无人机蜂群。（科技新报）

中国近年大力发展无人机蜂群作战系统。西北工业大学航天学院和西安电子科技大学的科研团队开发出一种名为HG-STR，也就是“异构图时空推理”的算法，能让固定翼无人机机群在通信被干扰、视野受阻的情况下，仍能保持全自主搜索，并达到96%的成功率、100%的目标杀伤率。

科研团队表示，在激战中，HG-STR算法做出决策仅需6.6毫秒，相比传统算法实现跨越式飞跃。

陆媒《IT之家》5月31日报道，该无人机蜂群新算法成果已发布在中国期刊《航空学报》上。

传统无人机蜂群算法在处理数据时，往往将友军、敌军、地形等信息视为同等类型数据，容易造成数据处理混乱。而由西北工业大学航天学院副教授张栋带领的科研团队，开发出的HG-STR算法，会为每个对象赋予真实含义标签：友军无人机是一种节点，搜索区域是另一种节点，敌方目标则是完全不同的第三种节点。

该算法能正确处理连接关系。当一架无人机发现目标时，该信息会被当作高优先级威胁；当附近有队友时，则被视为协作机会。这使蜂群能够瞬间理解该帮助谁、该猎杀谁。

张栋表示，在激战中，旧有方法需要数秒才能做出决策，“而在这段时间里，一架无人机可以盲目飞行近600米，在激烈的电磁对抗中，这是致命的延迟”。相比之下，HG-STR算法做出决策仅需6.6毫秒。

为了解决战场上敌方干扰可能切断通信链路、使无人机陷入孤立的问题，科研团队设计了两大核心机制：独特“记忆模块”和分层决策机制。

独特“记忆模块”为每架无人机配备“记忆”。当无人机与队友失联时，能依靠一个特殊记忆模块，也就是门控循环单元，记住友军最后位置以及敌人最后出现位置。

分层决策机制则将问题分层分解，避免同时处理所有事情而导致混乱。无人机首先决定“搜索还是打击”的具体目标，在选择具体目标后，再决定使用多少弹药。



不同算法性能对比。图源：论文截图

模拟实验显示，即使在通信半径严重受限的条件下，该算法仍实现了对敌方目标100%的消灭率，包括那些隐藏在视线之外的目标。

此外，该算法可以在小场景完成训练后，无需重新训练，即可实时部署到更大、无人机更多的场景中。

评审专家表示，目前大多无人机操作仍依赖人类飞行员远程控制，而这项技术预示着一个未来：蜂群无人机可以被派往高风险、受干扰的环境，在断绝与人类指挥联系后，仍能凭借指令执行任务，找到并消灭所有目标。