- 仝欣;李曙海;肖娴;李旭;
具有通信链路多跳、时断时续等特征的无人集群网络已广泛应用于协同态势感知等作战场景。面向不同场景选择合理的网络架构，对进一步提升通信性能、保障任务实施具有重要意义。现有网络架构性能分析主要针对稳态场景且未综合考虑资源调度与路由机制影响，在通信链路时断时续的无人集群作战场景中适用性不足。针对集中式与分布式两类网络架构，综合考虑节点密度、网络跳数、链路中断概率影响，建立了集中式与分布式网络架构下业务时延及最优化模型，搭建了面向协同任务的无人集群网络化仿真平台并进行仿真，提高网络架构适用性分析准确度，给出了不同参数下的最优网络架构选择。模型与仿真结果表明，在网络跳数较少、网络节点密度较大时集中式网络架构性能更优，反之更倾向于选择分布式网络架构；同时，集中式网络受链路中断概率影响更大。
2024年06期 No.228 1-13+44页 [查看摘要][在线阅读][下载 1496K] - 刘溥熙;赵欣怡;尤明;田栢苓;马龙;
小型无人机以其成本低、探测难、体积小等特性，在执行组网雷达干扰任务方面具有良好的应用前景。以高性能目标机突防组网雷达系统作为研究背景，提出一种基于联盟博弈和Shapley值（Shapley Value）估计算法的多无人机协同干扰决策方法，实现对突防无人机的有效掩护。基于组网中各雷达节点接收到的回波及干扰信号功率，设计包含干扰信号比率（Jamming-to-Signal Ratio,JSR）和子群规模在内的性能指标，建立协同干扰决策优化模型。以各干扰无人机和雷达节点作为参与者，以基于性能指标设计的参与者边际贡献度量（即Shapley值）作为效用函数，建立联盟博弈模型。考虑高性能目标机飞行过程的不确定性以及各干扰无人机位置变动带来的影响，提出基于Shapley值估计的协同动态决策算法，以满足环境变化对求解效率的要求。仿真结果表明，该优化方法能够在动态环境中有效降低组网雷达的干扰信号比率，提高协同干扰性能。
2024年06期 No.228 14-25页 [查看摘要][在线阅读][下载 1299K] - 孙银江;杨月霜;张锐;任安康;
为提升无人集群自主任务决策智能化水平，以覆盖搜索、突防打击两类典型任务为背景，完成了无人集群行为建模、任务决策策略设计、算法仿真验证分析。针对覆盖搜索任务，采用多智能强化学习方法，以覆盖率、可知度为评价标准；针对突防打击任务，采用单智能体强化学习方法，以命中率、威胁度为评价标准，分别完成了任务决策模型训练。经过仿真验证，训练后的无人集群能够协作配合完成预定任务，相比传统方法，在适应环境动态变化方面具有一定优势。
2024年06期 No.228 26-34页 [查看摘要][在线阅读][下载 1702K] - 刘国群;王雨琪;廖志刚;
无人飞行器在现实生活中因其模型的复杂性，基于学习的方法往往需要耗费大量的时间进行离线训练。因此，提出了一种基于知识抽取的强化学习路径规划方法，使无人飞行器能够在连续环境中完成路径规划。设计神经网络对无人飞行器气动模块进行知识抽取。采用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）算法使无人机能够自主做出决策。此外，为避开障碍物，基于航路捷径提出了一种新型的威胁区计算方法，并基于此概念来塑造奖励。建立了一个有静态障碍物的环境，并使用提出的方法对代理进行训练。仿真结果验证了所提算法模型的有效性，证明无人飞行器能有效避开威胁区并准确到达目标地点。
2024年06期 No.228 35-44页 [查看摘要][在线阅读][下载 1313K] - 王传云;胡安琪;高骞;刘琼;王田;
异构无人机集群在复杂任务环境中具备多层次协同作业的优势，现有的任务分配方法仍面临如易陷入局部最优解、对任务属性和数量变化的适应性不足以及多目标优化效率低等诸多挑战。为此，提出一种基于多种群自适应遗传的动态任务分配算法，该算法根据染色体的初始目标函数特性将总种群划分为若干子种群。各子种群在迭代过程中独立进行自适应遗传优化，智能调整变异概率及选择交叉点。每次迭代结束前，算法采用优胜劣汰策略保持染色体多样性及较优秀染色体结构。若任务属性或数量发生变化，算法将灵活根据变化情况重新划分子种群或增加染色体数量。与基于遗传优化的变体算法相比，本算法在不同类型基准函数上表现出较高的稳定性。在处理复杂场景时，本算法的目标函数值提升44.15%，收敛速度提升59.85%，求解稳定性提升53.99%。该算法具有卓越稳定的求解能力，且能够在更短的计算时间内更有效地避免陷入局部最优解。
2024年06期 No.228 45-56页 [查看摘要][在线阅读][下载 1270K] - 田宗浩;孙姗姗;刘立晗;吴靖;
无人作战中，智能弹药逐步成为闭环杀伤链的新质新域装备。针对无人作战对弹药智能化发展的技术需求问题，从作战运用角度出发，深入研究智能弹药在融入“一网四链”联合作战体系中呈现出的任务特点，并从“数据、算法、算力”三个层面分析了弹药智能化发展涉及的核心关键技术，提出了智能弹药在无人作战样式下认知决策实施步骤，为提升弹药在态势感知、自主决策、智能组网等方面的性能提供参考借鉴，为未来智能弹药火力打击体系的构建提供支撑。
2024年06期 No.228 57-66页 [查看摘要][在线阅读][下载 1639K] - 郭楚微;刘晓波;武凤莺;李文佳;何思利;
无人机集群协同作战是未来智能化战争极具潜力的一种作战样式，国外特别是美国对无人机集群装备的发展给予了高度关注，启动了多项演示验证计划，并且在集群实物演练之外，尤为重视模拟仿真的作用，旨在提升迭代速度与测试频次、优化决策质量与作战计划、降低风险与成本、支持新战术战法研究。概述了美国无人机集群协同系统构建技术，包括控制架构、航迹规划和任务分配方法，以及美国在无人机集群协同作战领域开发的模拟仿真系统，包括环境与无人机模拟器、全数字仿真与半实物仿真工具平台；总结了美国无人机集群协同搜索跟踪、自主察打、集群对抗等任务战法及效能仿真评估的研究进展；分析了美国无人机集群协同作战仿真研究的发展现状，包括结合多层模块化架构与强适应性的智能规划算法、开发多元集成的通用仿真平台、作战仿真强调创新战术和生存性、联合军内项目促进研发仿真一体化与实战能力生成等，并总结了美国在实战关联、仿真精度与系统整合方面面临的关键问题，提出了相关技术发展的启示建议。
2024年06期 No.228 67-79页 [查看摘要][在线阅读][下载 1413K]
- 王宁宇;王正涛;王小刚;
针对多弹反机动目标末端协同拦截问题，提出了一种新型的一致性时间协同末制导律，保证了有限时间一致收敛的时间协同拦截。基于导弹-目标相对运动方程，建立多弹协同制导模型；通过分析比例导引特性并完成剩余时间解析求解。在传统比例导引律基础上，引入一致性时间协同偏置项，保证无向拓扑下多弹有限时间内达到一致并完成拦截任务。通过引入李雅普诺夫函数给出了相应的稳定性证明，并通过仿真验证了所设计的协同制导律的有效性和优越性。
2024年06期 No.228 80-86+106页 [查看摘要][在线阅读][下载 1036K] - 鲁瀚辰;郝明瑞;申庆茂;王若凝;
固定翼无人飞行器以其速度快、成本低廉且载荷能力强的优点被广泛应用于实际，复杂环境下固定翼无人飞行器安全飞行轨迹的快速求解是一项具有挑战性的工作。针对固定翼无人飞行器在多障碍环境中的飞行轨迹规划问题，基于传统启发式A*搜索算法框架并考虑固定翼无人飞行器的动力学特性提出了一种航路搜索算法，再基于该航路的引导设计了基于梯度下降的局部轨迹规划算法，该方法实现了固定翼无人飞行器安全飞行轨迹的快速生成。通过数学仿真验证实验表明，所提方法在复杂的未知环境中具有有效性和可行性。通过结合全局航路搜索和局部轨迹规划，固定翼无人飞行器能够实现安全避障飞行，为固定翼无人飞行器在复杂环境中的应用提供了有益的参考。
2024年06期 No.228 87-93页 [查看摘要][在线阅读][下载 1102K] - 汪馨茹;苏子康;荆献勇;曾靖轩;黄宇;
相较于水平跑道，未知坡度倾斜跑道下，无人机定点着陆更容易因落点航迹角/下沉率不匹配而产生触地过冲或低空拉飘的问题，对多源高度信息融合和着陆轨迹的地形自适应匹配能力均提出了较高的要求。对此，提出了一种面向未知坡度倾斜跑道的无人机定点着陆轨迹优化方法，以自动适配倾斜跑道坡度实现定点着陆。设计了一种基于递推加权最小二乘法（RWLS）与卡尔曼滤波（KF）的多源多层未知坡度倾斜跑道地形融合方法，结合RWLS和KF两种方法的优点，以获取更高精度的倾斜跑道地形高程以及坡度信息；据此，基于高斯伪谱法（GPM）进行倾斜跑道着陆轨迹分段优化，得到适配跑道坡度的定点着陆最优轨迹。仿真结果表明，该方法精确获取未知坡度倾斜跑道地形，有效减小倾斜跑道对触地航迹角/下沉率的影响，适配跑道坡度实现精准定点着陆。
2024年06期 No.228 94-106页 [查看摘要][在线阅读][下载 1543K] - 候磊;贾贝熙;杜子亮;张鹏;王田宇;
随着无人机在军事与民用领域的广泛应用，智能技术在无人机控制领域的相关研究和应用已经成为该领域的研究热点。深度强化学习能解决无人机复杂控制问题，实现无人机端到端的决策控制，同时也为无人机智能化应用带来了新的机遇和挑战。鉴于此，对深度强化学习在无人机智能控制中的应用进行综述。介绍了深度强化学习的基本原理与常见算法；概述了深度强化学习在无人机姿态控制、飞行控制、目标搜索跟踪、集群协同控制、空战决策控制等领域的应用；指出了深度强化学习在无人机控制应用中存在的问题和挑战，讨论了可能的解决方法；对深度强化学习技术在无人机智能控制中的研究进行总结与展望，旨在为无人机系统向自动化、自主化、智能化方向的发展提供参考。
2024年06期 No.228 107-117页 [查看摘要][在线阅读][下载 980K] - 李怀建;王涛;杜小菁;阎天航;
多无人机集群系统凭借其优势成为无人机应用领域的热点，在应用条件下，由于环境复杂以及任务多样化，单一无人机已无法满足需求，需要依靠多无人机进行协同导航。对多无人机协同中的无人机导航测量系统、协同导航信息融合架构等关键技术进行了阐述。信息融合方面，重点对基于优化、滤波算法和因子图的三种协同导航算法的研究现状进行了阐述，并分析了三种方法的优劣势。通过分析指出了集群协同导航算法研究中存在的问题，并对协同导航未来的发展趋势进行讨论，为协同导航技术后续的发展提供参考。
2024年06期 No.228 118-126页 [查看摘要][在线阅读][下载 845K] - 李汶键;李金峰;鲁旭涛;李静;
针对原始灰狼优化（Grey Wolf Optimization,GWO）算法求解多无人机三维航迹规划问题时会出现缺乏多样性、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题，提出一种基于差分进化多重策略混合灰狼优化算法（DC＿GWO）。基于差分进化算法的突变策略进行种群优化，为算法全局搜索过程中丰富种群多样性奠定基础；根据算法的收敛特性构建新型非线性收敛因子，平衡算法的全局和局部搜索能力；在灰狼位置更新中引入莱维飞行策略，使灰狼具有更强的全局搜索能力，避免算法过早地陷入局部最优。为验证DC＿GWO算法的有效性，进行了6个国际通用的标准测试函数收敛性对比实验。实验结果表明，DC＿GWO算法有较高的求解精度和较快的求解速度。为验证DC＿GWO算法在航迹规划上的优势，进行了多无人机航迹规划仿真实验。实验结果表明，DC＿GWO算法相较于GWO算法，适应度最优值降低了6%、适应度平均值降低了8%和适应度方差降低了86%，验证了DC＿GWO算法在多无人机航迹规划上具有一定参考价值。
2024年06期 No.228 127-138页 [查看摘要][在线阅读][下载 1403K] - 卞鹏;赵宇飞;张磊;陈侠;
针对RRT*算法存在收敛速度慢和节点利用率低的问题，通过加入目标偏置策略优化采样点的选取方式，融入引力势场以改进新节点xnew的生成方式，使目标点对最近节点的引力方向作为随机树的生长方向，提高了算法的收敛速度。进一步地，建立了多机同时集结的目标函数及需要满足的协同约束条件，提出了基于改进RRT算法的多无人机集结航迹规划算法，设计了多机同时到达同一目标点的控制策略。仿真结果表明，改进后的RRT算法能够在三维空间中快速规划出较短的多无人机集结航迹。
2024年06期 No.228 139-150页 [查看摘要][在线阅读][下载 1467K]