王勇　張國賓　趙坤

本文以多源多機(jī)無人機(jī)信息挖掘技術(shù)研究為目的，針對近年來無人機(jī)搭載多譜段多頻段任務(wù)載荷以及系統(tǒng)內(nèi)多機(jī)協(xié)同工作的特點(diǎn)，研究多源信息融合與處理技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中提取高價(jià)值信息，提高無人機(jī)執(zhí)行任務(wù)的有效性，文章提出了無人機(jī)多源數(shù)據(jù)處理的思路，對無人機(jī)應(yīng)用具有參考意義。

【關(guān)鍵詞】無人機(jī) 多源信息 挖掘

1 引言

近年來隨著無人機(jī)技術(shù)高速發(fā)展，國內(nèi)出現(xiàn)旋翼、固定翼、柔性翼、特種等各種機(jī)型，在軍民領(lǐng)域獲得廣泛的應(yīng)用。與之配套的任務(wù)載荷近年來也取得巨大發(fā)展，無人機(jī)可搭載高清可見光、紅外、多光譜、雷達(dá)、通信等各種譜段各種頻段的一種或多種載荷，甚至搭載磁探測、輻射計(jì)等載荷執(zhí)行特種任務(wù)，形成一機(jī)多源、多機(jī)協(xié)同的全新信息獲取網(wǎng)絡(luò)。應(yīng)用在監(jiān)控、巡視、航拍、測繪、應(yīng)急指揮、災(zāi)情評估、交通管理，智能城市、勘探、環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域。

無人機(jī)的廣泛應(yīng)用也帶來了信息過剩問題，實(shí)時探測信息、歷史信息的結(jié)合使數(shù)據(jù)量急劇上升。控制中心已經(jīng)越來越難以及時處理無人機(jī)各種載荷傳回來的海量信息。美國的高級官員抱怨說，大量使用無人機(jī)，應(yīng)用者將很快“泡在傳感器里，被數(shù)據(jù)淹死”。

2 信息挖掘研究意義分析

采用多機(jī)協(xié)同、多傳感器無人機(jī)系統(tǒng)獲取的海量數(shù)據(jù)并不僅僅指其量之大，更代表著其潛在的數(shù)據(jù)價(jià)值之大。研究證明，有效地管理、使用數(shù)據(jù)能夠提高無人機(jī)系統(tǒng)系統(tǒng)性能，能夠帶來巨大的潛在價(jià)值。

海量的數(shù)據(jù)是決策的基礎(chǔ)，但是單純的數(shù)據(jù)量的積累不會對系統(tǒng)產(chǎn)生任何益處，只有建立適當(dāng)?shù)姆治瞿Ｐ停⑦\(yùn)用相應(yīng)的技術(shù)手段，對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地深加工，發(fā)現(xiàn)隱含在大量數(shù)據(jù)中的信息并加以利用，進(jìn)而指導(dǎo)指揮者做出相關(guān)決策，才能將大數(shù)據(jù)的真正效用發(fā)揮到極致。

因此要想充分發(fā)揮無人機(jī)系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)給系統(tǒng)帶來的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的價(jià)值增值，挑戰(zhàn)巨大。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)發(fā)揮效能的前提和基礎(chǔ)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析的前提是必須要保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量，專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具只有在高質(zhì)量的數(shù)據(jù)環(huán)境中才能提取出隱含的、準(zhǔn)確的、有用的信息，基于這些高質(zhì)量分析結(jié)果所做出的各項(xiàng)決策才不至于偏離正常軌道。因此數(shù)據(jù)質(zhì)量在海量數(shù)據(jù)環(huán)境下顯得尤其重要。

我國目前投入巨大力量開展無人機(jī)前端信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集，已經(jīng)出現(xiàn)一機(jī)多種載荷、多機(jī)協(xié)同偵察等應(yīng)用，信息采集的越來越詳細(xì)，信息質(zhì)量要求越來越高，同時信息量也越來越大。通過無人機(jī)獲得信息數(shù)據(jù)，已經(jīng)不缺少數(shù)據(jù)信息，缺少的是對大量前端信息數(shù)據(jù)真正的精細(xì)管理，如果沒有很好的數(shù)據(jù)挖掘，冗余的數(shù)據(jù)反倒會影響到指揮員的響應(yīng)時間和決策，造成貽誤戰(zhàn)機(jī)。所以在高度信息化的現(xiàn)在，有效的信息挖掘具有非常重要的意義。

3 信息挖掘研究方法

無人飛行器獲取的信息量龐大，因此必須加強(qiáng)對信息的綜合分析、處理，本文提出一種基于無人機(jī)海量信息的信息挖掘方法，對各種來源的信息統(tǒng)一歸口，匯集處理，對零散的信息，迅速進(jìn)行綜合分析和印證，自動判斷其可靠性和使用價(jià)值，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理。

3.1 信息實(shí)時采集和預(yù)處理

現(xiàn)階段和未來可預(yù)見的無人飛行器原始信息主要有：可見光、紫外和不同波段的紅外、激光測距、雷達(dá)等任務(wù)載荷獲取的探測信息；高度、地理、定位、大氣以及各種環(huán)境信息；甚至包括飛行器的導(dǎo)航、控制、姿態(tài)等各種狀態(tài)數(shù)據(jù)等。針對各種原始信息輸出的時序、載體和接口方式不同，必須采用不同的技術(shù)手段準(zhǔn)確、及時、可靠的采集、傳輸和存儲各類信息，同時由于不同傳感器體制、性能、工作原理等方面的差異，必須對獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的預(yù)處理，剔除垃圾數(shù)據(jù)，獲得高質(zhì)量的初級信息數(shù)據(jù)。

3.2 高智能的信息理解技術(shù)

信息理解技術(shù)即對預(yù)處理后的初級信息，采用數(shù)據(jù)建模、圖像分析、信息感知、智能決策等技術(shù)，進(jìn)行分類、篩選、查新，通過智能對比、提取、分析特定區(qū)域里信息的變化來監(jiān)視和分析發(fā)展態(tài)勢，從數(shù)據(jù)中獲取所需的規(guī)律性內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵信息的提取。

3.3 多源信息的綜合處理和融合技術(shù)

信息處理時開展信息融合技術(shù)研究，主要是充分使用不同來源、不同模式、不同時間、不同空間的多源信息資源，按一定準(zhǔn)則加以自動分析、綜合、支配和使用，并結(jié)合不同時間段的信息的關(guān)聯(lián)性，歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，獲得具有相關(guān)和集成特性的融合信息，充分發(fā)揮多源數(shù)據(jù)相互補(bǔ)充、相互印證的作用，獲得對被測對象的一致性解釋與精確的描述，提高結(jié)果的準(zhǔn)確性。

一般來說目標(biāo)屬性級融合有三種基本結(jié)構(gòu)：數(shù)據(jù)層融合、特征層融合和決策層融合結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)層融合：針對同質(zhì)傳感器的融合，將全部傳感器的觀測數(shù)據(jù)直接融合，然后對融合的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征說明，并進(jìn)行判斷識別；特征層融合：每個傳感器觀測目標(biāo)，并從觀測數(shù)據(jù)中提取有代表性的特征，獲得特征矢量，而后融合這些特征矢量，并做出基于聯(lián)合特征矢量的屬性說明；決策層融合：每個傳感器觀測目標(biāo)，并將采集的信息進(jìn)行特征提取，產(chǎn)生特征矢量，完成關(guān)于目標(biāo)的說明，然后對各自傳感器的說明結(jié)果進(jìn)行融合，得到目標(biāo)的一致性解釋與描述。

3.4 建立基于重點(diǎn)內(nèi)容的智能檢索和數(shù)據(jù)管理、分發(fā)系統(tǒng)

由于對信息進(jìn)行融合處理的工作量巨大，涉及的內(nèi)容十分廣泛，建立基于重點(diǎn)內(nèi)容的智能檢索，可有效提高信息融合的速度。同時設(shè)計(jì)自動分類、分發(fā)系統(tǒng)，針對不同的需要，建立多功能信息分發(fā)模型，擴(kuò)展信息的應(yīng)用范圍。

3.5 建立基于自動提取技術(shù)的信息綜合管理數(shù)據(jù)庫

建立目標(biāo)的特征庫，并及時把新的信息加入到數(shù)據(jù)庫中，完善或添加新的特征元素，通過自動提取技術(shù)，從而自動識別出所需要的目標(biāo)和信息，以提高信息產(chǎn)品的時效性、準(zhǔn)確性。

4 結(jié)束語

在當(dāng)今無人機(jī)大量使用，各種載荷獲取大量信息，信息挖掘已成為海量數(shù)據(jù)信息處理中的必要環(huán)節(jié)，隨著未來信息處理技術(shù)的不斷發(fā)展，信息挖掘技術(shù)也會相應(yīng)的進(jìn)步完善和提高。

參考文獻(xiàn)

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作者介紹

王勇，工學(xué)碩士。現(xiàn)為中國電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所高級工程師。主要研究方向?yàn)闊o人機(jī)信息處理。

作者單位

中國電子科技集團(tuán)公司第二十七研究所 河南省鄭州市 450047endprint