摘要：以攻防对抗智能仿真系统发展需求为背景，跟踪国外攻防对抗体系智能化仿真技术发展趋势，结合现状差距思考智能仿真系统重点发展方向，并围绕攻防对抗智能仿真系统功能架构、物理架构、建模技术等方面给出了构建设想，为攻防对抗智能仿真系统的发展、实现提供支撑。
关键词：攻防对抗；智能仿真；建模技术
1引言
椒盐噪声近年来，随着大数据、云计算、物联网等一系列新兴技术的大量涌现，人工智能技术不断取得突破性进展。作为 21 世纪的顶尖技术之一，人工智能给各个领域的发展都带来了前所未有的机遇和挑战，仿真领域也不例外。这些新兴技术对传统攻防对抗仿真系统的设计框架、运行模式、建模方法等各方面都提出了新的要求。
美国以及欧洲等国家在人工智能建模仿真、仿真平台工具体系化智能化发展等方面，已远远领先中国。美国面向2030年，将进一步强化以先进计算、大数据分析、人工智能等技术创新
为主要驱动力谋求陆海空天全面优势的总体思路，未来10-15年建模与仿真将着重在7个重点研究方向开展技术研究，其中与智能相关的内容有面向新战略新概念的建模与仿真、体系级博弈型智能化建模与仿真、智能自动的仿真校核验证与评估3个方向。尤其是体系级博弈型智能化建模与仿真中明确指出重点研究基于多智能体博弈的建模与仿真方法，支撑具有体系级实时对抗、体协作、非完整信息博弈、庞大的搜索空间、多域作战等特点的复杂仿真场景，满足非完整信息条件下对复杂体系博弈问题进行长远规划与决策的需要。 因此，本文重点对国外智能仿真系统进行跟踪，分析攻防对抗智能仿真技术发展趋势以及当前仿真技术存在的差距与不足，并对攻防对抗智能化仿真系统架构、使用模式、建模技术等发展给出思考建议。智能训练
2智能仿真系统发展的趋势
㈠随着装备智能化不断提升，“智能化”的仿真系统是验证智能装备，开展智能指挥决策等研究的一个重要手段。
当今时代属于智能化的时代，近几年AlphaGo、AlphaGoZero、AlphaZero都是人工智能博
弈领域取得的里程碑式成果。外军十分关注智能化的发展及应用，美军DARPA从2007年至今，发布了3份关于人工智能国家及军事发展战略白皮书，分别开展了“深绿”、“第3次抵消战略的高科技圣杯”、“指挥官虚拟参谋”等计划，在情报感知与战术决策领域启动了“Insight”、“Xdata”、“深度学习”、“深度文本搜索过滤”、“分布式战场管理”、“人机协作”、“Mind'sEye”、“Trace”、“人机协作”、“X-Plan”、“认知电子战”、“AlphaAI空战”等人工智能项目，实现战场情报深度理解、态势认知预测及战术方案自动生成与推演能力。此后，美军还设置了“自主协商编队”、“大狗”、“蜂鸟”等项目，提升有人与无人协同控制能力。此外，德、法、俄等国也纷纷在智能化信息感知与处理、智能自主无人作战平台等方面进行了大量研究，取得了丰硕的研究成果。可以看出军事装备正呈现逐步智能化的趋势，由于传统仿真技术已无法全面表征出智能装备间协同合作的关系，也无法支撑智能决策、协作方面的研究。而智能仿真技术却可以通过对模型元素空间进行梳理定义或数据分析等，更好地模拟出复杂装备的行为空间，引入智能学习算法对各种可能出现的复杂情况和各种可能实施的战役、战术想定更加深入、全面的论证评估。所以仿真系统的“智能化”研究是符合未来装备智能化发展的必经之路。 西瓜连㈡复杂战场背景下，平行仿真推演是战场态势分析预测的一种有效解决途径。
联合战场环境的战争形态多样、战场态势瞬息变化、作战节奏速度快以及敌方行动及其意图的高度不确定性等特点，使得作战人员难以快速判断与分析未来时刻敌我交战态势变化趋势和演变规律。美国空军实验室基于平行仿真思想，开发了一套动态态势感知与预测框架，以辅助作业人员对未来战场态势的预测，以评估计划的有效性。接收真实情报注入动态构建虚拟战场环境，根据其对计划的影响和当前的作战情况做出准确的决定，使作战人员能够动态修正现有的计划。俄军为应对未来高技术武器打击速度的发展，也引入平行仿真思想，测试一种作战筹划软件应用程序，依据预先存储的数据资料和后续不断输入的战场情报数据进行战场态势推演，通过推演预测敌方可能采取的作战行动，辅助进行独特的作战策划。国内的相关院校和科研院所也相继开展了平行仿真技术研究，王飞跃等人基于“虚实互动的平行思想”这个核心理念，依托“人工社会-计算实验-平行执行(Artificialsocieties-Computationalexperiments-Parallelexecution，ACP)理论和CPSS基础设施”这2个关键支持，提出了面向平行系统的指挥与控制体系，即指控5.0的平行指挥与控制。
综合上述分析，通过引接实时态势数据以及历史情报数据与业务领域知识等，动态构建与真实系统平行运行“虚拟战场环境”，在仿真环境下分析战场态势变化，动态生成未来时刻各
种可能的态势图，是实现战场实时态势的动态分析的一种有效解决途径。
美乳レフリーに反则技㈢多域战、马赛克作战是未来指挥控制系统的发展方向。
2016年美陆军提出“多域战”概念，将“同步跨域火力”和“全域机动”作为核心要素，推动作战要素高度融合，增强全域打击能力，试图消除中俄等国的“反介入／区域拒止”能力，主要具备以下三个特征。一是作战领域向多维扩展，使美陆军能够从地面向海、空、电、网等多个作战域投送力量，具备与其他军种融合能力。二是作战要素高度融合，各军兵种及作战功能域之间能够共享信息、统筹战术、同步行动，推动了军种联合向作战能力要素融合转变。三是指挥链向扁平方向发展，指挥机制高效灵活，既要集中计划、分散执行，又要向各指挥节点和单兵共享信息和指令，延伸战术指挥链，实现快速、多线、多域作战指挥。
2017年，DARPA提出“马赛克战”的概念，兼顾“基于威胁”与“基于能力”的装备建设方法，将多作战域的传感器、指控节点、战斗平台以及相互协作的有人、无人系统进行按需灵活组合，形成任务系统。系统集成采用搭积木的方式，将分散的细粒度系统动态链接在一起，构成类似“马赛克块”的作战体系。“马赛克战”，借助智能化决策工具，提供分布式态势感知和自适应规划、控制，辅助进行作战任务规划，实施分布式作战管理。“马赛克战”要求以自
无人机吊舱
适应体系重组取代固定式作战力量编成，作战指挥具有韧性适变的信息体系，能面向任务、按需定制物理分散的混合编成的作战单元，满足各种动态、协同作战需求。
3对智能仿真系统发展与应用思考
㈠以人工智能技术发展为契机，现有的仿真系统平台为支撑，增加仿真系统智能化功能，以适用智能化防空作战体系的作战理论研究。
近年来攻防对抗双方装备的自主特性和适应能力逐步提升，装备之间、装备与作战环境之间相互作用关系愈加复杂，传统仿真技术无法全面表征出智能装备间协同合作的关系，也无法支撑智能决策、协作方面的研究。因此，为有效实现智能化仿真，需开展智能化建模以及智能仿真平台方面的研究。
一是充分利用学术理论成果，对现有的仿真模型进行改进，结合神经网络、深度强化学习等方面理论知识和技术在原有的仿真模型中增加“智能脑”模块，完成对实时战场的感知、决策判断、友邻协同以及最终的动作执行等功能，实现原有模型的智能化升级。
摩托车化油器结构图
二是为支撑智能装备训练，实现代价最小，以现有仿真系统为基础进行改进，将智能训练
系统通过中间件接入仿真平台，形成智能对抗仿真系统，通过智能训练系统提供智能训练框架构建、网络数据设定、智能体训练场景构建、训练试验构建、学习训练等功能，结合原有的仿真平台功能完成整个仿真训练。
㈡构建平行仿真系统实现战场态势预测，开展实时态势数据引接与处理、虚实互感的模型自适应调整技术、多分支超实时平行推演技术研究。
基于战场实时目标对战场各种可能未来态势进行推演与预测的要求，这需要仿真系统具备对抗条件下敌我交战态势推演与精细化计算等能力。参考借鉴美军提出的态势动态评估与预测框架(DSAP：Dynamic Situation Assessment and Prediction)，从平行仿真支撑态势评估与预测的角度，建议开展态势数据引接与处理、虚实互感的模型自适应调整技术、多分支超实时平行推演等技术研究。
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