基于智能算法的无人集群防御作战方案优化方法

兵力部署与任务分配是无人集群防御作战的重要过程,有效利用集群中有限的兵力并发挥出最高的作战效能对提高无人集群的作战胜率至关重要,进行高效的作战任务分配能够协调集群一致性并更好完成作战任务。针对无人集群防御作战中的关键作战方案,研究无人集群防御作战的兵力部署及协同任务分配优化问题。构建基于智能体技术的无人集群防御作战模型,量化无人集群兵力部署所需的关键参数,对作战区域与兵力进行规划,设计目标函数。提出一种自适应遗传算法,解决无人集群的兵力部署问题。算法可根据实时运行情况动态调整目标函数、交叉率和变异率,保证适应度值较高个体的传承并避免算法出现局部最优。进行防御作战仿真,为验证无人集群兵力部署的效果,提出一种基于深度Q网络的深度强化学习改进算法,解决无人集群任务分配问题,对部署好的无人集群进行任务分配并作战。该算法能够自适应调整Q值,避免算法因过度估计造成无法收敛至最优解。防御作战实验结果表明,所提出的无人集群兵力部署及协同任务分配方法可有效提高防御作战的成功率,实现无人集群的自主协同及智能对抗。     

无人集群作战任务的多智能体强化学习卸载决策

近年来,任务卸载作为保障无人集群高效协同作战的关键技术之一,正成为研究热点。任务卸载旨在克服单平台算力不足、能量有限等约束,将计算任务卸载到边缘网络的服务器上进行处理,以达到降本增效的目的。以无人集群辅助的天地一体化协同侦察为作战场景,考虑战时复杂多变的电磁环境以及集群组网拓扑时变性,利用Lyapunov优化把长期任务卸载解耦为在线马尔可夫决策过程。为解决混合动作空间收敛难、学习效率底的问题,结合凸优化和多智能体深度确定性策略,分层求解功率分配和任务分配问题,提出数据-模型双层优化驱动的多智能体强化学习卸载决策算法。数值实验结果表明,新算法能够根据时变的战场环境自适应调整智能体任务卸载策略,达到提升传统算法性能和优化复杂多维目标的目的。     

面向反无人机蜂群的智能对抗体系

针对反无人机蜂群的紧迫需求,提出构建空地协同智能对抗体系的构想。阐述体系功能、体系组成及工作原理,明确智能感知与决策等关键技术研究方向;基于空地协同智能指挥控制系统,综合运用多种空中、地面的无人侦察及武器系统,实现对无人机蜂群的快速发现、精准跟踪、智能识别及毁伤拦截,有效提升体系化对抗效能。结果表明,该体系可为我军发展智能化反无人机蜂群作战力量体系提供思路。     

基于半直接法的无人集群协同视觉SLAM算法

协同定位和环境感知技术是无人集群实现自主导航的基石,但受制于大规模无人集群系统小型个体平台的计算、载荷、带宽等资源所限,诸多相关技术难以实际部署应用。为实现资源约束下大规模无人集群的精准定位与环境感知,提出一种基于半直接法的轻量化协同视觉SLAM算法,设计融合光流法和直接法的半直接特征点跟踪方法,采用集中式双向通讯策略,使得大规模无人集群系统在面对通讯干扰和延迟时拥有较高的容错率,同时兼具准确性和快速性。基于EuRoC数据集和实际物理环境对算法开展对比实验,结果表明：新算法的实时性能平均提升60%,显著优于其他基于特征法的协同视觉SLAM算法;在丢包率小于40%以及通讯延迟低于0.1 s的低质量通讯环境中,新算法定位精度更高、鲁棒性更强。     

面向无人集群目标分配的层次化信息传播方法

实用化集群智能构建应明确个体/群体协同协作基础性关联,形成可扩展模型与方法。当前差异化场景下模型方法难以互通共融,亟待破解共性基础,实现行为一致性与互动性统一。面向集群目标分配的层次化信息传播方法,基于复杂网络信息传播、社团结构等理论,对决策与通信解耦,构建双层耦合系统模型基础,提出基本的UAU-FO*层次化状态控制方法。面向中观尺度动态群落信息交互控制,构建基于UAU-FO*的层次化信息传播方法,形成个体目标拣选与群体协作涌现间可扩展关联,实现目标信息的集群决策传播效应和自主聚合解聚。仿真结果表明,决策与通信解耦后,通过独立信息感知融合、层间控制、群组调控策略,可实现对目标的群组行为涌现,并验证了弱通联条件下该方法具备较好鲁棒性、持续作业稳定性和系统健壮性。     

无人集群系统协同运动规划技术综述

地面无人集群由多个地面无人移动平台构成,能够通过各无人平台间相互协同完成统一的系统协同目标,在军事和交通系统等领域能够发挥重要的作用。协同运动规划作为无人集群系统协同的关键技术之一,近年来在理论和应用等方面的研究受到越来越多的关注。针对此研究问题,归纳总结了近年来相关领域的无人集群系统协同运动规划的研究成果,阐述了无人集群协同运动规划技术的研究背景和意义,结合国内外发展现状和研究进展,对多车协同系统的应用进行了表述,并根据主流研究方法使用的框架和算法,对现有的协同运动规划技术进行分类,并讨论了各类方法的主要特点,同时对相关代表性工作进行讨论,提出了无人集群协同规划技术面临的挑战和未来发展方向。     

无人机集群对要地防空的威胁及反制对策研究

无人机集群是一种颠覆未来作战形态的新型智能化武器系统,将给传统要地防空带来巨大挑战.从技术发展、实战应用、能力缺失三个方面深入剖析了无人机集群对要地防空的威胁.针对要地反无人机集群现实需求,提出了"环形部署,梯次防御,尽远设防,灵活布防"的部署策略,以及"多源融合,早期预警"、"充分准备,快速反应"、"多措并举,打防结...     

无人地面车辆——地面战争的新利器

无人地面车辆(亦称"机器人")是一种能够受控或自主完成复杂地形机动、辅助或取代作战人员完成特定作战/保障任务的无人地面机动平台,是信息技术与工业技术高度复合发展的产物,是人类传统作战行动在陆战场上的扩展。无人地面车辆在未爆弹药处理、简易爆炸装置探测、预警侦察、安全巡逻、战场救护、探扫雷、城区辅助作战和后勤保障等很多战术作战领域发挥了重要作用。     

基于无人战斗机发射平台的末敏子弹药原理分析

结合无人战斗机和末敏弹的特点,对基于无人战斗机机载平台的末敏弹工作原理及特点进行了阐述,并分析其工作过程,提出了发展无人战斗机载末敏子弹药的构想。     

地面无人平台系统方案之关键技术的应用探讨

结合某小型无人平台在某挑战赛的实践经验,讨论无人平台落地应用所涉及的环境感知、高精定位与高精地图、决策规划、车辆控制、人机交互、系统安全、网联通信关键技术,并对无人平台推广应用存在的技术问题进行探讨和展望.     

无人作战系统之八 “粉碎者”:技术超前的无人战车

<正>"粉碎者(Crusher)"无人作战平台不同于急于投入现役的其他无人作战平台,它是一款旨在验证军用智能作战机器人技术的技术平台,因而在研制中敢于大胆创新,大量运用新技术将人们更多的"梦想"融入其中——     

多智能体技术与未来无人舰艇编队

在对多智能体技术进行简要介绍与可行性分析的基础上,提出了无人舰艇编队的构想。探讨了多智能体系统的设计方案,列举了无人舰艇编队的优缺点,在对比中看出了无人舰艇编队的显著优越性,同时也看到了这一构想的光明前景。     

挑战未来的“神经元”——法国无人战斗机计划

作为传统的军事强国，法国在军事技术与理论方面多有贯献。然而近些年来，除了“阵风”等几型惹人注目的战斗机外，法国鲜有军用技术方面创新的报道。但在新世纪之初，法国突然提出了无人战斗机计划，并准备研制“神经元”无人战斗机。[编者按]     

基于集群目标的末敏弹效能仿真模型

文中基于打击集群目标,针对末敏子弹稳态扫描阶段的全过程,包括稳态扫描、弹目交会、探测识别、命中毁伤等过程,建立了数值仿真模型。同时介绍了以耗弹量、毁伤目标相对数和效费比为效能评价指标的计算方法,并结合示例计算了不同条件下的末敏弹效能。仿真结果表明,该仿真模型及方法可为末敏弹装备论证、设计及作战使用提供参考。     

军用地面无人车辆的发展

指出了军用地面无人车辆的3个发展阶段,介绍了遥控车辆和自主车辆的组成及研制关键技术.遥控车辆的研制已趋于标准化,自主车辆仍处于实验阶段,其技术可推广应用于有人驾驶车辆,智能车辆是军用地面无人车辆的未来发展方向.     

数字化战场的侦察尖兵——无人航空器

介绍美军发展无人驾驶侦察机的指导思想、战术配置、发展策略以及装备体系。     

基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配

针对无人机集群协同任务分配问题,以无人机集群完成所有任务的总航程和未完成任务数最小为优化目标,构建多目标的多任务分配数学模型,并提出基于混沌蚁群算法的优化方法对模型进行求解。借鉴混合算法能提高单一算法性能的思想,在集群任务分配问题中将混沌算法的遍历性、随机性和蚁群算法的信息素正反馈机制结合起来,并通过仿真实验验证所提方法的有效性和适用性。结果表明：基于混沌蚁群算法的集群无人机协同任务分配方法能够增强全局寻优能力,提高算法效率,为多无人机分配最优的任务序列。     

舰载垂直起降无人直升机的发展及启示

首先简要介绍坎姆考普特小型舰载垂直起降无人直升机的发展历程、试验及装备情况,重点分析该舰载无人直升机的设计特点,最后提出几点启示。