【摘 要】
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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
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（81101116）；
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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。
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