无人机集群导航方法可以分为两大类：绝对导航和相对导航。绝对导航需要在无人机群飞行之前或期间由地面计算机将任务目标分割成几个较小的任务。这些任务是使用相关的无人机任务或轨迹算法创建的，并传输到每架无人机，然后由每架无人机执行分配的任务来执行无人机群的导航飞行。该模式可进一步细分为任务分配协同模式和轨迹规划协同模式。

相对导航是实现无人机集群导航不可或缺的一部分，其工作原理是机载传感器在无人机集群飞行期间捕获相邻或主要无人机的相对位置、姿态和飞行条件等信息。随后，每架无人机根据预设的约束条件调整其飞行状态和位置，便于无人机群体相对位置导航。该模式可进一步细分为通信协同导航模式和视觉协同导航模式。

在本节中，对当代无人机群协同导航方法进行了全面回顾。从任务分配协同模式、轨迹规划协同模式、通信协同导航模式、可视化协同导航模式等角度总结了这些方法。

无人机群的任务分配模式的原理是，在无人机起飞之前，根据用户任务要求将单个任务分配给每架无人机。这些任务包含每架无人机的任务区域、持续时间、高度等参数。完成任务分配后，参数将上传到每架无人机。随后，无人机根据任务细节，利用其固有的路径规划算法计算各自的飞行路径，在飞行过程中根据实时情况对飞行路径进行必要的调整，最终完成用户的综合任务。这种无人机集群任务分配模式根据任务分配方法的不同，可以进一步分为两种类型：集中式任务分配方法和分布式任务分配典型方法。

集中式任务分配典型方法是无人机集群任务导航模式下最常用的导航技术。该方法涉及根据无人机的数量、任务的类型和权重以及飞行环境约束将任务分解为多个子任务，所有这些都通过地面任务分配终端执行。然后将这些子任务上传到集群中每架无人机的飞行控制系统，该系统根据接收到的子任务执行其任务飞行。

在一项研究中，无人机目标任务规划被概念化为包含时间窗口和优先级要求的无人机路径问题。作者提出了一种配备集成混合整数规划求解器的遗传算法。另一项研究介绍了一种基于匹配博弈的分布式多跳中继路径优化算法。该算法为源节点和中继节点建立优先级函数，阐明任务执行顺序。它代表了一种更典型的列表规划优化方法。

文献针对固定翼无人机在复杂三维环境下的运动轨迹问题，采用遗传算法和粒子群算法，在考虑飞行器动力学特性的同时，计算出可行和最优的运动轨迹。除了利用粒子算法外，本研究还结合了智能算法的遗传算法。遗传算法具有很高的可扩展性，可以与许多其他算法类型合并，并且可以从群体中发起搜索，这提供了潜在的并行性，并有助于同时进行多个个体比较。图 2 提供了一个集中式任务分配方法的示例。

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集中式任务分配方法的显着特征在于存在一个单一的任务分配终端，该终端分解和分配任务，管理整个无人机集群系统的操作。每架无人机仅接收来自任务分配终端的指令，没有任何信息共享或交互。通过集中任务分配方法得出的解决方案代表全局或局部最优解决方案，从而实现最优的系统决策和控制。

尽管如此，集中式任务分配方法主要解决复杂的组合优化问题，因此表现出较高的计算复杂度。此外，由于无人机与任务分配终端之间缺乏信息反馈，该方法的实时性有待进一步提高。

与集中式任务分配方法相反，分布式任务分配方法除了任务分解和分发外，还允许将单个无人机信息传输回任务分配终端。因此，任务分配终端承担了网络间连接器的角色。该连接器使无人机集群系统形成网络化结构，通过网络间连接器促进无人机之间的信息共享、任务协调和冲突解决。

主要的分布式任务分配方法包括多智能体理论方法和市场机制方法。多智能体理论方法主要将每架无人机视为一个自主的智能实体，协调每个智能体的相互行动，适当地分析和解释目标任务，将总体任务分割成多个强度相当的小任务，并将它们分配给每个智能体。随后，智能体协作完成目标任务。市场机制方法涉及应用合同招标和物品拍卖等市场模型进行任务分解。分解后的任务采用公开招标或拍卖方式进行竞价，无人机根据任务实际情况和飞行状态进行竞价。最终，根据实际拍卖结果分配任务。

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分布式结构具有高度的自主性和鲁棒性，能够熟练地适应动态和不确定的战场环境。鉴于无人机平台自主能力的显著增强，分布式控制结构具有广阔的应用前景，已成为无人机集群控制的重要研究方向。

无人机集群任务分配模式具有显著优势，包括高成功率和对任务执行期间意外事件的强大弹性。同时，考虑到每架无人机预先设定的目标任务，在飞行过程中可以保持相对较低的能耗和其他成本。在任务执行过程中，每架无人机还能够根据飞行过程中遇到的实际情况灵活调整目标轨迹。因此，该方法表现出很高的鲁棒性，大大提高了任务完成率。

无人机集群轨迹规划模式的运行原理需要在飞机起飞前确定运行任务的起点。该模式考虑了每架飞机的最大作战半径约束、最小转弯半径约束、禁飞区约束、时域协同约束、空域协同约束等多种复杂约束。该模式与每架飞机之间的方法协作，为具有共同任务目标的无人机群规划单组或多组安全可靠的飞行路径。这确保了无人机群在运行期间的最佳整体性能，有助于成功完成目标任务。无人机集群轨迹规划模式常用的研究方法主要包括最优路径规划方法、基于人工势场的规划方法和基于群体智能算法的规划方法。

算法是优化路径规划中的一种典型方法，它将周围环境分割成大小相等的网格。它使用启发式信息估计周围网格中的最佳位置，并不断识别最佳节点，从而有助于寻找最优和最短路径。但是，a* 算法有一定的局限性。当路径网格中存在两个或两个以上的最优值时，算法无法保证搜索路径的最优性。此外，a*算法的功效很大程度上依赖于环境，并且只适用于有利条件。在派生映射较大的情况下，计算负载会增加，从而导致延迟较高且并行度较差。

概率图空间方法最初将环境划分为大小相等的网格，随后排除不满足约束条件的网格，例如无人机集群内的相互约束、飞行任务要求等。其余网格构成最佳飞行路径。概率图空间方法具有低数量级、快速构建时间以及与威胁和障碍物的最大距离等优点。然而，在建模过程中，地图网格划分越细，地图描述越准确，飞行精度越高。然而，这也导致存储更多的地图信息，减慢计算速度并在飞行过程中产生更高的延迟。

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基于人工势场的规划方法是一种模拟空间力场的轨迹规划方法。在无人机群执行任务过程中，该方法模拟任务目标吸引无人机，而无人机与飞行轨迹内的障碍物相互排斥。由于这种吸引力，无人机逐渐向目标收敛，而排斥力确保了无人机群内的安全飞行距离，从而完成了目标任务。为了解决传统人工势场方法的局限性，如无法到达的目标、对局部最小值的敏感性、无法绕过障碍物以及缺乏轨迹优化策略，的作者提出了一种以李雅普诺夫制导矢量场（lgvf）和改进的干涉流体动力学系统（iifds）为前提的混合方法，集成了垂直分量， 转向控制和速度控制。基于人工势场的无人机集群飞行轨迹。

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基于人工势场的规划方法使蜂群能够有效规避飞行路径上的障碍物，具有安全性高、实时性优越、规划速度快等特点。然而，在复杂的环境中，它容易出现局部最优值。当群体状态发生变化时，每架无人机的动态规划能力都会受到影响，当障碍物的排斥力等于目标点的吸引力时，无人机可能会在障碍物附近振荡。

以群体智能算法为前提的规划方法与任务分配模式中使用的群体智能方法有相似之处。这些方法模拟了蚁群和蜂群等自然现象，将无人机群视为一个集体实体，将单个无人机视为集体中的组成部分。集体将任务目标视为最终状态，各个实体根据其特定环境自主调整和制定计划。通过这些个体实体的影响，集体逐渐接近最终状态，最终得出一个近似于全局最优的。

基于群体智能的规划方法目前是无人机群体轨迹规划领域研究最广泛的算法之一。其中最突出的有蚁群算法、蜂群算法、狼群算法、鱼群算法和遗传算法等。值得注意的是，由于初始值设置中固有的随机性，传统的群体智能算法在求解空间内的搜索过程中容易遗漏最优解。这通常会导致满足于局部最优，从而大大降低规划的准确性。

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基于群体智能的规划方法具有规划速度快、并行性强、易于协调、趋向于最优值等优点。利用群体智能算法可以统一和处理具有相似算法结构的多机协同目标分配和轨迹规划。但是，它们也有一定的缺点。例如，智能算法需要调整许多参数，这使得关键参数的选择成为一项具有挑战性的任务。此外，智能算法中的计算漏洞可能导致无人机集群系统停滞或进入无限循环，最终导致规划和协调失败。

c-suas战略的最后一个障碍源于有效使用反无人机设备的一个重要但被忽视的方面。该战略正确地断言，随着技术的成熟，需要发展理论，但仅仅承认企业需求并不能解决规划谁可能操作设备的重大挑战。52现在确定教义需求将缩小未来的能力差距。美国陆军必须在保卫空军基地免受未来无人机群威胁方面发挥更大的作用。

使用反无人机能力的独特方面之一是它包括在所有领域进行操作。具体而言，在空中瞄准和减轻对手的巨大挑战需要对三个主要任务领域（防空、部队保护和空域控制）之间的分工进行清晰的评估。从这些任务区中提取就业原则对于规划反无人机能力的战略使用应该很有价值。联合学说的基础是目前的部队结构和帮助解决复杂问题的责任。53规划如何应对无人机群需要对联合学说中的作用和责任进行更深入的评估。

学说必须考虑到培训未来设备的操作员，这些设备将在所有领域发挥作用。在空中作战需要对防空、部队保护和空域控制有充分了解和精通的人员。设计和配置与技术和装备同步发展的部队结构，将更有效地威慑和应对高级威胁。这一发展将推动反无人机蜂群学说的权威指导，并且是联合c-suas办公室（jco）作为国防部执行机构职责的一部分。54此外，jco将“协调c-suas的联合作战概念和联合理论的发展”，并留给其他领域的各个军种负责。55然而，这种对职责的描述未能解释国防部服务部门目前在空域控制、部队保护和防空方面应对无人机群威胁所面临的挑战。专注于应对地面威胁的部队保护军事专业人员不具备必要的知识来应对空中威胁，同时避开友军飞机。对这些人员进行空域环境、电磁频谱、太空操作和天气等相关特征的培训，将更有效地利用对抗无人机群的能力。重叠的防空责任分担，特别是美国陆军和美国空军之间的责任，可以解决这一理论挑战。然而，这些服务却依赖部队保护专家，这给企业带来了风险。

教义讨论还包括关于角色和任务的辩论，特别是在空军基地的防空方面。越南和伊拉克战争迫使高级军事指挥官和军种以牺牲支持战略和作战目标的空军基地防御为代价，将能力分配给传统任务。56自二战结束以来，陆军和空军在区域和点防空任务中的具体角色尤其激烈。

在陆军充分优先考虑海外地点和本土主要作战空军基地的防空资源之前，战略和作战目标容易受到无人机群利用的风险增加。此外，空军可能会在没有理论解决方案的情况下继续倡导和获得c-suas能力。美国空军可能会实现其长期以来的愿望，即在战术防空方面发挥更大的领导作用，这将与jco避免重复工作和提高效率的任务相矛盾。58同样，其他服务部门可能会继续购置设备和进行试验，如果没有跨领域和职能的协调，这些工作可能不是最佳或有效的。

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兰德公司的报告还详细说明了陆军和空军在防空中的作用错位。值得注意的是，该表没有显示海军设施司令部司令雇用了岸基c-suas能力的武器大师人员，这表明与空中防御相比，部队结构和优先级与空中防御相比不一致。2020 年的一份国会研究报告在这场辩论的背景下提出了一个重要问题：“计划中的 shorad [短程防空] 部队结构和能力是否足以应对预测的未来挑战？59该报告表明，陆军计划在现役和预备役之间再增加18个防空能力营的计划可能不足以满足支持欧洲威慑倡议和太平洋威慑倡议的陆军部队的需求。60这些能力包括对抗无人机系统的威胁，但不包括保卫空军关键资产和主要作战基地的假定任务。尽管第3-0号联合出版物《作战》呼吁整合进攻和防御能力，以实现空中优势和对敌方无人驾驶飞机的部队保护，但它没有具体说明各军种的作用和任务。61这种理论上的模糊性增加了shorad企业资源不足的危险，以应对未来无人机群的倍增效应。

技术的新兴发展和行为者使用无人机群的可能性增加，需要重新评估理论和服务角色。事实上，空军参谋长已经敦促国防部长办公室指示对各军种的作用和任务进行审查，以确定联合作战概念的牵头组织，例如远程精确火力和受到攻击的后勤。62这两个概念都与保护战略资产免受潜在的无人机群攻击有关。此外，国防部缺乏理论指导也可能表明需要评估机构间的概念和方法，以便在民事管辖范围内使用类似的能力。jco及其国防部战略将为持续的理论发展提供基本要素，但更多的工作必须集中在调整服务的作用和资源上。

国防部打击无人机群的新方法必须解决技术快速发展的风险，对手可能在民用和国防部保护关键基础设施之间利用的法律接缝，以及防空、空域控制和部队保护中固有的理论挑战。正如 2018 年国防战略所指出的那样，国土不再是避难所，仍然是敌方无人机群的目标，可能具有洲际射程能力。

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对抗性趋势必须推动国防工业基础转向相对低成本、快速和人工智能驱动的技术解决方案。第三次抵消战略最初寻求纳入未来技术，为减轻这种风险提供了一种特别有用的方法。该战略探索了蜂群无人机、高超音速武器、人工智能和人机协作如何最好地结合在一起，在战斗中提供独特的优势，但它并不仅仅关注材料和装备。64相反，它考虑了如何最好地将人类创造力与技术精度结合起来。当应用于对抗无人机群时，人机协作概念可以在防空企业中提供优势。解决方案应包括一系列与人工智能软件完全集成的传感器，以更快、更可靠地识别潜在目标。美国陆军 tradoc 小册子 525-3-1，美国陆军多域作战 2028 年，将这些特征确定为人工智能和高速数据处理的理想特征，以改善“人类在速度和准确性方面的决策”。65

对这种人机技术的有价值的投资可能包括支持人工智能的自主蜂群无人机，以通过空战来减轻或摧毁敌人的蜂群。佐治亚理工大学于2017年与海军研究生院合作进行了这种实验。66此外，国防部的低成本单发开发能力包括非动能、直接能武器，如战术高功率微波作战响应器（thor）和受限空域混合防御（hydra）计划。67与hydra激光器相比，thor具有更大的锥形影响，因此具有特别有效的对抗无人机群的能力。然而，当串联部署并与集成指挥和控制 （c2） 接口协调时，该系统可以证明比标准防空能力更有效，成本更低。

c2 功能必须能够实现更快的瞄准，连接传感器以击败机制，并允许人类操作员快速选择更有效的武器。最近的报道表明，jco正在寻求这些能力，并可能要求每个军种开发自己的c2系统，以便最终整合到美国陆军的前沿区域防空指挥和控制系统中。68其他c2系统包括美国海军的corian（反遥控模型飞机综合防空网络）能力和美国空军的多环境域无人系统应用指挥和控制。69然而，这些特定系统目前似乎与高级战斗管理系统或拟议的联合全域指挥与控制（jadc2）架构无关。最近和新生的努力表明，北大西洋公约组织利用jadc2概念将传感器与射手联系起来，以对抗无人机群。70从概念上讲，未来的 jadc2 架构可以使人类操作员能够出于自己的目的指挥敌方无人机集群网络。71无论创新如何，第三次抵消战略都为应对未来致命的自主无人机群的问题提供了一种潜在的有价值的方法。

在不考虑未来无人机群威胁或人工智能开发活动的情况下追求不同的和特定于服务的 c2 功能将浪费时间和纳税人的资金。相反，国防部应该更快地将其已经为 2021 财年开发的反无人机集群 c2 功能集成到 jadc2 架构中。72国会责成国防部长评估包括c-uas功能在内的综合防空和导弹防御c2系统，并确定它们是否与新兴的jadc2架构兼容。73该框架满足了国会对低运营和维护成本的自主或半自主能力的偏好。74尽管互操作性、知识产权、数据管理和信息保障仍然是挑战，但将 c-suas c2 系统集成到 jadc2 架构中将产生更快的杀伤链和可能更低的程序成本。jco主任肖恩·盖尼（sean ganey）少将最近承认，这种开放式架构方法可能会在以后带来巨大的安全红利。75

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2021 年 4 月 18 日，被分配到第 21 直升机海上作战中队的海军空勤人员（直升机）二等丹尼尔·艾尔斯在与两栖攻击舰埃塞克斯号进行实弹演习时，向目标无人机发射 mh-60s 海鹰的 gau-21 .50 口径机枪（美国海军/sang kim）

其次，在本土现有的法律框架内，国防部必须倡导在固定地点建立更多权力，以保卫关键基础设施。国会必须在紧急情况下和和平时期赋予国防部长更大的权力。该提案必须包括运营商确定基地边界外潜在目标的权力。运营商还应该获得法律支持，以近乎实时地警告地方和联邦执法机构。

幸运的是，美国联邦航空局正在采取多项举措来对抗敌方无人机。这些计划包括将无人机纳入国家空域系统，以区分友方和敌方无人机。76国防部应积极鼓励美国联邦航空局（faa）和美国国家航空航天局（national aeronautics and space administration）继续各自的无人机行业举措，包括无人机系统交通管理研究，以“确定服务、角色和责任、信息架构、数据交换协议、软件功能、基础设施和性能要求，以实现低空不受控制的无人机操作的管理。77这些增加的权力，加上增强的能力，可以缩小民事和军事管辖权之间的法律差距，以保护国家基础设施和国防部的关键资产。

最后，国防部必须通过兵棋推演和演习积极磨练学说，以确定空军基地防空事业中最合适的角色和职能。随着无人机技术的成熟，友军面临的问题更加复杂，尽早建立正确的部队结构将更有效地应对挑战。这将允许所需的培训和适当的资源，以满足国会对有效和低成本设备的需求。正如兰德公司的研究所指出的，没有单一的行动方案，而是组合提供解决方案。然而，角色和职能的重新调整对于成功至关重要。78追求适当的联合学说将为未来对抗无人机群和避免过去战略错误提供强大且基于风险的模型的基础。

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