Please wait a minute...
空天防御  2025, Vol. 8 Issue (1): 1-9    
0
  无人机协同与对抗技术 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
群对群拦截协同态势感知关键技术
李克勇1, 李楚晨1, 蔡云泽2
1. 上海机电工程研究所,上海 201109; 2. 上海交通大学 自动化系,上海 200240
Key Technologies for Collaborative Situational Awareness Based on Swarm-to-Swarm Interception
LI Keyong1, LI Chuchen1, CAI Yunze2
1. Shanghai Electro-Mechanical Engineering Institute, Shanghai 201109, China; 2. Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
全文: PDF(654 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 无人机蜂群已经成为当前战场的现实威胁,其具有低成本、高灵活性和集群作战等特点,给防空拦截带来了巨大挑战。以群制群是反无人机蜂群的重要手段之一,本文对以群制群的作战过程进行分析,指出拦截飞行器的协同态势感知能力是实现群对群智能拦截的核心。群对群拦截协同态势感知需解决可用信息维度少、空间误差散布大以及复杂动态场景条件下的图像配准和多目标跟踪等问题。为此,通过对图像配准和多目标跟踪技术的汇集分析,指出群对群拦截场景中相关技术的发展方向。
服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
关键词 无人机蜂群以群制群协同探测图像配准多目标跟踪    
Abstract:UAV swarms are a real threat on the current battlefield. Their low cost, high flexibility, and cluster combat characteristics have brought huge challenges to air defense interception. Using swarms to defend swarms is a critical means to counter UAV threats. This paper analyzed the combat process of swarm-to-swarm battle and concluded that the collaborative situational awareness capability of intercepting aircraft was the core step to achieving swarm-to-swarm intelligent interception. Collaborative situational awareness for swarm-to-swarm interception can be used to solve the problems of image registration and multi-target tracking under conditions of few available information dimensions, large spatial error dispersion, and complex dynamic scenes. The development direction of related technologies in swarm-to-swarm interception scenarios is determined from a collective analysis of image registration and multi-target tracking technologies.
Key wordsUAV swarm; using swarms to defend swarms    collaborative detection    image registration    multi-target tracking
收稿日期: 2024-08-02      出版日期: 2025-03-22
ZTFLH:  V 279  
基金资助:中国航天科技集团有限公司第八研究院产学研合作基金(USCAST2022-11)
作者简介: 李克勇(1986—),男,博士,研究员。
引用本文:   
李克勇, 李楚晨, 蔡云泽. 群对群拦截协同态势感知关键技术[J]. 空天防御, 2025, 8(1): 1-9.
LI Keyong, LI Chuchen, CAI Yunze. Key Technologies for Collaborative Situational Awareness Based on Swarm-to-Swarm Interception. Air & Space Defense, 2025, 8(1): 1-9.
链接本文:  
https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/      或      https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/Y2025/V8/I1/1

参考文献
[1] 何清林, 赵宏宇, 陈雨轩, 侯翔昊. 基于CRLB的空中目标水下分布式声跟踪算法设计[J]. 空天防御, 2025, 8(1): 86-94.
[2] 焦聪, 许兆胜, 李威, 田道贵, 陈炼, 赵征. 针对分布式集群的空中诱骗对抗方法[J]. 空天防御, 2024, 7(4): 114-120.
[3] 徐晋, 周德兵, 朱伟, 郁文, 徐岳. 空中目标分布式ISAR成像仿真技术研究[J]. 空天防御, 2022, 5(1): 31-36.
[4] 何子述, 苏洋, 程婷. 基于共址MIMO雷达组网系统的机会协同目标跟踪方法[J]. 空天防御, 2022, 5(1): 6-11.
沪ICP备15013849号-1
版权所有 © 2017《空天防御》编辑部
主管单位:中国航天科技集团有限公司 主办单位:上海机电工程研究所 上海交通大学出版社有限公司