25、无人机群态势感知与对抗环境下武器目标分配研究

无人机群态势感知与对抗环境下武器目标分配研究

1. 无人机群态势感知相关研究

1.1 无人机群轨迹与形状预测

在相同的态势识别与预测环境中进行了对比模拟。结果显示，随着迭代次数的增加，两种方法（IAT 模型和本文提出的方法）对未来无人机群趋势（包括轨迹和编队）的预测准确率都能达到 95%以上。不过，对于当前无人机群编队识别，本文提出的方法准确率达到了 99%，具有相对更高的识别精度。

1.2 态势感知与优势评估

通过模拟来验证无人机群的态势感知框架。模拟场景设定为：在我方区域出现无人机群，该群先在高空低速侦察，然后进行搜索救援，最后离开。模拟结果用图展示，浅蓝色点表示不同时刻的无人机群，红色星星表示我方位置。在模拟过程中，无人机群先在高空搜索，发现我方后在低空盘旋救援，最后离开。这表明该方法符合假设，对无人机群的意图识别和优势评估有效。

2. 对抗环境下武器目标分配问题

2.1 武器目标分配问题概述

武器 - 目标分配（WTA）是军事作战研究领域的核心问题之一，经过多年研究，在模型、算法和应用方面取得了很大进展。WTA 问题可根据不同决策目标分为单目标 WTA 和多目标 WTA；根据作战对抗方式分为直接对抗 WTA 和间接 WTA；根据时间维度分为静态 WTA 模型和动态 WTA 模型；根据目标函数的选择分为最大命中概率模型、最大预期穿透数模型和最小预期成本模型。然而，目前很多方法缺乏对目标能力的考虑。

2.2 相关工作

2.2.1 MOWTA 问题

• Li 等人将 WTA 问题转化为多阶段 WTA 问题（MWTA），并进一步采用多目标优化器（NSGA - II 和 MOEA/D - AWA），将 WTA 问题扩展为多目标优化问题，以最大化摧毁目标的效率和最小化武器消耗。
• Fu 提出基于多群体协同进化的多目标粒子群优化（MOPSO）算法，构建了主从群体协同进化模型。
• Shi 针对基于资产的武器目标分配（ABWTA）问题提出进化算法（SparseEA）和新的稀疏大规模 ABWTA 问题框架进化算法 SpareEA - ABWTA。
• Wang 考虑动态环境中的不确定性，提出自适应 MA 算法，并采用自适应替换策略和重启策略来维持群体的遗传多样性。

2.2.2 对抗元素

• LUO 等人研究导弹目标分配以对抗防御系统，建立深度 Q 网络从历史数据中学习最优策略。
• Zhang 利用灰色关联分析方法对航空部队攻击作战目标时待攻击目标进行威胁评估。
• Reily 关注对抗攻击或干扰导致的被动团队变化的影响。
• Rudolph 解决具有非确定性代理能力的任务分配决策问题以确保各种任务约束。
• Li 等人充分考虑目标的智能决策，目标可通过干扰多智能体系统（MAS）的传感器来隐藏自己。

2.2.3 MOPSO

• Chen 等人设计改进的多目标粒子群优化算法（MOPSO），以拥挤距离前 5%的解作为全局最优值，获得的帕累托前沿解具有更高的准确性。
• Wei 等人改进的多目标粒子群优化算法比 NSGA - II 收敛更快、更有效，在目标分配问题规模较大时差距更明显。
• Gu 等人使用基于武器消耗最小划分和总预期剩余威胁的多目标离散粒子群优化 - 轨道搜索混合算法，具有全局搜索能力和快速收敛速度。
• Kong 等人改进多目标粒子群算法，采用动态文件维护策略解决最大化作战效益和最小化武器成本的问题。

2.3 问题建模

2.3.1 AWTA 建模

• 元素定义 ：
  • 武器平台集合 (S_w = {W_1, W_2, \cdots, W_m})，第 (i) 个武器平台 (W_i) 的负载能力为 (l_i)，武器平台容量矩阵 (L = [l_1 l_2 \cdots l_m])。
  • 每个武器平台携带弹药的成本为 (c_i)，成本矩阵 (C = [c_1 c_2 \cdots c_m])。
  • 目标集合 (S_T = {T_1, T_2, \cdots, T_n})，第 (j) 个目标的价值为 (V_j)，目标价值矩阵 (V = [v_1 v_2 \cdots v_m])。
  • 武器平台 (W_i) 中每种弹药对第 (j) 个目标 (T_j) 的摧毁概率为 (p_{ij})，摧毁概率矩阵 (P = \begin{bmatrix}p_{11} & \cdots & p_{1n} \ \vdots & \ddots & \vdots \ p_{m1} & \cdots & p_{mn}\end{bmatrix})。
• 约束条件 ：引入决策变量矩阵 (X = \begin{bmatrix}X_{11} & \cdots & X_{1n} \ \vdots & \ddots & \vdots \ X_{m1} & \cdots & X_{mn}\end{bmatrix})，其中 (x_{ij}) 表示第 (i) 行第 (j) 列的元素值。每行代表武器平台数量，每列代表目标数量，每个元素中的武器只能攻击一个目标，(x_{ij} = {0, 1, \cdots, \min(w_i, s_i)})，且满足：
  • (\sum_{j = 1}^{n}x_{ij} \leq w_i)，(i = 1, 2, \cdots, m)。
  • (\sum_{i = 1}^{m}x_{ij} \leq s_j)，(j = 1, 2, \cdots, n)。
  • 所有目标分配的弹药上限总和 (W = [w_1 w_2 \cdots w_n]) 需低于所有武器平台弹药负载总和 (L)，即 (\sum_{j = 1}^{n}w_j \leq \sum_{i = 1}^{m}l_i)，(i = 1, 2, \cdots, m)，(j = 1, 2, \cdots, n)。
• 目标函数 ：
  • 第 (i) 个武器平台 (w_i) 对第 (j) 个目标 (T_j) 的损伤概率 (p(j) = 1 - \prod_{i = 1}^{m}(1 - p_{ij})^{x_{ij}})。
  • 武器平台打击目标的收益 (f(x) = \sum_{j = 1}^{n}v_j \cdot p(j) = \sum_{j = 1}^{n}v_j \cdot \left(1 - \prod_{i = 1}^{m}(1 - p_{ij})^{x_{ij}}\right))。
  • 用矩阵 (D = \begin{bmatrix}d_{11} & \cdots & d_{1m} \ \vdots & \ddots & \vdots \ d_{n1} & \cdots & d_{nm}\end{bmatrix}) 表示每个目标的防御能力，其中 (d_{ji}) 表示第 (j) 个目标对敌方第 (i) 个武器平台的武器防御强度。随着分配的武器平台数量增加，目标的防御性能通常会下降，定义的武器成本损失 (g(x) = \sum_{i = 1}^{m}\sum_{j = 1}^{n}c_i \cdot (1 - d_{ji}) \cdot x_{ij})。
  • 综合约束条件和优化目标，建立的数学模型为：
    (\begin{cases}
    \min f(x) = \sum_{j = 1}^{n}v_j \cdot \left(1 - \prod_{i = 1}^{m}(1 - p_{ij})^{x_{ij}}\right) \
    \min g(x) = \sum_{i = 1}^{m}\sum_{j = 1}^{n}c_i \cdot (1 - d_{ji}) \cdot x_{ij} \
    s.t. \begin{cases}
    \sum_{j = 1}^{n}x_{ij} \leq w_i \
    \sum_{i = 1}^{m}x_{ij} \leq s_j \
    \sum_{i = 1}^{n}w_i \leq \sum_{i = 1}^{m}s_j
    \end{cases}
    \end{cases})

2.3.2 多目标优化问题

AWTA 模型是典型的多目标优化问题（MOP），存在多个不可比较且可能冲突的优化目标，无法找到一个单一解同时优化所有目标函数。因此需要平衡这些目标，得到帕累托最优解集或非支配解集。
- 帕累托支配 ：假设系统的目标是最小化一系列目标函数 (\min f(Y))，(Y \in R^m) 是其变量约束集，(Y_1) 和 (Y_2) 是帕累托最优解。若对所有目标函数都满足一定条件，则称 (Y_1) 支配 (Y_2)。帕累托效率指在多目标优化中，一个目标无法在不影响其他目标的情况下得到改善的状态。
- 帕累托前沿 ：优势解是帕累托最优解的子集，代表在所有目标上都优于其他解的解。帕累托最优解对应的目标函数值就是帕累托最优前沿。

2.4 实验与结果分析

2.4.1 场景设置

构建小规模对抗场景，武器平台数量设为 6，目标数量设为 5。每个武器平台挂载的弹药量和打击时每个目标可分配的最大弹药量为预设值。同一武器平台配置相同类型武器，在该场景中对目标的命中概率一致。具体参数如下表所示：
| 武器平台编号 | 目标 1 | 目标 2 | 目标 3 | 目标 4 | 目标 5 |
| — | — | — | — | — | — |
| 1 | 0.47 | 0.82 | 0.69 | 0.61 | 0.34 |
| 2 | 0.34 | 0.28 | 0.77 | 0.61 | 0.67 |
| 3 | 0.26 | 0.83 | 0.75 | 0.38 | 0.36 |
| 4 | 0.36 | 0.43 | 0.56 | 0.51 | 0.42 |
| 5 | 0.62 | 0.33 | 0.43 | 0.47 | 0.52 |
| 6 | 0.72 | 0.37 | 0.56 | 0.61 | 0.28 |

分配到同一目标编号	目标 1	目标 2	目标 3	目标 4	目标 5
1	0.5	0.32	0.15	-	-
2	0.4	0.3	0.19	-	-
3	0.5	0.23	0.12	-	-
4	0.5	0.29	0.08	-	-
5	0.5	0.28	0.15	-	-

2.4.2 算法流程

为解决对抗环境下武器目标分配问题的约束限制和简化计算复杂度，采用惩罚函数方法将约束转化为一系列无约束优化问题。具体方法是将约束不等式惩罚后加入目标函数，将有约束优化问题转化为无约束优化问题。当粒子的解不满足约束条件时，将其视为不可行解并添加相应惩罚。在优化过程中引入大惩罚因子 (\phi_i) 惩罚不可行解。
惩罚函数为：(\phi_1\sum_{i = 1}^{m}\left(\min\left(0, s_j - \sum_{i = 1}^{m}x_{ij}\right)\right)^2 + \phi_2\sum_{j = 1}^{n}\left[\min\left(0, w_i - \sum_{j = 1}^{n}x_{ij}\right)\right]^2)

下面是 MOPSO 算法解决对抗环境下武器目标分配问题的流程图：

graph TD;
    A[初始化粒子群] --> B[计算适应度值];
    B --> C{是否满足终止条件};
    C -- 否 --> D[更新粒子位置和速度];
    D --> E[根据惩罚函数处理约束];
    E --> B;
    C -- 是 --> F[输出最优解];

通过引入惩罚函数方法和设计相应的优化算法，能够更好地处理约束和优化目标，为对抗环境下的武器目标分配问题提供更有效的解决方案。

综上所述，本文提出的对抗环境下武器目标分配模型和 MOPSO 优化算法在小规模对抗场景中取得了较好的效果，有效解决了对抗 WTA 问题，为武器任务分配问题提供了有效的优化方法，也为多目标研究提供了有价值的启示。

3. 方法优势与应用前景

3.1 方法优势分析

3.1.1 无人机群态势感知优势

• 整体考虑 ：与其他依赖单个无人机进行态势要素识别的研究不同，该研究采用整体方法，将无人机群视为一个整体，在大规模无人机群的态势感知方面具有优势。这种整体视角能够更全面地把握无人机群的行为和态势，避免因关注个体而忽略群体的协同效应。
• 高识别精度 ：在无人机群轨迹和形状预测以及当前群编队识别方面，所提出的方法展现出较高的准确性。随着迭代次数增加，对未来群趋势（包括轨迹和编队）的预测准确率能达到 95%以上，而当前群编队识别准确率更是达到 99%，为无人机群的态势感知提供了可靠的依据。

3.1.2 对抗环境下武器目标分配优势

• 考虑目标能力 ：现有的很多武器目标分配方法缺乏对目标能力的考虑，而该研究提出的优化模型在复杂环境下对武器目标分配进行了全面描述和详细分析，充分考虑了目标的防御能力等因素，使分配方案更加合理。
• 多目标优化 ：采用多目标粒子群优化算法（MOPSO）解决对抗武器目标分配（AWTA）问题，能够在最大化目标损伤收益的同时，最小化武器成本损失，实现攻击效果和资源消耗的平衡，获得更优的帕累托前沿，有效解决了对抗 WTA 问题。

3.2 应用前景探讨

3.2.1 军事领域应用

• 无人机作战 ：在无人机作战中，准确的态势感知和合理的武器目标分配至关重要。该研究的成果可以帮助无人机群更好地识别战场态势，预测敌方行动，从而制定更有效的作战策略。例如，通过对无人机群轨迹和形状的准确预测，以及对目标防御能力的考虑，能够更精准地分配武器，提高作战效能。
• 防空系统 ：在防空系统中，对抗环境下的武器目标分配问题同样关键。该研究提出的模型和算法可以为防空系统提供更科学的决策依据，合理分配防空武器，提高对敌方目标的拦截成功率。

3.2.2 民用领域应用

• 灾害救援 ：在灾害救援场景中，无人机群可以用于搜索和救援工作。通过态势感知技术，无人机群能够更好地了解灾害现场的情况，合理分配资源，提高救援效率。例如，根据不同区域的受灾情况和救援需求，准确分配无人机进行搜索和救援任务。
• 物流配送 ：在物流配送领域，无人机群的应用也越来越广泛。该研究的成果可以帮助无人机群更好地规划飞行轨迹，合理分配货物运输任务，提高物流配送的效率和准确性。

4. 总结与展望

4.1 研究总结

本文围绕无人机群态势感知和对抗环境下武器目标分配展开研究，取得了以下成果：
- 在无人机群态势感知方面，建立了包括群态势要素识别、群态势理解和群态势预测的框架，并通过模拟验证了该框架的合理性和完整性。所提出的方法在无人机群轨迹和形状预测以及群编队识别方面具有较高的准确性。
- 在对抗环境下武器目标分配方面，提出了考虑目标能力的优化模型，采用多目标粒子群优化算法（MOPSO）解决了对抗武器目标分配（AWTA）问题。实验结果表明，该模型和算法能够有效捕捉对抗场景的概念，获得更优的帕累托前沿，成功解决了对抗 WTA 问题。

4.2 未来展望

4.2.1 技术改进

• 提高算法性能 ：进一步优化多目标粒子群优化算法（MOPSO），提高其在大规模对抗场景下的计算效率和搜索能力。例如，研究更有效的粒子更新策略和约束处理方法，减少算法的收敛时间。
• 融合更多技术 ：将无人机群态势感知技术与其他先进技术（如人工智能、机器学习、传感器技术等）相结合，提高态势感知的准确性和实时性。例如，利用深度学习算法对无人机采集的图像和数据进行分析，更准确地识别目标和态势。

4.2.2 应用拓展

• 拓展应用场景 ：将研究成果应用到更多的军事和民用场景中，如海上作战、城市反恐等。在不同的场景中验证和改进模型和算法，使其具有更广泛的适用性。
• 开展跨领域研究 ：与其他领域的研究进行交叉融合，如机器人技术、自动化控制等，探索更多的应用可能性。例如，将无人机群与机器人协同作战，实现更高效的任务执行。

综上所述，该研究在无人机群态势感知和对抗环境下武器目标分配方面取得了重要成果，具有广阔的应用前景。未来，通过技术改进和应用拓展，有望为相关领域的发展提供更有力的支持。

以下是一个总结研究流程的 mermaid 流程图：

graph LR;
    A[无人机群态势感知研究] --> B[建立框架并验证];
    C[对抗环境下武器目标分配研究] --> D[提出优化模型];
    D --> E[采用 MOPSO 算法];
    E --> F[实验验证];
    B --> G[总结成果];
    F --> G;
    G --> H[探讨应用前景];
    G --> I[展望未来发展];

通过以上研究和分析，我们对无人机群态势感知和对抗环境下武器目标分配有了更深入的理解，为相关领域的发展提供了有价值的参考。在未来的研究中，我们将继续努力，不断改进和完善相关技术，推动其在更多领域的应用。