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1、无人作战体系指控技术关键技术汇编无人作战平台(UCV)包括无人机(UAV)、无人艇(USV)和无人潜器(群)(UUV)等,能够在危险复杂环境中执行情报监视与侦察、目标攻击、通信中继和电子干扰等任务。作为武器作战平台,其信息化作战水平相对较低。针对智能指挥控制,重点讨论了无人作战平台的指挥控制关键技术,采用了实用的自主行为建模新技术,提出了目标分配、自主行为决策控制等研究方法。最后指出当前的技术解决方案的局限性。自2000年以来,美军对无人作战平台(UCV)智能指挥控制(简称指控)要求包括:UCV自主远距离航行时,在无人力控制的情况下,自动收集并传送信息,探测、评估并主动规
2、避威胁和障碍物。在出现不可预知情况及恶劣水文气象条件下,可根据任务目标、周围环境情况和剩余动力,迅速做出反应,自主决策返航或与其他UCV协作,组成编队,协同完成任务。根据该要求,目前美军很多军工企业和科研院所都在开展UCV的智能指控研究,也取得了相当的成就,但美军依然认为,未来需进一步提高UCV的自适应能力、动态威胁规避能力和自主集结能力,以提高其智能指控水平。1.指控工作原理UCV指控工作原理框图如图1所示,主要分为UCV动态控制、自主行为决策控制和地面(控制站)人工干预控制3部分[1]。UCV动态控制包括平台动态模型和武器系统。平台动态模型和武器系统改变UCV的状态和
3、行为,从而对战场环境产生影响,UCV所载的各类传感器通过对战场环境不断的探测感知,形成实时战场态势。自主行为决策控制根据战场态势、战术知识库和作战规则库实时做出战术决策、实施动作规划和执行战术动作,为UCV动态控制部分发出相应的命令和控制信号,如平台机动和武器发射等。地面(控制站)人工干预控制用于管理和控制UCV系统,包括任务/目标分配、初始化、启动和干预UCV的自主行为。2 UCV自主行为建模基本框架UCV自主行为建模或自主行为决策控制的基本框架如图2所示,主要包括探测感知、认知处理、行为结果和存储器4部分[2]。探测感知主要完成有关战场环境和情报信息的收集,并将收集到
4、的信息转换为能够在认知处理过程被识别的模型内部信息表示形式。主要是应用信息融合理论,需要重点研究图像分析处理技术,提取运动目标,实现敌我识别以及目标跟踪,同时为评估和主动规避威胁和障碍物的决策提供依据[3]。框架中的存储器包括工作存储器和长期存储器2种。前者主要保留认知处理过程中的临时信息;后者用来存储有关的权威知识,相当于一个知识库。认知处理主要完成信息处理和自主决策功能,包括态势评估、多任务模型、规划和决策以及学习等,这是UCV指控技术中的重点和难点,也是制约UCV自主作战能力的主要因素。态势评估根据当前所获取的信息以及自身的知识,对战场态势和形势的发展做出评估。主要
5、采用基于范例的推理以及贝叶斯理论等方法。规划和决策根据周围战场环境的变化和对战场态势的评估,确定UCV的作战行为,目前应用较多的技术主要有基于仿真的规划、产生式规则和决策表等方法。行为结果主要依据认知处理部分的决策结果,选择合适的作战行为来执行,执行的过程和结果将对战场环境产生影响,并形成新的战场态势。3 UCV指控关键技术本节重点讨论UCV地面控制部分中的目标分配技术,同时对自主行为决策控制部分中的行为建模实现技术作进一步阐述。3.1 多UCV协同攻击多目标的目标分配技术当多个UCV需要完成对多个目标的协同攻击任务时,地面控制部分应实现对多UCV的目标分配。这一问题可以
6、归结为从全局最优的整体利益出发,研究多UCV协同攻击多个不同价值目标时的目标分配问题。由于问题的解空间随资源和目标总数呈指数级增加,因此需要一种合适的算法,既能满足问题对解的性能要求,又能满足实时性要求。为了获得多个UCV的最优目标分配方案,通常需要某些UCV做出对自身不一定是最优的折衷选择。基于满意决策(SD)的多UCV协同目标分配方法,应用满意决策理论(SDT)解决协同作战目标分配问题。SD是一种集合论的思想,建立在博弈论的基础上,通过选择函数PS(u)和拒绝函数PR(u)(这对度量函数称为综合满意度函数,具有数学意义上的概率结构形式),以量化的形式度量决策智能体中每
7、个决策接近成功达到目标的程度和执行该决策的代价[4]。基于SD的多UCV协同目标分配的基本原理是:每一UCV根据自己完成任务的成功概率和预估代价,确定能够接受的目标集合,即满意集(SS)。在满意集中,UCV选择合适的决策,形成多UCV协同的目标分配决策,以期用尽可能小的代价及尽可能大的成功概率完成多UCV的全局目标任务,从而实现多UCV对多目标的协同攻击。满意集为UCV任务目标分配提供协同决策空间。在此基础上,UCV通过协同的多目标分配实现多UCV之间高层次、大范围的快速任务协同。3.2 自主行为决策控制的行为建模技术行为建模
