[论文解读] A Novel Two-Staged Decision Support based Threat Evaluation and Weapon Assignment Algorithm, Asset-based Dynamic Weapon Scheduling using Artificial Intelligence Techinques

Huma Naeem, Asif Masood+2 more|ArXiv.org|Jul 1, 2009

Military Defense Systems Analysis参考文献 15被引用 6

一句话总结

本文提出了一种新颖的两阶段决策支持系统，用于在多目标空防场景中实现最优威胁评估与武器分配（TEWA），采用基于资产的动态武器调度技术，由人工智能驱动。该系统采用两阶段方法——首先进行威胁优先级排序，随后通过人工智能驱动的武器分配——相较于传统的贪心或人工方法，在复杂、高密度威胁环境中实现了更高的资源利用率和更优的解决方案。

ABSTRACT

Surveillance control and reporting (SCR) system for air threats play an important role in the defense of a country. SCR system corresponds to air and ground situation management/processing along with information fusion, communication, coordination, simulation and other critical defense oriented tasks. Threat Evaluation and Weapon Assignment (TEWA) sits at the core of SCR system. In such a system, maximal or near maximal utilization of constrained resources is of extreme importance. Manual TEWA systems cannot provide optimality because of different limitations e.g.surface to air missile (SAM) can fire from a distance of 5Km, but manual TEWA systems are constrained by human vision range and other constraints. Current TEWA systems usually work on target-by-target basis using some type of greedy algorithm thus affecting the optimality of the solution and failing in multi-target scenario. his paper relates to a novel two-staged flexible dynamic decision support based optimal threat evaluation and weapon assignment algorithm for multi-target air-borne threats.

研究动机与目标

• 解决人工及基于贪心算法的威胁评估与武器分配（TEWA）系统在应对多目标空袭威胁时的局限性。
• 通过在有限防御资产约束下优化武器分配，提升资源利用率。
• 开发一种灵活、动态的决策支持框架，支持实时、基于资产的武器调度。
• 在传统方法因次优或延迟决策而失效的复杂、高密度威胁场景中，提升系统性能。
• 整合人工智能技术，实现实时防御作战中自适应、近似最优的决策制定。

提出的方法

• 提出一种两阶段架构：首先进行威胁评估，基于风险与紧迫性对来袭空中目标进行优先级排序。
• 其次通过基于人工智能的优化进行武器分配，将威胁与最合适的可用武器相匹配。
• 采用基于资产的动态调度，将武器可用性、射程及拦截效能等因素纳入决策考量。
• 利用智能决策支持机制，避免传统逐目标贪心算法中常见的次优结果。
• 借助人工智能技术建模与仿真动态交战场景，提升系统的适应性与响应速度。
• 在SCR（监视、控制与报告）系统框架内集成信息融合、通信与协同组件。

实验结果

研究问题

• RQ1 在有限武器资源的多目标空防场景中，如何优化威胁评估与武器分配？
• RQ2 现有基于贪心或人工的TEWA系统在处理复杂、高密度威胁环境时存在哪些局限性？
• RQ3 与传统方法相比，两阶段决策支持框架是否能提升解决方案的最优性与资源利用率？
• RQ4 基于资产的动态武器调度如何增强防御系统中的实时决策能力？
• RQ5 人工智能技术在动态作战场景中，能在多大程度上提升TEWA系统的性能与适应性？

主要发现

• 所提出的两阶段方法相较于传统逐目标贪心算法，显著提升了解决方案的最优性。
• 系统通过智能匹配威胁与最有效的可用武器，实现了对有限防御资源的近乎最大利用率。
• 基于资产的动态调度显著提升了实时交战场景中的响应速度与适应能力。
• 人工智能技术的整合使得系统能够更好地应对传统人工或启发式系统失效的复杂多目标威胁环境。
• 该框架支持在更广泛的SCR系统内实现更优的协同、仿真与信息融合，从而提升整体系统效能。
• 该方法在动态且高风险的空防作战中展现出良好的可扩展性与适应性潜力。