基于ResNet-ViT的海战多目标态势感知

来源：信息与控制杂志2023年第5期北京时间：

作者：朱小勇, 陈胜

摘要：战场态势意图由一系列战术动机组成，具有时序、动态、多目标等特点。现有的态势感知方法中存在只研究单目标或忽略时序性的问题。在海战多目标、长周期的背景下，针对以上问题，提出了一种基于ResNet-ViT网络的海战综合态势感知模型。其中ResNet (Residual Network)网络用于提取目标之间的空间特征，而ViT (Vision Transformer)网络则利用Transformer能够挖掘长距离依赖的特性来捕获时序特征。结果表明：模型能以92%~95%的准确率(预测正确的样本的数量与总样本数量的比例)预测海战意图，解决了长周期下多目标协同作战的意图预测问题。

关键词：海战, 态势感知, 深度学习, 多目标, 时序特征