尹 帅，李晶晶，陈 立，丁 杨

（1.空军预警学院，武汉 430019；2.解放军94535 部队，江苏 徐州 221111）

0 引言

较传统目标，无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）蜂群具有单机隐身性强、群体数目大、群体智能程度高等核心非对称优势，雷达系统探测此类目标时存在检测发现难、跟踪难、识别难等新挑战［1-3］。需要借助新技术新方法，强化防空预警系统的探测能力。

所谓MMR/UAVC 协同探测是由MMR 统一指挥控制，实时共享整个战场态势信息，在完成对指挥员意图、我方资源、敌方信息、战场环境的综合分析和态势评估后，按照任务需求、战场态势和可用资源等多种信息要素，科学规划协同处理作战方案，并发送至装载光、红外和无线监听等先进传感器的旋翼UAVC，UAVC 在MMR 的指挥控制下实施动态调整的悬停补盲探测，并协助MMR 完成蜂群目标的预警监视、载荷识别、探测效能评估等各种任务［4］。这种有/无人协同探测模式强调“优势对等、动态补盲”的思想，以MMR 统一指挥，实施全方位基础探测，以网络化信息系统为依托，以携载不同任务传感器的旋翼UAVC 为补充，通过灵活、快速、精确和密切的配合，实施探测力量聚合，打通了“决策-控制-探测-评估”的智能化闭环运行链路，达到蜂群目标早期发现、持续跟踪、精准识别的目的，成为协同探测蜂群目标的制胜机理。

1 MMR/UAVC 指挥控制系统总体设计

分析研究指挥控制系统总体设计，必须结合蜂群探测任务，明确整个有/无人协同探测系统运行模式，包括组织结构、编队作战流程，以此为依据，提出指挥控制系统总体设计要求，以实现对蜂群探测任务的协同执行和处理。

1.1 组织结构

当前，有/无人作战的指挥控制组织结构主要有：集中式、分布式和集散式3 种［5］。考虑当前的无人化自主水平难以实现完全自主，现阶段的无人机在任务决策、态势感知与评估等方面的智能水平与MMR 指挥员还相去甚远，人仍然是有/无人编队指挥控制的关键因素［6］。因此，根据MMR/UAVC 混合编队协同探测蜂群作战构想，为将各级指挥员的经验和判断与指挥控制系统的精确推理、快速数据处理相结合，实现人机合作最优化，采用集散式结构，其结构如图1 所示。

图1 MMR/UAVC 协同探测组织结构图Fig.1 Organization stucture of MMR/UAVC collaborative detection

在集散式指挥控制结构中，一个典型的协同探测编队，由MMR 平台和UAVC 平台通过通信链路连接组成。其中，MMR 平台与各职能UAV 之间建立有限条件下的集中式结构，负责授权决策、指挥控制、态势监控等复杂、高级功能，而并非一味地向UAVC 发布指挥控制指令；UAVC 平台基于知识的高度自治构成分布式结构，通过指令转化，实现期望的航迹飞行、占位探测；通信链路负责上下行指控信息、情报信息的实时传递。整个有/无人协同探测系统可以包括一个或多个编队，上级指挥所负责对所有MMR/UAVC 编队实施战场级指挥控制，开展全局决策；在各MMR/UAVC 编队内部，MMR 负责本级的战术级指挥控制，开展局部方向决策。

1.2 作战流程

MMR/UAVC 协同探测蜂群任务，必须制定能够最大限度发挥编队各平台作战潜力的作战方式，这里给出一个典型的有/无人编队作战想定，设想了如图2 所示的作战基本流程，其作战行动分为如下5 个阶段：

1）任务预规划阶段。MMR 根据受领的蜂群探测任务要求及初始战场情报信息，依次明确任务内容、无人机配属数量、传感器配置与运用方式、编队部署要求和UAVC 飞行航迹等，编队在出发前完成任务装订。

2）兵力部署阶段。根据编队部署规划，MMR 前出或就地展开；对于UAVC，为提高部署效率，当部署位置较远时，使用通用车辆车载前出至任务区域，再根据MMR 飞控指令，集中或边行进边分拨次放飞；当部署位置较近时，则原地放飞。UAVC 飞行过程中，MMR 根据任务、态势变化，控制UAVC 变换行进队形，如楔形编队用于巡航飞行，纵向编队用于躲避障碍或威胁等，最终在蜂群目标预计来袭航线附近完成UAVC 悬停占位部署。

3）协同探测阶段。UAVC 在MMR 的有限指挥引导下，通过蜂群目标无线电通信信号、燃力驱动的尾焰红外特征、光学信号等，对作战区域实施侦察、监视、图像识别等补盲探测任务，将所得情报信息传输至MMR；MMR 实施全方位探测，全面掌握空情，并根据UAVC 情报，视情压缩雷达搜索空间，增大蜂群目标的发现概率。必要时，为提高蜂群个体目标跟踪效率，MMR 可实施蜂群目标分配，控制单UAV 或多UAV 执行。

4）信息处理与评估阶段。该阶段与协同探测阶段同步进行，根据编队收集的战场信息和上级指挥所派发的战场情报，MMR 采用人工或自动化的方式，对战场信息进行综合分析并完成情报融合处理。以此为依据，结合UAVC 控制信息等，估计战场态势和敌方威胁，为编队作战行动的在线规划提供依据。

5）回收退出阶段。任务完成后，按照先回收无人机再撤收雷达的顺序，由MMR 指挥员下令UAVC 退出作战空域，并指挥引导UAVC 有组织地返航回收，必要时车载返回。实施过程中，MMR 要加强警戒侦察，严防蜂群目标折返，待UAVC 完全回收后，再组织MMR 撤收或返回安全地域。

1.3 系统要求

针对上述有/无人协同探测系统组织结构和作战流程，编队指挥控制主要表现在：MMR 指挥员或其他情报员对编队兵力配置与部署、传感器控制与协同、情报信息处理与共享等方面进行决策和控制。因此，MMR/UAVC 编队指挥控制系统应满足以下要求：

1）便捷、高效、灵活的人机交互功能。蜂群目标空情密度大，编队指挥员和其他情报员不仅要指挥控制有/无人编队协同探测，还要处理好紧张战场态势下的精神压力，因此，便于实现的人机交互功能可有效降低情报人员工作负担。

2）UAV 系统智能化。应在有/无人通信链路拒止或MMR 未下达指令时，UAVC 具备在线智能推理决策能力，实现智能避障防撞，以及自主情报协同验证，即有/无人编队一点发现，附近UAV 自发多点协同侦察验证。

3）精准高效的战场情报处理。编队收集的蜂群情报呈现数据多源异构、信息实时海量、高价值情报密度低等特征，因此，精准高效的战场情报处理决定了有/无人编队提供的情报质量。

4）高速稳定顺畅的通信链路。通信链路是实现MMR 与UAVC 互联互通的关键，保证MMR 下达的飞行控制指令、探测控制指令等，UAVC 反馈的传感器信息、飞行状态等，以及编队共享的战场态势信息，能够在各平台间高速、稳定、顺畅传递。

5）良好的UAVC 编队控制算法。UAVC 编队控制主要包括飞行控制和探测控制，应保证基于计算机辅助的任务规划系统，能够快速将作战方案转化为数字化的任务规划结果，驱动作战信息按需流转。

2 MMR/UAVC 指挥控制系统层次结构

基于上述思想，本文设计了一种MMR/UAVC编队协同探测的3 层递阶式指挥控制系统结构［7］，如下页图3 所示，其中，每个层次负责总体优化问题的一个方面。下面主要围绕3 个层次的主要功能及逻辑关系进行分析。

2.1 决策规划层

决策规划层是MMR/UAVC 编队指挥控制系统的指令生成层，主要以指挥员意图、战场态势底图等作为初始输入，以执行任务过程中实时态势信息、UAVC 航迹代价和控制信息等作为反馈参考，通过MMR 指挥所的计算机辅助，分别完成蜂群探测任务的预先任务规划和在线任务规划，生成3 种高度紧密协同的待执行消息，即方案化消息、规则化消息和动作化消息。3 种消息是控制UAVC 的执行规划，其功能如下：

1）方案化消息。即指挥控制系统根据蜂群探测任务和要求，量身定制的一系列控制UAVC 的顶层作战行动指令。其主要基于战场态势和作战任务，进行从协同探测任务开始至结束全过程的规划设计，用于有/无人编队应对蜂群作战场景下推进作战行动的主体进程。

2）规则化消息。即用于应对战时突发威胁，以一种近似条件反射式的行动规则，可被UAVC 按需智能匹配选用的规避指令信息。其主要基于战场态势突变，激活既定行动规则，在不接收MMR 指令的情况下，经群体自主判断、决策是否执行，以规避突发威胁。

3）动作化消息。即实现MMR 与单架UAV 间通信网络互联、情报信息互通、系统单线控制的作战执行信息。其主要基于编队为营造更有利于生成局部战场态势优势的需求，指挥单架UAV 通过改变悬停高度、探测角度等方式，对附近蜂群目标进一步探测与识别。

2.2 协同控制层

协同控制层是MMR/UAVC 编队指挥控制系统的核心行动层，主要以决策规划层的指令为输入，编队各平台根据分配的作战任务、各任务的执行顺序及各平台执行每个任务时所采取的战术，协同执行蜂群探测任务，其主要功能如下：

1）兵力部署控制。根据蜂群可能来袭航线，执行MMR 和UAVC 两个平台的原地或远程部署，并根据蜂群的航迹变换，动态调整UAVC 的悬停空域，确保编队各探测设备高低错位、远近搭配、轨道互接，形成梯次预警网络。

2）避险防撞控制。UAVC 根据障碍物信息与邻机状态信息，按照规则化指令进行飞行航迹动态调整，但其整体期望航迹始终按MMR 动态生成的任务规划执行。

3）协同探测控制。主要将MMR 与UAVC 传感器探测效能聚合，实现对蜂群目标的补盲探测和前伸预警。其中，UAVC 在探测过程中涉及同一目标区域多架无人机之间的探测结果协商，得到检测满意度结果，当高于设置的满意度参数时，认为监测的为真实目标，否则认为是虚警或杂波，当需要进一步核查时，可控制单架或多架UAV 重新探测。为减少情报传输的冗余信息，UAVC 通过智能选择，仅将符合检测满意度的真实目标信息回传MMR，以减少通信链路载量及效能评估层情报融合的信息容量。

2.3 效能评估层

效能评估层是MMR/UAVC 编队指挥控制系统的参数分析与反馈层，主要以MMR 情报为基础，以协同控制层UAVC 获得的战场信息、自检的队形控制信息与载荷信息为重要参数输入，并结合MMR监视UAVC 的实际航迹信息、UAVC 导航定位等，在MMR 指挥所执行多源数据融合与评估、UAVC 飞行航迹评估、UAVC 控制信息交互与协商评估等功能，所得评估结果作为MMR 指挥员利用辅助决策系统进行在线任务规划的重要依据。

1）多源数据融合与评估。一是UAVC 为MMR补盲、印证蜂群目标情报；二是MMR 通过分析对比UAVC 实际与预测识别、定位、跟踪蜂群目标情况，为实时修正UAVC 悬停部署位置和探测控制提供基本参考。

2）UAVC 飞行航迹评估。MMR 根据UAVC 导航系统定位，以及监视的UAVC 实际飞行航迹，实时修正UAVC 兵力部署路径，保证UAVC 悬停部署规划的精确性。

3）UAVC 控制信息交互与协商评估。此功能是为满足复杂战场态势变化中整个指挥控制系统鲁棒性的设计需求，比如当部分UAV 平台战损、通信受阻、传感器失效等突发事件发生时，为MMR 提供剩余有效的UAVC 资源信息，并通过后续在线任务规划组织剩余UAVC 队形重构和探测控制，继续遂行作战任务。

通过上述分析可以看出，MMR/UAVC 编队指挥控制系统，从决策规划层到效能评估层代表了一个完整的指挥控制工作周期，3 个层次相互关联，又相互约束。对于蜂群探测任务开始前的预先任务规划到作战过程中的指挥控制，都需要完成以上3 个层次的所有功能，并根据战场态势变化和任务转换，在这3 个层次上对任务规划进行调整，以实现对MMR/UAVC 编队的最优控制。

3 MMR/UAVC 指挥控制系统关键模块与支撑技术

3.1 辅助决策模块

辅助决策模块是决策规划层中将MMR 指挥员与UAVC 智能推理决策联系的重要系统［8-9］。编队指挥员除指挥MMR 完成一定作战任务外，同时又担负整个有/无人编队指挥控制和战术决策的功能任务，在指挥处置大规模蜂群情报时高效完成多项任务的难度增大，因此，必须构建支撑辅助决策的算法库、规则库，实现编队目标识别、定位、跟踪、组网及关联分析。可采用知识图谱技术，构建MMR、UAVC、蜂群目标、作战环境之间的关联关系，通过不断知识更新和规律发现，为动态分析战场态势、高效进行辅助决策提供高价值参考信息。

3.2 人机交互模块

人机交互模块是决策规划层中编队指挥员下达任务指令和指挥控制系统反馈态势信息、UAVC 控制信息和航迹代价的重要系统［10］。随着编队内UAV数量的增加，指挥员对UAVC 的行为和任务表现的理解和管理必须趋于简单化，才能将人的思维决策与机器的高效智能运转有机结合。当前采用基于自然语言方式的人机交互接口技术是实现MMR/UAVC 编队高效指挥控制的重要手段，其主要包括4 个部分，即人机交互界面、语音识别子模块、文本命令理解子模块及任务指令编码子模块。人机交互界面为编队指挥员提供有效的语音命令、文本命令输入和UAVC 响应信息，以及状态信息的图形化输出显示；语音识别子模块将语音命令识别为文本命令；文本命令理解子模块对文本命令进行分析和理解，提取该命令的关键任务数据；任务指令编码子模块将任务数据转换为UAVC 可执行的特定任务指令。

3.3 UAVC 智能控制模块

UAVC 智能控制模块是协同控制层中人在较低指挥控制等级下减少工作量的核心，能够有效降低指挥员和其他情报员体力和脑力工作负荷，提高指挥控制系统整体可靠性和稳定性。此模块的关键在于集群编队飞行与协同控制技术，当UAVC 在作战空间进行协同机动部署与传感器能量聚合控制时，应设计并采用编队控制律，根据集群个体任务目标、机动特性和空间位置的不同，综合分析执行编队个体之间的防相撞自主避障、个体机动飞行包线预先控制、限定时间内的集群协同飞行控制和在信息共享网络下传感器的协同控制，其自主控制水平的高低依赖于智能技术的发展。近年来，随着计算机技术和人工智能的高速发展，将人工智能技术应用于UAVC 智能控制模块已经成为可能。

3.4 多源数据融合模块

多源数据融合模块是效能评估层中将UAVC传感器侦收信息与MMR 情报进行海量数据有机合成的数据处理系统。当前基于云技术实现大批量、高速率数据实时计算和并发访问是解决此问题的可行手段，它能够通过网络使用户在任何时间、地点最大限度地使用虚拟资源池，处理大规模计算问题。对于MMR/UAVC 编队探测蜂群目标的高实时性应用场景，通常采用基于Storm 的云计算架构，其能够针对不间断数据源，提供大规模数据分布式、高容错性的实时计算，在线分析并生成综合场景态势。

4 结论

本文针对未来蜂群作战中雷达系统面临的预警探测难点，提出了MMR/UAVC 协同探测作战模式，重点对编队指挥控制系统结构设计进行了研究。MMR/UAVC 编队是一个复杂的人机智能系统，一方面要注重前沿技术的开发应用，不断提高UAVC 的智能推理自决策能力和指挥控制系统的智能化程度；另一方面要加强人对人机交互系统的适应度，以达到指挥控制效能最大化。随着MMR/UAVC 编队协同探测蜂群作战模式研究的深入，将继续吸纳国内外先进技术，不断提高编队指挥控制系统的智能化和人的精准操作效率，实现应对未来蜂群作战中的高质量预警探测。