马尔杰拉图
当前无人机正在悄然成为社会的新潮流,在军事和民用领域正在引发着越来越广泛的关注。在军事领域,依托无人机低成本、小型化特点的“蜂群”战术,成为许多国家军事研究的热点。
21世纪以来,随着小型无人机在有效载荷小型化、续航时间、超视距通信、低成本化等方面持续取得进展,集群技术、自主技术、协同技术等智能化技术正推动着小型无人机战斗力的提升。与此同时,人工智能、3D打印等技术也日益成熟。在此基础上,许多空战专家开始提出一种新的作战构想,即借鉴当年德国的“海狼战术”,利用3D打印技术打造一支数量庞大、价格低廉的无人机群用以攻击目标,这就是通常人们所理解的“蜂群”战术。
这一概念看上去并不难理解,实现起来似乎也没有太多障碍。然而,当研究者们试图将这一概念变为现实时,人们发现了许多需要进一步解决的问题:
首先,日常使用的民用无人机,无法用于组成“蜂群”。
民用无人机成本低廉,体积较小,操作简便,看上去似乎是用于组成“蜂群”的最佳选择。然而,当研究者尝试用民用无人机实现“蜂群”战术时,便发现事实并非如此。
目前市场上比较常见的民用无人机,是以“大疆”为代表的多旋翼无人飞行器。这类飞行器之所以能够流行起来,根源就在于其操作简便,维护容易,而且非常安全。但也正因其安全性,这类飞行器普遍质量不大,飞行速度也不高,巡航时间较短。就以常见的大疆Phantom3无人机而言,其飞行速度大约为16米/秒。以这样的速度去进行恐怖袭击,用机枪就可以打下来,更不用提目前已有的五花八门的反无人机武器了。
其次,“蜂群”战术对“一人多机”技术有很高的要求。常见的民用飞行器,受成本影响,普遍无法实现“一人多机”操作。也就是说,一架无人机至少需要一个操作员。而在战场上,要集中起数百架无人机,就要先找到几百名操作员, 光这些人员的组织就是一个庞大而繁琐的工程,很容易被敌人发觉。无论从经济效益上还是从军事价值上,这样的做法都是不足取的。
最后,也是最重要的,研究者发现,从生物学上说,蜂群是指一大群个体在没有领导的情况下自发完成的一系列复杂行为,“蜂群”战术的核心在于“协同”。对于无人机群而言,要实现蜂群效果,每一架无人机,都需要经过编程来使其活动遵循一定的原则,这就又对人工智能技术提出了进一步的要求。所以目前,人工智能技术是制约无人机蜂术发展的主要瓶颈。
正是这些问题,催生了近年来国际军用无人机领域非常热门的研究方向之一——低成本无人机蜂群技术(英文缩写为LOCUST)。
目前,美国的海军研究局(ONR)、美国国防部先进项目局(DAPPA)都在斥资进行相关领域的研究。其中特别值得关注的重点项目包括:美国空军研究实验室(AFRL)提出的“忠诚僚机”项目、美国海军研究办公室(ONR)提出的“低成本无人机集群技术”项目、美国国防高级研究计划局(DARPA)提出的“小精灵”(Gremlins)项目和“体系综合技术和试验”(SoSITE)项目以及美国防部战略能力办公室开展的“灰山鹑”无人机蜂群试验等。
当前无人机“蜂群战术”有两种主要的作战模式,即“忠诚僚机”模式、集群作战模式。这两种概念均为协同作战模式,但协同对象各不相同。简单而言,“忠诚僚机”模式是指无人机与有人机之间的协同,“集群作战”模式则是大量小型无人机之间彼此的协同。
“忠诚僚机”是由有人机平台充当编队长机,多个无人机作为僚机的作战系统。此类协同中的无人平台、传感器、武器等资源控制权均由人控制。在人作战指令下,无人机执行远程态势感知、武器投放、欺骗干扰等各种作战任务。在这种模式下,无人机只是一个前出的“传感器”和“射手”。这种模式一方面大大扩展了有人机的作战任务池与作战频次,另一方面可有效保护有人机的防区外安全。
“集群作战”模式是一群小型无人机自主协同作战,利用传感器三角定位优势,通过网络在集群内各节点实时共享平台的自身信息、外部载荷数据等,根据交战实际情况,快速处理和分配载荷任务。
典型的“集群作战”模式是这样的:一大群小型无人机由运输机或战斗机等大平台携带至防区外发射,基于各平台的位置、任务参数、载荷能力、预期效果,为每一项优先作战任务选择分配最适合的无人机。无人机蜂群除可接近目标实施“自杀式”攻击,也可以引导己方导弹实施打击外,還可对目标实施电子战“软杀伤”。整个无人机集群通过三角定位、时频差等无源精确定位与瞄准技术,综合利用多平台上的侦察资源、统一进行任务的动态分配,为引导目标信号干扰提供决策,压制敌方导弹防御系统、切断敌方通信,还可以向敌方数据网络中注入恶意代码,实现网络攻击等功能。
“蜂群”战术本身对无人机提出了许多特殊的要求:第一,无人机必须体积足够小,才能够便于大规模集结,实现全方位、广覆盖攻击;第二,无人机的成本必须足够低,至少要远低于导弹,才能够取得更好的消费比;第三,在尽可能低的成本下,要尽可能高的提高无人机的人工智能技术水平,使得“蜂群”内的无人机可以实现协同作战。这些要求彼此相互制约,要实现并非易事。但是,正是这些看似苛刻的要求,正在不断推动着无人机技术的进步。