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在说到反蜂群无人机的时候，主要是指FPV一类的极低空、高机动、高速度的多旋翼无人机。微型固定翼无人机的飞行机制和飞控与多旋翼不一样，但就反无人机而言，主要挑战还是相同的。
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3 F/ [% G. H- Z# S6 S. c- ~( [% v反蜂群有两个问题：0 U- k- F* \: L# b6 O* `5 f. }
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2、 控制
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蜂群无人机的目标数量大，但个体目标反而小，目视发现不易，跟踪更不易。发现一大群飞过来不难，但具体到个体目标很容易看花了眼，这个跳到那个，最后举棋不定，反而贻误战机。/ a/ Z" j9 A5 Z A, {; g& T
" Y$ W2 ~+ w% t* mFPV速度快。飞手操纵一架攻击去固定目标或者绕过固定障碍，已经需要聚精会神，还要追踪空中另一架也在高速机动中的FPV的话，难度太大。
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( q& {6 R& [) m9 _发现和控制问题不仅存在于反蜂群，也存在于蜂群。
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2 l) N( M Y+ K* M蜂群攻击固定目标的时候，靠地理信息概略引导逼近目标之后，才可能转入末端制导的攻击模式。如果人工制导的话，在远距离上，FPV同样有视界和视距问题。( y- f7 Z% R. i, @1 G# e5 z& {9 }! ]
' C( n( U2 N5 u* H( l( b控制问题其实更大。如果一个由几十架FPV组成的蜂群都要在飞手直接控制下发动攻击，几十个飞手之间的协调难度极高。如果一个飞手控制几架FPV，飞手数量大大降低，协调难度随之降低，但必然需要“群内”这几架FPV之间有某种自动队形飞行的功能。
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一般是飞手控制基准FPV的位置、速度和方向，其他FPV通过高速数据链在速度和方向上保持同步，并由近及远地根据预设或者动态调整的三维距离自动保持自己的相对位置，还要在转向、拉升和滚转中自动加减速度，保持队形。! f* m& d9 c8 B0 _0 M( a! ?
" B* l$ ^" X/ g. k) i. p v推而广之，自动队形飞行可以扩大到几十架FPV，然后一个飞手控制就行。具体FPV还有自动绕障和恢复队形的功能，大大降低飞手的操作负担。
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这些自动控制问题不简单，但已经是做得到的。技术基础是高精度定位、蜂群内高速数据通信、自动飞行路径规划。但这只解决接近目标的问题，最终攻击还是需要FPV自动发现、分配和锁定目标。/ F3 P/ G( y& Z, J0 ]8 A
$ v3 N% g8 J0 r4 s) W0 X6 H反蜂群也是一样的，可以由一个飞手控制一群FPV向来袭 蜂群飞去，接近后散开，各自寻找目标，发动攻击。
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在发现目标方面，进攻蜂群相对简单，在地理信息概略引导到目标区域后，用毫米波雷达或者光学图像匹配就可以引导打击。问题是避免重复打击，需要目标自动分配。
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对于波次交战的情况，也就是说，一波FPV遭遇一波目标，然后下一波FPV遭遇下一波目标，像剥洋葱一样层层推进交战，这可以用简单的“抢单”模式。谁先发现目标，就广播“三号机发现目标位于xyz，这目标是我的”。其他FPV即使再看到同一个目标，也会“视而不见”，直接去找下一个目标。如果发生多个目标密集扎堆的情况，报告改成“三号机发现x个目标，其中一个是我的”，其他FPV看到同一个目标时继续“抢单”，直到单子抢完。9 X# h. }0 a. @9 S6 h% i
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对于“全面开花”的网格交战情况，也就是说，FPV与目标不再有“前方”、“后方”和波次之分，谁都可能遭遇目标，这时目标自动分配和嘀嘀打车的原理相近。给定一定数量、一定位置的目标后，首先对威胁最大（一般是距离被保护单位最近、逼近速度最快的）的目标指定就近的FPV；“接单”后，系统转入威胁次大的目标。如果有FPV“掉单”或者被击落，马上指定后续FPV接上。& e6 ~9 s6 v$ i8 n7 J% {
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自动派单是集中在几个“指挥无人机”上、实现主从结构，还是分散在每一架FPV上、实现全主结构，在战术和技术上各有千秋，但可靠性、抗战损性和成本上肯定是全主结构更高。
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; f. {. y. c: O" g在主从结构里，派单、接单关系明确，主FPV在属下FPV都“战死”后最后冲上去，以保持指挥关系。在全主结构里，并不需要每一架FPV都具有指挥无人机的指挥功能。比如说，每一架FPV的目标跟踪和指挥上限是10个目标，每10架FPV组成一个队。
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机群里按照出击和飞行顺序，预先指定一队（包括10机、11机、……）、二队（包括20机、21机、……）、……。
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: e; P( g5 [4 } B3 Z4 j. j0 L队内某一机发现目标后，自动分配不超过10个目标，这是队内的“派单者”，其余的成为“接单者”。超过10个的目标在“广播”位置、速度信息的同时呼叫增援，由别的队“接单”。不到10个目标的话，剩余的FPV自动加入临近的其他队，继续战斗。
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这其实就是革命战争年代“班长牺牲了，副班长顶上，副班长牺牲了，老兵顶上，打到最后一个人了，加入别的班继续打”一个意思，只是自动化了。
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3 n7 P4 O* A a: s主从结构和全主结构也可以混合，队内是主从结构，队间是全主结构，在灵活性和成本之间取得平衡。3 R$ C% l+ y4 t; Z- u, y
; Q/ M( t) x4 X地面指挥中心在必要时，可以超越指挥，直接指定某一队甚至某一机接单。 u5 E' f* Q, G+ m
% M. i8 G% ?* J8 q对于反蜂群来说，发现目标肯定不能靠目视。在防野猪都能用相控阵雷达的现在，用相控阵雷达反无人机不成问题。简单点就地面架设，耗电、数据处理的问题都好解决；更加高大上一点用（相对）重型的多旋翼无人机吊到空中，比如用油机动力而不再是电池动力，然后通过数据链下传到地面指挥站。. a3 K9 d2 [, Q+ m4 S/ `' s! V
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无人机目标很小，需要用毫米波雷达。好处是波长短、元器件小，还容易从旋翼的频闪回波中识别出无人机目标；坏处是大气损耗大、耗电大。不过无人机速度还是慢，不需要很远的预警距离，有利于降低雷达发射功率要求。 m) I& S5 I' Z n" F3 }- ^
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有人会指出，多旋翼无人机主要用塑料制造，在雷达上几乎是“透明”的。这又对又不对。金属反射率高，不等于塑料不反射，否则密度更低、只有血肉之躯的野猪是怎么用毫米波雷达探测的？+ o2 e! K9 m S0 r
$ c3 A" x% ^' M- _3 |; J1 C. v" h光学、红外、激光也都可以用，各有优缺点。光学简单、廉价，但在贴近地面的极低空，光学背景复杂，大量目标的图像识别要求很高，而且昼夜影响和日照干扰很大。红外和光学相近，可以用于暗夜和恶劣天气，成本比光学更高。激光是很有前途的方向，用光学相控阵（OPA）的话，性能爆棚，但技术尚不成熟。
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/ i0 F" q" k" {0 ~6 @目标自动分配依然有波次交战和网格交战的问题。波次交战可以用同样的“抢单”方法自动分配，网格交战复杂一点，因为目标是动态的。2 p2 {# v1 C7 {; Q; B6 F [
! s4 G6 n6 L7 \( i, g* h: t由于目标和态势高度动态，反蜂群很容易从波次作战变为网格作战，防空蜂群对自动派单的要求也更高。5 q, j4 [3 ]) p8 ]/ e" c, F' G% J+ e
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“嘀嘀打车原理”还是差不多，但补位从已经指定目标但距离更近的FPV抽调，还是从尚无任务的FPV中抽调，需要进行最优化，不好一概而论。这也是个约束最优化的问题，如果有威胁即将突破“红线”，那从已经指定目标的FPV中抽调也在所不惜，而且可能额外指定一两架FPV预防万一。反过来，要是来犯无人机自己故障坠毁或者已经被其他FPV击落，扑空的FPV自动回到接单状态。
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8 _' i+ ?9 {1 `8 M7 d! f一旦目标已经指定，具体FPV的目标截获和跟踪就是已知技术，只是成本和适用范围问题。在手机相机和图像识别高度发达的现在，光学图像识别制导就很有效，而且重量轻、成本低，可以用数字变焦在广角搜索和凝视跟踪之间灵活转换，更是适合无人机最需要的近距离。纯光学系统在黑夜里无法使用，扩大到红外不难。
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更加高大上一点，可以用毫米波雷达或者激光。
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, Z; e& k# l( A) P J* c* A6 w9 ~相比于进攻蜂群自动寻找固定（或者速度相对于FPV足够低，可以看作固定）目标，反蜂群要自动寻找高速机动飞行目标的难度高得多，但也有有利条件：- w% p5 O9 B7 ]% _
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1、 可以守株待兔，在被保护单位附近坐等进攻蜂群找上门来$ v) P. s X; X! J
2、 空中的视觉环境更加干净，相对容易发现和锁定目标
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" k# e( `& A6 i5 [6 W" q总的来说，进攻蜂群和防空蜂群所需要的目标发现和蜂群控制技术大体相同，只要双方技术水平相当，一方能做到进攻蜂群，另一方就能做到防空蜂群。
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' h* ~# M+ H# L% \- _防空蜂群与防空导弹的最大不同是可重复使用，不存在发射扑空就浪费的问题。可以在被保护单位周围固定保持小群防空FPV升空、主力蜂群待命，巡逻蜂群留空时间用尽时返航，下一班接替。9 j7 Y8 j3 [4 `; D4 C# |# i' d' i
( |" [% h6 R9 |, Q) D0 Q很多人提出：反无人机最好的办法是掏窝，在蜂群形成之前就打掉蜂巢。这当然是对的，但也是不够的。& n) Q+ C# ]9 d R/ N
$ D7 b, N& Z- H, @* d; k& T' z, ?消灭敌机最好的地方永远是在敌人的跑道上，但这不等于不再需要制空战斗机、不再需要防空导弹和高炮。防空蜂群也是一样。
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中国是无人机超级大国，也是手机超级大国，在AI方面与美国并驾齐驱，在AI应用方面还领先于美国。不管是蜂群还是反蜂群，中国都是天然的沃土。. ]6 |2 b7 v$ r' X$ ]# ^
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