无人机集群对地作战任务可靠性评估

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群执行对地攻击任务可靠性评估问题, 考虑实际作战环境和任务规划, 建立了一种适用于具体任务过程的可靠性评估方法。首先, 建立了UAV集群作战的时态异构网络模型, 用时态打击链模拟UAV集群任务规划和协同作战过程。然后, 基于连续时间马尔可夫链(continuous-time Markov chain, CTMC)建立了UAV集群在威胁区域飞行的生存概率模型。进而, 综合UAV集群的作战能力和生存概率, 提出了任务可靠性评估方法。最后, 通过实例分析, 验证了该模型的实用性和合理性。该模型考虑到各方面影响战果的因素, 贴合实际, 为UAV集群任务可靠性评估和决策提供了参考。

https://www.sys-ele.com/article/2023/1001-506X/20230938.shtml

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)执行对地作战任务具有成本低、效率高等优势, 在现代战场中应用越来越广泛。使用UAV进行进攻作战、非常规作战、高价值目标打击成为UAV发展的一个重要趋势[1]。 随着UAV系统自主性、网络通信技术和群体智能理论的发展, UAV以集群形式执行任务是未来的应用趋势[2]。UAV集群具有一定的冗余性和鲁棒性[3-4], 即使部分UAV坠毁, 集群仍能完成任务。因此, 相对于传统单体可靠性而言, 集群面向任务的可靠性评估更具实际意义。近年来，有一种针对任务可靠性量化的应用, 对UAV集群系统进行任务可靠性预测并将其作为重要因素帮助指挥人员进行任务决策[5]。作战指挥人员可以在任务开始前预测UAV集群的任务可靠性, 以保证任务成功率。

目前, 在UAV集群任务可靠性方面已有很多研究。一部分基于传统可靠性分析方法进行推广。文献[5-6]使用二元决策图和分阶段任务方法评估UAV集群任务可靠性; 文献[7]考虑几个自治系统执行的任务, 并提出一种通过扩展二元决策图技术来预测任务可靠性的方法; 文献[8]提出连续系统多级平衡UAV的可靠性建模和估计。还有基于概率论方法[9]、划分多级系统[10-12]、基于Agent建模与仿真系统建模[13-17]和连续时间马尔可夫链(continuous-time Markov chain, CTMC) 等建模方法[18]。此外, 用复杂网络对集群进行建模是目前一种比较热门的方法。文献[19]建立了UAV集群的多层次网络模型, 根据网络的连通性和脆弱性评估群的任务可靠性; 文献[20]用多态网络建模UAV集群, 提出考虑信息交换能力的任务可靠性评估方法; 文献[21-22]用k/n系统对UAV集群进行建模, 并基于重要性度量提出结构优化模型和数量优化模型。 上述研究成果从各个角度对UAV集群作战系统进行建模和可靠性评估。然而, 对于对地作战任务的UAV集群任务可靠性评估尚没有一套成熟的方法。在UAV集群执行对地作战任务过程中, 其任务可靠性不仅受到集群自身能力的影响, 还会受到作战环境和任务规划的影响。针对上述问题, 本文面向UAV集群对地作战过程, 定义了时态打击链(temporal operational chain, TOC)来描述UAV集群对敌方目标的攻击方式, 建立了更贴合实际作战场景的集群任务可靠性评估方法, 并且通过实例验证了该方法的合理性。