马赛克作战概念下多无人机网络化作战效率评估

云脑智库 2022-09-18 00:00

谢宇鹏 侯学隆王宗杰刘涛周伟荣

(海军航空大学,烟台 264001)



【引用格式】谢宇鹏,侯学隆,王宗杰,等.马赛克作战概念下多无人机网络化作战效率评估[J].战术导弹技术,2022(4):196-202.

DOI:10.16358/j.issn.1009-1300.20220109



 摘 要针对马赛克作战概念下的多无人机网络化作战效率评估问题,基于复杂网络理论,对多无人机在对抗条件下的作战网络结构、演化与重构问题进行了建模分析,重点对无人机作战网络重构与优化策略展开了深入剖析。研究结果表明,相比传统作战模式,经过每轮作战网络节点重构后,马赛克作战模式下的动态作战网络效率可能出现更为明显的下降趋势,也可能导致作战网络的平均路径增长。但通过作战网络的重构,无人机整体作战网络效率得到了有效提升。
 关键词马赛克战无人机复杂网络作战效率信息机制作战网络重构与优化效能评估


1 引 言

2017年,美国防部下属战略技术办公室提出“马赛克”战概念,认为其核心是基于自主系统及人工智能技术,通过打造具有分布式、自适应性特征的模块化作战体系1-3,目标是快速实现作战力量生成及重构,提升作战体系的战术灵活性4,由于“马赛克”作战概念正是以无人化和自主化为重要支撑5,因而对美军未来无人系统作战有重要的指导意义。目前,有大量文献研究了马赛克作战概念下的作战体系分析问题,如文献[6]对马赛克作战概念下的装备体系发展、实验问题进行了展望。文献[7-8]分别对未来战场网络信息体系的架构问题、作战体系构建及场景问题进行了研究。文献[9]分析了马赛克作战概念下的作战体系要素问题,相关研究工作为马赛克作战概念下的作战体系分析奠定了基础。文献[10]则提出了马赛克战视角下的智能无人机集群作战概念,并基于OODA模式分析了智能无人机的实例设计问题,提出了杀伤网的构建方法。然而,以上文献对马赛克作战概念下的作战网络结构度量、效率分析的研究主要以对静态网络、定性指标分析为主。正如文献[11]指出,马赛克战的核心优势在于通过具有分布式、动态特征的作战单元形成杀伤链的动态分配,尤其是考虑到在对抗环境下,如何对无人机作战网络的演化、重构、动态策略进行量化评估问题。以马赛克作战概念视角分析无人机作战网络作战效率问题,其主要问题主要包括:一是如何对无人机作战网络的度量指标进行量化描述,以反映无人机作战网络的结构特征及联系;二是如何反映动态对抗对作战网络结构度量的变化,分析作战网络重组、演变的相关策略,这里对相关问题作进一步研究。

2 无人机作战网络描述

无人机作战网络重构机理可以用图1来说明。图中无人机作战网络节点由不同功能的无人机组成,根据功能属性,通常可以划分为感知节点、决策(指控)节点和火力节点三类12。在传统作战模式下,无人机作战网络不具备重构功能,当部分无人机节点被损毁后,部分相关节点将因与其他节点失去连接而完全孤立,如图1中(a)、(b)所示,节点5、6被去除后,节点7难以在网络中发挥作用。在马赛克作战模式下,无人机节点具有“瓷砖”特性,即无人机节点具有一定的自主“修复”及更新功能,部分节点被杀伤后,其他节点能够根据每轮次的对抗结果进行作战网络的重构,即对网络节点的连接关系进行更新,如图1中(c)所示。显然,在马赛克作战模式下,无人机作战网络的整体作战能力与初始网络结构、每轮对抗结果以及节点重构策略密切相关。

▲ 图1   马赛克作战模式下无人机重构机理▲ Fig.1   Reconfiguration mechanism of UAV on Mosaic warfare concept
为分析对抗条件下无人机作战网络能力的变化,首先确定无人机作战网络的初始结构。根据OODA理论,无人机作战网络要实现其作战功能,需要依次完成观察、决策、对抗三个环节,即首先通过感知节点发现目标,经决策节点作出判断后,由火力节点执行作战指令13。因此,对于无人机作战网络中的每个节点,能否实现具体功能(探测、决策或火力打击),其前提条件是保障信息传递的畅通,即实现传感节点→决策节点→火力节点的传输链条。随着作战网络的扁平化趋势,特定节点可能同时具有感知、决策多种功能,具体分析时可对该类节点进行特殊处理(如通过加权的方式),这里主要从作战网络指挥层级关系对各节点信息的流转进行分析。对于更为一般的情形,采用以下方式对无人机作战网络进行初始化:
(1)设定无人机初始规模(数量),记为,将感知、决策和火力节点比率记为(对于不同类型的作战网络,可以调整各节点比例加以描述),于是三类节点数量分别为,且满足,将三类节点初始集合记为
(2)设定无人机三类节点连接概率,记为,其中=1,2,3分别代表传感、决策、火力三类节点类型,显然不考虑连接方向性时有,当时,为同类节点连接概率;
(3)设定无人机三类节点连接数量上限,记为,其中,=1,2,3,代表三类节点类型;
(4)对无人机作战网络中的每个节点,以设定的概率值随机选取其他类型节点进行连接,当达到连接上限时,连接结束;
(5)将生成的无人机初始网络结构记为

(1)
式中,代表节点的匹配关系。

3 无人机作战网络效率评估模型

3.1 作战网络信息关系

考虑第轮对抗的情形。这里用图来描述其网络结构,可表述为

(2)
式中,分别为第轮对抗时感知、决策和火力节点的集合,对应节点数量分别记为为节点之间的匹配关系集合,有

(3)
式中,分别为感知、决策和火力节点的匹配关系集合。
当感知节点通过决策节点向火力节点传递信息时,将其过程记为,其中。假设有个空余决策节点个空余决策节点,定义节点连接的决策变量为

(4)
需要指出的是,节点与节点不一定直接连接,也可以通过其他节点进行间接关联。对于决策节点,当给定感知节点,可以通过LS(label setting)算法求出信息传递的最短路径14,记为;类似的,也可以通过LS算法求出到节点的最短路径,记为
文献[15]认为,指控网络效率与整个网络节点平均路径长度有关,将其定义为

(5)
式中,中的任意节点。
感知节点经决策节点后,将信息传递至火力节点的最短路径记为,于是有

(6)
对于火力节点,其经决策节点接收到感知节点信息的最短路径为

(7)

3.2 作战网络效率分析

作战网络效率取决于信息从感知节点传递至火力节点的路径长度16,其数值与每轮对抗后剩余节点数量有关。对于特定的火力节点,根据复杂网络理论,可能会出现多条传递路径,为避免出现决策信息冲突的情形,可以通过设置决策节点的优先级,或在构建作战网络时通过火力节点的连接数量加以限制。根据对抗后各类节点的数量,将动态作战网络效率定义为

(8)
利用上式对作战网络效率进行评估时,由于作战网络的规模(网络的节点数量)会发生变化,且由于节点的去除,反而可能出现剩余的局部网络效率变大的情形。如图2所示,假定在首轮对抗后,图中无人机网络由4节点网络变为2节点,但其动态作战网络效率反而由83.3%变化为100%,显然难以反映无人机网络真实作战效率的变化。

▲ 图2   作战节点调整示例▲ Fig.2   Example of combat nodes adjustment
为同时反映对抗对作战网络规模、连接关系的影响,对式(8)进行修正。为避免节点数量变化导致难以反映真实作战效率值的影响,仍以初始的节点总数量作为对比依据,这里将全局作战网络效率定义为

(9)
如经式(9)修正后,全局作战网络效率由83.3%变化为16.7%,对作战网络能力的反映更为合理。当然,式(9)只是从复杂网络结构角度分析效率问题,在实际应用中还可根据节点重要性、信息通道容量、传输效率等多方面指标进行综合评估。

4 无人机作战网络重构策略

4.1 作战网络重构过程

考虑从第轮对抗演化到第轮对抗的情形,将此时无人机的网络结构记为,其中分别为第轮对抗时感知、决策和火力节点的集合,对应数量为节点之间的匹配关系集合。对于传统的作战网络,此时动态、全局作战网络效率值分别为
在马赛克作战模式下,功能节点能够根据对抗后的节点连接关系,对部分孤立节点进行重连,实现 “修复”功能。考虑到不同功能节点的连接能力有限,建立新的匹配关系时有不同策略16。为获取最优的作战效率,采用如下步骤进行重构:
(1)设定每轮可修复连接数量上限、连接(边)的修复概率
(2)模拟对抗进程,随机移除无人机作战网络中指定数量的个节点,将与移除节点关联的边全部去除,更新当前剩余节点集合,以及匹配关系
(3)遍历火力节点集合,对于节点,若当前其连接边数量小于火力节点最大连接边数,将其置入集合(初始为空);
(4)类似地,遍历集合,找出当前连接边数量小于此类节点最大连接数量的节点,分别置入集合(初始为空);
(5)统计集合中节点数量,分别记为,若其中任一值为0,说明当前作战网络不可重构,调整结束,否则,继续步骤(6);
(6)计算当前轮次可进行重构的连接数量

(10)
(7)根据预先设定的节点重构策略,更新重构后的节点匹配关系,记为,于是得到重构后的无人机作战网络,记为

(11)
重复步骤(1)至(7)直到对抗终止。

4.2 重构策略优化

根据无人机作战网络的重构机理,在进行作战网重构的步骤(7)中,确定无人机重构策略(即建立新匹配关系)对无人机作战网络效能至关重要。这里主要考虑以下两种策略:
(1)随机重构策略。
在确定匹配关系时,分别从集合中分别取出个节点(不足则全取),对于每一类取出的节点,以设定的概率值随机选取其他类型节点进行连接,当达到连接上限时,网络重构结束。
(2)最短路径策略。
重构网络连接时, 以实现传感节点→决策节点→火力节点的最短连接为目标。具体实现步骤如下:
步骤1:对任意节点,计算节点之间的最短路径,得到矩阵
步骤2:类似的,计算集合中任意节点的最短路径,得到矩阵
步骤3:对于,建立决策变量矩阵,于是将作战网络重构问题转化为寻优问题,目标是使得重构后的值最小。规划模型为

(12)
为实现最短路径策略的目标,要求无人机作战网络在每轮对抗后能够实现快速信息通联,在下一轮对抗开始前完成节点状态的遍历及重规划,考虑到无人机群的数量规模、重构量级不会太大,即使考虑平台性能,使用枚举法进行求解也是可行的方案。

5 仿真结果及分析

设定初始参数如下:;节点连接概率,通过以上参数随机生成作战网络。对抗参数设置:每轮随机移除节点数,每轮可修复连接上限,修复成功概率。分别考虑在传统作战模式(节点无修复功能)、马赛克随机修复模式、马赛克优化修复模式(每次修复时使作战网络效率值最大)三种情形,仿真结果分析如下:
(1)比较三种模式下的动态作战网络效率变化,结果如图3所示。根据图中结果,在传统作战模式下,作战网络的动态效率值变化趋势反而要平缓的多,具体原因分析如下:传统模式下,每轮对抗后都会随机去除作战网络中的节点及边,作战网络中的孤立节点不被计入总数;而马赛克作战模式能尝试进行节点重连,产生少数新的连接的同时增大了作战网络节点总数量。因为动态效率值仅与当前连接及节点总数量有关,所以马赛克的随机、优化两种模式差距不大。

▲ 图3   三种模式的局部网络效率对比▲ Fig.3   Comparison of partial network efficiency in three modes
(2)三种模式下的平均路径长度变化如图4所示。可以看出,马赛克作战模式下的作战网络平均路径长度比传统模式长,其原因在于每轮对抗完毕后,由于受到重构能力的限制,新建立的连接路径长度未必能小于平均路径长度。但总体而言,以最短路径为优化策略后,重构后的平均路径长度要优于随机重构策略模式。

▲ 图4   三种模式的平均路径对比▲ Fig.4   Comparison of average path in three modes
(3)三种作战模式下的全局作战网络效率对比如图5所示。根据图中结果,以全局作战网络效率为指标时,马赛克优化模式要优于随机模式,而随机模式又优于传统模式。相对于传统作战模式,在马赛克作战模式下,每轮对抗后都能够根据对抗结果,对剩余的节点进行部分重构,使得作战网络的整体作战效率有所提升,其提升幅度与每轮可修复连接上限、修复成功概率密切相关,尤其可修复节点增多时,节点重连时能够有更多选择,经优化后作战效率提升将更为明显。

▲ 图5   三种模式的相对初始网络效率对比▲ Fig.5   Comparison of relative initial network efficiency in three modes
比较图3~图5结果可知,以动态作战网络的效率值变化、平均路径为指标,未必能较为客观地反映对抗网络作战效率的变化,其原因在于每轮对抗、去除部分节点和边后,剩余的局部作战网络反而可能更为紧凑,出现的孤立节点也不再计入总数,难以反映整体作战网络效率值的变化。而以全局作战网络效率为指标时,始终以起始时的作战节点总数为基准,能够更为客观地反映无人机作战网络效率的变化规律,通过优化重构策略,也能改善全局作战网络的效率值。

6 结束语

当前分析作战网络效能时,通常基于静态指标,其特点是相对简单,基于当前作战网络的初始结构即可分析作战网络效率的变化。然而,在实际情况中,由于对抗的动态特性,无人机作战网络始终处于演化与重构当中,采用传统的静态分析方法难以反映实际对抗规律。通过基于复杂网络的描述方法,对无人机作战网络演化与重构策略进行了分析,能够较为客观地反映对抗与重构对无人机作战网络能力的变化。研究成果能够为马赛克作战体系下的无人机作战网络能力评估分析,揭示无人机作战网络动态机制提供有益的参考。

本文来源:《战术导弹技术》2022年第4期

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