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日期: 2026-05-31 | 来源: 观察者网 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
据香港《南华早报》5月30日报道，西北工业大学航天学院副教授张栋领导的研究团队近日发布了一项新算法，该算法有望从根本上改变无人机蜂群搜寻并摧毁敌方目标的方式。
这项被称为HG-STR（异构图时空推理决策方法）的算法，有望使一支固定翼无人机编队即便是在其通信信号遭到干扰、视线被遮蔽的情况下，也能在广阔的战场上自主搜寻，并消灭每一个敌方目标。
根据5月19日发表于中国航空领域顶级学术期刊《航空学报》的一篇同行评议论文，HG-STR在任务成功率上达到了96%，杀伤率达到100%，两项核心指标均显著优于对比算法。《南华早报》则称，这是目前已知首个能够实现100%目标摧毁率（杀伤率），同时运行速度足以跟上现代战争节奏的算法。
报道还援引一名不愿透露姓名而要求匿名的中方防务专家称，目前大多数无人机作战任务仍由人类飞行员进行远程操控。这名专家表示：“这项技术预示着这样一种未来，成群的无人机将被派往高风险、强干扰的环境中，在与人类指挥彻底断开联系后，它们仅凭一道最终指令——‘搜寻并全歼所有敌人’，便能独立执行任务。”
据报道，传统的算法往往将友军、敌军及地形等各类信息，一概视为同一种类型的数据。中方科研团队认为，这种处理方式往往会导致信息混淆。
他们提出的新方法构建了一种“异构图”，即一种能够赋予不同对象真实语义的智能网络。在这一网络中，友方无人机是一类节点，搜索区域是一类节点，敌方目标则是另一类截然不同的节点。
该算法能够通过学习，精准地识别并关注各类对象之间正确的关联关系。当一架无人机发现敌方目标时，该信息会被系统判定为高优先级的威胁，而当附近有友军单位时，系统则将其视为开展协同作战的契机。
据张栋及其同事介绍，得益于此，无人机蜂群能够瞬间判断出何时需要向友军提供支援，何时又该对敌方展开追杀。
相比之下，那些基于既定规则的旧式系统，其运作模式类似于预先编写好的剧本，一旦遭遇不按“剧本”出牌的敌方，便会彻底失效。大多数现有的优化方法，就像一台逐一推演每一步棋的国际象棋电脑一样，其运行速度都过于缓慢。
论文中指出，得益于端到端的神经网络前向推理，HG-STR的单步耗时仅为6.6毫秒，即仅需6.6毫秒即可完成决策，这相较于传统方法无疑是一次巨大的飞跃。
以另一种方法GA+PSO+MPC为例，该方法虽然在覆盖率上略高于HG-STR，但其代价是高达5.8秒的计算延迟。在100米每秒（m/s）的飞行速度下，这意味着每步决策期间存在近600米的盲飞距离，这在强电子对抗环境下是致命的。
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