无人机多机协同侦察系统关键技术

收稿日期：2016-10-15
修回日期：2016-12-07
基金项目：
国家自然科学基金资助项目（61473227）作者简介：刘慧霞（1973-），女，陕西清涧人，博士，高级工程师。

研究方向：
无人机目标跟踪及无人机侦察信息处理等。

*摘
要：无人机作为信息战中的核心平台之一已经广泛应用于情报侦察、
战场监视以及地形测绘等领域，同时随着未来战争向信息化、网络化、体系化对抗的发展，单架无人机已无法满足情报侦察和战场监视任务中对复杂环境下信息、空间、时间的宽覆盖以及高分辨率需求，因此，无人机多协同或无人机与其他平台协同侦察将是未来战场上重要的军事侦察行动方式之一。

回顾了无人机多机协同侦察的发展现状，讨论了多机协同侦察发展需要突破的关键技术。

关键词：无人机，多机，侦察协同，态势感知，信息融合中图分类号：TP753
文献标识码：A
DOI ：10.3969/j.issn.1002-0640.2017.12.001
无人机多机协同侦察系统关键技术*
刘慧霞1，马丽娜2，李大健1，田雪涛2，席庆彪1
（1.西北工业大学第365研究所，西安710072；2.西安爱生技术集团公司，
西安710065）Research on Technologies for Multi-UAV Cooperative Reconnaissance
LIU Hui-xia 1，MA Li-na 2，LI Da-jian 1，TIAN Xue-tao 2，XI Qing-biao 1
（1.No.365Research Institute ，Northwest Polytechnical University ，Xi ’an 710072，China ；
2.Xi ’an ASN Technology Group Co.Ltd ，Xi ’an 710065，China ）
Abstract ：As one of the most important platform in the information warfare ，unmanned aerial
vehicle （UAV ）has been widely used in intelligence reconnaissance ，battlefield surveillance and terrain mapping and other fields ，With
the development of the information ，networking ，systematic confrontation for the future war ，a single UAV is impossible to meet the reconnaissance and surveillance missions in the complex battlefield environment ，which needs wide coverage in information ，space and time and higher resolution ，therefore multi-UAV cooperative reconnaissance or
UAV joint other platforms will be the most important way in the future battlefield reconnaissance.The
status of development of multi-UAV cooperative reconnaissance is reviewed and the key technologies
are discussed for the future development of multi-UAV cooperative reconnaissance.
Key words ：unmanned aerial vehicle ，multi-UAV ，cooperative reconnaissance ，situation awareness ，information fusion
0引言
无人机（UAV ）作为现代战争中必不可少的军
事装备，已得到广泛的应用，例如：目标侦察、监视、目标定位、目标截获、火炮校射、
电子对抗与反辐射攻击、通信中继、心理战、地形测绘、气象探测、电网攻击和作战效果评估等各个领域［1-4］。

目前，世界上已有美国、以色列、
俄罗斯、南非等30多个国家和地区研制和生产无人机［5］。

在无人机能够承担的多种角色中，情报侦察、战场监视以及地形测绘是目前UAV 系统主要的作
战任务之一。

UAV 可以用于战略、战役和战术侦察，能潜入敌目标上空进行昼夜侦察，
并向作战指挥中心准确地传输实时目标图像和信息，
使战场指挥官及时掌握战场情况，制定作战计划，
为取得战斗的胜利起决定性作用。

在美军制定的《2005~2030年无文章编号：1002-0640（2017）
12-0001-04Vol.42，No.12Dec ，2017
火力与指挥控制
Fire Control &Command Control 第42卷第12期2017年12月
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（总第42-）火力与指挥控制2017年第12期
人机发展规划》中，规划建立重、中、轻型，远、中、近程的，配套成族的全系列无人机型谱，覆盖未来战场从后方、前线到战略纵深的整个战场范围［6］。

随着未来战争向信息化、网络化、体系化对抗的发展，面对未来复杂多变的信息化战场环境下，单架UAV执行情报侦察和战场监视任务会面临许多问题［7］:
①在侦察范围上，单架UAV仅限于局部区域的侦察；
②单UAV搭载的传感器性能有限，无法满足对所有侦察任务的需求，例如仅仅搭载了光电相机的UAV无法实现对地下掩体目标的侦察；
③单UAV无法满足同时对大量目标进行侦察的任务需要；
④单UAV无法满足侦察范围内对目标持续性侦察任务的需求；
⑤单UAV无法满足对时敏目标的快速捕获；
⑥单UAV在执行任务过程中出现故障或者被敌方击落情况会导致整个侦察任务的失败。

因此，组织多架UAV特别是多架不同性能的UAV共同执行侦察任务是未来战场上一种重要的军事行动方式。

美国空军科学顾问委员会指出，UAV通常将以成群的方式工作而不是单独行动。

多UAV群不仅具有宽广的搜索和观察范围，而且能按统一的时间进度在各个空间区域获取信息，从而达到时间与空间的高度统一［8］。

1国内外发展现状
国外近年来提出了一种多无人机协同编队飞行（Coordinated Formation Flight，CFF）的新概念，目的是提高无人机完成任务的效率，拓宽其使用范围。

例如，在执行侦察任务时，通过调整侦察设备（如相机）在UAV上的工作角度，CFF可使多UAV 群在较短时间（相对于单架UAV执行相同任务所需时间）内完成对目标全方位立体拍照的任务。

2003年，北约国家通过一项有关无人机协同作战的主要协议。

这份协议对北约所谓的“STANAG”（标准协议文件）进行了详细的规定，STANAG4586设定了北约UAV所使用的通用地面站规格。

该协议的实施将使不同国家之间的UAV信息通过通用地面站进行分析和共享，并使北约组织和盟国司令部在军事行动中对UAV将具有更为有力的统一管理，即多机协同指挥控制管理。

2004年，美军无人机参与了检验不同军种飞行器协同工作的试验。

此次名为“前视”（Forward Look）
的演习旨在试验“影子”、“捕食者”和“扫描鹰”（Scan Eagle）3种无人机的协同工作能力。

通过不同飞行高度和留空时间的无人机协同工作，能更清楚地掌握某一区域的情况，这样能使未来作战态势感知变得更清楚。

演习试验已经证实，这些无人机能相互配合共同工作，从而可能改变未来作战环境。

2007年，美国空军对新型无人机协同飞行能力系统进行验证。

Proxy航空系统公司（Proxy Aviation Systems）验证了其SkyForce（空中力量）分布式管理系统（DMS）能力。

该系统是一种全面的网络中心无人机系统，能完成集群战术目标以满足多种任务需求。

SkyForce DMS可用于控制多达12架全自主无人机进行同步协作飞行。

有了SkyForce DMS，每架无人机具有飞行中做出完全独立决定的能力，不需人工干预，从而为集群战术目标做出贡献。

英军也在开发有人战机指挥无人机作战的控制系统。

2007年，英空军一架改装的“旋风”战机飞行员成功实现了对4架无人机的遥控，实施协同作战，完成搜索和摧毁目标的任务。

美国空军在2010年推动的“猎狐”项目旨在演示从“飞行母舰”上指挥并控制无人机群的技术。

“飞行母舰”就是在空中释放大批小型无人机，扩展武器系统的作战范围和传感器的侦察覆盖范围，该项目将在2013年取得阶段性成果［13］。

在《2005~2030年无人机路线图》［6］中，美军也越来越倾向于对无人机的集群使用。

美军为此曾经进行了模拟试验，将装有传感器和武器的100架无人机集群与现有的一个作战单元进行比较，发现无人机集群能探测到90%的模拟目标并摧毁63个目标，而现有的作战单元只探测了不到33%的目标，歼灭了11个目标。

但是无人机的集群使用必须建立在协同作战的基础上，包括无人机之间、无人机与有人机之间以及无人机与其他平台之间的协同。

美军曾对分别由陆军、海军和空军使用的“阴影”、“捕食者”和“扫描鹰”这3种无人机进行了协同作战试验，试验结果表明：通过不同飞行高度和留空时间的无人机协同工作，联合作战试验台系统（JOTBS）能更清楚地掌握某一区域的情况，这样能使未来作战态势感知变得更清晰［6］。

国内目前对多机协同侦察问题已经做了一些理论研究，但方法的有效性、实时性与自主性还需要在实际应用中进一步验证。

2多无人机协同侦察关键技术
从上面国内外多无人机协同侦察的发展现状可以看出，随着未来战争向信息化、网络化、体系化
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对抗的发展，实时的情报侦察、立体/全维的战场态势感知将决定战争的胜负。

多无人机协同战场侦察感知将是不同类型、不同高度的无人机组成全空域、全天时、立体化持续的感知，无人机（群）将具备全纵深、全天候、全天时、全频段的侦察能力，从而实现对战场全维监视，即多位一体、全域覆盖、持续实时、精确精细的实时感知能力；同时，多机协同侦察也将不仅局限于无人机之间，同时无人机向着与有人机，以及无人机与其他平台之间的协同方向发展，因此，多无人机协同侦察面临以下关键技术的突破。

2.1多机协同指挥控制技术
2.1.1多机协同任务分配技术
多机协同任务分配的目标是实现有限资源的有效应用，即对给定的具有不同优先等级、位置不确定（只有一些先验信息）的目标，通过有效地进行任务分配，使多机协同侦察系统性能达到最大化。

多机协同任务分配问题实质上是一个多目标、多约束、强偶合的复杂多目标优化与决策问题［7］。

随着侦察目标的数量、不同类型UAV的数目等增加，多机协同任务分配问题也将面临计算量呈指数增长的问题，随着问题规模的扩大，其搜索空间急剧增大，很难甚至不可能找到问题的精确解，因此，急需解决有限约束条件下的快速、自动的多机协同侦察任务分配问题。

2.1.2感知与智能决策技术
多机协同侦察时必然面临复杂战场环境下非预见的威胁、任务变更以及系统突发紧急情况（例如，某架飞机数据链的缺失、实时威胁以及复杂的故障和损伤等）的发生，感知与智能决策就是在不确定条件下从多架无人机获取战场信息，通过推理、分析和优化，重新为指挥员提供决策依据或者对侦察任务作出智能决策。

在北约袭击波黑塞军的过程中，美军利用数字化战场感知技术，建立合成战场环境，熟悉预定飞行路线以及作战目标的特性，从而大大提高了空袭效果，减少了50%的轰炸飞行架次。

美国的“龙”（Dragon）战场可视化系统是在海军研究中心支持下研制的，利用了虚拟现实研究的最新成果，建立了一个综合战场虚拟环境，大大提高指挥员对战场信息的认知、分析能力，提高了作战的效能。

因此，对于实际复杂战场环境（地理、电磁、威胁、气象等）条件下，多机协同侦察任务的“实时”自主感知与智能决策技术的研究，将为提高多机协同战场侦察任务的执行能力奠定基础。

2.2多机协同动态规划技术
多机协同动态规划技术是为了确保多机高效协同执行侦察任务，根据各架无人机的性能及其搭载的有效载荷性能和类型、威胁类型、地理环境信息等约束条件，进行实时、动态地协同侦察任务路径规划，每架无人机以最优的路径完成侦察任务。

多无人机平台或无人机平台与其他平台组成多机协同侦察系统，如果缺乏有效的协同，不仅无法体现多架UAV集体执行侦察任务的优势，而且甚至会出现UAV之间冲突、碰撞的危险。

目前不仅单无人机系统人在回路的结构即缺乏动态、实时的路径规划，在线动态规划方法的有效性、实时性与自主性在实际应用中还有待验证，而且对于多机协同动态规划将面临随着条件约束维数的增加计算量呈指数增长的问题，因此，急需展开对多维协同与动态规划技术的研究，为多无人机协同侦察系统的构建奠定基础。

2.3侦察数据处理技术
2.3.1侦察数据快速处理与评估技术
多无人机协同侦察首先带来的将是大量侦察情报信息的获取，这也就意味着大量的数据需要处理，即如何对所有侦察信息进行存储以及分类，从中提取具有可操作性的信息、对战场整体态势作出相应的评估。

以美军仅在2009年无人机所获得的视频资料为例，需要花费24年的时间不停地看才能看完。

据预计，到2011年，美军新型号无人机产生的信息量将会是以前的30倍之多。

在过去的两年中，美国空军的无人机数量已经增加了330%，并且投入3600名技术人员用于分析无人机上获取的侦察数据，同时分配给地面部队的协助无人机数据的收集和数据处理的人员也增加一倍［11］。

伴随着新技术的发展将使信息爆炸问题更加严重。

因此，对侦察信息的及时处理并形成对与指挥决策具有指导性的情报信息，急需突破海量数据的快速处理以及评估技术。

2.3.2多源信息融合技术
多源信息融合是将来自多架无人机不同类型侦察传感器，同一时刻获得的或不同时刻获得的同一目标的侦察信息，通过时间配准、空间配准和重采样后，再运用数据融合技术实现目标的准确识别和高精度定位，从而克服单一传感器在时间、光谱和空间分辨率等方面的局限性。

美空军在2004年利用Sarnoff公司研发的VICE视频系统成功地进行了一次无人机数据融合试验，利用VICE视频系统将“捕食者”和“阴影”两架无人机同时传输的数据融合处理并结合地球位置数据库的数据，以三维图像形式实时显示在空军
刘慧霞，等：无人机多机协同侦察系统关键技术
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（总第42-）火力与指挥控制2017年第12期
C2作战实验室的屏幕上，为操作人员快速捕捉和跟踪目标提供态势显示［12］。

针对无人机机载传感器类型（可见光、红外、SAR、敌/我识别器，多光谱等），首先需要解决多机协同侦察环境下“时-空”统一问题，即将各传感器输出的信息数据转换成统一时间、空间参考坐标系中。

其次，解决多源异类数据的融合问题，例如，可见光数据与SAR数据的融合，图像类侦察数据与非图像类侦察数据的融合等；目标识别问题，急需解决在遮挡以及其他干扰环境下的目标识别问题；最后，态势感知问题，根据多机协同侦察方式形成立体的战场态势，并进行相应威胁评估，效能评估［14］，为指挥官提供攻击等决策依据。

2.4信息交互与分发技术
2.4.1互联互通互操作技术
互联互通互操作是为了满足多无人机协同侦察过程中的信息共享以及不同无人机系统互联、互通和互操作。

随着无人机军事用途的扩展和各军兵种的无人机系统的通用化、标准化要求进一步提高，客观上要求不同类型的无人机系统能够方便地实现互联、互通和互操作，无缝融入整体的作战系统中。

目前，用于侦察测绘的无人机多达几十种，而无人机实际上已成为每个指挥层次内主要的综合系统，对数据的共享、协调以及与更大的作战系统的整合需求更加迫切，但是仍然存在着诸多问题，例如：地面控制站之间物理层接口不统一和协议层接口有差别，控制站之间、控制站与指挥所之间数据共享困难，影响整体作战效能；同时，无人机侦察测绘任务载荷的种类越来越多，其接口形式、数据组成和信息格式各不相同等。

因此，对多机协同侦察的信息共享带来极大的技术瓶颈。

2.4.2数据分发技术
多无人机组成的协同侦察网络获得的多源侦察经过处理可以获得对整个战场的态势感知，数据分发的目的是将战场侦察数据利用最短的时间/路径分发至用户终端，用户终端可以根据自己的需求从大量的侦察结果数据中获取满足自己那一部分内容，也就是说用户便可以按照自己的需要来使用由多无人机组成的“感知网”，为作战指挥系统/武器系统提供决策依据。

通过协议层将所有的数据进行“广播”的发送方式，收发程序虽然简单，但是网络中各个节点会收到和转发大量的不同数据格式的数据包，在数据的通信方面花费大量的时间，因此，对于对时间要求较高的系统，用户端获得侦察数据的时效性会受到严重的影响，例如，对于时敏目标即发现即打击
要求，可能因为数据通信的长延时而无法指挥作战系统对目标的有效打击。

3结论
本文介绍了多无人机协同侦察的发展现状。

随着未来战争向信息化、网络化、体系化对抗的发展，多无人机协同或无人机与其他平台协同侦察将是未来战场上重要的军事侦察行动方式之一。

因此，需要重点突破多机协同指挥控制、多机协同动态规划、侦察数据处理以及信息交互与分发等技术相关的多机协同任务分配技术、感知与智能决策技术、多机协同动态规划技术、侦察数据快速处理与评估技术、多源信息融合技术、互联互通互操作技术以及数据分发技术等关键技术。

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