基于AI-HPM对抗小型无人机集群的方法研究

摘要

随着无人机技术飞速发展，小型无人机集群在军事和民用领域都展现出巨大的威胁。面对无人机集群时，传统对抗手段存在诸多局限性，高功率微波（HPM）技术以其独特优势成为对抗无人机集群的重要手段。然而，HPM技术在对抗无人机集群时仍面临目标感知、资源分配、环境适应等挑战。人工智能（AI）技术的引入为解决这些问题提供了新的思路。本文综述了基于AI-HPM对抗小型无人机集群中的关键技术和典型应用，通过分析国内外研究进展，探讨了AI与HPM融合的必要性，指出了当前研究瓶颈，展望了AI-HPM技术在军事防御和民用防护场景中的应用前景以及未来进一步的研究方向。

1.概述

1.1 研究背景

近年来，无人机集群技术在军事领域得到了广泛应用，具备低成本、高冗余和协同突防特性。在俄乌冲突中，乌克兰军队使用“柳叶刀”自杀式无人机集群对俄军装甲部队实施饱和攻击，单次行动可瘫痪数十辆装甲车，传统电子战和激光武器在应对无人机集群时存在效率低、成本高等问题，相比之下，HPM武器可同时瘫痪多架无人机的电子系统，具有“软杀伤”、低成本、覆盖广等优势。同时，无人机集群的动态分散性和抗干扰能力对HPM武器的目标锁定和资源调度提出了更高要求。

1.2 AI与HPM融合的必要性

在动态战场环境中，HPM武器需实时感知无人机集群的分布、预测其运动轨迹，并动态调整微波参数以实现精准打击。AI技术能够有效解决上述难题，实现智能化的对抗，可提升HPM系统的作战效能。

1.3 国内外研究现状

国外在AI驱动的HPM技术方面已经取得一定进展。美国DARPA的“反集群无人机”（MAD-FIRES）[1]项目验证了AI在HPM系统中的应用潜力，提升对集群目标的拦截效率；俄罗斯的“佩列斯韦特”系统集成激光与HPM[2]，通过AI实现多模态协同打击。国内，高校和军工单位也在AI与HPM协同领域开展了理论研究和实验工作，国防科技大学团队提出基于图神经网络（GNN）的集群目标关系推理模型，实验表明其轨迹预测误差小于10%。但目前仍存在一些研究空白，如复杂电磁环境下AI模型的鲁棒性不足、多目标协同对抗策略缺乏等问题。

2.AI-HPM系统原理

2.1 HPM武器系统原理

HPM武器系统通过发射高能量的电磁脉冲，对无人机的导航、通信和控制模块进行破坏。其杀伤机制包括：①前门耦合：微波经天线进入通信模块，烧毁射频前端；②后门耦合：通过线缆或缝隙干扰控制电路。

2.2 无人机集群的作战特征

无人机集群通常采用蜂群算法、分布式决策和动态编队重组等协同模式[3]，主要作战特征包括：①协同模式：基于蜂群算法的分布式决策支持动态编队重组；②抗干扰设计：采用跳频通信（FHSS）和低截获概率（LPI）雷达，降低被探测风险。

2.3 HPM对抗的技术挑战

在HPM对抗无人机集群时，面临着目标感知、资源分配和环境适应性等技术挑战，具体包括：①目标感知：低雷达反射面积（RCS）和小型目标在复杂背景下的检测困难；②资源分配：多波束调度需平衡能量效率与毁伤效果；③环境干扰：雨雾衰减和地面杂波可能降低微波传播效率。

3.AI-HPM系统的关键技术路径

3.1 总体框架

AI-HPM系统需要构建一个感知、决策和控制的闭环架构。通过边缘计算单元和实时反馈机制，实现AI与HPM系统的软硬件协同，从而提升整体效能。在感知层，综合运用YOLOv7与Transformer等深度学习模型，实现可见光、红外、雷达等多光谱图像的融合识别，无人集群检测精度能够达到95%。基于图神经网络（GNN）的集群目标关系推理[4]，能够进一步分析无人机集群的协同关系。在决策层，基于深度Q网络（DQN）的功率-波束调度模型[5]，可以在最小能耗下实现最大毁伤效果。多智能体强化学习（MARL）则可以模拟无人机集群与HPM之间的博弈对抗，从而优化对抗策略，使目标毁伤率提升至80%以上。在控制层，利用遗传算法等智能参数调整技术，可以优化微波频率和脉冲宽度。基于生成对抗网络（GAN）技术，可以生成虚假通信信号，诱骗无人机集群偏离预定航路[6]。依托AI驱动的波形捷变与极化调制技术，能够提升武器的抗干扰能力。

3.2 AI技术的局限性

尽管AI技术在HPM武器系统中展现出巨大潜力，但仍存在一些局限性。具体包括：①AI模型对数据的依赖性较强，需标注数万小时无人机集群飞行数据进行训练；②设备实时推理延迟需压缩至毫秒级，但当前主流的边缘设备算力限制了实时推理性能；③无人机可能采用对抗性逃逸等AI反制策略，欺骗AI检测模型，增加HPM武器的对抗难度。

4.典型应用场景

4.1 军事防御场景

军事防御场景中，AI-HPM系统展现出了显著的作战效能。例如，在模拟边境防空中，AI-HPM系统成功拦截了100架次无人机集群，毁伤率达到85%，远高于传统手段的45%。在海上舰艇编队对抗无人机群的模拟场景中，AI-HPM系统通过协同干扰和打击策略，成功防御自杀式无人机群突袭，防护有效率超90%，有效保护了舰艇编队的安全[7]。

4.2 民用防护场景

民用防护场景中，AI-HPM系统也有广泛的应用。例如，在机场禁飞区防护仿真中，基于AI-HPM的能够在2秒内识别并驱离非法入侵无人机，误伤率低于0.1%。在城市大型活动中，低功率HPM系统可以实现定向管控，在避免民用设备干扰的前提下阻断无人机接近[7]。

5.挑战与未来方向

5.1 技术挑战

目前，AI-HPM系统仍面临一些技术挑战。例如，AI模型的泛化能力不足，单一场景训练的AI模型难以对抗跨场景和跨类型的无人机；HPM的使用可能引发电磁污染，误伤民用电子设备，需要进一步研究使用规范。

5.2 未来研究方向

AI-HPM系统的研究方向包括边缘智能、跨域协同和对抗升级。开发轻量化AI模型，通过在HPM终端设备部署，提升系统的实时性。通过HPM与激光、动能武器的多模态AI协同打击，进一步提升作战效能。利用量子机器学习技术，有望提升系统的抗干扰和加密通信能力。

6.结论

AI技术在提升HPM武器的感知、决策和控制效能中具有重要价值。通过AI-HPM的深度融合，可以有效应对无人机集群的威胁，满足现代战争的需求。然而，要实现AI-HPM武器的广泛应用，还需要解决数据、算力和鲁棒性等瓶颈问题。

参考文献

1.DARPA."Counter-Swarm Challenges in Electronic Warfare". Technical Report， 2020.

2.Ivanov A."Laser-HPM Hybrid Systems in Russian Defense Technology".Military Technology， 2022， 46（3）： 45-52.

3.王强等.“基于DQN的HPM资源分配优化”.《电子与信息学报》， 2022， 44（9）：78-85.

4.李华等.“基于GNN的无人机集群协同行为分析”.《自动化学报》， 2022，48（7）：1563-1574.

5.李华等.“基于图神经网络的无人机集群轨迹预测”.《兵工学报》， 2023.

6 .陈明等.“GAN在电子战欺骗中的应用”.《系统工程与电子技术》， 2021，43（6）：112-119.

7.国防科技大学.“AI-HPM拦截无人机集群实验数据报告”.《国防科技研究报告》，2023.