1.2　研究現狀

目前，專家學者對于空戰態勢評估的研究方法主要分為兩種，一是基于參量法的研究方式，其分析模型主要有層次分析法、人工勢場法、優勢函數法、模糊評價法等；二是基于非參量法的分析方法，這種方法的分析模型主要有貝葉斯網絡評估法和DS證據評估法。

1. 國外研究現狀

國外從未停止對空戰態勢評估的研究步伐，各國對空戰態勢評估的研究發展迅速，無論在基礎理論研究方面，還是在體系結構開發方面都取得了較大進展。其中，美國在態勢和威脅估計（Situation and Treat Assessment，STA）的研究與應用方面處于領先地位。在態勢評估的方法研究上，美國涉及遺傳算法、深度學習、貝葉斯網絡、基于知識的專家系統、神經網絡、模糊邏輯等多種研究手段；而在應用領域，截至目前，美國開發了戰場情報準備作業（IPB）、全源分析系統（SAS）、戰場開發與目標獲取（BETA）、美國陸軍分析系統（TCAC）及地面部隊戰斗態勢評定系統（ANALYST）等多種可操作系統。此外，英國也基于其海軍的軍事應用領域開發研制了態勢評定和威脅估計演示器（STATE）及IKBS原型系統。加拿大、南非也在系統研制方面取得了較大進展，其中，加拿大成功研制并使用了TADMUS系統，南非則成功研制出威脅估計系統Future。

2. 國內研究現狀

我國針對態勢評估系統的研究起步較晚，但基于國外的研究經驗，我國空戰對抗訓練評估系統（ACMI）的研究開發進展迅速。該系統通過地面設備與真實空戰相結合，實現了多功能態勢模擬評估，具有空戰態勢實時評判、空戰態勢實時顯示、訓練安全監控和輔助檢討講評4種主要功能。目前，其關鍵技術已經取得突破，經受了實裝、實訓和演習的驗證，現已在多種機型中投入使用。

在理論和算法模型的研究和應用方面，我國也在加快探索的腳步，國內相關科研人員進行了大量研究，并取得了一定的成果。2000年，曲長文等人基于海軍艦艇防空作戰，通過隸屬函數和排序法的方法提高了評估結果的可靠性，建立了基于多屬性決策的威脅評估模型。2002年，吳強等人以非線性結構的威脅因素為基礎，重點從模型中各因素隸屬度的確定和威脅級別的判定兩個角度進行分析，構建了樹形權值分配法。2002年，空軍工程大學邱浪波教授將威脅估計與BP神經網絡模型相結合，利用神經網絡的學習性和自適應性，大大提升了態勢評估的準確度。2003年，孔祥忠對態勢評估的過程進行了劃分、定義，主要包括態勢要素提取、態勢評估推理及態勢預測，并對態勢評估的主要功能（目標分析、戰力評估分析、協同關系分析、目標戰斗序列分析和戰場主動權分析）進行了闡述。2003年，岳韶華等人在孔祥忠的研究基礎上，又在態勢評估模型中引入了專家系統理論，使系統實現了知識的自學習及自動判斷。