无人机模拟训练发展及运用研究综述_矫永康.pdf

书书书收稿日期:20210324修回日期:20210521第 40 卷第 2 期计算机仿真2023 年 2 月文章编号:10069348(2023)02000105无人机模拟训练发展及运用研究综述矫永康，沈如松，李德栋，徐焕翔(海军航空大学航空作战勤务学院，山东 烟台 264001)摘要:模拟训练作为培养无人机操作员的有效训练手段已被世界各国广泛采用。通过对国内外无人机模拟训练系统的发展动态与典型运用研究，采用“分类合并、总结归纳、中外对比、问题剖析”的方式，总结出当前无人机模拟训练系统存在通用化程度不高、与任务训练融合度不够、分布式联合训练缺乏等问题;结合无人机模拟训练所涉及的系统架构、通用化互操作、战场环境构建、模拟训练评估等关键技术发展，展望了无人机模拟训练系统“实战化、体系化、精细化、通用化、作训一体化”的发展趋势。关键词:无人机;模拟训练;关键技术;发展趋势中图分类号:TP391.9文献标识码:AAn Overview of UAV Simulation Training Developmentand ApplicationJIAO Yongkang，SHEN usong，LI Dedong(Aeronautical Operation Institute，Naval Aeronautical University，Yantai Shandong 264001，China)ABSTACT:Simulation training has been widely adopted by countries all over the world as an effective trainingmethod for cultivating UAV operators The development trends and typical applications of UAV simulation trainingsystems at home and abroad were compared in the paper，and countermeasures were put forward through classification and consolidation，summary and induction，Chinese and foreign comparisons，and problem analysis Itwas concluded that the current UAV simulation training system has problems such as low generalization，insufficientintegration with task training，and lack of distributed joint training Combined with the development of keytechnologies such as system architecture，generalized interoperability，battlefield environment construction，and simula-tion training evaluation involved in UAV simulation training，the article looked forward to the development trend of theUAV simulation training system in terms of actual combat，systemization，refinement，generalization，and training inte-grationKEYWODS:UAV;Simulation training;Key technology;Development trend1引言与实装训练相比，模拟训练具有不受场地、空间和气候条件限制的优点12，当前各军方已基本形成了共识，把模拟训练作为培养无人机操作员非常有效的方式。美国空、海军都提出了进行 100%综合模拟训练的目标要求，美陆军也希望能够在模拟器上进行大部分的训练。印度在以色列的协助下，成立了无人机专职训练机构，也利用模拟训练系统开展无人机操作员训练。据俄“织女星”公司透露，俄军2014 年开始装备该公司生产的无人机操控员模拟训练系统，该系统可通过 3D 模拟环境培训无人机操控员，并全程记录操控员动作，教练员可通过遥控系统和视频回放对学员进行指导。此外，新加坡、加拿大都开始采购无人机模拟训练系统开展训练工作。2国外无人机模拟训练系统发展现状目前，外军无人机模拟训练系统供应商及产品主要如下表 1 所示。表 1典型无人机模拟训练系统序号供应商产品1L3 通信公司“捕食者”机组人员任务训练系统(PMATS)1序号供应商产品2CAE 公司S7000 集成化运行支撑仿真环境3悉尼大学菲尔德机器人中心多任务 UAV 实时分布架构仿真训练系统4诺斯罗普公司无人机训练集成控制与支持系统5英国塔莱斯公司和赛莱克斯公司“守望者”无人机模拟训练系统6MetaV 公司舰载 MQ8B/C 型火力侦察无人机模拟器2.1“捕食者”模拟训练系统2007 年，L3 通信公司签署合同，在 18 个月内向克里奇空军基地提供 5 部“捕食者”机组人员任务训练系统(PMATS)3。PMATS 训练逼真度很高，提供完全沉浸的训练环境，便于实际操作，尤其是仿真模拟软件、实际飞行运行程序软件和地面控制硬件的相互集成，能提供飞机平台、传感器和武器装备的高逼真度模型。其模拟合成环境考虑了昼夜、风、恶劣天气和热效应等因素，并支持下一代“捕食者”和其它无人机系统，参考画面见图 1。图 1“捕食者”高逼真实时飞行仿真画面和任务捕获画面PMATS 的升级版中，能模拟“MQ9 收割者”(eaper)无人机系统。并在控制台实现任务规划，该系统具有数字化信息系统(DIS)和高层体系结构(HLA)兼容性，可实现多机联合模拟。2.2CAE 公司 S7000 系列高逼真无人机任务训练系统CAE 公司的 S7000 提供集成化、完备的运行和支撑仿真环境，具备无人系统(UAS)任务训练、任务计划、任务操作人员管理以及数据分析等功能，如图 2 所示。该任务训练系统可与任何 UAS 的地面控制站(GCS)配置完成模拟任务训练和评估，还可在模拟仿真和真实飞行状态之间切换。在模拟仿真状态下，任务管理站具有不同地形、天气等环境因素设置能力，还允许指导教师设定虚拟的任务和练习脚本提供给受训人员练习。2.3UAV 多任务实时分布式架构仿真训练系统悉尼大学菲尔德机器人中心开发了多任务无人机(UAV)实时分布架构仿真训练系统，该系统以以太网为总线结构，可以同时控制 3 架或更多 UAV 的实时飞行和任务载荷。该系统同时使用数字 UAV 模型和任务模型进行任务模图 2CAE S7000 系列高逼真无人机任务训练系统拟和验证，具备实时飞行和任务载荷的实际操纵与模拟仿真训练双重功能，如图 3 所示。图 3多任务 UAV 实时分布架构仿真训练系统2.4美国诺斯罗普公司无人机训练“集成控制与支持系统”美国诺斯罗普公司为无人机操作人员训练研制了“集成控制与支持系统(ICSS)”45。该项目旨在发展一套符合当今技术发展水平的，以计算机为基础的飞行训练系统，来增强当前和未来无人机的操作性能。ICSS 系统能够自动完成任务计划，使控制人员能更有效地计划、模拟并执行实际无人机飞行任务。2.5英国国防部“守望者”无人机沉浸式模拟训练计划“守望者”无人机由塔莱斯公司和赛莱克斯公司联合研制，英国国防部投入大量资金研制了“守望者”无人机的模拟训练系统，并制定了“守望者”无人机人员培训计划。其训练基地位于拉克希尔市的英国皇家炮兵学院，使用马歇尔公司研制的全任务模拟器，能真实地还原地面操控站操作过程，能够捕捉和记录训练环境下的重要时间节点并全程记录语音通信内容，而且教官可以对其进行标注，用于训练评估与讲评。2.6美海军 MQ8B 型舰载火力侦察兵模拟器美国海军在马里兰州帕图森特河海军航空站建造并开始运行多个便携式的舰载 MQ8B/C 型火力侦察无人机模拟器，使用 MetaV 公司的带有 3D 全景海洋状态的虚拟现实场景生成器 VSG。该模拟器主要用于舰载作战，帮助飞2行器操作员(负责驾驶飞机)和执行任务军官(控制搭载的传感器等)学习并获取火力侦察能力。虚拟现实场景生成器(VSG)的窗口外视图首先由海军相关传感器模拟处理，然后在训练系统上提供光电和红外传感器模式。通过前视光电红外模拟，操作员可以在不同的环境条件下，利用高倍率视角对 MetaV 公司的 3D 船舶模型细节进行远程分类。图 4MQ8B 火力侦察兵模拟训练虚拟现实场景从相关资料和国外用户使用情况分析，以美军捕食者无人机为例，其地面控制站不具备嵌入式训练功能。所有模拟训练课程依托训练模拟器完成，具备飞行训练(含飞行前检查、起飞、巡航、着陆、故障)和任务训练(EO 电视/红外、武器、故障、任务系统)，链路仿真(延时、降级、故障)及教员控制等功能，一次 1 名教员可培训一个由飞行员和任务员组成的双人机组控制 1 架捕食者无人机6。迄今已有 26 套PMATS 交付美空军，尚未见到美军无人机训练模拟器联入美军分布式任务操作网络(DMON)的报道。3国内无人机模拟训练系统发展现状国内主要研制的无人机模拟训练系统有:北京航空航天大学无人机综合控制指挥/模拟训练车、彩虹无人机模拟训练系统、“天翅 3”无人机地面指挥和模拟训练系统、翼龙和翼龙察打一体无人机模拟训练系统等。3.1综合控制指挥/模拟训练车北京航空航天大学利用仿真模拟技术自主地设计实现了“综合控制指挥/模拟训练车”一体化，如图 5 所示。2010年，分别在河北沙河和内蒙古包头进行了飞行试验，效果良好。图 5综合控制指挥/模拟训练车3.2“天翅 3”无人机地面指挥和模拟训练系统“天翅 3”无人侦察机的地面指挥与仿真模拟训练系统，为该机提供了嵌入式地面操纵、指挥和模拟训练功能，设计合理，使用方便可靠，如图 6 所示。图 6“天翅 3”地面指挥和模拟训练系统3.3翼龙和翼龙察打一体无人机模拟器翼龙 I 无人机训练模拟器功能与 MQ1 捕食者 A 无人机训练模拟器相当，一次12 名教员可培训两名由飞行员和任务员组成的双人机组控制 1 架翼龙 I 无人机。翼龙 II 无人机训练模拟器在翼龙 I 无人机训练模拟器基础上进一步加强了任务和特情训练功能，一次12 名教员可培训两名由飞行员和任务员组成的双人机组控制 1 架翼龙 II 无人机或分别控制 2 架翼龙 II 无人机，实现了一站控双机的模拟训练功能。3.4彩虹无人机模拟训练系统中国航天科技集团有限公司第十一研究院自主研发的彩虹系列无人机模拟训练系统，可兼容彩虹系列多种型号无人机平台及武器系统，实现全任务流程仿真训练，如图 7 所示。并创新地加入了交互式教学系统及任务系统，可用于战术战法训练、敌我对抗训练及战前演练等用途，更加贴近实战需要。自 2015 年第一代方舱版按照真实地面站布局进行设计，第二代无人机模拟训练系统的载荷操作席位，外观及操作界面与新一代通用地面指控站保持一致，同时，还装载了基于视景仿真技术的战场三维态势系统。为了提高互动性，系统装载了针对载荷及武器操作手的初级训练任务。图 7彩虹无人机第一代、第二代模拟训练系统各研制单位主要面向单型无人机的流程操作模拟训练，所构建模拟环境的逼真度不高，主要存在产品种类数量不足、功能性能不完善、缺少总体规划等问题，主要体现在认识层次较低、功能层次偏弱、通用化程度不高、与任务训练融合度不够7。34无人机模拟训练关键技术发展现状无人机模拟训练系统一般由仿真激励分系统、考核评估分系统、模拟控制分系统组成，系统关键技术主要包括:系统架构技术、通用化互操作技术、战场环境构建技术、模拟训练评估技术等 4 类。4.1系统架构技术目前无人机的训练方式主要包括实战和模拟训练，两者都存在一定的局限性:实战训练资源消耗大、成本高、维护保障相对复杂，难以引入西方国家主力作战机型参与，训练模式受到实际条件约束，特情训练不足;模拟训练实战化水平低，客观评估难度大，对作战人员的心理训练不足。为解决上述问题，国外开展了基于将实战(Live)、虚拟(Virtual)、构建(Constructive)集成的训练架构研究814，突破实际作战环境与虚拟作战环境平行互动关键技术。基于 LVC 无人机模拟训练架构中的三个部分共享相同的视图场景，典型战区级训练场景基于指挥官输入开展，虚拟和构建作战单元由仿真执行人员配置，实现整个战场态势综合与生成，为增强任务逼真度开展三维虚拟模型的增强现实显示信息的画面组织及实时渲染技术研究，以及增强现实立体显示技术研究，形成增强现实信息沉浸感知能力。该架构面向训练对象覆盖无人机作战部队的所有参战人员，能够突破战场资源、空域等限制，支撑大规模、跨区军事演练，能够通过训练/反馈提升训练效能，满足新战术战法、特情演练与评估需要，并节约训练评估成本。基于 LVC 无人机模拟训练可完成旨在锻炼操作人员的操作水平和机组独自遂行任务能力的集中式训练，以及使无人机操作人员融入体系化作战模式的分布式训练。4.2通用化互操作技术当前无人机型号种类繁多，所配套的地面控制站和模拟器在人机交互设计上也是五花八门，操作按键和显示界面的位置千差万别，在这种背景下经常出现生长培养的无人机操控员难以胜任岗位，还需再改装培训，造成时间和资源的浪费，同时由于人机界面的巨大差异，固有的操作习惯也会增大人为差错发生的概率，因此必须研究通用化互操作技术，开发通用化地面站。为满足多种型号无人机的模拟训练任务，模拟器采用通用模块+专用模块的方式实现通用化，通用模块采用统一的软硬件实现通用功能，专用模块采用不同的软硬件实现不同型号的专用功能。所谓的通用功能是从功能中抽象出的与不同无人机之间差异无关或松耦合的应用功能，专用功能则是与不同无人机特殊应用相关的功能。为了实现模拟器开放兼容，在硬件架构、软件架构、物理接口、信息接口、人机接口等方面进行通用化设计。4.3战场环境构建技术目前无人机模拟训练系统信息化战场训练环境(对抗环境、战场环境、协同环境等)建设不足，致使无法有效开展无人机在复杂战场环境下的对抗作战训练、多机协同作战训练等，不能有效支撑实战化训练1519。基于现实增强技术的战场环境构建技术能够有效提高战场环境的逼真度，增强现实生成的虚拟场景基于数据库驱动，地形数据和威胁数据库是其核心组成部分，其它的数据由飞行航路、报警信息、状态提示、大气数据、跑道信息等组成。地形的数据由海拔高度信息构成，也包括卫星图像、特征数据、趋势矢量数据、潜在的障碍物等。这些数据可以分为动态数据和静态数据两个部分，静态信息是由导航数据、地形高度数据、障碍物数据及机场数据等组成。动态数据是由各种传感器反馈的实时数据，如敌方威胁信息、方位数据、数据链、雷达数据、红外图像数据等组成。系统中通过这些数据综合生成飞行轨迹、威胁/障碍物和地形等信息。增强现实信息采用三维显示可增加真实感和沉浸感，三维增强现实信息必须支持多视点显示，实现高效空间定位与态势感知，增强现实场景处理机三维图形引擎需实时完成与真实场景坐标的关联，将虚拟场景图形信息拼装成显示画面，传送给增强现实显示终端显示。4.4模拟训练评估技术目前，先进无人机模拟训练系统中已具备一定的考核评估功能。模拟训练系统建立以作战任务为中心、可操作性训练效果评估指标体系，通过对任务完整度和作战效果分析评判作为关键评价指标，结合任务执行过程的操作和战术使用情况，全面客观地对训练效果进行评价。通过捕捉和记录训练环境下的重要时间节点及语音通信内容，教官可以对训练过程进行标注，用于训练评估与讲评2024。5无人机模拟训练系统发展趋势5.1更加注重满足实战化任务训练需求现有的训练系统中，往往重视平台操控而忽略任务执行，随着无人机智能化、自主化水平的提高，需要无人机的操作员更多的关注任务的完成情况和执行效果。这就需要在无人机操作员的培养中，尽可能多的使其进行任务操作的训练。已有的任务操作训练主要通过在无人机的仿真平台上增加侦察载荷、武器载荷的仿真系统，通过视景仿真，模拟完成侦察和打击。训练过程相对简单，对于战场环境、移动目标、特情处置等涉及较少，与实战差距较大，需要一种能够更加贴近实战的任务训练系统，使得无人机机组能够在接近真实的战场环境下，执行特定的任务，并具有处置随时发生的特情的能力。5.2更加注重满足体系化协同和联合训练需求当今的大规模作战行动通常为联合作战行动，需要并强调各作战单元的相互依赖性，随着无人机技术的发展，无人机在联合体系作战环境下的重要程度日益增加。在这样的作战背景下，需要开展跨平台、舰地协同的联合模拟训练，可以指导各作战部队之间的协同作战，优化各种作战能力的联4合运用。一方面是机组成员密切配合共同完成作战任务，模拟训练必须满足整个机组的协同训练需求。另一方面以体系对抗为主要特征的信息化战争，强调整个力量体系中各战斗单元的协同。高逼真任务模拟训练还必须具备与联合部队分布式任务训练演习协同的能力，实现从单纯的操作技能模拟训练向战术乃至战役模拟训练发展，不断增加虚拟仿真在高度逼真、精确和实时的任务演习训练中的应用，使各类模拟训练系统在高度逼真的综合模拟战场环境中实现共同训练、演练。5.3训练考核向定量化、精细化转变无人机模拟训练过程具有不唯一性，因此对训练人员的考核评估不能使用单一答案或流程进行评价。考核评估不但需要考虑受训人员的操作步骤、操作时间、操作方法，还需要对全流程进行记录，综合评价。因此，需要研究并构建科学、量化、准确的无人机模拟训练考核体系，研究针对模拟操作全过程的定性和定量的考核方法。5.4产品通用化、标准化水平不断提高无人机系统类型多，主要表现为任务载荷的多样化，但指挥控制站通用化的趋势明显。为此，各国军方都在力推模拟训练系统的通用化。美国陆军即计划研制一种通用无人机模拟器，可用于“猎人”，“影子”以及新型的“勇士”无人机的模拟训练25。同时逐步形成系列，积累一整套高效科学的模块化和标准化研制经验，提高研制效率、降低研制成本。当前不同类型模拟训练系统完全隔离，没有统一系统架构与顶层设计，不同装备、不同兵种间的协同作战是未来战场的重要样式，通过构建一个适用于多种无人机的系统架构体系，在顶层实现跨装备、跨兵种的协同模拟演练与战法推演，指导无人机模拟训练系统的发展。5.5作训一体化设计成为趋势未来的无人机模拟系统一般包括一个完整的地面控制站、任务管理站和全套模拟的任务载荷，它可针对任何无人机进行重构，可连接到正在操作的地面指挥站，可在控制实际无人机或模拟无人机之间切换，为操作员提供模拟训练和实际作战操作一致的工作界面，实现作战和模拟训练的一体化设计。6结束语无人机模拟训练可用于部队院校、无人机部队(包含消防、武警)及地方院所、无人机使用开发单位的操作人员培训，使受训人员能够在近似实装环境下进行系统监控、任务控制、任务规划、飞行控制等站位的基本技能培训，对提高无人机指挥、操作人员的技战水平和保证训练安全具有重要意义。在民用无人机爆炸式发展的形势下，该项技术将是培养地方无人机人才的重要手段，具有广阔前景和巨大经济社会效益。参考文献:1云超，李小民，郑宗贵 无人机模拟操作训练技术研究综述J飞航导弹，2013，(1):3236 2杨森，席雷平，高喜俊，邓翌洁 基于模拟训练的无人机实战能力培养方法研究J 中国教育技术装备，2019，(15):3840 3张煌，傅中力，林聪榕“生理心理物理”三位一体美军无人作战装备训练模式解析J 装备学院学报，2015，3(26):610 4于进勇，寇昆湖，陈勇，张凯 无人机模拟训练教学系统设计J 实验室研究与探索，2014，7(33):221224 5丁力军，焦淑瑜，薛剑飞 无人机飞行训练模拟仿真系统J无人机，2004，(5):3235 6江相乐 无人机高仿真模拟训练系统设计D 电子科技大学，2019 7薛焱，孙成 无人机系统模拟训练体系构想J 航空电子技术，2018，49(1):16 8张昱，张明智，胡晓峰 面向 LVC 训练的多系统互联技术综述J 系统仿真学报，2013，25(11):25152521 9Hannay J E，Mevassvik O M，Skjeltorp A，et al Live，Virtual，Con-structive(LVC)simulation for land operations training:ConceptDevelopment Experimentation(CDE)C Nato Modelling Simulation Group Symp Integrating Modelling Simulation in theDefenceAcquisitionLifecycleMilitaryTrainingCurriculum 2014 10Yun C，Li X Design of UAV flight simulation software based onsimulationtrainingmethod WseasTransactionsonInformation Science Applications，201311Joint Live Virtual and Constructive(JLVC)Federation IntegrationGuide United States Joint Forces Command(USJFCOM)，1562 Mitscher Ave，2010 12白爽，洪俊 美军面向 LVC 联合训练的技术发展J 指挥控制与仿真，2020，42(5):135140 13李 进，吉宁，刘 小 荷，等 美 军 新 一 代 支 持 联 合 训 练 的JLVC2020 框架研究J 计算机仿真，2015，32(1):463467 14蔡继红，卿杜政，谢宝娣 支持 LVC 互操作的分布式联合仿真技术研究J 系统仿真学报，2015，27(1):9397 15董杰，韩建辉，赵民全 海战场环境构设指挥控制系统需求分析J 舰船电子工程，2020，4(40):47 16王君，王黎 模拟对抗训练系统及虚实兵力结合技术J 指挥信息系统与技术，2014，5(3):2127 17Quan X，Zhong S，Xueyan L V，et al The esearch of UAVSensors Training Virtual LaboratoryJ Advanced Materials e-search，2013，760762:260263 18汪跃，唐志军，章邢，等 分布式态势模拟训练系统关键技术及解决方案J 指挥信息系统与技术，2019，4(10):2226 19黄进 空战战场环境模拟关键技术研究D 电子科技大学，2015 20薛昭，杜晓明，裴国旭 军事训练评估研究综述J 飞航导弹，2017，(2):5559(下转第 69 页)5于剪切流中不稳定波的抑制;3)声源为低阶声模态时更容易出现 KH 不稳定波，声源为高阶声模态时出现的 KH 不稳定波较弱，不影响声场计算;4)本文给出的短舱声传播预计方法可用于短舱排气道声传播预计，远场指向性的声压级误差低于 3dB，指向性角度误差小于 3。参考文献:1Douglas M Nark and Michael G Jones An Investigation of Bifur-cation Acoustic Treatment Effects on AftFan Engine Nacelle NoiseC 25th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference AIAA 20192627，2023 May 2019 2A Agrwal，P Morris and Mani The Calculation of Sound Propaga-tion in Nonuniform Flows:Suppression of Instability WavesJAIAA Journal 2004，42(1):80883D Casalino and M Genito Turbofan Aft Noise Predictions Based onLilley s Wave Model J AIAA Journal 2008，46(1):8493 4A Iob，Arina and C Schipant Frequencydomain LinearisedEuler Model for Turbomachinery Noise adiation through EngineExhaustJ AIAA Journal 2010，48(4):848858 5 J Astley，Sugimoto and P Mustafi Computational Aeroa-coustics for Fan Duct Propagation and adiation Current Statusand Application to Turbofan Liner OptimisationJ Journal ofSound and Vibration 2011，330:38323845 6X D Li，J H Gao，D Eschricht，and F Thiele NumericalComputation of the adiation and efraction of Sound Wavesthrough a TwoDimensional Shear Layer 2004 NASA CP2004212954 7F Q Hu，X D Li，X Y Li and M Jiang Time Domain Wave PacketMethod and Suppression of Instability Waves in Aeroacoustic Com-putations C 2011 AIAA Paper 20112891 8X Y Li，X D Li and F Thiele FrequencyDomain Prediction ofSound Propagation through Axisymmetric flow DuctsC 14th In-ternational Congress on Sound and Vibration，Cairns，Australia，912 July，2007 9K U Ingard，Influence of Fluid Motion Past a Plane Boundary onSound eflection，Absorption，and TransmissionJ，Journal of theAcoustical Society of America 1959，31(7):10351036 10Justin H Lan and Cyrille Breard Validation of 3D Acoustic Prop-agation Code with Analytical and Experimental esultsC 11thAIAA/CEAS Aeroacoustics Conference 23 25 May 2005，Monterey，California11Julien Manera，Gregory Lielens，Stephane Caro，Brian J Testerand Luigi de Mercato Shear Layer Modelling with a FiniteElement ModelVariants of the Munt ProblemsC 13th AIAA/CEAS Aeroacoustics Conference 2007，ome，IT，2007 12Demir A，ienstra S W Sound adiation from a Buried Nozzlewith Jet and Bypass flowC 2007 ICSV14 9-12 July 2007CairnsAustralia 13Y Ozyoruk Numerical Prediction of Aft adiation of TurbofanTones through Exhaust IetsJ Journal of Sound and Vibration2009，325:122-1414Andrea Iob，enzo Arina and Claudia Schipan Frequency Domain Linearized Euler Model for Turbomachinery Noise adia-tion Through Engine ExhaustJ AIAA Journal 2010，48(4):848858 作者简介薛东文(1986)，男(汉族)，甘肃省民勤县人，硕士研究生，主要研究领域为气动噪声。燕群(1983)，男(汉族)，陕西省西安人，硕士，高级工程师，主要研究领域为航空发动机强度。李卓瀚(1990)，男(汉族)，陕西省西安人，硕士，研究员，主要研究领域为气动噪声。(上接第 5 页)21时扬 装备虚拟训练评估问题研究 J 舰船电子工程，2019，(6):1516，27 22郝亮亮，张金生，李婷，马啸宇 导弹武器模拟训练考评系统设计J 系统工程与电子技术，2020，4(42):883850 23Volkov O，Komar M，Synytsya K，et al The Uav Simulation Com-plex for Operator TrainingC International Conference on eLearning 2019，2019 24Zhang S，Shi X Simulation Training Effectiveness EvaluationBased on Fuzzy Comprehensive Evaluation J Journal ofPhysics:Conference Series，2020，1624(2):022064(4pp)25刘焕松美国陆军无人机发展思路J 轻兵器，2014，(15):1921 作者简介矫永康(1988)，男(汉族)，山东省烟台人，讲师，主要研究领域为无人机模拟训练。沈如松(1971)，男(汉族)，山东省临沂人，教授，硕士研究生导师，主要研究领域为无人机飞行控制。李德栋(1977)，男(汉族)，山东省肥城人，副教授，主要研究领域为无人机任务系统。徐焕翔(1996)，男(汉族)，山东省烟台人，硕士研究生，主要研究领域为无人机系统仿真。96