小型无人机蜂群和战斗管理：不断演变的战争格局

现代军队面临着一个新的敌人和朋友：无人驾驶小型飞行器系统（sUAS）。这些小型飞行器在增强任务能力的同时，也对敌方构成了严重威胁。小型无人机群的存在要求转向自主的、人工智能（AI）驱动的反制措施，以优化传感器资源管理，实现智能实时决策和态势感知。战场传感器资源管理可优化系统之间的通信，从而增强指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察（C4ISR）；无人机系统和超小型无人机系统；定位、导航和定时（PNT）；电子战（EW）能力；以及与更大防御网络的连接。

如今，军事行动在许多技术领域都受到了影响，小型无人驾驶航空器系统（sUAS）已成为改变游戏规则的工具，重塑了战术和战略方法。在更长的电池寿命和强大的通信网络支持下，它们自主执行任务的能力大大增加了其航程、续航时间和灵活性。然而，这些技术进步也为对手提供了更强的能力，使其能够利用小型无人机系统收集情报、实施攻击，甚至可能传播化学、生物或放射性制剂，从而对作战准备构成严重障碍。

一个特别令人生畏的威胁是无人机群的出现--大型、协调的无人机群通过持续不断的攻击，共同压制或削弱目标。与单个或小型无人机群相比，这些无人机群具有明显的优势，包括易受攻击、复原力更强和适应性高。当这些小型无人机系统中的一个或多个被击落时，剩余的无人机系统可以共享信息，保持通信线路畅通，理论上还可以临时重新分配任务目标，实时调整以适应不断变化的战场条件。

传统反无人机系统方法的局限性

一直以来，反无人机系统都依赖于人工操作，为操作人员提供详细的传感器和武器数据--而且是大量的数据。这种信息过剩不仅使操作员的互动变得复杂，而且会降低准确决策的速度，尤其是在面对无人机群威胁时。

随着自主无人机协调行动以实现目标，防御部队必须利用更多的决策支持和自动化反无人机系统资源来保持优势。传感器管理必须根据相关数据和时机，与战斗管理目标紧密结合。同时，作战管理支持工具必须考虑传感器控制与武器部署之间的复杂关系。

利用人工智能和自动化：通往作战优势之路

先进算法和人工智能（AI）的使用彻底改变了我们处理和分析 sUAS 蜂群海量数据的方式。通过先进的模式识别、异常检测和预测建模，智能反无人机系统可以协调传感器和武器，更好地探测、跟踪、识别和攻击威胁。这就为决策者提供了应对大型敌对无人机群时可操作的实时情报。

优化传感器资源管理

传感器资源管理涉及分配传感器，以优化探测、跟踪和数据融合。

传统的反无人机系统通常需要人工来管理传感器任务分配，从而导致在攻击期间响应速度减慢、响应时间延长。另一方面，自动传感器管理可让软件处理详细的传感器任务，而人类操作员则专注于高层次的指导和监督，从而提高整个过程的效率。

自动传感器资源管理有几个优势。首先，它能让操作员腾出手来，专注于复杂场景中更高层次的规划和战术。它还能通过智能确定传感器停留时间和目标重访时间间隔，针对多种动态威胁做出快速决策。这种方法通过在远离人员的无人机器人平台上部署自动传感资产，降低了部队（可能在地面或空中执行任务）的风险。此外，它还能实现自动目标提示，当目标变得可见时，光学系统会根据雷达探测数据进行引导，所有这一切都无需人工干预。最后，自动传感器资源管理支持低特征任务概念，即系统扫描威胁，只有在需要时才启动雷达资源，从而降低对下方或上方人员的威胁，同时保持有效的反无人机系统行动。

在人工智能和协调算法的帮助下，自动传感器资源管理提高了防御行动的准确性和适应性，确保传感器资产和情报得到最佳利用。

优化武器目标分配

在战斗管理中，重要的是要有战略性地决定在什么时间对什么目标使用什么武器。武器目标分配包括找出将不同武器系统分配给目标的最佳方式，以最大限度地对敌人造成伤害。在面临多种威胁的情况下，人类必须在数秒至数分钟内快速评估如何交战，因此这种决策对人类来说是一个挑战。

战斗管理自动化使系统能够评估所有可用资源，并根据任务目标确定行动的优先次序，而不仅仅是应对最明显的威胁。它能利用组合优化和人工智能方面的尖端技术，实时、不断地制定作战计划，为战术决策提供支持。这些计划是自适应的，随着新情报的收集和威胁的识别而自动更新，并根据需要动态地重新分配传感器和武器资源。该系统还通过整合传感器模型、武器威胁几何模型、弹道导弹轨迹模型和拦截器制导模型，利用每种资产的独特能力实现最佳整体解决方案，从而增强武器目标分配。此外，这种自动化还能增强针对无人机系统对手的战略推理能力，开发出能主动适应反制措施的无人机精密对策。

通过实现战斗管理关键环节的自动化，指挥官可以加快作战行动和演习的速度。决策速度有助于就打击哪些目标以及何时提供火力支援做出最佳决策，随着信息越来越丰富，战争的进行方式也在发生变化。(图 1）。

[图1 ǀ 战斗管理关键环节的自动化可使指挥官在战斗行动和演习中做出更好的决策。］

在战斗管理中整合传感器

无人机群会产生大量信息，使操作人员被数据淹没，没有足够的时间做出有效决策。通过实施协调传感器和武器资源管理的解决方案，部队可以将海量数据和大量选择转化为可操作的情报。

当传感器资源管理与作战管理目标相一致时，综合能力就会超越各自单独所能实现的目标。它们共同确保了在复杂、多威胁情况下的有效交战和实时损失评估。它们还能最大限度地利用有限的传感器和武器资源，调整应对措施，满足任务需求，支持总体战略目标。这种团队合作通过将较简单的任务自动化，减轻了操作员在快节奏环境中的负担，同时还保持了人力控制方面的灵活性。使用人工智能和优化驱动的决策支持可帮助作战管理人员做出更快、更明智的决策，并实时适应最有效的行动方案。