由西北工业大学航天学院和西安电子科技大学的科研人员共同研发出一种创新算法，有望从根本上改变无人机蜂群在战场上搜索及摧毁敌方目标的能力。
这项名为HG-STR（异构图时空推理）的算法，旨在确保固定翼无人机编队即使在通信被干扰、视野受限的恶劣条件下，也能自主展开大范围搜索行动，并精准消灭所有敌方目标。此项研究成果已在中国学术期刊《航空学报》上正式发表。
仿真测试结果显示，与传统规则算法相比，HG-STR的任务完成率提升了37.14%。在决策速度方面，它将单步决策耗时从秒级大幅缩短至毫秒级，超越了全局优化算法。更值得一提的是，在通信半径极端受限的弱连接环境下，其任务成功率依然能保持在94%。
该算法在模拟任务中展现出96%的整体成功率和100%的有效杀伤率，同时其运行速度完全能够满足现代战争的快节奏需求。据了解，这是目前已知的首个能在实现百分之百目标摧毁率的同时，保持足够快速响应能力的算法。
传统的算法倾向于将友军、敌军、地形等所有信息一并视作同类数据进行处理。对此，西北工业大学航天学院张栋副教授及其团队指出，这种处理方式容易导致信息混淆。他们研发的新方法构建了一个“异构图”，其中每一个实体都被赋予了其真实的语义标签：例如，友军无人机被定义为一类节点，搜索区域是另一类节点，而敌方目标则被标识为截然不同的第三类节点。这种设计使得算法能够智能识别正确的连接关系——当一架无人机发现目标时，此信息即刻被识别为高优先级威胁；若附近有友方单位，则被视为协作机遇。张栋及其同事表示，这一机制使无人机蜂群能瞬间理解何时提供支援、何时展开攻势。
相比之下，传统的基于规则系统犹如预设脚本，在面对未按剧本行动的敌人时便会失效；而大多数现有的优化算法，例如象棋计算机的每一步计算，其速度又过于缓慢。
张栋在研究论文中指出，在激烈的战斗环境下，这些旧方法可能需要数秒才能做出决策。“在此期间，一架无人机可能会盲目飞行近600米——在激烈的电磁对抗中，这种延迟是致命的。” 相形之下，HG-STR算法仅需6.6毫秒即可完成决策，相较于传统方法实现了巨大的进步。
在模拟实验中，研究团队直接面对了战场的复杂环境。敌方的干扰可能切断通信联系，使无人机陷入孤立状态；而无人机自身的传感器视野也局限于小范围地面。为应对这些挑战，团队首先为每架无人机植入了“记忆”功能：当无人机与队友失去联系时，它会依靠一个特殊的门控循环单元记忆模块，来记住友军最后的位置和敌人最后出现的位置。其次，他们设计了一个分层决策机制：无人机首先判断任务是“搜索”还是“打击”，接着选择具体目标，最后决定使用的弹药量。通过这种分层分解问题的方法，无人机避免了试图同时处理所有信息所导致的混乱。
在团队进行的模拟实验中，即便通信半径受到严重限制，该算法依然能够实现对所有敌方目标的100%清除率，这其中包括了那些隐藏在视野盲区的目标。实验同时证明，该算法可以在一个较小的场景中完成训练，随后能够即时部署到更大的场景中，无需重新训练即可适应更多无人机和目标的情况。
评审专家认为，当前多数无人机操作仍依赖人类飞行员进行远程操控。“这项技术的出现预示着一个未来：无人机蜂群将被派遣至高风险、通信受扰的环境中，在脱离人类指挥后，它们能够依据一条最终指令执行任务，即：发现并消灭所有目标。”
展望未来，研究团队计划将这项算法从实验室推向实际应用。他们希望增强其鲁棒性，使其不仅能够应对通信中断，还能有效处理消息延迟和数据损坏等问题。
科研人员在论文中写道：“未来的工作将侧重于探索该算法如何在计算能力有限的嵌入式机载平台上进行轻量化部署，并开展实际飞行验证。”