无人机集群建模与仿真方法论

索萨（Cesar Sosa）先生美国陆军皮卡廷尼兵工厂新泽西州，美国系统分析部 cesar.e.sosa.civ@army.mil 摘要 无人机系统（UAS）集群攻击因其压倒性、多功能性和利用漏洞的潜力，对防御系统构成重大且不断演变的威胁。随着防御能力努力跟上无人机集群技术的进步，有效评估方法的需求变得至关重要。本文探讨了一种针对评估防御系统应对无人机集群攻击能力的建模与仿真（M&S）方法的发展，旨在识别对战胜这一多方面威胁贡献最大的因素。所提出的M&S框架集成了各种要素，包括无人机集群特性、防御系统参数和杀伤力，以协助开发和改进针对该威胁的战术、技术和程序（TTP）。通过详细的研究和分析，根据其对抗无人机集群威胁的有效性，确定了关键能力因素并进行优先排序。这些因素涵盖传感器能力、拦截方法、决策和威胁优先级算法以及资源分配策略。该方法采用先进的仿真和统计分析技术，在当今可能实现的范围内核 replicating 无人机集群攻击场景，并在未来，使能够在不同条件下全面评估防御系统性能。通过战略性的M&S设计考虑，仿真模型可以轻松适应各种防御方案。通过识别和优先排序对抗无人机集群至关重要的能力因素，所提出的M&S方法为国防利益相关者提供了宝贵的见解，使他们能够在无人机技术不断发展的时代制定更稳健和有效的防御策略。 关键词 无人机系统，无人机集群，自主系统，多智能体系统，仿真框架，集群协调，协同行为，性能分析，集群控制，分布式协调，无人机集群行为，无人机集群算法，无人机集群动力学 1.0 简介 无人机系统（UAS）技术的快速演变不仅给国防部[1]带来了重大挑战，也给全世界负责保障空域的所有机构带来了挑战。任务类型和执行方式的多样性，加上无人机的可用性和相对经济性，给该领域带来了前所未有的挑战。由于后勤限制和技术进步加速，传统的通过物理原型设计和测试来评估新系统性能的方法正变得不再可行。[17]很明显，需要随时可用且适应性强的框架和方法，以评估这种波动性威胁的有效性和效率。特别是考虑到“没有单一的解决方案可以击败这种威胁；它将需要开发各种物资系统，实施侧重于新兴技术的全新训练，以及更新作战条令以指导和指挥联合部队。”[5]为应对这些挑战，开发强大的建模与仿真（M&S）方法，以模拟和评估系统在无人机群中的性能，已成为关键。M&S提供了一种实用且 一种高效的替代方案，允许在虚拟环境中预测和分析系统行为与交互，该环境可生成数百万种场景。这种方法不仅减少了对外部大量物理测试的依赖，也促进了各种假设场景和系统配置的探索。然而，整合一定程度的物理测试对于验证和改进M&S工具的准确性至关重要，确保它们可靠地反映现实世界动态，并提升系统开发流程。 开发一种有效的M&S（模型与仿真）方法来评估防御系统与无人机集群的性能，涉及几个关键组成部分。首先，它需要全面理解无人机集群的特性与行为，包括其飞行动力学以及攻防机动策略的潜在方式，以及用于尝试反制集群威胁所采用系统的特性。它还将需要一个建模方案，该方案能够利用面向对象编程实现各类系统的无缝集成，并确保功能模块松散耦合且高度内聚。[14]将这些要素融入仿真模型，可确保虚拟环境设计不僵化，并易于适配大多数希望通过M&S（模型与仿真）进行表征的系统。 接下来，M&S框架应允许场景轻松地进行扩展或缩减，并能够集成低保真度算法或能够处理不同复杂度的高级计算算法。这可以包括利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来模拟群体内的自适应行为和决策过程。在没有复杂模块的情况下，应能通过标准的应用程序编程接口（API）轻松地用更简单的低保真度模块进行替代。 M&S促进了对反无人机蜂群创新战术和策略的探索，从而助力开发更有效和适应性更强的防御系统。实施稳健模型需要从多个学科收集专业知识，包括空气动力学、传感器、算法、火力控制和杀伤力。当在特定学科方面专业知识不足时，可以使用统计或低保真度模型作为替代品来近似系统性能，直到高保真度模型可用。鉴于研发（R&D）的快速发展，模拟中涉及的模型经常发生变化。因此，一个具有严格接口控制的框架对于管理不同保真度的异构模型至关重要，确保无缝集成，并保持模拟环境的完整性。 本文介绍了一种用于构建虚拟环境的方法论，该环境适用于执行群蜂和防御系统的性能分析。该方法论的开发是为了满足高度动态和快速原型化的需求。截至本文撰写时，该M&S方法论已被寻求并用于评估几种防御系统在面对群蜂威胁时的性能。本文首先将讨论UAS群蜂对国家安全的挑战。接下来，将深入探讨仿真框架和方法论的设计，强调模块化和互操作性以确保灵活性和适应性。最后，将探讨该框架在其他应用中的潜在适应性及未来发展方向。随着技术进步的不断加速，对M&S的依赖将只会增长，这突显了其在未来防御系统发展中的关键作用。 2.0 群体挑战 一群无人机构成的问题独特，不同于任何其他问题，正如“没有任何灵丹妙药能够阻止所有无人机。无人机系统（UAS）技术正以令人难以预测所有必要反制措施来干扰它们的速度发展。”（帕森斯，2020年，第10页）。由于许多干扰似乎来自图1中描述的商用1类和2类无人机系统，甚至“中央司令部司令麦克肯zie将军在向众议院武装服务委员会讲话时也强调了这些类别无人机的威胁”。 “我们积极追求一切能提升能力，特别是针对那些一级和二级无人机的能力……这是我在该地区每天最担心的事情之一。是我们的部队对这些小型无人机的脆弱性。”[5]。一级和二级无人机可以配备多种有效载荷，体积小，机动性高，难以探测，成本低廉，并且能协同作战，使大多数系统或操作员不堪重负。 这种威胁在运动方式、形成方式、目标以及有效载荷等方面的不确定性和不可预测性，加上其生产成本，使得这一威胁成为前所未有的挑战。成本上的不对称性导致了应对这一威胁的解决方案开发过程中大部分的复杂性，以至于能够压倒许多系统的解决方案。最重要的是，“一个低成本、原始的无人机群落入恐怖组织手中，可能造成的破坏，其效果堪比一个复杂的武器系统，但成本却只是后者的几分之一。”（Thyberg，2019年，第3页）。图2展示了几种无人机应用架构类型，每种类型在生成针对此类威胁的解决方案时都提出了不同的挑战，尤其是在无法控制的环境中，基础设施很可能未知的情况下。 通过物理实验评估当前防御系统在各种蜂群威胁场景下的有效性，由于测试设施的约束和局限性，这是一项具有挑战性的工作。[10] 此外，由于尚未观察到大规模协同无人机攻击，因此难以定义威胁以评估性能。鉴于蜂群控制策略的多样性，如图3所示，涉及大规模协同无人机攻击的场景必须涵盖广泛的范围。此外，需要测试的几乎无尽的蜂群场景进一步增加了复杂性。仅通过物理实验评估针对可配置威胁的对策的有效性是不切实际的，特别是随着场景复杂性的增加。这凸显了需要一种与威胁本身一样可扩展和适应性强的M&S（建模与仿真）方法[10]的必要性，以实现对系统针对此类威胁有效性的快速原型设计和评估。 3.0 市场与销售方法论 本节所述的方法旨在为评估防御系统在无人机群（或反之）面前的性能提供一种结构化和系统化的方法。 这种方法着重于识别建立模型框架的步骤，该框架适用于模拟可扩展的系统，以执行性能分析和分析关键系统参数。它还支持测试各种火力控制方案，旨在优化武器-目标配对、优先级排序和射击策略。由于威胁的压倒性[3]，该领域至关重要。随着集群威胁复杂性的提高，依赖算法处理传入威胁、表征和优先级排序目标的情况将增加。该方法包括五个主要步骤： 步骤 3：场景的功能分解第二步：定义场景。第一步：定义分析目标。第五步：执行模拟并分析结果。第四步：获取或开发仿真模型。 3.1 第一步：定义分析目标 第一步是明确分析目标和要从模拟中捕获的指标。这包括确定模拟的主要目的，这可能包括测试防御策略、理解集群行为、评估系统敏感性或评估任务效能。此外，需要确定成功标准，以评估模拟是否达到预期结果。定义分析目标将决定系统关键方面或功能领域所需的保真度级别，以确保有效评估。例如，如果分析目标是评估特定条件下无人机之间的碰撞可能性，那么精确建模单个实体的几何形状就至关重要。而如果分析目标是评估集群内的通信鲁棒性，那么重点将转向模拟网络协议和数据交换机制。 3.2 第 2 步：定义场景 下一步是定义模拟场景。应开发真实且详细的场景，以反映潜在的运行环境。场景定义应作为模拟环境中所有参与者遵循的蓝图。这可能包括指定环境参数，如图4所示，例如地理特征、障碍物、无人机（UAS）数量、有效载荷、位置等。任务参数需要精确定义，以确保它们与分析目标保持一致。 3.3 第 3 步：场景功能分解 场景定义完成后，下一步是对场景进行功能分解。这涉及识别无人机集群必须执行的关键功能与任务，例如编队飞行和避障。集群与环境的交互以及与外部实体（例如威胁）的交互必须明确说明。开发功能流程图有助于说明场景中任务的顺序和交互过程，为理解第3.5节将讨论的运行动态和依赖关系提供清晰的认识。 3.4 第4步：设计和开发仿真模型 功能分解完成后，便开始仿真模型的研发。必须选择合适的仿真工具和平台，以支持无人机集群及其行为的建模。现有框架和算法也可被利用或作为建模集群行为的基础 [12]。此外，还需要开发防御系统的模型，以支持交战场景的仿真。需要开发单个无人机的模型，涵盖其空气动力学、推进系统、传感器、通信模块以及在适用情况下的控制算法。类似地，需要开发单个防御系统的模型，涵盖在虚拟环境中准确表征系统所需的属性。这些模型应针对分析需求进行定制。此外，控制集群行为的算法，如协同策略、任务分配、编队控制和避撞，应易于适应，使用户能够轻松设计任意数量的集群概念，如图6所示。然后，这些单个模型和集群算法被集成到一个统一的仿真框架中，以确保所有组件之间的兼容性和无缝交互。 3.5 第 5 步：执行模拟并分析结果 最后一步是执行模拟并分析结果。模拟环境必须根据定义的场景进行配置。然后针对每个场景运行模拟，如有必要，进行多次迭代以考虑变异性及随机因素。应使用统计和分析方法，以确保无人机集群场景下模拟结果的准确性、可靠性和鲁棒性，从而促进知情决策和系统性能优化。 4.0 高级仿真设置 图7展示了一个简化的建模框架，用于在一系列防御系统与无人机集群之间建立交互场景。高层级描述展示了该框架如何促进可扩展的仿真，允许通过根据模型的具体功能或系统表示进行策略性模块化来调整复杂性。仿真驱动器作为一个低开销的集成框架，能够将不同的模型无缝整合到无人机集群场景的统一仿真中。关键系统功能的策略性模块化确保了跨多学科集成产品团队（IPT）的高效模型开发和更新，而仿真驱动器则为模型之间的API和通信设定了标准。在此实例中，任务控制模型代表了用于在虚拟环境中实例化用户场景中实体的模型。集群生成器模块允许模拟[4]中强调的替代概念集群类型。这可以表现为由分离的无人机组组成的集群、一个大型群体，或单个无人机。它允许集群组之间进行无缝数据传输，从而实现高度复杂和协调的场景开发。类似地，无人机生成器模块简化了集群内单个无人机的控制和数据交换。 提升模型间信息交换的整体管理水平。最后，UAS模块涵盖了正在模拟的UAS的所有特定特征和特性，确保其在场景中的个体实体层面能够准确呈现和运行。这种结构化方法的优势在于，它允许每个模型根据场景中各个功能领域报告的预期输入和输出而具有不同的复杂度。在模拟场景中的防御系统时，也采用相同的方法。 5.0 结论 本文探讨了未来必然威胁的相关性，以及运用战略仿真设计来评估无人机集群和网络化防御系统的性能。所描述的方法论为构建一种能力提供了蓝图，该能力将在计算高效的环境中对编队算法、防御系统、武器目标配对算法等进行有效评估。该过程强调了在仿真框架内对信息交换和功能进行分区的必要性，以确保开发环境保持适应性。因此，这种方法为不断发展的空中防御技术领域铺平了道路，使得更新、集成和对不断变化的需求进行适应更加容易，而不会破坏整个仿真环境。该框架将允许在动态环境中对复杂的交互和行为进行灵活、可扩展和高效的表