2025年无人作战研究试题及答案

2025年无人作战研究试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪项技术是实现无人作战平台跨域协同（空、海、陆、天）的核心瓶颈？A.多源异构数据融合算法B.高能量密度电池技术C.抗干扰卫星通信终端D.轻量化复合材料结构答案：A解析：跨域协同需整合不同环境下（如空中光电、海上雷达、地面红外）的异构传感器数据，数据融合算法的精度和速度直接决定协同效率；其他选项虽重要，但非“核心瓶颈”。2.在2024年某国“蜂群-2024”演习中，300架微型无人机因某一环节失效导致70%平台脱离控制，最可能的失效环节是？A.全球导航卫星系统（GNSS）信号被压制B.蜂群中心节点处理器过热宕机C.单架无人机电池续航不足D.可见光通信链路受雨雾干扰答案：B解析：分布式蜂群通常采用“中心节点+边缘自主”架构，中心节点负责全局任务分配与冲突规避，其失效会导致边缘节点因缺乏协同指令而失控；GNSS压制会影响定位但未必完全失控（可切换惯性导航），电池续航不足是渐进失效，可见光通信干扰多为局部影响。3.针对“低慢小”无人目标的反制系统中，以下哪种技术对民用无人机（无军用抗干扰设计）的针对性最强？A.微波定向能武器（功率50kW）B.无线电信号劫持（仿冒遥控信号）C.激光拦截系统（能量密度100J/cm²）D.声学干扰装置（200dB超高频声波）答案：B解析：民用无人机多依赖2.4GHz/5.8GHz遥控信号，通过仿冒控制协议可直接接管或迫降，成本低且不毁伤目标；微波/激光需精准瞄准且能耗高，声学干扰对电子设备效果有限。4.无人作战系统的“认知对抗”能力主要体现在？A.基于规则库的威胁识别B.动态调整任务优先级的自主决策C.实时回传战场态势数据D.与有人平台的语音指令交互答案：B解析：认知对抗强调系统通过学习战场环境（如敌方战术变化、电磁干扰模式）动态调整策略，属于高阶智能；规则库识别是基础感知，数据回传是通信功能，语音交互是人机接口。5.2025年新型无人水面艇（USV）的“集群反潜”任务中，关键技术突破不包括？A.低频主动声呐阵列小型化B.多艇协同航迹规划算法C.柴电混合推进系统热管理D.深海通信中继浮标布放答案：C解析：柴电混合推进的热管理属于成熟技术（参考现有USV如“海猎”号），而低频声呐小型化（解决小平台大孔径需求）、协同航迹规划（避免声呐信号相互干扰）、深海中继（解决水下通信延迟）是反潜集群的核心挑战。6.无人作战体系的“杀伤链”闭环时间从传统有人系统的“分钟级”压缩至“秒级”，其关键驱动因素是？A.传感器探测距离提升50%B.决策算法从规则驱动转向机器学习C.数据链带宽增加至10GbpsD.武器响应时间缩短至0.5秒答案：B解析：传统杀伤链瓶颈在“决策”环节（人工分析耗时），机器学习通过实时数据训练模型，可自动完成目标识别、威胁排序并推荐打击方案，直接压缩决策时间；传感器、数据链、武器响应是支撑因素，但非“关键驱动”。7.以下哪种无人平台最符合“马赛克战”概念中“可组合、低代价”的特征？A.大型察打一体无人机（单价2000万美元）B.微型巡飞弹（单价5000美元）C.无人潜航器（单价800万美元）D.高空长航时无人侦察机（单价1.2亿美元）答案：B解析：“马赛克战”强调用大量低成本、功能单一的平台组合替代高价值装备，微型巡飞弹符合“低代价、可消耗、任务专用”特点；其他选项单价高且功能综合，不符合“可组合”需求。8.无人作战中“人在回路”（Human-in-the-Loop）控制模式的主要目的是？A.降低系统开发成本B.避免自主决策违反伦理规则C.提升目标识别精度D.减少通信延迟影响答案：B解析：“人在回路”要求关键决策（如发起攻击）由人类最终确认，核心是规避自主杀伤可能引发的伦理争议（如误击平民）；成本、识别精度、通信延迟是次要考虑。9.2025年某型无人地面车辆（UGV）采用“边云协同”智能架构，其“边缘端”主要承担的任务是？A.全局态势数据库存储B.复杂地形路径规划C.实时障碍物检测与规避D.与后方指挥中心通信答案：C解析：边云协同中，边缘端（UGV本地）负责实时性要求高、计算量小的任务（如避障），云端负责全局规划和大数据处理；全局存储、复杂规划、远程通信通常由云端或指挥中心完成。10.反无人作战系统（C-UAS）的“软杀伤”手段与“硬杀伤”手段的根本区别在于？A.是否直接物理毁伤目标B.作用距离的远近C.能源消耗的高低D.对电磁环境的依赖程度答案：A解析：软杀伤（如电子干扰、信号劫持）通过非物理手段使目标失效，硬杀伤（如导弹、激光）直接摧毁平台；其他选项是伴随差异而非根本区别。二、简答题（每题10分，共40分）1.简述无人作战体系中“智能指控节点”的核心功能及技术支撑。答案：核心功能包括：①多源情报融合：整合卫星、无人机、地面传感器等异构数据，提供战场通用态势图；②任务动态分配：根据实时威胁变化，调整各无人平台的目标、路径和优先级；③人机协同决策：为指挥人员提供打击方案推荐，并接收人工修正指令。技术支撑：①高性能计算平台（如GPU/TPU集群）；②多模态数据融合算法（如基于Transformer的跨域特征提取）；③人机交互界面（如AR辅助决策系统）；④抗干扰通信协议（如跳频+纠错编码）。2.分析“蜂群无人机”在城市巷战中的优势与潜在风险。答案：优势：①覆盖广：通过数量优势填补建筑物遮挡造成的侦察盲区；②成本低：损失部分平台不影响整体任务；③灵活性高：可从多方向渗透，绕过敌方火力点。潜在风险：①电磁环境复杂：建筑物反射易导致通信延迟或信号丢失；②附带损伤：密集编队可能误击平民或友军；③易被反制：敌方可使用电磁脉冲（EMP）武器批量瘫痪低防护平台；④后勤压力：大量无人机的能源补给（如电池更换）在前线难以保障。3.对比有人战机与无人战机在“空中格斗”场景中的能力差异。答案：①过载承受：无人战机无飞行员生理限制，可承受20G以上过载，机动性能远超有人机（通常≤9G）；②决策速度：无人战机依赖AI算法，格斗决策时间（约10ms）远快于人类（约300ms）；③生存能力：无人战机无需搭载生命维持系统，可缩小体积、降低雷达反射面积（RCS）；④任务持续性：无人战机可连续飞行12小时以上（如MQ-28“忠诚僚机”），有人战机受飞行员疲劳限制（通常≤4小时）；⑤战术限制：无人战机缺乏人类的战场直觉（如对敌方心理的判断），在复杂电磁干扰下可能因算法失效导致决策失误。4.说明“无人-有人协同”作战中“角色分工”的典型模式及设计原则。答案：典型模式：①“忠诚僚机”模式：无人机作为有人机的“传感器前出”或“武器扩展”（如F-35指挥XQ-58A执行侦察或诱饵任务）；②“有人控制中心”模式：有人平台（如预警机、指挥舰）负责全局态势分析，无人机执行具体打击任务；③“混合编队”模式：有人与无人平台组成功能互补的单元（如坦克伴随无人扫雷车、步兵班携带无人机）。设计原则：①功能互补：无人平台承担“高危、重复、繁琐”任务（如侦察、排爆），有人平台负责“高认知、高决策”任务（如目标确认、规则判断）；②通信可靠：采用双链路（卫星+视距）确保协同指令不中断；③权限分级：关键操作（如开火）保留人工最终决策权，非关键操作（如航线微调）由无人机自主执行。三、论述题（每题20分，共40分）1.结合2023-2024年典型战例（如某国无人机对海上目标打击行动），论述“无人作战”对现代战争形态的影响。答案：以2024年“海王星-2”行动为例，某国使用8架“星影”无人侦察机、12架“云箭”察打一体无人机及3艘无人水面艇（USV），在未出动有人平台的情况下，完成对敌方航母编队的侦察-打击闭环：无人侦察机通过SAR雷达与光电吊舱锁定目标，USV前出释放干扰箔条掩护，察打一体无人机发射反舰导弹命中2艘护航驱逐舰。此案例体现无人作战对战争形态的三大影响：（1）降低“人员伤亡”门槛：传统反舰作战需派有人战机或潜艇，易引发人员损失和政治风险；无人系统的“零伤亡”特性使低强度冲突更易触发（如边境摩擦升级为无人装备对抗），可能改变战争的“启动阈值”。（2）加速“决策-打击”循环：行动中从目标识别到导弹发射仅耗时4分17秒（传统有人编队需20分钟以上），AI算法实时分析雷达回波与红外特征，跳过人工判别环节，使“发现即摧毁”从理论变为现实，战场主动权向“快反方”倾斜。（3）模糊“战争界限”：无人平台可由后方操作手远程控制（如该行动控制中心设于2000公里外的本土），作战人员与战场物理隔离，导致“参战主体”认定困难（如平民操作手是否算战斗人员），挑战现有战争法（如《日内瓦公约》关于“直接参与敌对行动”的界定）。此外，无人系统的“可消耗性”推动“饱和攻击”战术革新：案例中12架无人机同时从3个方向突防，敌方拦截系统因目标数量超载（单舰最多同时拦截6个目标）而失效，传统“以质取胜”的装备发展思路需向“量质结合”调整。综上，无人作战正从“辅助手段”升级为“核心力量”，重塑战争的时间维度（更快）、空间维度（更广）和伦理维度（更复杂），要求军队在装备研发、条令制定和国际法应对上同步革新。2.针对“完全自主杀伤性无人系统（LAWS）”的发展，分析其面临的伦理争议及可行应对策略。答案：完全自主杀伤性无人系统（即“杀手机器人”）指无需人工干预即可自主选择并攻击目标的无人平台，其发展引发以下伦理争议：（1）“责任归属”困境：若自主系统误击平民，责任主体是开发者（算法缺陷）、制造商（硬件故障）、指挥官（任务设定）还是系统本身（无法律人格）？现有法律体系（如《战争法》）未明确AI行为的责任界定，可能导致“有罪无罚”现象。（2）“道德判断”缺失：人类士兵在交战中需遵守“区分原则”（平民与战斗员）和“比例原则”（伤害与军事利益匹配），而AI依赖数据训练的“概率判断”，在复杂场景（如平民混编的武装人员）中可能因训练数据偏差（如缺乏特定文化背景样本）导致误判。（3）“军备竞赛”风险：完全自主系统的“决策速度优势”可能刺激各国加速研发，形成“先部署者占优”的恶性循环，增加意外冲突（如系统误判敌方行动为攻击）的概率。可行应对策略包括：（1）技术层面：开发“伦理决策模块”，将战争法规则（如《特定常规武器公约》）编码为算法约束条件（如禁止攻击医院、学校等民用设施），并引入“人在回路”的“最后确认”机制（关键打击需人工批准）。例如，2024年某国测试的“雅典娜”系统，在目标识别后自动提供“伦理风险评估报告”（含平民伤亡概率），操作手可选择终止或执行打击。（2）法律层面：推动国际社会制定《自主武器公约》，明确“禁止完全自主杀伤”的底线（如限定自主系统仅可执行非致命任务或在人工监督下行动），并建立“技术审查机制”（如联合国下属的AI武器评估小组），对各国自主系统的算法透明度、风险控制能力进行认证。（3）军事层面：建立“分层控制”条令，根据任务风险等级划分自主权限：低风险任务（如扫雷、侦察）可完全自主；中风险任务（如对固定军事目