基于主被动复合导引头的干扰态势构建

随着电子技术和通信设备的普及，战场上的电子干扰环境变得愈发复杂，对雷达系统的安全构成了巨大的威胁。因此，全面准确地获取战场电磁设备态势的表征要素，并在此基础上构建态势，是指挥员掌控全局、联合抗干扰的制胜手段。态势是指事物外部客观条件的状态及其变化趋势。态势感知［1］一词可追溯到第一次世界大战，是指对在一定空间和时间范围内的外部客观条件的状态及其变化趋势的观察、认知和利用。而干扰态势构建作为干扰态势认知的关键技术，可以通过一定的数学模型对一些要素信息进行提取，将难以理解的平台、设备和自然环境信息建立关联关系，能够客观全面地反映电磁态势，并可用于后续抗干扰策略调度。

但现有干扰态势构建方法存在雷达与侦察设备之间的信息没有达到精确的融合，没有对齐到同一目标且态势要素关联不紧密等问题［2］，因此提出克服上述问题的干扰态势构建方法就显得尤为重要。

本文所提的雷达导引头采用主被动复合制导模式。微波导引头上的主动雷达可以获取对方平台、兵力部署、部分海杂波等信息，侦察设备可以获取对方辐射源、武器装备、作战指挥等信息［3］。雷达和侦察设备信息关联作为信息融合过程中的关键步骤，将原本分离的平台与电磁设备关联起来。主被动复合导引头通过信息融合方式进行制导，可以获取到更全面的目标信息，能够增强抗干扰能力，使导弹可以适用于多种作战场景。这对于干扰场景下态势表征和构建的研究具有重要的意义。

本文以导弹打击舰船为背景，舰船装备有雷达辐射源、干扰机和箔条弹，首先导弹提取态势的表征要素，然后将主被动提取信息进行数据关联，从而确定舰船和雷达辐射源、干扰机以及箔条弹的隶属度关系，最后构建干扰态势。

1 态势表征要素提取

首先通过设定导弹、舰船、辐射源、箔条位置及运动状态信息，生成战场初始态势，并部署平台及电磁装备。态势要素提取图如图1所示。

1.1 主动雷达提取

主动雷达导引头具有测向、测距、测速精度高，能够有效地识别目标等优点，但是由于处于有源状态，容易受到平台有源干扰的影响［4］。如图2所示，主动雷达能够获取目标的距离、位置、速度、RCS等信息，还可以获取无源干扰的信息。

主动雷达能够获取的信息有敌方舰船以及可能存在的假舰船目标的距离、方向、速度、RCS等信息，无源干扰方向、类型与干扰参数。

脉冲重复周期决定了主动雷达导引头的最大探测距离［5］，获取目标的距离公式为

式中，c为光速，tR为脉冲周期。

当目标回波的延时大于脉冲周期时，会造成距离模糊，此时应采取解模糊技术。主动雷达导引头获取的目标径向速度为

式中，fd 为多普勒频移，λ 为波长。由公式可知，只需测量多普勒频移，就能算出目标速度。而为了保证测速不模糊，应满足

式中，fd max为目标最大多普勒频移，因此当重频fr足够大时，才能确保不模糊测速。但当重频无法满足要求时［6］，应相应地采取解模糊方式，其原理同距离解模糊。

如图3 所示，根据相位干涉仪测向原理，利用相位法测角，两天线接收到的信号相位差ϕ为

式中，d为两天线间距，θ为信号入射角。然后经过鉴相器得到相位差的信息，公式如下：

K为相位干涉仪系统的增益，联立公式可求得信号的入射角θ：

对于主动雷达导引头的测量精度，经过脉压后的脉冲具有分辨率高和能量大的优点，因此雷达接收到的回波信号需要先进行脉压处理。多普勒频移可用来分选识别固定、移动目标，测速时，观察目标时间越长，测速精度越高。

1.2 被动侦察提取

被动寻的制导相当于侦察设备，在侦察信号时可以扩大目标的探测跟踪范围，可以提高对目标的定位精度。被动侦察导引头在搜索目标时处于一种隐蔽的工作状态，导弹不会辐射信号，在检测目标时，依赖于目标的辐射信号，通过接收来自目标辐射源的信号可以获取平台上电子设备的信息［7］。反舰导弹上有一个对准敌方雷达频率的接收机，跟踪目标，引导导弹飞向敌方雷达。

图4为被动侦察导引头提取信息图，被动侦察导引头截获到目标信号后，经过数字信道化、脉冲检测处理，提取目标辐射源特征，之后形成脉冲描述字（PDW），包括脉冲到达时间、脉冲宽度、到达角、载频和脉冲幅度［8］。

如图4所示，当主动雷达导引头受到目标干扰机干扰而无法正常工作时，被动侦察导引头进行探测可以获取目标干扰机的干扰样式、方向和参数信息。工作流程是通过对目标雷达信号参数进行脉冲检测、数字信道化、信号分选［9］等处理，得到雷达的特征参数，实现抗欺骗，之后对提取到的目标雷达性能展开分析，由此可判断干扰机的干扰样式和特征参数。

对于敌方雷达信号脉宽、载频、重频、方向等典型雷达信号特征［10］，首先利用基于短时傅里叶变换（STFT）的检测算法对脉冲到达时间（TOA）和结束时间（TOE）进行估计，二者做差为脉宽（PW）的估计。对雷达信号的功率谱进行平滑处理，取其重心作为载频（RF）的估计。利用测得的到达时间和结束时间对脉冲内的信号幅度求平均值，作为脉冲幅度（PA）的估计值。在数字信道化中，对于一个脉冲信号跨越的多路信道，用信道间频率做差，结果作为该脉冲的带宽。利用获取的TOA、PW 和RF 对各测向天线接收数据利用干涉仪测向原理获取AOA估计。

1.3 复合雷达导引头

主被动复合导引头工作时先是被动侦察设备从大量信号中选取目标信号，提取DOA 信息，实施角度跟踪。与此同时，主动雷达也搜索目标，当目标进入主动雷达的探测范围时，对目标实施跟踪识别，并继续计算距离、速度、角度，获取相应信息［9］。如果主动雷达导引头未受干扰，优先选其工作，如果其受到干扰不能有效工作时才切换到被动导引头，此时主动雷达导引头仍然发射信号，以使敌方继续干扰，保持被动侦察导引信号稳定。

导引头雷达需要在干扰环境中截获检测跟踪目标，从而打击目标，因此需要具备跟踪距离远、制导精度高等性能［10］。主被动复合导引头兼具二者优点，并通过转换式制导克服二者的不足，不仅可实现远距离发现、目标识别精度高的功能，还提高了制导系统的环境适应能力［11］。主被动复合导引头采用主被动信息数据融合方式进行制导，可以获取到更全面的目标信息，能够提高抗干扰性能，使导弹可以适用于多种作战场景［12］。

因此，本文主要研究主被动复合雷达导引头寻的制导，对于主动雷达获取的信息和被动侦察获取的信息进行信息融合，提取态势表征要素，建立各设备间的关联，进而建立装备与自然环境的关联关系，构建态势。利用态势表征模块里提取的要素，充分考虑导引头中主被动侦察设备获取信息的差异，采取数据融合技术，将原本分离的目标与电磁设备建立关联关系，实现基于主被动信息复合的态势构建。

主被动复合雷达导引头系统在干扰环境下的工作流程如下：

1）模拟干扰态势环境，确定干扰实施原则；

2）导引头被动侦察设备搜索、截获和跟踪敌方的电子侦察设备的辐射源信号，经过信号处理会得到敌方辐射源信号的载频、脉宽等特征参数以及有源干扰特征参数等信息；

3）导引头主动雷达开机，检测并截获目标信号，通过对目标回波信号的时空域分析，获取目标位置、速度、距离以及无源干扰特征参数等信息；

4）采用信息融合技术对主被动雷达导引头获取的信息进行融合，构建当前态势。

2 主被动导引头信息融合

2.1 卡尔曼滤波

在卡尔曼滤波算法中，增益系数是动态计算得到的，且其能够随着观测过程自适应地计算，能够解决线性系统的目标状态估计。该算法的本质是根据上一时刻的状态估计和当前时刻的观测值来对当前时刻的状态进行估计［13］，滤波器构成图如图5所示。

根据构成图容易得到当前n 时刻目标的状态估计值，公式如下：

式中，y(n)为观测向量，K(n)为增益矩阵。经过滤波后的目标点迹，误差会有明显的减小，将在2.4节对点迹真实值和估计值、滤波前后目标点迹误差进行仿真，可以直观地看出滤波的效果。

2.2 时空配准

时空基准是实现态势一致性的共用技术。整合平台与电磁设备的时空信息，构建装备体系的时空综合保障体系，实现作战单元按需的时间同步服务和空间配准服务，可以保障联合作战体系的时空一致性［14］。

从时域分析，态势关注的是战场目标随着时间变化的某些信息，例如目标数量或者雷达开机状态等，最重要的一点在于需要根据作战任务等要求来确定记录时间间隔。需要设置电磁装备的参数包括敌我双方雷达开关机时间、工作模式切换时间、重频、脉宽等时域调制参数，并将参数下发至信号源单元［15］。

空域仿真实际海战场环境态势下平台以及电磁装备的位置和相对距离关系，根据一定仿真周期步长计算距离参数，下发至模拟系统的信号源单元，在信号源单元中根据平台与电磁装备的距离进行距离等效修正计算，使得电磁设备在距离和信号功率上与所构建的海战场环境相同。

在主被动复合导引头系统中，由于主被动工作的开机时间、测量机理和信号处理过程各不相同，且安装位置和天线波束指向均存在一定的差异，因此雷达和侦察设备一般具有不同的测量坐标系。而数据关联和融合等操作需要对同一时刻的目标以及电磁设备的工作状态在同一坐标系内进行，因此需要对主被动获取的信息进行时间配准和空间配准［16］。

由于被动侦察设备作用距离相对较远，被动侦察设备会先于主动雷达获得目标信息，因此雷达导引头获取的主被动信息会有时延。为了保证航迹关联、信息融合同步，需要先对主被动信息进行时间校准。如图6所示，本文选取一种常用的时间校准方法即内插外推法［16］，具体的处理方式是：假设m0 为主动雷达在t0 时刻得到的测量值；m2 为被动侦察设备在t2 时刻得到的测量值，t1 时刻为主动雷达测量数据的时间点，也是雷达和侦察设备需要对准的时间点，并且有t0 ＜t1 ＜t2。则通过对m0 和m2 进行插值，可得到侦察设备在t1 时刻的估计值m1。因为t0到t2时刻相隔时间很短，可以认为变化是线性的，数学公式如下：

被动侦察系统采用共形阵天线，测量信息位于弹体坐标系，而主动雷达系统测量坐标系为天线坐标系，而弹目运动状态方程一般建立在固定坐标系中。因此选择地面坐标系作为基准坐标系，将雷达和侦察输出信息转换到地面坐标系下。根据文献［17］，可得天线与弹体坐标系、弹体与地面坐标系的转换关系：

式中，oxaya za、oxmym zm、oxgyg zg 分别代表天线、弹体和地面坐标系，α、β、γ 分别代表方位角、俯仰角和翻滚角。因此，根据公式（9）、（10）可以将主被动导引头系统获取的信息都转换到地面坐标系来进行下一步的计算。

设舰船目标在天线坐标系中的坐标为(xa,ya,za )，在弹体坐标系下坐标为(xm,ym,zm )，经过变换，在地面坐标系的坐标为(xg,yg,zg )。坐标转换后的导弹与目标之间的距离Rg、弹目视线方位角αg和俯仰角βg可分别表示为

2.3 数据关联

一般意义上的战场态势分析以数据融合为基础，主被动传感器数据融合的关键是数据关联，即确定主动雷达和被动侦察建立的航迹是否来自于同一个目标，或者根据回波特征的区别判断平台和设备，从而将战场上获取的态势要素关联，最终完成平台与电磁设备的关联。经过数据关联后，形成相对准确的目标态势，并在此基础上进行态势构建和分析［18］。

主被动雷达能够获取目标点迹信息进而航迹关联，根据上一章的分析可知主动雷达能获取目标的角度和距离信息，而被动侦察设备只能获取角度信息，因此主被动导引头需要通过方位将目标关联，即利用测向方位在时间上进行短时积累，通过设置方位门限，比较不同目标方位数据的相似性，获得目标之间的关联程度，从而确定平台和设备的关联关系［19］。

数据关联对时空配准后的平台和设备进行关联处理以确定哪些态势表征信息可归于同一目标。数据关联处理的结果是形成一组或多组关联对，每组关联对代表可能存在的平台和设备关联关系。海战场要关注舰船、干扰机以及箔条弹的态势，需要目标信息较多，因此本小节采取JPDA 算法，基于角度信息进行方位关联。

当导引头测量多个目标角度时，可以用最小二乘法估计不同目标的位置。假设某时刻导引头的位置为(x,y,z)，第i个目标的位置为(xi,yi,zi)，则导引头检测到目标的角度为αi，其中，i = 1,2,…,n，表达式如下：

导引头检测目标的测量方程为

式中，Vi(k)表示测量噪声。之后结合卡尔曼滤波设置目标运动模型和导引头测量方程可以获取目标方位信息，然后利用方位信息进行数据关联，可以判断辐射源的隶属关系。然后将关联的平台与设备信息构建状态向量，计算其正确关联概率和关联门限的关系。

首先在获取目标位置和速度信息的基础上构建其状态向量为

式中，(x0,y0,z0)表示目标在t0 时刻的初始位置，(vx,vy,vz)表示目标速度v 在坐标系中的分量，T 表示转置。则目标在直角坐标系中的状态向量估计为

式中，Xr 表示主动雷达获取到目标航迹状态估计，Xs 表示侦察设备获取到目标航迹状态估计。设Cr和Cs 分别代表Xr 和Xs 的协方差阵，H0 代表数据关联的假设，则雷达和侦察设备数据关联决策应服从的条件为

式中，λ 为关联决策门限。设K 是向量Y 的协方差阵，即

式中，a 为向量Y 的均值向量，当假设H0 成立，a = 0。设s 是一个雷达和侦察设备航迹之间间隔的标量，其数学公式为

根据数理统计的相关知识，可得雷达与侦察设备航迹关联的正确概率表达式：

式中，若雷达和侦察设备获取的航迹属于同一个目标，则有a = 0，即可得s = 0，此时确定的概率即是雷达和侦察设备航迹正确关联概率Pt，即

由此可知Pt和λ的关系，对于给定λ，可以得到在此门限下雷达和侦察设备航迹关联正确的概率。因此在实际仿真中，应选择合适的门限，来保证正确关联概率尽可能大。

由以上公式可以看出，错误关联概率Pf与s、Pt都存在一定的关系。

因此，通过获取目标运动信息建立状态向量，设置关联门限，设定正确关联概率值为0.6,0.7,0.8,0.9 时，分别得到错误关联概率Pf 与s 的关系曲线，如图7所示。

从图7可以直观地看出：当正确关联概率Pt一定时，Pf 随s 的增加而单调减少，当s 一定时，Pf 随Pt 值的增大而相应增大。因为根据公式可知，可以通过增大门限λ 而得到大的Pt，同时根据公式可知，Pf 也会相应增加。因此，在判断雷达与侦察设备获取的信息关联关系时，应平衡正确和错误关联概率的关系，从而选择合理的关联门限。

2.4 场景仿真

将想定作战场景的战情加载到仿真平台中，并补充设置一部分舰船及电磁设备参数开始进行实验。仿真以导引头为视角，对目标进行搜索跟踪，判断舰船的运动状态与设备的工作状态，并说明平台与设备的关联情况。设定每次仿真时间为40 s，导弹有效杀伤半径为90 m，当导弹和舰船（或假目标）相对距离小于导弹有效杀伤半径或者仿真时间耗尽时设为仿真结束。

根据主被动复合雷达导引头系统在干扰态势下的工作流程，设置构建的干扰态势中干扰样式为有源干扰和箔条干扰，由于被动侦察导引头作用距离远，隐蔽性强，因此首先采取被动侦察模式。导引头搜索跟踪到6 个目标，获得其方位信息，如图8所示。

观察图8 可知，仿真时间片采样间隔为1 s，采样点数为40，导引头感知到目标40 个数据点。假定观测噪声为零均值、方差为0.5 的高斯白噪声，系统噪声为零均值、方差为20 的高斯白噪声。根据2.1 节滤波方法处理被动侦察导引头获取的目标方位信息可知，滤波前出现的观测误差主要来自于噪声，滤波后的误差为真实方位和估计方位的差值。

由于被动侦察导引头的测角误差较大，因此需要转换到主动雷达模式来获取更为准确的方位信息以及目标的点迹，从而形成目标的航迹。导引头搜索跟踪到4 个目标，获得其轨迹和方位信息，如图9所示。

如图9 所示，对估计值和真实值进行对比，可以看出估计轨迹和真实轨迹的趋势大致相同，在前几个采样点与真实航迹误差较大，之后随着采样点数的增加，估计值和真实值的误差也逐渐减小。

如图10 所示，主动雷达对于目标方位的估计经过滤波后的误差也相对较大，因此可能受到了干扰。同时主动雷达对于目标的测量精度也会受到影响。因此需要切换到被动侦察导引头，此时主动雷达导引头仍然发射信号，以使敌方目标继续干扰，从而保持被动侦察导引信号稳定。主被动复合导引头搜索跟踪到6个目标，经过滤波后获得其轨迹和方位信息，如图11和图12所示。

从图11 和图12 可以看出，随着取样点数的增加，滤波误差逐渐趋于稳定，可以明显地看出卡尔曼滤波的效果。通过获取图11 仿真时间的点迹，可以得到6 个目标的初始位置、结束位置、平均速度和方位角，如表1所示。

主被动感知到的目标存在航迹误差，航迹里每个时刻的估计误差是和信噪比有关，目标与导引头的距离和方位角发生变化时，信噪比与舰船目标的距离和波束指向有关，舰船目标相对于导引头的距离和角度影响了航迹估计。同时，主动雷达导引头在测距测角时也会引起误差，之后进行分析。

根据战场初始态势，可以判断出目标1和目标2为舰船平台，设置方位角误差门限值为0.5°，统计目标3～6与平台的关联数据点，如表2所示。

观察表2 可知，目标3、5、6 与舰船S1关联性较强，目标4与舰船S2关联性较强。根据主被动复合雷达导引头系统在干扰环境下工作流程的描述，经过信号处理会得到敌方辐射源信号的载频、脉宽等特征参数以及有源干扰特征参数等信息。之后导引头主动雷达开机，检测并截获目标信号，通过对目标回波信号的时空域分析，获取目标位置、速度、距离以及无源干扰特征参数等信息。

仿真中的舰载雷达的信息将以表格的形式记录，所设定作战场景下的仿真推演时间为40 s，根据PRI 信息计算在仿真步长中的PDW，为了简化流程，将PDW 每10 s 做一次集合形成EDW，仿真时间用Ti 表示，其中，i = 1,2,3,4，如表3、表4所示。

观察表3 和表4 可知，与舰船S1、S2关联的雷达辐射源在这段时间的工作状态。在导引头感知到的信息中：雷达在T1 时间段均发射RF、PRI、PW固定类型的脉冲信号，在T2 段发射频率捷变信号，并且PRI 也在抖动变化，由此可知舰载雷达感知到我方主动雷达导引头的照射搜索，在T3 段频率又趋于稳定，我方被动侦察导引头获取到辐射源信息。

观察图8、图11和图12能够发现目标5和目标6的测量误差起伏较大，疑似为有源干扰机。根据前述想定的战情，舰载雷达工作频段为3.1～3.5 GHz，舷外有源干扰频段为2～10 GHz，箔条弹的干扰频段为2～40 GHz，因此可根据三者在同一时间段内工作频段的不同来区分目标。本次仿真中导引头获取的目标EDW参数如表5、表6所示。

观察表5、表6 可知，导引头未检测到目标3 和目标4 的电磁特征，主动雷达只获取到其运动状态，因此可判断目标3 和目标4 是无源干扰，且其RCS 随着仿真时间和距离的推移，先增大后减小，由此可判断目标3 和目标4 是箔条干扰。对于此时箔条干扰的干扰样式判别还需进一步分析。由于被动侦察导引头获取到目标5 和目标6 的EDW信息，因此可判断目标5和目标6为有源干扰机。

计算获取到的箔条弹特征参数如表7所示。

对于箔条弹的关联情况，根据表1中位置和速度信息，设置距离误差门限值为600 m，通过计算在第10 s箔条弹与目标1 的距离小于此门限值，与目标2的距离大于此门限值，再与之前方位关联结果相联系，可以判断目标1与目标3关联，目标2和目标4 关联。观察表5 和表6 目标的EDW 信息，设置RF的误差门限值为5 MHz，PW 的误差门限值为1 μs，PRI的误差门限值为5 μs，相对距离为100 m，通过计算在雷达和干扰相同时间段发射信号时的RF、PW、PRI 的差值，可以得到目标1 与目标5 的3个指标均小于预设误差门限值，目标1的相对距离小于距离误差门限值，因此能够判断目标1与目标5 关联。最终能够得到舰船S1与目标3 箔条云、目标5干扰机关联，舰船S2与目标4箔条云、目标6干扰机关联。

由于舰载有源干扰在两个时间段内的频率和带宽类型都是固定的，且回波宽度较小，幅度较高，可判断有源干扰样式为瞄准式干扰。

将检测到的与舰船S1、S2关联的设备工作状态记录在表8～表13中。

根据以上表中建立的关联关系，将目标平台、干扰机和箔条弹运动状态代入到JPDA 算法中验证，可以得到平台与设备在正确关联概率为0.6～0.9 时的错误关联概率图，即近似关联图，如图13所示。

将图13 的近似关联估计值与图7 的真实值进行对比分析，可以发现在正确关联概率为0.8 时，近似关联值与精确关联值的错误关联概率最大绝对误差不超过4.5×10-3，如图14 所示，这说明是表8～表13中建立的平台及设备关联关系是可行的。

3 干扰态势构建

本章的态势构建是通过建立导弹和舰船实体、辐射源和干扰等电磁装备以及自然环境的数学模型，并设定平台和设备的工作状态、运动轨迹等，来展现动态化的战场态势。由此，本章以提取的态势表征要素为基础，开展导引头干扰态势的构建，态势构建过程包括要素提取、信息融合、态势显示三个模块。态势构建流程如图15所示。

为了更直观地展现导引头干扰态势，以混合干扰为例，将在态势显示模块中展现各个设备工作状态。根据上述两个过程获取到的信息，将导弹打击目标时导弹、舰船、干扰机、箔条云的所在方位、运动状态信息以示意图的方式进行显示，展现不同时刻的战场态势，如图16、图17所示。

在导弹打击目标仿真推演过程，对于未检测到的目标信息不显示，充分融合图16 和图17 中的战场态势进行分析，可得出如下结论：导弹在无干扰态势下开始搜索目标，在12 s 时舰船S2 派出干扰机携带有源诱饵诱骗我方导弹，并发射强干扰信号试图保护舰船S1，同时舰船S1 周围箔条云在逐渐增大，我方导弹将箔条云B1 当作目标开始跟踪，从而错失舰船目标，舰船S1成功逃脱。在第16 s时导弹与箔条云B1的相对距离小于导弹的有效杀伤半径，仿真结束，此时导弹击中箔条云假目标，混合干扰成功。

以上即为根据想定作战场景进行态势构建的过程。根据以上结果分析可以看出，本章所进行的态势构建功能模型在进行仿真分析过程中效果显著：首先，要素提取模块预先进行参数设定可以生成战场初始态势，然后加入一些其他作战参数，使得态势要素更加多元化；其次，信息融合模块中采用了卡尔曼滤波、时空配准、数据关联和融合识别等关键技术，因此能够全面、准确地获取目标平台及设备的工作状态信息，从而满足战场需求；最后，态势显示模块在进行目标、干扰设备轨迹呈现和工作状态展示过程中，准确地建立了平台与设备的关联关系，这使得指挥员在分析战情时，既能够从宏观上对战场态势迅速做出判断，又能在某些特别关注的数据中做出资源分配、战术选择等决策，从而更好地开展态势理解，为之后的指挥控制提供了理论依据。同时，本文所述的微波导引头干扰态势中运用的态势表征方法以及态势构建方法的合理有效性也得到了验证，其处理结果能够进一步帮助指挥员进行态势估计和态势预测工作。

4 结束语

本文以获取的装备电磁特征为基础，从装备的工作原理、工作方式等角度出发，充分考虑反舰导弹所处自然环境特性，提取复杂干扰场景态势表征，并利用导引头中各个设备可感知的装备电磁特征的差异性，开展复杂干扰场景态势构建研究，为后续干扰对抗态势认知提供可靠输入。本文研究了在干扰环境中导引头搜索跟踪目标、提取态势表征要素、将主被动信息融合、建立平台和设备的关联关系，进而打击目标的态势构建，并以示意图的形式展现态势。未来的研究不仅需要依据态势理解技术，进一步结合先进人工智能算法，解决对下一时刻态势的高效预测，还要重点研究对应问题的解决方案。

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