![]()
一百架無(wú)人機(jī)同時(shí)出現(xiàn)在雷達(dá)屏幕上,其中九十架是誘餌,十架是真正的攻擊者。
傳統(tǒng)雷達(dá)操作員面對(duì)這個(gè)場(chǎng)景,幾乎注定會(huì)崩潰。而這,正是現(xiàn)代無(wú)人機(jī)戰(zhàn)術(shù)的核心設(shè)計(jì)邏輯。
中國(guó)軍事科學(xué)家近期公布了一項(xiàng)重要進(jìn)展:通過(guò)將新型人工智能算法與逆合成孔徑雷達(dá)技術(shù)結(jié)合,研究團(tuán)隊(duì)在初步試驗(yàn)中顯著提升了雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)低空無(wú)人機(jī)群的探測(cè)與識(shí)別能力,尤其是在區(qū)分誘餌無(wú)人機(jī)與真實(shí)攻擊目標(biāo)方面取得了突破性成果。
要理解這項(xiàng)技術(shù)的價(jià)值,首先要理解它試圖解決的問(wèn)題有多棘手。
無(wú)人機(jī)群戰(zhàn)術(shù)的核心是利用數(shù)量制造認(rèn)知過(guò)載。大量低慢小目標(biāo)同時(shí)出現(xiàn)時(shí),會(huì)產(chǎn)生海量雷達(dá)回波信號(hào),這些信號(hào)與地形、建筑物、雨水、海面產(chǎn)生的背景雜波相互疊加,形成極度嘈雜的信號(hào)環(huán)境。傳統(tǒng)雷達(dá)依賴(lài)固定算法和人工判讀,在這種環(huán)境下的目標(biāo)分辨能力會(huì)急劇下降。
防空雷達(dá)領(lǐng)域?qū)<摇⑷珖?guó)政協(xié)委員徐進(jìn)直言:“大量無(wú)人機(jī)會(huì)產(chǎn)生壓力,阻礙雜波檢測(cè),對(duì)大量無(wú)人機(jī)進(jìn)行精確探測(cè)需要巨大的處理能力,這對(duì)傳統(tǒng)的雷達(dá)探測(cè)構(gòu)成了挑戰(zhàn)。”
烏克蘭戰(zhàn)場(chǎng)提供了最生動(dòng)的教科書(shū)案例。俄軍“沙赫德”系列無(wú)人機(jī)的大規(guī)模使用,以及胡塞武裝對(duì)紅海目標(biāo)發(fā)動(dòng)的混合攻擊,反復(fù)驗(yàn)證了同一個(gè)戰(zhàn)術(shù)邏輯:用廉價(jià)數(shù)量消耗昂貴的防空資產(chǎn),并在飽和攻擊中為真正的致命彈頭創(chuàng)造突防窗口。
面對(duì)這一威脅,單純依靠提升雷達(dá)硬件功率已經(jīng)無(wú)法解決問(wèn)題。真正的瓶頸在于信號(hào)處理的速度與智能化程度。
中國(guó)研究團(tuán)隊(duì)給出的解決方案,是將機(jī)器學(xué)習(xí)算法嵌入逆合成孔徑雷達(dá)的信號(hào)處理流程。
逆合成孔徑雷達(dá)本身并不是新技術(shù),它通過(guò)分析目標(biāo)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的多普勒頻移,從多個(gè)角度對(duì)移動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行成像,能夠捕捉比普通雷達(dá)更豐富的目標(biāo)特征信息。這項(xiàng)技術(shù)此前主要用于對(duì)艦船和飛機(jī)的精細(xì)識(shí)別,但將其應(yīng)用于低空慢速小型無(wú)人機(jī)的實(shí)時(shí)分辨,在技術(shù)難度上是一次顯著跨越。
AI算法在其中承擔(dān)的核心工作,是從海量回波數(shù)據(jù)中快速提取有意義的特征模式。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)通過(guò)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)建立起不同類(lèi)型無(wú)人機(jī)的“特征指紋庫(kù)”,在實(shí)時(shí)處理過(guò)程中將接收到的信號(hào)與庫(kù)中特征進(jìn)行高速匹配,從而判斷哪些目標(biāo)具有攻擊性質(zhì),哪些屬于誘餌或無(wú)害飛行物。
這套邏輯本質(zhì)上是在做一件事:把原本需要有經(jīng)驗(yàn)的雷達(dá)操作員花費(fèi)分鐘級(jí)時(shí)間完成的判斷,壓縮到毫秒級(jí)的自動(dòng)處理流程中。
研究團(tuán)隊(duì)來(lái)自國(guó)有國(guó)防技術(shù)集團(tuán)下屬研究機(jī)構(gòu),該機(jī)構(gòu)此前已有多款預(yù)警雷達(dá)和低空探測(cè)雷達(dá)系統(tǒng)的研發(fā)背景,具備從實(shí)驗(yàn)室成果向裝備轉(zhuǎn)化的完整工程化能力。
中國(guó)的這項(xiàng)進(jìn)展,發(fā)生在全球各主要軍事強(qiáng)國(guó)爭(zhēng)相攻克反無(wú)人機(jī)難題的大背景下。
美國(guó)方面,DARPA長(zhǎng)期資助多個(gè)AI輔助防空項(xiàng)目,雷神公司和洛克希德·馬丁公司均在積極開(kāi)發(fā)集成機(jī)器學(xué)習(xí)能力的新一代雷達(dá)系統(tǒng)。以色列拉斐爾公司的“無(wú)人機(jī)穹頂”系統(tǒng),以及英國(guó)BAE系統(tǒng)公司的射頻探測(cè)方案,也都在將AI信號(hào)處理作為核心技術(shù)路線。
各方的技術(shù)路徑有所不同,但殊途同歸,都指向一個(gè)共同目標(biāo):在信號(hào)層面區(qū)分威脅與干擾,而不是等到目視確認(rèn)才做出反應(yīng),因?yàn)槟菚r(shí)往往已經(jīng)太晚。
值得注意的是,這場(chǎng)技術(shù)競(jìng)賽本質(zhì)上是進(jìn)攻與防御的持續(xù)博弈。無(wú)人機(jī)制造方同樣在研究如何規(guī)避AI雷達(dá)的識(shí)別,比如通過(guò)改變飛行模式、材料特性或編隊(duì)策略來(lái)混淆特征庫(kù)。這意味著AI雷達(dá)的“特征指紋庫(kù)”需要持續(xù)更新,否則可能在對(duì)手迭代后迅速失效。
從更宏觀的角度看,AI與雷達(dá)的深度融合,正在重塑防空系統(tǒng)的基本架構(gòu)。從被動(dòng)等待信號(hào)到主動(dòng)學(xué)習(xí)識(shí)別,從依賴(lài)人工判斷到機(jī)器實(shí)時(shí)決策,這一轉(zhuǎn)變的速度和深度,將在很大程度上決定未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)上誰(shuí)能在無(wú)人機(jī)蜂群面前守住防線。
技術(shù)競(jìng)賽沒(méi)有終點(diǎn),但此刻的每一步進(jìn)展,都在改變戰(zhàn)場(chǎng)規(guī)則。
特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶(hù)上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.