近年来,有人无人系统因其在安全性,任务有效性等方面上的优势,在战场侦察、打击等任务上得到了越来越广泛的应用。其中,协同探测和态势感知是有人无人系统研究中的重要方向。协同探测是指有人无人系统通过侦察平台获取战场信息,实现战场重构的过程;而态势感知是指在协同探测的基础上,有人无人系统对敌方、我方、友方以及环境等战场信息进行理解和预测的过程。总体来讲,协同探测和态势感知反映了系统对战场形势的认知和理解能力,是系统对动态环境做出快速反应的基础。相对于传统的协同探测和态势感知问题,有人无人系统中的协同探测和态势感知存在新的特点:(1)在有人无人系统协同探测过程中,系统的探测性能和有效工作时长均与系统的探测网络拓扑结构密切相关。而在实际战场应用情景中,现有的探测网络拓扑构建方法难以在保证探测精度的前提下均衡网络中各探测节点的负载,网络工作时长难以保证;(2)有人无人系统态势感知过程中,有人无人系统中各层次平台的智能水平和任务复杂度存在差异,输入系统的信息具有层次性特点,但是现有的态势感知框架难以对这种多层次信息输入进行有效处理;(3)在有人无人系统中,指挥员的战场认知和决策很大程度上依赖于战场探测信息和态势感知结果。但是由于战场探测信息和态势感知信息由多个平台产生,实时繁杂的多源信息会使指挥员难以对所有信息进行有效处理并完成高效决策。结合以上特点,本文以有人无人系统为研究对象,以提升有人无人系统协同探测效能和态势感知能力为研究目标,开展能量均衡的探测网络拓扑构建,层次型态势感知和智能消息推送三个子问题的研究,具体研究工作分为以下几方面:(1)在有人无人系统战场协同探测过程中,传统探测网络拓扑难以在保证探测精度的前提下均衡网络中各探测节点的负载。本文提出一种负载均衡的探测网络拓扑构建算法,算法首先以协方差椭圆构建目标相似度判据,采用分布式分簇算法实现初始网络的构建;随后综合考虑节点通信、计算负载等因素构建负载均衡判据,采用启发式规则和最小生成树算法完成网络拓扑裁剪,最终形成节点负载均衡的拓扑网络。通过在不同规模网络中的仿真实验,验证了本文提出的探测网络拓扑构建算法能够在实现准确可靠战场探测的基础上,有效均衡网络中各节点的负载,达到延长探测网络工作时长的目标。(2)在有人无人系统态势感知过程中,由于有人平台与无人平台之间的智能水平、面临的任务复杂度以及任务响应时间跨度各不相同,有人无人态势感知的信息流输入具有多层次的特点。为了在充分发挥各平台自治水平的前提下,从多层次的输入中整合推理出有效的态势信息,本文首先构建了有人无人系统的态势感知概念模型和信息流模型,并在模型基础上提出了层次型态势感知框架。在层次型态势感知框架中,按照信息复杂度将系统信息流划分为应急层次、常规态势层次和人为干预层次,兼顾了态势感知的时效性和准确性,提升了态势感知信息利用效率。此外,本文在层次型态势感知框架的基础上,针对各层次信息流的数据特点选用了合适的态势推理算法以实现对战场信息的全面挖掘。通过在多种想定情景下进行仿真实验,验证了该有人无人系统态势感知框架能够有效对多源战场信息进行整合和推理,提升系统的态势感知能力。(3)为了保证指挥员能够在充分利用和高效处理多源信息的基础上做出符合实际战场态势的决策,本文在有人无人系统信息流模型的基础上,对多源态势信息与决策资源之间的调度问题进行研究,并结合指挥员的指控需求提出了有人无人系统智能消息推送框架。该框架通过对信息进行针对性筛选排序,保证了决策资源的高效利用。在智能推送框架的基础上,本文结合输入信息形式选择了合适的关联分析算法来实现对输入信息的筛选排序,从而在保证指控性能的前提下,有效地提升有人无人系统对战场的快速态势感知能力。进一步,通过仿真实验充分验证了智能推送系统对信息的动态筛选能力。