试析多源情报信息航迹融合处理模式

张范军 胥 刚

（1.中国人民解放军91001部队，北京 100841；2.中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京 210023）

0 引言

由于信息来源的多样性，在信息处理中必然会遇到许多新的问题，如多个相同或不同类别的探测器无法提供全面的方向测量，需要同时处理不同速度的信息源，存在信息格式不同、传感器测量精度差异、坐标转换等问题。如何将现有情报源的各种特征与新类型的情报源进行融合，运用到飞行指挥系统中，建立起监控区域内的综合空情，成为一个迫切需要解决的问题。

1 飞行系统情报系统处理中的常见问题

飞行系统主要用于机场设施和飞机停放时的监控和指挥。机场安保工作可以实现对机场全景和重要区域的自动视频监控，使管理者能够及时了解现场的状况，从而增强对突发事件的预防[1]。在飞行指挥中，可为指挥人员提供直观的视频动态，保证指挥及时准确。特别是在飞机发生空中故障或因天气恶化、能见度低急剧减速时，可以有效指导降落和减速工作。在飞行指挥信息系统中，一旦信息系统出现错误，将会造成严重的安全事故。在降落过程中，指挥人员可以通过情报系统查看飞机的状态、脱离滑行、是否放下起落架等，以指导驾驶员进行修正。传统情报处理模式在测量精度和时间精度方面都存在着一定的缺陷，难以适应航空安全的需要，这些问题促进了多源情报信息航迹融合处理模式的产生。

2 建立多源情报信息航迹融合处理模式的重要性

在飞行系统情报系统中，多源信息的应用一直是航空情报领域的一个重要课题。不同类型的资料，其情报资料的侧重点也不尽相同。在航空情报领域，要实现对航空情报的综合评价，必须根据不同的研究目标，选择多种数据进行信息融合，以达到更科学、更客观的效果。另外，随着计算机、机器学习等技术的不断发展，多源信息融合技术和手段已不再局限于数据类型的融合，而是更加注重融合的深度和方式。融合处理模式基于信息融合技术，对目标进行全方位、多维的观察，获取了海量的、相辅相成的信息，利用目标追踪技术，可以估算出目标的位置、速度、特征和未来的状态[2]。多个传感器的航迹生成系统的优势很多，为了提高整个系统的生存性，系统充分利用了多个传感器所获得的冗余信息，在某些局部平台受到干扰或发生故障的情况下，该系统不会彻底停机，仍然能够正常工作；系统的覆盖面积充分拓展，通过对各个节点的工作空间进行交叉覆盖，使一个节点能够检测到其他节点不能监控的区域，从而提高了空间覆盖的能力；由于各传感器的工作时间存在差异，因而能够充分利用时间上的互补信息，提高整个系统的时域性能；为了提高跟踪精度，各个传感器对各个方向的检测准确度也有一定的差异，通过多个节点的冗余信息，可以提高系统的多维分辨率，提高整个系统的跟踪精度。采用分布式的系统，可以充分发挥各个传感器的优点，实现对传感器的灵活选择，降低成本。多平台多传感器产生轨迹是通过多个不同的数据源实现对目标的追踪，通过多个不同的传感器对多个不同的平台进行数据的采集，并对单个平台进行跟踪，从而获得目标的局部轨迹。利用通信网络进行数据传送，将各平台的飞行轨迹发送到预定的融合中心。融合中心对接收到的数据进行配准、关联、融合等一系列的处理，最终形成被观察对象的系统轨迹，从而获得目标跟踪的全局结果。

3 多源情报信息航迹融合处理模式建立及效果分析

3.1 模式建立

信息融合技术以多个传感器为硬件基础，每个传感器都能独立地观察目标，通过信息融合技术将所获得的大量冗余性信息进行融合，最终形成一个统一的、全面的、准确的、全方位的描述。该方法具有较高的可靠性和科学性。基于传统的信息融合模型和一般的体系结构，多传感器目标跟踪系统在实际应用中得到了一些改善。在多平台上，各个平台在获得观察数据后，分别对机动目标进行滤波和跟踪，获得局部跟踪轨迹，并将其传送到融合中心。在融合中心进行数据融合之前，必须经过时间和空间的匹配，以确保系统的精确性和高效性。

在分析影响目标处理准确度的基础上，在多源情报信息中加入时空对准、交会处理、目标关联和平滑处理等多种融合处理技术，以达到早期发现和持续跟踪目标的目的，及早提供目标信息，为精确跟踪测量装置提供目标指导信息，为高效操作、实现显示软件和指令导航软件的功能提供了有力的支持[3]。在本地平台上，每个传感器都可以独立地观察目标，通过数据级的时间和空间上的校准，利用每个传感器的观察数据进行滤波和追踪，产生相应的跟踪轨迹，由本地平台进行多条航迹的关联运算，并将多条航迹合并到一起。

每个平台单独观察一个目标，经过滤波处理产生局部航迹，向系统中心传送本地的航迹，在系统中心接收到本地的数据后，对航迹进行定位，再进行多个目标的跟踪，因为每个区域的数据处理周期和报告的时间都不一样，导致数据的相关性分析出现了错误[4]。在融合过程中得到的各个区域航迹被预测到下一个融合时间点，通过相关算法进行预测，从而有效地避免了由于飞行时间不一致引起的错误。在完成了相关判别后，融合中心对多个被识别为相同的航迹进行分步融合，并分别对非相关的目标进行独立的处理，获得了系统的航迹。系统结构流程如图1 所示。

图1 系统结构流程

在该数据融合模式中，处理程序由下列级别组成：第一层次为目标评价，包括数据配准、数据关联、位置估计、运动参数估计、识别参数估计等。第一阶段是信息融合中最基本的一步，它的处理结果将成为信息融合的基本信息。其中，多源数据的配准是将原来由各个传感器平台所获取的时空非同步信息，按统一的空间坐标和时间基准进行配准，为以后的处理提供统一的数据。通过数据关联，将不同来源的信息归类到相同的对象，将这些信息进行合并和融合；第二层次是形势评估，它是对整个战斗形势的抽象和评价。根据战场上敌我双方的情报，结合周围的情况，对敌人的战场情况、战斗力分布、战术意图等进行全面的分析，从理论上分析各种假设的可能性，为作战决策提供依据，并据此制定相应的对策；第三层次为影响评价，将目前的总体形势与将来的状况进行映射，对所关心目标的未来状况和行为趋势进行预测，从而实现对形势的有效分析。在军事上，对敌我双方的行动倾向进行估算，对其发生的概率进行预测和估算，可以起到提供情报的作用，以便进行支援和部署；第四层次是流程评价，该流程位于较高层次。通过建立一套系统的最优指标，实时监测和评估整个系统的运行情况，使系统能够实时地进行资源配置，以达到满足实时性和精确度的要求。

3.2 效果分析

格式转换及修正误差功能是将所获取的数据转换成统一的数据格式，并利用错误校正方法校正位置的误差，使多源数据的相关处理成为可能。格式转换及纠错功能是将获取的数据转换成统一的数据格式，并利用错误校正方法校正位置的误差，从而使多源数据得到相应处理。数据关联处理功能是根据设置的准则，对不同来源的数据进行判定，对错误校正后的数据进行时间校准[5]。根据目标位置、次码、呼号等信息，进行相应的计算和综合判定，确定不同来源的数据与目标之间的联系。

目标状态评估功能可以对目标的当前位置进行估算。根据任务类型、信息来源、目标能力等因素，采用卡尔曼滤波或多源定位的方法估算目标的位置。例如，在跟踪监控的情况下，选用卡尔曼滤波器和多源定位技术对目标进行定位；在多机对抗任务中，利用主站的实测资料，根据相关关系和信息来源的特性，估算出目标的位置[6]。目标信息服务是指根据特定的格式和内容，根据用户的个性化要求，实现对目标信息的服务。情报业务主要是为目标的情况监控提供信息支撑。

针对多个传感器的数据融合特性，结合飞行测试的实际，对目前的飞行指挥系统进行优化，选择混合多传感器的航迹融合方式，利用传感器的数据进行融合，获取更丰富、更精确的目标运动参数，并将全部信息用平面显示器和多功能显示器显示出来，从而为指挥员提供更加准确、稳定、及时的导航信息。在飞行指挥时，指挥员会通过观看显示器，将目标的身份、高度、速度矢量和其他相关信息显示出来，同时还显示了观察到的不同机动路径和预期结果，以便按照指令对指挥系统进行调度，并对飞行环境产生影响，对原来的航线进行修正[7]。同时，可以将规划行为和程序导入情况数据库，对合成推理进行支持。

4 结语

根据科技发展的需要，将时空对准、交会处理、目标关联、平滑等各种信息融合处理技术运用于航空指挥系统，使其能够获得更为实时、准确、完整的空中态势，并从根本上改进原有的软件功能，解决了以往对低 RCS 目标监测不足的问题，改进了对多源信息的处理流程，能够让飞行指挥系统在处理情报信息方面有更高水平的作用。