【摘 要】
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联合作战条件下，战场态势信息多源异构，数据量大，更新频率高，传统的战场态势感知体系难以保证战场态势数据处理的准确性和实时性。文章基于大数据技术，结合JDL战场数据融合模型、战场态势感知PFPV模型、“OODA环”框架下战场态势感知模型，构建了数据驱动的战场态势感知模型。基于分布式计算技术和分布式存储技术，能够实现战场态势数据的高速计算、存储、检索。同时，将多种机器学习算法与JDL战场数据融合模型结
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联合作战条件下，战场态势信息多源异构，数据量大，更新频率高，传统的战场态势感知体系难以保证战场态势数据处理的准确性和实时性。文章基于大数据技术，结合JDL战场数据融合模型、战场态势感知PFPV模型、“OODA环”框架下战场态势感知模型，构建了数据驱动的战场态势感知模型。基于分布式计算技术和分布式存储技术，能够实现战场态势数据的高速计算、存储、检索。同时，将多种机器学习算法与JDL战场数据融合模型结合，构建了智能数据融合体系。提出了面向任务的战场态势图生成模式，可以在保证态势理解一致性的基础上满足需求的多样性。
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