曾子鳴，董超，朱小軍，賈子曄

（1.南京航空航天大學電子信息工程學院，江蘇 南京 211106;2.南京航空航天大學計算機科學與技術學院，江蘇 南京 211106）

0 引言

無人機因其在移動性、成本與環(huán)境適應性上的優(yōu)勢，成了目前戰(zhàn)場上不可或缺的作戰(zhàn)部分。目前的單架察打一體無人機適合低強度的沖突作戰(zhàn)，在猛烈的電子干擾環(huán)境中難以發(fā)揮既定作用。在抗打擊上，多架無人機組成的無人機集群有潛力成為戰(zhàn)場中執(zhí)行任務的主流選擇。無人機集群通過群內協(xié)作，構成察、打、擾一體化的多功能無人機集群。在這種分布作戰(zhàn)中，攜帶不同載荷的無人機通過協(xié)作，進行載荷互補和任務協(xié)調，可實現(xiàn)整個系統(tǒng)的提升，應對敵方的防空體系，完成武裝偵察、目標偵測、陣地防護、精確打擊、特殊任務執(zhí)行等工作任務[1]。無人機集群不是多架單一無人機的簡單組合，飛行器操控也不是傳統(tǒng)的一人操縱一機的模式。面對錯綜復雜的空域形勢和強干擾的任務環(huán)境，無人機集群需要有自主調整集群狀態(tài)的能力。無人機集群與較弱耦合的單架無人機相比，有更強的環(huán)境適應性、更穩(wěn)定的系統(tǒng)魯棒性和更高效的任務處理能力。

最初無人機集群的概念衍生自生物集群。對于生物集群的研究最初來源于1952年的法國生物學家Pierre Paul Grasse[2]，研究發(fā)現(xiàn)昆蟲之間能夠在高度結構化的框架下通過分工、控制等級和任務協(xié)調，完成遠超個體智能化程度的復雜任務。類似蜂群、鴿群、魚群等生物群體都存在類似的群集行為[3]。蜂群中的蜂王、工蜂、雄峰具有不同的形態(tài)和職能，它們分工合作從而維系集群的生存和繁衍；蟻群通過“信息素濃度”當作指示從而找出到達食物的最短路徑；魚群通過觀察身邊魚的游動以調整自身的姿態(tài)，使整個魚群宏觀上可以高速地集體游動；雁群在季節(jié)性遷移的過程中，總會排成固定的隊形，每組雁的數(shù)量也在一定的范圍內。諸如上述，群集內個體簡單的行為結合會導致更為復雜的行為。看似無序的個體在組織規(guī)則的約束下，在集群層面上宏觀地體現(xiàn)出了高度組織性。在戰(zhàn)場中，無人機的任務種類可以分為偵察、作戰(zhàn)、通信、靶機等。不同的生物集群行為在戰(zhàn)場環(huán)境中可以能夠匹配對應的無人機的任務，偵察、攻擊等行為可以采用與之相對應的集群模式[4-5]。本文提出了一種基于生物集群的融合機制。不同的生物集群間因為生物特性，存在不同的交流機制。對應到無人機中，這可以是無人機的路由協(xié)議、編隊模型等。無人機小隊如果受到敵方的干擾或摧毀，所剩無人機數(shù)量無法完成目標任務。生物集群融合機制可以支持受到摧毀的無人機集群進行重組、規(guī)劃，以保證在受到敵方干擾的情況下，除了依靠無人機本身的抗干擾能力，無人機集群能迅速組織無人機的有生力量，完成既定目標。對于大規(guī)模集群而言，這種基于任務的集群重組機制能夠縮短受打擊無人機集群重新集合編隊的時間，提高了集群整體的任務效率。同時，本文提出了一種集群重構過程。當集群出現(xiàn)因成員減少而無法完成目標任務時，剩余的成員可以通過重構加入其他的集群。受損的無人機群不用重新飛回地面站進行集結，從而提高了無人機集群完成任務的效率。

1 生物無人機集群融合挑戰(zhàn)

仿生無人機集群的最大特點是異構性。在一個整體的作戰(zhàn)框架下能夠同時存在多類不同的無人機集群類型，它們各具作戰(zhàn)特色，負擔著各自任務所需要的載荷。這一點從對應的生物集群可以看出。不同的生物集群能通過協(xié)作完成集群目標，且集群個體體現(xiàn)出的群體智能各有特色[6]。這些生物群體間交流方式，是由生物個體與群體自身所生活的環(huán)境與生物自身所具有的能力所決定的。對于狼群來說，捕獵的目標和群體出動的狼群數(shù)量會因為季節(jié)而產生變化。狼群個體因其高效的信息交流能力，在捕獵過程中頻繁地與伙伴交互，利用角色間調度共同協(xié)調狩獵行動。這種能力是諸如蟻群、魚群等群體所不具有的。但蟻群、鴿群也有各自完成集群捕食、遷移等行為所需要的交流方法。將這類差異現(xiàn)象類比到無人機集群上，在同一個架構上要容納不同的仿生集群，必須考慮不同無人機集群間的交流方式差異性，例如集群間的拓撲方式和通信方式。下面將從生物集群特性出發(fā)，分析無人機集群與生物集群的映射關系[7]。

生物集群行為是一種普遍存在的自然現(xiàn)象：鳥類以某一種隊形進行飛翔，蜜蜂自組織地尋找蜜源，狼群的捕食合作等。生物群體通過個體層面上簡單的信息交互與決策，在整個系統(tǒng)層面宏觀地涌現(xiàn)高度的自組織性、一致性、魯棒性。群體智能概念來自對這類生物群體表現(xiàn)的統(tǒng)一、復雜行為的觀察。本文將介紹4種典型的生物群集行為，分別為鴿群、蟻群、狼群以及魚群，并總結這4種集群的群體生活習慣以及群體內的交流機制[8]。

1.1 鴿群

鴿群中的個體，遵循了一種拓撲距離交互的方式，每只鴿子僅與自身周圍一定數(shù)量的個體進行溝通。鴿群中除了領頭鴿外，其余的跟隨者也存在層級網絡關系[9-12]。鴿子可以影響同層的鄰近鴿子或者更下層的鴿子，但無法對上層鴿子造成影響。在鴿群飛行時，這類的層級網絡結構的群體在飛行時應對障礙的處理更加迅速。飛行過程中，個體的飛行參數(shù)也會與周圍鄰居的鴿子盡可能保持一致。

1.2 蟻群

蟻群是一種高度結構化的社會組織，螞蟻遷移以及覓食都是典型的群集行為。一般的蟻群由蟻后、雄蟻、工蟻和兵蟻組成，各類蟻種都有其嚴謹?shù)姆止?。螞蟻群體盡管龐大，但其運作目標十分簡單，即收集食物與筑巢。螞蟻在活動過程中會釋放信息素[13-14]，并確定個體前進方向，而收集食物的蟻群都可以通過觸角感受這類信息，從而更多的螞蟻會選擇留有信息素的路徑，形成正向反饋。在通信方式上，蟻群通信是一種一對多的手段，通過類似于廣播并轉發(fā)的方式，發(fā)送信息素。收到信息素的螞蟻同樣會確定食物的方向，并且釋放信息素。蟻群能通過這種簡單大量的信息交流，達到找出食物源和筑巢的任務目標。

1.3 狼群

狼群是一類團結的集群，它們有著一套十分森嚴的等級制度。狼群生活范圍廣，能適應不同的地理環(huán)境，這與它們的生活習慣有很強的關系。一般來說，狼有3種模式，分別為獨居、成對活動以及群居[3]。當環(huán)境條件好、食物充足時，小型的動物數(shù)量多，森林生態(tài)系統(tǒng)下的狼一般是獨自行動或是兩只配對個體一起行動，這樣已經足夠它們收獲滿足生存的食物數(shù)量。而當季節(jié)寒冷時，狼群一般以牦牛、鹿等大型蹄類動物為食，這時往往需要團隊配合，此時的狼以群居的模式生存。在狼群的集體圍捕過程中，也體現(xiàn)了集群智能。在圍捕過程中，狼群依靠高效的組織分工，利用角色間調度和默契配合完成了協(xié)調的狩獵行動[15]。狼的個體可以認為是高度智能化的無人機。狼與同伴頻繁地交互進行合作狩獵，綜合考慮了獵物的移動、特征、狀態(tài)等要素采取相應的聯(lián)合圍捕策略。

1.4 魚群

海洋中的魚群是一類密度相當高的群體?？梢钥吹缴锨l的魚個體集結前進，這種集群行為可以有效地保護體型較小的魚類不受外敵的侵襲。魚群大部分時間都會隨著洋流和食物的位置，紛亂而有序地運動。當魚群遭遇捕食者攻擊時，魚群會迅速散開。遠離捕食者后又會迅速集結。魚類的大腦沒有狼群這類哺乳動物發(fā)達，它們依靠一些簡單的機制進行應答而形成了整群魚特定的自組織方式[16-18]。

? 側線反饋機制：魚的身體兩側都有一條顏色特殊的側線，每條魚以周圍1、2條同伴的側線為觀察標志，調節(jié)自己的游向和速度，以維持適當?shù)木嚯x。

? 聚群行為：魚類會趨向與周圍的個體聚集成緊湊的集體，無論數(shù)量多少。這樣能使弱小的魚類個體成團進行覓食或躲避捕食者。

? 追尾行為：當群體中的某一條魚發(fā)現(xiàn)食物后，團隊中的其余魚會跟隨該個體的尾部進行游動。

1.5 集群運作特點引起的挑戰(zhàn)

不同集群的結構特征以及集群行為賴以產生的個體交流機制與無人機集群都能相對應。生物集群與無人機集群運作邏輯對比見表1，具有以下特點：組織結構的分布式、行為主體的簡單性、作用模式的靈活性、系統(tǒng)整體的智能性[7]。生物集群體現(xiàn)的分工合作、適應不同環(huán)境、集群整體保持穩(wěn)定等特點與無人機集群作戰(zhàn)時的運作特點相符合[19-22]。

表1 生物集群與無人機集群運作邏輯對比

不同的生物集群因為集群生活環(huán)境和個體生理結構原因，有不同的交流機制，在映射到無人機集群時，不同的生物集群模式可以用于相應的任務環(huán)境。無人機戰(zhàn)場的環(huán)境是異構的，存在多種類型的無人機群。但不同類型的無人機群間合作較少，若是A類機群因成員損毀無法完成任務，地面站只能重新派遣A類機群繼續(xù)完成任務，而無法當即指派B類機群繼續(xù)完成。這是因為不同機群負擔著各自的特殊載荷，B類機群若不含此類載荷便無法完成任務。但也有一種情況，A類機群的載荷無人機仍然存活，但機群成員減少過多導致無法完成任務。此時A類機群如果可以加入其他機群，則能繼續(xù)完成之前的任務。本文考慮了一種將A類機群和B類機群融合變換的架構，以此處理不同仿生集群無人機運作交流方式不同的問題。每種集群都有各自的拓撲方式。例如鴿群遵循層級網絡的飛行方式、狼群的集群呈三角形，使狼群成員少、分布廣，蟻群呈直線型排列方式。而依托在不同的隊形拓撲上，集群的成員遵循不同的通信方式。在各自的規(guī)則中，無人機位置的重要性不同。鴿群隊形時，領航者位于層級網絡頂部的頭鴿。若將鴿群的層級隊列分解為狼群的多個三角形隊列，該過程需要經過領導者選舉，確定鴿群中誰來承擔多個狼群的領導者。進一步進行計算編隊變換的位置，從鴿群散開成狼群。

總的來說，不同的仿生集群根據其集群特色可以在戰(zhàn)場上承擔相應類型的任務。但也正是如此，若要將異構的仿生集群集成到同一個架構中，也必須考慮這些集群之間的差異[23]，從而進行轉換。

1.6 集群通信拓撲與隊形拓撲

無人機集群的運作過程中，其拓撲結構可以分為兩類。第一類是隊形拓撲，即集群內無人機實際的分布位置。集群的編隊控制是實現(xiàn)無人機集群自主飛行的關鍵問題。在編隊控制問題中，兩架或兩架以上的無人機在特定的規(guī)則秩序進行協(xié)同飛行，使所有無人機按照預定的隊形沿航線飛行，無人機之間的位置關系保持相對固定。目前，無人機保持隊形拓撲的主要方法有跟隨－領航法、虛擬結構法、基于行為法、人工勢場法、基于圖論的方法等[7]。此外，一致性理論也被應用在無人機編隊的問題中。第二類是通信拓撲，通信拓撲被用于描述集群內無人機個體的信息傳輸。通信拓撲由通信網絡圖和通信權重系數(shù)組成。通信網絡圖指示了多智能體系統(tǒng)中個體的鏈路存在情況。通信權重系數(shù)描述了該條通信鏈路的重要程度。目前被用于無人機網絡的通信網絡拓撲有星狀、網狀、混合狀、簇樹狀拓撲結構[31]。此外，也有更復雜的隨機網絡模型在被運用于無人機集群網絡中。例如，隨機網絡模型、小世界網絡模型、無標度網絡模型和分層網絡模型。在不同的通信拓撲結構中，節(jié)點間的數(shù)據傳輸與信息融合的方式不同，使網絡的一些性能（如功耗、通信距離、魯棒性）會有所差異。

與所描述的生物群體類似，不同的通信拓撲在同一場景的表現(xiàn)性能會有差異。對于鴿群而言，小世界網絡模型具有更高密度的拓撲以及更弱影響力的領導者（基于領導者－跟隨者模型）[32]。分層網絡模型產生的虛擬領導者距離更遠。當通信場景從生物群體轉換到無人機集群時，隊形拓撲和通信拓撲可以不必是強綁定的。對于某一類隊形而言，集群可以根據環(huán)境或者任務需求更換通信拓撲?；蚴窃谀骋还潭ǖ耐ㄐ磐負湎?，進行編隊隊形的變換。無人機集群的通信拓撲與隊形拓撲的組合變換提高了在動態(tài)環(huán)境給無人機集群的任務能力，增強了面臨不確定場景的魯棒性。

2 仿生集群融合架構

考慮生物集群與無人機集群的相似性，本文以 3類生物集群的交流機制為基礎，定義了一種面向任務的無人機戰(zhàn)場網絡架構。首先，定義戰(zhàn)場無人機的3類具體任務為：對目標的導航、對敵方的協(xié)同攻擊以及對戰(zhàn)場信息的偵察。根據這3類任務，提出了一種仿生集群的融合架構：集群內的無人機若遭遇電子干擾出現(xiàn)了成員損失后，可以進行重新融合編隊，以繼續(xù)完成目標任務。

2.1 基于生物行為的無人機集群

2.1.1 基于狼群行為的無人機集群

基于狼群行為的無人機集群的特點為組織分工多、交互頻繁、交互信息復雜。這要求無人機集群形成的簇群多、簇的成員少。在狼群無人機進行圍獵的過程中，簇之間有負責交互的無人機，簇之間的交互內容相對簇群內可以相對簡單。在簇之間，可以針對打擊目標的位置信息進行交互，形成簇間的圍獵。簇內可以對目標獵物的運動狀態(tài)，環(huán)境信息進行交互。最后，由單個簇或者多個簇的多架無人機進行協(xié)同攻擊。

2.1.2 基于鴿群行為的無人機集群

基于鴿群行為的無人機集群特點在于其層級網絡架構。層級網絡架構的通信壓力更小，應對變化的能力更迅速。適合主要應用于目標導航的任務，在導航過程中，層級交互模式的信息傳遞比平等交互模式更快，且信息流按照高個體流向低個體，信息傳遞是單向的。這樣的交互模式可以補償單個個體導航的誤差，使整個鴿群無人機能更穩(wěn)定地以鴿群姿態(tài)進行編隊飛行[24-27]。

2.1.3 基于蟻群行為的無人機集群

基于蟻群行為的無人機集群特點在于螞蟻信息素的傳播是一種廣播模式。當螞蟻釋放信息素后，其尋找食物的整個蟻群可以根據道路上信息素濃度進行判斷。蟻群的優(yōu)勢在于傳播的信息足夠簡單，對于任務決策要求較少，較適用于信息偵察等任務。派出的蟻群無人機對周圍環(huán)境的消息（如頻譜環(huán)境、戰(zhàn)場地理環(huán)境）進行收集，同時遇到戰(zhàn)略目標可以與釋放信息素一樣對集群中的其他個體進行廣播，從而完成偵察監(jiān)督搜尋目標的任務。

2.2 仿生集群融合架構

本文提出了一種仿生無人機集群架構。生物集群具有各自的通信方式和組網模型。狼群模型可以被認為是一種通信能力強的無人機個體。相比鴿群或蟻群這種與鄰居交流的群體，狼群的通信量更大。無論從拓撲上還是通信方式上，不同的生物集群都應在無人機的編隊和通信協(xié)議上有相應的映射。本文從編隊出發(fā)，提出了一種群體融合的模型。該模型在以下情況中能發(fā)揮作用：離開編隊的無人機，可以立即與其他集群形成編隊；整個無人機集群受到攻擊，剩下的成員無法完成目標任務，此時可以與其他集群融合；兩個各自持有特色載荷的無人機編隊，通過融合組成能力更強的編隊，完成復雜性更高的任務。

仿生無人機集群編隊重構的目標是對兩類拓撲結構的無人機集群進行重新配置[28-30]。失去任務完成能力的無人機被認定為待征召節(jié)點。正在執(zhí)行任務的集群如果搜尋到了待征召節(jié)點，則啟動重構程序。主無人機重新計算加入待征召節(jié)點后的新無人機隊形。編隊的重構分為3個階段：重構請求；編隊分析；編隊機動操作。 當編隊完成以上3個階段后，整個集群以新的編隊隊形繼續(xù)前進。

（1）階段一，重構請求

重構請求階段是整個重構的起始階段。重構請求一般由數(shù)量少的無人機發(fā)出。當無人機集群部分成員受損，導致整個集群無法完成目標任務時，集群內的剩余無人機便開始向外發(fā)送重構請求。請求剩余的無人機接入新的集群編隊。待接入的無人機發(fā)出請求后，由集群的領航者進行分析，決定是否要接收。集群確認接收新無人機后，發(fā)出確認回復，雙方進入編隊階段。

（2）階段二，編隊分析

在雙方確認開始重構后，集群進行位置分析階段。在該階段，由鴿群層級網絡的中間層作為中心節(jié)點負責信息傳遞，從而最大限度地減少由位置信息通信造成的通信損耗。領航無人機收到來自待征召節(jié)點的確認指令后，根據新的無人機數(shù)量生成新的編隊隊形，并由中心節(jié)點發(fā)布位置信息。生成新的編隊隊形后，頭鴿直接飛到新隊形的對應領航位置。對于鴿群隊形的每一個層級，分別對層級中的每個位置計算其到無人機的距離，并進行排序。這樣能保證每個位置是由最近的無人機占據的，減小了無人機到達最新編隊位置的總距離。同時距離排序只在層級內進行，降低了整體的運算復雜度。另外，為了防止冗余計算，位置排序時，只計算當前層級的無人機與待加入無人機的距離。例如，新編隊隊形中第二層級鴿群的無人機位置，將僅允許原始隊列中第二層級的無人機和待加入無人機參加位置排序。如果原第二層級無人機在新編隊第二層級的選拔排序中落選，將參與第三層級的排序。這樣能保證待加入的無人機可以以最小的距離加入新無人機編隊。

整個過程基本包括以下4個步驟。

步驟1，中間層鴿群發(fā)布位置信息。

步驟2，對于每個鴿群層級，確定其候補無人機的名額。

步驟3，計算層級中每個位置到候選無人機的距離并排序。

步驟4，將飛行編隊中的每個位置分配給距離最近的無人機。

（3）階段三，編隊機動操作

機動性步驟分為3種狀態(tài)。首先，無人機鴿群將根據層級順序依次進行高度移動（沿Z方向移動），然后朝目標位置移動（沿X、Y方向移動），到達目標位置后在原地待命。在每種狀態(tài)下，中間層無人機將向其余無人機發(fā)送消息。當其余無人機收到消息時，它將執(zhí)行移動并在移動完成后回復確認。鴿群的每一層完成移動時，層級的最邊側會向中心層無人機發(fā)送消息，以標定該層級鴿群完成編隊。中心層無人機接收層級確認信息，將進行下一層級的編隊機動。當所有從屬無人機都發(fā)送過確認信息（并且中間層無人機也已到達其位置）時，中間層無人機將確認完成編隊變換過程。在發(fā)送確認信息的過程中，會出現(xiàn)無人機發(fā)送消息給相異層級的無人機通信能耗小于發(fā)送給相鄰層級的無人機的情況。但在仿生無人機集群的架構模型中，無人機按照集群間的結構規(guī)則接受管理。即對于鴿群而言，鴿群無人機按照層級網絡排列，在重構時按照層級順序進行重組，每層設置相應的無人機作為管理者。按照層級順序有序地進行重新編隊。無人機編隊變換過程如圖1所示。

圖1 無人機編隊變換過程

3 實驗仿真

本文的實驗在MATLAB 2017上進行，用于測試編隊融合的有效性以及各類參數(shù)。鴿群編隊重構示意圖如圖2所示，初始鴿群無人機集群設置了3層網絡，共6架無人機。其中，包含一架領航無人機與5架僚機。5架僚機分為兩個等級：2號與3號為一級僚機，屬于第二層級；4號、5號和6號屬于第三層級。新生成的編隊信息由第二層級的2號無人機發(fā)布。待接入節(jié)點設置為a、b、c、d 4個，新生成編隊隊形為四層網絡，第四層級包含4架無人機。

圖2 鴿群編隊重構示意圖

初始鴿群無人機 1～6號與待加入節(jié)點 a～d的位置信息見表2。初始鴿群與待加入無人機的層級關系見表3。

表2 無人機初始位置信息

表3 無人機層級示意圖

仿真共分為兩個階段：第1階段，無人機群根據新加入的節(jié)點進行位置分配。每個無人機被分到新的位置信息。第2階段，無人機群按照層級順序進行編隊機動。每一層級的無人機先在Z軸方向移動，再從X、Y平面移動到目標位置。經過位置分析后，新鴿群編隊無人機位置信息見表4，新編隊形成的層級關系見表5。

表4 新鴿群編隊無人機位置信息

表5 新鴿群編隊無人機層級示意圖

鴿群編隊重構位置變化如圖3所示，無人機群重構位置變化如圖4所示，在仿真過程中，無人機群的層級關系發(fā)生了變化。原屬于第二層級的2號、3號無人機變?yōu)榱说谌龑蛹?。第二層級的無人機變?yōu)樾录尤氲腶、b節(jié)點。同樣，原屬于第三層級的無人機均變?yōu)榈谒膶蛹墶?/p>

圖3 鴿群編隊重構位置變化

圖4 無人機群重構位置變化

4 結束語

多無人機自主集群飛行是使無人機集群完成更復雜任務的關鍵技術之一。無人機集群使無人機能通過并行工作加強無人機的任務完成能力。在此基礎上，加強無人機間的協(xié)調能力尤為重要。仿生無人機集群是無人機間協(xié)調技術研究的一個重要的方向。仿生集群將無人機集群的視角聚焦生物集群本身，通過模仿生物集群間個體的特殊交流機制以達到更好的集群間協(xié)調效果。在此情況下，提出了一種融合多種仿生無人機集群的架構。在考慮重構問題時，以生物群體的內部網絡關系為優(yōu)先。例如鴿群重構時，強調了以層級網絡的次序進行位置分配。在下一步工作中，將考慮不同仿生集群的通信拓撲與隊形拓撲的關聯(lián)。在面對各類任務環(huán)境時，在同一隊型拓撲上不同的通信拓撲結構會有不同的效果。因此，不同仿生網絡群體間的拓撲變化以及通信層面上的差異將被重點考慮，以達到更好的集群協(xié)調效果。