王宇航，董宝良，公 超，尚真真，姚康宁

（华北计算技术研究所，北京 100083）

0 引 言

随着信息技术和军事能力的不断提升，现代空中作战的主要方式已逐渐演变为多单元编组、多机型编队的群组式作战，在战术级作战行动中，飞行器编队往往以同类型多数量或者多类型多数量的形式出现。空中目标威胁评估［1-6］是战场态势的重要组成部分，是指挥决策的重要组成因素，也是夺取制空胜利的重要保障。

目前威胁评估的主要方法包括：灰色主成分分析［7］、优劣解距离（TOPSIS）［8］、直觉模糊证据理论［9-11］、贝叶斯网络［12］、深度学习［13］等方法。上述的评估方法只考虑了当前时刻的态势要素，忽略了目标历史连续时刻的态势要素。有相关文献针对此问题进行了改进，例如，对灰色主成分分析法进行多态、多时刻的威胁评估［14］，对TOPSIS 进行改进的多态融合直觉模糊威胁评估［15］等，上述对于非动态威胁评估方法的改进虽然达到了动态评估的基本要求，但是仅通过修改相关数学算法中的权值，或将历史多时刻态势量化为具体数值进行计算，会增加计算复杂度和数据处理难度。本文提出基于意图识别［16-19］的空中群目标动态威胁评估［20-22］，利用智能化算法对传统威胁评估方法进行改进，将意图识别作为威胁评估的重要参考要素之一，利用动态态势要素作为意图识别的输入。将获取的态势数据进行预处理，采用LSTM［23］对数据进行训练，并结合Attention［24-27］对提取到的特征进行权值分配，利用Softmax 进行意图的分类识别，最后运用多层感知机（MLP）实现动态威胁评估。……