《指挥与控制学报》9卷2期网刊目录发布，敬请关注！

《指挥与控制学报》9卷2期网刊已经发布，敬请关注，本期包括空军工程大学防空反导学院韩琦博士等“作战概念及其建模研究综述”，国防大学联合作战学院马悦博士等“智能博弈技术军事应用展望”，暨南大学公共/应急管理学院阳东升博士等“超大预训练模型在指挥控制领域的应用与挑战”，北京航空航天大学人工智能研究院高庆教授等“基于强化学习的四旋翼无人机鲁棒协同控制”，西北工业大学航天学院袁源教授等“网络化航天器弹性姿态跟踪控制”，国防科技大学信息系统工程重点实验室陈皖玉博士等“面向作战任务规划的信息主动推荐服务”等，陆军工程大学指挥控制工程学院张宏军教授等“知识与数据互补的战术级兵棋行为决策框架设计与实现”等最新文章。

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综述

【文题】：作战概念及其建模研究综述

【作者】：韩 琦，李为民，李 宁，李 森，郭蓬松，陈文钰

【摘要】：作战概念是未来智能化战争设计的关键, 而作战概念建模运用语言、符号、表格、图形等对作战概念这一想象的真实战争系统进行抽象和简化描述, 可为不同领域的专家提供沟通桥梁. 梳理总结作战概念内涵、体系框架和开发等相关内容. 分析基于模型的系统工程与概念建模, 描述作战概念建模内涵, 归纳其特征与原则, 构建建模流程. 探讨总结相关建模语言和方法的利弊及其在作战概念建模中的应用, 并建立了一种作战概念建模的综合集成方法, 以期能够为未来作战概念及其建模研究提供一定参考和借鉴.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202200159.pdf

【引用格式】：韩琦, 李为民, 李宁, 等. 作战概念及其建模研究综述 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2） : 123-134

HAN Q, LI W M, LI N, et al. A review on operational concept & its conceptual modeling[J]. Journal of Command and Control, 2023,9 （2） : 123-134

【文题】：智能博弈技术军事应用展望

【作者】：马 悦，吴 琳，郭圣明

【摘要】：为利用智能技术解决现代战争中的意图判断、威胁评估与指挥控制, 提高军事决策水平, 将军事问题转化为博弈问题, 综合利用博弈论和人工智能（artificial intelligence, AI） 技术寻求策略均衡解. 通过深入剖析游戏智能博弈的最新进展, 梳理美军人工智能军事应用项目研究情况, 总结常用智能方法的优缺点, 分析军事博弈面临的挑战及应对措施, 为突破复杂战场环境下高动态不确定的军事智能决策问题提供借鉴.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202200058.pdf

【引用格式】：马悦, 吴琳, 郭圣明. 智能博弈技术军事应用展望 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2） : 135-145

MA Y, WU L, GUO S M. The prospect of intelligent game technologies in military application[J]. Journal of Command and Control,2023, 9 （2） : 135-145

论文与报告

【文题】：超大预训练模型在指挥控制领域的应用与挑战

【作者】：阳东升，卢经纬，李 强，王飞跃

【摘要】：超大预训练模型（large scale pre-trained model, LSPTM） 的发展在人工智能领域产生了意想不到的效果, 尤其是在自然语言处理（natural language processing, NLP）上 ChatGPT 的突破, 似乎打通了 “人工智能” 的任督二脉, 在短短的几个月内, 其智能实现了从人类可以理解的智能到无法理解的智能跨越. 以 ChatGPT 为代表的 LSPTM 即将开启一个全新的硅基智能时代, 指挥与控制（command and control, C2） 作为人类社会引以为豪的体现智慧的关键要素, 会面临什么样的机遇和挑战？以 C2 过程的基本范式和运行基本模式框架为指导, 全面分析 LSPTM 在 C2 活动的物理域、信息域、认知域以及社会域各方向潜在的应用, 阐述硅基智能时代, 人工智能从辅助工具角色向伙伴和替代角色的跨越, C2 领域发展的机遇. 军事领域对抗性 C2 的竞争不再局限于技术, 而是培育 LSPTM 的文化底蕴, 东西方文化与价值观的差异将决定两种不同 LSPTM 的智慧与智能.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202300097.pdf

【引用格式】：阳东升, 卢经纬, 李强, 等. 超大预训练模型在指挥控制领域的应用与挑战 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2） : 146-155

YANG D S, LU J W, LI Q, et al. Issues and challenges of ChatGPT-like large scale pre-trained model for command and control[J].Journal of Command and Control, 2023, 9 （2） : 146-155

【文题】：基于强化学习的四旋翼无人机鲁棒协同控制

【作者】：刘 昊，赵万兵， 高 庆，刘德元，吕金虎

【摘要】：基于强化学习方法, 解决了异构四旋翼无人机集群的无模型鲁棒最优编队控制问题. 考虑每架四旋翼无人机为受到未知动态模型和外部干扰等因素影响下的非线性欠驱系统. 提出一种完全分布式观测器, 利用局部信息, 为无人机集群生成参考信号,以实现期望的飞行编队. 基于强化学习方法, 在不需要无人机动态信息条件下, 设计鲁棒最优位置控制器和鲁棒最优姿态控制器.通过理论分析和仿真验证了所提编队控制算法的有效性.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202200043.pdf

【引用格式】：刘昊, 赵万兵, 高庆, 等. 基于强化学习的四旋翼无人机鲁棒协同控制 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2）: 156-163

LIU H, ZHAO W B, GAO Q, et al. Robust cooperative control for quad-rotor unmanned helicopters based on reinforcement learning[J]. Journal of Command and Control, 2023, 9（2）: 156-163

【文题】：网络化航天器弹性姿态跟踪控制

【作者】：于 洋，陈 哲，袁 源

【摘要】：针对网络化航天器姿态弹性跟踪控制问题, 借鉴主动抗干扰控制思想, 设计攻击检测机制对控制器端到执行器端网络攻击进行监测, 利用网络通道传输信息设计两个自适应观测器, 在抑制内部噪声的同时对外界扰动及恶意攻击信号进行实时估计.采用多前馈与反馈相结合的方式设计复合抗干扰及抗攻击控制器, 抵消扰动及攻击对系统性能的影响, 提升网络化航天器系统的安全性及稳定性.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202200018.pdf

【引用格式】：于洋, 陈哲, 袁源. 网络化航天器弹性姿态跟踪控制 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2） : 164-174.

YU Y, CHEN Z, YUAN Y. Resilient attitude tracking control of networked spacecrafts[J]. Journal of Command and Control, 2023,9（2）: 164-174

【文题】：面向作战任务规划的信息主动推荐服务

【作者】：陈皖玉，蔡 飞，陈洪辉，张维明

【摘要】：急速增长的战场信息量, 复杂的战场态势, 多样化的作战任务以及不断缩小的时间窗口, 给指挥人员的大脑带来了巨大的挑战和负荷. 综合应用大数据、人工智能技术, 以及机器的快速运算能力和强大的数据存储能力, 提出面向作战任务规划的信息主动推荐服务. 根据作战态势, 为任务规划主动提供相关信息, 减轻任务规划人员工作负荷, 提高任务规划的效率. 对作战任务规划的信息主动推荐服务进行应用需求分析, 包括业务需求和能力需求；设计面向作战任务规划的信息主动推荐服务的应用模式和技术架构, 提出了 3 种关键技术策略, 并对每种技术策略进行了具体的分析.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202000214.pdf

【引用格式】：陈皖玉, 蔡飞, 陈洪辉, 等. 面向作战任务规划的信息主动推荐服务 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2） : 175-181

CHEN W Y, CAI F, CHEN H H, et al. An intelligent information recommendation service for combat task planning[J]. Journal of Command and Control, 2023, 9 （2） : 175-181

【文题】：知识与数据互补的战术级兵棋行为决策框架设计与实现

【作者】：刘 满，张宏军，程 恺，郝文宁，王之腾

【摘要】：战术级兵棋以随机的方式模拟战争中的动态过程, 能够为军事智能决策技术提供贴近真实战争的决策背景和试验环境.提出了知识与数据互补的行为决策框架, 用于兵棋多实体的指挥控制. 该框架一定程度上解决了传统基于知识推理决策中行为模式固定、迁移能力不强的缺点, 也解决了基于兵棋数据挖掘的软决策算法对大量人类高质量复盘数据的需求, 将知识、数据与学习的方法综合起来, 形成基于知识推理的决策算法处理宏观动作, 基于数据挖掘的软决策算法处理微观动作, 通过自对抗复盘数据进行迭代学习, 提升决策模型能力. 基于该框架, 设计并实现了一个兵棋人工智能（artificial intelligence, AI） , 该兵棋 AI 在全国性智能兵棋比赛中取得较好成绩, 并体现出灵活性高、泛化性好的特性.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202200020.pdf

【引用格式】：刘满, 张宏军, 程恺, 等. 知识与数据互补的战术级兵棋行为决策框架设计与实现 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2）: 182-191

LIU M, ZHANG H J, CHENG K, et al. Framework design and application for tactical-level wargame behavior decision-making based on complementary knowledge and data[J]. Journal of Command and Control, 2023, 9 （2） : 182-191

【文题】：分布式作战条件下陆战场智能信息系统设计

【作者】：王 军，张雄涛，赵兴利，钟正仪，朱晓敏

【摘要】：聚焦陆战场信息系统设计问题, 结合分布式计算最新成果, 基于 “云网端” 融合理念, 构建了一套适用于分布式战场节点和智能需求的信息系统架构. 针对所构建架构中, 智能应用和智能性提升的关键需求, 综合分布式陆战场节点资源受限、任务多样等特点, 在分层联邦学习基础上, 依据资源状况进行自适应调整, 提供资源开销和智能提升相均衡的使用途径. 经实验验证, 该架构和方法效果良好, 更能适应分布式条件下陆战场节点智能性需求.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202100127.pdf

【引用格式】：王军, 张雄涛, 赵兴利, 等. 分布式作战条件下陆战场智能信息系统设计 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9（2） : 192-203

WANG J , ZHANG X T , ZHAO X L , et al. Land battlefield intelligent information system design under distributed operation conditions[J]. Journal of Command and Control, 2023, 9（2）: 192-203

【文题】：基于多重虚拟力控制的无人机覆盖编队分簇算法

【作者】：汪镇涛，李大鹏，丁良辉，杨锦彬

【摘要】：针对飞行自组网（flying ad-hoc network, FANET） 在区域覆盖中的应用, 提出一种基于多重虚拟力控制的三阶段编队分簇算法以同时维持高覆盖和高连通性. 应用虚拟力算法, 设计了基于四重虚拟力的移动控制策略来动态管理机间距离. 此策略部署在被划分为 3 个阶段的覆盖任务中. 结合此策略设计了一种编队分簇算法, 解决了 FANET 网络管理困难的问题. 通过仿真对比验证, 所提算法相较于传统算法在覆盖率和连通性上更加有效实用.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202200105.pdf

【引用格式】：汪镇涛, 李大鹏, 丁良辉, 等. 基于多重虚拟力控制的无人机覆盖编队分簇算法 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9（2）: 204-214

WANG Z T, LI D P, DING L H, et al. Clustering algorithm of UAV coverage formation based on multiple virtual force control[J].Journal of Command and Control, 2023, 9 （2）: 204-214

【文题】：基于神经网络辅助的智能人员排班系统

【作者】：陈子夷，豆亚杰，姜 江，杨克巍，谭跃进

【摘要】：为快速获得优质的排班表, 设计了结合深度神经网络和分支定界法的智能人员排班系统. 介绍人员排班问题的特点和难点；构建问题的整数规划模型；提出基于深度神经网络辅助的分支定界法, 通过学习现有的已知最优解的人员排班问题, 在分支定界的每一步作出合理的分支选择和修剪. 该方法是使用深度学习方法解决组合优化问题的一种创新尝试, 实验部分针对不同的参数设置和标准实例集合验证了该方法的可行性.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN--202200013.pdf

【引用格式】：陈子夷, 豆亚杰, 姜江, 等. 基于神经网络辅助的智能人员排班系统 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2） : 215-224

CHEN Z Y, DOU Y J, JIANG J, et al. Intelligent personnel scheduling system based on neural network assistance[J]. Journal of Command and Control, 2023, 9 （2） : 215-224

【文题】：全域作战指挥信息系统总体架构及核心支柱

【作者】：吉 祥，蒋 锴，成海东

【摘要】：面向全域作战要求, 分析战争新形态、指挥控制新范式、技术新推动, 提出全域作战指挥信息系统的基本要素、 应用架构以及关键能力；围绕全域作战指挥信息系统构建, 提出五大核心支柱, 即开发、安全和运维一体化（development, security, and operations, DevSecOps）、人工智能、数字建模、试验仿真、泛在网络；针对具体支柱, 阐述其在全域作战指挥信息系统中的作用, 并给出支撑能力形成的关键性措施.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN--202100137.pdf

【引用格式】：吉祥, 蒋锴, 成海东. 全域作战指挥信息系统总体架构及核心支柱 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9（2）: 225-232

JI X, JIANG K, CHENG H D. Architecture and core pillars of all domain operation command and control system[J]. Journal ofCommand and Control, 2023, 9 （2） : 225-232

短文

【文题】：空空导弹单机发射和合作发射中的 F/A 极

【作者】：高劲松，赵宝奇，邓 森，颜从武，武梦洁

【摘要】：F 极（F-pole, 又称命中距离）和 A 极（A-pole, 又称脱离距离） 是体现机载空空导弹火控系统战术技术指标的 6 个典型攻击距离中的两个. 介绍单机发射和合作发射时的 F/A 极的概念, 比较单机发射和合作发射过程, 分析影响 F/A 极大小的因素. 认为：尽管单机发射和合作发射的过程是不同的, 但是二者的 F/A 极定义是相同的, 而且单机发射和合作发射有一定联系, 当满足一定条件时, 单机发射可以向合作发射演化, 且能获得与合作发射相同的 F/A 极；另外, 影响 F/A 极大小的诸多因素在单机发射和合作发射这两种形式下可能会产生不同的结果.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202200015.pdf

【引用格式】：高劲松, 赵宝奇, 邓森, 等. 研究单机发射和合作发射中的 F/A 极 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2）: 233-237

GAO J S, ZHAO B Q, HU J L, et al. Air-to-air missile F/A-pole in single-plane launch and cooperative launch[J]. Journal of Command and Control, 2023, 9（2）: 233-237。

【文题】：多营区协同的智慧营区体系化设计

【作者】：古英汉，孟 菊，王怀龙，王 峰

【摘要】：围绕全局视角下智慧营区建设, 着眼于由点及面的体系化规划与长远发展, 需统筹考虑不同类型营区的建设发展要求,探索协同式体系化建设新模式. 以海军多类型营区为例, 分析多类型营区协同建设典型需求, 开展多类型营区协同体系化架构设计, 并提出跨营区任务的智慧化管理与保障机制. 相关研究成果有助于推动营区体系化建设规划, 有助于保障跨营区智慧营区任务系统的建设.

【全文链接】：http://www.jc2.org.cn/fileup/PDF/JCC-CN-202100137.pdf

【引用格式】：古英汉, 孟菊, 王怀龙, 等. 多营区协同的智慧营区体系化设计 [J]. 指挥与控制学报, 2023, 9 （2） : 238-244

GU Y H, MENG J, WANG H L, et al. Systematic design of smart camps with multi-camp coordination[J]. Journal of Command and Control, 2023, 9（2）: 238-244