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1、Vol.45 No.7 1294 计算机与数字工程 Computer 国家自然科 学基金“海上弱小目标探测信息融合新机理及方法研究”编号:61531020)资助。 作者简介:刘宁波， 男， 博士， 讲师， 研究方向:信号处理。 2017年第7 期计算机与数字工程1295 观测的能力。 图1电子侦察与CCD相机协同探测示意图 2 . 2 电子侦察设备与2 . 2 电子侦察设备与CCD相机协同相机协同 电子侦察设备与C C D相机的协同， 主要用于 对目标区域进行即时可视的侦察或拍摄目标图像 发至指控端进一步采集数据 2 。电子侦察设备及 C C D相机协同探测过程如图2所示， 电子侦察设备 在2
2、00k m以上的距离上发现辐射源， 指控端操纵无 人机改变航路靠近辐射源目标， 当无人机到达距离 目标40k m左右的范围时，C C D相机开始工作，同 电子侦察设备协同观测目标， 抵近目标区域20k m 以内后拍摄高分辨率的彩色图像或对目标即时可 视侦察。 图2电子侦察与SAR协同探测示意图 2.3 2.3 SAR与与CCD相机协同相机协同 S A R和C C D相机之间的协同， 主要用于对动 目标的跟踪定位和探测成像。S A R和C C D二者协 同探测过程如图3所示，S A R运用G M T I模式或同 时G M T I/ S A R模式在50k m范围内对目标区域进行 扫描， 实现对动
3、目标的检测和跟踪。由于S A R图像 判读的复杂性， 为增强对目标的检测能力或对动目 标即时可视侦察， 无人机改变航路抵近目标20k m 处 ， 开始C C D相机扫描侦察。 图3 SAR与CCD相机协同探测示意图 2 . 4 三种传感器的协同2 . 4 三种传感器的协同 无人机电子侦察设备、S A R、C C D相机三者协 同， 主要是对目标的精确定位和观测成像， 以及对 目标的特征检测等 3 。电子侦察设备、S A R和CCD 相机三者协同探测过程如图4 所示。电子侦察设 备在2 0 0 k m的距离侦察到目标辐射源的位置， 引导 无人机改变航路靠近目标区域。若目标为固定目 标时， 运用条
4、带/聚束S A R或C C D相机分别在距离 目标50k m、 20k m范围内对目标进行成像或即时可 视侦察； 若目标为运动目标， 则运用G M T I、G M T I/ S A R或C C D相机分别在距离目标50k m、 20k m范围 内对目标进行跟踪和即时可视侦察。若电子侦察 设备未发现目标， 可运用S A R大范围条带扫描探 测 ， 再行其他侦察方案。 3多传感器协同探测技术方案设计 3 . 1 协同方案设计整体思路3 . 1 协同方案设计整体思路 航路与传感器规划是无人机任务规划系统的 重要组成部分。作为协同探测任务系统的两个重 要模块， 航路与传感器规划之间存在紧密的耦合关 系
5、4。如何有效设计航路与传感器使用规划， 是研 究无人机多传感器协同探测问题的关键。 3.1.1 无人机航路规划 无人机的航路规划与无人机的侦察方式及机 载多传感器的协同工作方式都有着紧密的关系。 为适应无人侦察机及多种传感器的性能需求和工 作特点， 达到预期的侦察目的， 在设计多传感器协 1296刘宁波等:无人机多传感器协同探测方案设计第 45卷 图7目标搜索任务模型协同方案流程图 同探测方案时， 对无人侦察机的航路需要进行一定 的分析与规划。航路的优劣将直接关系到无人机 平台的安全及侦察任务的完成情况， 合理的路径规 划能够有效节约侦察成本， 更好地提升效率 5 。 3.1.2传感器使用规划
6、 在对传感器资源的管理分配上， 要充分考虑许 多的约束条件， 包括平台性能、 飞行环境、 传感器约 束 、 目标约束、 时间约束等。无人机携带多种传感 器 ， 根据一定的原则选择合适的传感器协同工作， 将有效提升无人机的侦察效能。图5 给出简单的 传感器使用的选择依据。 图5传感器使用选择依据 在设计多传感器协同探测方案时， 根据不同任 务模型和侦察传感器的特点合理配置传感器使用， 利用电子信号侦察设备远距离、 宽领域的能力来提 高侦察效率， 把S A R作为侦察的主力完成目标探 测 ，C C D相机则为两者做出补充。较好地发挥各传 感器的优势， 提高协同探测方案的可行性。 3 . 2 目标查
7、证任务模型的协同探测方案3 . 2 目标查证任务模型的协同探测方案 无人机对上级指定目标或区域侦察， 从其他的 情报途径得到待侦察目标或可疑目标区域的粗略 坐标信息， 执行目标查证作战任务。一般选用“ 一 字形” 或“8字形” 航路， 电子侦察设备根据指控端 输入的信息重点扫描某一目标区域， 实时获取目标 的方位和距离信息。无人机在电子侦察设备所侦 测的坐标引导下， 向目标辐射源靠近， 执行侦察机 动。根据任务区域气象情况、 无人机飞行环境、 传 感器作用范围及目标的状态等条件， 合理规划航路 及传感器配置。理想情景下， 无人机到达S A R的工 作距离后， 选择S A R指令， 根据任务需求
8、运用不同 工作模式， 对目标进行精确定位和较高分辨率的成 像侦察68;或为进一步侦测目标， 无人机继续抵近 目标， 到达C C D相机探测范围后， 选择C C D指令， C C D相机对目标进行即时可视侦察， 或拍摄高分辨 率图像并将其发回指控端进行情报分析。无人机 执行完对敌目标的侦察任务后返航， 其过程如图6 所示。 图6目标查证侦察模式协同方案流程图 3 . 3 目标搜索任务模型的协同探测方案目标搜索任务模型的协同探测方案 无人侦察机对所担负侦察监视任务的大区域 进行例行性的常规侦察， 完成目标搜索的作战任 务 ， 一般选用“z字形” 航路。无人机电子侦察设备 在大范围、 宽频带、 远距
9、离上进行电磁信号的搜索， 及时捕获辐射源的电磁信号并进行电磁频谱特性 分析。将信号分析结果与数据库比对， 判别辐射源 的信息， 完成对辐射源大致定位， 并进行威胁分析 和态势判别。若判断辐射源为民用或我方装备， 无 人机放弃对其采取进一步侦察行动， 继续常规巡 航;若判断辐射源为敌方或无法明确判别， 无人机 在电子侦察设备所获坐标信息的引导下， 向目标辐 射源靠近， 到达S A R的工作距离后， 选择S A R侦察 指令， 根据任务需求运用相应任务模式， 对目标进 行精确定位和高分辨率成像侦察;或为进一步侦测 目标并对目标即时可视侦察， 无人机继续抵近目 标 ， 到达C C D相机工作范围后，
10、 选择C C D相机侦察 指令，C C D相机拍摄高分辨率的彩色或黑白图像， 并将其发回指控端进行情报分析。无人机执行完 对敌目标的侦察任务后继续巡航或返航， 其过程如 图7所示。 电告控 疑源主 可射面 现辐地 发磁知 2017年第7 期计算机与数字工程1297 3 . 4 区域监视任务模型的协同探测方案3 . 4 区域监视任务模型的协同探测方案 无人机对上级指定目标区域侦察， 执行对特定 目标区域的长时间监视任务时， 根据指定坐标抵近 目标区域， 以“ 8字形” 航路或“ 一字形” 航路绕行目 标区域实施侦察监控。电子侦察设备对目标区域 内的目标进行搜索、 识别和标记;为解决区域内敌 方目
11、标无线电静默问题， 根据不同指令， 无人机分 别运用条带S A R对目标区域进行大面积扫描， 或运 用聚束S A R对区域内重点目标进行侦测;也可根据 实际任务需求和环境状况对目标区域进行C C D相 机“ 锥扫” ， 或S A R与C C D相机协同， 完成对重点目 标信息的分析和查证。之后根据指令无人机继续 巡航或返航， 完成对目标区域的侦察监视任务， 其 过程如图8所示。 图8区域监视任务模型协同方案流程图图8区域监视任务模型协同方案流程图 4多传感器协同探测的效能评估 无人机多传感器协同探测的作战效能， 与无人 机平台及其载荷性能相关， 也与载荷的协同运用方 式有密切关系。对其作战效能
12、的评估， 有助于对无 人机平台及其载荷装备性能的检测和对协同探测 方案的研究。 常见的作战效能评估方法有A D C法、S E A法 、 指数法等。其中，A D C法作为武器装备系统效能评 估常用方法之一， 在无人机多传感器协同探测的效 能评估时多被采用。其核心思想是侦察效能与可 用度(A，与传感器及其平台的维修性、 可信赖性等 有关）、可信度(D，与侦察装备及其系统的可信性、 可修复性等有关)以及侦察作战能力（C)三个因素 有关9。 对无人机多传感器协同探测效能的评估， 通常 可选取与侦察相关的若干项目来实施。记五为侦 察效能， 则其模型为： E=A x D x C (1) 具体表示为 E =
13、 A x Z A + s x Z 5 x Z x Z(2) 式中：A为侦察能力参数； &为生存能力参数；B 为机动能力参数； &为 平 台 能 力 参 数 ；CA、C s 、 、 为各项能力参数的权重系数。 应用A D C法对无人机作战效能评估的基本步 骤为首先确定侦察能力向量A、 确定机动能力矩阵 D、 确定平台能力矩阵e， 然后根据计算的每个能力 向量的权重， 得到最终的效能评估值。完成效能评 估需要考虑的方面众多， 在此只做简要概述， 为无人 机多传感器协同探测方案的可行性检测寻找方法。 5结语 本文设计目标查证、 目标搜索和区域监视等典 型侦察任务模型的多传感器协同探测技术方案。 不同
14、的侦察传感器具有不同的适用范围， 无人侦察 机为完成对不同类型目标的侦察探测任务， 需要装 载多种传感器协同工作。根据传感器使用特点、 协 同工作方式类型以及具体作战任务情景， 合理设计 多传感器协同探测技术方案， 达到预期目标。 参考文献参考文献 1 尹航， 李少洪.无人机多传感器集成与数据融合.现 代防御技术，2004 (2): 47-50. YIN Hang, LI Shaohong. Multisensor integration and data fusion of UAV system J. Modern Defense Technology， 2004(2)47-50. 2 Wu
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