无人机集群协同电子攻击的作战优势及挑战

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反无人机蜂群智能作战体系

反无人机蜂群智能作战体系

反无人机蜂群智能作战体系摘要:无人机蜂群作战正朝着智能化、实战化迅猛发展,将在未来战场上造成巨大威胁,因此,反无人机蜂群作战体系研究势在必行。

针对于此,本文提出了面向反无人机蜂群的智能作战体系的构想,并阐述了体系功能、组成及工作原理;然后明确了智能感知与决策等关键技术研究方向;最后分析了本体系的优点。

关键词:反无人机蜂群;作战体系;智能;作战协同引言:随着智能化技术的迅猛发展,无人机蜂群已成为智能化战争形态下无人作战装备的发展热点,对传统防空体系构成了巨大威胁。

蜂群战术具有作战范围广、作战灵活、作战效费比高等特点,可应用于战场侦察监视、电磁压制与干扰欺骗、饱和式攻击等作战任务,其良好的鲁棒性和自组织性,使传统的地面防空装备暴露出了侦察预警困难、指挥决策变慢、拦截效能减弱、作战效费比降低等问题。

因此,发展研究反无人机蜂群智能作战体系已成为世界各国亟需解决的现实问题。

1反无人机蜂群智能作战体系构想1.1功能概述反无人机蜂群智能作战体系是集作战指挥、侦察探测和反制拦截于一体的空地协同智能对抗作战体系,支持昼夜持续作战,适应多种复杂作战环境,能实时、不间断地对无人机蜂群目标进行精确探测识别,能辅助指挥员快速完成作战资源分配与调度决策,能协同运用多种毁伤拦截手段,有效应对无人机蜂群。

1.2体系组成反无人机蜂群智能作战体系由空/地协同智能指挥通信系统、智能探测系统、智能拦截系统组成。

1)空/地协同智能指挥[1]通信系统包括机载、车载、携行式指挥通信系统,能快速辅助空中、地面机动指挥所或一线分队作战人员完成目标情报收集、威胁分析、决策规划及任务指令生成;能快速生成和下达任务行动序列,实现对空/地侦察及拦截系统的指挥与控制;能实时评估行动效果,根据评估结果及时调整行动。

2)空/地协同智能探测系统包括光电侦察系统、雷达探测系统、电子侦察系统,能根据不同类别无人机蜂群目标的特性,基于数据融合、机器学习等技术,实现智能化自主探测、跟踪及多源信息融合,能对目标的频率特征、电磁特征、图像特征、信息特征等进行精确识别。

集群无人机攻击教学设计

集群无人机攻击教学设计

集群无人机攻击教学设计引言:随着无人机技术的不断发展和应用,无人机攻击已成为军事领域的重要研究方向之一。

集群无人机攻击作为一种新兴的作战方式,具有高效、灵活和隐蔽的特点,成为军事领域中备受关注的技术。

本文将探讨集群无人机攻击的教学设计,旨在培养学员对集群无人机攻击的理论知识和实践经验,以提升其在军事作战中的能力和素质。

一、教学目标1.了解集群无人机攻击的基本概念:介绍集群无人机攻击的定义、原理和作战方式,使学员对集群无人机攻击有一个初步的了解。

2.掌握集群无人机攻击的核心技术:讲解集群无人机攻击的关键技术,如通信协同、协同控制、目标识别与跟踪等,培养学员掌握集群无人机攻击所需的技术能力。

3.实践运用集群无人机攻击:通过实际操作,让学员亲身体验集群无人机攻击的过程和效果,培养其在实战中应用集群无人机攻击的能力。

二、教学内容1.集群无人机攻击基础知识的讲解(1)集群无人机攻击的定义与发展概述:介绍集群无人机攻击的定义、起源和发展历程,引导学员对其进行初步了解。

(2)集群无人机攻击的原理:解析集群无人机攻击的原理,包括无人机协同作战、信息共享与交互、任务指挥与决策等关键要素。

(3)集群无人机攻击的作战方式:介绍集群无人机攻击的作战方式,如突击攻击、巡逻监视、侦察侦查等,以及其在不同作战环境下的应用。

2.集群无人机攻击的核心技术讲解(1)集群无人机通信协同技术:介绍无人机之间的通信协同方式,如无线网络、数据链等,以及通过通信实现的协同任务分配和执行。

(2)集群无人机协同控制技术:讲解集群无人机的协同控制方法,如集中式控制、分布式控制和混合控制等,培训学员熟练掌握无人机编队飞行和群体行为控制。

(3)集群无人机目标识别与跟踪技术:介绍集群无人机目标识别与跟踪的关键技术,如计算机视觉、图像处理和目标跟踪算法,使学员能够准确识别和跟踪目标。

3.集群无人机攻击实践操作(1)无人机组网与编队控制:组织学员进行无人机组网和编队控制的实践操作,让学员亲自体验无人机群体行为控制的过程和效果。

基于多智能体协同算法的无人机集群控制研究

基于多智能体协同算法的无人机集群控制研究

基于多智能体协同算法的无人机集群控制研究随着无人机技术的普及和发展,无人机集群控制也逐渐成为了研究热点之一。

而多智能体协同算法是实现无人机集群控制的重要手段之一。

一、多智能体协同算法的概念及优点多智能体协同算法是指通过多个智能体之间的协作和相互通信,以实现复杂任务或解决复杂问题的一类算法。

在无人机集群控制中,多智能体协同算法主要用于实现无人机之间的协同作业,使其能够在空中完成复杂的任务。

相较于单个无人机的控制,无人机集群控制基于多智能体协同算法可以具有以下优点:1. 协同作业效率高:多个无人机之间可以形成协同作业的方式,从而提高作业效率,节省时间和资源。

2. 安全性强:由于多个无人机之间可以相互通信和协作,从而在空中能够更好地协同避免碰撞等风险。

3. 灵活性强:由于无人机集群控制基于多智能体协同算法,因此可以随时根据任务需求进行动态调整,实现任务的灵活性。

二、多智能体协同算法的实现方式多智能体协同算法在无人机集群控制中的实现方式主要包括:1. 基于集中式控制:即通过一个集中式控制器来控制和指导多个无人机完成任务。

该方式需要保证控制器的可靠性,对无人机数量和任务类型的扩展性较差。

2. 基于分布式控制:即将控制指令分布到各个无人机上,并通过局部信息交换和传递实现协同作业。

该方式具有较好的扩展性,但需要保证无人机之间相互通信的可靠性。

3. 基于混合控制:即综合了集中式控制和分布式控制的优点,建立起多级控制体系,实现分层次、分模块化的协同作业。

该方式实现难度较大,但能够较好地综合各种控制方式的优点。

三、无人机集群控制中的多智能体协同算法应用无人机集群控制中的多智能体协同算法应用较为广泛,如:1. 无人机编队控制:通过多智能体协同算法,可以实现无人机编队控制,即多个无人机按照特定的形态和路径进行飞行,完成特定任务。

2. 无人机协同搜救:在应急救援等场景下,多智能体协同算法可以实现多个无人机之间的协作搜救,提高救援效率和生命安全。

无人机作战运用及发展趋势研究

无人机作战运用及发展趋势研究

无人机作战运用及发展趋势研究无人机作战运用及发展趋势研究随着科技的飞速发展,无人机技术在军事领域的应用日益广泛。

无人机作战的运用和未来发展趋势不仅对现代战争的形态产生了深远影响,也改变了人们对战争的认识和作战方式。

本文将探讨无人机的作战运用及未来可能的发展趋势。

一、无人机作战运用1.侦察与情报收集无人机作为侦察和情报收集的重要工具,可执行远距离、高风险的侦察任务,获取敌方阵地情报、实时战场动态等信息。

通过搭载的高分辨率相机、红外传感器、合成孔径雷达(SAR)等设备,无人机能实现对敌方区域的连续侦察和情报收集,提供实时情报支持。

2.攻击与打击无人机的攻击能力主要依赖于其携带的武器,如导弹、炸弹、机枪等。

通过远程操控,无人机可对敌方目标进行精确打击,实现对敌方装备和人员的有效杀伤。

此外,无人机还可执行斩首行动、暗杀等特殊任务,改变传统作战方式。

3.通信中继与指挥控制无人机可作为通信中继站,连接上级指挥机构和一线作战部队,实现远距离、高速的数据传输,提高作战指挥效率。

同时,无人机还可作为指挥控制中心,接收并处理各种作战信息,对作战部队进行实时指挥控制。

二、无人机作战发展趋势1.智能化与自主化未来无人机作战的一个重要趋势是智能化和自主化。

通过先进的自主导航、人工智能等技术,无人机将具备更强的自主行动能力和智能化决策能力。

例如,无人机可在复杂环境中自主搜索、识别并攻击目标,实现智能作战。

2.多用途化随着技术的发展,无人机将逐渐发展成多用途装备。

除了传统的侦察、打击、通信中继等功能外,无人机还将具备情报分析、战场态势感知、电子战等更多能力。

多用途无人机将为作战指挥提供更多选择和支持。

3.集群协同作战未来无人机作战将趋向于集群协同作战。

通过多个无人机之间的协同配合,形成无人机集群,可实现多层次、全方位的侦察、打击和防御。

这种集群协同作战将大大提高作战效率和战斗力。

4.高隐身性与高速度为了提高生存能力和突防能力,未来无人机将趋向于高隐身性和高速度。

无人机集群作战案例

无人机集群作战案例

无人机集群作战案例无人机集群作战系统由子系统组成,包括无线自组网数据链、无人机发射器、无人机接收器、高清摄像头、无人机集群、地面指挥控制中心等。

无人机集群可根据战场环境和集群分布情况自主构建ad-hoc网络数据链,将接收到的数据信息通过ad-hoc网络数据链到无人机集群中的其他无人机和地面指挥控制中心,完成目标侦察、投弹打击、打击后评估等操作,在地面指挥控制中心的远程控制下。

Ad-hoc网络数据链可根据战场环境变化实时优化,不会因某架无人机损坏而损坏,大大扩展了无人机集群的作战范围和作战灵活性,极大地满足了现代化的要求。

此外,该系统在自然灾害救援、城市交通管理等领域也具有巨大的应用前景。

近年来,现代战争的发展呈现出明显的无人化趋势。

无人飞机在现代战争中具有诸多优势,其主要特点是操作成本低、隐蔽性好、不怕伤亡和着陆简单、支持多任务类型等。

但单无人机作战系统具有侦察、打击范围小、时间短、适应性差、易被粉碎的缺点。

为适应未来战争需要,无人机是从传统的独立补充训练、作战通信支援功能后,战场管理、火力制导、伤情评估、预警、电子对抗等多功能方向发展,尤其是集群作战是军队以无人飞机为主的趋势,其显着的战斗效率,成本低廉、易于大量装备的优势使其在战争中的作用越来越大,将成为影响作战过程的重要甚至关键力量。

无人机集群联网技术成为近年来无人机发展的热门研究方向。

而现有无人机集群作战系统较少,采用传统无线组网方式进行通信。

在传统的无线组网通信中,无人机仅与无人机地面地面控制站进行通信,而不是与其他无人机通信。

现有的无人机集群在战争系统中存在以下几个方面的缺陷:首先,传统的点对点通信方式,现有的无人机集群作战系统只能在单机有效通信距离范围内进行战斗,作战范围很小。

其次,所有无人机都只与地面控制站或基站通信,非常灵活。

再次,需要网络基础设施的支持,这个要求向战场推进,架设基站等基础设施,难度高。

最后,如果网络基础设施被敌军击中,整个无人机通信网络就会失效,可靠性差,无法适应当前复杂多变的战场环境。

《2024年基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》范文

《2024年基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》范文

《基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》篇一一、引言随着无人机技术的飞速发展,其在军事、民用等多个领域的应用日益广泛。

尤其是在现代战争中,无人机集群协同对抗系统因其高效率、高灵活性和强适应性,逐渐成为了一种重要的作战手段。

本文旨在探讨基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现,为相关研究提供参考。

二、系统设计(一)系统架构本系统采用分布式架构,由多个无人机组成集群,每个无人机均具备自主决策和协同能力。

系统架构包括感知层、决策层和执行层。

感知层负责获取环境信息,决策层根据感知信息制定协同策略,执行层负责控制无人机的行动。

(二)感知层设计感知层通过搭载多种传感器,实现对环境的全面感知。

包括雷达、红外、视觉等传感器,以获取敌方目标的位置、速度、类型等信息。

同时,感知层还负责将获取的信息传输至决策层。

(三)决策层设计决策层采用基于群体智能的算法,实现无人机集群的协同决策。

算法包括基于行为的学习、强化学习、多智能体系统等。

通过分析感知层传输的信息,决策层制定出针对不同目标的协同策略,并将策略下发至执行层。

(四)执行层设计执行层负责控制无人机的行动。

根据决策层的指令,执行层控制无人机的飞行轨迹、速度、姿态等,以实现协同作战。

同时,执行层还具备自我修复和自我适应能力,当无人机出现故障时,能够及时调整飞行策略,保证整个集群的稳定运行。

三、系统实现(一)硬件实现无人机集群协同对抗系统的硬件实现包括无人机、传感器、通信设备等。

无人机采用高性能的飞行控制系统和动力系统,以保证其稳定性和灵活性。

传感器包括雷达、红外、视觉等,以实现对环境的全面感知。

通信设备采用高带宽、低延迟的通信技术,以保证信息传输的实时性和准确性。

(二)软件实现软件实现包括操作系统、算法实现和通信协议等。

操作系统采用嵌入式实时操作系统,以保证系统的稳定性和实时性。

算法实现采用基于群体智能的算法,以实现无人机集群的协同决策。

通信协议采用网络协议栈,以保证信息传输的安全性和可靠性。

无人机在俄乌冲突中的作用及思考

无人机在俄乌冲突中的作用及思考

无人机在俄乌冲突中的作用及思考摘要:无人机具有隐蔽性强、效费比高、减少伤亡等特点,在现代战争中的地位作用更加突出,其在俄乌冲突中等具体使用,揭开了远程无人攻击武器大量使用的战争的新篇章。

关键词:无人机俄乌冲突发展前景俄乌冲突爆发以来,双方频繁将无人机装备投入战场,其在侦察与监视、目标指引、精确打击、电子战、认知战、舆论战等方面发挥了显著效果,是第一次大规模使用无人机对抗的战争,对研究现代化无人战争具有重要参考价值。

一、俄乌冲中双方无人机使用情况(一)俄军无人机部署运用情况俄罗斯列装无人机数量多,但出动架次少,且新型无人机列装少,难以形成非对称作战能力。

在冲突前期俄军出动主要出动“海雕-10”和“前哨-R”系列中小型侦察无人机为主,仅动用少量“猎户座”察打一体无人机,以执行战场监视、目标指示、火炮校射任务为主,时敏打击能力不足,难以发挥显著作战效果。

随着冲突演变,俄军将“阿提乌斯-RU”、“立方体”“天竺葵-2”等自杀式无人机投入战场,通过“滞空弹药”等高频次使用,以及大量改装“大疆”等商用无人机,增加分队侦察引导能力,打击乌军的炮兵、弹药库和军事仓库,并对乌城市电力、桥梁等重要目标进行综合打击,取得了良好的效果。

(二)乌军无人机部署运用情况乌军使用无人机主要包括从土耳其采购的“旗手TB2”察打一体无人机、自研的“莱莱卡-100”、RQ-20“美洲狮”AE 侦察无人机,欧航空环境公司援助的“量子侦察”等小型侦察无人机,美国援助的“弹簧刀”“凤凰幽灵”等滞空巡飞弹等。

据悉,乌军还可能获得美国援助的MQ-9“死神”无人机,该机是世界最为先进的察打一体无人机之一,其在环绕目标区域长时间低速巡航收集信息的能力而受到瞩目。

曾在2020年完成针对伊朗高官苏莱曼尼的刺杀任务,具有极强的时敏打击能力。

此外,北约国家的RQ-4“全球鹰”无人机MQ-9“死神”无人机频繁出现在俄乌战场周边,随时为乌克兰作战部队提供了丰富的战场情报信息。

《2024年基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》范文

《2024年基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》范文

《基于群体智能的无人机集群协同对抗系统的设计与实现》篇一一、引言随着科技的飞速发展,无人机技术已广泛应用于军事、民用等领域。

为了提升无人机集群的协同作战能力,本文提出了一种基于群体智能的无人机集群协同对抗系统设计与实现方案。

该系统利用先进的算法和群体智能技术,实现了无人机集群的高效协同和对抗能力,为军事和民用领域提供了强有力的技术支持。

二、系统设计1. 总体架构设计本系统采用分布式架构,由多个无人机节点组成集群。

每个无人机节点均具备自主决策和执行能力,通过无线通信与其它节点进行信息交互。

系统设计包括感知层、决策层和执行层。

感知层负责获取环境信息,决策层根据感知信息制定协同策略,执行层则负责将策略转化为无人机的实际动作。

2. 感知层设计感知层采用多种传感器,包括雷达、摄像头、红外线等,实现对战场环境的全面感知。

传感器将采集到的数据传输至数据处理模块,进行数据融合和预处理,为决策层提供准确的环境信息。

3. 决策层设计决策层采用基于群体智能的算法,包括蚁群算法、粒子群算法等。

这些算法通过模拟自然界的群体行为,实现无人机集群的协同决策。

决策层根据感知层提供的信息,制定出最优的协同策略,并下发至执行层。

4. 执行层设计执行层负责将决策层的策略转化为无人机的实际动作。

通过控制无人机的飞行轨迹、姿态和武器系统等,实现对目标的精确打击。

同时,执行层还能根据实时反馈的信息进行动态调整,保证无人机集群的协同作战能力。

三、关键技术实现1. 无线通信技术无人机集群之间通过无线通信进行信息交互。

为了保证信息的实时性和准确性,本系统采用先进的无线通信技术,包括5G 通信、Wi-Fi等。

同时,为了保障通信安全,还采用了加密技术和抗干扰技术。

2. 群体智能算法本系统采用多种群体智能算法,包括蚁群算法、粒子群算法等。

这些算法通过模拟自然界的群体行为,实现无人机集群的协同决策。

在算法实现过程中,充分考虑了实时性和准确性要求,保证了系统的性能和稳定性。

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第37卷第6期 2016年l2月 

国防科技 

NATlONAL DEFENSE SCIENCE&TECHNOLOGY Vo]-37.No.6 

Dec.2016 

无人机集群协同电子攻击的作战优势及挑战 刘丽 ,汪涛 (1.中国洛阳电子装备试验中心,河南洛阳471003;2.解放军外国语学院,河南洛阳471003) 

[摘 要] 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。 [关键词] 无人机;集群;电子攻击;电子干扰 [中图分类号]E866[文献标识码]A[文章编号] DOI:IO 13943/j.issn1671—4547.2016.06 25 

面临高度对抗性、高度不确定性、高度动态 性的战场环境,无人机的作战样式已逐步从单平 台作战向多平台“集群”作战的方向发展。一方 面,未来战场越来越复杂,单架无人机所能执行 的任务能力有限,生存能力受到越来越大的挑战, 而多架无人机协同作战,通过能力互补和行动协 调,则能够提升整体作战效能。另一方面,无人 机的自主能力不断发展,将逐步从简单的遥控、 程控方式向人机智能融合的交互控制、甚至全自 主控制方式发展,无人机将具备集群协同执行任 务的能力。 贝卡谷地之战中,以色列使用改进型“大力 士”无人机摧毁叙利亚部署在贝卡谷地的防空系 统,到美军集成小型空射诱饵(MALD)与“收割 者”无人机,可以看出,无人机已经成为世界主 流军事强国实施电子战的重要作战平台。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亦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 相关研究历程进行了梳理,随后列举了无人机集 群协同电子攻击的几个技术问题,最后分析了无 人机集群协同电子攻击的优势与挑战。 一、基本概念 (一)电子战 电子战是指利用电磁能或定向能控制电磁频 谱或攻击敌方的任何军事行动。电子战包括三个 主要分支:电子攻击(EA)、电子防护(EP)和 电子战支援(ES)…。 1.电子攻击 电子攻击是指利用电磁能、定向能或反辐射 武器攻击人员、设施或装备,目的是削弱、压制 或摧毁敌人的战斗力,被认为是一种火力形式。 电子攻击包括: 为封锁或削弱敌方有效利用电磁频谱而采取 的行动,如电磁干扰、电磁欺骗; 运用那些利用电磁能或定向能武器作为主要 破坏机理的武器(激光、射频武器、粒子束); 含对抗措施在内的进攻性和防御性活动。 电子攻击的常见类型包括瞄准式(spot)、 阻塞式(barrage)和扫描式(sweep)电磁干扰。 电子攻击行动还包括各种电磁欺骗技术,诸如制 造虚假目标或复制目标。 进攻性电子攻击包括:(1)干扰敌方雷达或 电子指挥与控制系统;(2)利用反辐射导弹压制 

[收稿日期] 2016—9—10 [作者简介] 刘丽,女,助理研究员,研究方向:外军信息战理论 汪涛,男,讲师,研究方向:外军信息战理论。 刘丽等:无人机集群协同电子攻击的作战优势及挑战 敌方的防空系统(反辐射武器利用目标辐射的能 量导向目标);(3)利用电磁欺骗技术迷惑敌方 的情报、监视和侦察系统:(4)利用定向能武器 瘫痪敌方的装备或能力。(5)防御性电子攻击利 用电磁频谱来保护人员、设施、能力和装备,其 中包括自卫措施和其他防护措施,如利用一次性 干扰物(曳光弹和有源诱饵)、干扰机、拖曳式 诱饵、定向能红外对抗系统和反无线电控制的简 易爆炸装置等。 2.电子防护 电子防护是为保护人员、设施和装备免遭己 方或敌方由于使用电磁频谱而削弱、压制或摧毁 己方战斗力而采取的行动。 防御性电子攻击和电子防护都是为了保护人 员、设施、能力和装备。但电子防护是指防止遭 到电子攻击(己方和敌方)效应的影响,而防御 性电子攻击主要是指通过阻止敌人利用电磁频谱 进行制导或发射武器而免遭致命性的打击。 在作战中,电子防护包括(但不局限于)利 用训练和程序对抗敌人的电子攻击。电子防护措 施可以将敌人成功针对己方部队实施电子战支援 和电子攻击的能力降至最低。电子防护还包括频 谱管理。 3.电子战支援 电子战支援则由作战指挥员分派或在其直接 指挥下,为搜索、截获、识别、定位或定向有意 和无意辐射电磁能的辐射源,目的是立即识别威 胁、瞄准目标、制定计划和实施未来作战而采取 的行动。 电子战支援系统是一种信息源,以立即就电 子攻击、电子防护、规避、目标瞄准以及其他兵 力战术运用做出决策。电子战支援系统可以搜集 数据,生成信息或情报,目的是:(1)核实其他 信息源或情报源;(2)实施或指挥电子攻击作战; (3)采取自卫措施(4)为武器系统分配任孙(5) 支援电子防护工作;(6)建立或更新电子战数据 库;(7)支援信息任务。 (二)无人机集群 “集群”的概念是人们受到群鸟迁徙过程中, 其在保持队形、降低能耗以及协同对抗天敌等方 面的启发而得出的。“集群”是指由实体组成的 拥有共同目标的群组,自组织是集群在获取或尝 试获取目标时产生的协调行为。“无人机集群” 是指多架无线网络化的小型或微型无人机,采用 了分布式控制技术,以相同的模式飞行,执行相 同或相似的任务 。 无人机的分类方法有很多,本文中的无人机 主要指小型或微型无人机。小型无人机平台指那 些翼展3米以下、重量20千克以下的无人机, 微型无人机平台是指那些各角度尺寸都小于l5 厘米、重量小于500克的无人机。 

二、无人机集群作战研究的发展历程 20世纪90年代初,多无人机协同研究开始 起步。在早期的研究中,研究人员们相信无人机 集群可以如同一个网络一样运行,通过这种方式, 无人机集群能够提供作战地区的相关信息或执行 那些大型无人机能够完成的任务。近年来,无人 机集群或分类方面的研究日益增多,并且形成了 

一系列研究成果。总体来看,这些研究大都是关 于多无人机协同编队飞行,执行任务并返回基地。 从“碰撞规避”的角度看,成功的无人机集群在 飞行过程中不能相互碰撞。下面就列举了一些防 碰撞方面的研究。 (一)韩国高等科技院(KA I sT)的研究 2003年,KMST的研究人员对无人机集群协 同编队飞行开展研究并进行实验。研究人员希望 找到当单架无人机无法观测整个群时仍能避免相 互碰撞的方法。通过此次研究,研究人员认为在 分散的集群中,当单架无人机无法观测整个机群 时,能够进行简单的机动以避免和其他飞机碰撞, 这类似于在拥挤的高速公路上驾驶汽车。 2004年,KAIST的另外一组研究人员提出 了避免多无人机相互碰撞的方法。通过比例导 航(PN),研究人员使用数学方程,定义了一个 防碰撞矢量,并发现了防碰撞的适用条件。在此 次实验中,研究人员发现,当遇到障碍,无人机 可使用方程绘制加速度、相对速度和防碰撞方向 矢量。 (二)意大利帕多瓦大大学的研究 根据鸟群的视线原理,2003年和2004年, 意大利帕多瓦大大学的研究人员为视线系统开发 出一种几何模型,这种视线系统可利用无人机上 的照相机,使群中单架无人机通过保持相对位置 从而避免碰撞。 (三)以色列工学院的研究 2004年,位于海法的以色列工学院在没有 国防科技 2016年第6期(总第301期) 计算复杂度的情况下(即没有向处理器装载更多 载荷)进行了一项简单的任务执行演示。研究人 员提出开发一种启发式算法,这种算法能够在没 有计算复杂度的情况下(这类任务通常都需要) 合并目标和组属性变化。 2005年,开展了一项对目标搜索区域两种 算法的研究。这些算法可以对无人机编程,搜索 分配目标的作战区域,并制订飞行模式,从而“以 这种方式扫描矩形区域,而目标不能再次进入已 经扫描过的分区”。 (四)荷兰代尔夫特理工大学的研究 来自荷兰代尔夫特理工大学的研究人员开展 了一项有关无人机集群最佳路径规划的实验。在 此次研究中,研究人员运用基本数学公式、法则、 近似值(一种启发式方法)为模拟、自主的大型 无人战斗机群(UCAV)执行对敌防空压制(SEAD) 任务设计航线。 (五)班加罗尔印度科学学院的研究 2005年,班加罗尔印度科学学院的研究人 员对最佳搜索航线决策的时间限制进行了研究。 研究人员寻求“一种航线决策的兵棋推演理论方 法,这种方法不仅考虑了无人机的各级通信能力, 也考虑了飞行时间(或加油)限制考”。 (六)适时打击扩张(JITSA)项目的研究 2006年,最早的无人机集群构想之一便是 “适时打击扩张”。这一构想主要是基于打击现 代战场上的瞬时目标而提出,旨在构建由无人机 持续进行广域监视的网络化战斗空间。 波音公司的研究人员实验了JITSA方案,在 c—l7运输机上装载20组“统治者”微型无人机, 每组30架,总共600架。一名装卸长负责单次 释放所需的飞机,一旦到达作战区域,无人机集 群将保持对广域的空中控制,提供持续监视和快 速反应能力。实验结果表明,进入杀伤区的任何 目标最多在2—4分钟内就将被攻击,无一幸免。 (七)SWARMS项目的研究 2009年,宾夕法尼亚大学进行了名为 “swARMS”项目的无人机集群应用实验,这一实 验基于这样一种假设,即未来的军事任务将依靠 大型、网络化的小型无人机集群和传感器。研究 人员计划开展一项宏观的、跨学科的研究项目, 研究并学习那些适用于大型、网络化无人机集群 的生物群体的社会性现象。 (八)SMAVNET项目的研究 2010年,瑞士洛桑联邦高级综合技术大 学(EPFL)实验室演示验证了微型无人机集群 网络(SMAVNET),该网络构建了一个即时无 线通信网络,类似于iRobot公司的军用Ember LANdroids小型无人地面车辆(UGV)集群。该 项目中的无人机能够和近距离的机器人或救援队 (基于通信的行为)构建无线通信网络。飞行器 是为无人机集群实验而特别设计的安全、经济型、 快速的样机。 这些轻型飞行器(重量420克,翼展8O厘米) 以发泡聚丙烯(EPP)为主体,背部有一个电机, 两个控制界面作为升降舵补助翼(副翼和升降舵 组合),靠锂电池运行,可进行30分钟的自主 飞行,飞行器上装配有一部自动驾驶仪,能够控 制高度、航速与转弯速率。自动驾驶仪内嵌一个 微型控制器,可基于3个传感器的输入运行最简 单的控制策略,这些传感器分别是1个陀螺仪和 2个压力传感器。 (九)波音公司和约翰霍普金斯大学的研究 最近,由波音公司验证、约翰霍普金斯大学 应用物理学实验室(JHU/APL)研究的自主概念 在涉及单架无人机控制时走出“人工的循环”。 多无人机通过使用波音幻影工厂研发的移动自组 网络以及JHU/APL开发的集群技术相互通信。有 了这些系统,操作人员就能够提供高层目标和资 源,在执行任务中依靠系统本身交战、选择行动 过程。APL已经为无人机集群协同编队飞行研究 了多种方法。 (十)奥古斯塔系统公司的研究 2008—2009年期间,摩根顿奥古斯塔系统公 司开始了一项新的研究,试验并增强能够管理单 架和无人机集群、无人地面车辆集群、无人水面 舰艇集群,无人值守地面传感器,摄像机以及海 军航空系统司令部(NAVAIR)其他设备的分布式、 智能网络。智能网络可使无人装置和设备通过利 用所在集群和其他集群发送的信息,以自主方式 独立行动。 (十一)机会阵列构想的研究 2007年,Loke开始研究机会阵列构想,将 机会阵列定义为一种集成平台宽带数字相控阵, 阵列组件可放置在覆盖整个平台表面的任何开放 区域。组件定位并同步信号,波束控制数据,数 字化目标回传信号,所有波束赋形相关信息在组

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