1）無人機集群協(xié)同對抗演化過程機理及其表述。由于集群對抗中信息的多元化和不完全、不確定性，對抗系統(tǒng)是一個復雜的動態(tài)隨機過程，空戰(zhàn)對抗態(tài)勢隨著時空不斷演化，每個無人機作為一個智能體必須依據(jù)不斷變化的態(tài)勢并依據(jù)一定的準則調(diào)整自己的策略，進行己方個體之間的合作、與對方的博弈。因此，在充分分析無人機集群對抗演化過程特點及其內(nèi)涵的基礎上，理解無人機集群對抗的非線性動態(tài)過程演化機制，利用系統(tǒng)動力學和復雜系統(tǒng)理論建立各種因素的相互作用和信息的傳遞關(guān)系的網(wǎng)絡拓撲架構(gòu)，有利于對無人機集群對抗過程的定量和定性分析。

2）無人機自適應自主決策對抗行為。集群對抗中，無人機個體是直接動作發(fā)出和執(zhí)行者，無人機個體不斷與環(huán)境進行交互并相互作用，促使對抗過程不斷演化。因此，集群對抗最終是要依賴于無人機的對抗規(guī)則，即無人機依據(jù)敵方態(tài)勢、友機態(tài)勢及自身飛行狀態(tài)、武器狀況、健康情況等因素，采取某種機動和攻擊策略，如攻擊敵機、威脅回避、支援友機、戰(zhàn)術(shù)協(xié)同，使在最大化對敵殺傷、對敵態(tài)勢、瓦解敵方意圖和最小化自身損失等方面的綜合效益取得最大化。

3）無人機集群智能控制方法。實際對抗過程中，大規(guī)模的無人集群必須迅速并準確地分布于各個作戰(zhàn)區(qū)域，進行有效的作戰(zhàn)編隊。大規(guī)模無人機集群，從其特征上看，是一類非線性復雜系統(tǒng)，具有群體智能涌現(xiàn)固有的復雜性和隨機性的特性，其控制方法跟傳統(tǒng)方法有很大的區(qū)別。集群系統(tǒng)可以視為大量弱耦合子系統(tǒng)的集成，每個個體均具有一定的自主能力，但其能力具有局限性，而且集群中每個個體必須相互配合與協(xié)調(diào)才能完成復雜任務，因而，集群無人機具有分布式控制的本質(zhì)特征。單一方法控制無人機集群往往不夠理想，可以采用一些外部干預，并進行控制規(guī)則深度化和廣度化對集群效果進行量化研究，使得不同對抗階段的無人機集群能夠進行精準的單機或多機協(xié)同，達到所預期的對抗要求。

4）無人機集群探測與識別。復雜而多變的集群對抗環(huán)境具有極大的狀態(tài)不確定性和極強的時間約束，對于敵我雙方大規(guī)模無人機個體和集群進行精確地探測和識別是對抗行為成功與否的先決條件。在不確定和部分確定條件下，實時在線進行主動感知和目標區(qū)分，對于集群對抗任務的上層決策具有指導意義。對抗過程中，實時采集到的圖像等各類傳感器信號，可以結(jié)合信息融合理論與部分可觀馬爾科夫等規(guī)劃理論，推測并優(yōu)化最佳的個體機動和集群行為，協(xié)同感應、定時并協(xié)同攻擊，實現(xiàn)無人機集群對抗效果的最優(yōu)化。

5）無人機集群對抗態(tài)勢評估。態(tài)勢評估是對抗決策的依據(jù)，由于集群對抗威脅可以來自任意方向，數(shù)量多，友機與敵方飛機相互纏繞，信息量大，且存在不完全、不確定性，態(tài)勢評估比單機對抗情況復雜的多。這就需要集群中每個無人機利用其對周圍環(huán)境的感知信息和接收到的鄰近友機傳來的信息，根據(jù)所獲得的綜合數(shù)據(jù)信息進行數(shù)據(jù)挖掘，分析理解敵方的作戰(zhàn)意圖、戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)法。例如，目標移動軌跡數(shù)據(jù)蘊含著豐富的信息，采用機器學習、深度學習等方法對其進行知識挖掘和模式分類，進行敵方戰(zhàn)術(shù)意圖推斷，對于態(tài)勢評估和對抗決策有著重要意義。

6）無人機集群通信技術(shù)。集群對抗環(huán)境對通信鏈路的要求也十分嚴苛，既要滿足地面站與無人機、無人機與無人機、無人機編隊與無人機編隊之間必須存在一定冗余的信息交互，同時應減少通信的延遲，保證信息交互的實時性?？諔?zhàn)過程中，無人機存在受傷、擊落、增援等多個狀態(tài)，其動態(tài)加入和退出也使得通信鏈路必須滿足在正常通信需求的條件下，支持無人機數(shù)量的變化，完成集群的重構(gòu)，而且在無人機與地面站失去聯(lián)系時，無人機群應具有通信鏈路的自組織能力。其次，在某些關(guān)鍵操作上，通信鏈路還必須保證地面操作員能夠?qū)o人機任務進行授權(quán)和確認。

來源：中國智能制造網(wǎng)