易天奇

(武警宜春支隊(duì),江西 宜春336000)

無(wú)人機(jī)之間的配合工作需要通過(guò)無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察系統(tǒng)實(shí)現(xiàn),可以準(zhǔn)確地對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行偵察,獲得目標(biāo)區(qū)域的相關(guān)情報(bào)信息,使偵察人員可以及時(shí)了解目標(biāo)區(qū)域的具體情況,為后續(xù)工作提供重要依據(jù),進(jìn)而保障無(wú)人機(jī)具有良好的應(yīng)用水平。

1 無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察系統(tǒng)的構(gòu)建

1.1 系統(tǒng)界面。系統(tǒng)界面需要由各個(gè)功能模塊組成,通過(guò)控件與窗口的相互配合來(lái)實(shí)現(xiàn)。窗口主要承擔(dān)兩方面的作用：一方面,用于承載相應(yīng)的控件,將其嵌入到窗口。另一方面,用于數(shù)據(jù)展示,顯示無(wú)人機(jī)偵察到的信息[1]。

1.2 操作窗口。無(wú)人機(jī)的操作需要通過(guò)操作窗口實(shí)現(xiàn)。通過(guò)該窗口可以設(shè)置無(wú)人機(jī)的偵察模式,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的偵察功能。以區(qū)域監(jiān)視為例,操作流程如下：首先,需要在偵察模式選項(xiàng)卡中選擇區(qū)域監(jiān)視模式,設(shè)置偵察目標(biāo)的相關(guān)參數(shù),如區(qū)域范圍、目標(biāo)特征等,監(jiān)視范圍通過(guò)GPS定位實(shí)現(xiàn),可以準(zhǔn)確地確定監(jiān)視區(qū)域。其次,區(qū)域監(jiān)視模式啟動(dòng)后,各個(gè)無(wú)人機(jī)之間將會(huì)相互配合在區(qū)域進(jìn)行偵察,對(duì)目標(biāo)進(jìn)行尋找。每臺(tái)無(wú)人機(jī)配有CCD相機(jī),可以生成高分辨率的彩色圖像,將其與事先輸入目標(biāo)特征進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)而確定目標(biāo)的位置。最后,目標(biāo)位置確定后,可以通過(guò)窗口查看目標(biāo)位置,并且采取相應(yīng)的措施。

圖1 偵察流程

1.3 偵察流程。無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察流程可以根據(jù)圖1 所示的流程圖來(lái)實(shí)現(xiàn)。下面將對(duì)偵察流程進(jìn)行分析：首先,需要選擇偵察方案,進(jìn)行相關(guān)參數(shù)的設(shè)定,為目標(biāo)偵察做好準(zhǔn)備工作,完成目標(biāo)場(chǎng)景信息的構(gòu)建。其次,需要實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)的偵察功能,在目標(biāo)區(qū)域?qū)ふ夷繕?biāo)。偵察目標(biāo)采用三種方式進(jìn)行綜合判斷,分別為電子偵察、合成孔徑雷達(dá)(SAR)、CCD 相機(jī)。只要其中一種偵察方式捕獲到目標(biāo),便說(shuō)明找到目標(biāo)。例如：當(dāng)電子偵察檢測(cè)與目標(biāo)的距離不大于200m或SAR 檢測(cè)與目標(biāo)距離不大于50m 或CCD 檢測(cè)到與目標(biāo)距離不大于30m時(shí),視為發(fā)現(xiàn)目標(biāo)。最后,無(wú)人機(jī)找到目標(biāo)后,會(huì)通過(guò)窗口對(duì)偵察結(jié)果進(jìn)行顯示,供偵察人員對(duì)目標(biāo)信息進(jìn)行分析。

1.4 控制算法。控制算法的實(shí)現(xiàn)需要以模型為基礎(chǔ),無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察模型如下：第一,無(wú)人機(jī)偵測(cè)區(qū)域設(shè)置為圓形區(qū)域。第二,目標(biāo)位于無(wú)人機(jī)探測(cè)區(qū)域內(nèi)即為捕獲目標(biāo)。通過(guò)上述方法可以有效地對(duì)無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察模型進(jìn)行簡(jiǎn)化,便于無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同控制算法的實(shí)現(xiàn)。無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察算法模型[2]如下：

目標(biāo)函數(shù)：

2 無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1 協(xié)同任務(wù)分配技術(shù)。無(wú)人機(jī)偵察過(guò)程中,往往偵察目標(biāo)的數(shù)量不止一個(gè),這時(shí)便需要采取協(xié)同任務(wù)分配技術(shù),無(wú)人機(jī)偵察任務(wù)進(jìn)行有效地分配,保障多機(jī)協(xié)同偵察方式能夠順利實(shí)現(xiàn)。通常情況下,偵察目標(biāo)的分布具有不確定性,再加上無(wú)人機(jī)的數(shù)量有限,為了對(duì)無(wú)人機(jī)資源進(jìn)行最大化地利用,同時(shí)提高無(wú)人機(jī)偵察效率,需要注意任務(wù)分配的協(xié)調(diào)性,讓各個(gè)無(wú)人機(jī)能夠密切配合,使執(zhí)行偵察功能的無(wú)人機(jī)能夠形成一個(gè)整體。

無(wú)人機(jī)協(xié)同運(yùn)動(dòng)模型如下：

無(wú)人機(jī)多級(jí)協(xié)同偵察過(guò)程可以通過(guò)受限模型實(shí)現(xiàn)。受限模型如下：

其中,無(wú)人機(jī)協(xié)同運(yùn)動(dòng)模型可以作為目標(biāo)函數(shù),受限模型可以作為約束條件,這樣便可以對(duì)協(xié)同任務(wù)進(jìn)行有效地分配,避免各個(gè)無(wú)人機(jī)的任務(wù)發(fā)生沖突。

2.2 感知智能決策技術(shù)。感知智能決策技術(shù)可以提高無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察的自動(dòng)化水平,使其能夠在復(fù)雜的環(huán)境下進(jìn)行偵察作業(yè),防止無(wú)人機(jī)受到環(huán)境因素的影響而發(fā)生損壞。感知智能決策基本判斷條件如下：

決策類別狀態(tài)：

ωi， i =1，...， c

決策采取概率：

通過(guò)對(duì)決策概率的設(shè)定,可以讓無(wú)人機(jī)執(zhí)行相應(yīng)的決策。感知智能決策技術(shù)在無(wú)人機(jī)中的應(yīng)用主要包含兩個(gè)方面：一方面,提高無(wú)人機(jī)的感知能力,一般通過(guò)數(shù)字化感知技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),可以有效地對(duì)無(wú)人機(jī)周邊環(huán)境進(jìn)行檢測(cè),對(duì)危險(xiǎn)環(huán)境產(chǎn)生預(yù)警,從而進(jìn)行有效地回避,避免無(wú)人機(jī)受到損傷。另一方面,提高無(wú)人機(jī)的決策能力,使其能夠自動(dòng)躲避危險(xiǎn)、障礙物等,即使在無(wú)人控制的情況下也能正常工作,并且保證不會(huì)發(fā)生墜機(jī)事件。通過(guò)感知智能決策技術(shù)可以讓無(wú)人機(jī)更好地應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況,使無(wú)人機(jī)在失去人為控制的情況下仍然能夠繼續(xù)工作,從而保障多級(jí)協(xié)同偵察即使在惡劣的環(huán)境下也能夠?qū)崿F(xiàn)。

2.3 數(shù)據(jù)處理評(píng)估技術(shù)。無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察過(guò)程中將會(huì)形成大量的偵察數(shù)據(jù),而在這些數(shù)據(jù)中只有一小部分信息是有效的,對(duì)有效信息進(jìn)行篩選非常重要。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選之前,首先需要解決數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問(wèn)題,并且將偵察數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、全面地進(jìn)行存儲(chǔ)。偵察數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察系統(tǒng)的專有數(shù)據(jù)庫(kù)中,并且根據(jù)偵察數(shù)據(jù)的類型進(jìn)行科學(xué)地分類,這樣既可以使信息存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)更加地規(guī)范化和系統(tǒng)化,又能夠提高偵察信息的檢索效率,可以快速地檢索到需要的偵察信息。在有效數(shù)據(jù)篩選方面,需要根據(jù)檢索類型在數(shù)據(jù)庫(kù)中找到相應(yīng)的分類,再?gòu)姆诸愔羞M(jìn)一步進(jìn)行篩選。當(dāng)檢索到所需信息后,需要對(duì)偵察信息進(jìn)行評(píng)估,判斷信息是否有效,進(jìn)而提高數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性和快速性[3]。偵察數(shù)據(jù)可以采用PTVDDBN模型進(jìn)行存儲(chǔ),模型變量由X[t],θ(t),G[t]組成,三者之間具有如下關(guān)系：

其中,X[t]為節(jié)點(diǎn),用于存儲(chǔ)偵察數(shù)據(jù)。

2.4 多源信息融合技術(shù)。通過(guò)多源信息融合技術(shù)是整合無(wú)人機(jī)偵察信息的重要方式,主要用于提高時(shí)間與空間的匹配程度,即保證多機(jī)協(xié)同偵察數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)傳輸效果,避免出現(xiàn)時(shí)間與空間出現(xiàn)不匹配的問(wèn)題,從而對(duì)目標(biāo)進(jìn)行有效識(shí)別和精準(zhǔn)定位,提高無(wú)人機(jī)采樣信息的準(zhǔn)確性和可靠性。無(wú)人機(jī)上載有多種傳感設(shè)備,如CCD、SAR、多光譜等。以CCD相機(jī)為例,分辨率最高可達(dá)到38 萬(wàn)以上,讀出速度可以達(dá)到500fps 以上。這樣才能有效地對(duì)空間環(huán)境進(jìn)行分析,而傳感設(shè)備信息的捕獲效率將決定著時(shí)間與空間的匹配程度。例如：CCD相機(jī)捕獲目標(biāo)的精度非常重要,一旦超出精度范圍,將會(huì)導(dǎo)致圖像時(shí)間與空間不匹配,使得無(wú)人機(jī)偵察到的圖像與當(dāng)前時(shí)刻相差過(guò)大,進(jìn)而導(dǎo)致偵察信息失去時(shí)效性。因此,對(duì)無(wú)人機(jī)多源信息進(jìn)行融合非常重要,這樣可以有效地對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,提高目標(biāo)監(jiān)測(cè)的精度。

2.5 互聯(lián)互通交互技術(shù)?；ヂ?lián)互通交互技術(shù)可以保障無(wú)人機(jī)之間的偵察數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)共享,對(duì)偵察信息進(jìn)行有效地管理。無(wú)人機(jī)的種類較多,如圖像偵察無(wú)人機(jī)、電子偵察無(wú)人機(jī)等,不同類型無(wú)人機(jī)之間相互配合可以有效地提高偵察效率,保障無(wú)人機(jī)偵察工作能夠順利完成。無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同需要通過(guò)通信技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn),無(wú)人機(jī)之間需要頻繁地進(jìn)行數(shù)據(jù)交互,將環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)共享。無(wú)人機(jī)協(xié)同偵察過(guò)程如圖2 所示,各個(gè)無(wú)人機(jī)將偵察到的信息傳遞給情報(bào)處理中心,對(duì)偵察信息統(tǒng)一進(jìn)行收集。再將處理好信息向其它無(wú)人機(jī)進(jìn)行傳遞,這樣便實(shí)現(xiàn)了偵察信息在無(wú)人機(jī)之間的互聯(lián)互通,將偵察信息對(duì)各個(gè)無(wú)人機(jī)進(jìn)行共享,從而有效地解決了多機(jī)協(xié)同偵察的信息共享問(wèn)題。

圖2 無(wú)人機(jī)協(xié)同偵察

2.6 數(shù)據(jù)快速分發(fā)技術(shù)。數(shù)據(jù)快速分發(fā)技術(shù)主要用于解決無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察的時(shí)效性問(wèn)題,使偵察信息能夠快速地傳遞,滿足無(wú)人機(jī)偵察對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。數(shù)據(jù)快速分發(fā)技術(shù)在多機(jī)協(xié)同偵察中的應(yīng)用主要包含兩個(gè)方面：

一方面,需要采取最短路徑的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分發(fā),保障數(shù)據(jù)能夠快速地在無(wú)人機(jī)之間進(jìn)行傳遞,使無(wú)人機(jī)之間能夠形成偵察網(wǎng),對(duì)偵察環(huán)境進(jìn)行全方位的覆蓋。最短路徑可以采用Floyd-Warshall算法來(lái)實(shí)現(xiàn),使一種動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法。以三點(diǎn)的最短路徑為例,設(shè)三點(diǎn)為i、j、k,其中k 為媒介節(jié)點(diǎn),則最短路徑表示如下：

dist[k](i,j)=min{dist[k-1](i,j),dist[k-1](i,k)+dist[k-1](k,j)}

另一方面,需要結(jié)合網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù),在協(xié)議層進(jìn)行偵察數(shù)據(jù)的分發(fā),以廣播的形式將數(shù)據(jù)傳遞給各個(gè)無(wú)人機(jī)。這樣網(wǎng)絡(luò)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)便會(huì)接受和轉(zhuǎn)發(fā)大量的數(shù)據(jù)信息,接著,對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行合理地分配,進(jìn)而縮短信息的傳遞時(shí)間,將偵察數(shù)據(jù)進(jìn)行快速地分發(fā)。

綜上所述,多機(jī)協(xié)同偵察系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于無(wú)人機(jī)偵察中,可以有效地提高無(wú)人機(jī)的覆蓋偵察面積,保障偵察數(shù)據(jù)具有良好的準(zhǔn)確性。無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同偵察系統(tǒng)涉及到了信息、通信、控制等多方面的技術(shù),在多種技術(shù)相互配合下才得以實(shí)現(xiàn),使得無(wú)人機(jī)多機(jī)協(xié)同系統(tǒng)的構(gòu)成極為復(fù)雜。因此,為了保障無(wú)人技術(shù)能夠更好地發(fā)展,提高相關(guān)技術(shù)的研究非常重要。