鐘 鳴，梅穎慧，寧 勇，田 達(dá)，朱偉強(qiáng)，蘇 抗

(1.中國航天科工集團(tuán)8511研究所，江蘇 南京 210007； 2.空軍駐江蘇地區(qū)軍事代表室，江蘇 南京 210006)

0 引言

近年來，以人工智能為代表的多項(xiàng)科學(xué)技術(shù)獲得巨大進(jìn)展。為了贏得未來戰(zhàn)爭，各國都積極在軍事領(lǐng)域驗(yàn)證、應(yīng)用新技術(shù)，力圖形成新的作戰(zhàn)理念，通過顛覆傳統(tǒng)作戰(zhàn)模式來獲得戰(zhàn)場優(yōu)勢。隨著計(jì)算機(jī)、控制領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的日益成熟，各種無人武器裝備不斷被研發(fā)出來，并逐漸參與戰(zhàn)斗，替代作戰(zhàn)人員執(zhí)行危險(xiǎn)、難度較大的任務(wù)。無人武器裝備由最初的單機(jī)、高集成的遙控武器系統(tǒng)向網(wǎng)絡(luò)化、分布式、高智能的系統(tǒng)演進(jìn)。近來提出的無人集群系統(tǒng)可在未來戰(zhàn)爭中執(zhí)行多種重要的戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)任務(wù)，如：實(shí)施分布式電子戰(zhàn)，掩護(hù)戰(zhàn)機(jī)/導(dǎo)彈突防[1]；進(jìn)行大范圍部署，對來襲入侵行為預(yù)警[2]；通過任務(wù)協(xié)同，對敵實(shí)施精確攻擊[3]。根據(jù)無人平臺組成網(wǎng)絡(luò)實(shí)施集群作戰(zhàn)的需求，需要研究適用于高對抗環(huán)境的大規(guī)模集群作戰(zhàn)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、基于大規(guī)模集群的高效信息交互以及集群任務(wù)決策等相關(guān)技術(shù)。通過突破關(guān)鍵技術(shù)，可研制具有高效通聯(lián)能力、智能化的集群任務(wù)系統(tǒng)，該系統(tǒng)中各任務(wù)節(jié)點(diǎn)可迅速形成任務(wù)公式，通過協(xié)同形成“合力”，以較低代價(jià)更好地完成任務(wù)，進(jìn)而推動集群能力，使之初步具有取代單機(jī)系統(tǒng)的潛力。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

美國國防部長辦公室發(fā)布的《無人機(jī)系統(tǒng)路線圖(2005—2030)》中指出，2025年后，無人集群將具備戰(zhàn)場態(tài)勢感知和認(rèn)知能力，能夠完全自主和自行組織作戰(zhàn)。近年來，美軍通過項(xiàng)目、計(jì)劃和作戰(zhàn)概念驅(qū)動，針對無人集群進(jìn)行了大量的相關(guān)研究、實(shí)驗(yàn)和演示驗(yàn)證。DARPA主導(dǎo)實(shí)施的“小精靈”項(xiàng)目，把具備自主協(xié)同和分布式作戰(zhàn)能力、可回收的小型無人機(jī)組成蜂群，執(zhí)行情報(bào)監(jiān)視偵察、壓制防空系統(tǒng)、電子戰(zhàn)、網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)并執(zhí)行攻擊任務(wù)。蜂群項(xiàng)目一直致力于減小造價(jià)高昂的多用途有人控制平臺在強(qiáng)對抗戰(zhàn)場環(huán)境下承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)降低作戰(zhàn)使用成本，提高戰(zhàn)術(shù)使用的靈活性。“小精靈”項(xiàng)目使用的無人機(jī)平臺為通用原子公司研制，每架約320kg，由大型運(yùn)輸機(jī)或者其他大中型無人機(jī)搭載發(fā)射。美國國防部戰(zhàn)略能力辦公室(SCO)為無人蜂群戰(zhàn)術(shù)研發(fā)了“灰山鶉”微型無人機(jī)，該無人機(jī)依據(jù)商用標(biāo)準(zhǔn)，采用3D打印部件組裝，適合快速制造，成本低廉，一次性使用，可由戰(zhàn)斗機(jī)搭載和發(fā)射。該項(xiàng)目中，無人機(jī)集群可由F-16戰(zhàn)斗機(jī)發(fā)射(每架戰(zhàn)斗機(jī)攜帶20架無人機(jī))，無人機(jī)可在空中自行編組，并自主協(xié)同作戰(zhàn)。根據(jù)公開情報(bào)顯示，SCO已于2016年10月在加州中國湖試驗(yàn)場成功完成了一次大規(guī)模的蜂群演示，共投放了103架無人機(jī)，這群小無人機(jī)通過共享一個(gè)分布式“大腦”，演示了集體決策，自修正和自適應(yīng)編隊(duì)飛行。美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室(AFRL)實(shí)施的“編群戰(zhàn)術(shù)空間”計(jì)劃，研究了無人機(jī)之間的協(xié)同作戰(zhàn)，包括偵察、搜索與跟蹤，電子戰(zhàn)、心理戰(zhàn)、對地攻擊和戰(zhàn)術(shù)牽制等方面。此外AFRL在“協(xié)同空域作戰(zhàn)”概念中，提出了有人機(jī)指揮無人機(jī)集群，協(xié)同執(zhí)行目標(biāo)識別、戰(zhàn)場態(tài)勢評估、跨平臺聯(lián)合制導(dǎo)等復(fù)雜任務(wù)。美國海軍研究局(ONR)開展了“低成本無人機(jī)蜂群技術(shù)”(LOCUST)項(xiàng)目，完成了40s內(nèi)在海上連續(xù)發(fā)射30架無人機(jī)以及無人機(jī)群的編組和機(jī)動飛行試驗(yàn)，最終要達(dá)到每秒1架發(fā)射上百架小型無人機(jī)，組成集群執(zhí)行巡飛、情報(bào)、吸引火力、電子干擾等任務(wù)。該項(xiàng)目使用的“彈簧刀”無人機(jī)由雷聲公司研制，每架成本僅為1萬美元，質(zhì)量為6kg，一次性使用，可攜帶多種有效載荷。此外，該項(xiàng)目組將會組建包括無人潛航器、無人水面艇以及反水類無人機(jī)組成的小型艦隊(duì)繼續(xù)驗(yàn)證無人集群技術(shù)。

針對陸地戰(zhàn)場，以地面無人系統(tǒng)為主體的集群作戰(zhàn)已經(jīng)走上戰(zhàn)場并初露鋒芒，2016年1月19日，俄軍在敘利亞首次使用戰(zhàn)斗機(jī)器人參加作戰(zhàn)行動，在支持?jǐn)⒗麃嗆婈?duì)攻占位于拉塔基亞郊區(qū)的戰(zhàn)斗中，2種型號共10部機(jī)器人(6部平臺-M多用途戰(zhàn)斗機(jī)器人和4部阿爾戈火力支援機(jī)器人)以及3架無人機(jī)和“仙女座-D”自動化指揮系統(tǒng)聯(lián)合作戰(zhàn)，以較少的代價(jià)取得一定戰(zhàn)果，體現(xiàn)出地面無人機(jī)集群的作戰(zhàn)威力。在海上戰(zhàn)場，對無人艇和無人潛航器為主的集群研究也方興未艾。2014年，美國海軍研究局進(jìn)行了無人艇關(guān)于“蜂群思維”的試驗(yàn)，13艘無人艇將各自傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行共享并達(dá)成“一致作戰(zhàn)”。2016年美國海軍研究局進(jìn)行了“蜂群2”項(xiàng)目試驗(yàn)。在這次試驗(yàn)中，由充氣艇、RHIB和其他小型無人船組成的水面無人集群自主執(zhí)行巡邏任務(wù)，操作人員僅在遠(yuǎn)處進(jìn)行任務(wù)級指揮監(jiān)控而不是直接遙控每條無人船。該項(xiàng)目旨在利用無人艇巡邏大面積開放水域，當(dāng)未知船舶進(jìn)入監(jiān)控區(qū)域后，集群中最接近的節(jié)點(diǎn)迅速接近目標(biāo)船只進(jìn)行抵近偵察，快速判斷其是無害船只還是潛在威脅，如果判斷為可疑目標(biāo)，集群會自主安排一艘無人艇進(jìn)行跟蹤。2016年10月5日美國海軍研究實(shí)驗(yàn)室宣布，海軍在無人系統(tǒng)集群作戰(zhàn)方面已經(jīng)取得突破性進(jìn)展，所研發(fā)的無人系統(tǒng)集群作戰(zhàn)技術(shù)將利用多艘無人艇的協(xié)同合作，保護(hù)己方艦艇、港口，并對抗敵方威脅。同時(shí)，美國海軍正在尋求建立一支由無人潛航器構(gòu)成的水下無人艦隊(duì)實(shí)施反水雷和水下攻擊作戰(zhàn)。

近年來國內(nèi)科研單位在無人機(jī)集群方面也展開了研究。其中，電科院聯(lián)合清華大學(xué)以及泊松技術(shù)先后實(shí)現(xiàn)了67、119架規(guī)模的固定翼無人機(jī)集群組網(wǎng)飛行的原理驗(yàn)證試驗(yàn)，打破了美國海軍保持的103架固定翼無人機(jī)集群的記錄，該無人機(jī)集群預(yù)期應(yīng)用于偵察監(jiān)視、電子干擾、打擊與評估等方面。2016年底，航天空氣動力技術(shù)研究院基于CH-4B無人機(jī)系統(tǒng)，對五站四機(jī)高密度協(xié)同、超視距飛行、超視距衛(wèi)星通信接力、多路衛(wèi)通同傳、多機(jī)態(tài)勢檢測和協(xié)同飛行等集群作戰(zhàn)任務(wù)進(jìn)行了驗(yàn)證。

2 集群網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)體系架構(gòu)

為適應(yīng)作戰(zhàn)需求，同時(shí)兼顧擴(kuò)展性、安全性和信息共享效率，集群網(wǎng)絡(luò)是由任務(wù)型節(jié)點(diǎn)和中繼型節(jié)點(diǎn)組成的混合網(wǎng)絡(luò)。其中任務(wù)型節(jié)點(diǎn)又可劃分為傳感器型節(jié)點(diǎn)、融合處理型節(jié)點(diǎn)和攻擊型節(jié)點(diǎn)等子類型。集群網(wǎng)絡(luò)采用分層結(jié)構(gòu)，由中繼節(jié)點(diǎn)組成中繼網(wǎng)絡(luò)作為混合網(wǎng)絡(luò)一層，節(jié)點(diǎn)之間采用網(wǎng)狀拓?fù)湎嗷ミB接；任務(wù)型節(jié)點(diǎn)組成任務(wù)網(wǎng)絡(luò)作為混合的第二層，節(jié)點(diǎn)之間同樣可采用網(wǎng)狀拓?fù)湎嗷ミB接；中繼型節(jié)點(diǎn)與任務(wù)型節(jié)點(diǎn)之間采用樹狀拓?fù)湎嗷ミB接，即每個(gè)中繼型節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)對部分任務(wù)型節(jié)點(diǎn)的共享信息以及請求信息進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，而每個(gè)任務(wù)型節(jié)點(diǎn)都“從屬”于一個(gè)中繼型節(jié)點(diǎn)，但任務(wù)型節(jié)點(diǎn)可以自主轉(zhuǎn)換自己的中繼節(jié)點(diǎn)，因此能夠保證信息共享的魯棒性。在集群網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)體系中，雖然存在中繼型節(jié)點(diǎn)，但它只是用來提高態(tài)勢共享的效率，并不是固定、集中式的管理調(diào)度節(jié)點(diǎn)，因此集群系統(tǒng)仍然具備較強(qiáng)的魯棒性。在復(fù)雜電磁環(huán)境下，任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)被干擾或者擊落后，都將不會影響其他節(jié)點(diǎn)執(zhí)行任務(wù)，也不會影響集群系統(tǒng)的運(yùn)行。同時(shí)，分層混合的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)能夠保證良好的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展性，即新的任務(wù)型節(jié)點(diǎn)通過向某個(gè)中繼型節(jié)點(diǎn)發(fā)送入網(wǎng)信息，并由中繼型節(jié)點(diǎn)確認(rèn)廣播給其他節(jié)點(diǎn)后，就可快速加入網(wǎng)絡(luò)。需要指出的是，不同于Ad hoc網(wǎng)絡(luò)，集群網(wǎng)絡(luò)兩層可通過物理或者邏輯劃分，主要目的是將低速、可要性要求高的控制/共享/請求信息與高速的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分開傳輸。例如任務(wù)型節(jié)點(diǎn)需要與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行協(xié)同時(shí)，可發(fā)送協(xié)同請求信息至中繼網(wǎng)絡(luò)，并由中繼節(jié)點(diǎn)廣播給所轄任務(wù)節(jié)點(diǎn)。此外，任務(wù)型節(jié)點(diǎn)可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)信息，來選擇業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)路由。在網(wǎng)絡(luò)安全方面，中繼型節(jié)點(diǎn)可對需要入網(wǎng)的任務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行身份認(rèn)證并周期性地對所轄任務(wù)型節(jié)點(diǎn)進(jìn)行確認(rèn)，如果沒有通過安全認(rèn)證則不轉(zhuǎn)發(fā)其發(fā)送的任何消息并廣播該節(jié)點(diǎn)為惡意節(jié)點(diǎn)，以提高網(wǎng)絡(luò)的安全性。集群網(wǎng)絡(luò)混合分層結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 集群網(wǎng)絡(luò)混合分層結(jié)構(gòu)

3 基于數(shù)字信息素的信息交互機(jī)制

3.1 蜂群信息交互與任務(wù)機(jī)制

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，各種生物學(xué)領(lǐng)域的概念越來越被人們所熟知。就生物集群而言，集群思維被描述成動物群體自組織行為，例如蜜蜂對蜜源的找尋與選擇以及鳥群、魚群在遷徙過程中以編隊(duì)形式飛行。這些自然界給予生物群體的分工協(xié)作能力令人嘆為觀止，而群體內(nèi)部信息傳遞共享機(jī)制對實(shí)現(xiàn)無人集群高智能等級的自主任務(wù)決策與規(guī)劃有借鑒意義。

當(dāng)一些生物群體具有龐大的數(shù)量時(shí)，它們?nèi)匀荒軌蛲瓿蓮?fù)雜的群體協(xié)作，這種集體行為并非依靠外部統(tǒng)一的協(xié)調(diào)調(diào)度，而是依靠一整套信息共享和信息協(xié)同機(jī)制。以蜂群采蜜為例，在采蜜過程中不同角色的工蜂需要相互協(xié)作才能高效地工作。采蜜開始時(shí)，一部分工蜂分散尋找蜜源。一旦找到蜜源后，它們分泌被稱為信息素的化學(xué)物質(zhì)[4-5]，這種物質(zhì)在一定時(shí)間內(nèi)能散布到一定范圍，但會隨著時(shí)間逐漸消散。在尋找蜜源的過程中，任何工蜂都可以釋放表示找到蜜的信息素來通知其他未找到蜜源的工蜂。遠(yuǎn)處沿途感知到該氣味的工蜂會沿著信息素濃度變化，向蜜源分布的區(qū)域聚集。也就是說，蜜蜂可以釋放信息素來尋求其他蜜蜂協(xié)同采蜜。不同蜜蜂個(gè)體通過釋放相同氣味加強(qiáng)某種信息累積，而通過氣味濃度來表征的信息的累積程度又代表了屬于某個(gè)蜜源的采蜜工作的繁忙程度。最為重要的是，信息素不但能夠召喚任務(wù)協(xié)同，并且能根據(jù)信息累積程度調(diào)配蜂群資源。它既隨任務(wù)召喚蜂群，又不會使蜜蜂無休止地聚集而引發(fā)混亂。信息素的調(diào)節(jié)能力需要具備以下因素：1) 具有沉淀累積性，可表征；2) 可借助個(gè)體交互快速傳播；3) 具有多種類型，可通過統(tǒng)計(jì)獲得較為準(zhǔn)確的態(tài)勢結(jié)果；4) 具有一定的時(shí)效性，是可變的。

在蜂群找到多個(gè)蜜源時(shí)，沒有找到蜜源的工蜂能夠通過獲得的信息素來自主調(diào)整采蜜策略。當(dāng)一個(gè)正在尋找蜜源的蜜蜂收到代表不同蜜源的信息素后，如果其中某信息素濃度過高，此蜜蜂將放棄這個(gè)蜜源轉(zhuǎn)而選擇其他蜜源。蜂群利用信息素種類及濃度這只看不見的“手”智能地、自主地、自適應(yīng)地進(jìn)行決策，完成不同區(qū)域蜂群之間的協(xié)同和蜂群內(nèi)不同角色群體的資源分配。從效果來看，雖然去哪個(gè)蜜源采蜜，對于每個(gè)蜜蜂的選擇完全是自主的，但是由于目標(biāo)規(guī)則都是明確的，因此整個(gè)群體體現(xiàn)出高度的智能化和任務(wù)決策理性。

3.2 集群態(tài)勢共享與任務(wù)機(jī)制

蜂群將信息素用于任務(wù)分配和協(xié)同交流，該機(jī)制具有任務(wù)決策魯棒性強(qiáng)、規(guī)則簡單、能分解復(fù)雜任務(wù)等優(yōu)勢。由于無人集群與蜂群在執(zhí)行任務(wù)過程中的組織形式與分工需求有一定的契合度，因此將該機(jī)制引入無人集群信息交互具有實(shí)際意義。通過模擬蜂群信息素傳播機(jī)理與信息共享機(jī)制，通過少量協(xié)同信息，依靠具有自主任務(wù)決策能力的個(gè)體，使集群在復(fù)雜電磁環(huán)境下高效執(zhí)行作戰(zhàn)任務(wù)。將無人集群與蜂群進(jìn)行類比，結(jié)果如表1所示。

表1 蜂群和無人集群類比

根據(jù)集群網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞方式，傳感器型節(jié)點(diǎn)將感知獲得的態(tài)勢信息，按照信息素消息格式形成共享信息單元。中繼型節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)搜集傳感器型節(jié)點(diǎn)發(fā)送的態(tài)勢信息，并生成信息池單元，通過中繼網(wǎng)絡(luò)傳播各自的信息池單元，使得其他節(jié)點(diǎn)快速獲得其他區(qū)域的態(tài)勢，在全網(wǎng)范圍內(nèi)形共享信息池，并由中繼型節(jié)點(diǎn)將處理后的共享信息池消息發(fā)送至附近的任務(wù)型節(jié)點(diǎn)。態(tài)勢信息收集以及傳播流程如圖2所示。

圖2 態(tài)勢信息共享流程示意圖

集群節(jié)點(diǎn)狀態(tài)和態(tài)勢共享消息可指導(dǎo)各節(jié)點(diǎn)完成任務(wù)分工和協(xié)同。為更好地收集和利用共享信息，每個(gè)任務(wù)型節(jié)點(diǎn)基于TDMA體制按照統(tǒng)一消息格式周期性發(fā)送信息素信息、接收信息池信息。每個(gè)中繼型節(jié)點(diǎn)收集整理并維護(hù)信息池。完整的共享消息傳播周期如圖3所示。

4 分布式自主決策技術(shù)

為克服集中式在線決策帶來的弊端，采用分布式在線自主決策模型。當(dāng)任務(wù)型節(jié)點(diǎn)接收信息池消息后，可獲得目標(biāo)特征信息。在自主決策過程中，節(jié)點(diǎn)綜合三方面要素生成決策集，即由信息池消息所提取的代表某個(gè)任務(wù)進(jìn)行程度的信息素濃度、任務(wù)本身的重要性程度以及節(jié)點(diǎn)自身能力，并最終發(fā)布決策信息素eq t來通知自身決策。任意節(jié)點(diǎn)在第t個(gè)周期內(nèi)提取信息池信息素sij濃度更新可用公式(1)表示。

c(t)=c(t-1)+∑q∈Q(q)(rq(t)-vq(t))

(1)

式中，rq(t)代表更新周期內(nèi)目標(biāo)任務(wù)增量，vq(t)代表已過失效的目標(biāo)任務(wù)量，Q(q)表示發(fā)布相同信息素任務(wù)節(jié)點(diǎn)集合。

在進(jìn)行在線決策前，根據(jù)效益函數(shù)模型，對目標(biāo)和任務(wù)進(jìn)行篩選，以確定任務(wù)執(zhí)行的候選范圍。而信息素濃度是形成效益函數(shù)目標(biāo)任務(wù)的主要因素。假設(shè)任務(wù)的信息素濃度上限設(shè)置為cmax，下限為cmin。在節(jié)點(diǎn)進(jìn)行決策時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)當(dāng)前目標(biāo)任務(wù)的濃度高于上限cmax，認(rèn)為針對該目標(biāo)的該任務(wù)已經(jīng)飽和，因此選擇不參與該任務(wù)也不回應(yīng)協(xié)同消息，轉(zhuǎn)而選擇決策其他目標(biāo)任務(wù)。

圖3 共享消息格式

為防止大量節(jié)點(diǎn)同時(shí)涌入一個(gè)目標(biāo)任務(wù)造成短時(shí)間內(nèi)過飽和，在計(jì)算信息素濃度時(shí)，任務(wù)節(jié)點(diǎn)根據(jù)sij的增量對選擇該任務(wù)的其他節(jié)點(diǎn)決策進(jìn)行預(yù)測，并通過Roulette Wheel(比例選擇算子)以一定概率決策該任務(wù)。當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的濃度低于下限cmin時(shí)，新加入的節(jié)點(diǎn)按照濃度由低到高優(yōu)先執(zhí)行相應(yīng)的目標(biāo)任務(wù)。

目標(biāo)任務(wù)的一種效益函數(shù)由公式(2)定義。其中，D(t)代表任務(wù)型節(jié)點(diǎn)q對目標(biāo)j執(zhí)行任務(wù)i決策的權(quán)重。Pr(t)代表目標(biāo)的任務(wù)等級，也就是執(zhí)行該項(xiàng)任務(wù)的獎勵(lì)激勵(lì)，A(t)代表節(jié)點(diǎn)自身因素，包括執(zhí)行該任務(wù)的成本預(yù)估和威脅評估，c(t)為信息素濃度，α、β、γ為3個(gè)關(guān)鍵因素的權(quán)重，它們具有一定關(guān)聯(lián)性，并且可根據(jù)Pr(t)、A(t)和c(t)計(jì)算結(jié)果實(shí)時(shí)調(diào)整，初值可通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到。

D(t)=αPr(t)-βA(t)-γc(t)

(2)

任務(wù)節(jié)點(diǎn)計(jì)算多個(gè)D(t)值，根據(jù)排序確定決策范圍，形成決策集Dq。為防止決策結(jié)果過度集中，任務(wù)節(jié)點(diǎn)在Dq中隨機(jī)選擇目標(biāo)執(zhí)行任務(wù)，或者選擇權(quán)值最高的目標(biāo)根據(jù)協(xié)同需要采用不同方式執(zhí)行該任務(wù)。同時(shí)，根據(jù)決策結(jié)果生成目標(biāo)任務(wù)字zij(t)，并添加執(zhí)行任務(wù)時(shí)間vij(t)，協(xié)同請求以及要求的消息字dij(t)。將上述字段形成決策信息素eij(t)，按照圖3的消息格式將信息素消息發(fā)送給中繼型節(jié)點(diǎn)，在周期t+1發(fā)布到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。

5 結(jié)束語

本文提出了一種基于數(shù)字信息素的分布式?jīng)Q策技術(shù)，針對無人集群任務(wù)需求，對滿足群體任務(wù)運(yùn)行、態(tài)勢共享等功能的信息交互體系架構(gòu)進(jìn)行研究。并提出大規(guī)模、高可靠集群網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，高效集群信息交互機(jī)制及自主任務(wù)決策等技術(shù)，為大范圍、多平臺聯(lián)合行動集群系統(tǒng)提供理論支撐?！?/p>

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