陆用指挥与控制系统中的若干关键问题 中国系统工程学会第18届学术年会 报告人：陈 杰 北京理工大学 2014年10月25日 报告人：陈 杰 北京理工大学 2014年10月25日 chenjie@bit.edu.cn

概 述 未来作战是陆海空天的一体化联合作战，是以网络为中心，天、空、地、时多维有机融合，将分布的作战单元有序连接起来，形成一个广义上的作战体系和运动平台系统，实现战场感知、指挥控制、火力控制和综合保障的一体化，通过信息优势形成目标探测与跟踪、智能决策、远程精确打击和战场评估等自主作战的完整链条。

概 述 一体化下的数字化陆用 平台系统必须具有的特征是： 信息获取分布化 多类平台协同化 战术决策智能化 指挥控制网络化 主要体现为： 信息纵向的无缝连接和横向的共享 多类平台协同控制 平台 无人化 智能化

概 述 上述特点，对自动化领域的分布式优化，控制与决策提出如下挑战： 信息纵向的无缝连接和横向的共享，要求指挥网络必须具有良好的分布式拓扑结构、安全通信和抗毁生存能力 联合协同作业，要求分布式指挥决策的智能化与可行化 多平台自主协同控制，要求协同一致性与网络化控制能力 网络化火控随动系统具有更精确的辨识、自学习能力以及对未知网络随机扰动的抗干扰能力

概 述 由上述重大现实挑战，提炼出以下科学问题： 分布式运动平台系统体系结构的设计 指挥控制中的分布式优化与决策 多自主平台的分布式协同控制 网络化控制系统的分析与控制

报告提纲 分布式运动平台系统体系结构的设计 指挥控制中的分布式优化与决策 多自主平台的分布式协同控制 网络化控制系统的分析与控制

一、分布式武器系统体系结构设计 复杂、困难、恶劣、对抗 作战环境

一、分布式武器系统体系结构设计 需要构建具有抗毁性的多运动平台的 分布式分层-分级系统拓扑结构

一、分布式武器系统体系结构设计 关键问题： 已有的方法 解决平面型拓扑结构缺乏灵活性和角色指派问题 基于C4ISR的体系结构 复杂恶劣对抗环境下系统拓扑的容错和自愈能力 已有的方法 基于C4ISR的体系结构 模块化可重构的设计，实现开放式的系统体系结构 仅考虑拓扑连接关系的簇头选举算法，初步实现层次型建模 基于双备份迂回路由策略的体系重构方案，提高抗毁性

一、分布式武器系统体系结构设计 主要研究思路： 1、—骨干子网的提取与层次型模型建立 面向任务的启发式簇头选举算法 基于节点度最小原则的簇头节点连接 骨干子网的维护与分布式裁剪 解决平面型拓扑结构缺乏灵活性和合理角色指派的难题。

一、分布式武器系统体系结构设计 1、—骨干子网的提取与层次型模型建立 目前技术途径 簇头节点选举示意图 综合考虑目标任务、节点移动能力、局部代数连通度等信息，通过定义节点的综合特征向量确定出每个节点的簇头选举权重。

一、分布式武器系统体系结构设计 1、—骨干子网的提取与层次型模型建立 目前技术途径 骨干子网提取 骨干子网维护 经过簇头顶点选举，簇头顶点连接和簇头顶点维护，确定出骨干节点与非骨干节点的层次型隶属关系，实现了最佳层次型模型的建立。

一、分布式武器系统体系结构设计 主要研究思路： 2、—抗毁性拓扑结构构建 骨干子网的双连通性检测 分布式骨干子网的关节点判断 骨干子网中非关节点运动策略研究 解决复杂恶劣对抗环境下骨干子网的容错和自愈能力难题。

一、分布式武器系统体系结构设计 2、—抗毁性拓扑结构构建 目前技术途径 关节点判断示意图 采用深度搜索算法得到优先生成树，根据优先生成树的节点关系完成关节点的判断。

一、分布式武器系统体系结构设计 2、—抗毁性拓扑结构构建 目前技术途径 构建双连通性的骨干子网 通过骨干子网中的关节点判断和非关节点移动，使骨干子网中的关节点成为非关节点，构成双连通骨干子网。

一、分布式武器系统体系结构设计 问题与展望 目前的体系结构设计方法都是基于系统拓扑图的，其中用节点和边分别表示各作战单元和连接关系。 （1）还没有实现拓扑节点的期望构型与实际对象物理运动的统一； （2）抗毁性仍然停留在拓扑设计层面，并没有考虑实际物理对象的可执行能力。

一、分布式武器系统体系结构设计 问题与展望 为此，需要将拓扑结构设计与平台运动控制器设计相结合，在通信条件的约束下，将设计的拓扑结构转化为对运动控制的期望，体现分布式运动系统体系结构的拓扑设计与实际对象的运动控制的统一，实现真正物理意义上的抗毁性拓扑结构的构建。

报告提纲 分布式运动平台系统体系结构的设计 指挥控制中的分布式优化与决策 多自主平台的分布式协同控制 网络化控制系统的分析与控制

二、指挥控制中的分布式优化与决策 多平台协同指挥控制是未来运动的主要模式

二、指挥控制中的分布式优化与决策 网络化控制系统的协同指挥控制需要在有限的空间、时间范围内，充分利用多个运动平台的“合同”优势，消除敌方威胁，保护己方重要设施。 已有的方法 利用马尔可夫的理论方法对动态武器目标分配问题进行分析和建模 依据进化博弈论的思想，采用进化群决策的方式为区域防空中的火力分配问题建模 遗传算法来求解某系统的运动平台目标分配问题 关键问题： 局部信息获取条件与全局最优性之间的矛盾 优化决策问题求解的快速性与实时性

二、指挥控制中的分布式优化与决策 一、不确定性条件下的动态决策的通用决策模型 目前技术途径 剩余设施价值 并发打击能力约束 策略约束 用量约束 交火可行性约束（时窗、 安全射界等）

二、指挥控制中的分布式优化与决策 二、多目标分布式智能优化方法 目前技术途径 利用多目标优化理论解决运动系统动态目标分配问题。首先为动态运动目标分配问题建立了一个通用的分布式决策优化模型。

二、指挥控制中的分布式优化与决策 二、多目标分布式智能优化方法 目前技术途径 通过攻克在局部信息获取条件下，分布式协调规划中的广度搜索与深度搜索最佳权衡的理论难题，提出最优压缩定理，对于各种全局优化算法的设计具有指导作用。

二、指挥控制中的分布式优化与决策 目前技术途径 在最优压缩定理的指导下，建立了群智能混合优化机制。 二、多目标分布式智能优化方法 目前技术途径 在最优压缩定理的指导下，建立了群智能混合优化机制。 采用基于虚拟排列和禁忌搜索算法的防空作战单元的协同火力分配。

二、指挥控制中的分布式优化与决策 问题与展望 运动平台对目标的杀伤概率，平台的状态，目标的进攻线路，进攻意图及目标的威胁程度，信息传输的滞后性等充满了不确定性和不可预测性。目前方法对信息获取的不确定性与分布式预测的不精确性考虑不够，因此会对分布式决策的质量产生影响。因此在今后的研究当中，应当考虑引入随机因素，利用随机系统理论处理分布式优化与决策问题。

二、指挥控制中的分布式优化与决策 问题与展望 通常可以用于制定决策的时间非常有限，可实施的打击次数也十分有限，因此快速的决策对于充分利用宝贵的作战时机是十分必要的。优化计算的实时性始终是开发有效WTA算法的真正挑战。分布式优化、群智能优化与可重构模拟进化计算电路的发展也许能够提供可行之道。

报告提纲 分布式运动平台系统体系结构的设计 指挥控制中的分布式优化与决策 多自主平台的分布式协同控制 网络化控制系统的分析与控制

三、多自主平台的分布式协同控制 弱化拓扑结构条件下的多无人平台协同控制

三、多自主平台的分布式协同控制 —困难与挑战 系统的初始连通 系统的始终连通 连通性约束与系统的目标任务通常是一对矛盾 系统的初始连通 系统的始终连通 连通性约束与系统的目标任务通常是一对矛盾 拓扑结构随任务的变化而动态切换、时变，连通性弱 信息交互存在丢包，时滞，错序等问题

三、多自主平台的分布式协同控制 已有的方法 基于拉氏矩阵的谱特征并运用分布式优化方法，使网络的代数连通度恒为正，实现群体连通性 关键问题： 考虑最优的个体位置配置问题，以使通信网络的代数连通度最大化 采用非光滑控制实现有限时间一致性控制 关键问题： 连通性保持条件下的多智能体协同控制 弱连通条件下的多智能体有限时间一致性控制

三、多自主平台的分布式协同控制 主要研究思路： 1、—连通性保持条件下的多智能体协同控制 构建通信网络拓扑层次形模型 设计具有通信连通性保持功能的人工势场函数 骨干网络内部及骨干与非骨干网络之间保持连通 解决了多智能体在目标任务牵引下的拓扑结构动态切换过程中的连通性保持问题。

三、多自主平台的分布式协同控制 1、—连通性保持条件下的多智能体协同控制 目前技术途径 设计具有连通性保持功能的势场函数。 在骨干网络层面，设计出面向具体任务的骨干网络分布式有界输入控制。 设计出骨干网络与非骨干网络间的有限时间跨层蜂群跟踪控制算法。

三、多自主平台的分布式协同控制 目前技术途径 2、—弱连通条件下的多智能体一致性控制 目前技术途径 提出了分布式行为的连续有限时间一致性控制协议，并证明了在时变拓扑条件下的有限时间一致性。实现了从传统的渐近收敛到确定性有限时间收敛，从非连续有限时间一致性控制到连续有限时间一致性控制，从理想拓扑条件到动态非理想拓扑条件的跨越。 进一步证明了状态一致性对于有界时变时滞具有鲁棒性，并给出了控制协议的一般形式

三、多自主平台的分布式协同控制 问题与展望 目前的多智能体一致性算法所依据的都是线性质点模型，忽略了实际对象、尤其是陆用运动平台系统最显著的惯性、向心力，质量分布、欠驱动非完整约束等典型非线性环节，无法真正应用于物理对象。因此，需要将非线性控制理论与多智能体理论相结合，实现对非线性控制理论的分布化，真正实现对陆用运动平台的分布式一致性控制。

三、多自主平台的分布式协同控制 问题与展望 以陆用运动平台为代表的多智能体控制采用分布式信息，控制器设计中运用了大量的分布式估计与决策算法，在某种意义上讲，多智能体控制是与多目标分布式优化密切相关、相辅相成的。因此，将多智能体一致性控制器设计与分布式优化相结合，必将是多智能体控制发展的重要阶段。

报告提纲 分布式运动平台系统体系结构的设计 指挥控制中的分布式优化与决策 多自主平台的分布式协同控制 网络化控制系统的分析与控制

四、网络化控制系统的分析与控制 运动控制系统的非线性特性：摩擦非线性、耦合非线性、驱动器电压死区、轴系传动引起的输入非线性。 运动控制系统的不确定性：机械或电气参数的不确定性、不平衡负载、扰动等；摩擦非精确建模以及忽略电流动态带来的未建模动态等。

四、网络化控制系统的分析与控制 陆用网络化控制系统是指将分布在某一地域内多数量多种类的平台单元通过网络连接起来，构成一个能够实时传递精确目标数据和作战指挥命令的网络，以实现各作战单元之间的互连互通，从而实现对目标的精确攻击。

四、网络化控制系统的分析与控制 已有的方法 基于特征模型的大范围时变参数的自适应控制 关键问题： 大惯量不确定系统的稳定随动控制 基于全系数自适应控制的连续时间非线性时变系统的采样自适应控制 采用神经网络等手段预测网络延时 设计包含三重积分的Lyapunov泛函，得到稳定性条件 关键问题： 大惯量不确定系统的稳定随动控制 如何精确刻画网络延时与平台控制系统稳定性的之间关系； 如何充分利用网络延时的已知信息，以得到保守性更小的稳定性条件。

四、网络化控制系统的分析与控制 1、—基于辨识器的自适应鲁棒控制 目前技术途径

四、网络化控制系统的分析与控制 1、—基于辨识器的自适应鲁棒控制 目前技术途径 提出了基于Swapping引理的稳定性分析及基于参数辨识器的多模型自适应鲁棒控制新方法。该算法可以在系统参数跳变时能很快的使得参数快速收敛到真值。

四、网络化控制系统的分析与控制 2、—包含三重积分的网络化火控系统稳定性分析新方法 目前技术途径 提出了充分利用延时下界信息的Lyapunov泛函构造方法，在Lyapunov泛函构造中巧妙地引入三重积分项，更加充分利用了延时信息，所得到的稳定性条件是目前文献中保守性最小的。 延时下界 三重积分项

四、网络化控制系统的分析与控制 2、—包含三重积分的网络化火控系统稳定性分析新方法 目前技术途径 针对野战运动平台的特点，提出了基于Hammerstein模型的非线性网络化预测控制方法，主动补偿网络延时与数据丢包对平台控制系统的影响，取得了良好控制效果。

四、网络化控制系统的分析与控制 问题与展望 陆用运动系统许多都是高阶系统。目前的方法在处理高阶系统时，控制器设计过程和最终表达式过于复杂，因此不得不采取一些简化措施进行数学建模，如降阶、忽略小干扰、或是利用线性近似，忽略系统中非线性特性来进行控制器的设计与稳定性分析。这种方法对于本质上的高阶系统，控制效果难以保证。因此需要研究针对若干典型高阶、柔性，存在复杂强干扰的系统的建模方法，完善与发展复杂系统建模理论。

总 结 未来运动平台系统的发展都是要以实际需 求为牵引，多平台的协同控制、指挥控制的 分布式优化与决策等研究必须要体现出作战 任务的特殊性。 陆用指挥与控制系统中的问题都将是系统 科学、系统工程、控制科学与陆用运动系统 相结合中永恒的研究主题。

总 结 历史经验表明：尖端科技 的诞生和应用往往始于军事 应用领域。 在各国大力推进军事现代化的时期，伴随着各种新型军事技术装备的日新月异，新的建模、优化与控制问题会不断涌现，会给系统科学、系统工程、控制科学带来更多的挑战。

谢谢大家！