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無人集群的協同控制策略是影響其軍事應用效益的關鍵技術問題. 系統闡述了 5 類主要的無人集群協同控制策略： “領導者-跟隨者” 模型、虛擬結構控制策略、基于行為的控制策略、人工勢場法和基于人工智能的控制策略, 并對比分析各自優劣勢；重點研究了協同偵察、協同打擊和協同救援 3 類典型軍事應用場景, 對每類應用場景的軍事需求、實現策略和主要挑戰進行剖析；對未來無人集群的軍事應用發展趨勢給出預測分析.

近年來，美國國防部和各軍種相繼發布一系列指導性文件，建立了反無人機發展戰略，在突 出反無人機作戰技術優勢的同時更加注重體系建設。 文中以美軍反無人機發展現狀為背景，研究 行業動態、技術發展趨勢與威脅研判，對美軍反無人機作戰理念加以研究。 重點分析其技術項目投 入和軍事應用，從反無人機通過探測技術、高功率微波和激光武器系統的開發與研制及相應電子對 抗技術機理角度歸納總結，通過作戰現狀研究分析美軍反無人機未來發展趨勢，提出啟示與建議。

近年來，無人機技術的飛速進步使得其在商業 與軍事領域的運用得到更多拓展。 繼戰機、武裝直 升機和精確制導武器之后，無人機系統以其具備的 優秀偵察、打擊能力成為戰場防空新威脅。 從美國 防部陸續發布的文件來看，美軍正加緊提升其賽博 空間和電磁戰領域的集成融合，尤其以反無人機作 戰能力研究為重點之一提出了多項重大戰略性 舉措。

空天防御裝備體系具有組成要素多、分布時空廣、協同鉸鏈深、博弈對抗強的特點，對裝備要 素進行作戰管理是提升作戰效能的必要手段，國內外實踐證明，也是最有效的手段之一。分析了 空天防御裝備作戰管理的基本內涵、特點以及國外發展現狀，提出了空天防御裝備作戰管理后續 發展的思考及建議。 以信息技術為代表的第三次科技革命，促進了 生產自動化、管理現代化、科技手段現代化和國防 技術現代化［1］ ，其中“管理現代化”催生了現代管理 理論方法及其實踐應用；“國防技術現代化”在大幅 提升單裝作戰能力的同時，也有力推動廣域分布單 裝通過有機組合形成復雜作戰體系的體系化作戰 能力生成，實現以整體性的互補優勢突破傳統單裝 各自能力邊界，極大提升了整體作戰能力和戰爭規 模烈度，由此催生了體系化作戰的新型戰爭形態。 作戰管理［2-4］是聚合單裝要素形成復雜作戰體 系及體系化作戰能力的關鍵環節之一，因此備受關 注。在此背景下，本文分析了作戰管理的概念內 涵、特點及國外典型作戰管理系統發展現狀，結合 空天防御裝備體系作戰管理的實踐應用經驗，提出 了空天防御裝備作戰管理后續發展的思考與建議。

介紹了無人作戰平臺萌芽起步、探索改進和蓬勃發展三個階段的發展歷程，闡述了無人作 戰平臺偵察預警、指揮控制、綜合打擊、作戰評估和聯合保障五個方面的作戰特點，從作戰任務、作 戰方式、作戰模式和作戰戰法四個方面總結了無人作戰平臺的作戰應用，重點梳理了無人作戰平臺 建設在戰場態勢感知、通信、協同控制以及推進與動力四個方面的技術難點，在此基礎上，從裝備構 成、功能設計和作戰運用三個方面對無人作戰平臺的發展趨勢進行了展望。無人作戰平臺是指具備無人駕駛能力、能夠完 全按遙控操作或按預編程序自主運作、且可攜帶進 攻性或防御性武器遂行作戰任務的一類武器平臺。從組成要素看，無人作戰平臺主要包括空中無人作 戰平臺、地面無人作戰平臺、水面/水下無人作戰平 臺和太空無人作戰平臺; 從裝備構成看，無人作戰平 臺主要包括無人機、無人戰車、無人艦艇、無人潛航 器以及無人軌道飛行器等［1 － 2］。目前，無人作戰平 臺已在美國、俄羅斯等軍事強國多場局部戰爭和反 恐行動中發揮了至關重要的作用。未來，隨著人工 智能、大數據、物聯網、云計算等高新技術的快速發 展和深入應用，戰爭形態將逐步由信息化向智能化 加速演進，因此，基于網絡信息體系智能化條件下的無人作戰將取代傳統作戰樣式，無人作戰平臺也將 取代有人作戰平臺成為未來戰場的主要作戰力量。同時，科學技術的發展也促進了無人作戰基本概念、 技術支撐和制勝機理等理論層面的不斷突破，與之 對應的無人作戰平臺將成為未來世界各軍事大國競 相角逐的主要領域。

無人機蜂群作戰已經成為軍事領域的熱點，世界各軍事強國對其關注度日益增加。為了深化對無人機蜂群作 戰的理解與認識，首先簡要介紹了概念起源，然后重點對作戰樣式、作戰優勢等進行了分析，最后以無人機蜂群作戰的軍事 應用為牽引，總結了無人機蜂群作戰深入發展需要攻克的關鍵技術難題。自海灣戰爭以來，無人機在戰爭中的應用領域 不斷拓展，深刻影響著戰爭的走向。隨著無人機的 不斷發展完善，其應用范圍不斷擴大、規模數量不 斷增多、作戰樣式不斷翻新，作戰運用已從空中偵 察、戰場監視、電子對抗向通信中繼、精確打擊和后 裝保障等領域延申，正在逐步由輔助作戰手段向基 本作戰手段過渡。綜合來看，無人機在軍事上可代 替有人機執行四類任務，即 4D 任務（枯燥乏味、環 境惡劣、危險性高、深入敵方；Dull，Dirty，Danger? ous and Deep）。 20世紀60年代，法國生物學家皮埃爾·保羅開 始了關于智能蜂群（Swarm Intelligence）的研究。通 過對自然界各類昆蟲群體的深入觀察分析，皮埃 爾·保羅發現某類昆蟲群體內部存在高度結構化的 組織，個體之間分工明確，協同工作，能夠完成遠遠 超出單一個體能力的復雜任務。其中，蟻群是最具 代表性的群體，單體之間通過簡單的信號傳遞，就 能實現較成熟的溝通協調，從而表現出某種規模化 的集群智能行為。在此現象的基礎上，人類不斷深 入研究昆蟲之間的集群行為，最終得出了如蟻群算 法（ACS）和粒子群優化算法（PSO）等諸多智能集群 算法。

軍事領域體系結構研究已經歷 20 余年，對于促進軍事領域體系建設發揮了重要作用。通過文獻分析識 別出軍事領域體系結構研究的 3 個主要方向，即體系結構框架與設計方法、體系結構概念與建模、體系結構管理設計 與操作，對每個方向的主要內容和研究進展進行了綜述，綜合相關研究情況，提出下一步的研究建議。 現代戰爭強調體系對抗，加強體系建設是軍事 領域的重要課題。自 20 世紀 90 年代美國國防部推 出 C4ISR 體系結構框架后，體系結構方法論在軍事 領域的研究與應用已經歷了 20 余年的歷程，在軍 事體系的需求與設計、集成與構建、演化與評價中 發揮了重要作用，正得到越來越多的關注。軍事領域體系結構研究與其他領域在研究內 容、技術上既有共性也有特性，既包含體系結構基 礎理論探索，也包含大量方法研究和應用實踐。Aier 等在分析國外大量體系結構文獻的基礎上，按照研 究內容把體系結構研究劃分為體系結構理解、體系 結構表達、體系結構使用 3 個方面［1］。Simon 等通過 文獻分析，把體系結構研究劃分為體系結構框架、 體系結構概念與建模、體系結構管理設計與操作 3個方面［2］。高松等從關鍵技術角度劃分為體系結構 框架、體系結構設計方法及工具、體系結構綜合評 估方法 3 個方面［3］。本文綜合上述劃分方式，通過 文獻分析識別出 3 個主要研究方向，即體系結構框 架與設計方法、體系結構概念與建模、體系結構管 理設計與操作，并建立了邏輯關系框圖，如圖 1 所 示。以下分別對 3 個方向研究進行綜述，進而得出 下一步的研究建議。

本文應用深度學習技術實現海天背景下基于可見光、紅外方式成像的艦船及角反、煙幕干擾的目標檢測，這也是反艦導彈作戰使用的關鍵技術之一。采集的可見光與紅外成像目標檢測數據集涵蓋實施典型干擾下的態勢場景，貼近實戰；結合四種不同的目標檢測機制，選取YOLOV3、Faster R-CNN、SSD及CenterNet四種典型模型分別進行訓練與驗證，通過對比分析進一步提高弱小目標、復雜干擾態勢的的檢測，可以實現端到端的高精度裝備目標檢測模型。在確保精度的前提下基于現場可編程門陣列（FPGA）進行軟硬件協同設計，通過對比分析選定基于Vitis AI的實施方案，經過模型的量化、編譯與優化，可在保證檢測效率的前提下快速實現模型的小型化部署，便于進行裝備移植。研究結果表明，該研究內容可有效提高現役反艦導彈目標檢測的準確率。

目前，軍事應用中通常使用紅外與可見光成 像的手段對導引頭及監控檢測設備進行目標檢 測，實際使用的檢測算法多為基于輪廓和邊緣檢 測的傳統方法，無法應對遮蔽、煙霧及模糊等干 擾因素。近些年來，人工智能尤其是深度學習技 術快速發展成熟，在計算機視覺領域展現出較好 的應用前景。深度學習的方法能夠通過自動特征 提取及大樣本訓練提升模型精度，其提取的復雜 特征是依靠人為設計無法比擬的，可極大改善檢 測精度。 本文擬使用深度學習目標檢測框架實現海 天背景可見光及紅外成像中的目標檢測，選擇目 前最優的深度學習目標檢測方法，如 Faster R-CNN、SSD、YOLO 和 CornerNet 等開展訓練， 在海量目標數據上訓練模型并進行對比分析，驗 證其檢測精度并進行調優改進；在提高準確率的 基礎上進行模型壓縮，然后基于現場可編程門陣 列（Field Programmable Gate Array，簡稱 FPGA） 進行軟硬件協同，實現設計目標。這種軟硬件協 同的實現方案可作為現役裝備紅外與可見光成 像后處理部分的有效補充。