来源：《水下无人系统学报》2023年第31卷第1期、水下无人系统前沿科技

  水下无人装备是海上军事竞争新的制高点之一, 是赢得新时代水下攻防对抗的重要保障。当前各类水下无人装备快速的提升和应用, 文中以无人水下航行器和水下无人预置系统为例, 梳理前沿发展的新趋势与关键技术。通过总结国内外水下无人装备的发展现状, 分析发展中面临的挑战, 对水下无人装备未来的发展的新趋势进行了展望, 并在此基础上梳理了发展中需要攻克的关键技术难点, 进一步提出未来发展思考和建议, 为水下无人装备技术探讨研究提供有益的参考和借鉴。

  水下无人装备是无人系统体系重要组成部分, 20世纪以来, 许多国家都加快了水下无人装备的发展, 旨在保护本国免遭非对称威胁的攻击[1-3]。水下无人装备是新形势下实现水下攻防对抗, 推进我国“海上丝绸之路”国家发展的策略的重要保障[4]。

  在军事领域里, 典型的水下无人装备主要有无人水下航行器(unmanned undersea vehicle, UUV)和水下无人预置系统, 其中水下无人预置系统包括水下预置武器和水下预置基础设施。UUV具有效费比高、隐身性能好、作战用途广和智能程度高等优势, 是未来智能化战争中重要的新质作战装备[5-9]。水下无人预置系统搭载载荷丰富多样, 具有潜伏时间长、广域分布、隐蔽性好及响应快速等优点, 已成为未来水下攻防对抗体系的重要组成部分[9]。在当前深远海技术和军事智能技术的发展推动下, 水下无人装备已具备执行多类型复杂任务的能力[10], 将对未来战争产生非对称、颠覆性作用, 在智能化海战中的地位一天比一天突出。目前世界各海洋强国都加速推进水下无人装备的研发技术与应用, 抢占未来海上竞争新的制高点。

  以水下无人装备中UUV和水下无人预置系统为例, 对各类型平台的发展现状与面临的挑战进行概述。

  近年来, 美国、俄罗斯和欧洲等国家和地区都加强了水下无人装备技术和应用部署等方面的研究, 积极推动水下无人自主和跨域协同作战能力生成。21世纪开始至今, 美国已相继发布了《无人航行器主计划》、《无人系统发展路线图》等十余项顶层战略规划文件, 为水下无人装备的发展确定了多层次、全方位、体系化的基本框架, 有效指导了美军水下无人装备的技术发展和作战应用[11]。

  美国的UUV发展呈现出明显的系列化特征, 较有代表性的如Bluefin系列、Iver系列和REMUS系列等[11], 各系列均依据不同口径、不同功能、不同承载量需求而设计。相较之下, 其他几个国家的UUV型号则相对零散, 较有代表性如法国的Alister、日本的Tam-Egg、Twin-Burger和PTEROA等[12]。

  我国UUV虽起步较晚, 但卓有成效, 呈现出系列化、大海深、长航时、高性能和高仿生的特点。在系列化方面, 中国科学院沈阳自动化研究所先后研制了CR系列和“潜龙”系列UUV[13-14], 天津大学研制了“海燕”系列水下滑翔机; 大海深方面, 天津大学研制的“海燕-X”号于2020年完成了水下10 619 m持续现场观测, 哈尔滨工程大学研制的“悟空”号于2021年实现了10 896 m水深独立工作; 长航时方面, 天津大学研制的“海燕-L”号于2018年挑战了水下续航4个月, 西北工业大学研制的仿蝠鲼水下航行器于2019年实现了千米水深持续工作1个月; 高性能方面, 哈尔滨工程大学联合中科院研制的HSU001号集侦查、监视于一体, “悟空”号实现了水下15 km高容量可靠信息传输, “海燕”系列在极端环境中完成了可靠性观测[15]; 高仿生方面, 西北工业大学研制的仿蝠鲼UUV具备滑扑一体自主变形力, 实现了与鱼类和谐混游。

  受现有UUV性能制约, UUV在追求长航时性能过程中, 必定要牺牲一定的航速和负载性能[16], 而在追求多任务时, 长航时性能又会会降低, 从设计层面看, UUV在航速、航程、负载和多任务性能上难以做到均衡, 因此, 加大航行器体积, 研制大型或超大型UUV成为解决现有问题的有效途径。为综合提升单体UUV续航能力、负载能力和多作战任务能力, 各国积极开展大型和超大型UUV的研制, 表1为国外大型UUV装备现状列表。美国自2013年提出发展新型超大型UUV设计概念后, 仅2022年上半年就开展了“黑鱼”和“虎鲸”2种大型UUV的下水测试, 企图拓展其水下非对称优势。美国的大型UUV研发侧重于向装备概念更新颖、作战模式更多样以及遂行功能任务更齐全的方向发展。与之相对应的, 我国在大型UUV方面也有所发展, 如2019年建国70周年国庆阅兵式上展示的“HSU001”大型UUV, 即是其中的典型代表。

  随着单体UUV技术发展成熟, UUV开始向集群化方向发展, 集群形式主要有同构集群和异构集群2种。同构集群为多个相同型号单体UUV协同完成通信、指挥控制与决策而组成的群组, 异构集群则为与其他无人系统组网成组, 通过分布式态势感知和信息共享协同完成作战任务。国外有关UUV集群的应用项目和系统较多, 其中同构集群类主要有自主海洋取样网络(adaptive ocean sampling network, AOSN)、网络协同无人航行器(CNAV)系统、SwarmDiver等; 异构集群类主要有协作自主的分布式侦察与探测系统(cooperative autonomy for distributed reconnaissance and exploration, CADRE)、“潜艇-UUVs-无人机”子母式协同作战、欧盟Grex项目等, 各项目或系统的详情信息见表2。国外率先开展了UUV集群系统的研究, 其中美国目前正向UUV集群自主协同及海陆空集群协同方向发展[17]。我国在UUV集群方面的研究起步较晚, 许多研究都还处于理论和仿真阶段, 且主要聚焦于多UUV协同探测方面[18]。

  水下无人预置系统是一类预先部署在近海或深远海重要航道、敌周边要地等前沿作战海域, 可在水下长期待机、远程唤醒的全自主作战的新概念水下无人装备。按平台载荷类型划分, 水下无人预置系统可分为水下预置武器系统和水下预置基础设施, 其中水下预置武器系统很典型的有美国的“浮沉载荷(upward falling payload, UFP)”、“海德拉Hydra”系统和俄罗斯的“赛艇”海底导弹系统等[9,19], 如表3所示。水下预置基础设施主要有水下监听网络系统、水下声学通信网络、水下导航网络和水下能源自给系统等。美国国防高级研究计划局(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)在水下无人预置装备方面代表了世界最领先水平, 其已清晰描绘出美国针对海洋立体空间、跨区域作战布局的分布式预置武器体系[19]。针对水下载荷投送, DARPA支持了UFP和Hydra计划; 针对区域侦察, 引入了海-空立体反潜探测计划; 针对水下定位导航, 提出了水下无源导航定位系统计划。

  目前随技术的发展, UUV逐步走向应用, 但在应用过程中也面临着诸多挑战。在平台方面, 由于UUV自身质量和体积等的限制, 单体负载能力有限[20], 搭载的任务载荷、动力装置等受到制约, 约束了UUV的机动能力和持续任务能力, 在独立执行长期复杂任务方面面临极大挑战, 这在某些特定的程度上影响了UUV战斗力生成。在通信方面, 由于水下恶劣的通信环境, 通信距离短且效率低, 严重制约了UUV与外界以及UUV之间的信息传递, 使得指挥控制人员难以对任务UUV的状态实时掌握和控制, 影响了UUV融入现有装备体系的效果, 同时也极大限制了UUV的集群效能发挥, 对集群协同运用提出了极高要求。在试验测试方面, 由于海洋环境复杂, UUV特别是UUV集群相关的控制与算法实际验证困难, 缺少有明确的目的性的专业试验环境和测试方法等, 相关理论方法难以得到便捷及时的有效验证[21]。

  水下无人预置系统由于深远海部署环境和使用方式的特殊性, 其装备技术也面临着极大挑战。一是深水高压影响, 对装备总体结构和壳体的长时间大水深耐压密封提出了更加高的要求; 二是复杂海洋环境影响, 海水腐蚀和微生物污损严重, 需通过腐蚀防护技术方法解决装备在海水和海底泥土中长时间驻留问题, 海底沉积物也会影响水下无人预置系统的稳定性和水下运动; 三是深远海通信影响, 需要成熟有效的深海远距离通信, 以确保水下无人预置系统能可靠接收任务激活信号[9]。

  随着水下无人装备实际应用的不断推进, 未来水下无人装备将向着更远、更深、更强、更灵活以及更智能的方向发展, 从依靠人指挥控制到自主作战, 实现与有人装备、无人装备之间的协同运用, 真正融入现有装备体系, 支撑提升体系整体能力。总体趋势如图1所示。

  未来海战样式复杂多变, 不仅要求UUV具备多种用途, 还要求UUV任务能力多样。为此, UUV任务领域持续拓展, 除侦查探测外, 进一步向态势评估、区域控制、中继通信、中继导航以及火力打击等多任务作战能力方向发展[5, 22]。并且随着综合任务能力有一定的要求的快速提高, 研制集高自主性、强导航能力、大负载能力和任务重构能力于一身, 具备对多种不一样目标作战能力的大型综合作战平台[21]成为UUV发展的重要趋势。

  未来海上攻防对抗力量分布式发展, 需要UUV能够在更广阔空间中发挥功用, 因此要求UUV向长航时、远航程、大深度和跨介质方向发展, 以适应深远海环境和立体协同任务要求。在燃料电池等新型能源技术的支持下, UUV能源系统向高质量比和体积比能量的高密度能源方向发展, 以提升持续任务能力。同时, 通过新型水下远距离导航和通信技术的应用, 进一步支撑UUV拓展大潜深和远航程能力, 支撑完成如防区外远程潜入敌区等任务, 发挥隐蔽优势, 提高自身生存能力[23]。

  为有效应对未来复杂多变的海战场环境, 提高作战效率, UUV平台与载荷向着模块化、标准化和集成化等“通用”方向发展, UUV可根据所执行任务加载不同任务模块, 增强系统和结构的兼容性, 便于系统重组重构和任务扩展。同时, 注重新材料、新结构等新兴技术在平台构型设计上的应用, 减轻UUV平台质量, 增强平台隐身性能, 通过应用智能驱动材料开发大变形、高自由度和低成本的仿生UUV[22]。

  由于UUV承担任务的难度和复杂度逐渐提高, 单个UUV已难以满足实际作战能力需求, 因此UUV网络化和集群化协同作战是未来发展的必然趋势, 以此来实现力量倍增, 发挥“1+1＞2”的效果。未来在水下信息网络技术和分布式优化技术发展的支撑下, 从开展UUV与有人装备协同运用入手, 逐步开展UUV集群协同运用研究, 向分布式组网和跨域集群等协同作战方向发展。

  水下无人预置系统从静态部署方式向带动力灵活部署方式转变。水下无人预置系统大多采用无动力静态部署形式, 其机动能力和控制区域有限, 执行任务灵活性较差。通过增加水下动力, 使水下无人预置系统具备动力航行、游弋和跟踪能力, 例如美国目前正在实施的Hydra水下计划即自身具备动力, 能在水下自由转移, 可对UUV和潜艇执行侦察、攻击任务。

  新型水下无人预置系统将有充足高的智能化程度, 能有效探测和识别目标, 具有容错、故障诊断和排除功能, 可有效改善系统的安全性和可靠性。同时通过环境自主感知和作战任务自主重组, 使水下无人预置系统具备无人自主决策攻击能力, 以便顺利完成各项复杂任务。

  一方面, 根据未来体系化作战下全新的作战概念和作战样式, 装备能力需从系统规划和体系角度进行深入研究; 另一方面, 重视平战结合, 平时与战时状态可快速切换, 平时观察、探测和研究, 战时侦察、监视和预警, 采取平时开发建设、战时支援保障的平战结合与平战转换的方式完成体系任务。

  与传统有人装备相比, 水下无人装备属于智能装备, 具有初始智能自主能力, 其技术架构具有开放智能内核的特点, 在装备形态形成后通过训练和使用可不断的提高其智能水平。其中, 通过构设面向实际场景的无人装备训练环境和训练条件, 能够迅速提升无人装备遂行任务的能力水平, 在装备使用上发挥关键作用, 具体发展的新趋势最重要的包含如下几方面。

  针对单体水下无人装备任务仿真训练, 利用深度学习技术, 将训练得到的大量数据样本作为经验数据库供智能系统自主学习, 通过大数据学习提升水下无人装备智能感知和识别等能力。

  针对水下无人装备集群协同任务训练需求, 通过水下无人集群智能模拟训练环境, 建立水下无人装备任务规划模型、智能无人博弈对抗模型, 设计水下无人装备集群智能演进算法, 完成无人集群/跨域/有人-无人协同模拟训练, 实现对水下无人装备协同运用的群体训练, 提升集群指挥控制水平。

  针对水下无人装备在特定任务环境下的模拟对抗训练, 通过在实际海上环境中构建模拟训练场, 利用虚实结合的方式, 开展水下无人装备的对抗任务模拟训练, 探索水下无人装备单平台和集群双智能协同作战方式, 验证水下无人装备智能任务执行能力和协同运用效果, 为智能成长提供目标牵引。

  水下无人装备涉及每个方面不一样的关键技术, 基于未来装备发展的新趋势, 为突出重点, 下面分别对平台技术、信息技术和智能技术3项关键技术进行分析。

  平台是水下无人装备的基础, 是装备发挥其基本性能的关键, 涉及总体结构、动力、载荷以及装备使用等多方面技术。

  一是要加强平台总体设计与系统集成技术探讨研究, 遵循标准化、模块化和系列化要求, 提升平台对不同任务载荷搭载集成能力及对不同环境的适应能力, 拓宽任务范围; 二是要突破新概念水下无人装备平台总体设计技术, 打破常规设计思路, 在跨域、仿生和变体等方向探索新概念设计思路, 打造非对称优势; 三是要研究深海长时耐压防腐技术, 开展水下无人装备耐压密封结构的耐高压和防腐蚀设计, 研究疲劳蠕变破坏特性规律, 以支撑向深远海前进。

  能源动力是保障水下无人系统长效自持运行的关键, 重点开展新型能源技术和深远海能源自持及补给技术探讨研究。新型能源技术方面, 攻关高比能能源系统, 如氢氧燃料电池、核能等; 深远海能源自持及补给技术方面, 开发海底新能源转换技术, 研制辅助发电装置实现低功率发电, 并结合无线传能方式实现能源自持补给。

  海上复杂多变的环境对水下无人装备的作战使用提出了严苛的要求, 需要加强复杂海况下平台布放与回收技术探讨研究, 突破布放/回收流体动力、布放/回收协调控制、近距离精确导引对准等关键技术[24], 并结合现有装备平台, 研究专用高效布放回收装置, 为水下无人装备的可靠高效作战使用提供有效支撑。

  信息是水下无人装备战斗力发挥的最大制约因素, 是无人化和智能化能力提升的基础, 涉及导航定位、探测识别和通信组网等方面的关键技术。

  导航定位技术是水下无人装备能否完成指定任务的基本保证, 需要突破高精度导航定位技术, 包括惯性导航、声学导航、水下地理信息辅助导航和组合导航等, 充分的发挥不同导航手段优势, 利用智能技术融合多导航源信息, 实现恶劣海洋环境下全天时、全天候和全地域的高精度导航定位能力, 形成既能独立使用又能融合互补的可靠导航定位实施方案。

  探测识别技术是确保水下无人装备达成目标的关键技术。目前主要的探测手段有声学探测和光电探测等, 未来需要进一步研究水下激光、电磁以及合成孔径声呐等新型探测手段。通过研究水声等探测传感器组合阵列的优化部署, 提升深海立体监测范围, 既能实现对海域范围内可疑目标的预警监控, 也能为预置武器的载荷发射提供初始目标信息。

  通信组网技术是水下无人装备及其集群合理和高效协同的基础。一是水下数据链通信技术, 为实现水下无人系统多平台间数据共享, 针对水下远程高速动态通信、水下网络与空中网络互联等技术问题开展研究[25]。二是水下组网通信技术, 为支撑水下无人装备组网协同作战, 需要深入研究各平台之间的通信语言、方式和协议, 建立水下无人装备通信网。三是远程激活技术, 为水下无人预置系统远程、隐蔽和可靠激活提供保证, 深入开展海底地幔电磁波、深海声信道和浮标唤醒等多种类型远程激活技术的理论和试验研究, 支撑水下无人预置系统的有效应用。

  为减小平台体积、降低功耗和增强隐蔽性, 需要深入研究共享机制下基于通信信号的水下探测通信一体化技术[26-27]。借鉴雷达系统探测通信一体化方法, 考虑声呐物理特性和水声环境, 对于单基地探测模式, 研究解决通信共享波形选取、基于多级自干扰抑制的发射泄露信号抑制、基于通信回波信号的目标检测与参数估计等问题; 对于双基地探测模式, 研究解决基于空域矩阵滤波的直达波消除抑制、基于直达波发射/回波信号匹配滤波的不确定信号检测等问题, 最终实现多资源共享, 提高系统生存与应变能力。

  水下无人装备的控制决策水平是其智能化的具体体现, 是战斗力提升的关键, 下面从平台和集群2个层次分析智能化关键技术。

  水下无人装备平台的智能化是无人系统作战能力的基础, 只有单个无人平台具备智能化能力, 才可能支撑未知复杂环境下的任务执行。

  从外部信息中感知和推断环境状态, 评估环境中其他行动者的意图, 同时对外部环境和内部状态进行多维广泛感知, 通过对感知数据来进行深度挖掘、推理和融合, 实现战场态势构建和认知学习。

  通过引入人工智能, 使水下无人装备的目标实现不局限于控制管理系统运行, 通过编制规则容许系统自主决策, 最终实现自主选择并达到人工指定的目标。

  实现水下无人装备平台自身的故障分析和自适应, 使平台拥有容错、故障诊断和排除功能, 具备对失效传感器和错误数据的自适应性。

  智能集群协同是使水下无人装备融合成一个组织有序、适应力强和稳定能力好的统一整体, 以应对未来高弹性作战任务和海洋环境变化的关键。

  水下无人装备集群在复杂未知环境下执行任务时, 需要集群系统能够全面感知和认识环境态势信息, 并在集群内部实现信息共享与交互, 按照协同任务分工与部署, 协同配合完成复杂条件下的目标及环境智能感知, 为无人集群协同任务的执行提供信息支撑和决策辅助。

  在协同感知基础上, 依据环境和本体状态信息, 通过对分散平台在时间、空间和功能上的统一控制和协调, 实现无人集群任务级自主决策和行为级协同控制。通过研究能适应复杂海洋环境的集群自主决策系统架构、高效智能任务分配技术和集群智能控制算法, 融合集中式与分布式决策控制优势, 利用智能控制决策策略提高水下无人装备集群的智能决策和控制能力。

  水下无人集群在协同策略训练中面临状态空间信息结构较为复杂、学习目标多样和多智能体关联学习动态性强等问题, 应探索研究面向更大规模集群的强化学习新方法。通过分层学习、分布式联合训练等手段, 实现大规模集群规则策略的自主进化, 提高集群自主协同效能。

  水下无人装备作为必须抢先发展的战略领域, 需要精准把握未来战争需要, 坚持问题导向、坚持体系设计、坚持创新驱动, 通过大力推进水下无人装备建设发展, 提升我国开发海洋、利用海洋和保护海洋的能力。综合国内外发展, 提出以下几点建议：

  一是持续深入开展水下无人装备体系顶层设计和作战应用研究， 从体系作战制胜机理出发，充分论证水下无人装备作战概念和作战样式，完善水下无人装备发展路线图，适配现有有人装备，构建有人-无人协同分布式作战体系架构；

  二是加速转化军事智能技术在水下无人装备中的应用, 结合军事智能技术发展，统筹水下无人装备智能化发展研究，分阶段理清智能化发展趋势重点与思路，瞄准未来智能化海战需求，开展群体智能、类脑智能等重点人工智能技术在水下无人装备中的创新应用；

  三是分类推进水下无人装备和现有装备的集成融合，根据装备发展现状，逐步开展有人-无人协同、跨域协同演示验证，实现有人-无人协同能力由线性叠加向智能集成的转变，为水下无人系统融入联合作战体系提供技术储备；

  四是重视构建水下无人装备训练环境，基于无人系统装备智能化特点，探索无人装备模拟仿真训练新途径，支撑对未来水下无人装备实际环境中的全要素全流程任务训练与检验，为水下无人装备在实际应用中的统一、协调和高效提供重要基础。

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