小型无人机蜂群和战斗管理：不断演变的战争格局

一直以来，反无人机系统都依赖于人工操作，为操作人员提供详细的传感器和武器数据--而且是大量的数据。这种信息过剩不仅使操作员的互动变得复杂，而且会降低准确决策的速度，尤其是在面对无人机群威胁时。

先进算法和人工智能（AI）的使用彻底改变了我们处理和分析 sUAS 蜂群海量数据的方式。通过先进的模式识别、异常检测和预测建模，智能反无人机系统可以协调传感器和武器，更好地探测、跟踪、识别和攻击威胁。这就为决策者提供了应对大型敌对无人机群时可操作的实时情报。

传感器资源管理涉及分配传感器，以优化探测、跟踪和数据融合。

在战斗管理中，重要的是要有战略性地决定在什么时间对什么目标使用什么武器。武器目标分配包括找出将不同武器系统分配给目标的最佳方式，以最大限度地对敌人造成伤害。在面临多种威胁的情况下，人类必须在数秒至数分钟内快速评估如何交战，因此这种决策对人类来说是一个挑战。

无人机群会产生大量信息，使操作人员被数据淹没，没有足够的时间做出有效决策。通过实施协调传感器和武器资源管理的解决方案，部队可以将海量数据和大量选择转化为可操作的情报。

随着无人机群的指数级增长和多重威胁场景的日益复杂，有必要从根本上重新评估反无人机系统的方法。传统方法依赖人工流程和孤立的信息系统，无法有效应对同步、自主无人机编队带来的挑战。