起源：《给阿嬷的情书》“哭着”把钱挣了作者： 陈韦杰：

全歼敌人杀伤率100% 中国团队颁布无人机＂团灭＂算法

? 文 观察者网 熊超然

据香港《南华早报》5月30日报路
，西北工业大学航天学院副教授张栋辅导的钻研团队近日颁布了一项新算法
，该算法有望从底子上扭转无人机蜂群搜索并粉碎敌方指标的方式
。

这项被称为HG-STR（异构图时空推理决策步骤）的算法
，有望使一支固定翼无人机编队即就是在其通讯信号遭到滋扰、视线被遮蔽的情况下
，也能在辽阔的战场上自主搜索
，并扑灭每一个敌方指标
。

凭据5月19日颁发于中国航空领域顶级学术期刊《航空学报》的一篇同业评讨论文
，HG-STR在职务成功率上达到了96%
，杀伤率达到100%
，两项主题指标均显著优于对比算法
。《南华早报》则称
，这是目前已知首个可能实现100%指标粉碎率（杀伤率）
，同时运行速度足以跟上现代战争节拍的算法
。

报路还援引一名不愿泄漏姓名而要求匿名的中方防务专家称
，目前大无数无人机作战工作仍由人类飞行员进行远程操控
。这名专家暗示：“这项技术预示着这样一种将来
，成群的无人机将被派往高风险、强滋扰的环境中
，在与人类指挥彻底断开联系后
，它们仅凭一路最终指令——‘搜索并全歼所有敌人’
，便能独立执行工作
。”

无人机蜂群 资料图

据报路
，传统的算法往往将友军、敌军及地形等各类信息
，一概视为统一种类型的数据
。中方科研团队以为
，这种处置方式往往会导致信息混合
。

他们提出的新步骤构建了一种“异构图”
，即一种可能赋予分歧对象真实语义的智能网络
。在这一网络中
，友方无人机是一类节点
，搜索区域是一类节点
，敌方指标则是另一类截然分歧的节点
。

该算法可能通过进建
，精准地鉴别并关注各类对象之间正确的关联关系
。当一架无人机发现敌方指标时
，该信息会被系统判定为高优先级的威胁
，而当左近有友军单元时
，系统则将其视为发展协同作战的契机
。

据张栋及其同事介绍
，得益于此
，无人机蜂群可能瞬间判断出何时必要向友军提供增援
，何时又该对敌方发展追杀
。

相比之下
，那些基于既定规定的旧式系统
，其运作模式类似于预先编写好的剧本
，一旦遭逢不按“剧本”出牌的敌方
，便会彻底失效
。大无数现有的优化步骤
，就像一台逐一推演每一步棋的国际象棋电脑一样
，其运行速度都过于缓慢
。

论文中指出
，得益于端到端的神经网络前向推理
，HG-STR的单步耗时仅为6.6毫秒
，即仅需6.6毫秒即可实现决策
，这相较于传统步骤无疑是一次巨大的飞跃
。

以另一种步骤GA+PSO+MPC为例
，该步骤固然在覆盖率上略高于HG-STR
，但其价值是高达5.8秒的推算延长
。在100米每秒（m/s）的飞行速度下
，这意味着每步决策期间存在近600米的盲飞距离
，这在强电子匹敌环境下是致命的
。

分歧算法机能对比 论文截图

不外
，真实战场充斥各类不确定成分
。敌方电子滋扰可能堵截通讯链路
，使无人机陷入孤立状态；无人机自身传感器所能观测的地面领域也极度有限；而“搜索与粉碎”工作自身则是一场与功夫和燃料亏损竞走的行动
。

这支中国科研团队直面挑战
，提出了相应的解决规划
。首先
，他们为每架无人机植入了一套“影象系统”
，一旦无人机与友机失去联系
，便可依附一种特殊的影象？椋础懊趴匮返ピ薄狦RU）来回溯并记住友机的最后地位
，以及敌方指标最后一次出现的坐标
。

其次
，他们为无人机设计了一套分层式的“大脑”决策机造
。无人机首先确立宏观工作指标：“到底是持续搜索
，还是转入进攻模式？”随后
，它会选定具体的攻击对象
。最后
，它将凭据现实情况决定应投入几多弹药进行攻击
。

通过将复杂的决策问题拆解为层层递进的子工作
，无人机成功预防了因试图“眉毛胡子一把抓”而陷入混乱的局面
。

在该团队发展的仿真尝试中
，即就是在通讯半径极端受限的弱连通前提下
，仍能维持94%的工作成功率
。

尝试了局还批注
，该算法具备极强的泛化能力：只需在幼规模的仿真场景中实现训练
，便可即刻无缝迁徙并利用于规模更为重大、涉及更多无人机与敌方指标的复杂战场环境之中
，而无需进行任何额表的重新训练
。

密集的四轴无人机编队

瞻望将来
，该团队打算将这一算法从尝试室环境推向真实的战场利用
。此表
，他们还将致力于进一步提升算法的鲁棒性（即抗滋扰与容错能力）
，使其不仅可能妥善应对通讯中断的突发情况
，更能有效处置信息传输延长以及数据受损等各类复杂问题
。

钻研汇报写路：“将来工作将重点索求该算法在算力受限的嵌入式机载平台上的轻量化部署与实飞验证
，并进一步将信路竞争、随机丢包与传输延长纳入马尔可夫决策状态空间
，钻研非梦想通讯信路下的集群决策韧性
。”