《瓦洛伦斯（ValoRens）项目 - 预测分析：解读敌方意图》

地面部队面临的一个主要挑战是，需要对战术态势达到一定程度的理解，以便能够预判敌方未来可能的机动行动。本项目重点在于提升在高度受限的时间窗口内利用更多信息的能力，从而为战术指挥官提供快速决策要素。瓦洛伦斯项目包含于一个始于2021年的作战背景中，该背景由MASA集团和法国陆军总部数字局主导的一项研究奠定。此项工作的目标是开发一种能够基于对敌方目标、机动和能力的探测与分析，来估算其未来位置的工具。我们的项目主要聚焦于营和连级层面，并重度依赖SWORD仿真软件包和人工智能算法。此外，它还生成初始数据并显示用于测试我们解决方案的分析结果。在不久的将来，该项目将作为分析组件集成到“蝎子”（SCORPION）战斗信息系统中。在本文中，首先描述了所考虑的条令基础、假设和用例。接着，我们详细描述了已完成的工作以及初步评估结果。最后，我们概述了所认为的项目逻辑推进步骤，重点放在敌方战斗序列识别和行为分析上。

未来敌方位置估计算法

在文献中，“对抗性推理”这一术语用于指代预测敌方意图或策略的算法方法。传统上，分析对手策略的理论框架是博弈论。由于寻找实际应用（主要是在军事领域）的需求，诸如DARPA的研究项目等探索替代方法（如统计学习）的研究计划应运而生。本文方法广泛利用图论，同时保持以随机博弈论为坚实基础。

预测方法的基本原理假设敌方单位有一个特定目标。换言之，敌方单位移动以抵达一个或多个目标，从而完成任务（例如压制目标、监控区域等）。敌方单位的目标可能是盟军侧的一个单位、盟军接触线附近的一个位置，或其他具有战术意义的位置。由于盟军单位也由其位置定义，该算法仅在地形上的位置或点上运行。

下图展示了一个场景，其中三个敌方单位（红色）向北朝盟军单位（蓝色）推进。它们沿道路移动，其中交叉路口（标记为黄色）是中间兴趣点。盟军单位也是敌方的兴趣点。通常，我们无法确定敌方对盟军单位的了解程度，因此我们保守地假设敌方完全了解盟军位置。

该算法接收由情报部门提供的以下输入：● 被观察单位的性质（例如，一个炮兵单位）● 该单位的初始位置（在检测到时），以及● 其目标的位置（一个兴趣点）

为了估算敌方单位的未来位置，该算法计算所有可能路径，其中每条路径被定义为具有以下属性：● 其目标位置作为终点 ● 它经过使敌方单位能够抵达终点的兴趣点。