李晓婷，贾 婧，孟云霞

（北方自动控制技术研究所，太原 030006）

0 引言

巡飞弹是集无人机技术和弹药技术为一体的一种新概念弹药，不仅能够实现战场侦察与毁伤评估，还能实现高精度打击、目标指示、空中警戒等多种作战功能，巡飞弹独特的巡飞能力不仅对于攻击坦克集群、运输车等动态目标具有很强的战场灵活性和适应性，还可根据战场需求大大缩短从发现到摧毁目标的时间，提高作战效能，而且对敌方机场、指挥所、港口、供应站等静态目标也具有十分重要的作用［1］。如何将自组织态势感知与决策系统变得“会理解、会思考、会决策”，实现自主化、智能化是未来战争中巡飞弹武器充分发挥其作战能力的关键所在。因此，推进目标识别、自主决策等关键技术研究，是自组织态势感知与决策系统建设面临的重要问题。

本文结合以深度学习技术为代表的人工智能最新研究成果，研究基于巡飞弹武器平台的自组织态势感知与决策系统组成和应用模式，提出基于深度学习的目标识别模型、任务自主决策模型和任务分配模型，实现协同作战任务自主决策和智能规划。提高复杂环境下情报信息的获取、处理、分析以及可视化能力；提高自组织态势感知与决策系统复杂环境下的作战任务决策速度以及任务规划能力，从而提高系统数据化快速决策及协同作战能力，最大限度地发挥巡飞弹武器平台协同作战效能。

1 自组织态势感知与决策系统组成

自组织态势感知与决策系统，由协同目标识别子系统、态势感知子系统、作战任务自主决策子系统、协同作战任务规划子系统、线下深度学习子系统，以及决策支撑模型算法库和数据支撑专业数据库组成。……