中国指挥与控制学会会刊 
随着人工智能等颠覆性技术在军事领域的深度渗透,战争形态正快速向智能化演进,传统以预设规则、静态编成为核心的装备体系,已难以应对高度复杂、充满不确定性的动态对抗战场环境[1]。具备自主感知、协同决策与持续进化能力的智能化装备体系正成为新的战力核心,其“学习性”——即通过单个装备自适应、系统协同进化、体系规则涌现的层次化交互,自主提升整体作战效能的动态属性——已成为衡量体系智能化水平、掌控战场主动权的关键标志。
当前,围绕装备体系学习性的评估研究已形成三类典型路径:一是基于微观算法性能的评估方法。此类研究聚焦于单个智能体内部的学习机制,如深度学习模型的收敛速度、强化学习策略的回报值等,为个体智能行为提供了可量化的数学描述,并推动了诸如迁移学习、在线学习等技术在军事场景中的应用[2-5];二是基于宏观作战结果的效能评估方法。这类方法延续传统效能评估范式,关注最终打击成功率、目标识别精度、资源消耗比等作战级指标,其优势在于具有较强的军事可解释性,便于与指挥决策层对接[6-10];三是基于网络结构与贡献度的体系分析方法。引入复杂网络理论、异质图各子系统在整体作战链条中的功能权重与贡献率,拓展了体系工程的研究维度,初步实现了从“节点功能”到“系统耦合”的视角跃迁[11-14]。然而现有研究仍存在明显不足:评估视角偏静态,多聚焦终态能力考核而缺乏对演化过程的动态追踪;评估维度呈现碎片化,尚未形成贯通单装、系统与体系的全链路框架;指标映射存在脱节,技术指标与战术主动性、博弈主导权等核心作战语义的关联不够清晰,制约了智能化装备从“能用”向“善学”“会进化”的跃升。
针对上述问题,本文构建“单个装备—系统—体系”3层次学习性概念模型,厘清数据驱动、知识驱动、策略驱动的层级学习逻辑;融合信息论、控制论与博弈论核心思想,建立兼具数学严谨性与军事语义的评估指标体系;以多域无人集群协同突击为典型想定开展对照实验,验证模型与指标体系对不同层级学习能力的效能区分度与瓶颈定位能力,为智能化装备体系的评估验证、优化迭代与作战运用提供系统性支撑。
1 智能化装备体系学习性的层次化建模
1.1 单装层:数据驱动的自主适应学习
装备体系学习的基础单元,负责从战场中提取特征、固化经验,形成稳定的战术能力基点,直接决定体系智能的“能力下限”。单个装备具备持续学习与自我进化能力,是智能化装备体系从“被动执行”迈向“主动适应”的根本前提,也是体系学习性得以成立的逻辑起点。
从学习本质上看,单个装备层学习是一种以数据为驱动的感知智能学习,核心是掌握应对特定场景的底层战术规则。该层次学习的理论内核,是通过持续的数据交互,使单装在认知空间中逐步构建对战场环境的“可理解模型”,从而支撑后续决策与行动。
在学习机理上,单个装备层学习遵循典型的“感知—认知—决策—反馈”闭环演化路径:首先,通过多源传感器获取战场数据,实现对外部环境的持续感知;其次,通过特征学习与模式识别完成对威胁态势的初步认知;再次,基于当前认知生成局部战术决策;最终通过执行结果的反馈修正感知与认知模型,推动能力迭代。该过程体现为一种持续逼近环境真实分布的认知收敛过程。
在学习方式上,基于监督学习、在线学习、迁移学习技术实现3类核心学习:一是通过监督学习从标注数据中训练基础战术模型;二是通过在线学习持续更新模型参数以适应战场环境变化;三是通过迁移学习将已掌握的战术规则快速复用至新场景,减少重新训练成本。
该层次建模的本质是量化单装在动态环境中的知识获取、巩固与迁移效率,核心是刻画个体智能从“数据输入”到“战术输出”的转化效率与稳定性,为系统层与体系层提供高质量、可演化的认知输入,为体系智能的上层涌现提供坚实基础。
1.2 系统层:知识驱动的协同进化学习
系统层由多个具备自主学习能力的单个装备通过信息与任务网络耦合而成,其核心使命在于突破个体能力边界,实现群体层面的协同作战效能。系统层学习的根本意义,在于将分散的个体智能转化为统一、有序、可进化的协同智能。
从学习本质看,系统层学习是一种以知识为驱动的群体协同认知过程,其核心在于解决“认知一致性”与“行动协同性”问题。本文通过认知共识构建、策略协同优化、对抗动态进化,实现知识互补与策略协调,实现异构能力在群体层面形成最优组合。
在学习机理层面,系统层学习遵循“本地学习—局部交互—全局共识—行为协同”的演化路径。单个装备首先在局部环境中独立学习并形成自身认知模型;随后通过受限通信与交互机制交换认知结果,在不完全信息条件下逐步形成群体共识;最终在共识约束下实施协同决策与联合行动,并通过作战结果反向修正共识机制。该过程体现了一种典型的自组织协同演化机理。
在学习方式上,基于联邦学习、多智能体强化学习(MARL)、图神经网络(GNN)技术实现3类核心学习:一是通过联邦学习在保护数据隐私的前提下实现跨平台知识共享,构建全局统一认知模型;二是通过MARL设计联合奖励函数,使群体自发演化出协同战术;三是通过GNN动态建模装备间的通信拓扑,优化协同决策效率。这种学习方式使系统层在通信受限、结构动态变化的条件下仍能保持协同稳定性。
该层次建模的本质是量化异构节点间知识融合、策略协同、对抗进化的动态效率,核心是刻画从“个体智能”到“群体智能”的质跃机理,也为体系层的战略认知提供了结构化、可抽象的知识基础。
1.3 体系层:策略驱动的涌现演进学习
体系层是装备体系学习的顶层架构,负责从全局视角制定并演化战略规则,实现对战场态势的主动塑造,直接决定体系智能的“能力上限”与战略主动权。体系层学习的核心价值在于通过持续学习实现战略主动权的获取与保持。
从学习本质看,体系层学习是一种以规则为核心的战略认知演进过程。通过“威胁全局感知—战略规则抽象—博弈均衡主导”,对大量战术与协同经验的抽象,形成对对抗态势的规则化理解,并在此基础上生成新的战略范式,破解局部优化无法适应全局战略需求的瓶颈,其通过主动调整战略规则抢占博弈主动权。
在学习机理层面,体系层学习遵循“全局感知—规则抽象—策略涌现—动态演进”闭环运行机制。体系首先从系统层汇聚的群体认知中感知整体威胁态势;随后通过高阶抽象识别影响博弈结果的关键规则;再在规则空间中生成具有战略意义的策略组合;最终通过实战反馈不断修正与进化规则体系。这一过程体现了从经验学习向元认知学习的跃迁。
在学习方式上,体系层基于元学习、多智能体博弈论、进化计算技术实现3类核心学习:一是通过元学习快速适应新型未知威胁,减少从零开始的学习成本;二是通过多智能体博弈论分析对手策略,生成打破敌方均衡的反制方案;三是通过进化计算探索创新性战法,拓展战略规则的多样性。
该层次建模的本质是量化体系在长期对抗中的战略生成、优化与传承效率,核心是刻画从“群体智能”到“战略智能”的涌现性演进机理,实现从“规则遵循者”向“规则制定者”的根本转变。
1.4 多层次学习性的协同关系与动态演化机制
智能化装备体系的学习性并非各层次的简单叠加,而是通过复杂的纵向传导、横向协同与跨层反馈机制形成的有机整体,如图1所示。三者之间既分工明确又紧密耦合,构成了一个多层次、多尺度、动态演化的智能生态系统。
在纵向维度方面,体系存在“自上而下赋能”与“自下而上反馈”的双向流动。体系层生成的战略规则向下传导,指导系统层与单个装备层的具体行为;而底层积累的战术经验与作战数据则向上汇聚,支撑高层决策的持续优化。这种闭环结构实现了从数据到信息、从知识到智能的逐级跃升,保障了战略意图的有效落地与战术创新的制度化沉淀。
在横向维度方面,同层次单元间通过竞争与合作并存的竞合关系推动系统向更优配置演化。单个装备之间通过知识互补提升感知精度,系统内部多智能体借助通信效率熵优化资源调度,体系层面则利用策略基因多样性维持战术创新活力。这种横向互动激发了群体智能的涌现效应,增强了整体抗扰动能力。
在跨层交互方面,各层次通过统一的学习语义框架实现能力贯通。例如,单个装备的梯度敏感度影响系统联邦发散度,系统的策略熵变率决定体系纳什均衡偏移阈值。正是这种跨层级的参数映射与效能传导,使得学习性评估能够贯穿全链路,揭示瓶颈所在,进而实现精准优化。
2 智能化装备体系学习性评估指标体系
2.1 单装层核心评估指标
(1)认知鲁棒性
智能化作战装备的认知鲁棒性表现为在电磁干扰、目标欺骗、环境突变等情况下保持精准感知与决策的能力。该指标从机器学习稳定性理论出发,量化模型内部认知映射关系对输入数据微小扰动的免疫能力。其核心思想是,一个鲁棒的模型,其决策边界应处于参数空间的“平坦区域”,即使输入信号因干扰发生细微畸变,模型输出的特征表示与决策结果也不会发生剧烈跳变[15]。
本文首先引入梯度敏感度η量化模型对输入扰动的响应幅度:
η=$\underset{‖\delta {\Vert }_{2}\le ϵ}{sup}\frac{\Vert \nabla J(\theta +\delta )-\nabla J\left(\theta \right){\Vert }_{2}}{‖\delta {\Vert }_{2}}$
式中,δ为输入扰动向量,θ为模型参数,∇J(θ)为损失函数梯度。
本文进一步引入特征分布熵H=-$\sum _{i=1}^{K}$pilog2pi衡量特征空间多样性,最终认知鲁棒性为
$\mathcal{R}$ robust=η·exp(-H)
认知鲁棒性是装备在复杂对抗环境中保持作战效能稳定性的核心支撑。该指标直接决定装备在电磁压制、目标伪装等干扰场景下的感知可靠性,确保认知决策不受战场环境波动影响,为后续战术行动提供持续稳定的态势支撑,是装备在高强度对抗中维持战斗力的基础保障。
(2)知识固化效率
该指标是单个装备层战术经验向体系级知识沉淀的核心通道,直接关系到装备应对新型威胁的响应速度。从机器学习视角,知识固化效率是持续学习过程中记忆模块的信息保持能力,反映模型将新学习到的知识整合到已有认知体系中的速度与稳定性[16]。对于作战装备而言,知识固化效率表现为从接触新型威胁到形成有效应对策略的时间效率。
首先定义增量学习收敛速度Vlearn:
Vlearn=$\frac{{L}_{initial}-{L}_{final}}{T}$
式中,Linitial、Lfinal为初始与最终损失函数值,T为收敛时间。在此基础上,本文结合新旧任务的参数偏差‖θnew-θold‖2,知识固化效率表示为
$\varepsilon $consolidate=$\frac{{V}_{learn}}{\Vert {\theta }_{new}-{\theta }_{old}{\Vert }_{2}}$
知识固化效率体现了装备对新型战场威胁的快速适应能力,是装备从实战经验中提炼战术规则并实现能力迭代的关键。本文通过对该指标的优化,装备可快速将应对新型威胁的临时策略转化为稳定战术能力,避免重复试错,缩短战斗力生成周期,增强装备在动态对抗中的灵活响应能力。
(3)跨场景泛化度
该指标解决了智能化装备“一处训练、多域可用”的适配问题,直接关系到装备部署效率与跨域作战能力。在机器学习中,跨场景泛化度是模型特征空间的几何一致性,衡量源域学习到的知识迁移到目标域的有效性。具备高泛化能力的智能装备能够快速适应不同战场环境,显著降低装备体系的建设成本与训练周期。
本文通过最大均值差异(MMD)度量源域与目标域的分布差异[17]:
MMD2(PS,PT)=‖ExS~PS[φ(xS)]-ExT~PT[φ(xT)]${\Vert }_{H}^{2}$
式中,φ(·)为再生核希尔伯特空间(RKHS)的特征映射函数。在此基础上,本文引入梯度对齐度来衡量优化方向一致性:
$\mathcal{g}$generalize=$\frac{\nabla {L}_{S}\left(\theta \right)·\nabla {L}_{T}\left(\theta \right)}{\Vert \nabla {L}_{S}\left(\theta \right){\Vert }_{2}\Vert \nabla {L}_{T}\left(\theta \right){\Vert }_{2}}$
跨场景泛化度是装备实现多域部署、快速形成全域作战能力的核心指标。该指标确保装备在不同战场环境、任务场景下,无须大规模重构训练即可复用已有战术知识,降低跨域部署的时间与资源成本,提升装备体系的全域适配性与灵活部署能力,为多域协同作战提供支撑。
2.2 系统层核心评估指标
(1)认知共识度
该指标是系统层协同决策可靠性的核心保障,直接影响多平台战术一致性与作战效能。在分布式机器学习中,认知共识度是联邦学习框架下全局模型与局部模型的参数离散程度,反映多智能体在知识共享中的认知收敛状态。
在联邦平均算法中,全局模型θG通过聚合局部模型θk更新如下:
${\theta }_{G}^{t+1}$=$\frac{1}{K}\sum _{k=1}^{K}{\theta }_{k}^{t}$
在此基础上,认知共识度定义为全局模型与局部模型的偏差均值:
$\mathcal{C}$consensus=1-$\frac{1}{K}\sum _{k=1}^{K}\frac{\Vert {\theta }_{k}^{t}-{\theta }_{G}^{t}{\Vert }_{2}}{\Vert {\theta }_{G}^{t}{\Vert }_{2}}$
认知共识度是多平台协同作战的基础前提,决定异构装备间战术意图的一致性与行动配合的协调性。该指标确保各平台在信息交互受限、局部感知差异的情况下,仍能形成统一的战场认知与战术判断,避免协同行动中的决策冲突与战术脱节,最大化群体协同作战效能。
(2)协同增益率
该指标是系统层实现群体智能涌现的核心体现,直接衡量异构装备间的知识融合价值。在信息融合理论中,协同增益率是多源信息融合后的效能增量与单平台效能之和的比值,反映异构知识互补产生的价值创造能力。
本文定义独立效能期望Eindep=$\sum _{k=1}^{K}$E[Lk(θk)],协同效能期望Ecoop=E[LG(θG)],协同增益率为
$\mathcal{g}$synergy=$\frac{{E}_{coop}-{E}_{indep}}{{E}_{max}-{E}_{indep}}$
式中,Emax为理想融合模型的效能上限,通过理论分析或模拟仿真获得[18]。
协同增益率体现多域装备协同作战的 “1+1>2” 效应,是发挥体系化作战优势的核心指标。本文通过异构装备的知识互补与能力协同,填补单一平台的认知盲区与功能短板,形成全域覆盖、多维度联动的作战能力,提升体系对复杂战场目标的探测、识别与打击效能,强化体系作战的整体优势。
(3)动态演化度
该指标是系统层应对动态博弈的核心能力指标,直接关系到体系在对抗升级中的战术创新能力。在博弈论中,动态演化度是策略空间的时间演化率,反映系统探索新战术与优化旧战术的动态平衡状态。对于作战系统而言,动态演化度表现为体系在对抗环境中自主生成多样化战术、应对敌方反制的能力。
$\varepsilon $dynamic=$\frac{\partial H\left(p\right)}{\partial t}$
动态演化度是系统应对敌方战术调整、适应战场态势变化的核心能力体现。该指标确保作战系统在对抗过程中持续探索新型协同战术,优化现有战术方案,避免因战术僵化陷入被动,使系统能够动态适配敌方策略变化,维持战场主动权,提升体系在动态博弈中的生存与制胜能力。
2.3 体系层核心评估指标
(1)策略创新度
该指标是体系层实现“规则制定”的核心支撑,直接关系到装备体系应对新型威胁的战略主动权。在元学习理论中,策略创新度是高阶认知空间的搜索效率,反映系统从具体任务中抽象通用规则、生成新型策略的能力。对于作战体系而言,策略创新度表现为在未知威胁面前快速生成有效应对策略、构建全新作战模式的能力。
本文首先定义策略基因多样性Dgene=-$\sum _{i=1}^{M}$wilog2wi衡量战术知识库丰富度,元策略生成速度Vmeta=$\frac{ge{n}_{effective}}{T·C}$衡量策略生成效率,其中geneffective为有效策略数量,C为场景复杂度,策略创新度为
$\mathcal{I}$innovation=Dgene·Vmeta
策略创新度是装备体系摆脱传统作战模式、构建非对称作战优势的关键。该指标支撑体系在面对新型威胁、未知战场环境时,快速生成创新性作战策略与战术范式,打破敌方预期与防御平衡,掌握战场规则制定权,实现从被动应对到主动塑造战场态势的转变。
(2)博弈主导力
该指标是体系层实现战略主导的核心体现,直接关系到装备体系在对抗中的规则话语权。博弈主导力是衡量智能化装备体系主动打破敌方博弈均衡并掌控规则能力的量化指标,本质是体系在非合作博弈中的策略扰动敏感性与效用提升幅度。在机器学习理论中,该指标对应博弈论的“纳什均衡偏移机制”,反映诱导敌方偏离最优策略的最小效用增量。
本文设博弈双方的效用函数为ublue(πblue,πred) 和 ured(πblue,πred),原始纳什均衡 π* 满足:
ublue(${\pi }_{blue}^{*}$ ,πred)≥ublue(πblue,πred),∀πblue
本文定义纳什均衡偏移阈值Tnash=min$\frac{\delta }{‖\delta {\Vert }_{F}}$,满足ublue(${\pi }_{blue}^{*}$+δ,${\pi }_{red}^{*}$)≥ublue(π*)+α,其中 α 为效用提升阈值。博弈主导力为
Ddominance=Tnash·rank(P)
式中rank(P)为策略矩阵的秩,反映战术自由度。
博弈主导力是体系在战略层面掌控对抗节奏、主导博弈格局的核心能力。该指标确保体系能够精准识别敌方作战体系的薄弱环节,通过最小战术代价扰动敌方均衡状态,迫使敌方陷入被动应对,同时构建自身优势博弈格局,最大化战略主动权与战役制胜概率。
(3)规则进化率
该指标是体系层实现持续进化的核心保障,直接关系到装备体系在长期对抗中的代际跨越能力。在复杂系统理论中,规则进化率是战略规则空间的时间演化效率,反映系统淘汰低效规则、优化高效规则的速度与质量。
在长期对抗中,装备体系的战术规则需要持续进化以适应技术迭代与战场变化。规则进化率通过度量战略规则的更新速率与质量,量化体系的自我迭代能力。基于复杂系统动力学理论,本文定义规则进化率为
Revolution= $\frac{1}{\Delta {t}^{2}}\sum _{i=1}^{N}$ wi·Δri
其中,wi为规则影响力权重,Δri为规则更新幅度。
规则进化率是装备体系保持长期对抗优势、实现代际能力跃升的核心支撑。该指标推动体系战术规则持续迭代优化,及时融入新技术成果与实战经验,淘汰过时战术模式,确保体系作战能力始终跟上战场环境与技术发展节奏,维持代际领先优势,保障长期对抗中的持续制胜能力。
3 多域跨层无人集群协同突击仿真验证
3.1 仿真想定
本实验以高烈度对抗下的“多域无人集群协同突击”为核心想定,如图2所示,聚焦当前智能化作战的异构无人系统跨域协同、动态博弈中的策略进化、认知域对抗致盲,验证本文构建的学习性评估指标体系在复杂多域场景下的有效性与普适性。
任务背景:蓝方依托纵深阵地构建多层防御体系,红方出动异构集群执行纵深突击任务,任务周期分为4阶段90分钟简要如下:一是侦察预警阶段(0~20 min):无人集群察打前出侦察,识别蓝方防空阵地与指挥节点,电子战无人机压制蓝方预警雷达;二是中继支援阶段(20~30 min):无人加油机建立中继通信链路,保障集群信息交互;三是突防压制阶段(30~60 min):集群通过协同机动突破蓝方防空火力网,电子战无人机投放干扰诱饵载荷;四是火力突击阶段(60~90 min):察打无人机对指挥节点实施精确打击,无人加油机回收剩余无人机。无人机集群核心目标为摧毁蓝方防空指挥所,同时维持集群生存能力在60%以上。
3.2 实验设置
仿真平台架构:本文采用 Agent 建模与离散事件仿真的混合实验架构,基于Python 语言自主构建完整仿真环境。行为模型通过 Python 类封装监督学习、联邦学习等核心算法,评估模块集成 QMIX 多智能体强化学习框架、FedAvg 联邦学习模块及 FGSM 对抗样本生成引擎,内置数据采集接口,可实时记录学习过程中 9 项核心指标的动态变化,实现学习全周期可追溯、效能可量化。
环境参数设置:实验采用动态对抗环境建模,实时参数随任务阶段动态调整。初始电磁干扰强度为30 dBm/10 kHz,当红方突防时,蓝方干扰强度提升至50 dBm;防空火力威胁起初包含3个火力单元,在红方突破外层防御后新增2个机动火力点。在传感器与通信参数方面,毫米波雷达探测距离覆盖0~200 km,可见光传感器刷新率为30~60 Hz。通信性能指标包含2~50 MHz的链路带宽与100~500 ms的通信延迟,其中动态丢包率在5%~70%范围内,并随电磁干扰强度的变化进行动态调整。
学习算法初始化:单个装备层预训练CNN基准模型,在10 000张多气候条件下的目标数据集上训练,初始识别准确率95%;系统层联邦学习聚合频率每10分钟聚合一次,本地训练轮数每轮5次参数更新;体系层指控节点初始规则库包含12种基础战术策略,元学习“探索—利用”系数设为0.3。集群生存能力定义为任务结束时保持受控状态的无人机数量与初始数量的比值,由平台实时统计无人机通信链路状态、燃油余量与损伤程度判定;目标摧毁率定义为蓝方指挥节点关键功能(如雷达控制权、指令下发能力)丧失的比例,通过模拟攻击后节点系统响应延迟、数据传输中断率量化。
实验对比设置:为分离不同层次学习能力的效能贡献,本文设置如表1所示4组对照实验。
表1 对照实验设计Tab.1 Design of control experiments |
| 实验 编号 | 作战模式 | 核心控制逻辑 | 学习能力配置 |
|---|---|---|---|
| A组 | 传统协同模式 | 预设航点+固定打 击模板 | 无自主学习能力 |
| B组 | 单个装备自主模式 | 单装在线学习+ 局部参数更新 | 仅单个装备层学习能力 |
| C组 | 跨域协同模式 | 联邦学习+多智能 体强化学习 | 单个装备层+系统层 学习能力 |
| D组 | 认知对抗模式 | 对抗样本生成+ 博弈策略进化 | 全体系层学习 能力+认知对抗 |
3.3 实验结果分析
本文构建的学习性评估指标体系包含9项核心指标,实验中直接采集计算最终指标,底层参数仅用于辅助模型训练。基于仿真采集的9项核心指标,4组实验量化结果如图3所示。
(1)指标变化分析
①单个装备层学习能力变化。本文引入单个装备层学习后,B组较A组认知鲁棒性提升164%,知识固化效率提升347%,跨场景泛化度提升89%。说明单个装备学习使集群具备基础战场适应能力,能够在干扰环境中维持目标识别精度,快速应对新型目标伪装。②系统层协同能力变化。本文引入跨域协同学习后,C组较B组认知共识度提升59.6%,协同增益率提升65.9%,动态演化度提升62.9%。说明系统层协同通过联邦学习实现知识共享,在高通信丢包率下维持85%以上协同效能,使集群突防成功率从52%升至83%。③体系层认知对抗能力变化。本文引入认知对抗机制后,D组较C组策略创新度提升39.3%,博弈主导力提升52.8%,规则进化率提升38.2%。上述结果说明体系层认知对抗通过元学习与博弈均衡掌控,使指挥节点摧毁率从45%升至92%,实现从被动应对到主动塑造规则的范式跃迁。
(2)效能贡献占比分析
本文通过权重分配与效能贡献计算,不同层次学习能力的效能占比如下:单个装备层学习能力为28%,核心作用是提升装备个体的战场适应能力;系统层协同能力为37%,核心作用是实现多域资源的优化配置与协同作战;体系层认知对抗能力为35%,核心作用是掌控博弈规则主动权,实现认知域压制。
(3)指标体系有效性验证
4组实验结果表明,学习性指标与作战效能呈现显著正相关,如图4所示。集群生存能力:A组为42%→B组为57%→C组为77%→D组为85%;目标摧毁率:A组为38%→B组为55%→C组为78%→D组为92%;突防响应时间:A组为15分钟→B组为10分钟→C组为7分钟→D组为4分钟。以下结合蓝方45 min战术突变场景(突然关闭前沿预警雷达,切换“无源探测+机动防空”模式,电磁干扰强度提升至60 dBm),复盘各组应对过程,揭示数据差异背后的学习机制作用逻辑如下:
A组(传统协同模式):该模式无自主学习能力,战术完全依赖预设模板。蓝方战术突变后,集群因未搭载感知-决策反馈机制,无法识别战场态势变化,仍按原路径突防,导致3架察打无人机被机动防空火力击落,集群生存能力骤降30%,最终目标摧毁率仅38%。上述核心问题在于缺乏动态适应能力,无法应对预设规则外的对抗场景。
B组(单个装备自主模式):如模式仅具备单个装备层学习能力。蓝方突变后,单个装备通过认知鲁棒性指标快速识别电磁干扰增强,借助知识固化效率快速更新干扰抑制参数,单个无人机的目标识别准确率维持在75%以上。但因缺乏系统层协同机制,各无人机独立决策导致战术脱节,部分装备误判突防路径,集群生存能力提升至57%,但目标摧毁率仅55%,未能形成协同突防优势。
C组(跨域协同模式):此模式具备单个装备层+系统层学习能力。蓝方突变后,单个装备层快速完成局部环境适应,系统层通过认知共识度指标同步各平台态势认知,借助协同增益率优化集群机动路径,实现“干扰压制—分路突防”的协同战术。因为此模式缺乏体系层策略创新能力,仍沿用传统突防逻辑,未能破解蓝方无源探测布局,目标摧毁率提升至78%,但突防响应时间仍需7分钟。
D组(认知对抗模式):此模式具备全层次学习能力+认知对抗机制。蓝方突变后,单个装备层通过跨场景泛化度快速适配电磁环境变化;系统层通过动态演化度调整协同策略;体系层的策略创新度指标快速触发元学习机制,从战术基因库中重组“电子诱骗+多路径迂回+无源定位”新型策略,2分钟内完成战术迭代。在该过程中,策略创新度从0.68升至0.79,直接支撑集群突破蓝方防御,目标摧毁率达92%,突防响应时间缩短至4分钟。
实验结果表明:单个装备层学习是基础,提供装备适应能力;系统层协同是核心,实现群体智能涌现;体系层认知对抗是关键,抢占博弈规则主导权。三者有机结合,推动无人集群从“被动执行”"向“主动塑造”作战模式跃迁。
4 结束语
智能化作战形态下,装备体系的自主学习能力已成为掌控战场主动权的核心变量。本文构建三层次学习性建模与评估框架,为打通单个装备、系统与体系的能力链路提供了可行路径。未来,随着认知科学与博弈智能的深度融合,装备体系将向“自主感知—协同决策—规则塑造”的高阶形态持续演进,为实现智能化作战的代际跃升提供核心支撑,推动战场对抗从“实力博弈”向“认知主导”加速转型。