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2024年9月10日，据Military Embedded网站报道，如今的战争一个特别可怕的威胁是小型无人机群的出现——大型、协调一致的无人机群通过持续不断的攻击共同压制或削弱目标。这些无人机群比单个或小群无人机具有显著的优势，包括其可消耗性、更强的弹性和高适应性。当其中一架或多架小型无人机被击落时，剩下的无人机可以共享信息，保持通信线路畅通，理论上还可以即时重新分配任务目标，实时适应不断变化的战场条件。

现代军队面临着新的敌人和朋友：小型无人机系统。虽然这些小型飞机可以增强任务能力，但当被敌人使用时也会构成严重威胁。小型无人群的存在要求转向自主、人工智能(AI)驱动的对抗措施，以优化传感器资源管理，实现智能实时决策和态势感知。

如今，军事行动受到许多技术领域的影响，小型无人飞机系统已成为改变游戏规则的工具，重塑了战术和战略方针。它们能够自主执行任务，并得到更长的电池寿命和强大的通信网络的支持，大大提高了它们的航程、续航能力和灵活性。然而，这些技术进步也为对手提供了增强的能力，使他们能够使用小型无人机收集情报、进行攻击，甚至可能传播化学、生物或放射性物质，从而对作战准备构成严重障碍。

传统反无人机方法的局限性

从历史上看，反小型无人机系统一直依赖于手动操作，为操作员提供详细的传感器和武器数据，而且数据量很大。这种信息过剩不仅使操作员的互动变得复杂，而且还会减慢准确的决策速度，尤其是在面对小型无人机群威胁时。

随着自主无人机协调行动以实现目标，防御部队必须利用增强的决策支持和反无人机资源的自动化来保持优势。传感器管理必须与战斗管理目标紧密相关，并基于相关数据和时间。同时，战斗管理支持工具必须考虑传感器控制和武器部署之间的复杂关系。

利用人工智能和自动化：实现运营主导地位的途径

先进算法和人工智能的使用彻底改变了人们处理和分析小型无人机群中大量数据的方式。借助先进的模式识别、异常探测和预测建模，智能反小型无人机系统可以协调传感器和武器，以更好地探测、跟踪、识别和应对威胁。这为决策者在处理大量敌对无人机时提供了实时、可操作的情报。

优化传感器资源管理

传感器资源管理涉及分配传感器以优化探测、跟踪和数据融合。

传统的反小型无人机系统通常需要人工管理传感器任务，导致攻击期间速度变慢、响应时间变长。而自动化传感器管理则使软件能够处理详细的传感器任务，而人工操作员则专注于高级指导和监督，从而使整个过程更加高效。

自动化传感器资源管理具有多项优势。首先，它让操作员能够专注于复杂场景中的更高层次的规划和战术。它还能够通过智能确定传感器停留时间和目标重访间隔来快速做出针对多种动态威胁的决策。通过在无人机器人平台上部署自动传感资产，远离人员，这种方法降低了部队（可能在地面或空中作战）的风险。

此外，它还能够实现自动目标提示，即当目标变得可见时，光学系统根据雷达探测数据进行引导，所有这些都无需人工干预。最后，自动化传感器资源管理支持低特征任务概念，即系统扫描威胁并仅在需要时激活雷达资源，从而减少对可能位于下方或上方的人员的威胁，同时保持有效的反无人机行动。

在人工智能和协调算法的帮助下，自动化传感器资源管理提高了国防行动的准确性和适应性，确保传感器资产和情报的最佳利用。

优化武器目标分配

在战斗管理中，战略性地决定在何时使用哪种武器打击哪些目标非常重要。武器目标分配“问题”涉及找出将不同武器系统分配给目标的最佳方式，以最大限度地对敌人造成伤害。在存在多种威胁的情况下，这种决策对人类来说可能是一个挑战，他们必须在几秒到几分钟内快速评估如何应对。

战斗管理自动化使系统能够评估所有可用资源并根据任务目标确定行动的优先次序，而不仅仅是应对最明显的威胁。它能够实时、不断发展地制定战斗计划，使用组合优化和人工智能的尖端技术来支持战术决策。这些计划具有适应性，会在收集新情报和识别威胁时自动更新，并根据需要动态重新分配传感器和武器资源。

该系统还利用每种资产的独特能力来增强武器目标分配，以实现最佳整体解决方案，集成传感器模型、武器威胁几何模型、弹道导弹轨迹和拦截器制导模型。此外，这种自动化增强了对小型无人机对手的战略推理能力，开发出针对主动适应对抗措施的无人机的复杂响应。

通过自动化战斗管理的关键环节，指挥官可以加快战斗行动和机动。决策速度有助于做出最佳决策，决定打击哪些目标以及何时提供火力支援，随着信息变得越来越丰富，这正在改变战争的进行方式。

图：战斗管理关键方面的自动化可以使指挥官对作战行动和演习做出更好的决策。

在战斗管理中集成传感器

无人机群会产生海量信息，导致操作员无法及时处理大量数据，而没有足够的时间做出有效决策。通过实施协调传感器和武器资源管理以实现统一结果的解决方案，部队可以将大量数据和海量选项转化为可操作的情报。

当传感器资源管理与战斗管理目标相一致时，两者的综合能力将超过各自单独实现的能力。它们共同确保在复杂、多威胁的情况下有效交战和实时损害评估。它们还通过量身定制响应来满足任务需求并支持总体战略目标，从而充分利用有限的传感器和武器资源。这种团队合作通过自动执行更简单的任务减轻了快节奏环境中操作员的负担，同时仍保持人机控制方面的灵活性。使用人工智能和优化驱动的决策支持有助于战斗经理做出更快、更明智的决策，并实时适应最有效的行动方案。

反无人机行动的未来

小型无人机群的指数级增长和多威胁场景的日益复杂，使得对抗小型无人机的方法必须从根本上重新评估。传统方法依赖于手动流程和孤立的信息系统，无法有效应对同步、自主无人机编队的挑战。

然而，通过使用人工智能、自动化和先进的算法，现代反无人机系统可以无缝集成传感器管理和战斗管理，更有效地将传感器和武器分配到共同目标上。这种集成方法不仅可以提高态势感知和交战能力，还可以减轻操作员的心理负担，使他们能够在快节奏的环境中做出快速而明智的决策。

随着战场不断变化，采用人工智能和算法驱动的反无人机能力对于保持战术优势和保护部队至关重要。借助智能自动化，军队可以有效应对无人机群带来的威胁，确保他们在战术优势上保持关键优势。