摘 要：針對(duì)復(fù)雜環(huán)境和單一傳感器信息的不確定性問(wèn)題，采用有人/無(wú)人多傳感器分布式協(xié)同偵察及信息融合的方法可解決復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知問(wèn)題。通過(guò)分析多源異構(gòu)傳感器信息融合的特點(diǎn)，將信息分級(jí)處理模型應(yīng)用于分布式多源偵察任務(wù)中，設(shè)計(jì)信息融合的總體框架、功能模型和層次模型，凝練多源信息處理的流程步驟，面向島礁分布式協(xié)同偵察典型任務(wù)設(shè)計(jì)分級(jí)信息處理流程并進(jìn)行仿真計(jì)算分析；凝練多源信息融合信息分級(jí)處理中的關(guān)鍵技術(shù)，旨在促進(jìn)信息融合技術(shù)的快速發(fā)展，為我國(guó)武器裝備體系發(fā)展和建設(shè)提供一定參考。

關(guān)鍵詞：信息分級(jí)；分布式；多源信息融合；協(xié)同偵察；處理模型

中圖分類號(hào)：E926.3;E91" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" 文章編號(hào)：1007 - 9734 （2024） 06 - 0103 - 07

0 引 言

隨著信息化戰(zhàn)爭(zhēng)的不斷進(jìn)階，各種顛覆性技術(shù)驅(qū)動(dòng)著現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)武器裝備的換代升級(jí)，異構(gòu)平臺(tái)之間的協(xié)同作戰(zhàn)迫在眉睫。而有人/無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)就是典型多域戰(zhàn)（Multi-Domain Operation）[1]的作戰(zhàn)樣式，美、歐等軍事強(qiáng)國(guó)開(kāi)展了一系列面向有人/無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)的作戰(zhàn)理論研究和關(guān)鍵技術(shù)實(shí)踐，而分布式協(xié)同偵察是協(xié)同作戰(zhàn)體系中相當(dāng)重要的一環(huán)。

復(fù)雜的戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境使得協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)中對(duì)情報(bào)收集和戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)的感知變得尤為重要。由于技術(shù)的限制，使用單一傳感器提供的信息具有大量的不確定性，使得指控系統(tǒng)做出的決策有可能是不準(zhǔn)確的，所以需要采用多源信息融合技術(shù)對(duì)異構(gòu)多平臺(tái)多傳感器獲取的感知信息進(jìn)行合成、互補(bǔ)等綜合驗(yàn)證，以提高多傳感器平臺(tái)對(duì)復(fù)雜環(huán)境中目標(biāo)的識(shí)別、定位及精確打擊能力[2]。同時(shí)，需要對(duì)多源融合的信息進(jìn)行合理分級(jí)處理，提高情報(bào)處理的快速性、準(zhǔn)確性和可靠性。

圍繞多域無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)下的多源信息融合分級(jí)處理問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外研究人員開(kāi)展了一定的研究工作。美國(guó)國(guó)防部JDL（Joint Directors of Laboratories）通過(guò)建立多源信息融合三級(jí)模型[2-3]，對(duì)多源信息融合技術(shù)在作戰(zhàn)中更好的應(yīng)用提供了一種較為通用的框架，得到了廣泛使用。在信息融合層次方面，化柏林等[4]指出信息融合是在幾個(gè)層次上完成對(duì)多源信息的處理過(guò)程，信息融合的結(jié)果包括較低層級(jí)的狀態(tài)估計(jì)和較高層級(jí)的戰(zhàn)術(shù)態(tài)勢(shì)估計(jì)；曹建軍[5]等將信息融合劃分為像元級(jí)融合、目標(biāo)級(jí)融合以及決策級(jí)融合3個(gè)層次；Hu等[6]把信息融合劃分為數(shù)據(jù)層、特征層、相似度層和決策層融合4個(gè)層次。

本文針對(duì)分布式協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)中多源異構(gòu)偵察平臺(tái)設(shè)計(jì)多源信息融合總體框架，建立多級(jí)功能模型、層次模型及分布式協(xié)同偵察系統(tǒng)信息分級(jí)處理模型，根據(jù)信息分級(jí)處理技術(shù)，設(shè)計(jì)面向典型任務(wù)的作戰(zhàn)偵察系統(tǒng)多源異構(gòu)信息融合處理流程，提煉出基于多源信息融合的分布式協(xié)同偵察作戰(zhàn)信息分級(jí)處理系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。［7］

1 多源信息融合原理

多源信息融合的目的主要包括：融合檢測(cè)、狀態(tài)估計(jì)、屬性識(shí)別，等。

其中檢測(cè)融合是利用多傳感器進(jìn)行信息融合分析處理，消除單個(gè)傳感器或單類傳感器檢測(cè)的不確定性，從而提高檢測(cè)系統(tǒng)的可靠性，得到對(duì)檢測(cè)目標(biāo)更準(zhǔn)確的判斷和認(rèn)識(shí)。由于不同類型傳感器對(duì)不同信號(hào)敏感，利用單個(gè)傳感器檢測(cè)信息缺乏對(duì)多源信息的協(xié)同利用、綜合處理，致使檢測(cè)對(duì)象的系統(tǒng)性和整體性無(wú)法充分考慮，為解決這個(gè)難題，目前的方法是通過(guò)使用多個(gè)傳感器共同檢測(cè)，獲取不同的緯度信息，并用一定的規(guī)則策略對(duì)信息進(jìn)行融合處理，從而提高結(jié)果的可靠性、準(zhǔn)確性和實(shí)用性[7]。

多傳感器目標(biāo)檢測(cè)的融合結(jié)構(gòu)主要有集中式和分布式兩種[8-9]。集中式的核心是一個(gè)數(shù)據(jù)融合中心，它收集各個(gè)或各類傳感器的數(shù)據(jù)，并且具有一些固定的規(guī)則或算法。在這里，可以匯總?cè)砍跏紨?shù)據(jù)，根據(jù)需要來(lái)篩選、關(guān)聯(lián)及合成等，最終輸出數(shù)據(jù)融合的結(jié)果，集中式結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是數(shù)據(jù)全面、信息全面、置信度較高，但面對(duì)多個(gè)傳感器數(shù)據(jù)時(shí)，輸出數(shù)據(jù)量將會(huì)變得愈加龐大，拉長(zhǎng)信息處理的必需時(shí)長(zhǎng)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合中心計(jì)算量過(guò)大且響應(yīng)速度慢。分布式結(jié)構(gòu)，其核心思想是在每個(gè)節(jié)點(diǎn)，即單個(gè)傳感器處，都預(yù)先對(duì)采集到的原始觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，做出本地決策結(jié)果，然后只把本地決策結(jié)果或經(jīng)初步處理后得出的某種置信度不高的結(jié)果及有關(guān)信息發(fā)送至數(shù)據(jù)融合中心，接著由融合中心在更高層級(jí)中結(jié)合更多的數(shù)據(jù)作為參考，再做進(jìn)一步的融合、對(duì)比和關(guān)聯(lián)，得到最終決策結(jié)果。這種分布式結(jié)構(gòu)，使得網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量比集中式少很多，因此可以相應(yīng)地降低傳輸網(wǎng)絡(luò)的要求，同時(shí)還具有數(shù)據(jù)融合處理時(shí)間短、響應(yīng)速度快，適應(yīng)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，所以分布式數(shù)據(jù)融合檢測(cè)系統(tǒng)更常用，典型的分布式融合檢測(cè)系統(tǒng)如圖1所示。若某作戰(zhàn)系統(tǒng)由紅外、CCD、GPS、雷達(dá)、聲吶等多個(gè)異構(gòu)傳感器組成，每個(gè)傳感器作為一個(gè)基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)，任務(wù)是探測(cè)被檢測(cè)目標(biāo)，得到相應(yīng)的觀測(cè)值，完成該節(jié)點(diǎn)的決策任務(wù)，然后將決策結(jié)果傳遞至更高一級(jí)節(jié)點(diǎn)，即數(shù)據(jù)融合中心。融合中心根據(jù)接收到的各個(gè)基礎(chǔ)節(jié)點(diǎn)的局部決策，按照確定的某種融合規(guī)則進(jìn)行多源數(shù)據(jù)信息融合并做出最終決策。

2 信息分級(jí)處理框架模型設(shè)計(jì)

針對(duì)分布式多源信息融合任務(wù)，為使所有節(jié)點(diǎn)能夠有效匯總、共享和使用指控信息，可在高層級(jí)的核心節(jié)點(diǎn)處設(shè)置信息處理中心，如圖2所示。低層級(jí)的節(jié)點(diǎn)信息處理中心主要負(fù)責(zé)有效信息的識(shí)別和抽取，將指揮控制中的各類信息進(jìn)行識(shí)別并融合；高層級(jí)的節(jié)點(diǎn)信息處理中心則主要負(fù)責(zé)將下屬層級(jí)節(jié)點(diǎn)上傳的信息進(jìn)行綜合處理和關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)作戰(zhàn)系統(tǒng)的信息共享[10]。

2.1" 信息融合功能模型

分布式協(xié)同偵察作戰(zhàn)任務(wù)過(guò)程中，各作戰(zhàn)域偵察平臺(tái)從執(zhí)行偵察任務(wù)開(kāi)始，多源信息融合過(guò)程一般需要經(jīng)過(guò)目標(biāo)定位、目標(biāo)識(shí)別、態(tài)勢(shì)評(píng)估、威脅估計(jì)等步驟。

偵察平臺(tái)集群感知識(shí)別與定位分別完成對(duì)目標(biāo)的信號(hào)級(jí)（0級(jí)）信息融合，若要形成準(zhǔn)確的目標(biāo)態(tài)勢(shì)信息，還需完成對(duì)象估計(jì)（1級(jí)）信息融合過(guò)程，并提供給2級(jí)融合生成綜合態(tài)勢(shì)，然后將融合結(jié)果提供給3級(jí)融合生成威脅估計(jì)，4級(jí)融合通過(guò)對(duì)傳感器的管理實(shí)現(xiàn)信息交互的優(yōu)先級(jí)和數(shù)據(jù)搜索檢測(cè)方法，5級(jí)融合通過(guò)對(duì)之前多級(jí)融合結(jié)果進(jìn)行分析，將結(jié)果傳遞給指揮控制系統(tǒng)，完成對(duì)信息融合結(jié)果的訪問(wèn)、檢索和顯示。

分布式多源信息融合多級(jí)模型如圖3所示，（0～5）級(jí)信息融合具體功能描述如下：

0級(jí)：預(yù)處理?；谙袼?信號(hào)級(jí)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)（信息系統(tǒng)收集），估計(jì)和預(yù)測(cè)可觀測(cè)的信號(hào)/實(shí)體。

1級(jí)：目標(biāo)識(shí)別融合。對(duì)多源異構(gòu)傳感器的目標(biāo)識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行組合分析，以期達(dá)到對(duì)目標(biāo)身份的聯(lián)合估計(jì)。

2級(jí)：態(tài)勢(shì)估計(jì)。估計(jì)和預(yù)測(cè)實(shí)體之間的關(guān)系，包括兵力結(jié)構(gòu)、兵力關(guān)系、通信等。態(tài)勢(shì)估計(jì)是在1級(jí)目標(biāo)識(shí)別融合的基礎(chǔ)上與增加的外部關(guān)系信息進(jìn)行融合，得到對(duì)手的兵力結(jié)構(gòu)估計(jì)情況，預(yù)測(cè)下一步行為動(dòng)作，逐步形成戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境態(tài)勢(shì)圖，為最優(yōu)決策提供依據(jù)。

3級(jí)：威脅估計(jì)。在態(tài)勢(shì)估計(jì)的基礎(chǔ)上，綜合分析敵方的作戰(zhàn)能力（破壞能力、機(jī)動(dòng)能力）、動(dòng)作趨勢(shì)（運(yùn)動(dòng)模式、行為意圖）的先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)分析估計(jì)下一步作戰(zhàn)可能出現(xiàn)的烈度（程度和嚴(yán)重性等），定量表示出敵方作戰(zhàn)能力并對(duì)估計(jì)結(jié)果做出指示和告警。

4級(jí)：過(guò)程精煉管理。作為一個(gè)資源管理的重要單元，根據(jù)需要主動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和處理，以支持傳感器管理以及對(duì)傳感器和信息的控制。為了有效控制傳感器，應(yīng)給出傳感器服務(wù)優(yōu)先級(jí)和數(shù)據(jù)搜索檢測(cè)方法，并確定探測(cè)任務(wù)的調(diào)度和監(jiān)視方案。

5級(jí)：指控系統(tǒng)精煉管理?；谌藱C(jī)界面交互設(shè)計(jì)，作為知識(shí)管理元素，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)，完成確定信息來(lái)源、訪問(wèn)信息來(lái)源、自適應(yīng)檢索和顯示的功能。

2.2" 信息融合層次模型

多源信息融合可以在數(shù)據(jù)層、特征層和決策層與具體技術(shù)相結(jié)合[8-10]。信息融合的層次模型如圖4所示。

數(shù)據(jù)層的融合是最低級(jí)的數(shù)據(jù)融合，主要是處理同構(gòu)傳感器發(fā)來(lái)的數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)多個(gè)傳感器采集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行直接的融合處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)融合完成的結(jié)果進(jìn)行特征提取和決策判斷。數(shù)據(jù)層融合處理的方法能使數(shù)據(jù)量損失較少，能夠提供其他層級(jí)不能提供的原始信息，精確度較高。數(shù)據(jù)層融合結(jié)構(gòu)如圖5所示。

特征層融合的方法是通過(guò)從多源異構(gòu)傳感器所采集的原始數(shù)據(jù)中抽取出一組特征信息，然后對(duì)各組特征信息進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和融合，進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別后得到目標(biāo)的行為、性能及功能等典型特征。融合的主要步驟如下[11]：

首先，將設(shè)定含有量綱的屬性映射到[0，1]區(qū)間，得到無(wú)量綱的量，將無(wú)量綱的量和映射各個(gè)屬性的信任度進(jìn)行對(duì)比；然后，對(duì)反映各個(gè)屬性的信任度按照特定的融合規(guī)則進(jìn)行信息融合，得出能反映各備選方案的信任度的量化結(jié)果；最后，根據(jù)特征層融合的結(jié)果做出相應(yīng)的決策。特征層融合結(jié)構(gòu)如圖6所示。

決策層融合是數(shù)據(jù)融合的最高層次，其優(yōu)勢(shì)在于具有較強(qiáng)的抗干擾能力，對(duì)傳感器的依賴相對(duì)較小，且適用于多源異構(gòu)傳感器的數(shù)據(jù)，同時(shí)，處理過(guò)程成本也相對(duì)較低。其主要步驟包括：首先將多源異構(gòu)傳感器的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)預(yù)處理，隨后通過(guò)預(yù)處理后的信息對(duì)被觀測(cè)目標(biāo)進(jìn)行獨(dú)立決策，接著將各獨(dú)立的決策結(jié)果進(jìn)行信息融合，最終得到?jīng)Q策結(jié)果，決策層的融合結(jié)果具有整體上的一致性。目前，決策層融合使用的方法主要包括：貝葉斯推理法、D-S證據(jù)理論法、模糊推理理論以及專家系統(tǒng)等方法[12]。決策層融合結(jié)構(gòu)如圖7所示。

3 面向典型任務(wù)的多源信息融合模型

島礁立體防御任務(wù)是典型的多源異構(gòu)信息融合實(shí)戰(zhàn)化運(yùn)用實(shí)例，面向該典型任務(wù)，分布式協(xié)同偵察系統(tǒng)通過(guò)使用偵察衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)（UAV）、巡飛彈、無(wú)人艇（USV）、無(wú)人潛航器（UUV）及重磁水聲等多元探測(cè)系統(tǒng)對(duì)中小型島礁海域進(jìn)行監(jiān)視及探測(cè)，實(shí)現(xiàn)海陸空天潛等多域協(xié)同探測(cè)[13-14]。

在島礁立體防御分布式協(xié)同偵察系統(tǒng)處理信息時(shí)，考慮到作戰(zhàn)快速響應(yīng)、傳輸迅速和適應(yīng)性強(qiáng)等需求，可采用分布式融合結(jié)構(gòu)。分布式融合結(jié)構(gòu)的核心思想是陸（礁）、海（潛）、空、天等作戰(zhàn)域中無(wú)人偵察平臺(tái)的異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)在被送入多源信息融合中心之前，可先通過(guò)其自身處理器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)典型目標(biāo)的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤識(shí)別，然后將已處理的數(shù)據(jù)傳送到融合中心，由融合中心完成數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和時(shí)空配準(zhǔn)，完成對(duì)同構(gòu)傳感器數(shù)據(jù)的信息融合處理后，再進(jìn)行跨平臺(tái)異構(gòu)傳感器的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和數(shù)據(jù)融合，以形成目標(biāo)狀態(tài)和屬性全局估計(jì)，輔助指控中心做出全局判斷。島礁立體防御分布式協(xié)同偵察作戰(zhàn)多源信息分布式融合結(jié)構(gòu)如圖8所示。

面向中小型島礁典型立體防御作戰(zhàn)任務(wù)，多無(wú)人作戰(zhàn)平臺(tái)以集群模式進(jìn)行分布式偵察和協(xié)同打擊，UAV群、巡飛彈群、USV群、UUV群攜帶光電設(shè)備、水聲及其他探測(cè)載荷投放到以島礁為中心的任務(wù)區(qū)域后，無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)聯(lián)合島礁岸基與環(huán)島感知探測(cè)設(shè)備對(duì)任務(wù)區(qū)域進(jìn)行搜索和監(jiān)視。其中島礁岸基主要通過(guò)中遠(yuǎn)程兩維相掃數(shù)字有源相控陣?yán)走_(dá)探測(cè)，并配合環(huán)島振動(dòng)感應(yīng)光纖網(wǎng)以及環(huán)島高清攝像機(jī)探測(cè)網(wǎng)進(jìn)行全天時(shí)全天候的探測(cè)感知；UAV群與巡飛彈群主要通過(guò)攜帶的機(jī)載合成孔徑雷達(dá)（SAR）與機(jī)載光電（可見(jiàn)光、紅外、激光）設(shè)備進(jìn)行全天候的探測(cè)；USV群與UUV群主要通過(guò)高性能的主動(dòng)聲吶與電磁設(shè)備對(duì)侵入的蛙人等主要目標(biāo)實(shí)施探測(cè)感知。

通過(guò)多種探測(cè)手段對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行感知，判斷任務(wù)區(qū)域內(nèi)是否存在敵對(duì)目標(biāo)，不同平臺(tái)之間的通信可通過(guò)天基地球同步軌道衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行近實(shí)時(shí)通信，各群之間內(nèi)部可通過(guò)自組網(wǎng)數(shù)據(jù)鏈實(shí)現(xiàn)低時(shí)延高帶寬的實(shí)時(shí)通信。

若確認(rèn)在當(dāng)前探測(cè)區(qū)域內(nèi)存在敵對(duì)目標(biāo)信息，則立即對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，以獲取實(shí)時(shí)信息并進(jìn)行多級(jí)處理融合后將結(jié)果上報(bào)至指控中心。當(dāng)指控中心確認(rèn)后進(jìn)行威脅評(píng)估和決策，制定作戰(zhàn)方案，由無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)系統(tǒng)組織驅(qū)離及打擊。島礁無(wú)人分布式協(xié)同偵察作戰(zhàn)多源信息融合分級(jí)處理流程如圖9所示。

4 仿真計(jì)算與分析

假設(shè)面向遠(yuǎn)海某島礁執(zhí)行偵察感知任務(wù)，此時(shí)由于島礁地理位置較偏遠(yuǎn)，短期內(nèi)無(wú)法對(duì)島上布設(shè)岸基及環(huán)島探測(cè)網(wǎng)，此次任務(wù)主要依靠UAV群攜帶不同偵察載荷前往目標(biāo)區(qū)域執(zhí)行偵察任務(wù)。根據(jù)文獻(xiàn)[14]中對(duì)電子偵察、SAR偵察與光電偵察能力與效能的計(jì)算方法，假設(shè)偵察任務(wù)對(duì)電子偵察的需求值為1、對(duì)SAR偵察的需求值為1000、對(duì)光電偵察的需求值為100，通過(guò)建立能力滿足度模型，得到偵察任務(wù)中電子偵察、SAR偵察及光電偵察能力任務(wù)滿足度，見(jiàn)表1。

取電子偵察、SAR偵察及光電偵察三種不同偵察方式的效能權(quán)重值：β1=0.2，β2=0.3，，β3=0.5……，并假設(shè)三種偵察方式的信息傳輸能力均能滿足協(xié)同偵察任務(wù)的信息傳輸需求值，分別計(jì)算無(wú)人機(jī)群規(guī)模在15（其中電子偵察、SAR偵察、光電偵察UAV數(shù)量分別為3、4、8）、20（其中電子偵察、SAR偵察、光電偵察UAV數(shù)量分別為4、6、10）、25（其中電子偵察、SAR偵察、光電偵察UAV數(shù)量分別為5、8、12）的情況下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)級(jí)融合與信息分級(jí)處理（特征級(jí)）融合條件下的協(xié)同偵察效能，見(jiàn)表2。

通過(guò)上表仿真計(jì)算結(jié)果可知，橫向來(lái)看，隨著UAV群規(guī)模的不斷增大，無(wú)論是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)級(jí)融合還是信息分級(jí)處理融合模式，協(xié)同偵察的效能都是在逐漸提升的，這是因?yàn)閭刹鞌?shù)量的增加，使得探測(cè)感知到的目標(biāo)信息數(shù)據(jù)量逐漸增多，對(duì)目標(biāo)的識(shí)別更加準(zhǔn)確；縱向來(lái)看，在UAV群規(guī)模和三種偵察方式的平臺(tái)編配方案確定的情況下，信息分級(jí)處理融合模式相比于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)級(jí)的融合，對(duì)目標(biāo)的協(xié)同偵察效能有較明顯的提升，說(shuō)明利用特征級(jí)多源信息融合實(shí)現(xiàn)信息分級(jí)處理的方式對(duì)于提升集群偵察效能具有明顯的作用，所以可以利用特征級(jí)抑或是決策級(jí)的多源信息融合來(lái)實(shí)現(xiàn)信息分級(jí)處理，提升偵察感知的能力。

5 信息分級(jí)處理關(guān)鍵技術(shù)

5.1" 信息感知系統(tǒng)時(shí)空校準(zhǔn)技術(shù)

多傳感器信息融合系統(tǒng)由無(wú)人機(jī)、巡飛彈、無(wú)人艇、無(wú)人車、水下無(wú)人潛航器等攜帶的多個(gè)異構(gòu)傳感器組成，通過(guò)這些傳感器得到的觀測(cè)數(shù)據(jù)都是以自身平臺(tái)系統(tǒng)為基準(zhǔn)的，這就導(dǎo)致這些數(shù)據(jù)雖然異構(gòu)多樣但存在一定互補(bǔ)，使得觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)間和空間一致性難以保證，具體表現(xiàn)為數(shù)據(jù)率的不一致和測(cè)量維數(shù)的不匹配，在信息融合時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一定的問(wèn)題。所以在處理異構(gòu)傳感器的觀測(cè)數(shù)據(jù)前，需要預(yù)先進(jìn)行處理，將時(shí)間和空間變換至統(tǒng)一的參考基準(zhǔn)當(dāng)中，并對(duì)異構(gòu)平臺(tái)傳感器的觀測(cè)誤差、位置誤差以及坐標(biāo)轉(zhuǎn)換過(guò)程中的固有誤差進(jìn)行補(bǔ)償和修正，這樣得到的數(shù)據(jù)方可使用。

5.2" 目標(biāo)識(shí)別多層級(jí)融合技術(shù)

對(duì)作戰(zhàn)信息分級(jí)處理時(shí)，在數(shù)據(jù)層和決策層數(shù)據(jù)融合是多源信息融合的關(guān)鍵。對(duì)艦船、基地、防空陣地等典型目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別時(shí)，目前常用的方法是通過(guò)對(duì)典型目標(biāo)的多種特征參數(shù)的觀測(cè)分析，將其和已有數(shù)據(jù)庫(kù)中的目標(biāo)特性參數(shù)進(jìn)行匹配，通過(guò)匹配分析來(lái)確定典型目標(biāo)的類別，進(jìn)而進(jìn)行典型目標(biāo)的特征信息融合，這其中主要涉及特征提取技術(shù)和特征關(guān)聯(lián)技術(shù)[15]。

5.3" 多傳感器資源分配與管理技術(shù)

分布式協(xié)同作戰(zhàn)中陸（礁）、海（潛）、空、天等不同物理作戰(zhàn)域涉及門類多樣的多個(gè)異構(gòu)傳感器，如何對(duì)這些傳感器進(jìn)行有效的管理，高效利用其采集到的數(shù)據(jù)就變得尤其重要。所以需要制定一些潛在的準(zhǔn)則和協(xié)議，合理管理并適當(dāng)分配這些傳感器，涉及傳感器管理的技術(shù)主要包括：傳感器對(duì)目標(biāo)的分配和優(yōu)先級(jí)方法、傳感器的性能預(yù)測(cè)、傳感器空間和時(shí)間作用范圍控制準(zhǔn)則、傳感器接口技術(shù)、傳感器配置和控制策略等內(nèi)容[14-15]。

6 結(jié)束語(yǔ)

本文在分析多源異構(gòu)信息融合特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)基于多源信息融合的信息分級(jí)處理模型，詳細(xì)設(shè)計(jì)信息融合功能模型、層次模型以及總體框架，給出多源信息處理的流程；面向島礁立體防御分布式協(xié)同偵察任務(wù)，分析建立多源信息分布式融合模型架構(gòu)，并對(duì)島礁立體防御分布式協(xié)同偵察多源信息融合步驟進(jìn)行分解，得到（0～5）級(jí)信息融合處理流程，針對(duì)典型協(xié)同偵察任務(wù)進(jìn)行仿真計(jì)算分析，初步驗(yàn)證信息分級(jí)處理方法的可行性；分析提煉基于信息分級(jí)處理的多源信息融合過(guò)程中的主要關(guān)鍵技術(shù)，旨在引起對(duì)未來(lái)分布式作戰(zhàn)領(lǐng)域多源信息融合建設(shè)的重視，為分布式協(xié)同偵察多源異構(gòu)信息融合技術(shù)的發(fā)展提供一定參考。

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責(zé)任編校：孫詠梅，劉 燕

Research on Distributed Multi Source Reconnaissance Method Based on Information Grading Processing

CHEN Xue1，CHEN Julan1，ZHAO Xinlu2

（1.Chengdu Aeronautic Polytechnic， Chengdu 610100， China;

2.Research Institute of Sichuan Aerospace System Engineering， Chengdu 610100， China）

Abstract：Aiming at the uncertainty of complex environment and single sensor information， the situation awareness of complex battlefield can be solved by using manned/unmanned multi-sensor distributed cooperative reconnaissance and information fusion. By analyzing the characteristics of multi-source heterogeneous sensor information fusion， the hierarchical information processing model is applied to distributed multi-source reconnaissance tasks. The overall framework， functional model and hierarchical model of information fusion are designed， the process steps of multi-source information processing are condensed， and the hierarchical information processing process is designed for typical distributed cooperative reconnaissance tasks of islands and reefs and simulated. The key technologies of multi-source information fusion information classification processing are condensed， aiming at promoting the rapid development of information fusion technology and providing some reference for the development and construction of China's weapons and equipment system.

Key words：information classification; distributed; multi-source information fusion; collaborative reconnaissance; processing model