《无人机蜂群建模与仿真方法》最新报告

无人机系统（UAS）集群攻击因其压倒性规模、多样化运用方式及对防御漏洞的潜在利用能力，对防御系统构成了重大且持续演变的威胁。随着防御能力需要与不断发展的UAS蜂群技术保持同步，建立有效的评估方法变得至关重要。本文探讨了一种定制化建模与仿真（M&S）方法的开发，该方法专门用于评估防御系统对抗UAS集群攻击的能力，旨在识别对抵御这种多维度威胁贡献最大的关键因素。提出的M&S框架整合了多种要素，包括UAS集群特征、防御系统参数及杀伤效能，以支持制定和完善应对此类威胁的战术、技术与程序（TTPs）。

通过深入研究和分析，本文基于对抗UAS集群威胁的有效性，识别并优先排序了关键能力要素。这些要素涵盖传感器能力、拦截手段、决策与威胁优先级判定算法，以及资源分配策略。该方法采用先进的仿真与统计分析技术，在当今及未来可能实现的范围内复现集群攻击场景，从而全面评估防御系统在不同条件下的性能表现。

通过战略性的M&S设计考量，该仿真模型能够灵活适配多种防御解决方案。通过识别并优先排序对抗UAS集群所需的关键能力要素，提出的M&S方法为防御相关方提供了宝贵洞见，使其能够在无人技术持续演进的时代中制定更具韧性与效能的防御策略。

图：示例信息交换蜂群架构。

建模与仿真方法

概述的方法论旨在提供一种结构化、系统化的途径，用于评估防御系统对抗无人机系统（UAS）集群攻击的性能，或反向评估UAS集群突破防御系统的效能。

该方法聚焦于明确建立模型框架的步骤，该框架需满足模拟可扩展系统的需求，从而执行性能分析并解析关键系统参数。此外，该方法还支持多种火力控制解决方案的测试，旨在优化武器-目标匹配、优先级排序与射击策略。这一研究领域的核心重要性源于集群威胁的压倒性本质[3]。随着集群威胁复杂性的提升，依赖算法处理来袭威胁、识别特征并为目标排序的做法将愈发重要。该方法论包含五个主要步骤：

步骤1：明确分析目标。

步骤2：定义场景。

步骤3：场景功能分解

步骤4：获取或开发仿真模型。

步骤5：执行仿真并分析结果。

图：武器-目标-交战场景因素示意图