摘 要

隨著“無(wú)人化”軍事變革逐漸暫露頭角，武器裝備無(wú)人化已成為未來(lái)戰(zhàn)爭(zhēng)的重要發(fā)展方向，作為未來(lái)空戰(zhàn)戰(zhàn)場(chǎng)主要作戰(zhàn)形式的無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗，其地位、作用與發(fā)展?jié)摿Ω桥c日俱增。本文首先綜述了無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗的研究現(xiàn)狀，然后剖析相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)，最后探討了其未來(lái)發(fā)展方向。

關(guān)鍵字

無(wú)人機(jī)；群智對(duì)抗；集群控制；集群通信

自上世紀(jì) 80 年代以色列成功將無(wú)人機(jī)應(yīng)用于戰(zhàn)爭(zhēng)伊始，無(wú)人機(jī)初次登場(chǎng)，并吸引了以美國(guó)為首的西方軍事列強(qiáng)的密切關(guān)注。到了海灣戰(zhàn)爭(zhēng)無(wú)人機(jī)的作戰(zhàn)性能被進(jìn)一步挖掘，這場(chǎng)“戰(zhàn)爭(zhēng)視覺(jué)盛宴”第一次展示了無(wú)人機(jī)如何在非對(duì)稱(chēng)戰(zhàn)爭(zhēng)中發(fā)揮作用，其后的數(shù)次局部戰(zhàn)爭(zhēng)則讓無(wú)人機(jī)逐步融入進(jìn)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)，并扮演著越來(lái)越重要的角色。然而受限于負(fù)載能力、偵測(cè)范圍、續(xù)航能力有限等因素，單架無(wú)人機(jī)難以完成復(fù)雜的作戰(zhàn)任務(wù)。通過(guò)多架同構(gòu) / 異構(gòu)無(wú)人機(jī)組建集群，并以協(xié)同的方式遂行作戰(zhàn)任務(wù)能有效解決單架無(wú)人機(jī)性能受限的問(wèn)題，大幅提高任務(wù)完成率。為反制無(wú)人機(jī)集群的攻擊，可使用軟殺傷、硬殺傷，以及無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗（利用一群無(wú)人機(jī)對(duì)來(lái)犯的另一群無(wú)人機(jī)進(jìn)行攔截而形成的空中格斗），而無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗被認(rèn)為是未來(lái)反制無(wú)人機(jī)集群攻擊的最有效手段，這正呼應(yīng)了“最強(qiáng)的矛往往需要用最強(qiáng)的盾來(lái)防御”這句話。本文立足于無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗的研究現(xiàn)狀，淺顯剖析其關(guān)鍵技術(shù)，并對(duì)其未來(lái)發(fā)展進(jìn)行展望。

1 無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗研究現(xiàn)狀

無(wú)人機(jī)集群概念受啟發(fā)于生物界的群體協(xié)作運(yùn)動(dòng)行為，如雁群遷徙、狼群捕食等，群體通過(guò)個(gè)體之間的通信實(shí)現(xiàn)信息交互，擴(kuò)大對(duì)周?chē)h(huán)境的偵測(cè)范圍，協(xié)同工作。與之相仿，無(wú)人機(jī)集群作戰(zhàn)就是模擬生物群體的協(xié)作行為，以期以最小代價(jià)完成作戰(zhàn)任務(wù)。在未來(lái)智能化戰(zhàn)爭(zhēng)中，依靠大量具有一定自主能力的無(wú)人機(jī)組建集群，潛入敵方縱深要地收集高價(jià)值情報(bào)，突破敵方防御系統(tǒng)實(shí)施目標(biāo)打擊并進(jìn)行毀傷評(píng)估，對(duì)來(lái)犯有人 / 無(wú)人機(jī)集群進(jìn)行空中攔截是無(wú)人機(jī)集群作戰(zhàn)的重要手段。

自 2000 年美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）通過(guò)借鑒蟻群信息素交互方式，開(kāi)展無(wú)人機(jī)集群作戰(zhàn)研究以來(lái)，關(guān)于無(wú)人機(jī)集群作戰(zhàn)的項(xiàng)目如雨后春筍般冒出，DARPA 與美國(guó)海軍研究辦公室（ONR）等美國(guó)軍方部門(mén)先后啟動(dòng)無(wú)人機(jī)集群作戰(zhàn)相關(guān)項(xiàng)目，如 DARPA 的 “拒止環(huán)境中協(xié)同作戰(zhàn)（CODE）”項(xiàng)目（見(jiàn)圖 1）、“小精靈（Gremlins）”項(xiàng)目（見(jiàn)圖 2）等；此外，英國(guó)、俄羅斯等軍事強(qiáng)國(guó)也相繼開(kāi)展了無(wú)人機(jī)集群作戰(zhàn)的研究，力求實(shí)現(xiàn)集群作戰(zhàn)關(guān)鍵技術(shù)的突破。為推進(jìn)集群作戰(zhàn)技術(shù)發(fā)展，國(guó)內(nèi)高校、科研單位也先后組織了多項(xiàng)無(wú)人機(jī)集群競(jìng)賽。

目前關(guān)于無(wú)人機(jī)集群作戰(zhàn)的研究已有不少成果，然而，據(jù)公開(kāi)資料顯示，無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗的研究并不多見(jiàn)，且多處于理論研究階段，工程運(yùn)用方面成果相對(duì)較少。羅德林等采用多智能體理論，引入態(tài)勢(shì)評(píng)估、威脅規(guī)避、友機(jī)協(xié)作、火力支援等行為規(guī)則構(gòu)建無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗模型，以期提高大規(guī)模群智對(duì)抗模型的實(shí)用性和作戰(zhàn)效率；段海濱等將鷹群智能行為機(jī)制映射到無(wú)人機(jī)群智協(xié)同對(duì)抗行為中以建立群智對(duì)抗模型，通過(guò)李雅普諾夫?qū)Ш较蛄繄?chǎng)控制方法實(shí)現(xiàn)對(duì)敵方無(wú)人機(jī)的合圍攻擊。針對(duì)無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)優(yōu)化計(jì)算復(fù)雜的問(wèn)題，冉華明等根據(jù)群智對(duì)抗雙方的距離、角度、速度，以及飛機(jī)導(dǎo)彈、雷達(dá)的性能，建立集群協(xié)同任務(wù)分配模型，并以此計(jì)算得到最優(yōu)的己方編隊(duì)隊(duì)形，以期最大限度發(fā)揮己方無(wú)人機(jī)的作戰(zhàn)性能。Duan H B等采用動(dòng)態(tài)對(duì)策理論、捕食與被捕食者粒子群優(yōu)化方法，對(duì)無(wú)人機(jī)集群的空戰(zhàn)對(duì)抗模型問(wèn)題進(jìn)行了研究。Zhang G Y 等運(yùn)用多 agent 強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論方法，引入攻擊區(qū)域、無(wú)保護(hù)區(qū)域和攻擊距離等指標(biāo)構(gòu)建無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗模型，并提出三種有效訓(xùn)練技術(shù)，以提高多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法的收斂速度。針對(duì)超視距無(wú)人機(jī)集群空戰(zhàn)中的協(xié)同占用決策問(wèn)題，Ma Y Y 等引入最小最大攻擊區(qū)域、占用區(qū)域范圍等指標(biāo)構(gòu)建無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗模型，將占用決策問(wèn)題轉(zhuǎn)化為零和博弈問(wèn)題，并提出了 DO-NS（Double oracle neighborhood search）算法解決該零和博弈問(wèn)題。除上述理論研究之外，美國(guó)海軍研究生院于 2015 年開(kāi)展了 50 架次的固定翼無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗競(jìng)賽，中國(guó)空軍于 2018 組織了無(wú)人機(jī) 2V2空空對(duì)抗競(jìng)賽，但是上述群智對(duì)抗競(jìng)賽多以簡(jiǎn)單決策、動(dòng)作為主，相較于有人機(jī)的空中格斗或設(shè)想無(wú)人機(jī)空戰(zhàn)場(chǎng)景仍有較大差距。

2 無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗的關(guān)鍵技術(shù)

2.1 無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗機(jī)制及描述方法

無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗是一個(gè)不斷演化的隨機(jī)動(dòng)態(tài)過(guò)程，無(wú)人機(jī)需要根據(jù)感知的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息與接收的己方無(wú)人機(jī)信息實(shí)時(shí)調(diào)整動(dòng)作及做出決策，以期在對(duì)抗中取得勝利；而現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)對(duì)抗規(guī)則模型與演化機(jī)制相對(duì)簡(jiǎn)單，難以充分描述這一過(guò)程。因此，全面分析群智對(duì)抗過(guò)程特點(diǎn)，掌握群智對(duì)抗的動(dòng)態(tài)演化機(jī)制，構(gòu)建能充分描述對(duì)抗機(jī)制的數(shù)學(xué)方程與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，才能實(shí)現(xiàn)群智對(duì)抗過(guò)程的定性與定量分析。

2.2 分布式集群控制方法

雖然傳統(tǒng)的集中式集群控制方法控制精度高，但是可靠性與魯棒性都較差，一旦主機(jī)故障整個(gè)集群將癱瘓以致作戰(zhàn)任務(wù)失敗。而在未來(lái)的信息化、智能化無(wú)人空戰(zhàn)中，集群中的無(wú)人機(jī)已具備一定的自主能力，既能實(shí)現(xiàn)單機(jī)控制，又能實(shí)現(xiàn)一定規(guī)模的協(xié)同控制，為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜的空戰(zhàn)任務(wù)，可以預(yù)先設(shè)定或臨時(shí)干預(yù)無(wú)人機(jī)的控制方法，以便在不同的對(duì)抗階段無(wú)人機(jī)能分組協(xié)作，最大化整個(gè)集群的對(duì)抗優(yōu)勢(shì)。

2.3 集群通信技術(shù)

通信暢通是群智對(duì)抗的基本條件，但對(duì)抗過(guò)程中的通信條件往往更加嚴(yán)峻，這無(wú)疑要求無(wú)人機(jī)與指揮中心、無(wú)人機(jī)與無(wú)人機(jī)之間信息交互必須存在一定的冗余度，確保能實(shí)時(shí)進(jìn)行信息交互。群智對(duì)抗過(guò)程中，如若無(wú)人機(jī)出現(xiàn)離開(kāi)戰(zhàn)場(chǎng)、回到戰(zhàn)場(chǎng)、增援戰(zhàn)場(chǎng)等情況，原有的通信鏈路勢(shì)必發(fā)生變化，集群應(yīng)當(dāng)能抵御這種變化帶來(lái)的通信影響，具備通信鏈路自我修復(fù)能力。

3 無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗的發(fā)展趨勢(shì)

隨著人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、新型材料技術(shù)、軍事理論戰(zhàn)術(shù)等技術(shù)理論的發(fā)展，未來(lái)的無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗將呈現(xiàn)逼近有人機(jī)集群對(duì)抗的形式，乃至更加豐富多彩。

3.1 采用非線性動(dòng)態(tài)與人工智能等理論方法描述無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗模型

早期的傳統(tǒng)無(wú)人機(jī)集群對(duì)抗模型通常以蘭切斯特方程描述，但是由于信息化、智能化空戰(zhàn)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境變化迅速，具備一定自主能力的無(wú)人機(jī)不但需要與其他無(wú)人機(jī)協(xié)同決策與動(dòng)作，還需要對(duì)變化的環(huán)境做出快速應(yīng)對(duì)，數(shù)學(xué)模型相對(duì)簡(jiǎn)單的蘭切斯特方程已難以應(yīng)用于上述場(chǎng)景。而近年來(lái)非線性動(dòng)態(tài)理論與人工智能理論等理論方法的發(fā)展與完善，則為復(fù)雜空戰(zhàn)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下構(gòu)建無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗動(dòng)態(tài)模型開(kāi)辟了一條新途徑，未來(lái)的群智對(duì)抗動(dòng)態(tài)模型將更加適應(yīng)時(shí)代特點(diǎn)，并能對(duì)對(duì)抗效果做出更加精確的評(píng)估。

3.2 有人機(jī)與無(wú)人機(jī)混合群智對(duì)抗模式長(zhǎng)期存在

雖然深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等人工智能方法能大幅提高無(wú)人機(jī)的自主能力與智能化程度，但是科幻電影中的無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗短期內(nèi)仍然難以實(shí)現(xiàn)。一方面，如果無(wú)人機(jī)的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)多樣性不足，將無(wú)法滿(mǎn)足自主性與智能化程度的要求；另一方面，如果無(wú)人機(jī)的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)充足，將使得現(xiàn)有的機(jī)載計(jì)算設(shè)備無(wú)法承受，且易提高無(wú)人機(jī)集群的經(jīng)費(fèi)運(yùn)算，如此顯然與發(fā)展無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗的初衷相違背。因此，在未來(lái)相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)無(wú)人機(jī)的自主能力與智能化程度仍將相當(dāng)有限，現(xiàn)有條件下通過(guò)組建有人機(jī)與無(wú)人機(jī)混合集群進(jìn)行空中對(duì)抗將能完美地解決以上問(wèn)題。無(wú)人機(jī)自主性與智能化程度的不足能以有人機(jī)中人的主觀能動(dòng)性來(lái)彌補(bǔ)，同時(shí)具有一定程度自主能力的無(wú)人機(jī)也能減輕人的負(fù)擔(dān)。

3.3 由小規(guī)模多無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗向大規(guī)模多無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗發(fā)展

通過(guò)運(yùn)用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、多智能體動(dòng)態(tài)影響圖方法，能為小規(guī)模多無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗建立空戰(zhàn)對(duì)抗模型，對(duì)于小規(guī)模的無(wú)人機(jī)集群，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)或動(dòng)態(tài)影響圖中的節(jié)點(diǎn)能有效描述無(wú)人機(jī)節(jié)點(diǎn)之間的影響、協(xié)作與對(duì)抗關(guān)系，當(dāng)無(wú)人機(jī)集群在對(duì)抗過(guò)程中出現(xiàn)離開(kāi)戰(zhàn)場(chǎng)、回到戰(zhàn)場(chǎng)、增援戰(zhàn)場(chǎng)等情況時(shí)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的增加與刪除不易影響集群通信鏈路的穩(wěn)定性。但是集群作戰(zhàn)的重要特點(diǎn)之一就是規(guī)模大、數(shù)量多，利用現(xiàn)有的方法為大規(guī)模的無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗建模時(shí)容易產(chǎn)生維數(shù)災(zāi)難現(xiàn)象。因此，如何設(shè)計(jì)合適的方法解決大規(guī)模無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗的建模問(wèn)題，將是保證無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗實(shí)戰(zhàn)化的重要途徑。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著無(wú)人機(jī)智能化水平的提高和集群控制技術(shù)的發(fā)展，無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗將成為未來(lái)無(wú)人機(jī)空戰(zhàn)的關(guān)鍵技術(shù)。群智對(duì)抗作為一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，對(duì)抗個(gè)體數(shù)量龐大，環(huán)境復(fù)雜，態(tài)勢(shì)瞬息萬(wàn)變，由于計(jì)算維度過(guò)大，采用圖論等方法難以用于大規(guī)模群智對(duì)抗問(wèn)題的求解，分布式人工智能技術(shù)為大規(guī)模群智對(duì)抗研究提供了有效的手段。本文對(duì)無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗技術(shù)的研究現(xiàn)狀和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)和分析，并對(duì)未來(lái)無(wú)人機(jī)群智對(duì)抗的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了探討，以期為從事該領(lǐng)域的研究者提供參考。

（參考文獻(xiàn)略）

選自《中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)通訊》

2021年第11卷第5期

群體智能及應(yīng)用專(zhuān)輯

標(biāo)簽： 關(guān)鍵技術(shù) 人工智能