面向集群攻防作战的等效验证与训练评估

武梅丽文 王蒙一 王晓东 宋勋

当今时代人工智能发展取得突破性成果,并加速向军事领域转移,对战争形态产生颠覆性影响,智能化战争拉开序幕,近些年“马赛克战”、“分布式作战”、“集群攻防作战” 等标有信息科学、生物科学、智能科学特征的作战策略、作战理念兴起,开拓人类对战争的认知空间,将战场从物理空间延伸到认知、网面等无形的架构中去,智能化更像是采用一种“意志” 元素施加于对手,在战略、战术层面夺取军队、武器、人的思维主导权,智能化战争的表现形式逐渐从“以信息为核心作战”转变为“以决策为核心作战”,从致力于掌握信息优势向掌握决策优势转变,从能源对抗技能较量向智能较量转变,科学的理念在不断发生改变,现代战争越来越重视以非纯军事手段来达到战争目的作战方法,如果说传统物理战是战争的基石,那么信息战、智能战等则是物理战的增强版拓展,是新兴科学融会贯通的产物,是体系作战的表象.2018年1月武装组织以集群攻防战略部署无人机群攻击俄方驻扎叙利亚的军事基地,13架被俄部队截获或摧毁,虽未造成损失,但是该实例代表集群攻防首次在实战中进行应用,预示着现代战争的转变,集群攻防作战必将成为将来战场环境的主要部署方式.

2017年4月美国国防部长罗伯特沃克签署成立算法战跨职能小组,旨在加快美国防融入算法战略、机器学习技术的进度,全面实现算法战,以大数据致胜,集群攻防在决策层面亦是依赖数据实现协同规划、博弈与决策,对于数据的训练则需要合理的等效验证与训练评估的科学手段,来获取有效数据库,指导战场决策,在此背景下,本文面向集群攻防作战,针对协同指挥控制系统的等效验证与训练评估进行归纳分析,梳理几种典型的集群验证架构,为未来实践提供参考.

1 集群攻防概述

1.1 发展脉络

随着时代的推进,作战的形式演变出很多表述方法,如“空海地一体战”、“拒止战”、“网络中心站”、“决策中心战”、“马赛克战”等等,虽然不同说法所强调的作战方式、特点各有差异,所描述的战略体系、兵力结构不尽相同,但是其中所表达的战争的本质是不变的,兵力设计方法的演变始终遵循着一定的规律.2007年美国兰德公司在《深入龙潭——中国反介入战略及其对美国的影响》一文中将“反介入”表述为“任何旨在迟滞美军及其盟友进入战区的行动”[1],美国国防部为了更好地描述这类威胁的概念,把反介入和区域拒止一起使用,并在2010年《空海一体战——初始作战概念》一文中明确反介入/区域拒止系统的组成[2],2010年美国战略与预算评估中心发布《空海一体战:战役构想的起点》研究报告,描述了美军如何利用空间力量等作战行动夺取制天权和制信息权,捣毁敌方“反介入／区域拒止”作战能力[3],随着信息时代的推进,作战形式更加碎片化,群智的地位愈发凸显,多功能高精尖单系统平台的地位被弱化.

在这样的背景下,美国国防部高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency,DARPA)于2014年提出分布式空中作战概念,旨在用多模块低成本自主无人机群将高精尖战机的复杂功能分解,推进作战指挥决策能力发展,实现更高水平的系统化作战能力[4],2017年DARPA 提出“马赛克战”理念,设计一种针对体系作战策略的兵力设计方案.“马赛克战” 取灵感于“马赛克” 绘画,集合模块化拼装的特点,以低成本、功能单一的小型系统,构建大量动态集成的综合平台,实现作战体系具有高弹性、高灵活性.

集群攻防的发展是应时代而生的,趋于复杂化、碎片化的社会环境造就兵力设计理念的演变,不再局限于海、陆、空的分类,而是把战场或是社会中所有可以利用的信息、平台资源整合,形成体系化、浑然一体的作战策略.

1.2 集群攻防的分类

集群攻防的核心技术有集群内信息共享、智能决策、协同指挥控制等,其技术的成熟发展必将大幅度推进海、陆、空、天、潜等诸多不同类型无人平台系统的军事应用发展[5],若按形式分类,集群攻防的概念可以延伸至海陆空天全军事领域,借助空中“蜂群”“鸟群”;陆上“兽群”;海中“鱼群”等概念的“形”覆盖整个战场空间,若按空间尺度分类,可根据集群系统的空间辐射能力归纳,如专注于地面范围的无人车集群攻防、低空领域的无人机集群攻防和更大空间尺度的导弹分布式集群作战等,每一种空间尺度所考虑的集群攻防指挥控制问题各不相同,如无人机集群攻防场景,“攻”力图覆盖全作战疆域,用细碎的作战单元填充战场细微空间,弥补传统作战盲区的缺陷,而“防”则考虑硬杀伤或软杀伤两类,反制策略涉及链路控制、干扰阻绝切断指令信号,或物理杀伤直接摧毁单元作战平台,借助拦截、火力装置等[6],又如导弹集群攻防场景,通过导弹集群协同作战可令多发导弹相互配合、协作,执行战斗任务,增强指挥控制效率,导弹协同攻防有领弹 攻击弹形式、分布式协同形式,可依据战毁评估指标最优化任务指挥决策,提高击毁率.

1.3 集群攻防特点

作为分布式作战的核心形式,“马赛克战” 有以下两个方面的特点:时间层面,“马赛克战”可实现作战兵力的最大化广域分布;时间层面,“马赛克战”可推动作战指挥控制流程的节点化要素分离[7],以马赛克概念为例,集群攻防有以下特点:

第1,目的性强,对抗性强,集群作战旨在从致胜机理上塑造整体的攻防态势,接受局部的次优化,更强调全布局各个环节要素的协调高速运行,通过人、无人系统、复杂场景的高度融合协作,从多个方向、多种维度对敌方发动攻击,意在给敌方铺设多层迷惑信息干扰指挥控制决策指向,关注敌方关键节点或高价值目标,如链路关键节点、指挥控制系统、侦察情报系统、火力系统等,重点干扰、打击关键节点在作战体系中的信息流[8],使作战要素相互独立,实现破坏敌方作战系统架构、摧毁敌方作战要素之间协作网络等的强对抗性能力.

第2,应对拒止环境,鲁棒性强,正如美国对其作战环境从绝对海空优势向大国间的拒止作战转换的思考,提出马赛克集群攻防理念以应对作战战略的转型、战场环境的变迁,追求强适应性的体系作战策略[9],“马赛克”的概念就是以低成本的“小”元素,排列重组适应搭配,得到全新的能够融于新环境的体系架构,以碎片化元素构建多样的全局形式,将单元素模块进行高效快捷的重组拼凑,实现多种群体构型,在复杂战场环境中,构建具有高弹性的作战架构,在被干扰、摧毁条件下能够快速自我重组,对变换的环境表现出强鲁棒性.

第3,力量汇聚,杀伤力强,如图1所示,现今战时环境中“观察、判断、决策、行动”的杀伤链更为集成、综合,马赛克理念旨在在作战区域建立联合杀伤网,以冗余网络节点形式,实现多杀伤路径的集群攻防,强调不依赖于某一种先进作战平台战斗,而是注重多平台构建作战体系架构实现力量汇聚,以获得强大的杀伤力,抛弃作战装备的限制,重点优化指挥控制系统的效率,搭建冗余节点网络的指挥控制架构,以获取面向全网面的强大杀伤力和抗干扰能力[10].

第4,迭代升级快,创新性强,传统的作战形式过于依赖高性能作战平台,先进化平台研发缓慢,需要国家上下多层次把控推进,导致作战策略更新迭代缓慢、创新水平较弱,而集群攻防的优势则是利用低成本小系统进行集成,形式多样灵活,不拘泥于传统体系的框架,在指挥控制策略、作战体系模式的尝试上更新迭代迅速,更容易进行创新性理念的实现,牵引未来兵力设计发展.

图1 马赛克理念杀伤链功能图Fig.1 Mosaic concept kill chain function diagram

2 等效验证概念

2.1 概念定义

对于等效验证概念来说,一是理解“验证”,检验或检测模型的精准性;二是理解“测试”,指挥控制系统的“测试”,常指对系统的功能和性能指标进行检测;三是理解“等效”,对于指挥系统在实战条件下,描述一种在实际或接近实际的应用条件下的一种近似环境,对军事指挥控制系统的等效验证可描述为,对已经部分开发或全部开发的指挥控制系统,根据使用方要求,在实际或接近实际的应用环境下(考虑边界、应急等特殊条件),进行各项战术指标的全面检验,测试技术指标是否符合预期的全部试验的统称[11],“验证”中考虑的关键问题为:检验各项技术指标是否满足要求;获取哪些指标(不)满足要求;获取技术指标(不)满足要求的程度;获取技术指标的极值和对应的条件等.

滑动轴承油膜水平分力Fh(无量纲)和垂直分力Fv(无量纲)计算公式如下，规定正方向：Fh水平向右，Fv垂直向上。

2.2 “效”的内涵

Joel S.Lawson 于20世纪70年代中期最早提出指挥控制系统的概念模型,其综合过程以“感知、处理、比较、决策、执行”5个环节进行描述[12],结合现今作战形式的发展,可对指挥控制过程进行进一步提炼,归纳出4个关键能力:感知能力、指挥决策能力、信息传递能力和执行能力,等效验证中“效”的内涵即可由这些能力指标来描述.

一是感知能力,感知能力的指标体系可包含感知精准度、感知空间范围尺度、感知多源融合度等.系统的感知能力由多种传感器实现,每一种传感器像GPS、雷达、激光等都有其适用的空间尺度范围及环境条件,感知精准度一是代表单传感器个体的精度,二是代表多传感器融合后感知体系整体的精度,具体到位置误差、速度误差、感应距离等,感知体系的精确指标与多源数据融合的架构息息相关.

二是指挥决策能力,由决策最优性、决策速度、决策协同能力、分布式决策能力等表征,决策最优性反应指挥决策的理论性能,而决策速度、协同能力、分布式能力表征指挥决策的综合实践能力,决策速度越快,决策最优性在实际中的保持度越高;决策协同能力反应在集群攻防工况下,单元体之间互通信息、分布式决策最终达到全局优化的整体效果,具体可由协同决策时间、支持异构单元体数量、决策任务冗余度等描述.

三是信息传递能力,指挥控制系统的信息传递能力主要反映在通讯网性能上,可由通讯频率、通讯网抗干扰能力、数据互操作性等表征,具体来说一是通信速度要快,二是通讯要稳定可靠,三是通讯作用于多源异构体,不管是仿真节点还是物理节点,匹配度要高、互操作性要强.

四是执行能力,主要涉及执行节点的适应重组能力、异构操作能力、人机交互能力等,具体来说适应重组能力反应在集群攻防的异构群体在面对场景变化时进行适应重组的成功率及其所需的时间;异构操作能力为异构群体在接收指挥控制系统的协同决策指令后的执行效能,如响应速度、控制精度等;人机交互能力描述“人”在集群攻防作战中的操控能力及“机”对于“人”行为或需求的感知能力.

2.3 “等”的内涵

等效验证中“等”的内涵主要是应“效”而生的.针对每一项“效”的指标,“等”的目标是来验证,纵观“效”的指标会发现不管是哪一种能力,其底层的指标都是由一些具体参数描述的,如速度、控制误差、距离、通讯带宽等,但是如何让这些具体参数协调起来验证整体的效能,还需要结合更为综合的验证手段,集群攻防作战涉及大量小型的异构单元体,除了需要检测单元个体的控制性能,还需模拟多异构体之间如何实现分布式协同决策、交互操作,测试群体智能水平,为了验证体系效能,需搭建异构无人集群系统虚实结合迭代演化综合仿真平台,构建虚实结合仿真数据库,训练提高仿真模型精确度,解决仿真模型同实际集群体间的匹配问题,完成多源交互迭代演化评估的仿真机制,提高系统对复杂不确定环境的适应性,验证复杂系统的安全性,构建多源交互虚实结合演化平台,其中虚系统:异构无人集群虚拟仿真平台;实系统:异构无人集群试验平台,相互迭代验证,可提高仿真平台质量及试验平台性能.开发分布式仿真体系架构,上层建筑为决策层,搭建仿真系统为实现复杂场景任务所需的智能决策算法;中层为交互通信层,处理集群个体与物理或仿真环境之间的数据交换;下层代表个体层,搭建集群个体模型、场景模块化模型、集群行为仿真模型等,三层次共同构成虚实结合仿真平台的整体架构,验证系统需建立智能化决策算法,使仿真系统具备与实物模型、半实物仿真和真实场景高精度匹配的决策能力,将基于仿真系统的策略应用于实物验证环节,应用实物数据和仿真数据修正决策模型的置信度,最终搭建沉浸式仿真环境,实现更为逼真的仿真效果模拟复杂任务场景.

3 训练评估方法

集群攻防条件下训练评估方法可以分为3个方面,一是对于人员的训练评估,二是对于作战平台的训练评估,三是对于指挥控制决策体系的训练评估.

第1方面人员的训练评估,可以参考传统作战形式,首先构建作战指挥模拟训练效果评估的模型,从人员学习能力、教员训练方式和指挥模拟训练系统3个一级指标进行分析,采用层次分析法和模糊综合评价方法对技术指标权重设计进行定量分析[13],完成指挥模拟训练指标体系的权重计算,多指标综合评价的权重反映了各个指标对上层目标的影响程度以及指标之间的相对重要程度,计算指标的综合评判结果,以定量评估模拟训练的效果.根据评估结果可获得指挥模拟训练的影响因素,进而更加注重培养人员的自主学习能力及模拟指挥能力,以传授和模拟训练系统为辅,给出更加合理的训练方案,提高训练的效率.

第2方面作战平台的训练评估,主要反映在对于异构无人集群的自主能力训练上,首先利用异构无人集群系统虚实结合迭代演化综合仿真系统,收集多源大数据信息,利用机器学习方法对异构集群的群智行为进行识别、解释与提炼,构建评估指标模型,根据强化学习框架对群智行为进行训练与激励,实现开放环境下对复杂对抗环境及多变任务场景进行综合外场试验,对群智能力进行指标评估,通过迭代演化提高集群作战平台的协同能力.

第3方面指挥控制决策体系的训练评估,首先根据本文第2节介绍的效能指标,构建指挥控制决策体系评估指标模型,基于第2方面作战平台训练评估所搭建的大数据库,从虚实平行仿真试验中抽取场景任务数据,学习迭代优化指挥控制逻辑与决策模型,在开放环境下对指挥控制决策算法进行仿真验证,对群体协同能力进行指标评估,优化系统指挥控制架构.

4 典型验证系统架构

4.1 指挥控制系统仿真验证架构

典型的指挥控制系统仿真验证架构如图2所示[14],可分为以下几个部分:场景模拟器,包含海、陆、空、潜等多种作战应用环境;仿真系统网及其应用支撑环境,如导航、数据库、测试评估、环境部署等模块;作战平台仿真,包含每个作战平台节点的原器件模块仿真,如传感器模拟器、指挥决策模拟器等,以及多平台节点之间的无线网通信模拟[15].

4.2 无人车集群验证系统

基于Robomaster EP 无人车可以搭建无人车集群协同验证平台,系统包括地面站、无人车、UWB定位系统等,无人车平台利用自身携带的接收装置和UWB 定位系统可精确定位绝对位置和相对位置,利用无线通讯网络及地面站进行信息交互共享,构建分布式编队协同架构,并设计协同控制层面的软件接口,对自主开发的协同控制算法进行验证,如图3所示,系统硬件设备由PC 主机、锚点、标签、交换机、电源、网线构成;主机解算软件安装于PC 主机上,锚点设备布设于定点位置,标签安装于无人车机架上,在锚点覆盖的区域内,标签发送定位请求,锚点设备接收信号并通过网口传送主机,经主机解算可以为无人车提供精确位置信息,该系统可验证二对一博弈对抗场景(如图4)、集群协同场景、跟踪识别场景、动态避障场景等.

4.3 无人机集群验证系统

图2 指挥控制系统仿真验证架构Fig.2 Command and control system simulation verificatio architecture

图3 无人车室内定位系统Fig.3 Unmanned vehicle indoor positioning system

图4 无人车博弈对抗验证试验Fig.4 Unmanned vehicle game confrontation verificatio test

无人机集群验证系统可由机体、飞控、RTK/GPS、视觉和数传等功能模块组成,机体采用四旋翼无人机,结构可折叠,选择碳纤材料强度高,重量轻.机上搭载飞控模块,是四旋翼无人机控制的核心,其主要包含导航模块、控制模块、无线通信模块、任务规划模块及其他外部接口模块,利用RTK进行位置定位,通过接收基站差分数据,可以实时载波相位差定位,为载体提供厘米级别的高精度位置信息.搭建自组网系统,选择3套无线数传保证数据的可靠传输,确保节点之间、节点与地面站和节点与RTK 基站之间通信的可靠性,实现节点失效后的重组网功能.无人机集群系统一字型及V字型编队试验如图5所示.

图5 无人机一字及V字型编队试验Fig.5 UAV one-line and V-shaped formation test

4.4 异构无人集群验证系统

异构无人集群系统考虑无人机集群(包含固定翼飞行器、多旋翼飞行器)和无人车集群,如图6所示,系统可应用于城市或旷野环境下的对抗作战,将整套系统1比1配置,分为红蓝双方,在场地中布置建筑模型模拟场景,一方作为己方部队,一方作为敌方部队,博弈对抗,自主协同探测敌方目标,协同打击,完成协同作战任务,验证指挥控制系统效能及协同对抗算法,异构集群系统还可应用于防御指定大楼,通过在大楼内布放二维码或数字作为保护目标,集群需要进入大楼找到目标进行保护,并且获取对周围区域的态势感知,外围通过布置模型或者二维码等作为敌方标志,集群系统通过识别感知生成敌方目标分布图,完成防御任务.

图6 异构无人集群验证系统示意图Fig.6 Schematic diagram of heterogeneous unmanned cluster verificatio system

5 结论

本文归纳分析了集群攻防作战的特点,提出在集群攻防作战情景下,为更好地实现指挥控制系统的效能,所需进行的等效验证和训练评估的方法,对评估验证体系给出了参考架构,同时梳理了几种典型的集群验证系统,供实践参考.