基于效用函数的无人机群分布式协同侦察方法研究

赵新路， 陈 雪

(1.四川航天系统工程研究所，四川 成都 610100；2.成都航空职业技术学院，四川 成都 610100)

0 引 言

分布式作战自古至今都存在，并经实战化运用后得以检验。进入信息化战争时代后，网络信息技术的快速发展使得万物快速互联成为可能，分布式作战迈上了一个新的台阶。分布式作战体系不断发展成熟，并在实战中展示了其威力，使得各国不得不重视信息化条件下分布式作战体系的发展和实战化运用。在分布式作战的背景下，作战环境复杂多变，作战任务也具有高度不确定性，所以需要综合运用不同的侦察方式，发挥电子侦察、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)侦察和光电侦察等多种侦察载荷在复杂战场环境下对特定目标的侦察优势[1-2]，实现对特定目标的分布式协同侦察与监视，为作战人员提供明确的目标信息，快速生成战场态势信息，给决策者实时提供战场环境信息支持，推动作战进程的发展。

目前国内外对于分布式协同作战的研究多集中在作战概念的探讨、关键技术的实现。对于运用不同侦察方式实现分布式协同侦察平台编配方案的研究还处于起步发展阶段。文献[3]研究了电子侦察无人机和反辐射无人机在不同编配下攻击敌方雷达的作战效能；文献[4]探索了无人机载电子/光学传感器协同运用的侦察模式，研究和制定无人机载多传感器协同侦察效能评估指标体系，运用“综合指数模型”建立了传感器间协同侦察效能评估的数学模型；文献[5]研究了在给定一组具有不同侦察载荷能力的无人机条件下对任务场景中的多个任务区进行协同侦察时最优化任务决策的问题；文献[6]建立了考虑路程、通信容量、雷达探测能力、无人机智能水平的侦察优势函数和目标分配模型，运用离散粒子群算法对分布式协同体系下的多无人机多目标分配策略进行了研究；文献[7]研究了A/B型无人机在不同编配方案下的作战效能值，但是文中对于装备体系作战能力值的计算较为模糊。

本文基于指数分析法对装备平台的作战能力进行评估，再结合能力满足度模型进行装备体系作战效能的计算，从而对在不同作战任务下的分布式协同作战平台的编配方案进行研究。

1 无人机群多源分布式协同侦察方案

信息化作战背景下，无人机集群作为重要的察打一体作战装备，在体系作战中发挥着不可替代的作用，也是无人作战的最有力支撑。无人机群可携带不同侦察载荷执行侦察和打击任务，侦察方式主要以电子侦察、SAR侦察、光电侦察等手段为主[4]，如图1所示。不同侦察手段可取长补短，通过分布式协同侦察对同一目标进行探测，利用多源信息融合技术对不同的探测信息进行融合，实现对复杂多域战场环境的态势感知，给决策者提供依据，推进作战进程，实现OODA打击链路的闭环。

图1 无人机群分布式协同侦察结构示意图

面对复杂环境侦察作战任务，无人机平台以集群模式进行分布式侦察，电子侦察无人机群、SAR侦察无人机群、光电侦察无人机群通过携带的感知探测设备对任务区域进行搜索和监视，判断在任务区域内是否存在敌对目标。若确认在当前探测区域内存在敌对目标信息，则立即对目标进行跟踪，以获取实时信息进行多级处理融合，并将结果上报至指控中心。指控中心确认后进行威胁评估和决策，制定作战方案，由无人机群执行打击任务。

2 机群分布式协同侦察模型及流程

2.1 机群多源侦察能力模型

假设无人机群分别搭载电子侦察载荷、SAR侦察载荷和光电侦察载荷，针对不同的作战目标，对三种侦察方式的能力需求不同，分别建立三种侦察方式的能力模型[2, 4, 8-10]。

电子侦察无人机群侦察能力模型可表示为

(1)

式中：ξe为电子对抗环境下电子侦察效果的影响系数；ΔF为电子侦察装备的频率覆盖范围；ΔF0为电子侦察装备的基准频率覆盖范围；R为侦收信号距离；θ为搜索方位角覆盖范围；Δα为电子侦察装备的测向精度。

SAR侦察无人机群侦察能力模型可表示为

(2)

其中，

(3)

(4)

光电侦察无人机群侦察能力模型可表示为

(5)

侦察信息传输能力模型可表示为

(6)

式中：PDi为数据链传输能力；D为数据链系统实际传输时延；Vmax为数据链信息最大传输速率；S0为最大传输速率对应的传输距离；ε1,ε2分别是数据链传输时延指标和传输效率指标对应的权重。

2.2 机群多源侦察评估模型

(1)建立效用函数模型

在执行不同的侦察任务时，对侦察能力的满足度和信息传输能力的满足度是不同的，对不同侦察方式的能力满足度效用函数为[11-13]

(7)

式中：Psi为无人机群侦察的当前能力值；Ps为完成侦察任务的需求能力值。i=1时，为电子信号；i=2时，为SAR侦察；i=3时，为光电侦察。

不同侦察方式的信息传输能力满足度效用函数为

(8)

式中：PDi为无人机群侦察信息传输的当前能力值；PD为完成侦察任务信息传输的需求能力值。i=1时，为电子信号；i=2时，为SAR侦察；i=3时，为光电侦察。

(2)建立协同侦察综合评估模型

无人机群可搭载电子侦察设备、SAR、光电侦察设备等载荷执行分布式协同侦察任务，不同侦察方式之间的相互配合可增强综合侦察效果。综合侦察效能可由电子信号侦察效能、SAR侦察效能以及光电设备侦察效能加权求和得出，计算公式为

(9)

其中，

Pobi=0.7ESi+0.3EDi

(10)

式中：Pmax为分布式协同侦察作战效能；Pobi为侦察效能；ESi侦察能力满足度；EDi为信息传输能力满足度；βi效能的权重；ni为平台数量。i=1时，为电子信号；i=2时，为SAR侦察；i=3时，为光电侦察。

2.3 弹群分布式协同侦察流程分析

基于指数分析法的无人机群分布式协同侦察生成方法主要流程如下：

1)根据式(1)、式(2)、式(5)、式(6)建立分布式协同侦察能力指标体系模型，得到电子侦察能力值、SAR侦察能力值、光电侦察能力值及信息传输能力值；

2)根据式(7)建立电子侦察、SAR侦察和光电侦察能力满足度模型，由侦察任务能力需求值计算得到电子侦察、SAR侦察和光电侦察能力满足度值；

3)根据式(8)建立电子侦察、SAR侦察和光电侦察信息传输能力满足度模型，由侦察任务信息传输能力需求值计算得到电子侦察、SAR侦察和光电侦察信息传输能力满足度值；

4)根据式(9)建立协同侦察评估模型，采用指数分析法在综合侦察效能达到最大时，计算特定规模下的无人机群中电子侦察、SAR侦察、光电侦察无人机平台的数量，生成分布式协同侦察任务下不同侦察载荷无人机平台的编配方案。主要流程如图2所示。

图2 分布式协同侦察方案生成流程图

3 算例分析

针对战场环境中特定目标执行分布式协同侦察任务，在计算电子侦察、SAR侦察和光电侦察能力指标能力值时，可参考现役相关装备的性能参数[14]。假设侦察任务对电子侦察的需求值为1、对SAR侦察的需求值为1 000、对光电侦察的需求值为100，根据式(7)建立能力满足度模型，得到侦察任务中电子侦察能力任务满足度、SAR侦察能力任务满足度、光电侦察能力任务满足度，见表1。

表1 分布式协同侦察任务能力需求值及满足度

取电子侦察、SAR侦察及光电侦察三种不同侦察方式的效能权重值β1=0.2、β2=0.3、β3=0.5，并假设三种侦察方式的信息传输能力均能满足协同侦察任务的信息传输需求值，即ED1=1、ED2=1、ED3=1，根据式(9)，利用枚举法计算得到弹群编配方案及作战效能，见表2。

表2 分布式协同侦察任务编配方案表

无人机群分布式协同侦察效能变化曲线如图3所示，各侦察无人机群数量变化曲线如图4所示。

图3 无人机群协同侦察效能变化曲线

图4 各侦察无人机群数量变化曲线

通过无人机群协同侦察效能变化曲线分析可得，针对特定侦察目标，随着作战无人机规模的增加，不同侦察载荷的无人机协同侦察效能迅速增加，说明不同的侦察方式能够发挥其长处，提升弹群协同侦察效能。当弹群增加到一定规模后，协同侦察效能增加趋势逐渐变缓，达到一定值后不再增长，说明针对特定目标，不同载荷无人机前期对侦察信息的获取对态势的生成影响较大，随着弹群数量的增加，态势已逐渐清晰，决策者已经能够做出下一步判断，弹群数量继续增加对态势的生成影响程度已经较小，这符合作战中无人机群执行侦察任务时的实际情况，给执行侦察任务各弹群的数量提供参考。

通过各侦察无人机群数量变化曲线分析可得，针对特定侦察目标，在保持作战效能最大的条件下，光电侦察和SAR侦察无人机的数量增长速率比电子侦察无人机群的数量要大，说明现阶段针对特定目标光电侦察和SAR侦察信息对态势的生产更加快速和有效，能够反映出光电侦察和SAR侦察方式对提升分布式协同侦察效能更加有效，可以通过增加单个平台的性能指标来增加作战效能，为侦察平台的技术发展方向提供思路。

4 结 语

本文研究了基于效用函数的无人机群分布式协同侦察方法，主要研究工作和结论如下：

1)在建立无人机群电子侦察、SAR侦察、光电侦察、信息传输能力和协同侦察评估指数模型的基础上，基于效用函数模型对侦察平台的作战能力和作战效能进行了表征计算，提出了分布式协同侦察任务下不同侦察载荷无人机平台编配方案的生成方法，设计了方案设计流程；

2)以特定侦察任务为例，对所提出的基于效用函数的分布式协同侦察方法进行仿真验证。仿真结果表明，方案生成方法与实际侦察任务态势生成相符合，且能够反映出不同侦察方式对提升分布式协同侦察效能贡献度有差异。