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摘 要:在大数据技术日益深入的背景下,如何将大数据技术应用到对海雷达侦察预警中从而有效解决当前对海雷达侦察预警数据多而杂、数据分析处理能力低等现状,成为当前亟待研究和解决的重要课题。本文研究探讨了将大数据技术应用到对海雷达侦察预警中的若干建议,期望能够为利用大数据技术提升我军对海雷达侦察预警数据的分析处理能力提供参考。
关键词:对海雷达;侦察预警;大数据技术
引言
在对海雷达侦察预警领域,侦察预警数据的增长速度和累积量迅猛加快,各类数据之间的关系也日趋复杂。大数据技术可以应用到我军对海雷达侦察预警领域,通过数据收集、数据存储、数据挖掘、数据分析、数据处理等手段从规模庞大的对海雷达侦察预警数据中快速精准地提取出对于作战指挥有价值的数据信息,将侦察预警数据优势转换为指挥决策优势,辅助指挥员快速及时精准地掌握敌方作战企图、兵力部署、用兵规律等,可以极大提高指挥决策效能。
一、 建立“数据驱动”的对海雷达侦察预警数据处理模型
大数据技术应用到我军对海雷达侦察预警领域,首先要解决的是思维理念问题,要改变多年形成的传统思维理念,将对海雷达侦察预警数据处理模式实现由基于“知识驱动”到基于“数据驱动”模式的转变。
传统的对海雷达侦察预警数据主要是以专家的知识经验为依据,按照既定的程序进对海雷达侦察预警数据的分析处理,主要分析处理的是结构化数据,在原有知识库的基础上,重点研究分析通过技术手段从中筛选出来的相对重要的数据。传统的对海雷达侦察预警数据处理模式的優点在于具有相对清晰明确的因果关系和逻辑关系。缺点在于可以分析处理的数据类型有限。
将大数据技术应用到我军对海雷达侦察预警领域,必须建立基于“数据驱动”的思维理念,在未来联合作战中,影响战争胜负的关键在于数据,数据主导指挥决策将成为赢得战场制胜权的关键。在对海雷达侦察预警领域,大数据技术可以极大提高侦察预警情报数据信息的识别、获取、分析、处理等能力。“数据驱动”的对海雷达侦察预警数据处理模式优点在于其先进的自主性和智能性,缺点是在对海量数据进行分析处理时,可能会出现一些技术难以清晰解释的情况。
二、构建基于人工智能的对海雷达侦察预警大数据处理与应用体系
现代联合作战进入“秒杀”时代,战争进程加快。战场态势瞬息万变,“以快吃慢”成为基本制胜法则,侦察情报是否快速灵敏,将直接影响作战结局。美军非常重视将大数据技术应用于军事领域,例如美国的超级网络情报中心是由美国国家安全局牵头组建,其主要职能是存储各类情报侦察数据,包括来自侦察卫星、侦察雷达、侦察站等采集获取的各类数据信息,应用大数据技术进行处理、融合、共享,从海量数据中快速获取有价值数据信息提供给美国军方,极大提高了美军指挥员进行指挥决策的效能。
我军对海雷达侦察预警领域涉及数据来源广、结构规模大、类型样式多,当前的对海雷达侦察预警系面临的主要问题在对于海量数据分析处理效能低下。新一代人工智能技术可以有效解决当前面临的问题。结合对海雷达侦察预警大数据处理与应用面临的现实问题与未来海战场的风险挑战,要对当前我军对海雷达领域数据建设进行深入调研,深入一线、深入基层,贯穿军地系统,以对海雷达侦察预警领域大数据建设的军事需求为牵引,以深度学 等多个方面出发,构建对海雷达侦察预警大数据处理技术与应用体系,将对海雷达侦察预警的“数据优势”转化为“决策优势”、“行动优势”,赢得战场主动权。
三、制定体系化的对海雷达侦察预警大数据标准规范
世界主要军事强国都将标准化建设作为其国防建设的重要内容。目前我军对海雷达侦察预警数据类型、格式、共享等方面存在较大差异,在对海雷达侦察预警数据的获取、存储、访问、处理等方面缺乏统一规范的标准,影响侦察预警情报数据的互联互通,进而影响了整个预警探测体系的协同能力。
大数据时代背景下,要充分结合我军预警侦察领域的特点和需求,进一步加强对我军对海雷达侦察预警数据标准规范的统筹规划,研究制定对海雷达侦察预警数据收集、融合、分析、处理、应用、安全等一系列标准,形成我军对海雷达预警侦察大数据标准规范体系。制定体系化的对海雷达侦察预警大数据标准规范体系要贯穿数据流的全过程,要在对海雷达侦察预警大数据的采集、分析、处理、应用的整个过程中不断完善、不断改进。
在对海雷达侦察预警大数据的采集方面,要以军事需求为牵引,以数据存储方便、检索快捷、可视化分析等要求为目标,充分利用分布式存储、数据挖掘、数据清洗等技术,将系统后台服务器中所存储的海量数据信息以及新采集的侦察预警数据实现交互、填报、离线等多手段采集标准。
在对海雷达侦察预警大数据管理应用方面,要加强数据管理应用的安全防护,从技术层面研究解决数据安全防护的有效手段,我军对海雷达侦察预警数据事关国防安全,具有高度保密性,数据整个生命周期、各个环节、必须要加强大数据安全技术防范,确保数据管理应用中全程可控、安全可靠。
四、结束语
对海雷达侦察预警数据更新迅速、类型多样、体量庞大,而且具有交互性、实时性、碎片性等特点,对海雷达侦察预警探测数据如何能高效快捷地辅助指挥员进行指挥决策,需要利用大数据技术对海量的数据进行分析处理,从广度和深度上拓展数据的利用价值。本文研究探讨了将大数据技术应用到对海雷达侦察预警中的若干建议,在大数据技术迅猛发展的背景下,期望能够为利用大数据技术提升我军对海雷达侦察预警数据的分析处理能力提供参考。
参考文献:
[1] 汪浩,王峰;强化学习算法在雷达智能抗干扰中的应用[J].现代雷达,2020,42(3):40-44.
[2] 大数据标准化白皮书[M]. 2018版,北京:中国电子技术标准化研究院,2018.
[3] 蒋保富,陈秀英;基于大数据的海上目标实时处理架构[J]. 基于大数据的海上目标实时处理架构,2019,(15):140-142.
[4] 何友,朱扬勇,赵鹏等;国防大数据概论[J].系统工程与电子技术,2016,38(6):1300-1305.
作者简介:
程飞(1991-03),男,汉族,籍贯:陕西韩城,学历:硕士研究生,职称:助理工程师,研究方向:联合海清。
关键词:对海雷达;侦察预警;大数据技术
引言
在对海雷达侦察预警领域,侦察预警数据的增长速度和累积量迅猛加快,各类数据之间的关系也日趋复杂。大数据技术可以应用到我军对海雷达侦察预警领域,通过数据收集、数据存储、数据挖掘、数据分析、数据处理等手段从规模庞大的对海雷达侦察预警数据中快速精准地提取出对于作战指挥有价值的数据信息,将侦察预警数据优势转换为指挥决策优势,辅助指挥员快速及时精准地掌握敌方作战企图、兵力部署、用兵规律等,可以极大提高指挥决策效能。
一、 建立“数据驱动”的对海雷达侦察预警数据处理模型
大数据技术应用到我军对海雷达侦察预警领域,首先要解决的是思维理念问题,要改变多年形成的传统思维理念,将对海雷达侦察预警数据处理模式实现由基于“知识驱动”到基于“数据驱动”模式的转变。
传统的对海雷达侦察预警数据主要是以专家的知识经验为依据,按照既定的程序进对海雷达侦察预警数据的分析处理,主要分析处理的是结构化数据,在原有知识库的基础上,重点研究分析通过技术手段从中筛选出来的相对重要的数据。传统的对海雷达侦察预警数据处理模式的優点在于具有相对清晰明确的因果关系和逻辑关系。缺点在于可以分析处理的数据类型有限。
将大数据技术应用到我军对海雷达侦察预警领域,必须建立基于“数据驱动”的思维理念,在未来联合作战中,影响战争胜负的关键在于数据,数据主导指挥决策将成为赢得战场制胜权的关键。在对海雷达侦察预警领域,大数据技术可以极大提高侦察预警情报数据信息的识别、获取、分析、处理等能力。“数据驱动”的对海雷达侦察预警数据处理模式优点在于其先进的自主性和智能性,缺点是在对海量数据进行分析处理时,可能会出现一些技术难以清晰解释的情况。
二、构建基于人工智能的对海雷达侦察预警大数据处理与应用体系
现代联合作战进入“秒杀”时代,战争进程加快。战场态势瞬息万变,“以快吃慢”成为基本制胜法则,侦察情报是否快速灵敏,将直接影响作战结局。美军非常重视将大数据技术应用于军事领域,例如美国的超级网络情报中心是由美国国家安全局牵头组建,其主要职能是存储各类情报侦察数据,包括来自侦察卫星、侦察雷达、侦察站等采集获取的各类数据信息,应用大数据技术进行处理、融合、共享,从海量数据中快速获取有价值数据信息提供给美国军方,极大提高了美军指挥员进行指挥决策的效能。
我军对海雷达侦察预警领域涉及数据来源广、结构规模大、类型样式多,当前的对海雷达侦察预警系面临的主要问题在对于海量数据分析处理效能低下。新一代人工智能技术可以有效解决当前面临的问题。结合对海雷达侦察预警大数据处理与应用面临的现实问题与未来海战场的风险挑战,要对当前我军对海雷达领域数据建设进行深入调研,深入一线、深入基层,贯穿军地系统,以对海雷达侦察预警领域大数据建设的军事需求为牵引,以深度学 等多个方面出发,构建对海雷达侦察预警大数据处理技术与应用体系,将对海雷达侦察预警的“数据优势”转化为“决策优势”、“行动优势”,赢得战场主动权。
三、制定体系化的对海雷达侦察预警大数据标准规范
世界主要军事强国都将标准化建设作为其国防建设的重要内容。目前我军对海雷达侦察预警数据类型、格式、共享等方面存在较大差异,在对海雷达侦察预警数据的获取、存储、访问、处理等方面缺乏统一规范的标准,影响侦察预警情报数据的互联互通,进而影响了整个预警探测体系的协同能力。
大数据时代背景下,要充分结合我军预警侦察领域的特点和需求,进一步加强对我军对海雷达侦察预警数据标准规范的统筹规划,研究制定对海雷达侦察预警数据收集、融合、分析、处理、应用、安全等一系列标准,形成我军对海雷达预警侦察大数据标准规范体系。制定体系化的对海雷达侦察预警大数据标准规范体系要贯穿数据流的全过程,要在对海雷达侦察预警大数据的采集、分析、处理、应用的整个过程中不断完善、不断改进。
在对海雷达侦察预警大数据的采集方面,要以军事需求为牵引,以数据存储方便、检索快捷、可视化分析等要求为目标,充分利用分布式存储、数据挖掘、数据清洗等技术,将系统后台服务器中所存储的海量数据信息以及新采集的侦察预警数据实现交互、填报、离线等多手段采集标准。
在对海雷达侦察预警大数据管理应用方面,要加强数据管理应用的安全防护,从技术层面研究解决数据安全防护的有效手段,我军对海雷达侦察预警数据事关国防安全,具有高度保密性,数据整个生命周期、各个环节、必须要加强大数据安全技术防范,确保数据管理应用中全程可控、安全可靠。
四、结束语
对海雷达侦察预警数据更新迅速、类型多样、体量庞大,而且具有交互性、实时性、碎片性等特点,对海雷达侦察预警探测数据如何能高效快捷地辅助指挥员进行指挥决策,需要利用大数据技术对海量的数据进行分析处理,从广度和深度上拓展数据的利用价值。本文研究探讨了将大数据技术应用到对海雷达侦察预警中的若干建议,在大数据技术迅猛发展的背景下,期望能够为利用大数据技术提升我军对海雷达侦察预警数据的分析处理能力提供参考。
参考文献:
[1] 汪浩,王峰;强化学习算法在雷达智能抗干扰中的应用[J].现代雷达,2020,42(3):40-44.
[2] 大数据标准化白皮书[M]. 2018版,北京:中国电子技术标准化研究院,2018.
[3] 蒋保富,陈秀英;基于大数据的海上目标实时处理架构[J]. 基于大数据的海上目标实时处理架构,2019,(15):140-142.
[4] 何友,朱扬勇,赵鹏等;国防大数据概论[J].系统工程与电子技术,2016,38(6):1300-1305.
作者简介:
程飞(1991-03),男,汉族,籍贯:陕西韩城,学历:硕士研究生,职称:助理工程师,研究方向:联合海清。