现代战场情报处理的数据融合技术

  【摘 要】 针对现代战场的预见能力，阐明了情报综合处理和数据融合技术的核心思想和处理流程。阐明了数据融合技术的由来和动因。着重分析了数据融合在、情报收集处理系统中的应用及其影响。对现代战场情报综合处理技术应用的研究具有一定的意义。
　　【关键词】 数据融合；情报处理

　　引 言
　　众所周知，现代化战争中信息技术被广泛应用，使战争形态发生了根本变化，特点是集海、陆、空、天、电于一体，作战空间立体化，武器先进精良，战斗进程快，战场态势变化快等，这给部队侦察监视能力、作战指挥和快速应变能力提出了更高的要求。为了便于直观地对敌情进行综合判断，利于指挥官准确快速地做出战斗部署和任务安排，计算机处理和自动数据融合技术便起到了关键性作用，否则将会被大量数据所淹没，导致判断错误而延误战机。
　　数据融合技术，包括对各种信息源给出的有用信息的采集、传输、综合、过滤、 相关及合成，以进行环境判定、规划、探测、验证、诊断等。其目的是将侦察得来敌方情况的各种情况加以去粗存精、去伪存真，由此及彼、由表及里的思索，然后将自己的情况加上去，对比和研究双方的相互关系，便于做出准确判断。
　　1、数据融合技术基本概念
　　数据融合实质是指即把来自许多传感器和信源的信息加以连贯和组合，获取精确的位置和身份估计，以及对战场情况和威胁进行适时的完整评估的过程。包括三个内容：
　　(1)数据融合是对多源不同层次数据进行的处理过程；
　　(2)数据融合过程包括目标数据的检测、关联、相关、估计和综合；
　　(3)数据融合结果包括低层次的状态、类型估计以及高层次的整个战术态势和威胁评估。
　　在战场上有众多类型的传感器搭载在各种平台上，这些传感器部署在战场上，同时还有大量士兵搜集情报，这样提供了大量信息。为此就需要一些监视中心，比如“情报中心”、“数据融合中心”来汇集、处理这些数据，得到作战指挥决策要求的情报与敌情概要。这过程就是情报综合处理。是军事情报和侦察部门的经常性重要工作，贯穿于平时与作战的全过程。因此，无论战争前或战争中均应广泛搜索和汇集各类情报资料，进行综合分析研究，找出正确的结论，并及时上报，保障作战对情报的需要。
　　2、 数据融合处理流程
　　数据融合过程分为三级，其处理流程如下图所示。这些“级”说明的是总的数据处理流程的人为逻辑分界。

图1 多传感器数据融合处理流程图
　　⑴ 第一级处理。其包括数据和图像的配准、关联、跟踪和识别，即融合传感器作战环境中各类目标的探测、定位和识别估计，具体内容有：①预处理与时空配准；②目标配对和关联；③状态估计和目标识别。
　　(2) 第二级处理。即态势的抽象与评估。态势抽象是指由一个不完全数据集构成一个综合表示，以产生一个对一级融合结果给出的各兵力分布的上下相关说明，为前级处理提供连贯说明。
　　(3)第三级处理。即威胁评估，是关于敌方兵力对我方杀伤力和威胁程度的评估，具体包括综合环境判断、威胁等级判断及辅助决策。
　　第二级、第三级处理的区别：第二级处理的结果是表示出敌方行为的模式，第三级处理产生定量的威胁能力，并推测敌方兵力的企图。现今的发展还有第四级处理及优化融合处理，包括优化利用资源，优化传感器管理和优化武器控制。通过反馈自适应，提高系统融合效果。
　　3、数据融合技术的由来和动因
　　现代新军事革命的到来，使先进的技术和武器系统与创新的军事学说和编制有效地结合在一起，军事效能得到极大提高，这使一切战争便成为C4ISR系统如何正确判断并实施己方的兵力部署，同时破坏敌方军事计划的一场军事竞赛。这样，像上述提到的去粗存精、去伪存真、由此及彼、由表及里的思索，做出正确、及时的态势和威胁评估就成了C4ISR系统的核心和基础。从而导出一个新的研究方向――多源信息融合技术。
　　数据融合的基本目的就是将多个传感器、多个信源数据组合起来，以获得比单传感器更多的信息和最佳协同作用的效果；由选取多传感器协调与共同工作优点而获得传感器系统有效性增强。
　　指挥员要想做出正确的决策，就需要准确及时地了解敌我双方兵力部署。在现代C4ISR系统中，最复杂的信息问题乃是如何把各种不同的数据汇集成简明准确的战术、作战和战略态势说明。由于系统的复杂性提高，范围庞大，各传感器数目和信息量不断增加，用人工方法汇集数据已不再能满足要求，因而促进了数据融合技术的发展。为了实现从多个传感器在信息方面可获得的好处，必须发展自动化信息融合技术，使之缓解传感器与通信的过度负担。
　　数据融合是从简单的智能武器系统到最复杂的大规模信息处理系统和大型C4ISR系统等所有军事系统的重要组成部分。军事部门更好地了解数据融合过程并发展一套将数据融合纳入其新的系统中的较好工具是非常重要的。当然，自动数据融合的许多优点是以提高系统复杂性为代价的。与单传感器相比这种复杂性可能带来成本提高、系统可靠性降低等不利影响，需权衡考虑。
　　4、数据融合在C4ISR、情报收集处理系统中的应用及影响
　　数据融合在军事上的应用包括在战略和战术上C4ISR任务的各个领域，例如使用多传 感器的自主式武器（如自主战车）、作战平台（如舰艇、飞机）和预警飞机，有人无人侦察飞机或分布式传感器广域监视系统及各类情报收集处理系统等。
　　自动数据融合技术的应用将对以下领域产生影响。
　　(1) 系统改进。数据汇集为信息处理和传感器管理提供了基础，对于监视活动、 先进的“灵巧”和“智能”武器系统以及先进的计算机辅助军事、政治指挥中心的设计来说是很重要的。在多信息源、多平台和多用户系统内，数据汇集起着重要的处理和协调作用。数据汇集的应用意味着保证系统各单元与汇集中心间的连通性、及时通信、分布数据库及广泛互通性。
　　(2)空间、时间数据库系统。为了管理大型数据库，必须改进数据库系统，避免运用常规方法提取相关数据时通常需要的组合搜索空间规模。可利用的技术包括：数据库设计和结构、新的有效的搜索与检测机制以及分布式多媒体数据库管理。以用户友好的灵活格式进行快速显示是决策支持的重要课题。智能数据库提供了高水平的、更抽象的数据库相互作用，并加速了应用开发。
　　(3)系统综合和产品应用。对传感器输出、通信网容量、传送时间、用户询问业务以及系统产品对其自身工作的影响进行评估，意味着要有比服务和职能部门能力更强的设计和管理机构。在复杂的技术发展计划中这种控制程度尚不存在。用户对数据汇集产品的使用，给出了会大大影响数据汇集系统本身性能的备选方案。由于有的用户可能希望忽略、利用、欺骗、干扰或破坏数据汇集系统用作关键输入的敌方系统，因此在系统投入使用以前，先开发对数据汇集产品使用中的冲突进行判决的机制是非常重要的。
　　(4)态势和威胁判定用的推理系统。必须考虑作战态势及决策目标，对数据和信息产品进行自动解释。支持军事指挥员进行态势和威胁判定的数据输人和数据驱动产品（例如目标跟踪和识别）的适当解释，要求在大范围内对数据进行推理，包括作战原则（红方和蓝方）、环境、地志学及其他方面的考虑。为了对数据的充分性、欺骗和干扰以及数据收集最优化做出判断，推理系统是很重要的。
　　过去30多年间，数据融合技术的惊人发展使C4ISR系统和作战管理方面取得了重大进展。促使数据融合技术发展的几种趋向如下：
　　(1)用于目标搜索探测、识别和跟踪的RF、红外和光电等多频谱、多手段传感器使用；
　　(2)具有协同监视和定位能力的分布传感器网络和有关数据链路的使用；
　　(3)无源的隐蔽观测武器受到极大重视，用电子侦察、红外和光电等多种互补的无源传感器代替和支援雷达等有源传感器系统；
　　(4)可以利用战区范围的战术和作战数据链和全球战略数据网在指挥控制间传输数据。
　　信息量的迅猛增长和信息速率大幅提高，加之计算机和通信技术的快速发展，促进了数据融合技术的发展。
　　结束语
　　未来的作战将比以住的作战更快、范围更广、更具破坏力，战场态势瞬息万变。只有迅速地做出正确判断和决策，才能取得联合作战优势。指挥员的决策将比过去更重要，具有更深远影响。军事领域中不断增长的复杂度使得军事指挥员面临数据激增、信息超载等问题。因此，加强战场情报融合的研究是当前情报处理系统发展的迫切需要，也是实现一体化联合作战的军事需求。如何结合战场作战特点获取情报信息，将信息融合技术运用到情报分析与处理的问题上来是未来军事的发展趋势。