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隨著信息技術、人工智能和機器人技術的飛速發展，無人自主系統在軍事、航空航天、海洋探索、災難救援以及智能交通等領域展現出巨大的應用潛力。分布式協同控制作為實現多無人自主系統高效、靈活協作的關鍵技術，已成為研究的熱點。本文綜述了無人自主系統分布式協同控制的研究進展。首先探討了在一致性問題、編隊控制和分布式優化三個方面的核心理論，然后結合當前多無人自主系統的實際應用，給出了無人機、無人車、無人水面艦艇、無人潛航器和多模態協同控制的最新研究成果介紹，最后探討了該領域的未來挑戰和發展方向。 無人自主系統，包括無人機、無人車、無人水面 艦艇、無人潛航器等，是具備集成感知、決策和執行 能力的一類系統，能夠在沒有直接人工操控的情況 下自主完成特定任務[1-5] 。它們在諸如搜救偵察、安全 監控、環境與交通監測、電力線與管道巡查、建筑物 檢查、地理測繪、隧道檢測、影視制作、物流配送以及 工業生產等多個領域發揮著至關重要的作用。 隨著無人自主系統應用領域的不斷拓展，其所 面臨的環境復雜性也在逐漸增加，致使高精度地完 成控制目標變得越來越艱巨。相較于單獨運作的無人自主系統，多無人自主系統的協同控制在多個方 面展現出了其優越性。例如，多無人自主系統能夠對 分布式任務進行處理，大大提升了任務執行的效率 與覆蓋面。其次，原本由單一無人系統承擔的復雜任 務，現在可以通過多個無人系統分工合作，各自執行 更為簡單的任務來完成，這不僅降低了任務執行難 度，還增強了系統的靈活性和適應性[6] 。因此，多無人 系統的協同控制技術受到了業界和學術界的廣泛關 注與深入研究。

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。

無人機集群協同區域搜索能夠有效地獲取任務區域地面信息,降低環境不確定度。基于區域劃分、機群均衡分配以及啟發式算法的傳統集群協同區域搜索方法依賴于事前設計規則且計算量大,屬于不可生成規則算法。考慮任務環境不確定性,算法須滿足快速性、智能性和魯棒性,基于涌現理論的無人機集群協同搜索方法因信息融合能力強、具有高度的智能性而被采用。演化學習算法和強化學習算法是涌現理論中主要組成部分,這兩類算法可根據不同的環境和任務生成新的集群行為規則。將系統分析和總結當前無人機集群協同搜索方法研究現狀和進展,并據此指出現有研究中的不足以及未來的發展方向。無人機在速度、機動性和隱蔽性方面有優勢,目前已經被廣泛應用于區域偵察、環境監測等領域。隨著任務環境的日趨復雜,單無人機由于所攜帶載荷單一導致作業能力有限,已不能滿足用戶需求。無人機集群由于相互協作提高了整體的系統效能,系統整體涌現出的能力遠超內部單體的能力之和,因此無人機集群的研究逐漸受到關注。無人機研究從單機研究過渡到集群研究,集群任務范疇也從單一任務向多任務協同發展[1???-5]。目前,無人機集群協同搜索領域的研究方法分為2類:第一類基于傳統的不可生成規則的搜索方法,其中包括傳統的基于精確數學建模方法和基于啟發式算法的搜索方法;第二類是可生成新規則的搜索方法,主要包括基于演化學習的搜索方法和強化學習的搜索方法。傳統的集群協同搜索方法中基于精確數學建模的方法主要以回字形或者并行掃略的方法進行搜索,如何進行合理的區域劃分是研究重點。基于啟發式算法的集群協同搜索通過對無人機參數、目標搜索概率圖等進行建模和更新并將無人機類比于啟發式算法中粒子和基因以探索更多解空間來找到更適合的搜索方案,該類型搜索算法是當前研究熱點。這種搜索方法需依附于啟發式算法架構本身才能表現出足夠的智能性且不能生成新的搜索規則。基于演化理論以及強化學習的集群協同搜索方法能夠在與環境以及自身的不斷交互中產生最優規則,屬于可生成規則的協同搜索算法。基于演化理論的協同搜索算法設計思想是通過設計集群單體間局部行為規則而后通過行為演化而產生群體行為,通過這個過程可以產生多種搜索行為,行為的智能度更高。基于強化學習的集群協同搜索方法中,集群通過個體不斷和其他個體以及環境進行交互,達到最佳回報值或者設定目標,具備良好的自學習和在線學習能力,可以快速而準確地獲取環境信息從而降低環境的不確定度,較好地適應未知復雜環境。本文將對集群協同搜索方法中不可生成新規則的傳統搜索算法以及可生成規則的基于演化理論以及強化學習的協同搜索算法研究現狀和進展進行分析并對其優缺點進行對比,同時提出無人機集群協同搜索算法未來發展方向。作者將集群協同搜索方案發展分為三個階段:第一階段,區域劃分式搜索階段;第二階段,生物啟發式搜索階段;第三階段,涌現式搜索階段,如圖1所示。

摘要： 近年來，無人機因其運行成本低、機動性強等獨特優勢被廣泛應用于軍民各復雜領域；同時，復雜多樣的任務對無人機系統的可靠性和安全性提出了更高的要求。無人機故障診斷技術能夠及時準確地提供診斷結果，有助于無人機的維護、保養與維修，對提升無人機的作戰效能具有重要意義。因此，從無人機的飛控系統剖析各類常見故障的機理，并進行故障歸類。主要圍繞飛控系統中的傳感器、執行器和其他部件的故障診斷技術，分析總結了無人機故障診斷技術的研究方法和現狀。探討了無人機故障診斷技術面臨的主要挑戰，并指出了未來的發展方向；旨在為無人機故障診斷技術領域研究人員提供一定參考，促進我國無人機故障診斷技術水平的提升。無人機作為新興技術，在軍事、民用、農業等多個領 域有著廣泛的應用，尤其是軍事領域，它的研究和應用 給軍事作戰帶來了重大的改變，使軍隊的作戰能力得到 了極大的提升[1]。然而，隨著無人機的大量應用，無人機 發生事故的頻率也迅速增加，據數據統計，它發生的事 故大約31%是由于人為因素，而約59%是由于設備故障 導致的，其余的是由環境因素所導致[2]。其中，無人機飛 控系統一般包括傳感器、執行機構和機載計算機三大部分，是最容易發生故障的系統。 無人機飛控系統的作用相當于人類的大腦，能夠對 無人機飛行姿態和運動參數進行實時控制。因此，飛控 系統的健康是無人機可靠安全的重要保證[3]。無人機的 故障診斷技術是指在無人機系統出現故障時，利用各種 測量手段，對故障造成的影響進行量化分析，以確定故 障的類型、位置和原因，并給出有效的維修方案，以解決 故障問題[4]。近年來，海內外的學者對無人機飛控系統 的故障診斷技術進行大量研究，旨在通過深入分析無人 機的故障原因，為無人機的安全和可靠性提供保障，并 且能夠有效地降低故障維修和更換的成本[5]。 從2010至2022年期間與無人機故障診斷相關的大 量文獻來看，具體時間分布如圖 1 所示，學者針對無人 機故障診斷技術研究穩中有進，總體上呈現遞增趨勢。 特別是 2016 年后一直保持較大的遞增趨勢，表明世界 范圍內無人機故障診斷技術研究已經引起眾多學者的 廣泛關注，意味著無人機故障診斷技術具有重要研究價 值。由于政府對無人機研究的大力支持以及各研究機 構對無人機故障診斷技術的研究投入，使得無人機故障 診斷技術得到大大提升。文獻所涉及的無人機故障研究類別、對象、方法及 區域分布如圖 2 所示。圖中顯示國內外對于無人機故 障診斷技術的研究多集中在無人機飛控系統中的傳感 器和執行機構兩個方面。隨著各個結構的故障類型存 在較大差異，針對不同的部件研究了不同的診斷方法。例如，在無人機傳感器的故障研究中，神經網絡法被許 多學者在無人機傳感器故障診斷的研究方面廣泛應用， 將神經網絡法應用于無人機傳感器的故障診斷，避免了 復雜數學模型的建立。而在執行機構的故障研究中，深 度自編碼器和優化的卡爾曼濾波器等應用最為廣泛，這 兩種方法的使用提高了故障診斷的精確度以及適應噪 聲的能力。 本文主要對無人機飛控系統進行各類常見故障機 理的分析，并對無人機故障診斷技術的研究現狀、應用 及發展趨勢進行整理、分析和歸納，為無人機故障診斷 技術的深入研究提供參考和借鑒。

摘要: 無人機集群以其具備的應用優勢及發展前景，成為當前人工智能領域研究者關注的熱點之一，而非完全信息下的無人機集群對抗技術，因其集群結構變化的高動態性以及環境信息復雜多變且不能完全感知的特點，成為對集群協同性與智能性要求最高的研究方向之一，其研究成果可以促進智能化無人系統的快速發展和廣泛應用。該文全面回顧了非完全信息環境下無人機集群對抗研究的最新進展，按照包以德循環理論的思路將無人機集群對抗過程劃分為態勢評估、意圖推斷、任務規劃與機動決策4個相互銜接的關鍵組成部分，并進一步將其細分為8個子研究目標。通過分析比較近年來的相關研究，著重闡述了無人機集群對抗領域各項任務的研究重點和難點以及已取得的成果，并討論了無人機集群對抗技術所面臨的挑戰，包括大規模異構集群的協同控制、非完全信息的處理、復雜決策過程的建模以及實際應用任務的應對等。

**1.1 無人機集群對抗的定義和背景

無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)因其低維護成本和高機動性，在民用與軍事領域成為研究熱點[1,2]。單一無人機能力有限，易損壞導致任務失敗，因此研究重心轉向無人機集群，以實現群體智能，提高效率和性能。無人機集群技術的發展進一步促進了無人機集群對抗的研究，多架無人機可以高度協同執行戰術行動，如打擊、掩護和情報搜集等，增強了其在軍事和安全領域的應用，成為軍事和安全領域的重要研究方向。同時，這一技術也推動了工業、物流和農業領域的自動化生產和管理，促進了智能應用技術的發展。 無人機集群對抗要求無人機具備自主判斷、規劃、和決策能力，并能實現集群間的信息交互和協同行動。多種算法的配合形成完整系統，以提高任務執行效率和精確度。無人機集群對抗廣泛應用于軍事和安全領域，如對恐怖組織的打擊、軍事突襲、領空防御、海上巡邏等，能提高作戰效率，降低成本和人員傷亡。此外，為了滿足更復雜的任務需求，設計了不同類型的無人機以及由不同無人系統組成的異構集群[3,4]，這對無人系統的適應力和自主性提出了更高的要求。

**1.2 非完全信息下無人機集群對抗方法研究意義

在無人機集群對抗中，真實對抗環境往往存在非完全信息環境，集群無法獲取完整的信息，包括友機、敵機以及其他環境信息。這些特點通常由通信干擾、數據傳輸帶寬限制、通信距離限制、敵方決策誤導、突發障礙物威脅、極端氣候等多種因素引起。因此，非完全信息問題成為當前無人機控制領域的熱點和難點之一。為了幫助研究人員應對這一問題，本文總結了近年來非完全信息下無人機集群對抗的研究現狀。 提升無人機在非完全信息環境下的決策能力具有重要意義，但也帶來了很大的挑戰。非完全信息條件使模型更加貼近真實應用場景，增強了模型可行性和實用性。要突破這一難關，不僅需要更先進的硬件設計、感知算法和通訊技術，方法研究也是關鍵，它是提高無人機集群智能化的核心。非完全信息條件會增加信息處理難度，需要研究者提出更高效靈活的對抗策略與方法，增強方法的魯棒性。現有研究通過多種任務算法配合使用，以提高無人機智能化水平，推動無人機集群模型向實用性方向發展。

**1.3 非完全信息下無人機集群對抗研究內容

非完全信息下無人機集群對抗研究，參考由美國空軍軍事戰略家John Boyd提出的包以德循環(Observe-Orient-Decide-Act Loop, OODA Loop)理論，可以分成幾個階段。OODA循環描述了空戰中飛行員決策過程，由觀察、定位、決策、執行組成，強調的是比敵人具備更靈活的觀察與反應能力，能夠快而準確的在敵人的決策周期中瓦解敵人招式而取得優勢[5]。參照此循環結構及其各部分的內在邏輯關系，本文將復雜的無人機對抗過程對應地分解為如圖1所示的多階段循環研究任務，包括態勢評估、意圖推斷、任務規劃、機動決策4個主要部分。通過OODA循環不斷迭代，無人機集群能夠快速適應并響應環境中的變化與不確定性，快速理解環境，識別目標意圖，靈活地調整策略，進而采取有利的行動。

根據OODA循環環節，并結合近年來的研究進展情況，本文進一步將非完全信息下的無人機集群對抗研究的具體內容分解為8個子任務，如表1所示。OODA循環的觀察階段對應態勢評估，涵蓋對抗態勢評估研究與威脅因素評估研究。定位階段則對應敵機行為的意圖推斷，無人機集群進一步對收集到的敵機行為數據進行分析，通過對敵機行為的預測與識別對潛在的意圖進行推斷，進而快速響應、精準打擊，獲得決策優勢。OODA循環的決策階段需要制定最佳行動方案，對應任務規劃研究，包括目標分配與航跡規劃兩部分。機動決策對應于OODA循環中的執行階段，其核心研究涵蓋協同對抗與追蹤合圍兩部分內容，在執行階段將觀察、定位與決策結果轉化為具體的無人機集群自主協同機動決策。

在無人機集群對抗的OODA循環中，態勢評估和意圖推斷主要進行非完全信息環境下的數據處理與分析，為決策提供依據。而任務規劃與機動決策側重于集群內外信息融合的綜合決策，有很高的協同性與靈活性要求。隨對抗進展， OODA循環持續迭代至對抗結束，以優化無人機集群的作戰效能。下面分別從態勢評估、意圖推斷、任務規劃與機動決策這四個方面對無人機集群對抗的研究現狀做進一步的闡述。

有人/無人機協同系統是在無人機系統基礎上發展起來的一種新型協同作戰系統。隨著任務復雜度的不斷加深，僅憑無人機不能滿足各類任務需求，有人機承擔的指揮、控制和決策功能的重要性逐步增強，是系統任務執行效能得以提升的關鍵要素。憑借無人機強大的感知、計算、通訊能力以及機載飛行員的高級智慧和經驗，有人機和無人機可以實現協同編隊，完成各種復雜任務。深入分析了有人/無人機協同系統的架構及組成，總結了目前的發展狀況，提煉和歸納了系統的關鍵技術。最后對系統未來的發展方向進行了展望。 目前無人機研究領域相關技術的發展日趨成熟,已實現了對單一復雜任務的高效執行。然而隨著實際任務執行要求的提高,已經出現了一些僅靠傳統的單無人機甚至由多個無人機組成的編隊系統無法完成的任務,尤其是面向軍事領域的復雜任務。例如現役軍用無人機系統執行偵查、監視與情報(intelligence,surveillance and reconnaissance,ISR)的一體化聯合作戰任務[1]。當前的無人機雖能攜帶一些武器,如小型和大威力的精確制導武器、激光武器或反輻射導彈[2-3],但戰場環境瞬息萬變,現有的無人機系統并不能完全代替人類大腦做出精準的判斷和決策。更有效的方式是將有人機和若干架無人機組成混合編隊,并由載人機就近向無人機發布指令從而執行實時性要求較高的任務。該方向已經受到廣泛關注,并逐漸成為當前有人/無人機協同系統中的研究熱點問題。

當前民用無人機已經基本滿足大多數任務需求,并且民用領域的任務通常情況下并不十分復雜,且對相關技術如編隊協同控制、路徑規劃等問題的研究日趨成熟。相對而言有人/無人機協同系統在軍事領域的研究和應用較多,是近年來備受推崇和關注的多域作戰[4-5]和跨域協同作戰[6]中的熱點問題,本文中涉及該方向的相關介紹和研究綜述將以軍事領域為背景。

作為較先進的作戰體系,世界各國都在無人機作戰技術的發展基礎上開展了面向有人/無人機協同系統的研究。圖1為美空軍RQ-4B全球鷹大型偵察無人機。

圖1 RQ-4B全球鷹無人機 Fig.1 RQ-4B global hawk

以英國和美國為代表,兩國分別在有人/無人機協同作戰研究領域取得了成功。英國QinetiQ公司實現了有人機對無人機群戰術層面的協調與控制[7-8];美國麻省理工學院和波音公司合作實現了機載駕駛員利用語音傳輸與識別技術向無人機傳達指令協調執行任務。當前美軍的C2BMC(command and control,battle management and communications)系統是全球較為領先的指控系統[9],該系統具備了絕大部分有人/無人機協同系統的關鍵指揮控制類技術,如態勢感知、自適應規劃、通信、建模、仿真與分析等。目前國內對于有人/無人機系統的研究和發展仍處于起步階段,但針對各類自主無人系統的研究已經取得了不少成果,這些成果融合了人工智能、機器人技術、先進控制和決策等諸多高精尖科技成分[10]。筆者所在的研究團隊針對地面無人系統的多智能體平臺結合物聯網通訊技術開展了相關研究工作[11],近年來對無人機自主協同編隊控制問題進行了研究[12-13],后期考慮到人的干預行為,有望將有人控制與無人平臺深度融合實現有人/無人空地協同系統。縱觀國內外發展現狀,有人/無人機協同系統的理論研究與實現問題十分復雜,涉及諸多技術難點,如鏈路通信以及高標準的人機交互和人機智能融合等。因此,除了上述已開展的研究工作,無人機群的規模控制、戰力提升以及各種人機輔助操作、交互系統的開發[14]等也均為有人/無人機協同系統當前發展甚至將來仍需面對的問題。本文中將詳細總結并分析有人/無人機協同系統的組成架構,運行機理以及關鍵技術,并提出未來的發展方向。

無人機的任意使用對公共安全和個人隱私構成了極大威脅,因此近年來反無人機已成為一個非常重要的新興領域,越來越多的研究希望通過更精確的無人機探測跟蹤技術和引進新機能、新概念技術來更好地反制無人機,從而保證國防安全、公共安全和個人隱私等.基于此,對國內外反無人機技術進展進行分析總結,首先,對基于雷達、光電、無線和聲傳感器以及多傳感器信息融合算法的無人機檢測和分類方法的研究工作進行全面的綜述;然后,對現有反無人機技術體系的組成及相關系統的優缺點進行綜述,討論了現有的反無人機技術、典型的反無人機系統以及無人機集群對抗技術;最后,對反無人機領域的研究前景進行展望,為解決低空安全問題奠定基礎. 態勢感知、威脅檢測和跟蹤對于廣泛的軍事和海事應用至關重要.由于無人機商業化程度逐漸提高, 它對軍事和民用的威脅也日益增大.因此在軍事和民用等領域, 反無人機將越來越重要, 各國在加緊研究無人機的同時, 亦大力發展反無人機產業, 實現“攻防一體”.反無人機技術得到了蓬勃發展, 大有百花爭艷、百家爭鳴的態勢.因此, 對反無人機研究現狀進行總結具有十分重要的意義, 這可以為目前的研究提供一些新的思路以及改進的方向. 反無人機是指通過一系列技術手段與設備對無人機進行反制, 使公共安全、公民隱私、國家安全等得到保障.目前反無人機技術存在以下難點.

1. 無人機逐漸隱身化、微小化, 且探測環境復雜. 在外型方面, 隨著納米復合材料、智能蒙皮結構等前沿技術的突破, 小型化、微小型化將成為無人機未來的發展趨勢, 這將會導致信噪比低, 回波信號極易被雜波淹沒.另一方面, 針對各探測手段無人機采用了復合材料、防紅外反射技術等實現隱身化, 將大大增加探測難度.而在探測環境方面, 探測常常受到地形地物干擾, 導致信號衰減、信噪比低、目標被遮擋.

2. 無人機偵察-防御-攻擊一體化, 作戰效能成倍提高, 增加了防空系統的難度.近年來, 無人機逐漸發展為偵察-防御-攻擊一體化, 能夠實現多角色功能轉換, 給目前的反無人機系統帶來了極大挑戰.

3. 無人機系統信息處理高速化、智能化, 信息傳遞多樣化, 傳感器系統綜合化, 增大了反偵察和干擾的難度.伴隨深度學習、大數據的浪潮, 以人工智能為核心的無人機研究逐步開展, 并且成果顯著.此外, 為增強無人機通信效率和抗干擾能力, 在其內部還安裝了高速信息處理機, 信息處理速度得到很大提高.同時為了提高無人機的探測偵察能力, 許多無人機系統安裝了由雷達、紅外等多種異類傳感器構成的傳感器系統, 可進行準確的態勢感知, 綜合化水平越來越高.此長彼消, 這使得其偵察能力大大提高的同時, 也加大了對其進行干擾、欺騙、偽裝的難度.

4. 無人機集群相關研究方興未艾, 傳統防空系統難以應對.相比于單個無人機, 集群無人機不僅作戰效能高、靈活性強, 而且作戰成本可控、效費比高, 近年來已成為各軍事強國爭先研究的一種新型作戰樣式.戰場上, 集群攻擊將使得作戰成本極不對稱, 效費交換劣勢明顯.除此之外, 隨著技術的成熟, 集群式微型機亦發展迅速, 已成為美、俄、以等國軍方重點關注的內容, 比如美國的小精靈計劃.而隨著復眼戰術、蜂群策略逐步完善, 未來將出現更多的作戰樣式.

總而言之, 無論是無人機的外形逐漸隱身化、微型化, 還是系統一體化、綜合化, 信息處理高效化, 抑或是作戰方式集群化, 都使反無人機技術面臨重重困難, 但也反映出反無人機研究勢在必行.這些是挑戰, 也是機遇, 將大大推動反無人機技術的發展.

當前的反無人機技術體系主要由探測跟蹤和預警技術、毀傷技術、干擾技術和偽裝欺騙技術4大部分組成[1], 其作戰過程如圖 1所示.

第1步是對無人機進行探測識別, 然后再根據實際情況, 選擇對其進行欺騙干擾的軟損傷還是火力打擊的硬摧毀.除此之外, 己方須進行一定的偽裝防護以降低敵方無人機的偵察效率和效果.從圖 1可以看出, 探測預警技術是后3種技術的基礎和關鍵, 并且由于各國反無人機技術都采取嚴格的保密措施, 能夠查找到的公開技術有限, 而無人機作為一種檢測目標, 對其進行探測和識別的公開研究較多.因此本文首先對無人機探測技術進行詳細總結, 然后介紹其他3種對抗技術, 并簡要介紹目前一些典型的反無人機系統, 最后針對集群無人機描述反制措施.

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。

無人駕駛飛行器（Unmanned Aerial Vehicle）簡稱無人機，其應用前景廣泛，能 夠支持交通業、能源、公共事業等諸多領域的解決方案，是中國制造 2025 十大重點 發展領域中的新一代信息技術產業之一。近年來無人機發展迅猛，行業越來越成熟， 產業鏈也越來越完善。據高盛研究預測，從 2016 年到2020 年，無人機將帶來 1000 億美元的市場機會，成為新的經濟增長點。未來將形成無人機智能網絡，提供全 天候、更豐富的個人及行業應用服務。 無人機與移動通信技術相結合，形成網聯無人機。這種接入低空移動通信網絡的網 聯無人機，可以實現設備的監控和管理、航線的規范、效率的提升，降低對通用航線 的影響，促進空域資源的合理利用，具有巨大的經濟價值。 5G 時代的到來為網聯無人機提供了更大的發展契機。2019 年 6 月 6 日 5G 牌照的正式發放，標志著我國正式步入 5G 商用元年。5G 應用場景由移動互聯網向 移動物聯網拓展，將構建起高速、移動、安全、泛在的新一代信息基礎設施。5G 以全 新的網絡架構，提供超高帶寬（eMBB）、低時延高可靠（uRLLC）、廣覆蓋大連接 （mMTC）特性，將進一步提升網聯無人機的高清回傳、遠程低時延控制等重要能 力，拓展無人機的應用場景，推動無人機技術的跨越式發展。 本文分析網聯無人機的應用場景和通信需求（主要聚焦于300米以下低空空域）， 開展基于 5G 網絡的低空覆蓋測試，提供面向 5G 網聯無人機的低空覆蓋組網方案， 驗證 5G 網絡對于網聯無人機通信需求的滿足度，并闡述后續技術演進方向和網絡規 劃部署建議。

近年來，智能無人系統發展迅猛，出現了無人機、無人車、無人船、無人潛航器、機器人等一系列新產品。智能無人集群系統指若干無人系統根據任務分工，在一定時間、空間內協同完成復雜任務的整體系統。智能無人集群系統具有單個無人系統不可比擬的優勢，在農業、制造業、交通、教育、醫療、軍事、金融等多個領域具有廣闊的應用前景。

物聯網、大數據、人工智能、網絡通信等新一代信息技術的快速發展促進了智能無人集群技術的發展和應用。目前，從世界范圍內來看，智能無人集群尚處在技術發展的創新階段，技術架構多種多樣，不同標準化技術組織提出并研制了不同的技術架構，使得智能無人集群產業發展缺少統一的技術體系和標準體系來指導產品全生命周期的設計、研制、使用和維護等。基于以上需求，編制組啟動了本白皮書的撰寫工作。