陈敏
国网晋城供电公司输电运检中心
摘要：近年来，我国的智能化建设的发展迅速，在信息化作战条件下，各种侦察监视设备（如卫星、雷达、无人机群等）可以获取海量的战场信息数据。如何有效利用这些海量多源异构信息来提高无人机作战的智能化程度和打击精度是当前的一个热门研究领域。在介绍了人工智能和知识图谱发展现状的基础上，针对如何引导无人机完成智能打击这一目标构建了知识图谱，并结合具体的作战任务需求和场景特点给出了解决方案。
关键词：人工智能；知识图谱；无人机智能作战；应用
引言
人工智能技术已进入快速发展期，是公认最有可能改变未来世界的颠覆性技术之一，也是推动军事发展、改革战争形态的颠覆性技术。世界各军事强国均已将人工智能技术提升至国家战略层次，从顶层规划、基础研究、科研预算等方面给予了多方面的支持。人工智能武器的出现将从根本上改变作战样式和作战理论，战争形态也将从徒手战争、冷兵器战争、热兵器战争、机械化战争、信息化战争阶段向智能化程度更高、博弈性更强、功能更丰富、作战效果更佳的未来智能化战争形态发展。人工智能技术在军事战争领域应用广阔，世界各大军事强国已经着手开展智能化军事装备的竞赛。其中，美国提前布局，将人工智能视为实现美国“第三次抵消战略”的主要途径之一，谋求在智能化方面与其他国家拉开差距形成代差。美国空军开展了“技术地平线”等技术研究，促使无人作战、智能化作战等颠覆性技术生成战斗能力，保持与对手形成非对称优势。
1反辐射作战特点
1．1人工智能的概念
人工智能是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，主要目标在于研究用机器模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术，是一门研究、开发用于模仿、延伸人的智能、技术及应用系统的技术科学。
智能化一般而言具有感知能力、记忆与思维能力、学习与自适应能力、行为能力等特征。从智能化层次来看，人工智能可分为运算智能、感知智能和认知智能3个层次。
（1）运算智能，指快速计算和记忆存储能力，是感知智能和认知智能的基础。其核心主要是進行科学运算、逻辑处理、统计查询等，以协助存储和处理海量数据。
（2）感知智能，指视觉、触觉、听觉等感知能力，是运算智能的更高一层次。其核心主要是实现机器可“看”懂与“听”懂的能力，并以此为基础辅助人类更高效率地完成感知类的相关工作，如图像理解、语言翻译等。
（3）认知智能，指“能理解、会思考”等类人类智能能力，是人工智能现阶段的最高层次。其核心主要在于实现机器自主思考、行动，可全面辅助或替代人类工作，强调机器可自主思考、理解、推理、决策，其综合性更强，更贴近人类智能。
1．2反辐射武器作战特点分析
1)反辐射武器飞行速度越来越快，导引头频段越来越宽，但仍难以对抗雷达关机。为增加反辐射作战的快速性，反辐射导弹的飞行速度越来越快，从第一代百舌鸟反辐射导弹的飞行速度为马赫数2提高到第二代标准反辐射导弹的马赫数2．5，到第三代哈姆反辐射导弹的马赫数3。反辐射导弹导引头对雷达的覆盖频段也越来越宽。从第一代百舌鸟反辐射导弹采用多个导引头覆盖E、F、G、I、J频段到第三代哈姆反辐射导弹采用一个导引头覆盖0．8～20GHz(C～J波段)。通过提高导引头性能、反辐射导弹的飞行速度，提高了反辐射导弹的作战能力，在一定程度上克服了反辐射弹的抗关机能力。但机动小型雷达可以采用瞬间关机、机动等方式躲避具有记忆功能的反辐射导弹攻击。因此，提高反辐射导弹速度和提高导引头性能对机动小型雷达的打击效费比仍然较低。2)巡逻型反辐射导弹克服了雷达关机问题，但价格昂贵。
在哈姆导弹取得重大技术突破后，产生了将直接攻击导弹与无人驾驶飞行器结合在一起的设想，这就导致了巡逻型反辐射导弹的问世。具有巡逻攻击能力的英国空射反辐射导弹(ALAＲM)在海湾战争中取得的辉煌战绩刺激了巡逻型反辐射导弹的发展。但巡逻型反辐射导弹是一次性攻击武器，在未发现目标时必须自毁。价格更昂贵，对数量众多的中近程防空系统作战效费比极低。3)有人机挂载投放，难以保证飞行员安全。在无人机参与反辐射作战前，空射型反辐射导弹采用有人机挂载投放。反辐射作战的作战任务决定了其在实施打击时，敌具备一定的防空能力，采用有人机投放反辐射导弹进行防空系统压制时，飞行员将面临地面防空系统的危险。因此，采用有人机挂载反辐射导弹执行反辐射作战，难以保证飞行员安全。此外，标准、哈姆等反辐射导弹体积和质量都很大，只能装备较大型机种，单机装备枚数也受一定限制。由上述可知，减小反辐射作战人员伤亡，提高对关机雷达的打击能力和提高反辐射作战的效费比将成为反辐射作战的重要发展方向。
2知识库的构建
知识库是自主决策系统的核心部分。知识库包括了模型库（事实库）、评估模型、规则库。
２．１ 模型库（事实库）
模型库主要存储目标、无人机平台、任务载荷的参数信息。其中目标主要指地面实体，包括动态实体与静态实体单元。动态实体主要指具有机动能力的作战实体，如坦克、装甲车辆；静态实体主要指静止的建筑、工事，如桥梁、指挥所、炼油厂等。无人机的任务载荷主要涉及三类，分别是侦察监视载荷、武器载荷、干扰载荷。其中侦察监视载荷主要用于对目标进行搜索、识别跟踪等。可通过测量与分析提供目标的类型、位置、速度等信息，并提供武器瞄准、发射所需数据。武器载荷指在无人机上进行投射用于攻击敌方目标的武器装备，根据用途可分为航空火箭弹、航空炸弹、制导炸弹、空空导弹、空地导弹等。进行武器载荷选择时可根据任务类型携带相应的武器型号，由于选定的无人机平台载重有一定的限制，所以对携带的武器数量也有相应的约束。干扰载荷是指为无人机提供电子防护，还可用来干扰敌方雷达与攻击武器的装备，其中电子干扰机可与对敌方雷达进行压制，降低敌方搜索能力；另一种是干扰弹，如红外干扰弹，用于制造假目标，可诱骗敌方发射的红外制导方式的武器，使无人机躲过敌人的攻击。这些实体与装备模型可用动态与静态两种参数描述。动态参数用于描述当前各实体的运动状态、工作状态、评估结果、属性，其可作为条件用于触发决策规则；静态参数包括各实体的重量、长度、体积、适用距离等常识性知识，用于决策过程中进行与实际情况对比参考。
２．２ 规则库
规则库存放的是专家经验的决策知识，描述不同态势与战斗阶段下无人机应做出怎样的行动。为了对规则进行统一的存储管理，需要对作战规则进行形式化描述。因此选择何种描述方法成为建立规则库的关键。规则库采用产生式规则来描述作战经验知识，有作战经验的军事人员将对地攻击时用到的推断与决策经验总结出的一套战术描述，作为制定产生式规则的基础，然后经过专家的分析和改进，去掉冗余的态势判断，补全未知情况下的行动措施，最后建立逻辑全覆盖、合理完善的规则库。事实库中使用面向对象的方法定义各个领域：目标、无人机平台（包括武器系统、雷达系统、飞控系统），环境等。根据实体的功能定义不同的状态信息与数据信息。规则的前件包括对象的属性以及状态信息，属性信息是对当前数据的表示，状态信息确定了当前作战阶段，可用于控制流程；后件部分描述对情况下应采取的作战行动。决策时，使用Ｒｅｔｅ算法进行前向规则匹配，当满足前件条件时，则触发规则，执行后件动作。
结语
本文围绕人工智能和知识图谱在无人机智能作战中的应用问题，在构建平台系统架构的基础上，以引导无人机智能作战为例，描述了系统的具体工作流程。随着人工智能和知识图谱技术的蓬勃发展及其在民用产品中的成熟应用，如何将相关成熟技术移植到无人机的智能精确打击上是未来几年的一个热门研究方向。
参考文献
［１］刘倩．武装无人机在反恐行动中的应用———以美国的全球反恐作战为例［Ｊ］．武警学院学报，２０１９，３５（３）：８０－－８８．
［２］徐刚锋，张旭荣，张岩，等．人工智能技术在导弹武器装备领域的发展研究［Ｊ］．战术导弹技术，２０１９，４０（５）：１２－－１７．