无人机集群指挥控制训练系统需求分析

无人机集群指挥控制训练系统需求分析

贾勤康

国防大学；北京市海淀区； 100091

摘要：随着人工智能等技术的发展，无人机集群展现出越来越强的自主性特点。未来可能出现独立的无人机集群部队。对于联合作战指挥员而言，过去的指挥控制大多指对有人军队的指挥控制，而对于智能化的无人机集群的指挥控制，目前还缺乏有效的研究，更缺乏有效的训练手段。因此设计无人机集群指挥控制训练系统具有重要意义。本文就对无人机集群指挥控制系统进行需求分析，为今后该系统的设计提供参考。

关键词：无人机集群、指挥控制、训练系统、需求分析

1. 立足技术特性，扩充指挥控制内涵

在过去的指挥与控制的概念中，主要指的是指挥员对有人军队的指挥控制，过去并没有对武器装备平台进行指挥控制的概念，因为过去的武器装备需要人的大量操作，一旦离开人，就毫无作战能力。但是随着人工智能等技术的发展，各类型的无人装备有了越来越强的自主性，能够独立完成特定的任务。指挥员究竟应该以何种方式，何种强度介入无人装备的指控链路中，成为了一个重要问题。

过去对有人部队的指挥中，往往并不关心装备的技术原理，只需要知道其基本能力，指挥员更多的关注于其战术战役运用；但是对无人部队的指挥控制需要指挥员直接指挥到武器平台。过去士兵的操作被平台中的人工智能算法代替。人工智能与人的决策方式、决策速度、操作逻辑等都很不相同，指挥员如果不能充分理解人工智能的决策方式，很有可能在不合适的时机使用人工智能自动决策，造成严重损失。除此之外，无人机集群的作战效能还受到通信网系、无人机协同策略等因素的影响。因此，选择无人机集群的各项参数，包括无人机自主性等级、通信网系的类型、集群协同策略等工作将成为指挥控制的新内容。

因此无人机集群指挥控制训练系统必须区别于之前的对有人部队的指挥训练系统，必须将无人机集群的技术特性体现到训练过程中。具体可以设置参数选择的环节，要求指挥员根据具体作战场景，灵活选择无人机集群的各项参数，从而达到锻炼指挥员对无人机集群指挥控制能力的目的。

训练系统中应当提供具体的指控参数。如从低到高的自主性等级、不同类型的通信链路、不同的无人机协同策略等。这样既加入了新技术的影响因素，又避免了受训者被过于琐碎的技术细节影响整体的指挥。

2. 提供多种作战场景，丰富训练资源

不同的作战任务和作战场景下应该选择不同的指控模式。具体在什么场景下选择什么指控模式，目前公开的研究成果还比较少。因此在训练系统中，应当提供丰富的作战任务和作战场景。

在无人机集群的指挥控制训练系统中，应当能够模拟多种无人机集群的任务类型，如对地打击、侦察、通信中继、预警等。同时应当设置多种战场环境，如敌方防空火力密集、强电子干扰、恶劣气候、遭受不同程度的战损等。

无人机集群的指挥控制系统同时也是一个作战模拟系统。应当能够模拟出无人机集群在各种指控模式下参与作战的过程中遭受的最真实情况，反映出真实的作战结果。由于战争是一个复杂巨系统，无人机构成集群之后也不再是简单的线性关系。在建模过程中应当把握总体建模的思想，通过多agent建模技术，反映出无人机集群中每个个体的属性、行为与交互，再通过个体之间的交互反映出无人机集群的复杂性特点。

通过指挥训练系统中大量参训者反复多次的训练，可以积累大量的训练数据。从而可以综合判断出各种作战场景下最优的指控模式选择。以此可以从大量实践中总结出一套成熟的理论，从理论上对今后的无人机集群指挥控制提供指导。

3. 运用多项评估指标，综合评判指控效果

仿真模拟固然能够反映出作战中的部分指标，但是对于联合作战而言，我们必须从全局考虑各种指挥控制模式的总体性能。正所谓“不谋全局者不足以谋一域”。

正如前面叙述的那样，模拟仿真可以反映出无人机集群在不同任务、不同场景下的总体表现，但是在联合作战过程中，指挥员还需要综合考虑通信资源配置、不同单位协同问题、操作人员配置等诸多因素。

在无人机集群指挥控制训练系统中，应当设计报告系统。报告系统分为两部分，首先是训练结果报告，综合反映参训人员使用的资源总数，包括通信带宽、操作人员数量、决策节点等因素，此报告系统重点反映参训人员指挥控制操作带来的作战结果，用于评价参训人员的指挥控制水平。其次是综合仿真结果报告系统。该系统应当具有机器学习的功能。通过学习过去积累的训练数据，归纳总结出在不同作战场景下，各指控模式对作战的影响，通过不断的训练积累的数据，得到不同场景下的最佳指挥控制参数。

关于需要被评价的指标，可以有：战损、完成特定任务的平均花费时间、构建支撑作战的通信体系花费的成本、系统鲁棒性、抗干扰能力、人为干预的程度等等。这些指标有的可以定性分析，有的则需要通过仿真实验定量分析。根据众多的评价指标进行指控模式选择，可以看做是一个多目标决策问题。可以构建一个指控模式综合评估矩阵，矩阵中行为评价指控模式的各项指标，列为不同的指控模式。通过填写指控模式的矩阵，来对不同指控模式进行综合的评价。评估的结果用于指导指挥员对无人机集群的指挥控制活动。

以上的综合效能评估方法，均采用了复杂的算法，分析出了各种指标。在实际作战中有时无法采用如此细致的分析方法，因为战场形势瞬息万变，需要指挥人员瞬间做出决策。因此指挥训练信息系统中应当给出简单直接的指控模式规则选择建议，以便指挥员形成宏观的世界图景，从而使得受训者在今后实际作战中，即使脱离了数据库的支撑，也能合理地对无人机集群及与之配套的通信体系、操作人员、地面工作站进行指挥控制。

4. 总结

本文面向无人机集群的指挥控制训练系统的需求进行分析，对未来的训练系统建设提出以下观点：

立足技术特点，扩充指挥控制内涵。应当充分研究无人机集群指挥控制方面的新变化，在训练系统中加以体现，并将相关的技术选项进行归纳，便于受训者采用。

提供多种作战场景，丰富训练资源。充分研究无人机集群可能进行的作战行动以及可能进入的作战场景，在训练系统中应当充分反映这些方面，使得训练更加符合实际。

运用多项评估指标，综合评判指控效果。构建科学全面的指挥控制评价体系，对不同场景下的指挥控制效果进行评价。搜集评价数据，利用大数据、机器学习等方法对数据加以分析，为将来无人机集群指挥控制提供参考。