張玉營

（中國電子科技集團公司第三十八研究所 安徽省合肥市 230031）

海洋是地球生命的搖籃，是人類繁衍生息和持續(xù)發(fā)展的重要空間。海域安全不僅直接影響我國海洋資源的使用和開發(fā)，而且關(guān)系著國家主權(quán)與領(lǐng)土完整，因此對海探測技術(shù)對國防安全具有重要的意義。

隨著無人機研制技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，無人機的性能不斷提高、功能日漸完善，同時還具有成本較低、不懼傷亡、機動靈活、續(xù)航能力強、隱蔽性好等特點，因此無人機儼然成為對海探測的主力軍。但是無人機受智能化水平以及探測能力所限，難以高效自主完成大規(guī)模的探測任務(wù)，所以發(fā)揮預(yù)警機和無人機各自優(yōu)勢，形成預(yù)警/無人機混合編隊協(xié)同探測不失為一種兩全其美的探測手段。預(yù)警/無人機協(xié)同探測具有偵察性能及效率高、生存能力強、空間覆蓋率高等優(yōu)勢。目前對各種多傳感器協(xié)同探測設(shè)計的算法研究得比較多，如信息融合技術(shù)的研究，但對各種算法的工程實現(xiàn)的可行性分析的研究相對較少，僅有的研究也多針對同一類型多載荷協(xié)同。

本文以預(yù)警機/無人機協(xié)同對海探測為背景，基于電子信號和SAR 圖像兩種不同類型的載荷數(shù)據(jù)研究協(xié)同探測工作流程，設(shè)計協(xié)同探測仿真系統(tǒng)，并針對多組實驗數(shù)據(jù)進行效果展示，為預(yù)警機與無人機的協(xié)同探測研究提供工程化平臺。

1 工作流程

預(yù)警/無人機混合編隊一般是由1 架預(yù)警機作為指揮機以及數(shù)架無人機作為偵察機在通信網(wǎng)絡(luò)支持下，完成協(xié)同探測任務(wù)。但編隊的工作流程直接影響整個編隊的探測效果及效率。本文基于預(yù)警機和SAR 無人機的對海探測特點和優(yōu)勢，設(shè)計了更高效、更能發(fā)揮兩者優(yōu)勢的工作流程。

1.1 對海探測特點

對海探測時，主要偵察對象為海面艦船目標(biāo)，目標(biāo)特性不僅表現(xiàn)為空間特征（位置、速度等）、統(tǒng)計特征（均方差等），還表現(xiàn)為結(jié)構(gòu)特征（目標(biāo)尺寸、大小等），探測背景相對陸地較為單一，但是同樣面臨諸多問題。

（1）目標(biāo)種類多，有民用船只、軍用艦船等各種運動/靜止目標(biāo)，其中軍用艦船就分為驅(qū)逐艦、護衛(wèi)艦、導(dǎo)彈艇、航空母艦等多種類型。

（2）目標(biāo)特性迥異，動態(tài)范圍大，高/低速目標(biāo)，大/小型目標(biāo)，機動/非機動目標(biāo)混雜，如對于目標(biāo)散射強度，大型艦船、貨輪、航母等回波強度（雷達散射截面積RCS約為3000m），要比潛望鏡、通氣管等目標(biāo)信號（RCS 約為1～10m）強35 dB 左右。

（3）復(fù)雜的背景雜波環(huán)境，主要表現(xiàn)為不同海情下，浪、涌等的運動，海雜波為動態(tài)雜波，不僅回波強度與雷達工作頻率、極化方式、海況、風(fēng)向等物理因素相關(guān)，且回波特征復(fù)雜，表現(xiàn)出很強的非高斯性、復(fù)雜的時域相關(guān)性和多普勒特性；同時，來自瀕海陸地（島嶼）的地雜波與海雜波特性差異極大，海面目標(biāo)特性表現(xiàn)不明。

（4）目標(biāo)分布具有廣域、海量與特定區(qū)域密集的特點。

（5）不同于空中目標(biāo)，具有慢動性和聚集性的特點。

探測時，預(yù)警機搭載預(yù)警機雷達，可輸出目標(biāo)的點跡和航跡數(shù)據(jù)，提供目標(biāo)的位置、時間、航向、航速等信息，實現(xiàn)海雜波背景下艦船目標(biāo)的發(fā)現(xiàn)、定位和跟蹤，具有低空/超低空探測性能優(yōu)越、機動能力強、探測空域范圍大等優(yōu)點，但定位精度和分辨率都比較低，只能起到宏觀監(jiān)視的效果，難以形成有效的態(tài)勢情報信息。對海探測時，預(yù)警機作為探測編隊的眼睛和大腦，起到統(tǒng)領(lǐng)全局的決定作用。

SAR 無人機搭載合成孔徑雷達，可獲得感興趣區(qū)域/目標(biāo)的ISAR 圖像，提供目標(biāo)的位置、長寬、外形包絡(luò)、散射特性等信息，且具有全天時、全天候、定位精度高等優(yōu)點，但探測范圍較小。對海探測時，無人機作為探測編隊的具體執(zhí)行者，起到見微知著的作用。

1.2 具體流程

首先由預(yù)警機進行海域探測，獲取海面目標(biāo)的航跡信息，然后針對感興趣的疑似目標(biāo)，向無人機發(fā)起“詳查”需求。無人機收到預(yù)警機的需求信息，進行任務(wù)規(guī)劃，明確飛行航線與成像區(qū)域后，飛往待探測目標(biāo)，并向雷達發(fā)送具體工作指令，完成高精度SAR 成像，傳回預(yù)警機。為了方便數(shù)據(jù)顯示以及協(xié)同處理，這里設(shè)計了協(xié)同偵察軟件，部署在預(yù)警機上，用于接收預(yù)警機的飛機位置、電子信號信息，及無人機的飛機位置信息及圖像信息并對其進行顯示、對SAR 圖像進行艦船目標(biāo)檢測識別分類，與預(yù)警機目標(biāo)進行目標(biāo)關(guān)聯(lián)、信息融合，最終形成態(tài)勢情報。具體工作流程如圖1所示。

圖1：工作流程

2 仿真系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)

根據(jù)工作流程設(shè)計，預(yù)警機與無人機協(xié)同探測仿真系統(tǒng)應(yīng)包括3 個主要部分，分別是預(yù)警機模型、無人機（雷達）模型和協(xié)同驗證軟件。

2.1 預(yù)警機模型

預(yù)警機模型基于Microsoft Visual Studio 2013 進行開發(fā)，主要分為數(shù)據(jù)生成模塊及數(shù)據(jù)發(fā)送模塊。其中數(shù)據(jù)生成模塊功能為生成航跡信息，根據(jù)文獻實現(xiàn)；數(shù)據(jù)發(fā)送模塊功能為向協(xié)同驗證軟件發(fā)送預(yù)警機位置以及航跡信息，其軟件流程如圖2所示。

圖2：預(yù)警機模型工作流程

2.2 無人機（雷達）模型

無人機（雷達）模型基于Microsoft Visual Studio 2013進行開發(fā)，其主要功能為從協(xié)同驗證軟件接收接收飛行指令和工作指令，以及向協(xié)同驗證軟件發(fā)送無人機位置及SAR圖像，其軟件流程如圖3所示。

圖3：無人機模型工作流程

2.3 協(xié)同驗證軟件

協(xié)同驗證軟件作為仿真系統(tǒng)的核心模塊，由顯示模塊、通信模塊、目標(biāo)檢測識別模塊以及信息融合模塊組成，完成系統(tǒng)的主要信息接收顯示及處理功能，其界面基于QT5.7.0開發(fā)，后端服務(wù)基于Microsoft Visual Studio 2013 開發(fā)，其軟件流程如圖4所示。

圖4：協(xié)同驗證軟件工作流程

2.3.1 顯示模塊

顯示模塊主要完成在GIS 架構(gòu)下顯示矢量電子地圖和影像地圖及支持地圖基本操作：如放大、縮小、拖動、鼠標(biāo)位置、比例尺等；支持SAR 圖像/電子信號按照地理坐標(biāo)實時動態(tài)疊加在電子地圖上及基本操作：如選擇、上下移動、拖動等；支持SAR 圖像/航跡列表顯示及相應(yīng)信息的編輯等操作；支持動態(tài)接收并顯示預(yù)警機位置、無人機位置等；支持艦船檢測識別結(jié)果的矢量顯示和屬性顯示及基礎(chǔ)操作，如選擇，矢量顏色、大小、形狀的設(shè)置等。

2.3.2 通信模塊

通信模塊主要通過UDP 組播完成接收來自預(yù)警機的飛機位置、電子信號信息，來自無人機的飛機位置信息及向無人機發(fā)送飛行指令以及雷達工作指令；通過TCP 接收來自無人機的SAR 圖像數(shù)據(jù)。

2.3.3 目標(biāo)檢測識別模塊

協(xié)同探測效果受到預(yù)警機和無人機分別獲取信息的直接影響，所以無人機高效準確獲取目標(biāo)信息的能力至關(guān)重要。而此能力不僅取決于搭載平臺和傳感器的先進性，而且取決于圖像分析、識別、理解等方面的速度和精度。

目標(biāo)檢測識別模塊主要基于上千幅SAR 圖像切片利用Faster RCNN 進行深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，然后通過訓(xùn)練獲得的模型進行艦船目標(biāo)的分類識別，其中Faster RCNN 主要包 含Conv layers、Region Proposal Networks、ROI Pooling和Classification 這4 部分內(nèi)容。Conv layers 利用基礎(chǔ)的conv+relu+pooling 組合模型提取圖片特征；然后將圖片特征輸入Region Proposal Networks 生成proposals；圖片特征和proposals 輸入ROI Pooling 得到侯選區(qū)域特征；最后根據(jù)侯選區(qū)域特征進行邊框回歸和目標(biāo)分類。最后的檢測結(jié)果在地圖上以紅色框在圖像中框出來，具體的目標(biāo)信息在目標(biāo)信息表中列出，如經(jīng)緯度、長寬、類型、置信度等。

2.3.4 信息融合模塊

目標(biāo)信息融合是預(yù)警/無人機協(xié)同探測的根本基礎(chǔ)，融合效果直接決定探測性能，融合信息準確可以發(fā)揮1+1>2 的探測效果；反之，則導(dǎo)致1+1<1 的事倍功半的結(jié)果。尤其隨著預(yù)警/無人機探測能力的不斷提高，系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)量更大、數(shù)據(jù)類型更復(fù)雜、干擾更多，準確實現(xiàn)目標(biāo)信息融合更具挑戰(zhàn)性。

無人機載SAR 圖像目標(biāo)信息一般包括目標(biāo)的時間、位置、目標(biāo)類別、目標(biāo)形狀信息、目標(biāo)切片等直觀具體的信息；預(yù)警機目標(biāo)信息一般包括目標(biāo)的時間、位置、速度（大小及方向）等較為抽象的信息。

信息融合模塊基于兩者的探測結(jié)果特點，利用多層決策的目標(biāo)信息融合技術(shù)將SAR 圖像目標(biāo)識別結(jié)果與預(yù)警機目標(biāo)航跡信息進行融合，生成融合目標(biāo)信息?；诙鄬記Q策的目標(biāo)信息融合技術(shù)包括基于時間屬性的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、基于空間屬性的目標(biāo)關(guān)聯(lián)、基于屬性特征的目標(biāo)精匹配以及目標(biāo)信息融合等步驟?；跁r間屬性的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是按數(shù)據(jù)生成時間將無人機數(shù)據(jù)跟預(yù)警機數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)；基于空間屬性的目標(biāo)關(guān)聯(lián)是基于已經(jīng)關(guān)聯(lián)的無人機和預(yù)警機數(shù)據(jù)，根據(jù)目標(biāo)位置信息、航向、航速進行目標(biāo)關(guān)聯(lián)；基于屬性特征的目標(biāo)精匹配是利用兩者的屬性信息，對已經(jīng)關(guān)聯(lián)的目標(biāo)進行確認和對關(guān)聯(lián)匹配錯誤的目標(biāo)進行虛警去除，以獲得更精確的目標(biāo)匹配結(jié)果。分層多級決策，一方面可以減少數(shù)據(jù)計算量，另一方面又可以確保目標(biāo)關(guān)聯(lián)的精度。

融合成功的目標(biāo)的航跡信息會以顏色區(qū)分，具體的融合目標(biāo)信息以列表形式顯示。而且圖像和航跡信息進行關(guān)聯(lián)顯示，即查看航跡信息時，可以以切片的形式獲得目標(biāo)的圖像信息；查看SAR 圖像時，可以獲得目標(biāo)的速度、航向以及運動趨勢等信息。

3 仿真系統(tǒng)實現(xiàn)

3.1 預(yù)警機模型

預(yù)警機模型的軟件界面如圖5所示。其中，“網(wǎng)絡(luò)設(shè)置”通過手動設(shè)置保證3 個模塊間通信順暢。“選擇”按鈕用于選擇不同的預(yù)警機，向協(xié)同探測軟件發(fā)送不同的位置信息?！鞍l(fā)送點航跡”按鈕向協(xié)同探測軟件發(fā)送不同的點航跡信息。

圖5：預(yù)警機模型界面

3.2 無人機（雷達）模型

無人機（雷達）模型為被動接受指令后，根據(jù)指令信息自動向協(xié)同驗證軟件發(fā)送相應(yīng)位置及圖像數(shù)據(jù)，因此無界面作為后端服務(wù)運行。

3.3 協(xié)同驗證軟件

3.3.1 顯示模塊

顯示模塊主要用于SAR 圖像數(shù)據(jù)、航跡數(shù)據(jù)及目標(biāo)數(shù)據(jù)疊加在電子地圖底圖上的顯示，具體軟件界面如圖6所示。

圖6：數(shù)據(jù)顯示

3.3.2 通信模塊

通信模塊基于UDP 及TCP 完成數(shù)據(jù)的傳輸和交換，其接收的數(shù)據(jù)會通過顯示模塊顯示在軟件界面中，如圖6所示。

3.3.2 目標(biāo)檢測識別及信息融合模塊

目標(biāo)檢測識別及信息融合模塊的具體界面如圖7所示，其中綠色的為與檢測識別后的SAR 圖像目標(biāo)融合后的預(yù)警機目標(biāo)信息，紅色的為待融合或者未融合的預(yù)警機目標(biāo)信息。

圖7：信息融合結(jié)果

4 結(jié)束語

本文設(shè)計了一種支撐預(yù)警機與無人機協(xié)同探測的仿真系統(tǒng)。在仿真系統(tǒng)設(shè)計過程中，探討了預(yù)警機與無人機協(xié)同探測的工作流程，并基于QT5.7.0 和Microsoft Visual Studio 2013 開發(fā)協(xié)同探測軟件進行試驗驗證，得到了較好的效果。