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殺傷率100% 無人機(jī)作戰(zhàn)新算法發(fā)布 革新戰(zhàn)場(chǎng)搜索與摧毀方式

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2026-06-01 09:38:06  觀察者網(wǎng)

西北工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院副教授張棟領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)近日發(fā)布了一項(xiàng)新算法,該算法有望從根本上改變無人機(jī)蜂群搜尋并摧毀敵方目標(biāo)的方式。這項(xiàng)被稱為HG-STR(異構(gòu)圖時(shí)空推理決策方法)的算法,使固定翼無人機(jī)編隊(duì)即便在通信信號(hào)遭到干擾、視線被遮蔽的情況下,也能在廣闊的戰(zhàn)場(chǎng)上自主搜尋并消滅每一個(gè)敵方目標(biāo)。

殺傷率100% 無人機(jī)作戰(zhàn)新算法發(fā)布

根據(jù)5月19日發(fā)表于中國(guó)航空領(lǐng)域頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《航空學(xué)報(bào)》的一篇同行評(píng)議論文,HG-STR在任務(wù)成功率上達(dá)到了96%,殺傷率達(dá)到100%。這兩項(xiàng)核心指標(biāo)均顯著優(yōu)于對(duì)比算法。這是目前已知首個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)100%目標(biāo)摧毀率,同時(shí)運(yùn)行速度足以跟上現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)節(jié)奏的算法。

殺傷率100% 無人機(jī)作戰(zhàn)新算法發(fā)布 革新戰(zhàn)場(chǎng)搜索與摧毀方式

報(bào)道援引一名不愿透露姓名的中方防務(wù)專家稱,目前大多數(shù)無人機(jī)作戰(zhàn)任務(wù)仍由人類飛行員進(jìn)行遠(yuǎn)程操控。這名專家表示,這項(xiàng)技術(shù)預(yù)示著未來成群的無人機(jī)將被派往高風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)干擾的環(huán)境中,在與人類指揮徹底斷開聯(lián)系后,它們僅憑一道最終指令——“搜尋并全殲所有敵人”,便能獨(dú)立執(zhí)行任務(wù)。

傳統(tǒng)的算法往往將友軍、敵軍及地形等各類信息視為同一種類型的數(shù)據(jù),這種處理方式容易導(dǎo)致信息混淆。研究團(tuán)隊(duì)提出的新方法構(gòu)建了一種“異構(gòu)圖”,即一種能夠賦予不同對(duì)象真實(shí)語義的智能網(wǎng)絡(luò)。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中,友方無人機(jī)是一類節(jié)點(diǎn),搜索區(qū)域是一類節(jié)點(diǎn),敵方目標(biāo)則是另一類截然不同的節(jié)點(diǎn)。該算法通過學(xué)習(xí),精準(zhǔn)地識(shí)別并關(guān)注各類對(duì)象之間正確的關(guān)聯(lián)關(guān)系。當(dāng)一架無人機(jī)發(fā)現(xiàn)敵方目標(biāo)時(shí),該信息會(huì)被系統(tǒng)判定為高優(yōu)先級(jí)的威脅,而當(dāng)附近有友軍單位時(shí),系統(tǒng)則將其視為開展協(xié)同作戰(zhàn)的契機(jī)。得益于此,無人機(jī)蜂群能夠瞬間判斷出何時(shí)需要向友軍提供支援,何時(shí)又該對(duì)敵方展開追殺。

相比之下,基于既定規(guī)則的舊式系統(tǒng)運(yùn)作模式類似于預(yù)先編寫好的劇本,一旦遭遇不按“劇本”出牌的敵方,便會(huì)徹底失效。大多數(shù)現(xiàn)有的優(yōu)化方法運(yùn)行速度都過于緩慢。論文指出,得益于端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向推理,HG-STR的單步耗時(shí)僅為6.6毫秒,這相較于傳統(tǒng)方法無疑是一次巨大的飛躍。另一種方法GA+PSO+MPC雖然在覆蓋率上略高于HG-STR,但其計(jì)算延遲高達(dá)5.8秒,在100米每秒的飛行速度下,這意味著每步?jīng)Q策期間存在近600米的盲飛距離,這在強(qiáng)電子對(duì)抗環(huán)境下是致命的。

真實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)充滿各種不確定因素,如敵方電子干擾可能切斷通信鏈路,使無人機(jī)陷入孤立狀態(tài);無人機(jī)自身傳感器所能觀測(cè)的地面范圍也十分有限。這支中國(guó)科研團(tuán)隊(duì)提出了相應(yīng)的解決方案,為每架無人機(jī)植入一套“記憶系統(tǒng)”,一旦無人機(jī)與友機(jī)失去聯(lián)系,便可依靠一種特殊的記憶模塊來回溯并記住友機(jī)的最后位置以及敵方目標(biāo)最后一次出現(xiàn)的坐標(biāo)。此外,他們還設(shè)計(jì)了一套分層式的“大腦”決策機(jī)制,將復(fù)雜的決策問題拆解為層層遞進(jìn)的子任務(wù),避免了因試圖“眉毛胡子一把抓”而陷入混亂的局面。

在仿真實(shí)驗(yàn)中,即便是在通信半徑極度受限的弱連通條件下,仍能保持94%的任務(wù)成功率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法具備極強(qiáng)的泛化能力:只需在小規(guī)模的仿真場(chǎng)景中完成訓(xùn)練,便可無縫遷移并應(yīng)用于規(guī)模更為龐大、涉及更多無人機(jī)與敵方目標(biāo)的復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境之中,而無需進(jìn)行任何額外的重新訓(xùn)練。

展望未來,該團(tuán)隊(duì)計(jì)劃將這一算法從實(shí)驗(yàn)室環(huán)境推向真實(shí)的戰(zhàn)場(chǎng)應(yīng)用,并致力于進(jìn)一步提升算法的魯棒性,使其不僅能夠妥善應(yīng)對(duì)通信中斷的突發(fā)狀況,更能有效處理信息傳輸延遲以及數(shù)據(jù)受損等各類復(fù)雜問題。研究報(bào)告寫道,未來工作將重點(diǎn)探索該算法在算力受限的嵌入式機(jī)載平臺(tái)上的輕量化部署與實(shí)飛驗(yàn)證,并進(jìn)一步將信道競(jìng)爭(zhēng)、隨機(jī)丟包與傳輸延遲納入馬爾可夫決策狀態(tài)空間,研究非理想通信信道下的集群決策韌性。

(責(zé)任編輯:zx0176)
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