鐘 鳴，梅穎慧，寧 勇，田 達，朱偉強，蘇 抗

(1.中國航天科工集團8511研究所，江蘇 南京 210007； 2.空軍駐江蘇地區(qū)軍事代表室，江蘇 南京 210006)

0 引言

近年來，以人工智能為代表的多項科學技術獲得巨大進展。為了贏得未來戰(zhàn)爭，各國都積極在軍事領域驗證、應用新技術，力圖形成新的作戰(zhàn)理念，通過顛覆傳統(tǒng)作戰(zhàn)模式來獲得戰(zhàn)場優(yōu)勢。隨著計算機、控制領域相關技術的日益成熟，各種無人武器裝備不斷被研發(fā)出來，并逐漸參與戰(zhàn)斗，替代作戰(zhàn)人員執(zhí)行危險、難度較大的任務。無人武器裝備由最初的單機、高集成的遙控武器系統(tǒng)向網(wǎng)絡化、分布式、高智能的系統(tǒng)演進。近來提出的無人集群系統(tǒng)可在未來戰(zhàn)爭中執(zhí)行多種重要的戰(zhàn)略戰(zhàn)術任務，如：實施分布式電子戰(zhàn)，掩護戰(zhàn)機/導彈突防[1]；進行大范圍部署，對來襲入侵行為預警[2]；通過任務協(xié)同，對敵實施精確攻擊[3]。根據(jù)無人平臺組成網(wǎng)絡實施集群作戰(zhàn)的需求，需要研究適用于高對抗環(huán)境的大規(guī)模集群作戰(zhàn)的網(wǎng)絡架構、基于大規(guī)模集群的高效信息交互以及集群任務決策等相關技術。通過突破關鍵技術，可研制具有高效通聯(lián)能力、智能化的集群任務系統(tǒng)，該系統(tǒng)中各任務節(jié)點可迅速形成任務公式，通過協(xié)同形成“合力”，以較低代價更好地完成任務，進而推動集群能力，使之初步具有取代單機系統(tǒng)的潛力。

1 國內外研究現(xiàn)狀

美國國防部長辦公室發(fā)布的《無人機系統(tǒng)路線圖(2005—2030)》中指出，2025年后，無人集群將具備戰(zhàn)場態(tài)勢感知和認知能力，能夠完全自主和自行組織作戰(zhàn)。近年來，美軍通過項目、計劃和作戰(zhàn)概念驅動，針對無人集群進行了大量的相關研究、實驗和演示驗證。DARPA主導實施的“小精靈”項目，把具備自主協(xié)同和分布式作戰(zhàn)能力、可回收的小型無人機組成蜂群，執(zhí)行情報監(jiān)視偵察、壓制防空系統(tǒng)、電子戰(zhàn)、網(wǎng)絡戰(zhàn)并執(zhí)行攻擊任務。蜂群項目一直致力于減小造價高昂的多用途有人控制平臺在強對抗戰(zhàn)場環(huán)境下承擔的風險，同時降低作戰(zhàn)使用成本，提高戰(zhàn)術使用的靈活性?！靶【`”項目使用的無人機平臺為通用原子公司研制，每架約320kg，由大型運輸機或者其他大中型無人機搭載發(fā)射。美國國防部戰(zhàn)略能力辦公室(SCO)為無人蜂群戰(zhàn)術研發(fā)了“灰山鶉”微型無人機，該無人機依據(jù)商用標準，采用3D打印部件組裝，適合快速制造，成本低廉，一次性使用，可由戰(zhàn)斗機搭載和發(fā)射。該項目中，無人機集群可由F-16戰(zhàn)斗機發(fā)射(每架戰(zhàn)斗機攜帶20架無人機)，無人機可在空中自行編組，并自主協(xié)同作戰(zhàn)。根據(jù)公開情報顯示，SCO已于2016年10月在加州中國湖試驗場成功完成了一次大規(guī)模的蜂群演示，共投放了103架無人機，這群小無人機通過共享一個分布式“大腦”，演示了集體決策，自修正和自適應編隊飛行。美國空軍研究實驗室(AFRL)實施的“編群戰(zhàn)術空間”計劃，研究了無人機之間的協(xié)同作戰(zhàn)，包括偵察、搜索與跟蹤，電子戰(zhàn)、心理戰(zhàn)、對地攻擊和戰(zhàn)術牽制等方面。此外AFRL在“協(xié)同空域作戰(zhàn)”概念中，提出了有人機指揮無人機集群，協(xié)同執(zhí)行目標識別、戰(zhàn)場態(tài)勢評估、跨平臺聯(lián)合制導等復雜任務。美國海軍研究局(ONR)開展了“低成本無人機蜂群技術”(LOCUST)項目，完成了40s內在海上連續(xù)發(fā)射30架無人機以及無人機群的編組和機動飛行試驗，最終要達到每秒1架發(fā)射上百架小型無人機，組成集群執(zhí)行巡飛、情報、吸引火力、電子干擾等任務。該項目使用的“彈簧刀”無人機由雷聲公司研制，每架成本僅為1萬美元，質量為6kg，一次性使用，可攜帶多種有效載荷。此外，該項目組將會組建包括無人潛航器、無人水面艇以及反水類無人機組成的小型艦隊繼續(xù)驗證無人集群技術。

針對陸地戰(zhàn)場，以地面無人系統(tǒng)為主體的集群作戰(zhàn)已經(jīng)走上戰(zhàn)場并初露鋒芒，2016年1月19日，俄軍在敘利亞首次使用戰(zhàn)斗機器人參加作戰(zhàn)行動，在支持敘利亞軍隊攻占位于拉塔基亞郊區(qū)的戰(zhàn)斗中，2種型號共10部機器人(6部平臺-M多用途戰(zhàn)斗機器人和4部阿爾戈火力支援機器人)以及3架無人機和“仙女座-D”自動化指揮系統(tǒng)聯(lián)合作戰(zhàn)，以較少的代價取得一定戰(zhàn)果，體現(xiàn)出地面無人機集群的作戰(zhàn)威力。在海上戰(zhàn)場，對無人艇和無人潛航器為主的集群研究也方興未艾。2014年，美國海軍研究局進行了無人艇關于“蜂群思維”的試驗，13艘無人艇將各自傳感器獲得的數(shù)據(jù)進行共享并達成“一致作戰(zhàn)”。2016年美國海軍研究局進行了“蜂群2”項目試驗。在這次試驗中，由充氣艇、RHIB和其他小型無人船組成的水面無人集群自主執(zhí)行巡邏任務，操作人員僅在遠處進行任務級指揮監(jiān)控而不是直接遙控每條無人船。該項目旨在利用無人艇巡邏大面積開放水域，當未知船舶進入監(jiān)控區(qū)域后，集群中最接近的節(jié)點迅速接近目標船只進行抵近偵察，快速判斷其是無害船只還是潛在威脅，如果判斷為可疑目標，集群會自主安排一艘無人艇進行跟蹤。2016年10月5日美國海軍研究實驗室宣布，海軍在無人系統(tǒng)集群作戰(zhàn)方面已經(jīng)取得突破性進展，所研發(fā)的無人系統(tǒng)集群作戰(zhàn)技術將利用多艘無人艇的協(xié)同合作，保護己方艦艇、港口，并對抗敵方威脅。同時，美國海軍正在尋求建立一支由無人潛航器構成的水下無人艦隊實施反水雷和水下攻擊作戰(zhàn)。

近年來國內科研單位在無人機集群方面也展開了研究。其中，電科院聯(lián)合清華大學以及泊松技術先后實現(xiàn)了67、119架規(guī)模的固定翼無人機集群組網(wǎng)飛行的原理驗證試驗，打破了美國海軍保持的103架固定翼無人機集群的記錄，該無人機集群預期應用于偵察監(jiān)視、電子干擾、打擊與評估等方面。2016年底，航天空氣動力技術研究院基于CH-4B無人機系統(tǒng)，對五站四機高密度協(xié)同、超視距飛行、超視距衛(wèi)星通信接力、多路衛(wèi)通同傳、多機態(tài)勢檢測和協(xié)同飛行等集群作戰(zhàn)任務進行了驗證。

2 集群網(wǎng)絡的任務體系架構

為適應作戰(zhàn)需求，同時兼顧擴展性、安全性和信息共享效率，集群網(wǎng)絡是由任務型節(jié)點和中繼型節(jié)點組成的混合網(wǎng)絡。其中任務型節(jié)點又可劃分為傳感器型節(jié)點、融合處理型節(jié)點和攻擊型節(jié)點等子類型。集群網(wǎng)絡采用分層結構，由中繼節(jié)點組成中繼網(wǎng)絡作為混合網(wǎng)絡一層，節(jié)點之間采用網(wǎng)狀拓撲相互連接；任務型節(jié)點組成任務網(wǎng)絡作為混合的第二層，節(jié)點之間同樣可采用網(wǎng)狀拓撲相互連接；中繼型節(jié)點與任務型節(jié)點之間采用樹狀拓撲相互連接，即每個中繼型節(jié)點負責對部分任務型節(jié)點的共享信息以及請求信息進行轉發(fā)，而每個任務型節(jié)點都“從屬”于一個中繼型節(jié)點，但任務型節(jié)點可以自主轉換自己的中繼節(jié)點，因此能夠保證信息共享的魯棒性。在集群網(wǎng)絡的任務體系中，雖然存在中繼型節(jié)點，但它只是用來提高態(tài)勢共享的效率，并不是固定、集中式的管理調度節(jié)點，因此集群系統(tǒng)仍然具備較強的魯棒性。在復雜電磁環(huán)境下，任意一個節(jié)點被干擾或者擊落后，都將不會影響其他節(jié)點執(zhí)行任務，也不會影響集群系統(tǒng)的運行。同時，分層混合的網(wǎng)絡架構能夠保證良好的網(wǎng)絡擴展性，即新的任務型節(jié)點通過向某個中繼型節(jié)點發(fā)送入網(wǎng)信息，并由中繼型節(jié)點確認廣播給其他節(jié)點后，就可快速加入網(wǎng)絡。需要指出的是，不同于Ad hoc網(wǎng)絡，集群網(wǎng)絡兩層可通過物理或者邏輯劃分，主要目的是將低速、可要性要求高的控制/共享/請求信息與高速的業(yè)務數(shù)據(jù)分開傳輸。例如任務型節(jié)點需要與其他節(jié)點進行協(xié)同時，可發(fā)送協(xié)同請求信息至中繼網(wǎng)絡，并由中繼節(jié)點廣播給所轄任務節(jié)點。此外，任務型節(jié)點可根據(jù)網(wǎng)絡中其他節(jié)點的狀態(tài)信息，來選擇業(yè)務數(shù)據(jù)路由。在網(wǎng)絡安全方面，中繼型節(jié)點可對需要入網(wǎng)的任務節(jié)點進行身份認證并周期性地對所轄任務型節(jié)點進行確認，如果沒有通過安全認證則不轉發(fā)其發(fā)送的任何消息并廣播該節(jié)點為惡意節(jié)點，以提高網(wǎng)絡的安全性。集群網(wǎng)絡混合分層結構如圖1所示。

圖1 集群網(wǎng)絡混合分層結構

3 基于數(shù)字信息素的信息交互機制

3.1 蜂群信息交互與任務機制

隨著人工智能技術的發(fā)展，各種生物學領域的概念越來越被人們所熟知。就生物集群而言，集群思維被描述成動物群體自組織行為，例如蜜蜂對蜜源的找尋與選擇以及鳥群、魚群在遷徙過程中以編隊形式飛行。這些自然界給予生物群體的分工協(xié)作能力令人嘆為觀止，而群體內部信息傳遞共享機制對實現(xiàn)無人集群高智能等級的自主任務決策與規(guī)劃有借鑒意義。

當一些生物群體具有龐大的數(shù)量時，它們仍然能夠完成復雜的群體協(xié)作，這種集體行為并非依靠外部統(tǒng)一的協(xié)調調度，而是依靠一整套信息共享和信息協(xié)同機制。以蜂群采蜜為例，在采蜜過程中不同角色的工蜂需要相互協(xié)作才能高效地工作。采蜜開始時，一部分工蜂分散尋找蜜源。一旦找到蜜源后，它們分泌被稱為信息素的化學物質[4-5]，這種物質在一定時間內能散布到一定范圍，但會隨著時間逐漸消散。在尋找蜜源的過程中，任何工蜂都可以釋放表示找到蜜的信息素來通知其他未找到蜜源的工蜂。遠處沿途感知到該氣味的工蜂會沿著信息素濃度變化，向蜜源分布的區(qū)域聚集。也就是說，蜜蜂可以釋放信息素來尋求其他蜜蜂協(xié)同采蜜。不同蜜蜂個體通過釋放相同氣味加強某種信息累積，而通過氣味濃度來表征的信息的累積程度又代表了屬于某個蜜源的采蜜工作的繁忙程度。最為重要的是，信息素不但能夠召喚任務協(xié)同，并且能根據(jù)信息累積程度調配蜂群資源。它既隨任務召喚蜂群，又不會使蜜蜂無休止地聚集而引發(fā)混亂。信息素的調節(jié)能力需要具備以下因素：1) 具有沉淀累積性，可表征；2) 可借助個體交互快速傳播；3) 具有多種類型，可通過統(tǒng)計獲得較為準確的態(tài)勢結果；4) 具有一定的時效性，是可變的。

在蜂群找到多個蜜源時，沒有找到蜜源的工蜂能夠通過獲得的信息素來自主調整采蜜策略。當一個正在尋找蜜源的蜜蜂收到代表不同蜜源的信息素后，如果其中某信息素濃度過高，此蜜蜂將放棄這個蜜源轉而選擇其他蜜源。蜂群利用信息素種類及濃度這只看不見的“手”智能地、自主地、自適應地進行決策，完成不同區(qū)域蜂群之間的協(xié)同和蜂群內不同角色群體的資源分配。從效果來看，雖然去哪個蜜源采蜜，對于每個蜜蜂的選擇完全是自主的，但是由于目標規(guī)則都是明確的，因此整個群體體現(xiàn)出高度的智能化和任務決策理性。

3.2 集群態(tài)勢共享與任務機制

蜂群將信息素用于任務分配和協(xié)同交流，該機制具有任務決策魯棒性強、規(guī)則簡單、能分解復雜任務等優(yōu)勢。由于無人集群與蜂群在執(zhí)行任務過程中的組織形式與分工需求有一定的契合度，因此將該機制引入無人集群信息交互具有實際意義。通過模擬蜂群信息素傳播機理與信息共享機制，通過少量協(xié)同信息，依靠具有自主任務決策能力的個體，使集群在復雜電磁環(huán)境下高效執(zhí)行作戰(zhàn)任務。將無人集群與蜂群進行類比，結果如表1所示。

表1 蜂群和無人集群類比

根據(jù)集群網(wǎng)絡的信息傳遞方式，傳感器型節(jié)點將感知獲得的態(tài)勢信息，按照信息素消息格式形成共享信息單元。中繼型節(jié)點負責搜集傳感器型節(jié)點發(fā)送的態(tài)勢信息，并生成信息池單元，通過中繼網(wǎng)絡傳播各自的信息池單元，使得其他節(jié)點快速獲得其他區(qū)域的態(tài)勢，在全網(wǎng)范圍內形共享信息池，并由中繼型節(jié)點將處理后的共享信息池消息發(fā)送至附近的任務型節(jié)點。態(tài)勢信息收集以及傳播流程如圖2所示。

圖2 態(tài)勢信息共享流程示意圖

集群節(jié)點狀態(tài)和態(tài)勢共享消息可指導各節(jié)點完成任務分工和協(xié)同。為更好地收集和利用共享信息，每個任務型節(jié)點基于TDMA體制按照統(tǒng)一消息格式周期性發(fā)送信息素信息、接收信息池信息。每個中繼型節(jié)點收集整理并維護信息池。完整的共享消息傳播周期如圖3所示。

4 分布式自主決策技術

為克服集中式在線決策帶來的弊端，采用分布式在線自主決策模型。當任務型節(jié)點接收信息池消息后，可獲得目標特征信息。在自主決策過程中，節(jié)點綜合三方面要素生成決策集，即由信息池消息所提取的代表某個任務進行程度的信息素濃度、任務本身的重要性程度以及節(jié)點自身能力，并最終發(fā)布決策信息素eq t來通知自身決策。任意節(jié)點在第t個周期內提取信息池信息素sij濃度更新可用公式(1)表示。

c(t)=c(t-1)+∑q∈Q(q)(rq(t)-vq(t))

(1)

式中，rq(t)代表更新周期內目標任務增量，vq(t)代表已過失效的目標任務量，Q(q)表示發(fā)布相同信息素任務節(jié)點集合。

在進行在線決策前，根據(jù)效益函數(shù)模型，對目標和任務進行篩選，以確定任務執(zhí)行的候選范圍。而信息素濃度是形成效益函數(shù)目標任務的主要因素。假設任務的信息素濃度上限設置為cmax，下限為cmin。在節(jié)點進行決策時，如果發(fā)現(xiàn)當前目標任務的濃度高于上限cmax，認為針對該目標的該任務已經(jīng)飽和，因此選擇不參與該任務也不回應協(xié)同消息，轉而選擇決策其他目標任務。

圖3 共享消息格式

為防止大量節(jié)點同時涌入一個目標任務造成短時間內過飽和，在計算信息素濃度時，任務節(jié)點根據(jù)sij的增量對選擇該任務的其他節(jié)點決策進行預測，并通過Roulette Wheel(比例選擇算子)以一定概率決策該任務。當目標任務的濃度低于下限cmin時，新加入的節(jié)點按照濃度由低到高優(yōu)先執(zhí)行相應的目標任務。

目標任務的一種效益函數(shù)由公式(2)定義。其中，D(t)代表任務型節(jié)點q對目標j執(zhí)行任務i決策的權重。Pr(t)代表目標的任務等級，也就是執(zhí)行該項任務的獎勵激勵，A(t)代表節(jié)點自身因素，包括執(zhí)行該任務的成本預估和威脅評估，c(t)為信息素濃度，α、β、γ為3個關鍵因素的權重，它們具有一定關聯(lián)性，并且可根據(jù)Pr(t)、A(t)和c(t)計算結果實時調整，初值可通過機器學習算法得到。

D(t)=αPr(t)-βA(t)-γc(t)

(2)

任務節(jié)點計算多個D(t)值，根據(jù)排序確定決策范圍，形成決策集Dq。為防止決策結果過度集中，任務節(jié)點在Dq中隨機選擇目標執(zhí)行任務，或者選擇權值最高的目標根據(jù)協(xié)同需要采用不同方式執(zhí)行該任務。同時，根據(jù)決策結果生成目標任務字zij(t)，并添加執(zhí)行任務時間vij(t)，協(xié)同請求以及要求的消息字dij(t)。將上述字段形成決策信息素eij(t)，按照圖3的消息格式將信息素消息發(fā)送給中繼型節(jié)點，在周期t+1發(fā)布到整個網(wǎng)絡。

5 結束語

本文提出了一種基于數(shù)字信息素的分布式?jīng)Q策技術，針對無人集群任務需求，對滿足群體任務運行、態(tài)勢共享等功能的信息交互體系架構進行研究。并提出大規(guī)模、高可靠集群網(wǎng)絡架構，高效集群信息交互機制及自主任務決策等技術，為大范圍、多平臺聯(lián)合行動集群系統(tǒng)提供理論支撐?！?/p>

[1] 王秀錦，王強，楊帆.“海上狼群”分布式電子戰(zhàn)系統(tǒng)構想[J]. 艦船電子對抗，2012，35(4): 8-10,18.

[2] 張振國，孫旭，孫文峰.無人機用于空軍戰(zhàn)略預警作戰(zhàn)的可行性分析[J]. 現(xiàn)代雷達，2012，34(10): 7-10.

[3] 石玉彬.分布式干擾技術研究[D]. 西安:西安電子科技大學碩士學位論文，2013.

[4] 沈東，魏瑞軒，茹常劍.基于數(shù)字信息素的無人機集群搜索控制方法[J]. 系統(tǒng)工程與電子技術，2013，35(3):591-596.

[5] 曾志將，黃康.蜂群中化學信息通訊[J]. 蜜蜂雜志，2008, 28(4): 3-6.