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試驗評估是促進裝備系統作戰能力生成和實戰化應用的重要手段。無人集群依靠自組網實現復雜交互, 具備典型的智能性和涌現性, 開展無人集群試驗評估研究面臨著指標不清、標準模糊、技術方法落后等難題。為了進一步推動無人集群試驗評估理論研究, 對國內外已開展的無人集群試驗評估相關規劃和項目實踐現狀進行了概述。面向評估指標設計和評估方法研究兩個試驗評估關鍵環節, 首先對已有無人集群評估文獻中使用的指標進行了分類梳理, 并分析了現有研究在指標選取和構建方面的特點與不足; 然后, 結合不同無人集群關鍵技術研究中涉及的評價指標, 提出了面向無人集群關鍵技術能力的評估指標設計思路。在此基礎上, 根據具體含義及計算方式, 將已有指標劃分為基礎指標和綜合指標2類, 分類介紹了可用的評估方法, 期望為后續無人集群試驗評估的指標構建和評估方法選取工作提供一定借鑒。 人工智能技術的迅速發展使得智能化的網絡信息體系 成為軍事領域的重要變革趨勢，未來戰爭逐漸呈現出無人化 和智能化的特征［１］。近年來，各國高度重視無人裝備的相關 研究，單體無人裝備的性能大幅提升，但其完成任務的能力 始終有限，無人集群協同作戰應運而生。無人集群最初由無 人飛行器發展而來［２］，是群體智能與無人系統相結合的產 物［１］。其概念可描述為：無人集群是由一定數量的智能和非 智能無人裝備，以單平臺裝備的作戰能力、自主協同技術和 集群控制算法為基礎，以平臺之間的自組網通信為支撐，圍 繞任務目標，模擬自然界生物集群形成的具有功能分布化、 行為涌現性特征的作戰體系［１，３４］。目前，無人集群大致可分 為無人機集群、地面無人車集群、水面無人艇集群、水下無人 潛航器集群以及上述無人裝備的跨域聯合［５］。上述同構或 異構無人集群通過個體之間的自主協同實現作戰能力涌現， 達到“１＋１＞２”的效果，成為未來戰場中的顛覆性力量。無 人集群自主協同是指在無人參與或人工監測下，具備一定自 主性的集群個體既能夠獨立地完成給定任務，又能夠自發地 交互協同完成群體任務［６７］。實現自主協同是構建無人集群 的根本目的，也是其最終發展目標。近年來，世界各主要軍 事強國面向自主協同的無人集群開展了大量的研究項目，內 容集中于無人裝備平臺技術研發、集群自主協同技術探索、 作戰樣式設計以及相關演示驗證等方面。但在整體上，無 人集群的研究仍處于技術探索和發展融合階段，為驗證能 否滿足理想的作戰需求，還需要進行大量的試驗評估工作。 試驗評估是試驗鑒定的重要環節，裝備試驗評估是在 科學組織試驗的基礎上，依據對試驗所得數據的綜合分析， 得到裝備性能、作戰效能、適用性等方面的正確評價結論， 為確定裝備是否滿足研制要求和使用需求提供依據。無人 集群的試驗評估是其從作戰概念走向實際應用的重要橋 梁，對于檢驗無人集群發展水平、指導無人集群實戰化應用 具有重要意義。在概念界定上，無人集群試驗評估尚無統 一定義。梁曉龍等［１］在已有研究和實踐基礎上認為，無人 集群試驗評估是通過提供科學規范的評估過程、方法，以及 置信度高、適應性廣的評估模型，得到對集群自主協同能 力、系統健壯性和作戰效能等的量化評價。基于該認識，本 文將現階段的無人集群試驗評估描述為：基于高置信度的 評估指標和模型，實現對無人集群自主協同特征的有效描 述，以明確試驗數據需求并完成數據獲取與綜合分析，達到 對無人集群的性能、作戰效能及潛在的作戰適用性、體系適 用性等進行評價的目的，為無人集群是否滿足研制要求和 使用需求提供依據。 區別于傳統的裝備系統，自主協同的無人集群執行任 務時具有鮮明的系統涌現性特點，整個集群在作戰過程中 需要對瞬息萬變的作戰環境做出動態的智能決策和協同調 整。因此，無人集群試驗評估存在著評估指標設計難、評估 模型要求高等特點［８］，傳統試驗評估理論已難以適用。針 對這一現實問題，本文在對國內外無人集群試驗評估規劃 和項目實踐現狀進行總結的基礎上，重點對評估指標設計 和評估方法選取兩個關鍵技術環節的研究進行了系統地分 析和梳理，為后續無人集群試驗評估工作提供借鑒。 本文結構組織如下：第１節介紹國內外在無人集群試 驗評估規劃和項目實踐方面的研究現狀；第２節在對已有 無人集群評估研究中使用的指標進行梳理和分析的基礎 上，進一步對各無人集群關鍵技術涉及的評價指標進行了 描述總結，給出了對各關鍵技術能力進行評估的指標設計 思路；第３節按照具體含義和計算方式將無人集群評估指 標分為基礎指標和綜合指標，并分類介紹了無人集群試驗 評估方法；第４節對本文內容進行總結。

多無人機協同作戰過程中, 任務規劃技術對無人機至關重要, 貫穿無人機作戰的整個過程. 總結了多無人機任務規 劃系統的體系架構、指揮控制方式和涉及關鍵技術的研究現狀; 詳細闡述了目標分配、路徑規劃和航跡修正的模型和算法, 分 析了算法具有不同的特性及適用性, 并例舉了研究者們對部分算法的改進. 最后, 提出了多無人機任務規劃技術未來的發展趨 勢以及下一步的工作方向. 無人機作戰相比于有人機具有: 體積小、重量 輕、續航時間長、載荷能力強、生存能力強、費用低 廉、自主控制能力強、無人員傷亡、可在高風險空域 飛行等優勢, 且在第四次中東戰爭、海灣戰爭、科索 沃戰爭中和后來的伊拉克戰爭中無人機完成了中低 空偵察、長時間戰場監視、電子對抗、戰況評估、目 標定位和收集氣象資料等任務[1?2] . 由于軍事戰場 收益是面向全局, 單架無人機所能發揮的作用效能 十分有限, 由此提出多機協同作戰, 同時完成不同任 務, 壓制敵軍, 贏得戰斗. 2016 年, 美國針對無人機不同功能、尺寸及作 戰需求, 研究與無人機相關的各種協同作戰方式, 在 以 “忠誠僚機” 為代表的有/無人協同和小精靈項 目為代表的集群協同作戰方面進行了大量探索[3] . 2018 ～ 2022 年, 美國計劃繼續致力于研究無人機作為 “忠誠的僚機” 的有/無人機混編協同作戰系統的 研究, 且計劃將無人機編隊分配給前線 F-35、F-22 和最新轟炸機 “B-21”[4] . 可見, 無人機集群協同作 戰必將是無人機未來發展的必然趨勢. 文獻 [5] 分析 了現階段智能無人機集群發展的四大關鍵技術: 環 境感知與認識、多機協同任務規劃、信息交互與自 主控制、人機智能融合與自適應學習技術. 在集群 技術中, 多機協同任務規劃技術尤為重要, 既要使機 群的安全指數最大化, 同時要求在最短的時間內完 成情報、監視、偵察以及多目標攻擊等任務. 合理、 高效的協同任務規劃方案能極大提高任務執行成功 率和效率、降低風險和成本是任務執行的基礎[6] . 目前, 各國研究者們對多無人機協同任務規劃 技術還在大力研究中, 部分問題已得到有效的解決 方法. 如解決多目標優化問題的傳統數學規劃法、 基于市場機制的方法、基于圖論的方法、和現代智 能優化算法如蟻群算法、遺傳算法、禁忌搜索算法 等; 但現階段多數算法在時間上、全局最優上、在大 規模復雜的優化組合問題上, 仍未達到令人滿意的 效果. 以及飛行過程中威脅源突現, 單機需具備在線 航跡重規劃的自治能力或在線多機航跡重規劃的協 調能力依舊是我們的難點問題.

海戰場是軍事對抗的重要戰場之一,海上作戰涉及空中、水面、水下以及海岸陸地等空間,作戰資源對象 數量龐大且能力多樣。隨著無人系統技術的不斷發展,跨域無人集群將成為未來海上作戰的重要力量。以海 上跨域無人集群作為研究對象,首先梳理了跨域作戰的相關概念及演變過程,定義了跨域無人集群的內涵,然 后闡述了美軍單域無人集群項目的發展趨勢及現狀,分析了近期跨域無人集群演習的主要內容,之后對無人集 群關鍵技術現有研究成果進行了提煉總結,指出了跨域無人集群發展面臨的挑戰。最后給出了跨域無人集群 未來的發展趨勢。無人系統具有成本低、操作靈活、不懼傷亡等優 勢,能夠深入惡劣、危險的環境中執行任務[1-2],在現 代作戰中具有廣闊的應用前景。已有諸多學者對無 人 集 群 的 編 隊 控 制[3-5]、構 型 演 化[6-7]、路 徑 規 劃[8-10]、任務分配[11-13]等問題開展了研究,取得了一 定的成果。 2022年10月29日,烏克蘭采用無人機和無人 艇組成的無人集群對俄軍黑海艦隊進行突襲并取得 成功,受到了廣泛關注。相較于單域無人集群,運用 多域無人系統組成跨域無人集群,能夠通過跨域平 臺間的任務協同、信息融合、資源互補實現平臺優勢 互補,進一步拓展無人集群作戰運用場景,充分發揮 無人集群的體系作戰優勢。 從當前無人作戰案例和各國無人系統發展趨勢 上可以看出,跨域無人集群將成為無人作戰系統發 展的一個重要方向。為促進相關技術的研究和發 展,本文從“跨域作戰”概念的演變過程入手,對跨域 無人集群的發展概況、作戰樣式、關鍵技術研究現狀 進行了梳理和分析,最后指出跨域無人集群的未來 發展趨勢。

傳統無人機(unmanned aerial vehicles,UAV)群評價指標缺少對系統遭受擾動后性能變化的全過程描述,彈性作為能 夠凸顯系統動態變化的特有屬性可以集中反映無人機群運行態勢,圍繞無人機群彈性概念、彈性評估方法、提升系統彈性措 施 3 個方面進行全面綜述。從自組織網絡彈性概念展開,通過復雜網絡對無人機群建模并進行彈性度量,分析了目前主要的 彈性評估方法,同時從吸收能力和恢復能力兩方面歸納網絡彈性的提升措施。最后,綜合無人機群彈性研究中亟待解決的關 鍵問題,展望了未來研究方向,為無人機群安全高效運行提供科學指引。

隨著國家低空空域管理改革的不斷推進,民用無 人機(unmanned aerial vehicles,UAV)飛行需求呈現 迅猛增長趨勢,并在商業、公共、軍事、旅游和體育等 領域得到了廣泛應用[1] 。5G 網絡建設帶動通信領域 的快速發展,無人機之間的通信能力得到大幅提升, 未來無人機群將比單一無人機擁有更廣泛的應用前 景[2] 。與單一無人機相比,無人機群的群體效益更 高,生存能力更強,同時群體協同作業也具有更高的 機動性。因此,無人機群在聯合偵察、搜索救援、協同 作戰等任務中具有更廣泛的應用[3] 。近年來許多學者對無人機群和其他多智能體系 統展開了系統研究[4-5] ,研究方向主要集中在無人機 群拓撲設計[6-8] ,任務分配[9-11] ,路徑規劃[12-16] ,協同 控制[17-19]和規劃調度[20-21] 等方面。然而,這些研究 大多數假定無人機群處于無干擾狀態的情況下,僅考 慮了無人機群在正常飛行狀態下的性能表現。針對無人機群的外部威脅問題,學者們更專注 于無人機群如何避免破壞事件的發生。Peng [13] 考 慮了無人機群在執行任務期間受到擾動的情況,優 化了具有中止策略的聯合路由計劃,最大限度降低 了無人機群的運行總成本。Zhen 等[20] 對無人機群 的初始航跡進行重新規劃以避免合作搜索攻擊任務期間的潛在沖突。避免外部擾動是提高無人機 群運行效率的有效途徑,然而這種方法不可能完全 防止無人機群受損。由于無人機群具有自適應特 性,因此無人機群可通過信息交互自發地適應環 境,避免潛在沖突和由于破壞性事件導致的無人機 群體損傷。復雜網絡常用于表示各類復雜的群體系統結 構,可以將無人機群的運行態勢映射至復雜網絡模 型,通過復雜網絡指標對無人機群的損傷進行分 析。無人機群的損傷一般發生在物理層面或網絡 層面,物理級損壞意味著單個無人機被摧毀或部分 功能失效,網絡級破壞意味著無人機群網絡的拓撲 結構被破壞。Tran 等[22] 基于復雜網絡對無人機群 進行建模,其中,節點表示無人機,連邊表示無人機 之間的鏈路連接,移除節點被視為破壞事件,鏈路 重新布 線 被 視 為 恢 復 行 動, 根 據 其 提 出 的 BA (Barabási Albert)無標度網絡模型對信息網絡彈性 框架進行評估,研究隨時間變化網絡系統抗干擾能 力和擾動后的恢復能力,首次將網絡彈性的概念應 用于無人機群,發現復雜多變的空域環境干擾了無 人機群的正常運行,除了受自身內部故障影響外, 惡劣天氣、飛行物攻擊等外部威脅也在一定上程度 干擾了無人機群運行安全[23] 。在實際應用中,即使 無人機群中某些個體發生損傷,整個無人機群也必 須確保任務的成功執行,因此對無人機群網絡的彈 性提出了更高的要求[24] 。

無人機智能化和群體化是當前以及未來的研 究重點,無人機自組織網絡在受到擾動時可以自發 進行適應性調整從而恢復群體性能,因此研究無人 機群遭受破壞后的動態重構過程對無人機群安全 高效運行具有重要意義。鑒于此,著眼于無人機群 面對破壞事件后的動態演化過程,闡明無人機群自 組織網絡彈性的概念,同時總結幾種常見的彈性評 估方法以及提升網絡彈性的措施。

無人平臺作為新質作戰力量在軍事行動中日益發揮重要作用,本文圍繞打造智能化、無人 化作戰能力需求,從戰略、戰役、戰術和技術等層面分給出了構建無人作戰體系的必要性,在總結凝 練無人裝備發展歷程和技術發展趨勢基礎上,探索提出了構建“以天基為核心、空基為主導、陸海 基協同發展”的無人作戰體系構想和路線圖,分析梳理了支撐無人作戰體系發展理論和應用的研 究方向和關鍵技術群,對智能化戰爭新形勢下的無人作戰體系建設發展具有參考意義。隨著人工智能、無人系統等新興技術發展,“飛 者非鳥、潛者非魚”的無人化、智能化戰爭形態已經 拉開大幕,察打一體式、集群自殺式等各種無人作戰 裝備在眾多國際沖突和戰爭中大顯身手,在情報收 集、火力支援、通信中繼、打擊評估等方面發揮了重 要作用[1] 。 面對新的形勢和國家戰略需求,打造新型國防 戰略體系架構與戰略能力,夯實新質力量要素和運 用發展模式,以嶄新視角和前瞻思維探索適應新時代 的制勝哲學與作戰理念,研究構建具有自身特色的無 人作戰體系,對牽引裝備體系發展具有現實意義,同時 也是新時期軍事斗爭的重大迫切亟需。

隨著軍用地面無人系統研究的深入，單一的地面無人機動平臺或任務載荷很難滿足現代戰場的需求，只有任務載荷和機動平臺協同發展，地面無人系統才能在戰場中真正形成戰斗力。為進一步推動任務載荷與機動底盤協同技術的發展，綜述了搭載任務載荷軍用地面無人系統的發展背景、研究現狀及技術特點，分別從多層次多維度的環境建模、基于多模態數據的通行度估計、基于多智能體協同建模的協同規劃控制優化方法三方面對其關鍵技術進行闡述，總結了相關的研究框架和重點，并對搭載任務載荷軍用地面無人系統未來的發展方向進行了展望。

近年來，由于軍用地面無人系統在戰場中的廣 闊應用前景，世界各國紛紛投入大量的研制資源， 軍用無人系統發展迅猛[1]。軍用地面無人系統一般 由地面無人機動平臺與具有執行特定任務的上裝任 務載荷構成，如偵察設備[2-4]、火力打擊設備[5-6]、排 爆設備[7-8]等。軍用地面無人系統在執行協同打擊、 機動偵察等復合任務中，可以獲取多模態的態勢信 息[9]，通過集中式算法快速處理多源信息進而下達 作戰指令；而有人作戰系統中車長、炮長、駕駛員 需要三人協同完成任務，因此在安全性、可靠性、 靈活性上軍用無人系統均具有優勢。順應陸軍新型 的非接觸、非對稱、零傷亡的作戰模式，搭載任務 載荷的軍用地面無人系統開始成為戰場環境中重要 的作戰力[10]。2015年，俄羅斯首次將軍用地面無人 系統投入敘利亞戰場，利用地面無人系統與無人機 形成空地一體戰斗集群系統，俄軍以零傷亡的代價 消滅了近兩百名恐怖分子。2020年7月，美國陸軍將 重型無人戰車納入作戰部隊單位，參加了科羅拉多 州卡森堡的士兵作戰試驗，成功完成相關測試。2023 年，在俄烏沖突中，俄羅斯在烏克蘭軍事沖突區中 投入“馬克”軍用無人打擊系統。

通過異型無人機（unmanned aerial vehicle, UAV)的協同作戰, 可極大豐富空中作戰樣式, 提高空戰戰損比. 雙機編隊是最基 本的協同作戰單元, 具有較大的研究價值. 針對無人機協同空戰可能面臨的不同空中態勢, 分別設計殲擊無人機和電子干擾無人 機的機動決策模式, 通過不同模式下的算法切換實現更好的協同作戰. 基于一致性理論設計了無人機的編隊飛行與伴隨干擾算法. 根據動態的空戰對抗特性, 設計自適應的動態柵格環境, 可更好地支撐路徑規劃與機動決策. 分別使用改進的蟻群算法（ant colony algorithm, ACO）和 Q-learning 算法構建無人機的機動決策和沖突解脫算法, 可實現無人機在空戰機動的同時避免相撞事故的發生. 最后以戰損比為指標, 通過協同空戰仿真證明了協同機動決策算法的有效性.無人作戰飛機 （unmanned combat aerial vehicle, UCAV）作為未來空戰的重要角色, 實現其空戰過程 智能化是各軍事強國研究的關鍵方向[1] . 美國作為航 空和人工智能技術最發達的國家, 在無人作戰系統 的研究上同樣走在世界最前沿. 早在 2016 年, 美國 的智能空戰模擬系統便能以 100%的概率戰勝退役 的空軍上校[2] . 2017 年 3 月, 美國空軍與洛·馬公司 基于無人化的 F-16 對“忠誠僚機”概念關鍵性技術 展開驗證, 包括開放式系統架構的軟件集成環境和 無人機的自主任務規劃功能, 旨在實現有人機與無 人機的協同作戰[3-4] . 在美軍的 2013 版《無人機系統 綜合路線圖》中, 更是計劃到 2030 年前后實現無人 機編隊的自主協同偵察與攻擊功能. 因此, 我國同樣 應當加大無人作戰飛機自主決策技術的研究, 否則 難以在未來的空戰場上取得優勢. 無人機協同空戰對抗既涉及空中的自主避撞, 又涉及戰術的協同機動決策, 相對單機對抗和同型 機協同機動決策具有更大的技術難度和復雜度. 從 國內外的研究現狀來看, 主要仍基于同機型的對抗 決策或協同機動決策研究, 對于異型機之間的協同 機動決策還仍有不足. NGUYEN 使用線性二階模型 構建無人機編隊模型, 使用一致性理論設計集群的 編隊控制算法[5] , 但該研究主要關注動目標的協同追 蹤問題, 對于更復雜的協同控制決策則并沒有涉及. ZHEN 提出了一種智能自組織算法[6] , 該算法可實現 多無人機對抗的目標分配問題, 主要方法是將全局 問題分解為局部問題并進行優化計算. 但該研究主 要關注對地目標的協同攻擊, 態勢相對簡單. 朱星宇 基于 Q-Learning 算法構建無人機的機動決策模型[7] , 而無人機之間的協同目標分配則是使用納什均衡理 論, 由此實現多無人機空戰機動決策. 研究中既考慮 了沖突解脫問題, 也考慮了態勢問題, 具有較好的參 考價值. 魏瀟龍基于改進蟻群算法研究了無人機的 自主沖突解脫問題[8] , 具有一定參考價值. 本文對異型機之間的空戰協同決策問題展開研 究, 主要分析電子干擾無人機與空戰無人機之間的 自主協同決策方法. 在探討電子干擾伴隨支援戰術 機動方法基礎上, 基于一致性理論設計了無人機之 間的編隊控制方法, 使用蟻群算法實現我方無人機 之間的沖突解脫與戰術機動, 使用改進的 Q-learning 算法設計敵對無人機的空戰機動決策算法, 最后通 過空戰仿真驗證協同機動算法的有效性。

自主水下航行器（AUV）因其隱蔽性、智能性、使命重構性等特點在海洋領域運用日益廣泛。作為航行器自主 導航的重要組成部分，路徑規劃技術是衡量航行器智能化水平的關鍵所在。論文根據當前自主水下航行器的發展應用狀 況，整理了環境建模方法，闡述了各類路徑規劃算法的原理應用及改進方向，并在此基礎上，對自主水下航行器的路徑規劃 技術做出了展望。

自主水下航行器（Autonomous Underwater Ve? hicle，AUV）是一種依靠自身攜帶能源自主航行， 可根據搭載不同的載荷執行多種任務的無人水下 航行器（UUV）［1］ 。AUV 在軍事、民用領域運用廣 泛，能夠完成海洋探測、水下設施檢查、水雷對抗等 多種任務，AUV 的研發已成為各國海洋技術研究 的熱點［2］ 。遠離母船或岸基平臺巡航作業的 AUV 也會因其導航、控制系統的測量計算能力而制約 AUV 的實際效能，其中自主導航與智能控制已成 為決定未來 AUV 應用的關鍵技術，本文討論的路 徑規劃正是這兩個關鍵技術的重要內容。作為體 現 AUV 與外部環境進行交互的能力的重要部分， 路徑規劃水平是衡量 AUV 工作效能、保證航行安全的關鍵。

具有沉浸顯示、智能輔助、自然化人機交互等先進控制能力的新型無人機地面站已成為當前無人機控制領域的研究熱點。為分析其中的技術脈絡,系統性地梳理國內外一系列無人機先進地面站的功能要點及設計理念,在此基礎上從無人機地面站指揮控制的觀察—判斷—決策—行動回路出發,歸納提煉了其技術體系構成,分析指出了其中的任務環境構建、戰場態勢沉浸式顯示、智能化輔助決策和自然化人機交互等關鍵技術,并對各項技術的主要研究方法進行了深入剖析,還對無人機先進地面站目前存在的挑戰和未來發展趨勢進行了研判。該研究對新型地面站的研制具有指導和借鑒意義。