摘要：城市威脅背景下無人機叢集自組織搜尋移動目標問題，是無人機叢集作戰應用的一個重要發展方向。採用基於Agent的複雜系統建模模擬工具，構建了無人機叢集搜尋模擬模型框架，設計實現了無人機叢集自組織搜尋模型。在考慮無人機叢集作戰可能受到威脅的背景下，展示了無人機叢集自組織搜尋概念，探索了使用基於機率的有限狀態機模型實現叢集自主決策的解決方案，並透過案例進行了分析驗證。該模擬模型為無人機叢集作戰應用研究提供了參考案例、模型支撐和實驗平臺。

關鍵詞：無人機叢集 ; 自組織 ; 搜尋 ; 威脅環境 ; 模擬 ; 有限狀態機

隨著戰爭形態的不斷演化，未來的作戰對手可能將戰爭引向城市，依靠高大的建築物和密集的人群，來躲避搜尋跟蹤，進而抵消我方偵察和火力打擊的優勢。無人機叢集具有靈活性、自主性、魯棒性和可擴充套件性等特點，同時可以降低作戰成本、減少作戰人員傷亡，並且依賴無人機個體的自主能力實現無人機叢集的自組織作戰，降低了對人員操控和作業系統的依賴，對破解敵方利用建築物和地形優勢躲避搜尋跟蹤，提高作戰效果具有重要的作戰應用價值。

當前，關於無人機和無人機叢集的研究較多[1]，無人機叢集也以其獨特的優勢日益受到各國軍方的廣泛關注。在叢集搜尋問題上[2-3]，已有很多搜尋演算法。本文聚焦無人機叢集自組織搜尋城市威脅環境中移動的目標進行研究。無人機叢集自組織搜尋，是指將多架成本低廉、小型輕便、功能相對簡單和具有一定自主能力的低成本無人機以叢集的方式大量部署，基於一定的間隔分佈，形成一定的覆蓋範圍，按照上一層次的指揮要求，在操控人員監控下，在任務區域上空按照選定的策略飛行，實現對目標的搜尋、發現、識別和跟蹤鎖定。無人機個體間採用弱通訊方式，基於簡單的規則，透過個體間資訊互動、感知融合，實現協同行為，採用自下而上的方式，使叢集湧現出高度結構化的自組織特性和顯著的叢集智慧行為，使其能夠完成遠遠超出個體能力的複雜任務。

本文采用基於Agent的複雜系統建模模擬技術，對無人機叢集自組織搜尋的機理進行研究[4-5]，構建了無人機機動、協同、搜尋、決策等行為模型，建模分析了無人機叢集作戰威脅環境。探索了使用基於機率的有限狀態機模型實現叢集自主決策的解決方案，初步實現並展示了無人機叢集自組織搜尋的作戰樣式。基於該模擬模型重點研究了無人機效能對叢集搜尋效果的影響，分析了叢集協同方法、叢集決策判斷方法、目標分配、搜尋策略、威脅程度及戰場環境等動態因素和潛在因素對叢集搜尋效果的影響，藉助叢集模型框架，可以很方便地引入叢集智慧演算法，為叢集智慧的研究、設計、實驗提供了很好的介面和平臺。

建模原理與模型框架

無人機叢集是由大量具有一定自主能力的無人機個體構成的複雜適應系統，具有自組織特性。自組織，即無需外部干預，僅依賴系統內部的相互作用，自行形成具有特定功能與結構的整體的過程[6]。無人機個體沒有對全域性模式、策略、目標或層次體系架構的的全域性知識，在規則約束或任務指引下，基於區域性感知進行決策判斷，透過個體互動使叢集整體湧現出自組織行為。叢集整體行為與無人機個體行為無直接關係，而是透過個體行為間接實現，叢集整體行為取決於無人機個體行為變化。

採用基於Agent模擬的方法，透過基於複雜系統的建模模擬框架，對無人機個體行為進行模擬建模描述，構建無人機叢集自組織搜尋模擬模型，分析個體互動如何影響全域性行為，將叢集中個體行為和叢集整體自組織現象有機結合，是一種自頂向下分析、由底向上綜合的有效解決方案。

模型框架

MASON(multi-agent simulator of networks)是基於Agent的複雜系統模擬框架[7]，提供了一組設計基於多Agent的建模模擬概念，同時提供了支援實現該框架的軟體包，可採用這些概念設計模擬模型，並透過呼叫相關類庫和工具對其進行實現，具有很好的擴充套件性。

基於MASON在Eclipse開發環境下設計實現了無人機叢集自組織搜尋模擬模型，主要包括如下模型類：

(1) Target.java：主要實現目標物件的Agent，賦予偵察目標的運動等相關行為和特性，透過例項化該物件，可在模擬中實現目標的視覺化展示。在後續開發中，可能要求目標具有複雜的行為和特性，可以透過擴充和完善該物件實現。

(2) ADS.java和Jammer.java：分別用來實現敵方彈炮結合防空系統和敵方電子干擾系統，透過例項化該物件，可構造無人機叢集作戰使用的威脅環境，實現敵直接火力打擊和電子干擾對無人機叢集作戰效能的影響效果。

(3) BattleField.java：實現戰場環境的Agent，如城市建築物、巷道，以及地形、地物等，都可以透過例項化該物件，在模擬中實現戰場的視覺化展示。透過設定該模型類的位置、尺寸等屬性，可構建無人機叢集執行搜尋任務的戰場環境。

(4) UAV.java：實現UAV物件的Agent，該類包含了單個UAV的所有邏輯，是模擬模型的核心。該類對無人機個體行為功能進行實現，使多架無人機的集合形成叢集，產生區別於簡單集合的自適應行為和特性。

(5) UAVSwarm.java：定義了交戰場景，控制模擬流程，並提供了在模擬環境中包含的可變引數的入口點。該類中包含的main( )方法啟動了模擬，並透過呼叫doLoop方法和輸入引數args來生成UAVSwarm的例項，實現對模擬的控制。

args = new string[]{"-repeat", string.value of(repeat Times),

"-time", string.value of(0),

"-until", string.value of(7200),

"-seed", string. value of(1366691235073L)};

"-repeat"定義了模擬重複次數；"-seed"指定了模擬中的seed；"-time"可以幫助獲取每個模擬週期中的狀態資訊；"-until"定義了每次模擬的最大持續時間(s)。這些引數將在模擬的實驗設計中發揮重要作用。

在模擬系統中，交戰場景和模擬實體的初始化在UAVSwarm.java類的start( )函式中定義。

(6) UAVGUI.java：一個輔助類，該類實現了對無人機和目標的外形設計，主要用於模擬的視覺化展示。該類例項化了一個UAVSwarm物件，並使其執行，進而實現對一次叢集自組織搜尋模擬過程的視覺化展示，如圖1所示。

圖 1   叢集自組織搜尋模擬模型介面展示

Fig. 1   Visualization of swarm self-organized search simulation model

為便於模擬分析，將戰場環境進行了簡化描述，並沒有考慮氣候、天氣、電磁環境等的影響。實際執行任務時，一般會將無人機部署在不同高度，以減少碰撞的危險，在此不考慮高度影響，在二維空間內對叢集搜尋模型進行研究。假設在模擬開始時無人機叢集已經完成起飛動作，並已到達指定目標空域開始搜尋過程。

無人機叢集自組織搜尋模擬模型設計與實現

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