直升機/無人機協同作戰信息融合技術與應用

王曉衛，來國軍，陳剛

陸軍航空兵學院

本文圍繞陸軍作戰指揮控制系統數據選用的方法與時機、基于移動智能體的數據挖掘技術、通用戰術圖像數據一致性處理方法，對美國陸軍航空兵直升機/無人機協同作戰多源傳感器信息融合技術及裝備應用進行介紹，為國內直升機/無人機協同作戰關鍵技術與裝備發展提供參考。

無人機因機動性高、人員零傷亡等優點，在近年爆發的局部戰爭中表現突出。然而，受智能化水平等因素的限制，在未來相當長的時間里，無人機難以取代有人機而獨立完成復雜的作戰任務。直升機/無人機協同作戰可拓展直升機的作戰范圍，降低人員傷亡數量，提高直升機的戰場生存能力和作戰效能，是未來戰爭的主要作戰模式。

在協同作戰過程中，戰場態勢瞬息萬變，陸軍須要考慮多種復雜要素，直升機飛行員須要跨系統收集、綜合分析直升機、無人機等裝備機載雷達、光電吊艙等傳感器數據，以及時應對作戰任務需求。在此過程中，機組成員可能面臨認知超負荷、意識喪失、任務效率降低等問題，人工處理信息的能力和戰場態勢感知能力受限，無法進行有效決策。而多源傳感器信息融合技術能為直升機/無人機協同作戰提供有效的戰場態勢感知信息，是陸軍奪取戰場制勝權的重要技術支撐之一。因此，信息融合、智能化輔助決策等技術如何有效提高直升機飛行指揮人員的態勢感知能力，受到世界諸多國家的高度重視。

多源傳感器信息融合技術

直升機/無人機協同作戰多源傳感器信息融合技術是指，直升機從直升機、無人機、數據鏈等系統獲取的多源傳感器信息中識別、提取有用的信息，并將這些信息進行有效融合，生成通用戰術圖像（CTP），是直升機/無人機開展智能化協同作戰的基礎。該技術使用多種傳感器對同一目標進行確認，有效提高了目標信息的可信度，消除二義性。

圖1和圖2顯示，偵察區域有4個目標，橢圓表示目標在某一個區域的可信度，傳感器報告的目標位于橢圓的中心。其中，X表示傳感器1報告的2個目標；O表示傳感器2報告的2個目標。圖1是未使用多源傳感器信息融合技術、僅簡單根據兩種傳感器信息生成的戰場態勢圖。圖2為使用多源傳感器信息融合技術生成的戰場態勢圖。與圖1相比，圖2利用傳感器1和傳感器2對目標進行確認，并使用了信息融合技術，將位于橢圓中心、兩種傳感器所報告的目標確認為1個目標。

圖1 根據兩種傳感器信息直接繪制的戰場態勢圖。

圖2 兩種傳感器信息經融合后生成的戰場態勢圖。

美國陸航直升機/無人機協同作戰信息融合技術

自20世紀90年代以來，美國陸軍航空兵（下稱美國陸航）一直在研究直升機/無人機協同作戰模式和技術，先后完成了直升機/無人機協同作戰樣式構建、需求分析、作戰效能仿真與評估、關鍵技術驗證、協同作戰演示、現役直升機協同控制組件研制等工作，有效推動了直升機/無人機協同作戰能力的提升。

為滿足直升機/無人機協同作戰對指揮控制的需求，美國陸航與洛克希德-馬丁公司先進技術實驗室簽訂合同，計劃利用態勢感知與共享、輔助決策技術，提供態勢共享與評估能力，并在由美國陸軍航空應用技術理事會（AATD)主持的“空中有人系統/無人系統技術”（AMUST）項目、“獵人遠程殺傷編隊”（HSKT）先進概念技術項目中對多源傳感器信息融合技術進行驗證。

1993—1999年，美國ATL公司作為“旋翼機駕駛員助手”（RPA）先進技術驗證項目的二級分包供應商，開展了信息融合技術研究。例如，該公司對直升機和無人機機載傳感器信息進行融合，生成通用戰術圖像，為直升機/無人機協同作戰提供輔助決策。但信息融合技術經AH-64D“阿帕奇”直升機演示后，ATL公司的研究人員發現，機載傳感器數據不準確，數據傳輸發生時延、損壞或丟失等問題，很容易導致最終的融合信息不準確、不完整。

針對這一問題，ATL公司的研究人員利用2年時間，使用基于移動智能體的數據挖掘方法，并將“旋翼機駕駛員助手”數據融合軟件和移動智能體軟件集成在該公司開發的可擴展移動智能體架構（EMAA)上，實現了陸軍作戰指揮控制系統（ABCS）信息、機載傳感器信息和數據鏈信息的有效融合。該方法使用移動智能體，從陸軍作戰指揮控制系統等數據源中提取額外信息，有效增強了信息融合效果，改善了戰術圖像質量，解決了原來僅依靠機載傳感器信息所造成的某些目標數據缺失或很差的問題。下面圍繞直升機/無人機協同作戰的重點需求，對美國陸航信息融合技術及方法進行介紹。

陸軍作戰指揮控制系統數據選用方法與時機

陸軍作戰指揮控制系統的信息種類和數量較多，與現有“旋翼機駕駛員助手”的數據融合時，將受到中央處理器、通信資源與時間的限制。針對此問題，ATL公司開發了智能分析函數，對“旋翼機駕駛員助手”軟件融合的目標航跡進行評估。根據輸出結果，智能分析函數將包含極不準確的位置或幾乎沒有分類信息的航跡標定為須要高度關注的地理區域，然后移動智能體在陸軍聯合公共數據庫(JCDB)中搜索該地理區域，并從陸軍作戰指揮控制系統中獲取更準確或更好的分類信息。

基于移動智能體的數據挖掘技術

盡管陸軍作戰指揮控制系統擁有豐富的情報，但作為特定用戶的專用系統，這些豐富的信息很少被傳給美國陸航。當通信網絡連接時，如何用一種有效的方法對陸軍作戰指揮控制系統的信息進行監控，并在通信帶寬允許的條件下有選擇性地進行信息檢索和識別，是美國陸軍面臨的挑戰之一。為此，ATL公司采用了基于移動智能體的數據挖掘技術，在陸軍聯合公共數據庫中快速搜索到滿足通用戰術圖像需求的信息。移動智能體是一種軟件，能與環境進行交互，以便代表用戶執行任務，從而實現用戶的目標。移動意味著智能體能夠在通信網絡節點之間移動。智能意味著主體具有一定程度的主題領域知識，可自主做出影響自身行為的決策，以應對不斷變化的環境。

可擴展移動智能體架構為移動智能體創建行程或指令，移動智能體進而可以通過通信網絡快速到達陸軍聯合公共數據庫，對不斷更新的數據源進行持續檢索。一旦移動智能體發現更新的相關信息，便立刻報告給數據融合系統，數據融合系統將移動智能體所發現的信息及時融入通用戰術圖像。ATL公司開發的可擴展移動智能體架構為移動智能體的部署提供一個基礎設施，其主要組件見圖3。

在圖3所示的可擴展移動智能體架構中，移動智能體通過接口進行信息交互。服務器為移動智能體提供臨時數據存儲、計算等服務，或者充當數據庫、網絡訪問、電子郵件等外部資源的接口。事件用于觸發智能體與服務器、其他智能體進行信息交互。移動智能體的行為由行程控制，行為模式用狀態轉換圖表示。狀態轉換圖描述了狀態/任務對應關系、狀態轉換和邏輯轉換關系。這些移動智能體都使用類進行封裝，易于重用。圖4為移動智能體的哨兵行為模式示意圖。

圖3 可擴展移動智能體架構的框架圖。

圖4 移動智能體的哨兵行為模式示意圖。

在圖4中，多源傳感器信息經融合后首先生成一個基礎通用戰術圖像，分析函數對基礎通用戰術圖像的融合航跡質量進行檢查，將極不準確或幾乎沒有分類信息的航跡標定為須要高度關注的地理區域，然后事件觸發調查移動智能體在陸軍聯合公共數據庫檢索所需的信息，調查移動智能體將查詢結果通過融合數據輸入接口發送至多源傳感器數據融合模塊，該數據融合模塊將信息進行融合，最后生成一種融合通用戰術圖像。

分析函數的作用是檢查通用戰術圖像的質量，識別通用戰術圖像中須要高度關注的區域。ATL公司提出了3種戰術圖像檢查方法。

1.事前規劃策略

指揮員可能在戰前預測敵方行動的特定地區和時間，因此使用事前規劃策略對須要高度關注的區域進行規劃。

2.基于線性時間聚類的智能航跡檢查策略

根據地理空間范圍，線性時間聚類算法將現有跟蹤文件進行聚類，逐個對聚類目標航跡進行檢查，如果聚類目標航跡被認為存在較大的位置誤差或者缺失大量識別信息，那么該地理區域將被標定為須要高度關注的區域。

3.突然出現或消失的航跡區域被標定為須要高度關注的區域

分析函數對通用戰術圖像中突然出現或消失的航跡進行檢查，將突然出現或消失的航跡的周圍區域標定為須要高度關注的區域。在圖4中，當分析函數確定了一個須要高度關注的檢查區域后，數據融合模塊將創建一個新的調查移動智能體。根據須要高度關注的矩形區域對角上兩點的經度和緯度，新的調查移動智能體前往主機接口，訪問陸軍聯合公共數據庫中的數據源，以檢索須高度關注區域內的航跡信息。美國陸軍聯合公共數據庫作為多個陸軍作戰指揮控制系統的數據庫，包含了與當前通用戰術圖像有關的豐富信息。調查移動智能體獲得陸軍聯合公共數據庫的訪問權后，形成一個查詢，用以提取須高度關注區域內任何敵方目標的航跡信息。

調查移動智能體的行程可以創建為兩種模式，一是查詢報告結束后，調查移動智能體仍持續查詢的哨兵行為模式；二是查詢報告結束后即刻停止的模式。在哨兵行為模式中，調查移動智能體通過定期重復查詢，持續監視須要高度關注的區域，當調查移動智能體發現須要高度關注的的區域信息時，將這些信息報告給融合數據輸入接口。

融合數據輸入接口收到調查移動智能體發送的數據后，對數據進行預處理，按照多源傳感器的格式完成位置坐標、速度和時間等數據轉換。如果陸軍聯合公共數據庫報告的時間為過去的數據，信息融合技術將采用預測算法對時間數據進行預測。

陸軍作戰指揮控制系統數據與通用戰術圖像融合時數據一致性處理方法

“旋翼機駕駛員助手”軟件融合多源信息時，使用的數據多為從機載傳感器或機間數據鏈接收的數據，這些數據含有時間標簽。為此，ATL公司設計了一套陸軍作戰指揮控制系統數據融合的規范方法，以保證移動智能體收集的陸軍作戰指揮控制系統數據與通用戰術圖像融合之前，完成時間數據一致性處理。

美國陸航直升機/無人機協同作戰裝備應用

在“空中有人系統/無人系統技術”項目和“獵人遠程殺傷編隊”項目中，美國陸航提出了基于移動智能體、陸軍作戰指揮控制系統的信息融合技術，并驗證了這種信息融合技術的應用效果。通過在“黑鷹”直升機上安裝“機動指揮官助手”（MCA）輔助決策系統，在“阿帕奇”直升機上安裝“作戰人員助手”（WA）輔助決策系統，美國陸航實現了協同作戰中不同機載傳感器數據與戰場情報數據源之間的共享和融合，構建了一致性通用戰術圖像，使飛行員和機動指揮官能夠更好地利用通用戰術圖像，獲得戰場態勢感知信息。“作戰人員助手”支持“阿帕奇”直升機編隊作戰，而“機動指揮官助手”用于“黑鷹”直升機編隊指揮控制。圖5是基于AMUST-D/HSTK的直升機/無人機協同作戰體系架構圖。美國陸航通過在“阿帕奇”攻擊直升機的“作戰人員助手”輔助決策系統加入“戰斗助手”輔助決策組件，以及在“黑鷹”指揮直升機的“機動指揮官助手”輔助決策系統中加入智能體數據挖掘組件，在不同程度上減輕了飛行員駕駛直升機超低空高速飛行且執行各種戰術任務時的工作強度，提高了飛行員的戰場態勢感知能力和即時反應能力。

基于AMUST-D/HSTK的直升機/無人機協同作戰體系的核心技術是，“機動指揮官助手”和“作戰人員助手”輔助決策系統首先使用移動智能體，獲取陸軍聯合公共數據庫中的情報信息，然后將移動智能體獲取的信息與多源傳感器數據進行融合，構建可共享、更為準確的通用戰術圖像，實現戰場輔助決策與多源傳感器信息的關聯，有效減輕飛行員的工作強度。

基于移動智能體的數據挖掘技術和

結束語

信息融合技術，具有從陸軍作戰指揮控制系統等數據源中挖掘數據，并與直升機、無人機機載傳感器數據進行有效融合的功能，可縮短觀察-判斷-決策-行動(OODA)作戰環的時間，減輕飛行員的工作負擔，為直升機/無人機協同作戰的戰場輔助決策提供有效支撐。這些信息融合技術的充分運用，將實現陸軍航空兵直升機/無人機協同作戰效能的提升，構建打贏未來智能化戰爭的信息優勢。