无人作战平台指挥控制技术

・理论与探索・

无人作战平台指挥控制技术

李　瑜1　张文玉2

(1　中国电子科技集团公司第二十八研究所　南京210007)

(2　北海舰队司令部机要处　山东青岛266071)

摘　要:无人作战平台(U CV )包括无人机(U AV)、无人艇(USV )和无人潜器(群)(UU V)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。

关键词:无人作战平台;自主行为决策控制;目标分配中图分类号:V 279 文献标识码:A

Command and Control Technology for Unmanned Combat Vehicles

Li Yu 1　Zhang Wenyu

2

(1T he 28th Resear ch I nstitute of China Elect ro nics T echno lo gy Gr oup Cor po rat ion,Nanjing 210007,China )

(2Confident ial Departm ent ,N or th Sea Fleet Com mand ,Q ing da o 266071,Shando ng ,China )

Abstract :Unmanned combat v ehicles (UCVs )include unmanned aerial vehicles (UAV s ),unmanned sur face vehicles (USVs )and unmanned underw ater vehicles (U UVs ),etc .U CVs can be used to co mplete tasks o f intellig ence surv eillance,targ et attack,comm unication relay ,and electronic jamming in dangerous and com plex environments.T hey canno t be used as com bat vehicles in inform ation operations .Intelligent co mmand and contr ol technolo gies for U CV are analy zed .Auto nom ous modeling techniques ar e used to solve pro blems o f target assignment and autonom ous decision control.Finally,metho ds and solutio ns are g iven.

Key words :unm anned combat vehicle;auto nom ous decision control;target assignment

收稿日期:2011-02-17

0　引　言

自2000年以来,美军对无人作战平台(U CV)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U CV 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　UCV 指控工作原理

U CV 指控工作原理框图如图1所示,主要分为

U CV 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]

。

U CV 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 的状态和行为,从而对战场环境产生影响,U CV 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

第2卷　第6期　2011年12月指挥信息系统与技术

Com mand Infor mation System a nd T echnolog y V ol.2　N o.6

Dec.2011

图1　UCV 指控工作原理

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　UC V 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]

。

图2　UCV 自主行为建模基本框架

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U CV 指控技术中的重点和难点,也是制约

U CV 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。这一问题可以归结为从全局最优的整体利益出

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　第2卷　第6期李　瑜,等:无人作战平台指挥控制技术