空中战场态势是对空中战场中所有参与方行动和状态的总体描述，而目标作战意图识别则为空中战场态势评估提供重要依据。为了解决在激烈对抗、快速演化的空中战场态势背景下，大量已标记的空中目标战场态势数据获取难度大的问题，提出了一种基于度量学习的半监督空中目标作战意图识别模型。该模型提供了一种从无标签样本中发掘潜在模式的方法，缓解了对大量标记数据的需求。模型通过目标时序数据编码器对目标序列数据进行降维并得到其嵌入表示。在此基础上，通过分别度量已标记的目标序列与意图类型、未标记的目标序列之间的相似度，计算对应的损失值。实验结果表明，在有标签样本不同占比为30%、40%和50%的情况下，该模型识别空中目标作战意图的准确率分别为86%、89%和91%。
