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相关调查结果表明，发生空中相撞事故的原因各不相同，从战术协同出现偏差到驾驶操纵能力下降，很大程度上都归咎于飞行员的人为因素。

去年10月20日，美国俄克拉荷马州空中国民警卫队的两架F-16C战斗机在堪萨斯州莫林北部空域以双机编队执行战术训练任务时发生相撞。事故导致一架F-16C坠毁，飞行员成功弹射并获救，另外一架F-16C战斗机的右侧机翼破损过半，但在飞行员的沉着驾驶下，安全返回到160多千米外的塔尔萨空军基地。

时隔5个月后，美国空军空战司令部在今年2月20日公布了这起飞行事故的调查结果。当时，经验丰富的教员与毕业不久的学员分别驾驶长机和僚机演练协同追击“敌机”的战术，在第二次演练中，双方在截击扮演“敌机”的第三架战斗机时，都错误理解了对方意图。长机以为僚机会采取右转弯飞离编队，于是集中注意力准备摧毁“敌机”，而僚机却在追击“敌机”时突然做出了一个左转弯，结果两架F-16C战斗机在空中发生相撞。

2013年发生的另一起空中相撞事故则是由于飞行员缺乏足够的睡眠而导致的。8月1日晚，第121战斗机中队两架F-16C战斗机在弗吉尼亚州的钦科蒂格岛附近空域实施一次夜间空中拦截战术训练，在大约22点突然发生碰撞。“肇事”飞行员驾驶战斗机飞回安德鲁斯空军基地，而被撞战斗机的飞行员及时弹射出舱，最后在钦科蒂格岛附近海域内获救。调查结果显示，在事故发生前的48小时内，“肇事”飞行员每晚的睡眠时间只有4个小时，由此产生的疲劳水平相当于一次“酒驾”。

项目由来已久

实际上，Auto ACAS的探索和研究早在本世纪初就已经开始。2000年，美国空军研究实验室（AFRL）与瑞典国防装备管理局（FMV）合作，共同启动了Auto ACAS研究项目，由波音公司、洛马公司和萨伯公司联合发展一种空中防撞新技术，目的是阻止大多数发生在战斗机之间及其空战机动训练过程中的空中相撞，力求解决飞行训练的安全问题。

初步研究认为，“鹰狮”可以采用瑞典空军标准战术无线电系统的战术数据链，通过不断地“索求间隔”（claim-space），随时准备完成规避机动，并把这个信息和自身的全球定位信息传送给网络中的其他平台。当该信息显示某一特定飞机有与另一架飞机相撞的危险时，Auto ACAS会在飞行员主动采取规避动作前，自动保持60米的最小间隔。

但模拟测试也表明，Auto ACAS有可能过快地发出警告，因而被认为会干扰飞行员的正常操纵。为此，波音公司对萨伯公司的“索求间隔”算法进行了优化和完善，从2002年6月开始在模拟器中验证Auto ACAS技术，洛马公司则负责把该系统集成到F-16上。

2003年8月7日，美国空军在爱德华兹空军基地利用两架F-16战斗机成功测试了Auto ACAS。在飞行测试中，两架安装Auto ACAS的F-16战斗机不断地相互靠近，而Auto ACAS在无需飞行员下达指令的情况下，自动操纵飞机及时地采取了规避机动。

仅从技术角度讲，美国空军当时曾经乐观地认为，5年后就可以为现役F-16配备Auto ACAS。然而，后续研究工作还需要高额的研发成本，由于美国军费紧缩，导致这一系统的研究工作基本上处于停滞状态。

时隔多年后，自动地面防撞系统（Auto GCAS）的飞行试验得出结论，AFRL和洛马公司才在2010年重新启动了有关Auto ACAS的研究工作，以尽快满足美国国防部办公室在2003年提出的安全要求，力求将飞行事故减少75%。于是，洛马公司决定发展一种可以在空战机动训练等瞬息万变的作战环境内工作的自动规避系统。

2014年10月20日事故中机翼严重受损的F-16C战斗机。

与此前发展Auto GCAS相类似，Auto ACAS在设计过程中不要求研制新的硬件设备，只需在数字式航空电子系统中增加软件模块就可以实现空中防撞。该系统通过不断完善战斗机的数据传输和软件判定等能力，持续地计算和判断出不同战斗机的飞行轨迹之间潜在的冲突，以便在最后一刻接管电传操纵系统的控制权限，自动操纵战斗机采取相应的规避机动，从而避免可能发生的空中相撞事故。

Auto ACAS的软件安装在AN/ASQ-T50(V)1型吊舱内。后者挂载于翼尖，属于P5作战训练系统（P5CTS）的一部分，已经投入使用多年，配备有数据记录设备。通过数据链将方位和高度信息传送给一个训练网络，共享有关的全球定位系统的时空位置信息，为作战人员提供逼真的空战训练环境。

在空战演习中，Auto ACAS充当着轨迹管理器的重要角色。比如在“红旗”演习中，面对上百架战斗机参加的一次“空战”，飞行员可以通过Auto ACAS关注到最有可能导致空中相撞的3个目标，但这并不意味着Auto ACAS不会留意在演习空域的其他战斗机，系统只是将这3个目标列为最优先目标保持警惕。目前，该系统在飞行试验条件下能够处理多达15个目标。

作战训练过程中，Auto ACAS需要借助数据链传送战斗机的飞行状态和航线等信息，并从其他飞机获得相同类型的信息，以确定两架飞机的位置和距离，再通过机载计算机实时计算和对比数据，判断可能相互冲突的飞行航线，从而确定最佳规避策略。具体而言，Auto ACAS主要依据最佳规避距离和最长的延迟时间，通过采用一种模块化的轨迹预测算法（TPA）持续地循环计算，时刻保持着决策最佳逃逸机动的时机，以便在千钧一发之际取代飞行员的操纵，控制战斗机脱离险境。

至关重要的是，TPA可以提供快于实时的预测。它通过不断建立多个飞行轨迹，可以预测到战斗机在未来4.5秒的空间位置。该算法以20赫兹的频率不断刷新，但是在选择规避机动时，有意识地以每秒4次的较慢速率为决策提供时间间隔，以便更好地实施协同飞行。根据预测结果，战斗机可以随时选择9个恢复机动动作。

洛马公司的战术模拟器可以测试Auto ACAS的功能。

两架F-16战斗机正在准备起飞，执行Auto ACAS测试任务。

从使用角度看，Auto ACAS必须万无一失，并且在作战训练期间不会干扰正常的战术行动或妨碍执行任务的能力，因此，规避机动的选择和协调是系统软件算法的关键。尽管每架战斗机上的Auto ACAS随时记录下不同飞行轨迹，但数据链在任一时刻只能传输3条飞行轨迹的数据。因此，洛马公司的研制人员考虑到战斗机的性能，基于几何原理或飞行员的偏好，从可利用的9个机动中优先选择了5个。

当战斗机执行战术训练任务时，Auto ACAS不断循环这5个机动动作，并总是将最佳的机动动作保持在优先位置，同时确定2个机动作为候选，然后将这3条飞行轨迹的数据发送给对方。与此同时，另一架战斗机也将相关轨迹的数据发送给对方，并被及时存储和独立评估，以确定最佳组合。

作为发展中的一种空中安全网络，Auto ACAS在所有战斗机之间来回传输多组飞行轨迹的信息，一旦察觉到两架战斗机可能发生空中相撞后，将在碰撞前数秒内自动执行预定的规避策略，使双方可以同时采取规避机动。为了最小程度地影响战术任务，该系统做出的最佳选择可以是滚转/爬升或跃升半外斤斗，也可以保持当前飞行轨迹，主要目的是在最后的瞬间实施机动动作。

在实施协同规避机动时，战斗机将会依照滚转指令做出一个－0.5g俯冲，完成跃升半外斤斗。这在飞行员可承受的能力范围内。这种机动过程基本上是让机身处于负过载状态，因此它能有效地避免碰撞。此刻，另一架战斗机也相应做出一个规避机动，从而有效地避免空中相撞。此后1～2秒内，Auto ACAS再将飞机的控制权交还给飞行员。

由此可见，Auto ACAS一旦投入使用，将可有效地避免意外相撞事故，进一步提升飞行员战术协同能力，预防飞行员精神状态不佳可能引发的事故。但是，洛马公司也表示，尽管该系统可以在大多数时间里实现飞行安全，但也不希望飞行员因此不按照正常方式训练而肆意飞行。

立足于Auto ACAS测试取得的进展，美国空军和洛马公司已经开始为F-16和F-35战斗机研制一种综合自动防撞系统（Auto ICAS）。该系统将在Auto GCAS和Auto ACAS基础上，通过软件集成，同时具备两者的功能，使战斗机无论处在与地面相撞还是与其他飞机空中相撞的紧急情况下都能出手不凡，自动地操纵战斗机远离危险境地。

责任编辑：王鑫邦