决策算法的智能化决策支持方法，以及构建模拟真实战场环境的验证平台，将有效提升我军的战场态势感知与决策能力，为实现军事智能化转型提供关键技术支撑。

八．预期成果

本项目旨在通过系统性的研究和攻关，突破战场态势智能感知与决策技术领域的瓶颈问题，形成一套完整的、具有自主知识产权的技术体系，并产出一系列具有显著理论贡献和实践应用价值的成果。预期成果主要包括以下几个方面：

1.理论成果

(1)构建一套完整的战场态势智能感知与决策理论体系：在项目研究的基础上，系统性地总结和提炼战场态势智能感知与决策的基本原理、关键技术和方法，形成一套完整的理论体系。该体系将融合信息论、认知科学、决策理论、人工智能等多学科的理论成果，为战场态势智能感知与决策提供全新的理论指导。

(2)提出一系列创新性的理论模型和算法：在多源信息融合、战场态势感知和智能化决策等方面，提出一系列创新性的理论模型和算法，如基于深度学习的多特征融合模型、战场态势动态演化模型、融合多准则决策的智能化决策模型等。这些理论模型和算法将显著提升战场态势智能感知与决策的性能和效率。

(3)发表高水平学术论文：在项目研究过程中，将积极申报和发表一系列高水平学术论文，包括国际顶级期刊和国内核心期刊，推动战场态势智能感知与决策领域的研究进展。

2.技术成果

(1)开发出高效鲁棒的多源信息融合算法：基于项目研究，开发出一系列高效鲁棒的多源信息融合算法，能够有效处理海量、异构、实时的战场信息，并保证算法的实时性和准确性。这些算法将包括基于深度学习的多特征提取算法、改进的D-S证据理论或多准则决策理论融合模型等。

(2)建立基于深度学习的战场态势动态感知模型：基于项目研究，建立一套基于深度学习的战场态势动态感知模型，能够实现对战场态势的实时感知、准确识别和智能预测。这些模型将包括基于LSTM、GRU等深度学习模型的战场态势动态感知模型、基于深度强化学习或时间序列预测模型的战场目标智能预测模型等。

(3)开发融合多准则决策算法的智能化决策支持系统：基于项目研究，开发出一套融合多准则决策算法的智能化决策支持系统，能够提升指挥决策的科学性、时效性和智能化水平。该系统将包括基于人机协同的智能化决策支持系统架构、融合AHP、模糊综合评价法等多准则决策算法的决策模型、基于深度学习或专家系统的风险评估模型等。

(4)形成一套完整的技术规范和标准：在项目研究的基础上，制定一套完整的技术规范和标准，为战场态势智能感知与决策技术的研发和应用提供指导。

3.实践应用价值

(1)提升我军的战场态势感知能力：本项目研发的技术成果将有效提升我军的战场态势感知能力，使我军能够更全面、准确、实时地掌握战场态势，为指挥决策提供可靠的信息支撑。

(2)增强我军的指挥决策能力：本项目研发的技术成果将增强我军的指挥决策能力，使我军指挥员能够更科学、更及时、更智能地做出决策，提高部队的作战效能。

(3)推动我军军事智能化转型：本项目研发的技术成果将推动我军军事智能化转型，为我军构建智能化战争体系提供关键技术支撑。

(4)促进相关产业的发展：本项目研发的技术成果还将促进相关产业的发展，如人工智能、大数据、传感器技术等，为我军科技创新和产业升级做出贡献。

4.人才培养

(1)培养一批高水平的科研人才：通过项目的实施，将培养一批高水平的科研人才，为我军和国防科技事业的发展提供人才支撑。

(2)提升科研团队的技术实力和创新能力：通过项目的实施，将提升科研团队的技术实力和创新能力，使我团队能够在战场态势智能感知与决策领域继续保持领先地位。

综上所述，本项目预期将产出一系列具有显著理论贡献和实践应用价值的成果，为我军战场态势智能感知与决策能力的提升提供关键技术支撑，推动我军军事智能化转型，并促进相关产业的发展。

九.项目实施计划

本项目计划周期为三年，共分五个阶段实施，具体时间规划、任务分配、进度安排及风险管理策略如下：

1.项目时间规划与任务分配

1.1第一阶段：项目准备阶段（第1-6个月）

*任务分配：

(1)组建项目团队，明确团队成员职责分工。

(2)开展国内外文献调研，深入分析现有技术现状及存在问题。

(3)完成项目可行性研究报告，明确项目研究目标、内容、方法和技术路线。

(4)初步设计项目验证平台框架，制定数据采集方案。

*进度安排：

(1)第1-2个月：组建项目团队，明确团队成员职责分工，完成文献调研。

(2)第3-4个月：完成项目可行性研究报告，初步设计项目验证平台框架。

(3)第5-6个月：制定数据采集方案，完成项目准备阶段工作。

1.2第二阶段：理论研究与算法设计阶段（第7-18个月）

*任务分配：

(1)深入研究多源信息融合理论，提出基于改进的D-S证据理论或多准则决策理论融合模型。

(2)研究基于深度学习的多特征提取算法，设计CNN、RNN等深度学习模型。

(3)研究基于深度学习的战场态势动态感知模型，设计LSTM、GRU等深度学习模型。

(4)研究融合多准则决策算法的智能化决策支持方法，设计人机协同决策架构。

*进度安排：

(1)第7-10个月：深入研究多源信息融合理论，提出融合模型。

(2)第11-14个月：研究基于深度学习的多特征提取算法，设计深度学习模型。

(3)第15-16个月：研究基于深度学习的战场态势动态感知模型，设计深度学习模型。

(4)第17-18个月：研究融合多准则决策算法的智能化决策支持方法，完成算法设计。

1.3第三阶段：系统开发与平台构建阶段（第19-30个月）

*任务分配：

(1)开发高效鲁棒的多源信息融合算法，并进行算法优化。

(2)开发基于深度学习的战场态势动态感知模型，并进行模型训练和测试。

(3)开发融合多准则决策算法的智能化决策支持系统，并进行系统集成。

(4)构建模拟真实战场环境的验证平台，并进行初步测试。

*进度安排：

(1)第19-22个月：开发高效鲁棒的多源信息融合算法，并进行算法优化。

(2)第23-26个月：开发基于深度学习的战场态势动态感知模型，并进行模型训练和测试。

(3)第27-28个月：开发融合多准则决策算法的智能化决策支持系统，并进行系统集成。

(4)第29-30个月：构建模拟真实战场环境的验证平台，并进行初步测试。

1.4第四阶段：系统测试与评估阶段（第31-36个月）

*任务分配：

(1)在验证平台上对所研发的关键技术和系统进行综合测试。

(2)设计测试指标体系，对系统性能进行全面评估。

(3)根据测试结果对系统进行优化和改进。

*进度安排：

(1)第31-33个月：在验证平台上对系统进行综合测试。

(2)第34-35个月：设计测试指标体系，对系统性能进行全面评估。

(3)第36个月：根据测试结果对系统进行优化和改进，完成系统测试与评估。

1.5第五阶段：成果总结与推广应用阶段（第37-36个月）

*任务分配：

(1)总结项目研究成果，撰写项目总结报告。

(2)编写技术文档，包括算法文档、系统文档和用户手册。

(3)推广应用项目成果，进行技术转化。

*进度安排：

(1)第37-38个月：总结项目研究成果，撰写项目总结报告。

(2)第39个月：编写技术文档。

(3)第40个月：推广应用项目成果，进行技术转化，完成项目实施。

2.风险管理策略

(1)技术风险：由于战场态势智能感知与决策技术涉及多个学科领域，技术难度较大，存在技术路线选择错误、关键技术攻关不力的风险。应对策略：加强技术调研，选择成熟可靠的技术路线；建立完善的技术攻关机制，集中优势力量进行攻关；与相关科研机构和企业合作，共同推进技术研发。

(2)数据风险：由于战场环境复杂，真实战场数据获取难度较大，存在数据质量不高、数据量不足的风险。应对策略：充分利用仿真数据和公开数据集；与相关单位合作，获取真实战场数据；建立数据质量控制机制，确保数据质量。

(3)进度风险：由于项目周期较长，存在进度滞后风险。应对策略：制定详细的项目实施计划，明确各阶段的任务和进度要求；建立完善的进度监控机制，定期进行进度检查和评估；及时调整项目实施计划，确保项目按计划推进。

(4)人员风险：由于项目涉及多个学科领域，对人员素质要求较高，存在人员不足、人员流动的风险。应对策略：组建高水平的项目团队，明确团队成员职责分工；加强人员培训，提高人员素质；建立完善的人才激励机制，稳定人员队伍。

(5)资金风险：由于项目研发成本较高，存在资金不足风险。应对策略：积极争取项目经费；合理规划项目经费，确保经费使用效率；加强经费管理，防止经费浪费。

通过上述风险管理策略，本项目将有效控制项目实施过程中的各种风险，确保项目按计划顺利实施，并取得预期成果。

十.项目团队

本项目团队由来自国防科技大学军事智能研究所、计算机科学与技术系、电子科学与技术系以及相关作战部队的资深研究人员和青年骨干组成，团队成员专业背景涵盖战场信息融合、人工智能、机器学习、深度学习、军事运筹学、决策理论等多个领域，具有丰富的理论研究和工程实践经验，能够胜任本项目的研究任务。团队成员均具有博士学位，在相关领域发表了大量高水平学术论文，并参与了多项国家级和省部级科研项目，具备完成本项目所需的专业知识和研究能力。

1.项目团队成员介绍

(1)项目负责人：张教授，国防科技大学军事智能研究所所长，博士生导师，长期从事战场信息融合与智能决策研究，在多源信息融合理论、战场态势感知、智能化决策支持等方面取得了突出成果，主持完成了多项国家级科研项目，发表高水平学术论文100余篇，出版专著2部，曾获国家科技进步二等奖1项、省部级科技进步一等奖2项。

(2)副项目负责人：李研究员，国防科技大学计算机科学与技术系教授，博士生导师，长期从事人工智能与机器学习研究，在深度学习、强化学习、认知计算等方面具有深厚造诣，主持完成了多项国家级和省部级科研项目，发表高水平学术论文80余篇，曾获国家自然科学二等奖1项。

(3)青年骨干A：王博士，国防科技大学军事智能研究所副研究员，硕士生导师，长期从事战场信息融合技术研究，在多源信息融合算法设计、战场态势感知模型构建等方面具有丰富经验，参与完成了多项国家级科研项目，发表高水平学术论文30余篇，曾获省部级科技进步三等奖1项。

(4)青年骨干B：赵博士，国防科技大学电子科学与技术系副教授，长期从事雷达信号处理与目标识别研究，在雷达数据处理、信号处理算法设计等方面具有深厚造诣，参与完成了多项国家级科研项目，发表高水平学术论文40余篇，申请专利10余项。

(5)青年骨干C：刘硕士，国防科技大学计算机科学与技术系，研究方向为机器学习与深度学习，具备扎实的编程能力和算法实现能力，参与过多个机器学习相关项目，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。

(6)青年骨干D：陈硕士，国防科技大学军事智能研究所，研究方向为战场态势感知与决策，参与过多个战场态势模拟与决策支持系统开发项目，熟悉军事运筹学和决策理论，具备良好的军事素养和科研能力。

(7)保密研究员：孙研究员，长期在作战部队从事作战指挥与作战理论研究，对战场环境、作战流程、指挥决策有深入的理解，能够为项目提供实战化的需求和指导。

2.团队成员角色分配与合作模式

(1)角色分配：

*项目负责人：负责项目的整体规划、组织协调和进度管理，主持关键技术攻关，指导团队成员开展研究工作，代表项目团队与相关单位进行沟通协调。

*副项目负责人：协助项目负责人开展项目管理工作，负责人工智能相关技术的研究和攻关，指导青年骨干开展研究工作。

*青年骨干A：负责多源信息融合算法研究，包括多特征提取算法、多源信息融合模型设计等。

*青年骨干B：负责战场态势动态感知模型研究，包括战场态势感知模型设计、战场目标智能预测模型设计等。

*青年骨干C：负责智能化决策支持系统开发，包括人机协同决策架构设计、多准则决策算法融合等。

*青年骨干D：负责项目验证平台构建和测试评估工作，包括验证平台设计、测试方案制定、系统性能评估等。

*保密研究员：负责为项目提供实战化需求，参与项目技术方案论证和成果评估。

(2)合作模式：

*项目团队采用“集中研讨、分工合作、定期交