天基海洋目标信息感知与融合技术研究文档格式.docx
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本文重点论述天基信息网络对海洋目标信息感知与融合的发展历程、难点问题和主要差距,并对天基海洋目标信息感知与融合关键技术的未来发展进行探讨。
一、海洋目标信息感知与融合概述
⒈信息感知与融合的概念与内涵
辩证唯物主义认识论强调人类在获得感觉、知觉、表象等信息的基础上,通过归纳和演绎、分析和综合的方法,以概念、判断、推理的形式,实现对事物由浅入深、由低到高、由片面到全面的认识。
信息感知与融合过程就是采用信息技术模拟人类认识事物的一种过程,是人类认识和改造世界不可或缺的技术途径和方法,信息感知与融合过程和人类认知过程对比如图1所示。
信息感知与融合利用多种手段获取不同层次、不同特征的信息,并通过多层次、多方面、多级别的信息处理,包括检测、跟踪、关联、估计、识别、解译、决策等,以得到高级别、更易于理解、更加全面、更为精确有效的信息,实现去粗取精、去伪存真、由低到高、由部分到全面的认知上的升华过程。
其中“感”是手段,“知”是目的,“融合”是途径,三者互为依存,不可分割。
可见,信息感知与融合是人类对现实世界各类事物认识过程中早已应用的概念和方法。
随着大数据和人工智能等信息技术的发展,信息感知与融合在军事和民用领域将越来越受到重视。
⒉海洋目标信息感知与融合复杂性分析
海洋目标信息感知与融合基于空、天、岸、海以及邻近空间等平台,综合运用光、电、磁、声等传感器,获取海洋目标多维度信息,利用信息处理技术进行融合,形成准确的海上态势。
海洋目标感知与融合面临以下问题:
⑴海洋物理环境复杂
海况复杂,气象多变,对电磁波、水声波等具有不确定传播及衰减作用,海洋大气透明度和云雨雾等影响光学探测,电磁效应、蒸发波导、大气波导效应、海杂波等影响雷达探测,海水的温度、密度、盐度、跃层等影响水下目标探测。
在近海地区,气象状况尤其不定,海况、陆地和海杂波独特,异常大气效应普遍。
⑵海洋目标多样复杂
海洋监视信息覆盖全维空间,涵盖水面、水下、海洋上空、濒海陆地(岛屿)和网络电磁空间,并与外层空间紧密相连。
需要监视的海洋目标主要类型包括航母、驱逐舰等水面目标,潜艇、无人潜航器等水下目标,飞机、导弹等空中目标。
⑶动态信息交互
在海上作战、海上救援等任务中,海洋目标感知与融合始终贯穿于任务全过程,要求实现复杂动态信息交互,与指挥系统一体化,快速响应,需要提升信息感知与融合的实时自主化、智能化水平。
二、天基海洋目标感知与融合现状及分析
较之陆、海、空基监视手段,天基海洋目标监视具有覆盖范围广、不受空域国界和地理条件限制等优势,是世界各海洋强国争相发展的监视手段,是海洋目标监视的发展趋势。
⒈国外研究发展现状与启示
在军事领域,天基海洋目标监视系统主要采用电子侦察卫星为主、成像侦察卫星辅助的方式。
美国海洋目标监视卫星经历了3个发展阶段:
白云系列海洋监视卫星系统、天基广域监视系统和联合天基广域监视系统,其发展历程充分体现了多手段融合、多目标兼顾和天地一体网络化的特点。
俄罗斯海洋目标卫星监视系统经历了综合型侦察、被动电子侦察和主动雷达侦察、新一代电子侦察三个发展阶段,其发展思路是以主动侦察方式为主,被动侦察方式为辅。
法国的海洋监视卫星系统的发展主要集中在高轨高分辨率光学成像卫星领域,分辨率将从现有的百米级发展到米级,可满足未来海洋作战需求。
民用上,天基海洋目标监视主要利用商业合成孔径雷达(SAR)卫星和船舶自动识别系统(AIS)卫星,并逐渐融合商业光学遥感卫星,尤其是加拿大RadarSat、意大利CosmoSkymed、欧洲空间局Sentinel等高分辨率SAR卫星星座以及美国VessetSat和AprizeSat、加拿大ExactView、德国Rubin等AIS小卫星星座,显著提升了海洋目标监视的广域覆盖能力和快速响应能力。
世界各海洋大国越来越重视天基海洋目标监视信息融合处理研究,纷纷建立基于多源卫星信息融合的海洋目标监视系统(见表1)。
美国研制了光学遥感卫星图像舰船检测系统RAPIEP,组织开展利用商业卫星实现全球海域连续监视的研究,如C-SIGMA、GLADIS等项目。
C-SIGMA项目主要利用SAR遥感卫星、光学遥感卫星、AIS卫星和通信卫星(M2M/SMS/LRIT)4类卫星的数据,而GLADIS项目主要利用AIS卫星数据和海上浮标等数据。
加拿大启动了基于多源信息融合的舰船目标监视项目PolarEpsilon,计划研制OceanSuite/CSIAPS等系统,融合卫星SAR图像、卫星AIS数据、卫星船舶远程识别和跟踪系统(LRIT)数据、岸基AIS数据和岸基雷达数据,未来还将进一步融合光学遥感卫星、无人机、海岸巡逻机、巡逻艇等提供的数据。
欧盟相继启动了IMPAST项目和DECLIMS等项目,研究利用卫星遥感图像进行海上舰船目标检测、分类和识别,开展了MARISS、BlueMassMed、LIMS、DOLPHIN、Pilot等60多个基于多源信息融合的海上目标协同监视项目。
其中,LIMS项目主要利用卫星传感器(太空地球观测计划卫星(GMES)、SAR、光学商业遥感卫星、星载AIS、LRIT、通信卫星、Galileo导航卫星等)实现对地中海目标监视,Pilot项目主要研究利用SAR遥感卫星和光学遥感卫星提高对海上目标的精细探测能力以及海上态势决策支持。
国外天基海洋目标信息感知与融合的研究发展启示:
⑴天基探测系统建设,目前主要以电子侦察卫星为主,成像侦察卫星以及商业遥感卫星、AIS小卫星星座和LRIT通信卫星等民用卫星辅助。
未来将发展高轨高分辨率成像卫星、天基监视雷达卫星等新型探测系统,提升海洋目标的持续跟踪能力。
⑵多源卫星数据融合印证,利用图像数据(可见光、红外、SAR、高光谱)和信号数据(电子侦察、通信卫星、对海探测雷达、AIS、LRIT)等对海上目标进行识别。
未来将向以图像为主、信号辅助的方向发展,提升海洋目标的检测和识别概率。
⑶天基多平台协同探测,开展天基多平台对海监视动态自组网和任务自主规划技术研究,针对远海重点区域和时敏目标的监视,在天基探测系统基础上融合其他广域海上目标监视手段。
高空长航时无人机是未来海洋目标监视发展的重要手段。
⑷海上态势高层次感知,在海上目标快速检测与准确识别层次的研究基础上,重点向融合跟踪、航迹推演、危险告警等高层次的研究发展,将天基海洋目标监视系统加快融入到C4ISR体系中,实现天基监视系统与作战指挥控制系统的全面对接。
⒉国内研究发展现状与问题
军事上,中国已建成第一代海洋目标监视卫星系统,初步具备了对全球大范围海洋移动目标的监视能力。
在民用领域,已成功发射了“资源”“环境”“高分”“海洋”等系列的民用遥感卫星以及“天拓一号”AIS小卫星,“天拓二号”“吉林一号”“珠海一号”等商业遥感小卫星。
其中,高分四号地球同步轨道光学成像卫星,在3.6万km外的轨道上实现50m空间分辨率,其监测范围覆盖中国及周边4900万km2的陆海区域;
高分三号卫星是我国首颗分辨率达到1m的C波段多极化民用SAR卫星,能够高时效地实现不同应用模式下1~500m空间分辨率、10~650km幅宽的微波遥感数据获取。
中国天基信息网络的发展显著提高了对海洋目标监视的时空覆盖能力和快速响应能力。
国内相关研究机构也开展了基于多源信息融合的舰船目标监视研究,中国科学院电子所、中国科学院遥感所、国防科学技术大学、武汉大学、信息工程大学等单位对卫星遥感图像舰船目标检测与识别等进行了深入的研究。
中国科学院电子所参加了欧盟的DECLIMS项目,研制了ShipSurveillance舰船目标检测系统。
中国科学院遥感与数学地球所开展了全极化SAR图像舰船目标检测与识别方面的研究。
国防科技大学开展了卫星遥感图像和卫星电子侦察信息融合的舰船目标监视研究,开发了SARWAMS舰船目标检测系统。
中国天基海洋目标信息感知与融合存在的差距与问题:
⑴全天时、全天候监视能力不足,宽幅高分辨率SAR卫星数量较少,并且缺少宽幅高分辨率红外卫星,导致在夜晚和恶劣天气条件下舰船目标的发现和识别概率低。
⑵持续跟踪监视能力较弱,中高轨道卫星数量少,卫星重访周期长,单颗卫星只能获取长时间间隔点迹和短持续时间航迹,难以建立准确的舰船目标跟踪观测方程。
⑶卫星协同观测层次较低,主要是高轨凝视卫星、电子侦察卫星引导低轨高分辨率成像卫星的工作模式,尚未形成以信息融合为任务需求牵引卫星协同观测的工作机制。
⑷数据处理时效性较差,以地面处理为主,主要依靠人工判读,数据获取处理链路长,智能化处理较弱,星上处理仍以预处理为主,难以直接支持突发事件应急响应和战役战术应用。
三、天基海洋目标信息感知与融合关键技术展望
中国天基海洋目标监视系统建设既要研究先进的海洋目标监视技术,发展新型的海洋目标监视卫星,更要从中国卫星装备的现状和发展规划出发,建立多源卫星观测信息处理的基础理论和关键技术,重点解决时空融合、信息融合和平台网络等方面的难点(见图2)。
其中,在轨融合处理是未来重点发展方向。
⒈时空融合
时空融合是将不同时空基准、不同数据采样速率的多源异构卫星遥感数据统一到相同的时空坐标系下,实现时间和空间上的精确对准。
⑴稀疏控制点卫星遥感图像舰船定位。
卫星海洋遥感图像的特点是海上固定控制点稀少甚至没有固定控制点,不同卫星图像之间缺少同名特征点,并且海上目标分布稀疏,卫星陆地遥感图像几何校正方法在海洋遥感图像中难以得到有效应用。
需要综合分析研究卫星轨道、斜距、高程等误差源,建立稀少或者无固定控制点条件下的卫星遥感图像海面舰船在轨精确定位理论和模型。
⑵多源异构卫星数据时空自适应配准。
卫星传感器时空基准、采样周期不一致等原因,导致观测数据时空不同步、数据率不一致和数据质量差异大等问题,需要设计强异步时空基准下的时空自适应配准、插值算法,将来自不同平台传感器在不同时刻获取的数据转化到统一的时空坐标系,提高信息融合的精度和可靠性。
⒉信息融合
信息融合是在时空融合的基础上,对不同尺度、不同谱段、不同结构的卫星遥感数据进行数据层、特征层和决策层的融合处理,生成信息量更加丰富的数据产品,满足不同层次的用户应用需求。
信息融合主要包括目标特性融合和目标状态融合,目标特性融合是利用多维特征实现联合目标识别,目标状态融合是通过参数相关和状态矢量估计实现目标跟踪。
⑴卫星多类型数据的层次化稀疏化表征。
卫星观测数据类型多,信息丰富,现有数据描述方法未充分考虑各维特征之间的相关与耦合,描述方法不统一,冗余度高。
结合在轨融合处理的特点,综合形状、光谱、极化等特征,设计多维特征协同的卫星数据海洋目标描述特征和特征相似性转换模型,建立不同类型传感器、不同尺度观测数据的海洋目标一致描述模型。
⑵大时空跨度多源卫星观测数据海洋目标关联。
卫星观测覆盖范围广、重访周期长,成像侦察和电子侦察数据从不同角度刻画海洋目标的属性特征,处于不同的目标分类识别层次,通过设计联合空间、时间、属性、事件、身份等信息的多层次多维度目标关联模型,实现空间多平台频繁交接下的大范围海上集群目标关联。
⑶多源异构卫星遥感数据海洋目标高层次融合识别。
卫星观测数据类型多,提取的目标特征维度和尺度不一致,高层融合识别的融合策略、判决模型等设计难度大。
结合在轨计算能力,突破基于多维特征(图谱
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