前言
輕量化、小型化無人機單價遠(yuǎn)低于大型輪式起降無人機，結(jié)合人工智能、數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，使數(shù)十，甚至成百上千架規(guī)模的自組織無人機集群作戰(zhàn)成為可能。在探索研究階段，采用仿真推演方法，以較低時間和經(jīng)濟成本，是對智能型無人機蜂群作戰(zhàn)模式、自主控制、任務(wù)協(xié)同、動態(tài)作戰(zhàn)規(guī)劃算法研究的可行途徑。本文將在CMANO系統(tǒng)中，從作戰(zhàn)樣式、智能控制兩個方面，探索使用無人機蜂群對海上大規(guī)模目標(biāo)實施偵察與跟蹤。文中相關(guān)想定純屬虛構(gòu)，僅作為CMANO研究之用，不代表本公眾號認(rèn)同任何一方觀點或做法;所有資料數(shù)據(jù)均為互聯(lián)網(wǎng)公開內(nèi)容，不涉及任何國家或地區(qū)軍事政治秘密。
一、相關(guān)背景
智能無人機集群是將大量無人系統(tǒng)基于開放式體系架構(gòu)進行綜合集成，以通信網(wǎng)絡(luò)信息為中心，以系統(tǒng)群智涌現(xiàn)能力為核心，以平臺間的協(xié)同交互能力為基礎(chǔ)，以單平臺節(jié)點作戰(zhàn)能力為支撐，構(gòu)建具有抗毀性、低成本、功能分布化等優(yōu)勢和智能特征的作戰(zhàn)體系。無人集群作戰(zhàn)系統(tǒng)可填補戰(zhàn)術(shù)與戰(zhàn)略之間的空白，以多元化投送方式快速投送到目標(biāo)區(qū)域遂行多樣化軍事任務(wù)，包括與其他武器平臺協(xié)同攻擊海上、空中、地面目標(biāo)及ISR等，實現(xiàn)對熱點地區(qū)戰(zhàn)略威懾、戰(zhàn)役對抗、戰(zhàn)術(shù)行動。
2016年4月，美軍發(fā)布了《小型無人機(SUAS)系統(tǒng)路線圖2016-2036》。該路線圖由分管情報偵察監(jiān)視(ISR)的副參謀長Robert P. Otto中將簽署并發(fā)布，凸顯了小型無人系統(tǒng)及其集群對于ISR的重要意義。將SUAS集成到美國空軍的情報監(jiān)視偵察資產(chǎn)組合中，幫助美國空軍滿足未來戰(zhàn)士們在寬松和強對抗環(huán)境中的需求，并在首頁標(biāo)注“填補戰(zhàn)術(shù)與戰(zhàn)略之間的空白”，意指該領(lǐng)域大有可為。美軍已開始研制試驗的幾種典型智能型無人機蜂群如表1所示。
二、智能型無人機蜂群對海面大型目標(biāo)作戰(zhàn)模式
(一)偵察探測模式
對海面大型目標(biāo)的搜索發(fā)現(xiàn)、定位跟蹤無異于“大海撈針”，利用外部手段(例如天基探測)實現(xiàn)目標(biāo)概略定位后，通過無人機蜂群完成大面積覆蓋式掃描探測與跟蹤是未來一種典型作戰(zhàn)模式。在該模式中，利用重構(gòu)寬頻帶天線、超寬帶低噪復(fù)用信道等技術(shù)，實現(xiàn)偵察、干擾、探測、通信4種功能在系統(tǒng)架構(gòu)、天線設(shè)計、信道復(fù)用、數(shù)據(jù)處理、信息融合等層面的一體化，解決蜂群無人機在有限載重下的載荷復(fù)用問題。同時，蜂群內(nèi)部各無人機之間通過位置共享、探測信息共享，多源/多模信息融合可高效實現(xiàn)蜂群整體對目標(biāo)的多基線測量、交叉定位、信號特征增強、交叉印證，最終實現(xiàn)對目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)、識別、跟蹤。
(二)攻擊模式
無人機蜂群通過自主規(guī)劃能力、編隊協(xié)同、人機接口和開放式架構(gòu)，適應(yīng)帶寬限制和通信干擾，減少任務(wù)指揮官的認(rèn)知負(fù)擔(dān)，支撐拒止環(huán)境下協(xié)同作戰(zhàn)(如圖1)。由于自身平臺限制，無法攜帶常規(guī)殺傷武器，因此在目標(biāo)打擊階段可行的方式有以下幾種：一是智能精確打擊模式，蜂群內(nèi)部互相協(xié)作，自主選擇目標(biāo)、攻擊形式、編隊形式，通過多點、多次、快速打擊，以小火力實現(xiàn)對重點目標(biāo)、關(guān)鍵部位的精確打擊，起到“四兩撥千斤”的效果;二是超高速攻擊模式，將無人機平臺自身轉(zhuǎn)化為動能武器，以大于5馬赫，甚至達到20馬赫的高速攻擊，使得傳統(tǒng)防御系統(tǒng)面臨“清零”危險;三是電磁干擾壓制模式，即不采用傳統(tǒng)的殺傷性武器系統(tǒng)，利用自身攜帶的多功能偵察干擾一體化載荷，對目標(biāo)實施電磁干擾壓制，例如DARPA的“小精靈”無人機蜂群(如圖2)。
圖1 拒止環(huán)境協(xié)同作戰(zhàn)模式(CODE)
圖2 “小精靈”無人機集群執(zhí)行電磁干擾壓制任務(wù)
三、CMANO場景設(shè)計及實現(xiàn)
在CMANO系統(tǒng)中，從兩個角度開展無人機蜂群應(yīng)用研究：一是作戰(zhàn)模式與作戰(zhàn)流程推演，利用CMANO“人在回路”推演，對無人機蜂群參與作戰(zhàn)過程推演提供步進式、可干預(yù)的閉環(huán)回路仿真;二是在任務(wù)控制階段通過腳本接入人工智能協(xié)同指揮算法、協(xié)同態(tài)勢感知與評估、協(xié)同路徑規(guī)劃、協(xié)同語義交互技術(shù)等外部AI控制算法，實現(xiàn)無人機集群內(nèi)部、無人機集群與有人作戰(zhàn)系統(tǒng)之間的高度協(xié)同。
(一)想定背景
藍(lán)方某國近年來長期在某海域干涉地區(qū)國家之間事務(wù)，并派駐水面艦艇編隊在相關(guān)海域巡邏，對紅方在該區(qū)域經(jīng)貿(mào)商船航行安全造成示威型干擾。
(二)紅方想定
紅方通過天基探測手段發(fā)現(xiàn)藍(lán)方水面艦艇編隊通過某海峽進入相關(guān)區(qū)域，初步確定其當(dāng)前概略航行范圍在一個矩形海域內(nèi)，從左上方開始，順時針方向4個位置點分別為：(N17°10′07″，E114°02′30″)，(N17°09′57″，E114°49′15″)，(N16°38′50″，E114°50′18″)，(N16°37′48″，E114°02′36″)。為精確掌握藍(lán)方水面艦艇編隊動態(tài)，為后續(xù)應(yīng)對行動提供情報支援，紅方方向聯(lián)合指揮機構(gòu)下達作戰(zhàn)指令。
任務(wù)簡報：
紅方空軍第×飛行團，由××機場出動大型運輸機1架，每架搭載10架小規(guī)模無人機蜂群前出相關(guān)海域，在搜索任務(wù)區(qū)域內(nèi)，完成對藍(lán)方大型水面艦艇編隊的發(fā)現(xiàn)、定位，并實現(xiàn)持續(xù)時間不小于30分鐘的持續(xù)跟蹤監(jiān)視，同時將目標(biāo)航行信息實時上報聯(lián)合指揮機構(gòu)。
(三)CMANO場景實現(xiàn)
第一步：在CMANO系統(tǒng)中設(shè)置紅藍(lán);并在藍(lán)方添加水面艦艇編隊，設(shè)置其航行路線。在紅方××機場添加大型運輸機1架，分配巡邏偵察任務(wù)。
第二步：設(shè)置事件觸發(fā)機制，當(dāng)紅方1架運輸機飛抵任務(wù)區(qū)域后，釋放10架微小無人機，每架無人機搭載電子、光電偵察載荷，并通過內(nèi)嵌自組織、協(xié)同規(guī)劃算法開始對任務(wù)區(qū)域進行搜索。整體場景如圖3所示。本想定中，設(shè)定運輸機搭載的蜂群無人機平臺為瑞典研制生產(chǎn)的Sperwer偵察無人機，搭載1副CCD相機、1副紅外偵察相機以及1副激光雷達(如圖4)。
圖3 想定整體場景
圖4 Sperwer無人機平臺及搭載偵察載荷
(四)蜂群無人機集群控制的實現(xiàn)
從CMANO1.13版本開始，系統(tǒng)腳本語言LUA由1.0升級至2.0版本，開放并提供給用戶的應(yīng)用函數(shù)接口達到數(shù)百個，通過腳本語言LUA可以實現(xiàn)之前版本必須通過手動操作實現(xiàn)的想定編輯以及作戰(zhàn)單元的精細(xì)化控制(如對每個作戰(zhàn)單元部署位置的精細(xì)化控制);通過腳本接口函數(shù)，可以實現(xiàn)外部AI控制程序的接入。此次想定中，通過LUA腳本，初步設(shè)計了對小規(guī)模蜂群無人機的協(xié)同偵察任務(wù)與路徑規(guī)劃的簡單AI算法。想定中，將釋放無人機設(shè)置為事件觸發(fā)，觸發(fā)開關(guān)為“PLAN Y8 Remains in Area”，即運輸機平臺進入搜索區(qū)域(如圖5)。后續(xù)研究中，還可以擴展蜂群無人機協(xié)同指揮控制、數(shù)據(jù)融合、協(xié)同態(tài)勢融合與評估等其它AI算法。本想定中，通過LUA腳本語言實現(xiàn)在想定中，紅方大型運輸機釋放10架小型無人機的事件編輯腳本函數(shù)CreateUAVFromTriggerUnit(triggerUnit)如圖6所示。
圖5 設(shè)置釋放無人機觸發(fā)事件
圖6 釋放無人機蜂群事件腳本函數(shù)
在該函數(shù)中，triggerUnit表示觸發(fā)事件的作戰(zhàn)單元，“mission”為新釋放的無人機需要執(zhí)行的任務(wù)，函數(shù)“ScenEdit_GetMission()”為LUA接口函數(shù)，即獲取想定中相關(guān)任務(wù)，參數(shù)1為想定某一方名稱，參數(shù)2為任務(wù)名稱;函數(shù)“ScenEdit_AddUnit( )”為在想定中添加作戰(zhàn)單元的接口函數(shù)，參數(shù)依次為單元類型、名稱、數(shù)據(jù)庫裝備ID、作戰(zhàn)方、位置經(jīng)緯度等信息;函數(shù)ScenEdit_AssignUnitToMission( )為給指定任務(wù)分配作戰(zhàn)單元的接口函數(shù)。
四、推演過程與結(jié)果分析
(一)無人機集群釋放過程
圖7 運輸機進入搜索區(qū)域后釋放10架無人機集群
由于想定中設(shè)置運輸機載機進入指定區(qū)域后釋放無人機集群，在圖7所示場景中，已完成10架小型無人機的釋放，將按照集群內(nèi)部自主控制模式開始指定區(qū)域搜索偵察任務(wù)。
(二)無人機集群協(xié)同偵察探測過程
本次想定推演中，設(shè)定2種無人機搜索控制模式，一是平行推進掃描搜索;二是自主協(xié)同區(qū)域分配搜索。在想定推演中，2種模式的運行過程分別如圖8、9所示。
圖8 無人機集群平行推進掃描
圖9 無人機集群自主協(xié)同區(qū)域分配搜索模式
(三)偵察結(jié)果
方式1中，在時刻2:01:03，進入搜索區(qū)域的藍(lán)方艦艇被7號和8號無人機同時發(fā)現(xiàn)：“Contact: SKUNK #6 has been classified as: WPB 1338 Grand Isle [Island C-Series] - Determined as: Hostile (Classification by: UAV7 (UAV 01 Ugglan [Sperwer] UAV) [Sensor: Euroflir [FLIR]] at 27.9 nm)”。
方式2中，在時刻2:15:06，進入搜索區(qū)域的藍(lán)方艦艇被10號無人機發(fā)現(xiàn)：“Contact: WPB 1338 Grand Isle [Island C-Series] #5 has been positively identified as: WPB 1338 Grand Isle [Island C-Series] - Determined as: Hostile (ID by: UAV10 (UAV 01 Ugglan [Sperwer] UAV) [Sensor: Euroflir [CCD]] at 29.9 nm)”。
對比兩種方式結(jié)果，由于方式1使用的平行推進掃描覆蓋面積大于方式2，因此較快實現(xiàn)了對目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)。
五、結(jié)論
無人機蜂群的作戰(zhàn)應(yīng)用模式和內(nèi)部控制模式非常復(fù)雜，目前國內(nèi)相關(guān)研究基本都處于起步階段。本文此次設(shè)計的想定功能較為簡單，旨在拋磚引玉，通過人在回路的推演仿真驗證無人機集群作戰(zhàn)模式，通過LUA語言實現(xiàn)集群自組織控制模式;驗證在CMANO平臺中開展作戰(zhàn)模式研究和算法試驗兩種模式研究的可行性，今后對CMANO平臺的研究和使用中將蜂群無人機的應(yīng)用仿真、推演驗證作為一個主要方向，請大家持續(xù)關(guān)注。
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