前言
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当今世界正经历百年未有之大变局，国际安全形势复杂多变，空天威胁日益呈现出智能化、网络化、无人化的新特点。随着第五代战斗机、高超声速武器、无人机蜂群等新型空袭装备的快速发展和广泛应用，传统防空作战模式正面临着前所未有的挑战。在这一背景下，如何突破传统态势认知的局限，发展智能化的空防对抗态势认知理论与方法，已成为提升防空作战效能的关键所在。
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本书立足于信息化、智能化战争的发展需求，系统阐述了空防对抗环境下智能态势认知的理论体系、技术方法和应用实践。全书以 智能 为主线，以 对抗 为背景，以 应用 为导向，旨在为空防作战指挥决策提供科学的认知工具和方法支撑。本书撰写的内容基于作者团队十余年在空防对抗领域的研究积累，融合了军事学、信息科学、人工智能等多学科理论方法，具有以下鲜明特色。
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一是突出智能应用特性。全书贯穿了智能化思想，深入探讨了深度学习、知识图谱、强化学习等人工智能技术在态势认知中的应用，构建了完整的智能态势认知理论框架和技术体系。特别是在 意图识别 这一态势认知的核心难点问题上，提出了一系列创新方法。
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二是强调对抗本质。不同于一般的态势感知研究，本书始终聚焦于 对抗 这一军事活动的本质属性，深入分析了敌方欺骗、敌方干扰等对抗行为对认知过程的影响，提出了具有强鲁棒性的智能认知方法。
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三是注重体系完备。从基础概念到技术方法，从单目标到编队认知，从理论模型到系统应用，本书构建了较为完整的空防对抗智能态势认知知识体系，为相关研究提供了系统参考。
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四是立足实战应用。书中介绍的方法和技术均经过严格的仿真验证和实战化检验，部分成果已在现役防空系统中得到应用，取得了显著的作战效能提升。
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全书共分 7 章，各章内容既相互关联又各有侧重。
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第 1 章概述防空作战和态势认知的基本概念、研究现状及发展趋势，为后续内容奠定基础。
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空防对抗智能态势认知方法及应用
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第 2 章系统分析空防对抗态势认知的概念内涵、功能需求和架构设计，提出了完整的认知理论框架。
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第 3 章重点阐述空防对抗态势认知的技术体系，包括基础模型、关键技术和智能方法，是全书的技术核心。
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第 4 章和第 5 章分别针对单目标和编队目标探讨意图识别的理论方法，体现了本书在认知难点问题上的创新突破。
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第 6 章系统论述威胁评估的理论方法和实现技术，构建了科学完备的评估体系。
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第 7 章展望空防对抗智能态势认知的应用前景和发展趋势，为未来研究指明了方向。
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本书的读者对象主要包括：从事防空作战研究的军事科研人员，参与指挥信息系统研发的工程技术人员，以及相关领域的高校师生。我们期望本书能够为空防对抗理论研究和技术创新提供有益参考，为提升我国防空作战能力贡献智慧力量。在本书撰写过程中，我们参考了大量国内外相关文献，得到了许多专家学者的指导和帮助，在此一并致谢。由于空防对抗智能态势认知是一个快速发展的新兴领域，加之作者水平有限，书中难免存在不足之处，恳请广大读者批评指正。
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当今世界军事变革日新月异，智能化战争形态加速演进。我们相信，随着人工智能等新技术与军事领域的深度融合，空防对抗智能态势认知必将迎来更加广阔的发展前景，为空天安全提供更加有力的保障。让我们携手努力，共同推动这一重要领域的研究与实践不断突破！
目录
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第 1 章 概述
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1.1 空防对抗
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1.1.1 定义
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1.1.2 现代空防对抗体系的分类
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1.2 态势认知
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1.2.1 基本概念
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1.2.2 研究情况
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1.2.3 存在问题
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第 2 章 空防对抗态势认知方法
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2.1 空防对抗态势认知需求
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2.1.1 功能需求
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2.1.2 能力需求
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2.1.3 指挥决策需求
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2.2 空防对抗态势知识的表示与处理
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2.2.1 态势知识的表示
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2.2.2 态势知识的处理
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2.3 空防对抗态势认知架构
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2.3.1 态势察觉
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2.3.2 态势理解
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2.3.3 态势预测
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2.4 空防对抗态势认知方法与技术
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2.4.1 基本方法
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2.4.2 基本技术
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第 3 章 空防对抗智能态势认知方法
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3.1 空防对抗态势认知模型与方法
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3.1.1 基础模型
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3.1.2 基本方法
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3.2 空防对抗态势认知关键技术
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3.2.1 传感器技术
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3.2.2 通信技术
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3.2.3 信息融合技术
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3.2.4 情报分析与决策支持技术
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3.3 空防对抗智能态势认知
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3.3.1 概念模型
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3.3.2 关键问题
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3.3.3 关键技术支撑
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3.4 意图识别、威胁评估与态势认知
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3.4.1 意图识别
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3.4.2 意图驱动的态势认知
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3.4.3 空防对抗中的威胁评估
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第 4 章 单目标意图识别方法
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4.1 单目标意图识别概念及框架
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4.2 基于航路点进化的空袭飞机突防航路预测方法
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4.2.1 空袭飞机突防航路预测问题的分析与描述
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4.2.2 空袭飞机机动性能模型
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4.2.3 空袭飞机突防航路预测模型
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4.2.4 基于航路点进化的突防航路预测算法
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4.2.5 仿真实验与结果分析
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4.3 单目标的意图空间与特征
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4.3.1 单目标的意图空间
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4.3.2 单目标的意图特征
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4.4 基于深度学习的意图识别方法
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4.4.1 基于 BiGRU 的时序网络
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4.4.2 时间注意力机制
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4.4.3 基于 CRF 的意图转换网络
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4.5 实例验证
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4.5.1 实验数据与环境
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4.5.2 评估指标
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4.5.3 帧数选择
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4.5.4 参数设置
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4.5.5 实验结果与分析
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4.6 小结
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第 5 章 编队目标的意图识别方法
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5.1 问题分析
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5.2 编队目标的意图空间与特征
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5.2.1 编队目标的意图空间
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5.2.2 编队目标的意图特征
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5.3 编队目标识别模型
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5.3.1 知识驱动与数据驱动的意图识别方法
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5.3.2 数据－知识双驱动的意图识别方法总体框架
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5.4 数据驱动的基于 BC－TSP 的状态预测方法
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5.4.1 BiLSTM 和 CGAN
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5.4.2 数据驱动的 BC－TSP 方法
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5.4.3 实验分析
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5.5 知识驱动的基于模糊决策树的意图推理方法
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5.5.1 意图推理决策树的构建流程
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5.5.2 意图特征的分割顺序
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5.5.3 意图特征分割点
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5.5.4 随机森林意图推理方法
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5.5.5 实验分析
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5.6 小结
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第 6 章 空防对抗威胁评估方法
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6.1 威胁评估的概念
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6.2 威胁评估体系
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6.2.1 指标体系
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6.2.2 模型方法
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6.3 基于变权理论的威胁评估方法
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6.3.1 目标威胁评估体系及隶属度函数
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6.3.2 目标作战能力
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6.3.3 目标攻击意图
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6.3.4 基于变权 TOPSIS 法的威胁评估方法
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6.3.5 仿真分析
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6.3.6 方法总结
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6.4 基于多层多级天际线选择方法的威胁评估
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6.4.1 天际线理论
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6.4.2 仿真分析
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6.5 小结
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第 7 章 空防对抗智能态势认知的应用及发展
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7.1 态势认知的应用
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7.1.1 意图识别系统
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7.1.2 威胁评估系统
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7.1.3 平行仿真系统
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7.2 空防对抗智能态势认知发展趋势
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7.2.1 态势感知技术：从单源探测向全域智能融合演进
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7.2.2 意图识别技术：从规则推理向深度认知跨越
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7.2.3 态势预测技术：从线性外推向博弈推演进化
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参考文献
新书资讯
