何友院士 信息融合 制胜战场

2019-05-24 07:56
军工文化 2019年4期
关键词:雷达融合

何友能从一名战士威为院士,靠的是顽强的毅力以及坚忍不拔的精神。

当今时代,战场信息融合是军事制胜的关键。何友为信息融合理论和关键技术的发展与应用作出的突出贡献,极大地支撑了我国信息融合领域的发展,为强军强国注入了强劲动力。

何友,海军航空大学信息融合研究所所长、海战场信息感知与融合技术军队重点实验室主任、教授、博士生导师,中国指挥与控制学会副理事长,中国电子学会、中国航空学会常务理事,中国航空学会信息融合分会主任委员。

从报务员到中国工程院院士

何友曾在一次公开演讲上坦言,自己成长在一个贫苦的农民家庭,小时候的学习成绩并不出色,周围的人都劝他尽早辍学,早点赚工分养家,但不识字的父母却想尽一切办法供他读书。慢慢地,上了中学的何友逐渐开始“开窍”,尤其对数学充满了兴趣,到了高中时甚至还担任了班级的学习委员。

1974年,高中毕业的何友正好赶上部队招兵,于是参军入伍,成为了一名海军报务员。3年后,已成为报务骨干的他被抽调到“东方红”号海洋测量船,参加东海大陆架的测量考查。

然而,当测量船刚刚驶入公海,美国和日本的飞机舰船就围住了“东方红”号,船上进入一级战备状态,形势一度非常严峻。最后,大家不得不用信号灯不停地与对方交流,表明我方只是一艘普通的海洋测量船,才避免了冲突。这次经历令他深深感到自己国家装备的落后,也萌生了考大学去军校深造,通过提高自己的军政素质来为祖国国防强大作贡献的念头。

1978年,他如愿考入武汉海军工程大学指控系统专业。初入象牙塔的何友与他同窗有着不小的差距,连ABC都没学过的他,凭着不服输的性格,在第二年硬是从一个英语盲成为班里的英语尖子。每当夜晚宿舍灯熄了,何友就捧着书本到厕所里或到路灯下,加班加点学习,凭着不服输的劲头攻克了一个个难关,为自己在信息化领域内的探索打下了坚实基础。在大学学习中,他发现了自己科研的兴趣,经过4年努力,他以专业前三名的优异成绩毕业。1988年,他又以优异成绩获得海军工程大学硕士学位。

1989年12月,何友通过了国家EPT考试,被录取为出国预备人员。1991年10月,作为中国高级访问学者来到德国,师从布伦瑞克工业大学霍尔曼·罗林教授,向自己的专业研究领域——雷达恒虚警融合检测技术发起了冲击。

1994年,何友回国后已经38岁,被清华大学“通信与信息系统”学科录取为博士研究生,是电子工程系博士生中年龄最大的。在进行博士选题时,他有意避开了自己擅长的雷达恒虚警融合检测相关课题,而是选择了信息融合领域中的另一个学科前沿课题“多目标多传感器分布信息融合算法研究”。他努力克服因年龄大、记忆力差造成的各种困难,与比他小十几岁的同学一起学习,经过努力取得了优异的成绩。在攻读博士学位两年半时间里,他在国内外学术刊物和国际会议上发表了51篇高水平的学术论文,是同期学生在校期间发表论文最多的。不到三年,他便攻读完了博士学位,是清华大学电子工程系“全国百篇”论文第一人。

1997年,博士毕业的何友再次面临人生抉择。清华大学曾提出让他留校任教,同时北京一家资金雄厚的研究机构也以高薪聘请他去任职,他都婉言谢绝并回到了自己曾经工作过的海军航空工程学院。

从1974年参军入伍,何友当过海军通信部队报务员、舰艇部队战士、院校学员、教员、实验室副主任、教研室副主任、主任、系主任、学院副院长,2005年11月提升为学院院长、2007年被授予海军少将军衔,2013年当选为中国工程院院士,他的每一步都走得踏踏实实。何友能从一名战士成为院士,靠的是顽强的毅力以及坚忍不拔的精神。

初出茅庐瞄准世界科技前沿

1992年9月24日,德国布伦瑞克工业大学学术报告厅。来自中国海军航空工程学院(现海军航空大学)年仅35岁的访问学者何友,正在用流利的德语报告他在雷达恒虚警领域中的新突破——建立了具有普遍意义的统一模型,使当今世界上该领域的经典模型,都成为其理论框架中的特例。他的导师、国际著名雷达专家霍尔曼·罗林教授高度评价了这一成果的意义和价值,并在黑板上飞快地用德文写下“何氏方法”。从此,何友和他创造的“何氏方法”迅速传遍了东西方雷达界。

德国布伦瑞克工业大学,近代数学奠基者之一,享有“数学王子”之称的约翰·卡尔·弗里德里希·高斯就毕业于这所大学。

然而一年多以前,刚刚来到德国的何友却引来了不少质疑的眼光。在德国,导师罗林教授为何友选择了雷达目标融合检测中的恒虚警处理这个题目。“我之前没搞过这块,进入这个领域挺费劲。”何友说,他花了几个月的时间翻阅文献资料。

雷达自动检测与恒虚警处理技术,是当时国际雷达界的热门研究领域。一个初出国门的年轻人挑战国际前沿课题,被视为一件不可能完成的事情。

開弓没有回头箭,尽管困难重重,何友却从没有想过退却。正如最美的风景往往是在披荆斩棘的奋力攀登后才能尽收眼底,他暗下决心:必须把这个“硬骨头”啃下。确定研究方向后,何友废寝忘食地猛攻了4个月的相关知识,那时候通信不发达,也没有互联网,查阅资料繁琐困难。在图书馆中,没有电脑检索,要找到自己想看的文献,需要翻遍一张张记录着文献信息的卡片。何友常翻卡片到眼睛全红,但只要钻进知识的海洋中,他别无他顾。在研究中他发现现有的各种恒虚警技术方法都存在应用条件、使用范围和处理手段上的局限性,于是大胆提出了自己设计的数学模型和处理方法,随后用英、德文撰写发表了3篇很有价值的论文,引起了国际学术界的关注。

在进修即将结束之际,罗林盛情地邀请他继续留在德国进行科研和深造。面对优越的科研环境和优厚的生活待遇,他谢绝了老师的好意,怀着一腔报国热情回到了祖国怀抱。 “当时我只有一个想法,觉得要把我学到的东西尽快运用于我国海军武器装备建设中,要把这些新知识、新方法带回国,培养一批学生,出更多的成果。”

回国后,何友对自己所提的方法作了进一步的创新完善,被很多工业部门用在了国产雷达的具体研制上,不仅使我国雷达信号处理速度提高了近一倍,而且增强了雷达抗干扰性能和自动化精度。

开启未来战争的“智慧引擎”

随着互联网、信息系统及电了设备的发展,人类社会各行各业每天都在生成海量的数据。近年来,新一代人工智能正加速向经济社会各个领域渗透,在工业大数据所推动的变革中,即使效率只提升l%,效益也是空前巨大的,制造业中波音737的引擎每30分钟飞行会产生IOTB的数据。大数据的时代已经到来,正在改变着人们的工作和生活。工业大数据是工业互联网与工业4.0的核心关键技术,更是“中國制造2025”的重要工作内容,也是人工智能未来发展的一个基石。

在这样的发展背景下,人工智能、大数据运用于国防领域是大势所趋,为作战理论变革、武器装备智能化发展带来了重大机遇,成为当前世界军事科技竞争中最前沿、最具挑战性的领域。

对于长期从事国防信息融合的技术研究的何友来说,站在大数据时代的新起点,思考、寻求未来军事斗争新的方式、方法具有十分重大、迫切的战略意义。在他看来,数据真正的意义不是大,而是在线,在线比大更能反映大数据的本质,数字化的数据一旦在线,革命就悄然发生了。

根据何友团队的研究,国防大数据的特性除了具有4V(规模、种类、速度、价值)特征外,还具有8S特征,包括超复杂性、超保密性、高机动性、高安全性、高碎片性、强对抗性、强实时性、强交互性,可概括为“两超、三高、三强”特性,需要面对数据不够用、不可用、不会用、不敢用的应用挑战,解决基础理论、技术实验以及应用等3类科学问题。随着关键技术的突破,未来将形成由数据资源、计算资源、大数据管理与分析系统等紧密结合的国防大数据平台,在未来智能化战争的各类作战、训练、后勤保障、装备研发等行动中发挥“智慧引擎”作用。

何友提出,要从国家层面开展国防大数据顶层设计,规划技术发展路线,统筹调配,全面攻克国防大数据科学问题,突破国防大数据的关键技术,推动军队信息化建设的创新发展。

理想指导着人生航船前进的方向

何友说: “理想就像罗盘指导着人生航船前进的方向,然而,光有罗盘的指引,不勤奋地划桨也是不行的。”他已经把工作当成了生活的一部分,每天工作十一二个小时。有时即使他出差回来已经晚上八九点,依然要去距离家有一段距离的实验室,把工作事情处理完。

何友在雷达检测融合方面取得了系列创新成果,提出广义有序统计类融合检测统一模型,德国雷达学会主席H Rohling等认为该模型计算量小、性能好,是该领域的重大研究进展。他主持研制XXG地面跟踪雷达、雷达实时标校设备30余台套,达到国内领先水平。他在多传感器融合理论方面取得多项开创性成果,并在信息融合综合工程应用方面,主持研制XXG任务系统训练机等多种大型综合训练机,解决了敏感地区实装无法进行作战训练的难题。

何友长期从事信息融合理论与技术、装备模拟仿真、大数据技术与应用研究,是我国军事信息融合领域的主要开拓者之一。在雷达目标融合检测、多传感器多目标跟踪、多传感器航迹关联、辐射源识别、无源定位、作战系统仿真等方面取得系列原创成果,广泛应用于雷达、情报处理、飞行员培养等国家和军队重大工程中。主持研制了测控信息融合系统、跟踪雷达、大型航空模拟训练机等多型工程系统,全部装备部队。以第一完成人获国家科技进步二等奖4项、国家级教学成果一等奖、二等奖各1项、军队科技进步一等奖7项、二等奖5项、省级技术发明一等奖1项、省部级教学成果一等奖3项,授权中国发明专利和软件著作权56项。获全国百篇优秀博士学位论文,在IEEE会刊等发表论文260余篇,出版专著6部,其中1部获国家“三个一百”原创出版工程奖,论著他引11000余次。培养博士、硕士120余人。先后入选国家百千万人才工程,荣获何梁何利基金科学与技术进步奖、“求是”工程奖、全国留学回国人员成就奖、山东省科学技术最高奖、军队专业技术重大贡献奖等,荣立二等功5次。

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