海战场态势生成技术发展综述*

李 归，伍光新，薛 慧,2，郭加赐，曾利凯

(1.南京电子技术研究所，南京 210039；2.国防科技大学 系统工程学院，长沙 410073)

0 引 言

态势生成是战场空间中兵力分布和战场环境的当前状态及发展变化趋势的总称，是战场感知能力所实现的最终产品[1]。“态”指当前状态，描述了兵力位置、目标运动参数和当前环境条件；“势”指发展趋势，描述了兵力隐含的作战意图、作战能力、相互关系、可能的威胁程度和环境变化[2-3]。态，势生成是作战决策的依据，旨在为指挥决策、指挥控制和火力打击提供支持。根据不同的作战需求，态势生成的产品可分为战术级态势、战役级态势和战略级态势三个层次，复盘态势、实时态势和预测态势三个阶段，涉及敌情、我情、地情三个方面。根据态势生成产品包含的内容，态势生成产品可分为电磁、通信、气象等专题态势及战前战场支撑情报、交战战场监视情报、动向情报等情报整编态势等。

海战场的联合作战概念经历了1984年的“空海一体战”[4-5]、联合作战介入、全球公域介入与机动联合、分布式杀伤到最新的联合全域作战[6-7]，未来的海战场也必将是联合作战，且联合范围将越来越广泛。而如何让联合指控中心和各作战单元及时地获取统一且真实的战场态势或各单元各自关心的战场态势，是信息优势转化为决策优势的关键所在，也是实现联合作战中1+1>2力量倍增器必须攻克的难题。在此背景下，本文首先梳理了海战场态势生成的发展历程及能力水平，然后详细介绍了典型项目，分析了态势图的基本组成和生成流程，并对关键技术展开了详细讨论，最后预测了其发展趋势。

1 发展历程

信息时代的联合作战模式需要参战各军种能够共享战场感知信息，并形成对战场统一的认识。这种能力的达成有赖于联合统一态势图生成技术，其能够为作战部队提供通用战役与战术图像。美国海军率先提出了这一概念，形成了单一任务、战术及战略态势图，并逐步融合岸基等其他装备信息实现更大范围的态势融合，以支持其不断更新的海上作战概念。俄罗斯、欧盟等也在态势生成领域开展技术研究和联合演练。

根据融合范围，海战场态势图的发展经历了三个阶段，如图1所示，其态势共享范围越来越大，容量越来越大，时效性越来越高，从分钟量级提升到秒甚至亚秒量级。

图1 海战场态势生成的发展历程

1.1 通用作战图(海上编队的态势融合)

伴随着空海一体战的发展，美国在20世纪90年代即提出了通用作战图(Common Operational Picture,COP)的概念，旨在让所有人共享战场态势。美军三级战场态势图包括通用作战图、通用战术图(Common Tactical Picture，CTP)、单一综合图(Single Integrated Picture，SIP)，分别对应指挥决策、战术指控和火力控制，相关信息准确度越来越高[8-9]。2003年，美军修订了COP为用户定义的作战图(User-defined COP,UCOP)，各参战单元可根据各自的作战需求主动提取相关态势信息，从而仅生成与自身作战任务相关的态势图，将态势生成理念从“让所有人看到相同的画面”调整为“可以讨论和组合不同视角观点的协作环境”。COP装备多年，仍在不断更新，支撑战区联合作战。根据2021财年预算，美国对COP的投资总额4 000万美元，并保持逐年递增趋势[10]。俄罗斯海军指控发展系统历经了第一代 “海-Y”、第二代 “根”、第三代“伐木工”以及2000年研制的“需求-M”第四代指控系统[11]，其中最新的“需求-M”可实现所有信息源的目标数据融合，并形成统一编批的目标态势图，战术态势信息的显示、信息处理能力和处理质量明显提高，实现了战术态势信息在电子海图背景下显示，支持在完全模拟真实战术行动的作战态势下进行模拟训练的能力。

1.2 跨域融合(分布式舰队及岸基的态势融合)

2015年，美国提出分布式杀伤概念，联合作战编队范围进一步分散、扩大，态势生成不再局限于编队内同构/兼容数据的融合，而是进一步扩展到异构/跨域数据的融合[12]。美国国防高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA)于2015年11月提出了“跨域海上监视与瞄准项目”，旨在支持1 000 000 km2海域内的分布式编队的协同作战，即“分布式杀伤”作战。跨域海上监视与瞄准项目宗旨是将分散化的有人/无人系统及各类传感器系统利用起来，用尽量低的成本获得最大化的作战效率，其中的数据融合及态势支撑涉及1 000 000 km2海域。态势生成的核心技术是异构数据的融合处理，美国利用大数据、智能决策等人工智能新技术开发了“牛头怪”(Minotaur)数据融合处理器。该处理器专门负责异构数据融合，可搭载于任何平台，目前部署于近海区域的机载平台开展与民用相关的试验，利用民用大数据验证其算法的有效性，覆盖了声光电各类传感器，实现了岸基一体化融合与显示；后续将部署到任何可用的平台或控制站，执行自动化情报关联与融合处理。

1.3 联合全域作战(多军种、多国部队的态势融合)

美空军、海军联合提出了联合全域指挥与控制(Joint All Domain Control and Command，JADC2)，目的是使海军舰艇、飞机与空军飞机共享目标信息，后迅速扩展到陆军。各军种分别寻求解决方案，如空军的“先进作战管理系统”、陆军的“综合防空反导作战指挥系统”“融合计划”和海军的“压制计划”[13]。欧盟在联合作战领域也走在前列，于2019年和2020年开展了欧洲海上感知开放式合作(Open Cooperation for European Maritime Awareness，OCEAN)试验活动，首次演示了多国海军通过天基、空中、海上等不同平台实时共享海上态势感知视频的能力，演习覆盖了15个国家的多个部队，旨在实现欧盟多个国家不同军种的态势共享，从而实现联合作战。

2 典型项目

态势生成作为未来联合作战的重要支撑，世界各国都开展了广泛研究。最早的如美国20世纪90年代的COP、CTP、SIP。俄罗斯、加拿大也开展了多传感器数据融合等研究。进入21世纪后，随着计算机技术和信息处理能力的发展，新一代态势产品获得了更大的融合范围和更高的融合效率，逐步实现了舰舰到舰机、岸基传感器的态势融合，并朝着多域多国的态势共享方向发展。本节将对部分典型态势产品展开详细介绍。

2.1 COP/CTP/SIP

美军针对指挥决策、战术指控和火力控制三个层级的作战应用，产生通用作战图、通用战术图、单一综合图三类战场态势图，如图2所示。通用作战图包含战术/战略指挥信息、地理导向数据、作战计划数据、备战数据、战区情报、侦察数据、天气预报、辐射性微尘(诸如核子、生物、化学)预报和航空指挥数据，描述并强调当前的兵力部署和作战状态，同时也包含了帮助指挥员预测未来的信息。COP的功能包括态势数据管理与处理、态势可视化、态势数据交换和战术辅助决策。随着大数据和智能计算的发展，COP朝着智能化的方向发展。通用战术图服务于战术级指挥控制，是战术层面的 COP，主要功能与COP类似，但是仅负责单次作战行动中指挥员职责区域范围内的战场空间描述，包括各参战部队的实时作战方案、计划部署图、战场目标和环境(地理、天候、气象)数据。单一综合图服务于武器/火力控制层面，是面向某单一作战应用的多源探测/侦察信息融合图。SIP可提供地面、水面、水下、空中、空间以及信息空间的及时、精确、融合、可靠的目标信息，包括位置、属性、运动参数等，可达到火控级精度要求。

图2 美军三级互操作态势图

2.2 Minotaur数据融合

军用系统装备存在较大的发展代差，时间跨度远超过20年，这在态势生成过程中涉及到较大的接口、兼容等问题。基于此需求，美军认为在数据融合、态势生成过程中应减少各平台的专用处理过程，开发与平台无关的数据分析架构和决策模型，缩短TCPED(Tasking,Collection,Processing,Exploitation,Dissemination)处理周期。为此，美军开发了一款自动化情报关联处理器Minotaur，用于岸海协同作战中的数据融合和态势生成。Minotaur系统当前部署于机载平台上，以实现对海上水面舰艇的交通控制，后续将部署到任何可用的平台或控制站，融合来自海上搜索雷达、电子支援传感器、光电摄像机等战场数据，执行自动化情报关联处理，支持态势生成。该系统的典型特征如图3所示。

图3 Minotaur系统典型特征

Minotaur的自动“相关”算法是其核心技术，可将来自不同传感器的数据关联到同一航迹或目标；其处理速度和存储能力也有了质的提高，可处理海量的重要信息数据集，保持航迹信息，并将数据无缝导出到战术网络。Minotaur采用开放式架构，可以兼容老旧系统的更新型号；集成了传感器、雷达和C4ISR设备，并且可以在飞行/航行过程中传输给其他平台和单元。未来，Minotaur可以安装在有人和无人飞机、轮船和潜艇上，与平台上的传感器相关联，具有很大的应用潜力。

2.3 OCEAN 2020海上态势

“OCEAN 2020”全称为欧洲海上感知开放式合作项目，参与方包括15个欧盟国家的42个团队。如图4所示，OCEAN 2020目标是基于现有军事平台和武装部队，实现欧盟海上作战中心的统一作战图的生成。OCEAN 2020的核心是改进战场态势感知自主性，提升作战单元和作战管理系统与作战中心的兼容性和互操作性，包括多域有人/无人平台间的协同、自主性，旨在增强未来欧盟多国部队的联合作战能力。

图4 OCEAN 2020海上态势项目

在地中海演示验证中，首次演示了多国海军通过天基、空中、海上平台实时共享海上态势感知视频的能力，包括欧盟海上作战中心和水面舰艇(包括无人艇)、作战管理系统和国家级作战中心。在波罗的海演示验证中，更强调使用欧盟海上作战中心以及安装在岸基或军舰上的实验版作战管理系统，集成多源数据，形成单一预定义战术图。

3 态势生成

统一态势生成是指将多个不同来源的信息经过格式转换、基准校准、坐标转换、相关、复合跟踪与综合识别，从而获得更准确的目标位置信息、航迹及目标属性等，并有效且直观地综合显示或分级显示。完整、清晰、统一的战场态势图是联合作战中取得战场优势的先决条件，下面将从态势图的要素组成、生成流程及关键技术三方面展开详细讨论。

3.1 要素组成

态势图的要素是指态势感知需要察觉和理解的信息，如图5所示，主要包括兵力/目标动态信息、研判信息、部署信息、规划信息、战场环境信息、装备能力信息和保障能力信息等类型[14]。其中，兵力/目标动态信息和研判信息包含兵力位置、兵力属性、兵力状态、群组关系、威胁估计、作战意图等，是态势要素的主要组成部分；部署信息和规划信息包含部署兵力、作战任务、作战计划等，有助于指挥员掌握战场动态；战场环境信息、装备能力信息和保障能力信息包含气象水文、电磁环境、武器装备能力、探测装备能力、人员、后勤等，是能够顺利完成作战任务的有力保障。

图5 海战场态势图的要素组成

3.2 态势生成流程

如图6所示，海战场态势生成的主要步骤包括目标发现、信息汇集、融合处理、目标综合识别、资源综合调度、态势综合、意图预测、威胁研判、态势显示、态势分发等[15]，最终形成不同层级的战场态势图，按照用户需求进行态势分发。

图6 态势生成流程图

态势生成是从发现、信息汇集、处理融合、评估分析到分发共享的过程，生成高质量态势依赖于各平台各传感器的信息融合，不仅要求单平台内的传感器生成高精度、高准确度的目标信息，而且需要多平台、多传感器间通过协同、融合实现具有更高精度和准确度的统一态势，涉及多源信息融合、资源综合调度、目标综合识别、态势研判分析、态势产品生成等多项关键技术。

3.3 关键技术

3.3.1 多源信息融合

信息融合指组合来自多传感器的探测信息及其他信息，以获得单一传感器无法得到的更明确或质量高于任何单一传感器的信息，用于估计和预测目标状态。信息融合过程主要包括数据校准、目标相关、融合估计等。数据校准主要是指对各传感器探测信息的时间、空间参考点的统一，即将不同平台传感器获得的数据转换成统一参考点坐标系中的数据，并统一数据格式。目标相关主要指按照一定的“相关”准则，将不同传感器获得的同一目标的数据进行“相关”、融合处理，从而形成该目标的完整、准确的位置、运动参数等。融合估计是多传感器数据融合的核心技术之一，主要内容包括：对来源于同一传感器的数据进行目标状态跟踪估计；对来源于不同传感器的数据进行分析验证、综合补充、协调修改以及跟踪估计；对新发现的不相关数据信息进行分析、综合；根据一定的准则对“相关”后的目标航迹进行取舍。

多源信息融合解决的是单一信源信息不全和多源信息冗余的问题，通过对多源态势数据的去重、校准和相关，获取目标精确的时空信息和属性信息，为后续态势生成相关处理提供一致性基础。信息融合类型主要包括雷达、光电、电侦、声呐的融合，主要分为同类传感器融合和异类传感器融合，融合算法包括最小二乘法、基于二分图最优完备匹配的目标关联算法[16]、序贯Kalman 滤波方法[17]、基于最优权值分配原则加权平均的异类传感器航迹数据融合算法[18]等。

3.3.2 资源综合调度

资源综合调度是指对海上作战编队中的各类型声、光、电传感器的综合调度管理。海战场环境具有电磁/光电信号密集，威胁目标多层次、多方位，饱和攻击纵深大等特点，为了更好地实现编队协同作战，实现战场信息优势，必须打破传统各传感器的独立探测模式，将编队传感器资源统一管理、协同优化、组合使用，充分发挥多传感器协同探测的优势。

资源综合调度主要解决复杂海战场环境下单一传感器工作效能不足问题，尤其是在有强干扰或者强海杂波条件下。多传感器资源调度分为单平台多传感器资源综合调度[19]和海上编队多平台资源综合调度[20]，旨在充分发挥协同探测的体系作战能力，满足海上编队作战的态势需求。资源调度流程主要是根据一定的约束条件，合理配置各种资源，合理安排各任务的执行时间和顺序，从而优化一个或多个调度性能指标。在态势生成的资源综合调度中多采用智能优化算法，如线性规划调度算法、遗传算法等。

3.3.3 目标综合识别

目标识别是指对目标敌我属性、类别、型号等的识别，是态势研判分析的基础。海战场上的威胁可能来自空中、水面和水下的目标，目标识别手段主要有雷达、光电、声呐等传感器。综合利用传感器获得的目标信息，采用“相关”技术进行目标识别是海战场态势生成的核心技术之一。

目标识别分为单手段目标识别和目标综合识别。目标综合识别是在单手段目标识别的基础上，通过各类传感器的有机配合、分层次配置以及传感器间的信息交换和目标信息共享，进行及时、有效和可靠的“相关”与集成，目的是通过对不同来源传感器的数据综合获得一致、准确的目标属性决策结果。与单手段目标识别相比，目标综合识别进一步扩展了目标数据的来源，可以获得更大范围内目标的时域、空域、频域信息，同时增强了目标识别结果的准确度和置信度，提高了目标识别的多目标感知能力，增强了编队传感器的可靠性、抗干扰性、生存能力。目标识别相关技术包括基于DSm理论的雷达综合目标识别[21]、基于特征库的水下状态智能分析辅助识别[22]、基于D-S证据理论的图像目标检测与识别[23]及基于证据关联挖掘的目标综合识别方法[24]。

3.3.4 态势研判分析

态势研判分析是更高层次的信息融合，主要内容包括意图预测、威胁判断和态势研判，目的是从大量散乱的、密集的情报信息中提取指挥员关心的可能影响战斗进程的情况和事件信息，并进行态势估计、分析和研判预测。对目标战术意图的预测及威胁程度的判断是战场态势生成的重要环节，直接影响到指挥员的决策和打击火力的分配。

作战意图是指挥员及指挥机构为完成一定作战任务的基本设想和打算。作战意图预测主要基于各种信息源得到的信息进行分析、解释和判断敌方所要达到的目的。意图预测的过程就是依据各种信息，结合参战各方力量的部署、战场环境、敌方战斗序列和战术条令以及我方所承担的作战任务，对战场态势进行解释分析，辨别敌方战术意图和作战计划。

威胁判断指的是在态势估计的基础上，根据敌方目标的作战能力、作战企图和攻击紧迫度，评估和预测敌方目标对我保卫对象造成的毁伤程度。威胁判断的主要任务是查明或预测空中、海面、水下各威胁目标可能攻击的对象、威胁等级和威胁排序，为优化目标火力分配提供基本依据。

态势研判流程主要包括态势要素提取、态势评估推理和态势预测。态势研判分析主要是根据构建的模型进行预测判断，常用于战术意图识别的模型有序列贝叶斯网络模型[25]等，而威胁判断的模型一般基于目标运动状态和历史战术动作等要素构建[26]。态势研判分析为战场态势一张图提供了综合辅助决策信息。

3.3.5 态势产品生成

态势产品生成是指针对不同指挥层级或同一层级的不同作战任务，聚焦战场关键节点和重要目标，通过对态势信息的组织提取，为用户提供相应的态势产品，主要包括态势信息的组织、显示和分发。按照态势产品服务对象划分，态势产品可分为综合态势产品、对空方面态势产品、对海方面态势产品、对陆方面态势产品、对水下方面态势产品等；按照态势产品内容划分，态势产品可分为目标态势产品、电磁、通信、气象等专题态势产品等。

通过合理的态势信息组织、显示和分发，保证态势信息的一致性，实现态势信息的多样性和按需定制，满足不同用户对态势信息的差异性需求。随着电磁技术的发展和射频系统的广泛装备，电磁态势在战争中的作用越来越突显，通信态势[14]、电磁态势[14]等专题态势产品是作战任务能够顺利完成不可缺少的保障手段。海战场编队作战中由于雷达、通信、导航、电子战和其他电磁辐射相互作用而成为信号密集、变化多样、属性复杂的电磁环境，这大大增加了海战场作战的电磁复杂性，而全面、可靠的电磁态势是夺取海上制电磁权的关键，也是进行有效频谱管控和电磁频谱利用的重要基础。

4 发展趋势

未来战争对各军兵种协同、联合作战的能力要求越来越高，这使得各作战要素之间的信息交换和信息融合更加频繁，同时，随着智能化技术的迅猛发展，未来海战场态势生成技术必将引入更多的新型技术，提升其智能化、自动化水平。

(1)信息来源多样化

未来信息化战争必将是作战双方之间体系与体系的对抗，囊括了陆、海、空、天、潜、电磁、网络等多域的军事力量。随着作战体系实现跨域构建，作战信息种类逐步扩展，来源更加多样化。针对作战信息的类型多样化、数据多源化的趋势，未来海战场的态势生成技术亟需研究构建不同类型信息的统一描述和转换模型，构建可拓展的多源信息融合框架，以适应未来不断扩展的融合范围需求[28]。

(2)信息处理高速化、智能化

随着战场目标的日益高速化、战场环境的复杂化和战场数据的爆炸性增长，未来战场态势生成中信息处理必须实现高速化和智能化、自主化[29-30]。如在多源信息融合、目标综合识别中应用数据挖掘提升融合效率和识别效能，利用智能优化算法提升资源调度效能，利用机器学习、深度学习从大规模原始探测信息中自组织、自学习潜在知识，生成基于数据特性的模型，实现基于认知的信息挖掘与目标提取，提升态势生成相关系统的智能化水平。

(3)评估分析自动化

随着数学建模、军事运筹、自主决策等技术的不断发展，将资源调度、意图分析、威胁判断、态势研判等过程进行自动化生成和提取，同时利用大数据挖掘等技术对历史数据进行目标行为模式深度挖掘，实现目标行为意图的自动预测，从而获得完整、可靠的目标态势推理信息，实现态势评估分析的自动化。

(4)分布处理普遍化

随着互联网技术的快速发展，分布式网络成为一种新型的网络结构，在军事信息系统中应用越来越广泛，未来也将应用于海战场的态势生成中。分布式处理具有抗毁性强、资源利用率高等特点，但海战场态势生成分布式处理也面临若干技术难点：海战场无线通信信息传输带宽限制；有限带宽网络中信息感知单元的动态协同组织；共用信息节点中信息的重复使用引起的误差增长。因此，亟需设计实用、有效的分布式处理架构，以生成高质量、一致的战场态势图支持未来海战。

(5)态势显示多样化

针对未来海战场态势生成中实时、高效、精准的要求和多用户差异化需求，未来的态势显示可以结合触控、虚拟现实(Virtual Reality)、全息投影等多通道交互与显示技术，提升态势显示的能力和效率，实现态势显示多样化。

5 结束语

统一的战场态势图是联合作战指挥与决策的依据，所以态势图生成的质量和可靠性也决定了指挥与决策的效能，是信息时代联合作战中信息优势转化为决策优势的关键所在，也是实现联合作战必须攻克的难题。态势生成作为未来联合作战的重要支撑，必将进一步扩大融合范围，提升融合效率和效能，为联合作战提供精准、高效的统一态势图。