人工智能在军队通信系统中的应用研究

引言：如今 ， 人工智能技术应用范围明显拓展。在军队中，军人的作战指挥需要建立在快速响应的基础条件上，中高度重视信息传递、指令下达的准确性、及时性，对通信系统的应用要求较高。对此，应细化掌握现阶段军队通信系统的主要需求，大力推广人工智能技术，在通信系统中引进智能化决策、智能感知、智能执行等技术，并通过人工智能技术的深度应用优化决策、强化战场态势感知，切实提升通信质量。

1. 现阶段军队通信系统的主要需求

1.1 军队的高效决策支撑需求

在复杂多变的战场条件下，面对大批量的战场信息，如传感器数据等，需要人工智能技术的深度应用促使通信系统的数据短时间完成分类操作，并能准时传递给有关部门，使有关人员获得可靠的信息后制定科学决策。

1.2 军队的战场态势感知需求

当前从作战空间来看，其逐渐拓展到多维领域，面对不同节点的数据信息，需要做到高效整合，以确保军队能够建立全面的战场图景。引进人工智能技术，可协助通信系统与各个节点形成智能连接的效果，强化现场感知能力并能实现信息共享。

1.3 军队的通信质量保障需求

在当前的军队通信环节，需要构建趋于稳定的通信网络体系，不断优化通信网络架构，当处于复杂的电磁环境等条件中，确保大量的信息、信号指令等安全输送。对此应充分当下日渐成熟的人工智能技术，发挥其数据处理、信息实时推送等优势，提升军队通信质量。

2. 军队通信系统中的主要人工智能技术

2.1 智能决策技术

深层应用学习算法，系统可通过分析中的通信需求，并根据历史数据分析通信特点，经过对各资源状态的把握，在实时条件下针对重点资源完成调度、配置工作，比如无线频谱等，考虑稳定性、经济性等多维度优化配置资源，当通信系统运作时，整体响应速度、性能与要求相符。军队中的信息传输、指令下达影响着作战指挥等多领域效能，要想有效解决通信网络风险，当出现异常情况时保证通信网络能够快速处理，实现网络的自主重构，拥有更强的自愈能力，可推行应用学习驱动下的网络拓扑优化算法。

2.2 智能感知技术

在系统中部署精度水平高的射频传感器，同时搭配应用成熟的信号处理算法，系统将能够作用于电磁频谱，察觉和捕捉其中的小变化，同时在动态中挖掘和分析关键信息，便于通信系统的维护人员实时管理电磁频谱，同时确保通信稳定的情况下最大化利用频谱资源。当前应借助人工智能促进频谱管理能力不断提升，在卫星通信频谱部分，分析工作在 Ku 波段的情况，应为 14.00GHz-14.50GHz。智能感知技术的深层应用，对通信系统带来支持与保障，当外界环境比较复杂，存在较强的电磁干扰作用时，通信设备也能识别干扰因素，保证通信信号顺畅流动。若引进机器学习技术，可在智能化途径下分析历史信息，针对网络的动态实现实时监测，一旦流量模式为非正常状态，短时间内便可完成识别，向网络管理人员发出预警，提醒他们尽快采取应对方案。

2.3 智能执行技术

通信设备运行期间要定期调整和维护，采取智能执行技术，便于提升调整过程的自动化水平。融入精细化思路，严谨地建立匹配的神经网络模型，面对各个设备参数，系统会根据智能决策落实参数优化行为，通过对电磁环境条件的把握，自动调整设备以适应现实环境，避免不良因素干扰通信效果。在通信网络中，为减少管理人员的压力，可采取强化学习的网络控制算法，使网络管理由被动转变为主动状态，并在整个管控过程中提升自动化水平[1]。

3. 军队通信系统中人工智能的应用

3.1 决策优化层面

依托人工智能技术，助力决策分析实现智能化转变。当前，可采取数据分析技术，构建智能化辅助决策系统。面对迅速激增的信息内容，支持对大批量信息同步处理，并协助相关人员获取更多有效的数据内容。比如，为了解他方的部署情况，掌握行动路线等重要信息，要以历史数据为资源，数据分析技术经过对关键信息的研究，系统掌握多元化信息后，清晰总结他方行动特点，使人员延伸判断，明确接下来的发展动向。引进并强化数据分析技术，当遇到大批量的数据内容时也能做到整合处理，有关人员可在信息整理、分类等层面减少时间成本。

打造智能决策系统是人工智能在通信系统深层应用的体现。该系统功能之所以强大，一方面借助人工智能算法，另一方面应用了机器学习算法。当系统投入使用后，比如在训练环节，能够围绕设定计划和现场实际情况辅助生成一些建议，引导人员正确行动。同时针对不同训练计划也能完成直观模拟，使指挥官能提前掌握训练效果，以便于做出最优决策。智能决策系统在军队内获得重用，它能够借助计算和数据挖掘技术，使各项方案更权威、更可靠，整体数据支撑较足，避免制定的决策受主观影响过大[2]。

3.2 战场态势感知层面

针对战场态势实现精准感知，依托多源信息融合技术，扩展系统功能，做到图像的实时传输，即便面临波动明显的外界环境，也能感知与捕捉战场中的一系列动态内容，方便调整指挥决策。要想充分提升战场态势感知水平，要将多源信息融合技术放在首要位置，通过集成卫星图像、雷达探测等不同数据源，情报信息数量大并存在一些无效信息，而通过多源信息融合技术的支持，使中所得信息经过整合、分析，既能做到信息的精简处理，又能去除重复内容，还能根据信息的应用价值完成次序的排列，短时间内给出清晰的全域态势图，如通过 Palantir 系统，使军队在战场中沉稳应对紧急局势，促进目标打击决策周期有效缩短。在战场态势感知层面，深层应用实时图像传输手段，支持通信传输达到实时效果。这一环节重点应用数据压缩技术，还有高速带宽技术，使通信系统的信息传输功能增强，针对不同时段所产生的战场前线图像信息，均可以精准回传，使指挥中心掌握战场详情[3]。

3.3 通信质量层面

搭建多元化神经网络模型，在信号中支持智能化途径下完成降噪、编码等操作，保留有用的信号，去除存在的噪声干扰，根据标准逐一优化通信编码，最大化促进信号稳定、高效传输，使军队传输数据为真实内容，防范传输失真问题。当前网络信息攻击、泄露等现象经常发生，引进人工智能，可通过智能化途径生成通信密钥，确保隐私数据获得安全保障。此外，人工智能在通信系统中推广应用后，面对复杂多变的网络流量，持续跟进监测工作，对异常攻击现象的类型准确识别，确保不利因素被尽快处理，使通信更安全[4]。比如，当引进 AI 工具后，针对通信路径的动态变化予以大力监测，如果此时遇到干扰条件，或者发生中断现象，其时长小于 33ms，将借助自动功能完成路径的切换，避免影响通信质量。

结语：通过上述分析可知，为促进通信系统可靠运行，应借助人工智能技术优化系统。现实环节要明确军队通信系统中的主要人工智能技术，科学采取智能决策、智能感知、智能执行等技术，合理制定与优化智能决策，强化战场态势感知，不断提升军队的通信质量。

参考文献：

[1] 谭春桥 ， 张玉春 . 数字化作战指挥通信网络组网效能评估研究 [J]. 装甲兵工程学院学报 ，2002，（03）：61-66.

[2] 孔政 . 人工智能在军队通信系统中的应用与前景研究 [J].坦克装甲车辆 ，2025，（12）：96-97.

[3] 赵聪聪 . 指挥通信系统对快速反应能力的提升 [J]. 中国宽带 ，2024，20（04）：91-93.

[4] 廉颖婷. 让“永不消逝的电波”永不掉线[N]. 法治日报，2023-07-05（007）.

作者简介：

一姓名：李巍；性别：女；出生年月：1985 年 7 月；籍贯：山东临邑：民族：汉；最高学历：本科；目前职称：助理工程师；研究方向：通信技术。二姓名：姓名：杜智远；性别：男；出生年月：1976 年3 月；籍贯：山东莱州；民族：汉；最高学历：博士；职称：副研究员；研究方向：试验鉴定