智能无人集群系统协同控制关键问题分析

无人机集群协同控制是智能无人机集群协同作战的技术基础,在复杂的动态环境和时间敏感态势下,可实现对各种信息快速有效地获取、处理、传输以及多平台的控制。针对智能化无人集群系统协同控制的关键问题,重点分析了复杂战场环境下多无人机系统的多级分布式协同控制体系结构以及具有时空约束的协同航迹规划问题,比较了采用三种不同算法的多无人机协同航迹规划的仿真结果;分析了集群编队控制中的协同控制策略和编队队形重构等关键问题,给出了多无人机编队运动轨迹和编队构型变化轨迹的仿真结果。最后从5个方面阐述了智能无人机协同控制技术的发展。     

美军有/无人机协同作战运用及关键技术研究

无人机在战场的使用将推动有/无人协同作战的发展,极大改变未来作战的方式和形态。针对美军有/无人机协同作战运用及关键技术开展研究,梳理了美军有/无人机协同作战现状。围绕基本思路、配置方法、典型作战运用构想,对长机僚机式、分布式、分层式有/无人机协同等典型作战运用进行了创新构想和深度分析,并针对集群指控、低截获/低探测通信、协同态势感知等关键技术及存在的问题进行了分析,提出了有/无人机协同发展的趋势,为深入开展有/无人机协同智能作战提供参考。     

多无人机协同作战武器目标分配建模

针对多无人机作战协同自主性不高的问题,论文通过分析无人机作战的约束条件,综合考虑多无人机协同作战下敌我双方的优势和威胁能力指数,建立了多无人机协同作战武器目标分配的数学模型,并通过仿真验证了该模型能够较好地解决多无人机协同作战武器目标分配问题,对于提高无人机协同作战的效能具有借鉴意义。     

海战场无人机集群与反舰导弹协同作战样式与反制策略研究

无人化、智能化、体系化作战方式日趋成熟,以无人机集群与反舰导弹相结合的作战方式将对传统海战场防空反导带来巨大挑战。为提高海上应对无人机集群与反舰导弹协同作战的能力,通过梳理无人机集群与反舰导弹的特点及发展路线,深入分析两者典型协同作战样式的优缺点,并针对未来加强海战场反制能力建设,提出了“提高信息感知能力”、“提升有源/无源干扰能力”、“提升拦截打击能力”、“提升体系协同作战效能”的应对策略与建议,为构建海战场反制无人机集群与反舰导弹协同作战的探测拦截防御一体化体系提供参考。     

基于公共品博弈的无人机集群自主协同机制

无人机集群自主协同作战是未来战争的重要作战样式，自主协同机制研究有利于揭示无人机集群协同形成与演化规律，为无人机集群作战应用提供理论支撑。首先构建无人机集群信息交互网络，定义基于拓扑势的无人机交互等级。通过分析无人机集群自主协同与演化博弈的映射关系，建立基于公共品博弈的无人机集群演化博弈模型，设计基于交互等级的无人机集群总体期望收益函数、平均期望收益函数和愿景更新动态策略更新机制。利用马尔可夫链定量描述无人机集群演化过程，并理论推导了表征无人机集群演化博弈平稳分布的平均丰度函数。通过仿真验证基于公共品博弈的无人机集群自主协同机制的可行性和有效性，并分析选择强度、交互收益系数、增益因子与愿景水平等参数变化对无人机集群协同行为的影响，为无人机集群自主协同参数调控设计提供理论支持。研究结果表明：所提自主协同机制相较于提供点机制、惩罚机制能更大程度促进无人机集群合作涌现，为无人机集群自主协同理论向作战应用提供技术支持。     

UAV集群自主协同决策控制的研究现状与分析

无人机集群自主协同决策控制为智能控制技术与平台控制技术的高度综合,是UAV集群协同作战的技术基础。如何通过有效的协同决策控制策略支持战场环境下UAV集群协同攻击多目标,满足在时空约束下以最大的成功概率和最低的风险命中目标,实现UAV集群整体作战效能大于单UAV独立作战效能的总和,是一个极具理论价值和实战意义的问题。对面向协同作战的UAV集群编队,分别从UAV集群协同任务分配、协同航迹规划、一致性协同编队控制、紧密编队中气动耦合问题、编队规避防障控制方面对国内外研究现状进行阐述,并对UAV集群自主协同决策技术研究进行重点分析。     

无人机与巡航导弹自主协同作战模式及关键技术

在信息化战争中,无人机与巡航导弹协同作战已经成为精确打击的重要手段。针对无人机引导巡航导弹对敌方目标进行精确打击现状,分析无人机与巡航导弹协同作战需求,研究无人机与巡航导弹计划引导、任务优化、集群突防、随机攻击四种自主协同作战模式,提出支撑智能化作战的敌我目标识别、集群编队飞行、自主协同作战等关键技术。从基础科学研究和激发人才积极性两方面,提出关键技术发展对策,对提升未来精确打击作战能力具有重要理论意义。     

多飞行器协同作战关键技术研究综述

飞行器集群自主协同作战具有智能化、高效性、自决策、抗干扰等优势,是未来空战的重要发展方向。首先,分析了目前多飞行器协同作战关键技术的发展现状与趋势,多个飞行器以编队形式进行协调与配合,可有效提高命中概率和作战效能。其次,综述了多飞行器协同作战过程以编队控制、协同制导、协同估计为核心关键技术的主要研究成果和国内外的最新进展,概述了其发展历程。针对飞行器集群协同作战关键控制技术,分析梳理了相关的技术难点。最后,对飞行器自主集群协同控制相关技术进行了总结,并对未来人工智能技术应用于协同作战的发展方向进行了展望。     

多无人机协同作战工作流建模与分析

多无人机协同执行任务能够提升无人机的作战效能和生存性,协同方法的可行性和有效性是协同的根本。系统地阐述了基于工作流的多无人机协同作战方法,研究了多无人机协同作战过程,设计了协同作战工作流,构建了相应的Petri网模型,分析了基于工作流的协同作战方法的可行性。在构建的Petri网模型的基础上,通过化简规则,分析了协同作战工作流的畅通性;通过构造可达图的方法,分析了协同作战工作流的死锁性。结果表明,只要建立了完善的协同工作流,基于工作流的协同作战方法就是可行的。     

国外无人机集群协同控制技术新进展

综述国外无人机集群系统内涵、发展阶段及典型应用的研究现状,着重梳理协同控制技术在无人机集群中的应用和发展。首先详细分析Leader-follower方法、基于行为法、基于一致性方法及虚拟结构法四种协同控制技术的国外研究现状,并归纳总结其优缺点;然后着眼于无人机的感知能力,从基于位置、位移及距离的编队控制方法视角,分析协同控制技术的发展历程及方向;提出了现阶段无人机集群协同控制亟待解决的问题及深入探索的方向。     

导弹集群协同作战系统概念研究

提出了导弹集群协同作战系统的概念.在建立导弹集群协同作战系统总体框架的基础上, 结合智能信息处理方法, 研究态势感知系统、 任务规划系统、战毁评估系统和数据链的技术实现问题, 并对系统在实战中将会遇到的协同目标跟踪、软杀伤对抗和作战效能评估等问题进行了简要分析, 最后还探讨了该系统开发的重要意义.     

基于改进A*算法的多无人机协同战术规划

多无人机协同作战是未来无人机作战方式的重要发展趋势。为增强多无人机系统的任务执行能力,提高系统整体作战效能并实现高效资源分配和调度,提出一种基于改进A^*算法的多无人机协同战术规划方法。按照离线规划和重规划两方面,设计战役层和战术层的作战目标迭代优化方案;建立编队协同作战的数学模型,以编队成员间的时间协同和碰撞协同代价为变量,得到多约束条件下的综合编队目标函数;结合多层变步长搜索策略和单步扩展的搜索方式,基于改进A^*算法,用于求解复杂战场环境下的多无人机编队协同作战航路。分别利用改进A^*算法和传统A^*算法进行对比仿真实验。仿真结果表明,多无人机协同战术规划方法能够较好地完成作战任务,改进A^*算法能够获得更优的航路,从而验证了所提算法的有效性。     

水面舰艇与无人机协同雷达侦察技术

为提高雷达侦察能力,对无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)与水面舰艇协同运用该技术进行研究。 分析实际使用中,舰载雷达侦察设备作战能力的主要影响因素;根据不同作战需求,提出区域补充侦察、定点增程 侦察和高威胁强化侦察3 种舰载无人机使用策略;讨论水面舰艇与无人机协同雷达侦察的关键技术。仿真结果表明： 协同作战能提高水面舰艇雷达侦察能力,对侦察具有积极意义。     

无人机集群任务规划与协同系统架构

针对无人机集群任务规划与协同控制面临的规模可扩展、任务多样化、指控互操作等新需求新挑战，界定了无人机集群任务规划与协同系统架构概念与内涵；从集群拓扑组织方式入手分析了集群任务规划与协同系统架构发展现状；在此基础上，提出了混合式无人机集群任务规划与协同系统架构设计方法，建立了分布式扁平化体系架构总体设计方法、自适应演化与自组织重构机制和事件驱动的协同触发机制。采用层次化设计思想，设计了系统底层控制层、高层控制层、协调层、通信层和人机交互层五层次结构。研究结果表明，相比于现有方法，提出的体系架构和设计方法充分考虑了单体间的组织方式、信息交互模式和互操作等集群间的基础性问题，为无人机集群任务规划与协同系统架构设计提供了理论支撑和设计参考。     

基于T/S-SAS的多无人机四维协同攻击航线生成

针对多无人机攻击目标时间协同以及飞行航线空间协同问题,提出基于时间与空间双协同稀疏A^*搜索(T/S-SAS)算法的多无人机四维协同攻击航线生成算法。改进飞行扩展节点模型,设计基于并发扩展的算法结构,建立时间协同代价计算模型与多机防碰撞约束模型,并开展仿真研究。研究结果表明：所提算法能够增强无人机攻击航线的规划效率、减少不同无人机抵达目标的协同攻击时间极差、解决不同无人机之间的空间防碰撞问题;该算法使多无人机协同攻击航线满足时间/空间约束,提升了多无人机协同时间打击性能及飞行路线空间协同性能,提高无人机协同作战效率与作战能力。     

有/无人机编队协同作战指挥控制关键技术综述

随着无人机技术的发展和作战任务的日渐复杂,有人机与无人机联合编队协同作战将是未来作战的一种重要形式,有/无人机编队协同作战指挥控制技术成为当前研究的难点问题之一。总结梳理了近年来国内外有/无人机协同作战相关项目研究进展情况。通过分析有/无人机编队组成和典型作战过程,研究了有/无人机协同作战指挥控制体系结构。从指控组织动态优化、智能决策、任务规划、数据通信四个方面,分析归纳了有/无人机编队协同作战指挥控制关键技术。对有/无人机编队协同作战指挥控制技术的未来发展方向进行了展望。     

美军有人直升机与无人机的协同作战

有人直升机与无人机协同作战是一种全新的作战模式,将对未来的作战方式产生深刻影响。在分析美军有人直升机与无人机协同作战的起源与发展基础上,介绍了有人-无人协同的关键技术以及美军典型协同计划与演习。     

智能无人机集群概念及主要发展趋势分析

对智能无人机集群的相关概念进行了解析和阐释,提出了无人机集群样式的描述方法,在对集群智能概念进行分析的基础上,指出无人机集群的智能化需求主要源自两个方面:一是"集群"概念本身的定义;二是减轻认知负担、提高决策效率。从功能结构、规模倾向、协同方式、智能化和自组织五个角度,对智能无人机集群未来的发展方向进行了剖析。研究内容为下一步开展智能无人机集群的建模仿真活动奠定了理论基础。     

多无人机协同体系结构及其性能分析

针对现有的多无人机协同体系结构存在的不足,将工作流理论引入到多无人机协同中,提出了基于工作流的多无人机协同体系结构。然后建立了协同作战效能指标——协同时间和协同信息量的基本模型,并针对各种多无人机协同体系结构,分析比较了它们的协同时间和协同信息量,证实了基于工作流的多无人机协同体系结构的合理性。结果表明,基于工作流的协同体系结构具有确定的协同时间和协同信息量,适用场合更为广泛。     

基于协同作战信息质量的战场态势认知模型

针对协同作战中战场态势的认知问题,以协同决策的信息流向为主线,从信息的完备性、准确性、流通性3个方面入手,分析影响协同认知的3个度量：信息质量、决策个体的认知能力和协同认知的程度,建立了衡量信息质量的模型;并在此基础上,根据个体的认知能力水平、决策群的结构以及决策个体的交互情况分别建立了个体态势认知和共享态势认知模型;该模型可为研究协同决策理论提供理论支撑。