無人戰斗機的目標識別與跟蹤

【摘要】無人作戰飛機實施攻擊中，目標識別與跟蹤技術是關鍵步驟，本文從無人作戰機的自動目標識別與跟蹤的基本概念入手，以成像傳感器的目標識別與跟蹤為例，介紹目標識別、檢測、跟蹤等關鍵技術。

【關鍵詞】無人戰斗機；目標識別；跟蹤；圖像處理

一、引言

無人戰斗機是無人機的發展趨勢。無人戰斗機的設計概念介于有人戰斗機與導彈之間，它是整個無人戰斗機系統的一部分。無人戰斗機系統有其獨特的組成方式和管理模式。目前，無人戰斗機的開發剛剛處于起步階段，特別是目標識別與跟蹤技術。它主要包括視覺圖像預處理，目標提取、目標跟蹤、數據融合等技術難題。在實際應用中，無人機的動力、載重、裝配空間等物理條件的限制以及飛行速度很快，使得算法處理需要更少的延時。如何提高無人機的算法需要在實踐中進一步的研究。

二、無人機影像分析

國內無人機的應用主要是利用固定翼無人機系統獲得遙感信息，用于資源調查、環境監測、氣象災害評估等。白由路等（2004）研究了低空遙感技術在精確農業中的應用，使用遙控固定翼無人機系統獲取農田信息，如地塊邊界的數字化、地塊面積量算、作物種類識別、作物長勢分析等；馬輪基等（2005）闡述了無人機在土地利用遙感調查、水色遙感調查、洪澇遙感調查等方面的應用前景；李字昊（2006）利用無人機獲得影像，從中測算造林地面積、計算成活率、辨認樹種、計算造林密度、確定林齡，以及定位造林地；呂書強等（2007）介紹了無人機遙感的系統集成，并對所獲取的遙感影像和飛行輔助數據對飛行試驗進行了質量評價；陳信華（2007）將SIFT（Scak Invariant Feature Transform）特征應用于影像的自動相對定向，結合最小二乘法實現了影像的自動匹配；韓杰等（2008）分析無人機的技術優勢，闡述無人機遙感技術的主要研究目標和研究內容，探討我國使用無人機遙感技術的國土資源快速監察機制。

三、無人機目標識別和跟蹤技術發展方向

無人偵察機活動圖像實時傳輸的特點：有一定的速高比，圖像內目標像素小，目標數量大，圖像是滿屏運動，幀間相關性較差，為了保證偵察圖像信息遠距離傳輸的高準確性和高可靠性，要求偵察圖像信息必須分辨率高、失真小，而且傳輸帶寬盡可能窄。因此，中遠程無人機偵察信息必須采用一種特殊的數字化壓縮傳輸體制，選擇合適的壓縮算法，利用專用圖像處理芯片來實現偵察信息安全傳輸。無人機圖像圖像融合（Image Fusion）是以圖像為研究對象的數據融合，是指在同一時間，將同一景物的不同波段或來自不同傳感器的兩個或兩個以上的圖像進行處理，形成一幅合成圖像，以獲取更多的關于目標信息的圖像處理過程。圖像融合在軍事領域的應用主要是目標識別、目標跟蹤、態勢分析、威脅判斷及輔助決策等方面。

不同類型傳感器圖像反映的對象的特征不盡相同。例如：可見光圖像地物目標易于區分，雷達能提供高精度的距離信息，而紅外傳感器能提供形狀信息等。多傳感器圖像融合研究的主要內容就是充分利用各種類型的圖像資源，獲得同時具有較高光譜信息和空間分辨率的目標信息，以利于目標的定位、識別、檢測等后續處理。具體來說，通過對來自多個傳感器的圖像進行融合處理后，獲得的融合圖像包含了任何單一傳感器均無法提供的信息。概括地說，圖像融合具有以下優點：

（1）增加圖像的標識度和可靠性。

不同傳感器對同一目標圖像信息的置信度或精度是不同的，多通道提供的信息表現為冗余信息，這些冗余信息的融合可以減小整體對目標認識的不確定性，從而提高系統認識該特征的精確度。并且，當有傳感器工作不正常或損壞時，提供冗余信息的多傳感器能提高系統的可信賴性，即具有良好的魯棒性。

（2）信息互補性。

從多傳感器獲得的互補性信息經過融合，可獲取單一傳感器所無法得到的景物特征，融合后的圖像包含了更為精確、全面、豐富的信息，更符合人或機器的視覺特性，更有利于對圖像進行進一步分析處理。

（3）工作范圍寬。

在不利的環境條件下（例如煙、塵、云、霧、雨等），通過多傳感器圖像融合可以改善檢測性能。例如，在惡劣環境下，可見光圖像質量差（甚至無法看清目標），而紅外傳感器對煙、云、塵和霧卻有較強的穿透能力，盡管信號會有些衰減，但仍然可獲得較清晰的圖像。

（4）抗干擾能力強。

不論何種單一傳感器，都有被干擾的可能，但是采用多傳感器融合，被干擾的可能性大大降低。

（5）高性能價格比。

隨著傳感器數目的增加，系統成本將增加，但其增加比例小于系統得到的信息量的增加比例，可以這么說，一個多傳感器系統相對于多個單傳感器系統，可以用更小的費用獲得更多的信息量。

通過無人機機載多傳感器圖像融合，能夠使無人機更好地執行空中偵察、戰場監視和戰斗毀傷評估等任務。利用圖像融合技術分析和綜合利用無人機機載SAR、紅外、激光、電視等傳感器信息己成現代作戰指揮系統的迫切需要。

四、需要解決的問題

無人機目標視覺識別和跟蹤技術具有挑戰性和迫切性。本論文只是拋磚迎玉。最后，提出我們以后需要解決的幾個融合：

1.無人機機載多傳感器圖像與非圖像信息之間如何實現融合。將目標的非圖像信息，諸如角度、距離等位置信息應用到目標圖像處理。將圖像中提取的目標角度和速度信息與非圖像信息融合。這是目前研究較少的領域。

2.視覺識別與定位系統、慣導系統、高度表系統和其它傳感器之間的信息如何實現融合。

參考文獻

[1]何友.圖像融合技術檢測低可觀測目標評述[M].海軍航空工程學院學報，2003，18.

[2]唐小明.無人機機載多傳感器圖像融合評述[M].海軍航空工程學院學報，2005，20.

[3]丁萌.基于計算機視覺的無人機自主著陸方法研究[M].南京航空航天大學，2006.1.

作者簡介：劉賢明（1982—），男，安徽合肥人，高級工，主要從事浮空球體制造過程分析與浮空器放飛研究。