无人机蜂群对防空作战的威胁与对策

无人机蜂群作战作为一种全新的作战模式,正逐步走进战场,对未来防空作战提出了更高的要求。文章总结美军无人机蜂群发展主要文件和无人机蜂群项目,分析了无人机蜂群主要作战功能,包括抵近侦察、诱骗干扰、侦察打击一体化和有人-无人协同打击等。提出了对无人机蜂群的防御对策,即构建地面探攻一体的防御体系和空中无人机蜂群防御体系,以实现对无人机蜂群的有效防御。     

合成旅无人机协同行动

通过梳理合成旅无人机在侦察监视定位、引导校射评估、伴随兵力指引、巡航勘察预警等方面的战术保障任务,探索无人机与其旅属侦察、兵力、火力分队间的具体协同行动,提出无人机在作战运用过程中应把握的频段空域规划、操控平台构建、协同流程规范等问题,为合成旅指挥员筹划使用无人机力量提供参考。     

三架固定翼无人机协同编队飞行避障策略

针对无人机编队执行空战任务过程中存在无人机之间以及无人机与障碍物发生碰撞的问题,提出单向网络连接结构的多无人机避障算法和基于人工势场的控制方法,同时应用于无人机编队避障控制。以三架无人机构成的正三角形编队作为控制体,同时以长机的运动轨迹作为期望路径,长机提供僚机飞行信息,僚机接受信息保持编队飞行。多无人机编队发现障碍物到避障完成的过程包括编队集结、松散队形、最终恢复集结正三角形编队。仿真实验结果表明,所提避障控制策略能够确保编队收敛于期望的队形和稳定飞行状态。     

基于改进PH曲线的无人机路径规划方法

快速而有效的航路规划是无人机执行作战任务的基础。针对现有Pythagorean Hodograph(PH)曲线路径规划方法中仅对一条路径曲线进行优化问题存在的不足,提出一种基于改进PH曲线的多段路径的组合规划方法。该方法通过建立选择策略,改进多段PH路径合成方法,有效利用了PH曲线的曲率连续性和精确性,结合贪心算法的快速寻优特性,可以快速得到满足安全性、曲线连续和曲率连续的最优PH路径。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。     

基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。     

基于矩阵对策与遗传算法的无人机空战决策

针对无人机自主空战决策的实时性与准确性需求,提出一种矩阵对策法与遗传算法相结合的空战决策算法。基于空战优势函数以及无人机机动模型建立了无人机空战决策模型,使用改进的矩阵对策法获取我方无人机最优选择策略的大致范围,再在此范围内使用遗传算法寻找最优策略,最后通过直线飞行机动和S型规避机动仿真验证了算法的可行性。仿真结果表明,所提算法不仅能够提高机动决策的精度,还在一定程度上避免了单纯遗传算法计算量大、计算时间长的问题,满足空战合理性与实时性需求。     

“双碳”战略下绿色能源无人机的发展机遇和挑战

对绿色能源无人机这一新兴航空技术领域进行了综合评述,并讨论了未来发展机遇和挑战。首先,阐述了绿色能源无人机的发展现状,介绍了典型太阳能无人机、氢燃料电池无人机,分析了高效柔性薄膜太阳能电池、轻质高效氢燃料电池等绿色能源动力关键技术;然后,对“双碳”战略带来的机遇进行了分析;最后,探讨了绿色能源无人机技术发展面临的挑战,以及未来发展方向,为绿色能源飞行器技术领域的研究工作和关键技术攻关提供一定参考。综述表明,“双碳”战略已经提升到了国家战略层面,绿色装备需求迫切,绿色航空发展进程正在加速。兼顾长航时和大载荷的实用化技术、低成本快捷改装技术以及多种能源混合互补技术等将是推动绿色能源无人机未来发展的关键。     

无人机“数据链路”信息安全综述

无人机由于其高度的灵活性,已经被广泛用于代替人类执行各种任务。然而,随着应用的不断拓展,无人机通信链路的信息安全问题逐渐被暴露出来,成为无人机应用面临的重大挑战。首先,从数据层面对无人机“数据链路”的体系结构进行了分析,提出机外数据链路、总线数据链路、载荷数据链路共同组成了无人机的“数据链路”;其次,针对三大链路所面临的通信安全、总线安全、载荷安全、智能安全问题以及代表性防护手段进行了分析和总结;最后,对未来无人机“数据链路”信息安全的研究与发展方向进行了展望,提出以适航飞行为核心的传统安全定义已不能满足现在和未来无人机系统的安全需求,需要重新定义无人机系统的安全内涵与外延,给出新的研究框架与技术体系,为无人机的信息安全提供更加有效的保障,也为其他无人系统安全体系建设提供借鉴。