无人机群协同电子战攻击的作战优势及挑战

随着信息技术的迅速发展与作战理念的不断演变,使用无人机集群实施电子攻击成为各国研究人员不断探索的新领域。本文首先阐释了电子战、无人机集群等几个基本概念,并对无人机集群作战的相关研究历程进行梳理,随后列举无人机集群协同电子攻击的几个核心技术问题,分析无人机集群协同电子攻击的主要优势与挑战。     

常用刺激剂及其分散技术

近几年来,无人机集群技术在美军多个方面的推动下,引起了全世界的热切关注。文章简要总结了美军无人机集群发展现状,梳理了美军开展无人机集群技术的初衷,并分析认为美军数量型无人机集群发展战略不完全适用于现阶段我军军情。文中给出了我国现阶段发展无人机集群的思路,这对全面认识无人机集群的优势、明晰我军无人机集群技术发展方向具有一定的参考价值。     

美军无人机集群项目发展

近几年来,无人机集群技术在美军多个方面的推动下,引起了全世界的热切关注。文章简要总结了美军无人机集群发展现状,梳理了美军开展无人机集群技术的初衷,并分析认为美军数量型无人机集群发展战略不完全适用于现阶段我军军情。文中给出了我国现阶段发展无人机集群的思路,这对全面认识无人机集群的优势、明晰我军无人机集群技术发展方向具有一定的参考价值。     

无人机集群反制技术剖析

无人机集群作战具有作战效能高、战场生存能力强、效费比极高的巨大优势,将给传统防空系统带来巨大挑战。现有反无人机集群技术大多来源于反无人机技术,但反平台与反集群存在显著差异,必须针对无人机集群自身技战术特点,加强对精确/高效/低成本的集群反制技术研究。因此,本文以剖析无人机集群反制技术的可行性为出发点,首先,从反无人机集群作战视角,将无人机集群划分为无自主时空协同型(Ⅰ类)、半自主编组协同型(Ⅱ类)、全自主任务协同型(Ⅲ类)三种类型,明确Ⅱ类无人机集群为主要反制对象;其次,深入分析无人机集群的技术弱点与战术劣势,以此作为无人机集群反制技术可行性的关键切入点;最后,梳理出七大类有效的无人机集群反制技术,并对其可行性进行分析,以期为未来无人机集群反制技术发展方向提供参考。     

无人机集群协同控制技术综述

协同控制技术作为多智能体分工合作完成任务的关键核心技术,能解决无人机集群编队、队形重构和避障避碰等问题,是无人机集群正常运作的基础。针对近几年国内外无人机集群协同控制技术的发展历程,概述3种控制结构原理及其优缺点;分析了基于3种控制结构的编队控制方法及其优缺点;从无人机集群协同编队控制技术出发,分析基于编队控制的避障方法;指出了现阶段无人机集群协同控制技术面临的瓶颈问题,并对协同控制技术的未来发展方向进行了展望,为无人机集群编队控制和避障方法研究提供一定的借鉴。     

无人机集群作战概念及关键技术分析

无人机集群作战正在从概念走向雏形.文章总结了国外无人机集群作战概念的发展,分析了无人机集群作战的主要关键技术,包括大规模无人机管理与控制、多无人机自主编队飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集群作战任务控制站等技术,并展望了未来无人机集群协同搜索、协同干扰、协同攻击、协同察/打、集群对抗等作战应用.     

无人机集群社团网络弹性重构研究北大核心

无人机集群作战是未来战争的新型作战样式。无人机集群网络弹性重构能力,是评价无人机集群体系作战效能的关键指标。剖析了无人机集群网络弹性重构机理;设计了无人机集群社团网络模型,提升了网络连通性;针对无人机集群遭受恶意攻击网络性能急剧下降的情况,提出了信息网络交互能力最低阈值,并优化了集群网络性能失能阶段的弹性评估方法;最后,通过仿真建模对比分析,不同规模下网络的平均最短路径、信息交互能力、网络聚类系数等参数,在集群网络遭受多种类、多规模的毁伤下进行重构,评估对网络弹性的影响。实验结果表明,建立的模型具备更高的弹性。研究成果可提升无人机集群应对复杂扰动的能力,为无人机集群的多任务规划提供理论指导。     

无人机集群智能的生成样式研究

无人机集群作战是未来的重要作战方式。无人机集群智能的生成模式及其应用实现途径等智能生成样式问题研究是无人机集群作战编成确定和作战运用设计的基础支撑。归纳提出了无人机集群智能的集中式、仿生行为式和功能分布式生成模式,并从总体上探讨了相应的应用实现途径;提出了基于平行系统架构的战中任务调整和航路再规划智能效果实现途径;研究提出了仿生行为智能涌现运用于陌生环境下航路搜索、攻击与优化的方法途径。     

基于灰色理论的有人/无人机协同作战效能评估

在人工智能等高新技术推动下,有人/无人机集群协同作战将是未来战争的新常态,如何有效评估其作战效能是当前亟须研究解决的重点难点问题。从有人/无人机集群典型作战任务下的作战运用能力需求入手,重点对评估指标体系构建、评估指标权重的确立与修正、评估模型构建等进行研究,实例验证了评估模型的可行性。研究成果可为评估有人/无人机集群协同作战效能提供有效方法手段,同时为有人/无人机集群协同作战运用提供理论支撑和决策参考。     

针对无人机集群对抗的规则与智能耦合约束训练方法

基于无人机集群智能攻防对抗构想,建立了无人机集群智能攻防对抗仿真环境。针对传统强化学习算法中难以通过奖励信号精准控制对抗过程中无人机的速度和攻击角度等问题,提出一种规则与智能耦合约束训练的多智能体深度确定性策略梯度(rule and intelligence coupling constrained multi-agent deep deterministic policy gradient, RIC-MADDPG)算法,该算法采用规则对强化学习中无人机的动作进行约束。实验结果显示,基于RIC-MADDPG方法训练的无人机集群对抗模型能使得红方无人机集群在对抗中的胜率从53%提高至79%,表明采用“智能体训练—发现问题—编写规则—再次智能体训练—再次发现问题—再次编写规则”的方式对优化智能体对抗策略是有效的。研究结果对建立无人机集群智能攻防策略训练体系、开展规则与智能相耦合的集群战法研究具有一定参考意义。     

无人机集群作战智能培育平台构建研究

面向红蓝双方非完备信息条件下的无人机集群自主作战场景,参考即时战略游戏星际争霸人工智能技术思想,提出一种基于人工智能与军事仿真深度融合的无人机集群作战智能培育平台构建方法,给出了技术实现路径,旨在通过大样本训练,培育无人机集群自主作战决策能力,探索无人机集群战法运用模式,支撑作战人员对无人机集群进行高级指挥控制.     

基于自由空间光的无人机集群通信载荷技术发展现状与趋势

对基于自由空间光(Free Space Optical, FSO)的无人机集群通信载荷技术应用需求进行了归纳总结,论述了FSO通信技术及应用在无人机载荷的国内外发展现状,展望了高速移动通信环境下无人机集群FSO通信载荷技术的未来发展趋势,进一步深入分析了应用于无人机集群的FSO通信链路的关键技术。可以预见,基于FSO的通信载荷将广泛应用于未来无人机集群的大带宽通信组网。     

基于航迹消除与策略迭代的无人机集群区域目标搜索方法

无人机集群区域搜索在军事领域以及民用领域的搜救、巡逻、监测、环境勘测等方面有着广泛的应用,但如何保证不同场景下无人机集群搜索方法的效率问题依然是个难题。为了更好地解决搜索目标先验信息已知的无障碍区域内多无人机集群搜索航迹规划问题,提高无人机集群搜索效率,本文根据目标区域热度以及传感器探测概率等先验信息,提出了一种基于无人机航迹消除策略的概率计算方法,并在此基础上结合策略迭代算法动态规划无人机航迹,找到单个无人机航迹覆盖率最优策略;进而通过适当组合顺序实现无人机集群区域目标搜索整体覆盖率最优;最后,通过仿真计算验证了算法的有效性。     

适用于无人机集群应急通信系统分簇路由协议

无人机集群应急通信系统面临的最大挑战为集群网络拓扑的快速变化,因此,高效的自组网路由协议是保证无人机集群应急通信系统具有稳定链接性能的基础,同时也是该领域的研究热点。分析了现有无人机自组网路由协议不能完全适用于无人机集群应急通信系统的机理,采用MAC层和网络层联合设计思想,提出了一种基于簇结构和强化学习的分簇路由协议,簇内设计了基于簇结构的先应式路由协议,簇间则采用基于位置和链路质量Q学习的自适应路由协议,从而减小了路由维护开销、缩短了端到端时延,提高了转发成功率。仿真结果表明,在实现高效分簇的基础上,所研究的分簇路由协议可满足无人机集群应急通信系统的高动态、低时延和高可靠的要求,具有一定的实际应用前景。     

固定翼无人机群的集群和避障控制

针对传统的集群控制算法需要获取通信范围内相邻质点的位置和速度信息才能够计算控制量的问题,提出一种新的无须获得相邻无人机速度的六自由度固定翼无人机群的集群和避障控制方法。将通信范围内的无人机均视为障碍物,采用统一的计算方法获得控制量,并且证明了算法的稳定性。通过建立六自由度无人机线性化控制模型,将改进的质点集群算法应用于无人机群控制系统中,将无人机控制设计成六自由度无人机的跟踪回路和质点无人机的导引回路,并证明通过选取合适的跟踪回路控制参数,确保整个无人机集群控制是稳定的。通过六自由度无人机编队仿真验证了所提算法的有效性。     

无人机集群在空降作战中的运用

无人机集群作战作为全新的作战样式，势必对当前作战理念、作战方式形成巨大冲击。本文基于无人机集群以其精确侦察、无人作战、立体机动等突出优势与空降作战的实时通信、跨域协同、战场保障等潜在短板可实现互补为出发点，重点探讨了无人机集群在空降作战中运用的独特优势及战法运用，并对无人机集群在空降作战中的运用提出了相应的对策建议。     

基于区块链的无人机集群抗干扰通信模型

针对集群无人机容易受到各种非合作性干扰,导致无人机个体及集群之间缺乏有效的数据共享和动作协同的问题,提出了一种基于区块链的无人机集群抗干扰通信模型.该模型将无人机集群中各个节点飞行数据实现区块链去中心化存储,飞行数据或指令在区块节点间通过椭圆矩阵加密算法进行传输,并结合群体投票决策改进访问控制逻辑.通过仿真实验分析验证...     

基于多智能体强化学习的无人机集群对抗方法研究

针对复杂动态不确定环境下的无人机集群对抗问题,基于多智能体强化学习开展了对抗决策方法的研究。首先,基于MaCA环境构建了无人机集群对抗模型;其次,引入集中训练网络的混合架构模式,改进了传统DDPG算法,设计了面向无人机集群对抗的MADDPG算法,分别采用基于规则的对抗策略和基于DQN的对抗策略对算法进行了训练,提升了对抗算法的鲁棒性、适应性和泛化性;最后,通过搭建对抗仿真环境,验证了所设计方法的有效性和可靠性。     

一种无人机连发型电磁弹射系统的设计

为了满足集群作战条件下无人机快速连续地弹射起飞的要求,提出了一种无人机连发型电磁弹射系统的方案,阐述了系统的功能指标、结构以及控制策略和混合储能等技术,它具有机动性强、隐蔽性好、全程可控、弹射间隔短、发射成本低等特点,能根据不同要求弹射起飞不同的无人机,有效地解决无人机集群弹射起飞方式存在的局限性问题,对集群作战实现有力支撑.     

集群式电子战无人机的OODA作战环分析与建模

采用定性分析的方法研究了分布式电子战无人机、分布式认知电子战无人机及"蜂群"电子战无人机的OODA作战环流程,分析了智能技术对于电子战无人机作战效能的巨大提升;采用定量分析的方法分别建立了分布式电子战无人机、分布式认知电子战无人机及"蜂群"电子战无人机的OODA作战环平均时间模型,给出了一种集群无人机OODA作战环的度量方法,分析了这3种模型的异同。