小型无人机蜂群和作战管理：不断发展的战争格局|无人机_新浪财经

朱虹

　　现代军队面临着新的机遇和挑战——小型无人机（sUAS）。这些小型无人机可增强任务能力，反之如果是敌方所有也会构成严重威胁。为了实现小型无人机蜂群作战，需要转向自主的、人工智能驱动的反制措施，以优化传感器资源管理，实现智能实时决策和态势感知。战场传感器资源管理优化了系统之间的通信，以及与更大的国防网络的连通性。

　　如今，军事行动受到许多技术领域的影响，小型无人机系统已成为改变游戏规则的工具，重塑了战术和战略方针。更长的电池寿命和强大的通信网络支撑小型无人机自主执行任务，大大提高了它们的航程、续航能力和灵活性。然而，这些技术进步也为对手提供了增强的能力，使他们能够利用小型无人机收集情报、遂行攻击，甚至可能扩散化学、生物或放射性物质，从而对战备情况造成严重阻碍。

　　小型无人机蜂群通过持续不断的攻击压制或削弱目标。与单个或较小的无人机群相比，蜂群具有显著的优势，包括可消耗性、更强的韧性和适应性。当其中一架或多架小型无人机被击落时，剩余的无人机可以共享信息，保持通信线路畅通，理论上可以即时重新分配任务目标，实时适应不断变化的战场条件。

传统反小型无人机方法的局限性

　　从历史上看，反小型无人机系统一直依赖于手动操作，为操作员提供详细的传感器和武器数据，而且是大量的数据。这种信息过剩不仅使操作员交互复杂化，而且还减慢了决策速度，尤其是在面对小型无人机蜂群威胁时。

　　随着自主无人机协调行动以实现目标，防御部队必须利用更多的决策支持和反小型无人机资源的自动化来保持优势。传感器管理必须与作战管理目标紧密相关。同时，作战管理支持工具必须考虑传感器控制和武器部署之间的复杂关系。

利用人工智能和自动化实现作战优势

　　先进算法和人工智能的使用彻底改变了处理和分析小型无人机蜂群中的大量数据的方式。凭借先进的模式识别、异常检测和预测建模，智能反小型无人机系统可以协调传感器和武器，以更好地检测、跟踪、识别和应对威胁。这为决策人员在处理大量敌对无人机时提供了实时、可用于行动的情报。

优化传感器资源管理

　　传感器资源管理涉及分配传感器以优化检测、跟踪和数据融合。传统的反小型无人机系统通常需要人员来管理传感器任务分配，导致攻击期间速度变慢且响应时间更长。另一方面，自动化传感器管理使软件能够处理具体的传感器任务，而操作人员则专注于高级指导和监督，从而使整个过程更加高效。

　　自动化传感器资源管理具有多个优点。首先，它不仅支持操作员可以专注于复杂场景中更高级别的规划和战术，而且还可以通过智能化手段确定传感器停留时间和目标重访间隔，实现对多个动态威胁的快速响应决策。这种方法通过在无人平台上部署自动传感器，降低部队人员的风险。此外，它还实现了自动目标提示能力，当目标可见时，光学系统根据雷达检测数据进行引导，所有这些都无需人工干预。最后，自动传感器资源管理支持低特征任务概念，仅在需要时扫描威胁并激活雷达资源，从而减少对作战人员的威胁，同时保持有效的反无人机作战。

　　借助人工智能和协调算法，自动化传感器资源管理提高了防御行动的精确性和适应性，确保充分利用传感器资产和情报。

优化武器目标分配

　　在作战管理中，重要的是完成在什么时候对哪些目标使用哪种武器的战略决策。武器目标分配问题涉及寻找将不同武器系统分配给目标的最佳方式，以最大限度地打击敌方。如果作战场景中存在多种威胁，这种决策对人类来说可能是一个挑战，他们必须在几秒到几分钟内快速评估如何交战。

　　作战管理中的自动化使系统能够评估所有可用资源并根据任务目标确定行动的优先顺序，而不仅仅是对最明显的威胁做出响应。它使用尖端技术支持战术决策，实时优化作战计划。这些计划具有适应性，会在收集新情报和识别威胁时自动更新，并按需动态重新分配传感器和武器资源。该系统还利用每项资产的独特能力来增强武器目标分配，以实现最佳的整体解决方案，集成传感器模型、武器威胁、弹道导弹轨迹和拦截器制导模型。此外，这种自动化增强了针对小型无人机的战略推理，开发出针对主动适应反制措施的无人机的响应方式。

　　通过实现作战管理关键部分的自动化，指挥官可以加快作战行动和机动，决定打击哪些目标以及何时提供火力支援，随着信息变得越来越丰富，这正在改变开展战争的方式。

在作战管理中集成传感器

　　无人机蜂群可产生大量信息，导致操作员没有足够的时间进行有效决策。通过实施协调传感器和武器资源管理以实现统一结果的解决方案，部队可以将大量数据和大量选项转化为可用于行动的情报。

　　当传感器资源管理与作战管理目标保持一致时，综合能力将超过单独的能力。它们共同确保在复杂的多威胁情况下实现有效交战和实时损害评估，而且还通过定制响应来满足任务需求并支持总体战略目标，从而充分利用有限的传感器和武器资源。这种团队合作通过自动执行更简单的任务减轻了快节奏环境中操作员的负担，同时仍保持人为控制的灵活性。使用人工智能和优化驱动的决策支持有助于作战管理人员做出更快、更明智的决策，实时调整并适应最有效的行动方案。

反小型无人机行动的未来

　　由于小型无人机蜂群的指数级增长和多威胁场景的日益复杂，必须从根本上重新评估反小型无人机方法。传统方法依赖于手动流程和孤立的信息系统，无法有效应对同步、自主无人机编队的挑战。

　　通过使用人工智能、自动化和先进的算法，现代反小型无人机系统可以无缝集成传感器管理和作战管理，更有效地分配传感器和武器以实现共同目标。这种集成方法不仅可以提高态势感知和交战能力，还可以减轻操作员的心理负担，使其能够在快节奏的环境中做出快速、明智的决策。

　　随着战场持续不断变化，采用人工智能和算法驱动的反小型无人机能力对于保持战术优势和保护部队至关重要。借助智能自动化，军队可以有效应对无人机蜂群带来的威胁，确保在战术边缘上保持关键优势。