现代信息化战争中,战场态势估计已经成为支撑现代作战指挥决策的核心技术之一。战场态势估计的实质是基于战场信息的决策级上的推理过程。目前战场态势估计的主要问题包括：(1)侦察手段有限,获得的态势信息具有不确定性；(2)现有的态势估计侧重于对敌杀伤预测,忽略了自身安全。因此根据动态不确定性战场信息完成态势估计为战场指挥员提供科学辅助决策成为当前亟需解决的问题。鉴于动态贝叶斯网络在处理动态不确定性问题方面的优势。本文提出了基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估。本文完成的主要工作包括：(1)论证基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估的可行性。贝叶斯网络是解决不确定性问题的最佳模型,动态贝叶斯网络在继承贝叶斯网络优势的基础上,对上一时刻推理的经验进行了保存和积累,提高了推理预测精度。本文通过示例验证了动态贝叶斯网络在处理不确定信息方面的合理性与可行性。(2)态势估计的动态贝叶斯网络模型构建与研究。本文建立了动态贝叶斯网络模型,该模型将态势估计分为自身生存预测与杀伤估计,并根据两个概率值给出推理结果,辅助战场指挥员科学决策。(3)动态贝叶斯网络预测与评估的案例分析。以战场信息预测与评估在指挥决策中的应用为背景进行分析验证。验证所提方案的合理性和可行性。通过具体案例分析,证明了与静态贝叶斯网络模型相比,动态贝叶斯网络对战场态势的估计与人工判定结论更吻合,该结果可以为战场指挥人员实时提供辅助决策,达到了预期目的。