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針對當前無人空戰仿真中,缺乏支持全流程作戰指揮控制建模與仿真這一問題,結合當前無人空戰仿真系統相關研究,系統梳理和研究指控模型構建方法,通過探索不同仿真層級不同類型的無人機指揮控制建模原理和方法,設計并且構建了一套適合指揮信息系統裝備特點的指控模型仿真系統。通過進行符合預設約束的想定設定,對目標作戰任務進行了效能評估和對比,可為無人空戰相關指揮信息系統裝備的論證、評估方式提供理論和現實指導。 當前無人武器,特別是無人機和作戰系統的日趨復雜化,應用也日趨廣泛。無人指揮信息系統裝備如何融入作戰體系、支撐作戰任務發揮效能是當前急需解決的問題。如何通過仿真建模,評估無人空戰指揮信息系統裝備的效能以及如何評估無人空戰指揮控制流程等,是當前研究的一個重點。 美軍對于空戰,以及相關的導彈戰研究較早,以先進仿真集成與建模框架(EADSIM)和擴展防空仿真系統(AFSIM)最具代表性。擴展防空仿真系統(EADSIM)是支持空戰、導彈戰和空間戰的多對多仿真系統,它向作戰人員提供一整套的分析、訓練和作戰規劃支持[1]。EADSIM 由作為美國導彈防御局(MDA)執行代理的陸軍空間與導彈防御司令部(SMDC)建模與仿真司(MSD)未來戰爭中心(FWC)管理。先進仿真集成與建模框架(AFSIM)可提供靈活的綜合防空系統仿真能力,同時可進行作戰研究、裝備論證、模擬訓練等領域的仿真實踐。EADSIM和AFSIM是當前美軍最成熟、應用最廣泛的任務級仿真系統代表[2]。 當前針對無人空戰指揮控制仿真與建模的專項研究雖然不多,但是相關領域的研究,還是獲得了一定的進展,文獻[3]對基于群體智能的多無人機空戰系統進行了研究,并針對飛機的空氣動力學模型和飛機路徑上的威脅區域進行了建模。文獻[4]結合當前流行的深度學習和強化學習研究,提出一種無人機近距空戰格斗自主決策模型,采取并改進了獎勵函數,避免了智能體被敵機誘導墜地的問題,同時可以有效引導智能體向最優解收斂。文獻[5]提出一種分層決策多機空戰對抗方法,根據戰術動作類型設計分層動作決策網絡,降低了動作決策空間維度,在多機空戰仿真環境中進行了實驗驗證,比現有多機空戰決策方法表現較好。 針對某些具體環節的研究和探索,研究人員都取得了比較好的成果,但還是缺乏一個能夠在實現空戰仿真建模基本功能的前提下,兼顧戰爭和武器裝備的復雜性,模型與數據的組織調度高,支持全流程的建模仿真方法與系統。 本文通過研究現有仿真系統中的指控模型構建方法、指控模型作戰指揮規則、信息流轉關系、指令消息處理方法及運行調度機制,針對典型無人空戰任務背景,設計并實現了一套指控仿真系統,聚焦仿真服務作戰計劃評估,實現人不在環仿真中不同指揮層級不同類型指揮所對完成典型作戰任務的影響程度,達到從作戰全流程場景設定下驗證無人空戰指控設定的有效性的。

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。

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。

未來智能化戰爭無人集群作戰中,計算力的云邊端供給成為重要模式,其邊緣計算技術作為關鍵使能技術,能解決作戰邊緣任務執行實時性差、帶寬受限、數據安全等問題。闡明無人集群背景下邊緣計算的概念和技術內涵,給出一個面向戰術邊緣的云-邊-端分布式系統框架,以實現無人集群作戰的信息互聯互通、戰場局部和全局態勢感知、群智能決策和協同控制;對該框架涉及的關鍵技術,包括邊緣計算框架、邊云協同、計算卸載、邊緣指揮控制等關鍵技術展開綜述;展望和總結了無人集群作戰下的邊緣計算技術,為未來智能化戰爭邊緣戰術提供了參考。

無人集群作戰是指通過多無人平臺的傳感設備獲取戰場實時數據,并通過可靠通信網絡實現信息交換,充分發揮自身作戰能力,以最大化作戰效益的一種作戰模式。該模式具有分布式決策、體系魯棒性高、效費交換比高等優勢,目前已成為未來無人作戰發展的主要趨勢之一。現代作戰中高效信息流通是保障作戰效率的關鍵因素。由于作戰環境充滿電磁輻射干擾,向云服務中心的請求通常會受限于較高的傳輸成本和時延。另外,對于傳統的中心式作戰決策模式,由于由局部態勢信息向中心的共享存在滯后和不一致問題,無法將決策中心、戰地指揮所與信息流末端的作戰平臺形成統一的調度和管理。通常高層決策中心決策時所依賴的信息已經過逐級處理,這勢必會把部分對態勢評估有價值的信息忽略掉。同時隨著越來越多的智能化作戰平臺投入戰場,終端會產生大量的數據而得不到及時的利用,龐大的信息整合與處理對指揮決策而言是一大挑戰。根據《解放軍報》2021年11月30日的作戰專論“智能化戰爭:強者勝的三個維度”,未來智能化戰爭中,連接力、計算力、認知力等新的戰斗力因子成為左右戰爭勝負的新變量,其中計算力強者勝理念推動了算力的云邊端供給模式。特別是近年來,美軍大力發展類似F-22戰機充當“戰斗云”(云+邊+端計算模式),提高無人系統的人工智能技術含量,以推動自主作戰平臺的自協同能力提升等。基于當前無人集群作戰的背景下,戰場決策與控制權逐漸從云上向戰術邊緣下沉,從平臺的角度來看,旨在充分開發邊緣平臺數據獲取、自主決策的能力。從作戰任務環境來看,決策與控制的下沉彌補了單平臺資源緊缺、信息受限、能力不足等缺點,能夠針對日益復雜的任務和動態變化的作戰邊界做出及時響應。云邊端模式下的邊緣計算具備低延遲、高安全性、低流量等優勢,能夠提供作戰平臺高可靠和隱私保護的本地計算服務,在軍事領域具有廣泛的應用需求和前景[1]。為此本文擬面向未來智能化戰爭的無人集群作戰技術,研究“云+邊+端”計算模式下邊緣計算的發展現狀和未來趨勢。本文對無人集群、邊緣計算的發展簡史以及整體過程進行縱向簡述,提出面向戰術邊緣的云-邊-端分布式系統框架,引出目前無人集群作戰背景下邊緣計算的關鍵技術;綜述了該框架涉及的邊緣計算框架、邊云協同、計算卸載、邊緣指揮控制等關鍵技術;闡明了無人集群邊緣計算發展趨勢并對全文進行了總結。

近年來,無人機已廣泛應用于電力巡檢、森林保護、快遞配送、交通監控等領域,無人機技術得到飛速發展。 無人機 具有數量多、體積小、速度快等特點,無人機進入非隔離空域成為必然趨勢,而沖突探測與解脫技術也成了當下的重點研究方 向。 沖突探測與解脫技術的提高對無人機飛行安全和飛行效益具有重要意義。 系統地梳理了當下中外的研究成果,對無人 機沖突探測與解脫問題進行了概述。 綜述了沖突探測與解脫的模型,從理論模型的角度闡述了沖突解脫的目標和約束條件; 并從方法論的角度對沖突探測與解脫的常用方法進行了總結。 最后從現有研究的不足出發,對無人機沖突探測與解脫未來 的研究趨勢和方向進行了展望。 隨著無人機技術的迅速發展,無人機數量急劇 增加。 2021 年底,《“十四五” 民用航空發展規劃》 提出要著力提升同行服務水平,大力引導無人機創 新發展[1] 。 無人機憑借其靈活度高、低能耗和實時 監控能力,已廣泛應用于監測、成像等領域。 無人 機數量的迅速增加給空域交通安全帶來了挑戰。 當前風險主要集中于無人機故障、無人機“黑飛”對 行人和基礎設施的風險,以及無人機飛行沖突的風 險。 為了在不同應用場景下保障無人機的飛行安 全,提高空域運行效率,沖突探測與解脫技術作為 保障無人機飛行安全的關鍵技術,需要進行重點 研究。 現整理中外有關無人機沖突探測與解脫的相 關文獻。 首先介紹無人機沖突探測與解脫的相關 概念;其次對無人機沖突探測方法進行總結;然后 從理論模型的角度介紹當下無人機沖突解脫的目標及約束條件,并介紹主要解脫方法;最后對未來 可研究方向進行展望。

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.

無人集群系統是近年來國內外軍事領域的研究重點, 正在推動無人作戰樣式由 “單平臺遙控作戰” 向海陸空協作的 “智能群體作戰” 轉變. 綜述了近年來國內外在無人集群系統方面的最新研究進展, 包括軍事、國防和學術領域在無人系統自主 協同技術方面的探索和實踐, 闡述了無人集群系統相關的關鍵技術, 包括多 Agent 系統自主協同、多 Agent 系統態勢共識、未 知系統動力學、群體智能理論與技術、機器學習方法、行為決策方法以及實驗場景模擬等, 分析了不同關鍵技術的技術特征、 面臨挑戰和發展趨勢.

2018 年美國國防部頒布《國防部人工智能戰略 摘要》, 強調人工智能技術在軍事領域的應用, 并于 同年發布了無人集群系統并行作戰場景[1]. 2017 年 至今美國戰略和預算評估中心連續發布針對中俄兩 國的馬賽克式集群作戰等顛覆性作戰模式, 打造全 球范圍內的武器系統協同作戰[2] . 我國國務院在 2017 年提出《新一代人工智能發 展規劃》, 倡導人工智能領域的軍民融合, 以加快國 防技術的成果轉化, 并為指揮決策、軍事論證和國防 科研提供有力支撐[3] . 其中, 以群體智能為核心技術 的無人集群系統自主協同作戰是未來戰爭重要樣式, 美軍已經啟動高度自主智能化集群武器裝備的研究. 我軍也在積極探索利用人工智能算法提高無人系統 的智能化水平, 以取得戰爭主動權. 進一步看, 現代 戰爭中戰場環境瞬息萬變, 僅僅通過單系統的協作 不可能完全掌握戰場環境和態勢, 海、陸、空多類智 能系統的協同感知、聯合攻擊必將成為未來戰爭的 作戰模式. 2020 年 1 月, 中國科學院發布的《2019 年 人工智能發展白皮書》中, 將” 群體智能技術” 列為 了 8 大人工智能關鍵技術之一[4] . 同時, 無人裝備具 有低成本、小型化、功能單一、組網靈活等特性, 使 得無人裝備集群作戰通過數量優勢來打擊敵人. 在 網絡環境下, 這類由異質、異智系統 (智能體) 通過 彼此之間的信息交互構成的多維異構無人集群系統, 看作是異構智能群體系統, 即多智能體 (Agent) 系統. 其中, Agent 是對外界的刺激作出適當反應的實體, 不是被動的接受消息和控制. 展望未來, 誰懂得如何最好地使用無人集群智 能系統, 誰就有望在戰爭中取得巨大優勢.

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。