《大规模无人机蜂群交战的权衡分析》2022.12最新67页论文

这项研究对攻击者-防御者的蜂群交战进行了权衡分析，以比较制约蜂群行为因素的相对效率，即目标算法和单个无人机参数。特别是，我们研究了为 "服务学院蜂群挑战赛"（SASC）开发的算法，这是一项蜂群对蜂群交战的实战演习。我们用动态蜂群模拟进行了分析，允许蜂群组成和行为发生变化。这使我们能够确认SASC中关于蜂群性能的定性结果。此外，使用比例分析方法进行定量权衡分析，并开发了评估防御性蜂群适应性的函数形式。我们的结果为后续研究更复杂的蜂群行为提供了一个框架。

无人机蜂群是由自主飞行器组成的群体，它们通过协调和沟通来实现目标[1]。无人机蜂群的规模可以根据蜂群的能力和后勤支持而任意扩大。在军事上，大型蜂群对高价值单位（HVU）（如航空母舰）构成高风险，因为蜂群有能力压倒现有的HVU点防御[2] 。

1.1 来自无人机蜂群的风险

无人机蜂群的实战能力在历史上一直受到计算机处理、无人机与无人机之间的通信以及能量存储密度的限制[3]。然而，这些领域的发展已经导致了蜂群的发展和可行性的提高。这导致无人机蜂群的风险急剧增加。大型蜂群已变得越来越有可能，中国早在2017年就测试了超过1000架无人机的蜂群[3]。使得无人机蜂群更加实用的技术改进预计将继续下去。

对高价值单位来说，最大的无人机风险是空中无人机在利用机载炸药执行自杀式任务。蜂群的目标是，通过数量，使HVU的防御达到饱和，并摧毁或使HVU失效。目前的HVU防御系统，如导弹或近距离武器系统，不足以对付大型无人机蜂群[2]，也不经济。这些旨在对付飞机和导弹的防御系统没有能力对付无人机及其威胁状况。蜂群的低成本和大规模使HVU有可能耗尽其有限的防御弹药，而只能摧毁蜂群的一小部分[2]。在这种情况下，HVU将很容易受到蜂群残余物或其他单位利用其疲惫的防御系统的攻击。

HVU的战略效用和经济价值也会导致对手以整个无人机蜂群的代价从HVU的破坏中获益。有能力的无人机可以以低至每架500,000美元的价格投入使用[2]。这个估计包括无人机、发射器和后勤支持的费用。因此，一个600架无人机蜂群，能够削弱现有的HVU防御系统，将总共花费3亿美元[2]。这与一艘航空母舰120亿美元的成本相比更有优势[4]。这种差距使得蜂群可以被用作力量倍增器，以尽量减少美国目前从昂贵的HVU中获得的优势[5]。

1.2 反蜂群技术

拟议的反无人机蜂群的方法包括激光和电磁武器以及无人机反集群。激光和电磁武器在技术上比现有的点状防御系统更适合于反击无人机蜂群，因为它们能够耗费几乎无限的射击次数。然而，这两种武器系统目前都没有被广泛使用。事实上，激光和电磁武器都面临着巨大的技术困难，需要相当大的技术进步来提供可靠的反无人机防御[6]。

无人机反集群包括使用防御性无人机群来打击进攻性的、敌对的无人机群。与进攻性无人机群相比，这种蜂群反制措施的研究相对较少。然而，与其他反制措施相比，防御性无人机群的优势在于利用了刺激进攻性无人机群发展的相同技术进步。随着进攻性无人机群的能力越来越强，防御性无人机群也是如此。事实上，防御性无人机群可能比进攻性无人机群更容易实施，因为防御性无人机群在受控空域的友军中行动[7]。反蜂群还允许防御者破坏进攻型无人机群最重要的优势，即其规模。防御性无人机群可以有足够大的规模来减轻进攻性无人机群饱和防御的能力。

美海军研究生院的研究人员以前的工作重点是将反集群作为一个最优控制问题进行研究[8]-[12]。此前的工作利用了基于潜力的模型、远程武器和防御者集群战略。本论文通过实施不同的蜂群合作规则和应用新的分析技术，在这些先前工作的基础上进行研究。例如，以前的研究集中在远程武器上，在这种情况下，攻击蜂群是作为一个整体参与的。本论文着重于使用短程武器的模拟，其中防御者与单个攻击者交战。此外，本论文研究的是权衡分析，而不是优化，但这里描述的工具可以在未来的工作中与优化相结合。

发展防御性无人机群需要回答一系列问题。首先，防御型蜂群的最佳战术是什么，以最好地对抗攻击型蜂群？第二，什么样的平台规格，如速度或武器范围，将是最有效的？第三，与这些平台规格相关的成本或技术限制可能会影响到部署最佳蜂群的可行性？这三个分类问题包括许多其他问题。例如，给定一个算法和一套平台规格，增加更多的机器人有什么好处？是否有一个点，在这个点上增加更多的无人机不再有好处？平台规格的改进与增加无人机相比有何不同；例如，是速度翻倍还是无人机的数量更有利？

为了回答这些问题，任务规划者和设计者必须对无人机群参数进行全面的权衡分析，以确定如何在最小化群组成本的同时最大限度地提高群组能力。对诸如蜂群行为、蜂群规模和单个无人机性能（包括其速度和武器射程）等因素进行彻底的提炼，可以使任务规划人员能够派出最能胜任、最经济的无人机群来反制对手的蜂群。如果没有这种分析，任务规划者就有可能制造一个不足以击败进攻性蜂群的蜂群，从而使HVU处于危险之中。反之，任务规划者也可能建立一个无人机群，它可以很好地击败进攻性机群，但却是一种低效的资源分配。目前，适合执行这些规划任务的分析工具很少。本论文的目标是开始填补这一知识空白。