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)即使在通信信號遭到干擾、視線被遮蔽的情況下，也能在廣闊的戰(zhàn)場上自主搜尋并消滅每一個(gè)敵方目標(biāo)。

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

報(bào)道援引一名不愿透露姓名而要求匿名的防務(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)示著這樣一種未來，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)?！?/p>

傳統(tǒng)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)，這種處理方式可能導(dǎo)致信息混淆。新方法構(gòu)建了一種“異構(gòu)圖”，即一種能夠賦予不同對象真實(shí)語義的智能網(wǎng)絡(luò)。在這一網(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。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，但其代價(jià)是高達(dá)5.8秒的計(jì)算延遲。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)電子對抗環(huán)境下是致命的。

真實(shí)戰(zhàn)場充滿各種不確定因素。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的地面范圍也十分有限；而“搜索與摧毀”任務(wù)本身則是一場與時(shí)間和燃料消耗賽跑的行動(dòng)。這支中國科研團(tuán)隊(duì)直面挑戰(zhàn)，提出了相應(yīng)的解決方案。他們?yōu)槊考軣o人機(jī)植入了一套“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?yōu)闊o人機(jī)設(shè)計(jì)了一套分層式的“大腦”決策機(jī)制。無人機(jī)首先確立宏觀任務(wù)目標(biāo)：“究竟是繼續(xù)搜索，還是轉(zhuǎn)入打擊模式？”隨后，它會(huì)選定具體的攻擊對象。最后，它將根據(jù)實(shí)際情況決定應(yīng)投入多少彈藥進(jìn)行攻擊。通過將復(fù)雜的決策問題拆解為層層遞進(jìn)的子任務(wù)，無人機(jī)成功避免了因試圖“眉毛胡子一把抓”而陷入混亂的局面。

在該團(tuán)隊(duì)開展的仿真實(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)果還表明，該算法具備極強(qiáng)的泛化能力：只需在小規(guī)模的仿真場景中完成訓(xùn)練，便可即刻無縫遷移并應(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)場應(yīng)用。他們還將致力于進(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)一步將信道競爭、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?！?/p>