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摘 要：无人机作战在近年来的战争中作用明显，也是未来战争主要模式，本文就无人机协同作战的需求、意义、技术、现状、发展做一详细介绍，并分析战场环境建模、协同体系结构、搜索策略、搜索算法四个方面的发展趋势。
无人机是一类机上无人驾驶、通过遥控或者自主控制的飞行器，与有人机相比具有无人员伤亡、生存能力强、效费比高、设计尺寸灵活等优势。无人机在现代战争中的应用日渐广泛，在近几次局部战争中，无人机的参战投入数量、种类和架次呈迅速增长的态势。
一、多无人机协同作战需求
在复杂多变的信息化战场环境下，单架无人机的作战能力会受到各种因素的制约，其中主要的影响因素有几点：
（1）战场环境复杂性、广阔性由于作战区域可能包括城市、湖泊、森林等不同的地理环境待搜索目标的分布具有复杂性和不确定性;待搜索区域中存在高炮、导弹等不同的战场威胁，单架无人机的生存能力受到了严重威胁。
（2）侦察传感器性能的不稳定性
无人机执行侦察搜索任务的效果很大程度上取决于传感器的探测能力，常用的机载侦察手段有图像侦察、红外侦察、主动 /被动雷达侦察等。面对复杂的战场电磁环境、恶劣的战场气象环境，传感器的性能会受到不同程度的影响。
（3）作战任务的时效性
大多数军事任务对于任务的完成时间具有严格的要求，同时由于无人机的航程限制，无人机必须在尽可能短的时间内实现对目标的侦察搜索。因此，单架无人机在执行侦察搜索任务时面临侦察效果、搜索范围、生存能力等诸多方面的限制，其执行任务的效率和成功率不断下降，作战效能的发挥受到了制约。
二、多无人机协同作战意义
美国空军科学顾问委员会指出：“未来的无人机应当以成群的方式工作而不是单独行动”。相比于单机作战平台，多无人机在协同作战时具备以下优势：
（1）无人机群具有自主协同、无中心的优势，不依赖于某架特定的无人机节点执行指挥协调，当部分无人机失去作战能力时，整个无人机群仍然保持着一定程度的完整性，可以继续执行作战任务。
（2）通过协同作战，扩大了探测范围，能够对较大任务区域实现侦察，并且通过无人机群对任务的并行执行，缩短了任务执行时间，提高了任务完成效率。
（3）无人机群可以对单一目标实施多方位实时探测，拓宽了探测角度并且通过利用无人机之间信息的传输与共享，弥补了单传感器探测的不足，提高了对目标协同搜索的效率。
（4）无人机群对目标实施打击时可以通过协同的方式实现对待攻击目标的合理分配，并且能够实现打击链的快速闭合，提高了对目标的打击效果。
正是由于无人机协同所具备的以上优势，组织多无人机协同执行侦察搜索、多目标攻击等任务将成为无人作战的一种重要军事行动方式。
三、多无人机协同现状
目前，国内外对多无人机协同搜索问题开展了一系列的理论研究，并通过相关实验进行了验证，取得了较好的效果。多无人机协同搜索问题主要围绕战场环境建模、协同体系结构、搜索策略三个方面进行研究。
（1）战场环境建模
在战场环境建模方面，主要方法有固定航线的区域扫描法、基于图论的方法、人工势场法以及环境栅格搜索图法。内螺旋式和光栅式在规则地区的搜索问题上进行了改进和应用，实现了在满足无人机机动性能条件下的对待搜索地区的区域全覆盖。通过聚类分析和图论等方法对目标区域进行建模和分区，结合各子区域任务特点对无人机群进行搜索任务分配和航路规划，产生的航路满足威胁回避和可飞性要求。
（2）协同体系结构
通常无人机群的协同体系结构有集中式体系结构、分布式体系结构、集散式体系结构。集中式体系结构其主要表现为地面站对无人机群的统一集中控制。集散式体系结构中式结构能够从全局角度对搜索问题进行协调和优化，但在实际作战中其中央节点易受打击，系统健壮性不强，并且对通信的可靠性及带宽提出了很高的要求。分布式体系结构采用了自主和协作的方法，把复杂求解问题划分为可以由各节点无人机解决的子问题，各无人机之间是平等的协作关系，它们之间可以直接通信。这种结构能够发挥各无人机的自主能力，系统健壮性较强，但是通信量较大，对无人机之间的通信能力提出了较高要求。
（3）搜索策略
在搜索策略方面，主要方法有固定航线搜索策略和动态搜索策略。固定航线的搜索策略是指采用固定的搜索路径以区域覆盖为目的对任务区域进行搜索，这种方法能够保证侦察不出现遗漏，但是搜索效率较低，对动态环境的适应能力较差。动态搜索策略主要有近视搜索策略和基于MPC的搜索策略。近视搜索策略是一种贪婪搜索方法，搜索时不断向着临近区域中目标存在概率最大的区域进行搜索，是一种通过实时探测信息来修正目标位置分布的搜索策略。模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）策略，该策略是一种基于模型和基于优化的控制策略，其原理主要为三个部分：模型预测、滚动优化和反馈校正。模型预测是指对无人机群的搜索收益和搜索代价的进行预测;滚动优化是指在控制的每一步，定义从现时起指向未来的一个有限时域，求解出这一有限时域内的最优控制输入，但只实施即时的控制输入，在下一控制周期，又重复以上步骤，整个优化时域不断向前滚动;反馈矫正是指在每一步进行优化之前，利用实时信息对预测结果进行校正，能够在一定程度上补偿各种不确定因素对系统的影响。因此，将 MPC 方法用于无人机群协同搜索具有合理性。
四、多无人机协同发展趋势
随着作战环境的日益复杂化，单独某种搜索方法有时不能很好地解决目标搜索问题，新的发展趋向于将多种方法相结合。传统方法与人工智能方法相结合近年来，人工智能技术逐渐被引入到无人机群协同问题的研究中來，促使了各种方法的融合发展。
无人机是一类机上无人驾驶、通过遥控或者自主控制的飞行器，与有人机相比具有无人员伤亡、生存能力强、效费比高、设计尺寸灵活等优势。无人机在现代战争中的应用日渐广泛，在近几次局部战争中，无人机的参战投入数量、种类和架次呈迅速增长的态势。
一、多无人机协同作战需求
在复杂多变的信息化战场环境下，单架无人机的作战能力会受到各种因素的制约，其中主要的影响因素有几点：
（1）战场环境复杂性、广阔性由于作战区域可能包括城市、湖泊、森林等不同的地理环境待搜索目标的分布具有复杂性和不确定性;待搜索区域中存在高炮、导弹等不同的战场威胁，单架无人机的生存能力受到了严重威胁。
（2）侦察传感器性能的不稳定性
无人机执行侦察搜索任务的效果很大程度上取决于传感器的探测能力，常用的机载侦察手段有图像侦察、红外侦察、主动 /被动雷达侦察等。面对复杂的战场电磁环境、恶劣的战场气象环境，传感器的性能会受到不同程度的影响。
（3）作战任务的时效性
大多数军事任务对于任务的完成时间具有严格的要求，同时由于无人机的航程限制，无人机必须在尽可能短的时间内实现对目标的侦察搜索。因此，单架无人机在执行侦察搜索任务时面临侦察效果、搜索范围、生存能力等诸多方面的限制，其执行任务的效率和成功率不断下降，作战效能的发挥受到了制约。
二、多无人机协同作战意义
美国空军科学顾问委员会指出：“未来的无人机应当以成群的方式工作而不是单独行动”。相比于单机作战平台，多无人机在协同作战时具备以下优势：
（1）无人机群具有自主协同、无中心的优势，不依赖于某架特定的无人机节点执行指挥协调，当部分无人机失去作战能力时，整个无人机群仍然保持着一定程度的完整性，可以继续执行作战任务。
（2）通过协同作战，扩大了探测范围，能够对较大任务区域实现侦察，并且通过无人机群对任务的并行执行，缩短了任务执行时间，提高了任务完成效率。
（3）无人机群可以对单一目标实施多方位实时探测，拓宽了探测角度并且通过利用无人机之间信息的传输与共享，弥补了单传感器探测的不足，提高了对目标协同搜索的效率。
（4）无人机群对目标实施打击时可以通过协同的方式实现对待攻击目标的合理分配，并且能够实现打击链的快速闭合，提高了对目标的打击效果。
正是由于无人机协同所具备的以上优势，组织多无人机协同执行侦察搜索、多目标攻击等任务将成为无人作战的一种重要军事行动方式。
三、多无人机协同现状
目前，国内外对多无人机协同搜索问题开展了一系列的理论研究，并通过相关实验进行了验证，取得了较好的效果。多无人机协同搜索问题主要围绕战场环境建模、协同体系结构、搜索策略三个方面进行研究。
（1）战场环境建模
在战场环境建模方面，主要方法有固定航线的区域扫描法、基于图论的方法、人工势场法以及环境栅格搜索图法。内螺旋式和光栅式在规则地区的搜索问题上进行了改进和应用，实现了在满足无人机机动性能条件下的对待搜索地区的区域全覆盖。通过聚类分析和图论等方法对目标区域进行建模和分区，结合各子区域任务特点对无人机群进行搜索任务分配和航路规划，产生的航路满足威胁回避和可飞性要求。
（2）协同体系结构
通常无人机群的协同体系结构有集中式体系结构、分布式体系结构、集散式体系结构。集中式体系结构其主要表现为地面站对无人机群的统一集中控制。集散式体系结构中式结构能够从全局角度对搜索问题进行协调和优化，但在实际作战中其中央节点易受打击，系统健壮性不强，并且对通信的可靠性及带宽提出了很高的要求。分布式体系结构采用了自主和协作的方法，把复杂求解问题划分为可以由各节点无人机解决的子问题，各无人机之间是平等的协作关系，它们之间可以直接通信。这种结构能够发挥各无人机的自主能力，系统健壮性较强，但是通信量较大，对无人机之间的通信能力提出了较高要求。
（3）搜索策略
在搜索策略方面，主要方法有固定航线搜索策略和动态搜索策略。固定航线的搜索策略是指采用固定的搜索路径以区域覆盖为目的对任务区域进行搜索，这种方法能够保证侦察不出现遗漏，但是搜索效率较低，对动态环境的适应能力较差。动态搜索策略主要有近视搜索策略和基于MPC的搜索策略。近视搜索策略是一种贪婪搜索方法，搜索时不断向着临近区域中目标存在概率最大的区域进行搜索，是一种通过实时探测信息来修正目标位置分布的搜索策略。模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）策略，该策略是一种基于模型和基于优化的控制策略，其原理主要为三个部分：模型预测、滚动优化和反馈校正。模型预测是指对无人机群的搜索收益和搜索代价的进行预测;滚动优化是指在控制的每一步，定义从现时起指向未来的一个有限时域，求解出这一有限时域内的最优控制输入，但只实施即时的控制输入，在下一控制周期，又重复以上步骤，整个优化时域不断向前滚动;反馈矫正是指在每一步进行优化之前，利用实时信息对预测结果进行校正，能够在一定程度上补偿各种不确定因素对系统的影响。因此，将 MPC 方法用于无人机群协同搜索具有合理性。
四、多无人机协同发展趋势
随着作战环境的日益复杂化，单独某种搜索方法有时不能很好地解决目标搜索问题，新的发展趋向于将多种方法相结合。传统方法与人工智能方法相结合近年来，人工智能技术逐渐被引入到无人机群协同问题的研究中來，促使了各种方法的融合发展。