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隨著無人機技術快速發展和廣泛應用推廣，無人機蜂群作戰也逐漸成為現代戰爭中重要的 作戰方式，如何反制無人機蜂群作戰已成為當前防空系統的一個全新挑戰。文中從無人機蜂群作 戰的概念內涵入手，深度分析了無人機蜂群作戰特點以及反制無人機蜂群關鍵技術與作戰過程，并 總結出一套反制無人機蜂群作戰的戰術戰法，對反制無人機蜂群作戰具有很好的參考意義。 近年來，在局部沖突中，無人機蜂群作戰逐步開 展實戰化運用，并凸顯出顯著的作戰優勢。蜂群概 念源于生物學研究，隨著人們對“蜂群”“鳥群”等生 物群體智能研究的深人，群體智能被引入到無人機 集群分布式協同中［1－4］。無人機蜂群作戰是由多架 無人機組成機群，多種特定投送平臺按照作戰要求 投送大量低成本、多載荷小型無人機，并通過融入集 群攻擊戰術與自主系統、人工智能、大數據等前沿技 術，結合作戰任務編制，形成自主協同、飛行控制、態 勢感知、偵察預警、誘騙干擾、集群攻擊和智能決策，對目標發起攻擊作戰。

反無人機系統的興起與無人機在軍用和民用領域帶來的新威脅有密切關系。由于無人機系統低成本、良好的操控性和極強的適應性等特點，使其帶來的威脅與日俱增，因此，反無人機市場蓬勃發展，各國均加大無人機反制系統的研發力度。本文以反無人機系統迅猛發展為切入點，重點介紹了目前國內外反無人機系統及裝備的發展情況，總結分析了各類系統的優缺點，探討了未來的發展趨勢。

無人機的迅猛發展帶來了許多新型的，無人機空襲作戰［１］ 逐漸成為一個熱點方向，對未來軍事 行動產生了很大影響。美國 ２０１９年的調查報告中指出，有 近百個國家正在使用并升級無人機系統［２］ ，其中包含了許多 軍事實力不夠雄厚的國家。無人機系統的快速突防、通信中 繼、精確打擊等特點［３－５］ ，為各國贏得空中指揮權提供了新 的手段，同時也被許多軍事團體用于監視、宣傳、空襲等，作 戰成果顯著。針對與日俱增的威脅，反無人機系統的研制會 在很長一段時間內持續升溫，并逐步發展成為解決沖突的有 效手段［６］ 。 在民用領域，無人機的濫用給地方政府的安全管控［７］帶 來了許多挑戰。例如，將普通的消費級無人機應用于空中攻 擊，只需要做很簡單的修改即可實現，無人機“黑飛”非法進 入管控領域、造成違法犯罪行為的消息也經常見諸報端，這 加劇了對無人機反制系統的需求，能夠及時地偵測并控制無 人機系統，為維護社會穩定提供強有力的保障。 關注，均加大無人機反制系統的研發力度［８］ 。美國 ２０２１年 反無人機能力建設預算約 ５億美元，旨在快速建立和部署反 無人機系統，提升應對能力。本文闡述了目前國內外主流反 無人機系統的發展現狀，并結合各類系統的優缺點，探討了 未來的發展。

無人機的迅猛發展帶來了許多新型的威脅。在軍事領

域，無人機空襲作戰 ［１］ 逐漸成為一個熱點方向，對未來軍事 行動產生了很大影響。美國 ２０１９年的調查報告中指出，有 近百個國家正在使用并升級無人機系統 ［２］ ，其中包含了許多 軍事實力不夠雄厚的國家。無人機系統的快速突防、通信中 繼、精確打擊等特點 ［３－５］ ，為各國贏得空中指揮權提供了新 的手段，同時也被許多軍事團體用于監視、宣傳、空襲等，作 戰成果顯著。針對與日俱增的威脅，反無人機系統的研制會 在很長一段時間內持續升溫，并逐步發展成為解決沖突的有 效手段 ［６］ 。 在民用領域，無人機的濫用給地方政府的安全管控 ［７］ 帶 來了許多挑戰。例如，將普通的消費級無人機應用于空中攻 擊，只需要做很簡單的修改即可實現，無人機“黑飛”非法進 入管控領域、造成違法犯罪行為的消息也經常見諸報端，這 加劇了對無人機反制系統的需求，能夠及時地偵測并控制無 人機系統，為維護社會穩定提供強有力的保障

自主協同控制是實現無人機集群高效協同編隊的一種主流控制方法，屬于當前無人機控制領域的研究熱點和 難點。論文首先從兩類無人機集群編隊自主協同控制主流類型切入。然后，重點對集中式控制類型中的領航者-跟隨者法、 虛擬結構法，和分布式控制類型中的人工勢場法、行為法、一致性理論法、深度強化學習法等典型方法的基本思想、特點和最 新研究進展進行了對比分析。最后，對無人機集群編隊自主協同控制方法的發展趨勢進行展望，以期為后續研究提供參考。

無人機憑借其成本低、適應性強、靈活性高等 優點得到廣泛應用，隨著應用領域不斷擴展，無人 機執行任務的難度和復雜度也日益增加［1］ 。為此， 科研工作者將目光投向了無人機集群領域。無人 機集群［2］ 是指將多個無人機按照一定的結構、模式 進行組合，通過協調控制使其具備群體自主感知、 自主決策和自主行動能力［3］ ，能夠完成單一無人機 難以完成的任務，如戰場滲透［4］ 、遠程偵察［5］ 、電子 干擾［6］ 等。無人機集群編隊控制是集群實現整體 效能最優化的重要基礎。目前，在實際應用中主要 的兩種控制方法是：一種是依據控制目標任務提前 設計固定控制策略，集群內各個無人機按照預先設 計的控制策略進行編隊；另一種是通過遠程遙控實 時發送控制指令，集群內無人機按照指令實現無人 機集群編隊。這兩種控制方法都較為成熟，但難以 滿足無人機集群在場景復雜導致的環境不確定、局 部可觀導致的信息不完全、狀況突發導致的響應強 實時等新領域應用發展中的需要。所以，亟需探索 一種適應新領域應用場景的無人機集群編隊控制方法。

隨著智能控制的不斷發展，自主協同控制的方 法打破了這一瓶頸，該方法是通過集群內無人機之 間的協同感知、自主決策、相互配合，求得目標任務 的最優解，能夠有效提高無人機集群編隊控制的自 主性，充分發揮集群內無人機之間的協作能力，實 現“1+1>2”的效果。為此，探索無人機集群編隊的 自主協同控制方法，實現自主靈活高效的無人機集 群編隊控制，對進一步提高無人機集群執行復雜高 難度任務的能力，拓展加深其應用領域，具有十分 重要的學術研究價值和現實應用意義。

任務分配是無人機集群實現高效遂行作戰任務的關鍵技術。隨著無人機集群技術的發展和作戰樣式的轉變, 無人機集群的作戰任務領域不斷拓展, 任務分配所涵蓋的范圍不斷擴大, 任務分配問題的規模和復雜性不斷增加, 這都對無人機集群任務分配技術提出了新的挑戰。本文對無人機集群作戰理論、任務分配建模、任務預\重分配算法、異構無人系統聯合應用下任務分配的研究現狀進行了全面的總結, 凝練了目前無人機集群任務分配技術面臨的通用化建模、面向多任務的任務預分配算法最優解求解、有限時間下面向突發事件的任務重分配算法尋優、路徑規劃緊耦合下面向大規模異構無人系統的協同任務分配等問題, 并針對性地論述了未來無人機集群任務分配技術的若干發展方向, 為提升無人機集群任務分配的求解質量和求解速度提供新的研究思路和解決途徑, 對于全面了解無人機集群任務分配技術具有重要參考意義。

隨著無人機相關技術的突破創新和快速發展, 無人機類型越來越多樣化, 任務領域范圍不斷拓展, 已經逐步實現從安全空域下執行偵察監視等簡單任務向對抗空域下突防打擊等復雜作戰任務的跨越式發展。與此同時, 網絡化、信息化、體系化的戰場環境呈現出高動態、強對抗、巨復雜等特點, 單架無人機有限的載荷能力很難獨立執行大區域監視、多目標攻擊等復雜任務, 因此無人機的作戰樣式正在朝著集群化和智能化方向發展, 無人機集群協同作戰是未來無人機作戰方式的重要發展趨勢。

在無人機集群作戰中, 低成本、大規模的異構無人機平臺搭載不同的載荷, 通過自組織協同形成規模優勢, 具有資源配置靈活、戰場適應能力強等特點, 可滿足巨復雜、高動態、強對抗的戰場環境下大區域協同偵察監視、協同多目標飽和攻擊等任務需求, 達到集群對抗的效果, 提高無人機集群的作戰效能。

無人機集群作戰帶來的巨大規模優勢和作戰效能引起了以美國為代表的世界各軍事強國對無人機集群作戰技術的熱切關注, 其中無人機集群任務分配技術作為無人機集群作戰的關鍵技術之一, 是實現無人機集群化和智能化的重要技術支撐, 已成為國防工業部門和各科研機構、研究學者的研究熱點。

有人與無人協同作戰樣式是世界軍事強國著眼于未來強對抗環境而探討的全新作戰樣式。論文從直升機與 無人機協同作戰概念出發，探討了直升機與無人機協同的基本模式，構想了直升機與無人機協同典型作戰行動，旨在為有無 人作戰協同提供思路，有一定參考價值。鑒于直升機獨特性能優勢，世界軍事強國正加 緊直升機與無人機協同應用研究并投入戰場使用， 深入探索無人機與直升機的集成方法，研究直升機 與無人機協同作戰概念及關鍵技術，形成完善的作 戰理念及戰術戰法，致使未來無人機和直升機在相 互協同時，以最有效的方式發揮各自優勢，共享戰 場信息，進行相互支援、相互保障和相互掩護，協同 完成作戰任務，達成“1+1”大于2。

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。

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。

無人機具有體積小、靈活性強、航拍視野廣等特點，廣泛應用于警用巡查、城市交通監管、天氣監測、 電力巡檢、應急救援救災等行業。近年來，隨著計算機視覺領域的蓬勃發展，基于深度學習的目標檢測 技術逐漸應用于無人機領域，并不斷得到改進和加強。本文系統性地闡述了基于深度學習的目標檢測技 術發展歷程和研究現狀。針對現階段無人機航拍影像小目標多、背景復雜、目標尺度變化大的特性，歸 納和分析了近期對無人機目標檢測的相關研究。最后，展望了基于深度學習的無人機目標檢測技術的未 來發展趨勢。 隨著科技的發展，無人機(UAV)已經擺脫了過去的軍事用途，逐漸擴展到民用和商用領域。隨著無 人機技術的發展，基于深度學習的目標檢測技術已成為無人機應用領域的重要研究內容[1]。將目標檢測 技術應用于無人機上，實現在航拍視角下對地面場景的目標檢測和識別。然而，在無人機航拍圖像中， 檢測對象多為小目標，受航拍視角影響，目標尺度變化較大；圖像背景復雜，目標對象易被遮擋。給無 人機的目標檢測帶來了諸多挑戰[2]。常規的目標檢測算法應用于無人機上難以保證檢測精確度，優化無 人機的目標檢測性能成為了無人機應用領域的重要研究內容[3] [4]。本文首先介紹基于深度學習的目標檢 測研究進展，然后總結現階段無人機領域目標檢測的研究難點，針對小目標檢測、背景復雜、多尺度變 化三個方面進行改進和優化的各類方法進行了闡述。最后，對未來無人機目標檢測的研究方向做出了展 望。

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。