行业领域

新一代信息技术产业

需求背景

随着现代战争全面进入智能化、体系化、全域对抗新阶段，传统单一维度、单一手段、单一平台的战场感知模式已难以适配未来高强度、快节奏、多干扰、强对抗的智能化作战需求。智能化战争的核心优势来源于“先发现、先决策、先打击、先制胜”，而全域感知体系作为战场情报获取、态势构建、目标识别、威胁预警的源头核心支撑，是整个智能化作战体系的底层基础与关键前提。现代战场空间已从传统陆、海、空三维空间拓展至天、电、网、认知等多维全域空间，作战目标呈现小型化、隐身化、机动化、分布式、蜂群化特征，对抗环境呈现强电磁干扰、复杂气象遮蔽、多伪装欺骗、多源杂波叠加等复杂特点，使得传统依靠雷达、光电、卫星单一传感的感知体系出现探测盲区大、目标漏检率高、抗干扰能力弱、信息更新滞后、态势融合度低等突出问题。

在信息化向智能化跨越的过程中，战场对抗节奏极速加快，OODA循环链路被大幅压缩，作战决策对感知信息的实时性、准确性、完整性、连续性提出极高要求。传统感知体系存在各传感器独立工作、数据碎片化严重、信息孤岛突出、多源数据无法协同融合的问题，无法形成统一、连续、全域的战场态势图，难以支撑智能化指挥决策、无人自主作战、多域协同打击、动态攻防对抗等高阶作战任务。同时，随着隐身目标、低空慢速小目标、无人集群目标、伪装假目标等新型威胁大量投入实战，单一传感器极易被压制、欺骗、干扰，导致战场态势失真、情报判断失误、决策滞后，严重影响作战体系整体效能。

为适应智能化战争全域覆盖、多维对抗、极速博弈、体系制胜的发展趋势，必须构建空天地海电多域一体、多传感器协同、智能融合、抗扰可靠、全域覆盖的智能化战场全域感知体系。通过多源异构感知信息智能融合、目标智能识别分类、态势实时更新、干扰智能抑制、盲区动态补探，彻底打破传统感知手段维度单一、协同不足、抗扰薄弱的短板，实现战场目标看得见、辨得清、跟得住、判得准、传得快。构建全域智能感知体系，是实现战场透明化、决策智能化、打击精准化、对抗体系化的核心前提，对提升全域作战、立体攻防、智能对抗、快速制胜能力具有重要的理论意义和实战应用价值，也是未来智能化军事体系建设的必然发展方向

需解决的主要技术难题

智能化战场全域感知体系构建涉及多域探测、多源融合、智能识别、抗干扰、时空配准、态势重构等多项核心技术，在复杂强对抗战场环境下，仍存在多项亟待突破的关键技术难题，具体如下。

第一，多域异构传感器时空基准不统一、数据难以协同融合难题。智能化战场感知体系包含雷达、光电、红外、卫星、无人机、无人艇、地面传感、电磁侦察等多类异构传感器，不同设备探测维度不同、采样频率不同、分辨率不同、坐标基准不同、数据格式不统一，存在严重的时空错位、数据异步、尺度差异问题。传统融合算法适配性差，难以完成跨平台、跨维度、跨频段数据的统一配准与深度融合，容易出现态势断层、目标重复、轨迹断裂、信息冲突等问题，无法形成连续统一的全域态势，是全域感知建设的首要技术瓶颈。

第二，复杂强干扰战场环境下弱目标、隐身目标精准探测难题。现代智能化对抗充斥电磁压制、信号干扰、烟雾遮蔽、光学伪装、红外隐身、假目标诱骗等对抗手段，战场杂波密集、噪声复杂。传统探测算法对低空小目标、慢速弱目标、隐身目标、分布式蜂群目标的探测能力不足，极易出现目标淹没、信号丢失、轨迹跳变等问题。同时真假目标混杂、诱饵干扰多，传统识别模型特征提取能力单一，难以实现高精度真伪判别和精细化分类，导致战场误判、漏判概率大幅提升。

第三，海量感知数据冗余大、实时处理难度高、智能推理滞后难题。全域感知体系全天候、多节点、高密度采集数据，数据体量庞大、冗余信息多、有效特征稀疏。传统人工筛选与浅层处理方式速度慢、效率低，无法满足智能化战争毫秒级态势更新需求。常规智能模型参数量大、计算开销高、嵌入式部署难，在高速动态战场环境下存在推理延迟高、更新速度慢、动态适配性差等问题，难以支撑极速OODA作战循环。

第四，全域多目标关联跟踪与态势连续重构难题。战场目标数量多、机动随机性强、交叉运动密集、目标遮挡频繁，多目标容易出现轨迹混淆、身份跳变、关联失效、跟踪中断等问题。传统目标跟踪算法在密集集群、高速机动、遮挡干扰场景下稳定性不足，无法实现长时间、连续、稳定的目标轨迹维持和态势更新，难以支撑持续监视、动态预警、精准拦截作战需求。

第五，复杂对抗场景下感知体系抗毁、抗扰、自愈能力不足难题。传统感知体系多为固定组网、中心化架构，一旦关键节点被干扰、压制、摧毁，局部甚至全域感知能力直接瘫痪。战场电磁干扰、链路中断、节点失效频发，现有体系缺乏动态组网、自主补盲、智能切换、故障自愈能力，感知稳定性、生存性、鲁棒性难以满足高强度对抗需求。

第六，多域感知资源智能调度与动态协同难题。不同传感器探测优势、覆盖区域、抗扰能力各不相同，传统固定探测模式无法根据战场威胁动态调配感知资源，存在重点区域探测不足、次要区域资源浪费、盲区无法实时补探等问题，难以实现“威胁自适应、区域自适应、目标自适应”的智能感知调度

期望实现的主要技术目标

智能化战场全域感知体系存在的多源数据融合差、弱目标探测难、抗干扰能力弱、态势更新滞后、跟踪稳定性不足、体系抗毁性差等技术难题，通过多源感知融合建模、智能识别算法优化、时空配准优化、动态组网调度设计、抗干扰感知技术改进，构建一套全域覆盖、智能高效、抗扰可靠、动态自愈的智能化战场全域感知体系，实现全方位、高精度、实时化战场态势感知能力，具体技术目标如下。

第一，构建空天地海多域一体化感知融合架构。整合雷达、光电、红外、无人平台侦察、电磁感知等多源异构数据，建立统一时空基准与数据配准模型，实现跨维度、跨平台、跨频段感知数据的标准化融合，消除信息孤岛与探测盲区，形成统一、连续、完整的全域战场态势图。

第二，实现复杂干扰环境下弱目标、隐身目标、集群目标高精度智能探测识别。优化深度学习特征提取与抗干扰检测算法，抑制战场杂波、噪声、伪装干扰，提升对小尺寸、低可视、弱信号、高速机动、密集集群目标的检测精度，实现目标精准分类、真伪判别、属性辨识，显著降低漏检率与误检率。

第三，实现多目标稳定关联跟踪与动态态势实时更新。建立高鲁棒性多目标关联跟踪模型，解决目标遮挡、交叉机动、密集干扰导致的轨迹断裂、身份跳变问题，实现战场目标持续稳定跟踪、轨迹平滑输出、态势毫秒级更新，满足智能化快速决策作战需求。

第四，实现感知资源动态智能调度与全域盲区自主补探。构建自适应感知调度策略，根据战场威胁分布、目标动态变化、传感器状态自动优化探测资源分配，实现重点区域强化探测、薄弱区域动态补盲、闲置资源高效复用，提升全域感知覆盖均衡性与针对性。

第五，构建高抗毁、抗扰、自愈的智能感知组网体系。采用分布式动态组网架构，实现节点失效自动切换、链路中断自主重组、感知盲区智能补位，大幅提升复杂对抗环境下感知体系的生存能力与稳定性，保证高强度干扰条件下感知能力不瘫痪、态势不中断。

第六，完成算法轻量化、体系可落地仿真验证。对融合、检测、跟踪算法进行轻量化优化，提升实时运算速度，适配战场嵌入式部署环境。通过多场景仿真对比，验证改进体系在探测精度、实时性、抗扰性、全域覆盖能力上的显著优势，形成一套可复用、可升级、可拓展的智能化战场全域感知体系技术方案