摘 要：无人机是信息化发展的产物， 可以起到良好的侦察效果，对目标进行有效地监视。基于此，本文先从系统界面、操作窗口、侦察流程、控制算法四个方面对无人机多机协同侦察系统的构建进行分析，再从协同任务分配、感知智能决策、数据处理评估等方面对无人机多机协同侦察系统关键技术进行分析，提高对无人机多机协同侦察的认知，对相关技术进行更加深入的了解。

关键词：无人机；多机协同侦察；任务分配；智能决策

无人机之间的配合工作需要通过无人机多机协同侦察系统实现，可以准确地对目标区域进行侦察，获得目标区域的相关情报信息，使侦察人员可以及时了解目标区域的具体情况，为后续工作提供重要依据，进而保障无人机具有良好的应用水平。无人机之间的配合工作需要通过无人机多机协同侦察系统实现，可以准确地对目标区域进行侦察，获得目标区域的相关情报信息，使侦察人员可以及时了解目标区域的具体情况，为后续工作提供重要依据，进而保障无人机具有良好的应用水平。

1 无人机多机协同侦察系统的构建

1.1 系统界面

系统界面需要由各个功能模块组成，通过控件与窗口的相互配合来实现。窗口主要承担两方面的作用：一方面，用于承载相应的控件，将其嵌人到窗口。另一方面，用于数据展示，显示无人机侦察到的信息^[1]。

1.2 操作窗口

无人机的操作需要通过操作窗口实现。通过该窗口可以设置无人机的侦察模式，进而实现相应的侦察功能。以区域监视为例，操作流程如下：首先，需要在侦察模式选项卡中选择区域监视模式，设置侦察目标的相关参数，如区域范围、目标特征等，监视范围通过GPS定位实现，可以准确地确定监视区域。其次，区域监视模式启动后，各个无人机之间将会相互配合在区域进行侦察，对目标进行寻找。每台无人机配有CCD相机，可以生成高分辨率的彩色图像，将其与事先输入目标特征进行对比，进而确定目标的位置。最后，目标位置确定后，可以通过窗口查看目标位置，并且采取相应的措施。

1.3 侦察流程

无人机多机协同侦察流程可以根据图1所示的流程图来实现。下面将对侦察流程进行分析：首先，需要选择侦察方案，进行相关参数的设定，为目标侦察做好准备工作，完成目标场景信息的构建。其次，需要实现无人机的侦察功能，在目标区域寻找目标。侦察目标采用三种方式进行综合判断，分别为电子侦察、合成孔径雷达(SAR)、CCD相机。只要其中一种侦察方式捕获到目标，便说明找到目标。例如：当电子侦察检测与目标的距离不大于200m或SAR检测与目标距离不大于50m或CCD检测到与目标距离不大于30m时，视为发现目标。最后，无人机找到目标后，会通过窗口对侦察结果进行显示，供侦察人员对目标信息进行分析。

1.4 控制算法。

控制算法的实现需要以模型为基础，无人机多机协同侦察模型如下：第一，无人机侦测区域设置为圆形区域。第二，目标位于无人机探测区域内即为捕获目标。通过上述方法可以有效地对无人机多机协同侦察模型进行简化，便于无人机多机协同控制算法的实现。无人机多机协同侦察算法模型^[2]如下：

2 无人机多机协同侦察系统关键技术分析

2.1 协同任务分配技术

无人机侦察过程中，往往侦察目标的数量不止一个，这时便需要采取协同任务分配技术，无人机侦察任务进行有效地分配，保障多机协同侦察方式能够顺利实现：通常情况下，侦察目标的分布具有不确定性，再加上无人机的数量有限，为了对无人机资源进行最大化地利用，同时提高无人机侦察效率，需要注意任务分配的协调性，让各个无人机能够密切配合，使执行侦察功能的无人机能够形成一个整体。

其中，无人机协同运动模型可以作为目标函数，受限模型可以作为约束条件，这样便可以对协同任务进行有效地分配，避免各个无人机的任务发生冲突。

2.2 感知智能决策技术

感知智能决策技术可以提高无人机多机协同侦察的自动化水平，使其能够在复杂的环境下进行侦察作业，防止无人机受到环境因素的影响而发生损坏。感知智能决策基本判断条件如下：

通过对决策概率的设定，可以让无人机执行相应的决策。感知智能决策技术在无人机中的应用主要包含两个方面：一方面，提高无人机的感知能力，一般通过数字化感知技术来实现，可以有效地对无人机周边环境进行检测，对危险环境产生预警，从而进行有效地回避，避免无人机受到损伤。另一方面，提高无人机的决策能力，使其能够自动躲避危险、障碍物等，即使在无人控制的情况下也能正常工作，并且保证不会发生坠机事件。通过感知智能决策技术可以让无人机更好地应对突发状况，使无人机在失去人为控制的情况下仍然能够继续工作，从而保障多级协同侦察即使在恶劣的环境下也能够实现。

2.3 数据处理评估技术

无人机多机协同侦察过程中将会形成大量的侦察数据，而在这些数据中只有一小部分信息是有效的，对有效信息进行筛选非常重要。对数据进行筛选之前，首先需要解决数据的存储问题并且将侦察数据准确、全面地进行存储。侦察数据通常存储在无人机多机协同侦察系统的专有数据库中，并且根据侦察数据的类型进行科学地分类，这样既可以使信息存储结构更加地规范化和系统化，又能够提高侦察信息的检索效率，可以快速地检索到需要的侦察信息。在有效数据筛选方面，需要根据检索类型在数据库中找到相应的分类，再从分类中进一步进行筛选。 当检索到所需信息后，需要对侦察信息进行评估，判断信息是否有效，进而提高数据处理的准确性和快速性^[3]。 侦察数据可以采用

2.4 多源信息融合技术

通过多源信息融合技术是整合无人机侦察信息的重要方式，主要用于提高时间与空间的匹配程度，即保证多机协同侦察数据的实时传输效果，避免出现时间与空间出现不匹配的问题，从而对目标进行有效识别和精准定位，提高无人机采样信息的准确性和可靠性。无人机上载有多种传感设备，如CCD、SAR、多光谱等。以CCD相机为例，分辨率最高可达到38万以上，读出速度可以达到500fps以上。这样才能有效地对空间环境进行分析，而传感设备信息的捕获效率将决定着时间与空间的匹配程度。例如：CCD相机捕获目标的精度非常重要，一旦超出精度范围，将会导致图像时间与空间不匹配，使得无人机侦察到的图像与当前时刻相差过大，进而导致侦察信息失去时效性。因此，对无人机多源信息进行融合非常重要，这样可以有效地对目标进行识别，提高目标监测的精度。

2.5 互联互通交互技术

互联互通交互技术可以保障无人机之间的侦察数据能够实时共享，对侦察信息进行有效地管理。无人机的种类较多，如图像侦察无人机、电子侦察无人机等，不同类型无人机之间相互配合可以有效地提高侦察效率，保障无人机侦察工作能够顺利完成。无人机多机协同需要通过通信技术来实现，无人机之间需要频繁地进行数据交互，将环境数据进行实时共享。无人机协同侦察过程如图2所示，各个无人机将侦察到的信息传递给情报处理中心，对侦察信息统一进行收集。 再将处理好信息向其它无人机进行传递，这样便实现了侦察信息在无人机之间的互联互通，将侦察信息对各个无人机进行共享，从而有效地解决了多机协同侦察的信息共享问题。

2.6 数据快速分发技术

数据快速分发技术主要用于解决无人机多机协同侦察的时效性问题，使侦察信息能够快速地传递，满足无人机侦察对实时性的要求。数据快速分发技术在多机协同侦察中的应用主要包含两个方面：

一方面，需要采取最短路径的方式进行数据分发，保障数据能够快速地在无人机之间进行传递，使无人机之间能够形成侦察网，对侦察环境进行全方位的覆盖。最短路径可以采用Floyd-Warshall算法来实现，使一种动态规划算法。以三点的最短路径为例，设三点为i、j、k，其中k为媒介节点，则最短路径表示如下：

另一方面，需要结合网络通信技术，在协议层进行侦察数据的分发，以广播的形式将数据传递给各个无人机。这样网络中的各个节点便会接受和转发大量的数据信息，接着，对网络节点进行合理地分配，进而缩短信息的传递时间，将侦察数据进行快速地分发。

综上所述，多机协同侦察系统被广泛应用于无人机侦察中，可以有效地提高无人机的覆盖侦察面积，保障侦察数据具有良好的准确性。无人机多机协同侦察系统涉及到了信息、通信、控制等多方面的技术，在多种技术相互配合下才得以实现，使得无人机多机协同系统的构成极为复杂。因此，为了保障无人技术能够更好地发展，提高相关技术的研究非常重要。

参考文献

[1] 孙顺，熊伟，刘瑜，等.基于TDOA的多机协同闭环最优控制方法[J].电光与控制，2019，26(03):1-7.

[2] 庞强伟，胡永江，李文广.多无人机多目标协同侦察航迹规划算法[J].中国惯性技术学报2019，27(03):340-348.

[3] 高春庆，寇英信，李战武等小型无人机协同覆盖侦察路径规划[J].系统工程与电子技术，2019，41(06):1294-1299.