貝葉斯網絡被認為是數學基礎最強的不確定性處理理論。動態貝葉斯網絡是從貝葉斯網絡發展而來的，具有良好的隨時間演化的能力。通過動態貝葉斯網絡，可以將人類的先驗知識與後驗數據無縫結合，然後利用閉環動態貝葉斯網絡拓撲進行持續學習，從而降低信息融合過程中的不確定性。
為什麽信息不確定？？1)傳感器性能限制；2)敵人故意幹擾欺騙。
戰場態勢瞬息萬變，態勢評估就是根據不斷到來的數據逐步識別敵方的作戰意圖和計劃，這是實現作戰指揮自動化的壹個極其關鍵的環節。
態勢評估和威脅評估的任務是從大量分散的、分類的情報信息中，進壹步提取戰場上指揮員關心的、影響戰鬥進程的重要態勢和事件信息，然後對其進行評估、分析和預測。是壹個去粗取精、去偽存真的智能化分析處理過程。
態勢評估的主要內容是:聚合實體，推斷實體意圖。
貝葉斯網絡是概率論和圖論的產物。
貝葉斯網絡主要由兩部分組成:網絡結構和條件概率表。
傳統的貝葉斯網絡只能推斷靜態過程，難以反映時間因素對事件概率的影響。而且傳統的貝葉斯網絡是有向無環的，不符合戰場態勢的閉環特性，而動態貝葉斯網絡可以滿足這兩點。
戰場態勢評估中貝葉斯網絡的構建方式:通過借鑒戰爭領域豐富的模型知識，用條件概率表示對抗中的因果關系，從而建立威脅評估的貝葉斯網絡模型。
作為壹種能夠描述不確定信息的專家系統，貝葉斯網絡在構建態勢威脅評估模型方面具有以下優勢:
1)貝葉斯網絡類似於神經網絡，可以充分描述人類的推理模式，網絡的圖形化模式也便於模型開發者理解和開發。
2)定量描述威脅源評估的過程。
3)貝葉斯概率的特性使得網絡模型能夠反映威脅源評估的連續性和累積性。在該模型中，最新的事件線索和由先驗信息得到的後驗信息相結合，評價結果既反映了當前信息，又融合了歷史和先驗知識。當使用基於規則和基於神經網絡的無記憶方法時，不能實現這種時間壹致性特征。
4)貝葉斯邏輯的數學可靠性使得該模型成為描述人類思維推理過程的標準模型。標準化意味著通用性，開發者之間的協作和交流成為可能。而傳統的專家系統是完全面向任務的，不同任務使用的模型差別很大，通用性較差。