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智能交通路况监测与预警系统操作指南第一章智能交通路况监测与预警系统概述 (3)1.1 系统简介 (3)1.2 系统功能 (3)第二章系统安装与配置 (4)2.1 系统安装 (4)2.2 系统配置 (5)第三章用户管理与权限设置 (5)3.1 用户注册与登录 (5)3.1.1 用户注册 (5)3.1.2 用户登录 (6)3.2 用户权限设置 (6)3.3 角色管理 (6)第四章路况监测模块 (7)4.1 路况信息采集 (7)4.2 路况信息展示 (7)4.3 路况预警设置 (7)第五章交通流量分析模块 (8)5.1 交通流量数据采集 (8)5.1.1 数据采集方法 (8)5.1.2 数据采集设备 (8)5.1.3 数据采集内容 (8)5.2 交通流量统计分析 (9)5.2.1 数据预处理 (9)5.2.2 交通流量指标计算 (9)5.2.3 交通流量分布分析 (9)5.3 交通流量预警 (9)5.3.1 预警方法 (9)5.3.2 预警指标 (9)5.3.3 预警系统设计 (10)第六章处理与救援模块 (10)6.1 上报 (10)6.1.1 信息采集 (10)6.1.2 上报流程 (10)6.1.3 上报要求 (10)6.2 处理 (11)6.2.1 现场处理 (11)6.2.2 调查与分析 (11)6.2.3 整改与验收 (11)6.3 救援资源调度 (11)6.3.1 救援资源分类 (11)6.3.2 救援资源调度原则 (12)第七章路况预测与优化模块 (12)7.1 路况预测算法 (12)7.1.1 算法原理 (12)7.1.2 算法应用 (13)7.2 路况优化策略 (13)7.2.1 动态路径规划 (13)7.2.2 交通信号控制 (13)7.2.3 车辆限行措施 (13)7.2.4 路网优化 (13)7.3 预测结果展示 (13)7.3.1 图形展示 (13)7.3.2 表格展示 (13)7.3.3 地图展示 (13)第八章系统维护与管理 (14)8.1 系统升级 (14)8.1.1 升级前的准备工作 (14)8.1.2 升级过程 (14)8.1.3 升级后的注意事项 (14)8.2 系统备份与恢复 (14)8.2.1 备份策略 (14)8.2.2 备份工具 (15)8.2.3 备份操作 (15)8.2.4 恢复操作 (15)8.3 系统监控 (15)8.3.1 监控内容 (15)8.3.2 监控工具 (15)8.3.3 监控策略 (15)第九章数据分析与报告 (15)9.1 数据导出与导入 (15)9.1.1 数据导出 (16)9.1.2 数据导入 (16)9.2 报告与导出 (16)9.2.1 报告 (16)9.2.2 报告导出 (17)9.3 数据分析应用 (17)9.3.1 市场营销分析 (17)9.3.2 财务分析 (17)9.3.3 人力资源分析 (17)9.3.4 生产运营分析 (17)9.3.5 教育分析 (17)第十章用户界面与操作指南 (18)10.1 主界面布局 (18)10.2 功能菜单操作 (18)第十一章系统安全与防护 (19)11.1 数据加密 (19)11.1.1 对称加密 (19)11.1.2 非对称加密 (19)11.1.3 混合加密 (20)11.2 用户身份验证 (20)11.2.1 用户名和密码验证 (20)11.2.2 生物特征验证 (20)11.2.3 双因素认证 (20)11.3 安全防护策略 (20)11.3.1 防火墙 (20)11.3.2 入侵检测系统 (20)11.3.3 安全漏洞修复 (20)11.3.4 数据备份与恢复 (21)第十二章常见问题与解决办法 (21)12.1 系统故障处理 (21)12.1.1 系统崩溃 (21)12.1.2 系统蓝屏 (21)12.2 使用问题解答 (21)12.2.1 软件安装问题 (21)12.2.2 软件运行问题 (22)12.3 联系与支持 (22)第一章智能交通路况监测与预警系统概述1.1 系统简介智能交通路况监测与预警系统是基于现代信息技术、人工智能、大数据、卫星导航等先进技术，为提高我国交通管理水平和道路安全功能而研发的综合系统。
浅析国内外天基预警系统的现状和发展趋势【摘要】天基预警系统作为现代化战争中获取信息的重要手段，其重要地位已经越来越凸显出来。
鉴于当前天基预警系统的重要战略地位，各国都在竞相开发此系统。
本文重点介绍了国外天基预警系统的现状，简要阐述了其发展趋势，并对我国在天基预警系统的发展方向提出了自己的一些见解。
【关键词】天基预警系统预警卫星搜集探测捕捉1 引言天基预警系统，又称为空间预警系统，在国家防御战略中居于重要的地位，是导弹防御系统的最前端。
20世纪90年代以来的局部战争表明，大气层外的空间已成为联合作战中获取对方军事信息的重要领域，天基预警系统对情报的监视和侦察则是作战系统的重要组成部分。
天基预警系统的核心是预警卫星，主要用于对导弹的早期预警，预警卫星上装有红外探测器和电视摄像机等设备，根据导弹发射时的目标特征实施监视、跟踪和定位。
天基预警系统对远程弹道导弹一般可以提供15-30 min预警时间；对近程导弹也能提供几分钟的防御准备时间。
天基预警系统在导弹防御中起着关键的作用，预警系统能否及时、准确地发出预警信息，将决定着整个反导作战的成败。
2 当前国外天基预警系统的现状当前世界上已经形成的比较完善的预警卫星系统的主要有美国的DSP （defense suppoprogram）和SBIRS（spacd-basinfrared system）系统以及俄罗斯的天基预警系统。
美国是最早开始天基预警系统研究的国家，也是迄今为止与实战结合最紧密的国家，相对来说，俄罗斯预警卫星总体水平远不及美国，所以这里主要以介绍美国天基预警卫星为主，阐述一下美国天基预警系统现状。
美国现阶段的卫星预警系统主要分为两大部分，分别是DSP和SBIRS，下面来做详细的介绍。
2.1 国防支援计划（DSP）美国国防支援计划卫星系统的第一颗卫星于1970年11月发射，目前的在轨卫星均属于第三代。
该卫星预警系统星座是由5颗DSP卫星组成，其中的3颗为较新的工作卫星，2颗为较老的备用卫星。
支持MBSE的系统全过程设计应用框架研究与实现胡峻豪;冯雷;朱睿;李荣强【摘要】针对当前工程系统设计中需求和功能分析多基于文档,难以与物理模型交互进行系统整体仿真验证的问题,研究了基于模型的系统工程(MBSE)方法论和功能模型接口(FMI),提出了一种支持MBSE的系统全过程设计应用框架,并基于该框架设计了某型飞行器舵机伺服系统.结果表明,该框架能满足从需求、功能分析到物理仿真的全过程模型实现和联合仿真,提高了系统设计效率,降低了反复迭代次数,适用于大型、复杂系统的全过程设计建模与仿真.【期刊名称】《航空制造技术》【年(卷),期】2016(000)013【总页数】5页(P105-109)【关键词】基于模型的系统工程;功能模型接口;功能模型;物理模型【作者】胡峻豪;冯雷;朱睿;李荣强【作者单位】中航工业成都飞机设计研究所,成都610091;中航工业成都飞机设计研究所,成都610091;中航工业成都飞机设计研究所,成都610091;中航工业成都飞机设计研究所,成都610091【正文语种】中文胡峻豪硕士，毕业于西北工业大学航天学院，现就职于中航工业成都飞机设计研究所，研究方向为基于模型的系统工程、多学科联合仿真。
由于在成本和效率方面的巨大优势，计算机仿真已成为当前工程研制的必要环节。
但目前的计算机仿真多集中在物理仿真层面，通过建立系统物理模型，模拟系统工作原理，分析系统性能；对于前期需求与功能逻辑建模重视不够，无法将系统的需求、功能和性能作为一个有机整体来分析、验证，从而造成顶层设计与专业工程设计间反复迭代。
针对上述情况，近年兴起了基于模型的系统工程（Model-Based System Engineering，MBSE）方法论 [1]，在分析系统需求的基础上，采用SysML和UML作为描述系统功能和行为的建模语言，使用模型状态机精确描述系统的功能逻辑和故障处理模式，建立系统的功能模型，并通过模型的仿真、验证，分析需求的满足程度和系统的功能逻辑流转，方便设计人员在系统设计早期验证设计的全面性和正确性。
基于不同模型的红外预警卫星探测波段选择导弹预警卫星是目前探测弹道导弹发射的最有效的手段，它通过星载红外探测器探测到弹道导弹发射时尾焰的红外辐射，并把方位角和辐射强度等信息传给地面工作站，从而为地面防御系统提供尽可能长的预警时间。
通过课上老师的讲解可以了解到，DSP 预警卫星采用对2.7μm和4.3μm比较敏感的探测元件进行探测，后来通过查阅资料，进一步了解到选用2.7μm和4.3μm 附近波段的理论与算法依据，以及在不同的主要考虑因素下，建立不同模型所仿真出的具体探测窄波段也有所差别。
以下是对以不同影响因素为主时，对预警卫星所采用波段进行仿真后的研究情况与结果。
1. DSP预警卫星采用2.7μm和4.3μm波段的合理性分析在不考虑背景杂波对波段选择影响的情况下，从探测距离与信噪比两方面因素建立相应模型验证DSP预警卫星采用2.7μm和4.3μm波段的合理性。
DSP 预警卫星的探测距离估算预警卫星的扫描探测采用线阵列探测器，通过往复的扫描对整个视场空间进行搜索，在搜索到目标后，改为由凝视的面阵探测器进行跟踪，也就是说只有扫描探测器探测到了信号才有可能对导弹进行跟踪预警，因此我们对卫星探测距离的计算可以认为是对线阵列探测器作用距离的计算[1]。
采用线阵列探测器的红外搜索系统的理想作用距离模型以及DSP预警卫星探测的总视场角模型，以美国现役的DSP导弹预警探测卫星为例，可以仿真1~10μm 波段，探测器最大探测距离与波长的关系如下图所示。
图1. 1~10μm波段，探测器最大探测距离与波长的关系图[1]通过上图可以看出，助推段探测时，探测器的最佳工作波段在短波和中波波段，随波长的增加，探测距离急剧减小，以至于在长波波段时，探测卫星不能进行有效的探测。
信噪比对预警卫星工作波段的影响导弹主推段天基红外探测器所接收的能量包括：a. 导弹助推段的高温气体和导弹本体产生的红外辐射，简称为目标辐射辐照度；b. 地球背景的红外辐射辐照度；c. 大气的红外辐射辐照度；d. 太阳照射产生的反射和散射辐照度。
面向复杂系统工程的多学科统一建模与联合仿真技术研究与应用实践作者：暂无来源：《智能制造》 2017年第5期航空工业信息技术中心（金航数码）郄永军多学科联合仿真技术应用工程背景航空产品是涉及机械、电子、电气、控制、液压及软件等多学科, 可靠性、维修性和保障性等多专业工程要求的复杂系统，其开发模式正经历从基于文档向基于模型的范式转移。
建立以基于模型的系统工程方法论为指导、以功能/性能样机为载体，贯穿需求、功能、逻辑与物理构建模型在环、软件在环、硬件在环及人员在环的数字化综合仿真环境，开展多学科统一建模与联合仿真，实现功能/ 性能需求在开发早期阶段的验证与确认，基于数学模型（虚拟样机）开展复杂系统架构与方案的设计、权衡与分析优化，缩短设计迭代周期，提升开发质量，已成为国际航空航天和防务领域复杂系统开发的主流趋势。
当前，基于Modelica 语言的系统仿真技术已在达索航空、德宇航和空客得以工程应用，通过构建由功能样机、性能样机和几何样机组成的数字样机，可实现在虚拟空间下开展虚拟试验/ 试飞，极大的降低物理试验/ 试飞的周期与成本。
多学科联合仿真技术演进历程系统级多学科联合仿真主要应用于系统架构与方案权衡、功能分配、接口定义、子系统参数优化、功能/ 性能早期验证和确认等领域，涉及多学科的系统仿真技术主要经历了如下发展历程。
（1）基于接口的多学科建模与仿真技术：该方法是由各学科相应的商用仿真软件提供或开发相应的接口。
其完全依赖商用软件之间的一对一接口，这些接口往往为某些商业公司所私有，不具有标准性和开放性。
（2）基于高层体系结构（HLA）：该方法克服了基于接口的诸多缺陷，较好地实现了多学科建模与仿真，但要求建模人员必须先熟悉HLA/RTI 的各种服务协议，再编制相应的程序代码，并且需要人为的割裂不同学科子系统之间的耦合关系，实质上是一种子系统层次上的集成方法。
（3）基于统一建模语言的多学科系统仿真技术：该方法具有与学科无关的通用模型描述能力，任何学科均可实现统一建模。
第４５卷第３期２０２３年６月指挥控制与仿真ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ＆ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＶｏｌ ４５㊀Ｎｏ ３Ｊｕｎ ２０２３文章编号：１６７３⁃３８１９（２０２３）０３⁃００７１⁃０７基于兵棋推演的联合侦察预警能力评估李志强，刘经德，殷来祥，曹㊀毅，付琼莹（国防大学联合作战学院，北京㊀１０００９１）摘㊀要：联合侦察预警体系的能力指标是联合作战指挥员在作战筹划与指挥控制阶段关注的重要基础信息之一㊂根据联合作战指挥员对联合侦察预警能力分析评估需求，基于兵棋推演基础想定和实时推演数据，采用体系能力边界静态评估与实时作战效能评估相结合的方法，从宏观整体与局部细节不同层次系统全面地评估联合侦察预警体系作战能力，设计构建了联合侦察预警体系基本作战能力与实时作战效能评估两大类十五个具体评估指标，并对每一个评估指标的内涵㊁外延和计算方法进行了详细阐述；最后，基于兵棋推演基础想定和推演模型输出结果，设计并实现了联合侦察预警体系能力评估软件工具，为兵棋推演中面向指挥员的联合侦察预警能力评估提供了新思路和新方法㊂关键词：侦察预警；体系能力；指标体系；兵棋推演中图分类号：Ｅ９１７㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀㊀ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃３８１９．２０２３．０３．０１１Ｃａｐａｃｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｊｏｉｎｔｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ＆ｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｗａｒｇａｍｅＬＩＺｈｉｑｉａｎｇ，ＬＩＵＪｉｎｇｄｅ，ＹＩＮＬａｉｘｉａｎｇ，ＣＡＯＹｉ，ＦＵＱｉｏｎｇｙｉｎｇ（ＪｏｉｎｔＯｐｅｒａｔｉｏｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＮａｔｉｏｎａｌＤｅｆｅｎｓｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌｉｎｆｏｒｍａ⁃ｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｊｏｉｎｔｃｏｍｂａｔｃｏｍｍａｎｄｅｒｓｔｏｅｘｅｃｕｔｅｃｏｍｂａｔｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｃｏｍｍａｎｄａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｕｒｇｅｎｔｎｅｅｄｓｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｃｏｍｍａｎｄｅｒｔｏａｎａｌｙｚｅａｎｄｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｃｓｃｅｎａｒｉｏｓａｎｄｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｄｅｄｕｃｔｉｏｎｄａｔａｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｃｏｍｂａｔｗａｒｇａｍｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｖａｌｕａｔｅｓｔｈｅｊｏｉｎｔｒｅｃｏｎ⁃ｎａｉｓｓａｎｃｅａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂｙｃｏｍｂｉｎｉｎｇｔｈｅｓｔａｔｉｃｃａｐａｂｉｌｉｔｙｂｏｕｎｄａｒｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｃｏｍｂａｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅ⁃ｎｅｓｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ，ｆｉｆｔｅｅｎｓｐｅｃｉｆｉｃｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｆｒｏｍｔｗｏｃａｔｅｇｏｒｉｅｓｏｆｂａｓｉｃｃｏｍｂａｔｃａｐａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｃｏｍｂａｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｒｅｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ａｎｄｔｈｅｃｏｎｎｏｔａｔｉｏｎ，ｅｘｔｅｎｓｉｏｎａｎｄｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｅａｃｈｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘａｒｅｅｌａｂｏｒａｔｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｂａｓｉｃｓｃｅｎａｒｉｏｄａｔａｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｃｏｍｂａｔｗａｒｇａｍｅｓｙｓｔｅｍａｎｄｔｈｅｏｕｔｐｕｔｄａｔａｏｆｔｈｅｇａｍｅｍｏｄｅｌ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｓｔｈｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａ⁃ｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅｔｏｏｌｆｏｒｔｈｅｊｏｉｎｔｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｎｅｗｉｄｅａｓａｎｄｎｅｗｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅａｎｄｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｋｅｙｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｃｏｍｍａｎｄｅｒｉｎｔｈｅｗａｒｇａｍｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅａｎｄｗａｒｎｉｎｇ；ｓｙｓｔｅｍｏｆｓｙｓｔｅｍｃａｐａｂｉｌｉｔｙ；ｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ；ｗａｒｇａｍｅ收稿日期：２０２２⁃０８⁃０４修回日期：２０２２⁃０９⁃２３作者简介：李志强（１９７３ ），男，教授，博士生导师，研究方向为兵棋推演与作战模拟㊂刘经德（１９９０ ），男，硕士，工程师㊂㊀㊀联合侦察预警体系是指陆基㊁海基㊁空基㊁天基等各类中远程侦察预警装备在网络信息体系支撑下，主要用于遂行侦察预警任务的联合作战力量体系［１］㊂联合指挥员为了更好地组织联合作战侦察预警作战筹划与指挥控制，在作战筹划阶段和指挥控制阶段，对联合侦察预警体系能力进行分析评估，充分认识和了解联合侦察预警体系的基本作战能力和短板弱项非常重要㊂兵棋推演实际作战指挥活动中，在作战筹划阶段，指挥员首先需要根据作战想定中联合侦察预警体系作战力量编成㊁作战布势及装备战技术性能，从理论上评估联合侦察预警体系的理论作战能力及在作战编成和作战部署等方面存在的问题，从而为其进行战前作战筹划提供参考；在指挥控制阶段，指挥员需要实时掌握联合侦察预警体系在作战过程中的装备损失㊁部署调整以及实际作战效能和能力变化情况，从而为其进行战中指挥决策提供依据㊂因此，对联合侦察预警能力的评估主要集中于装备战技术性能基础，重点关注两个方面的问题：一是联合侦察预警体系作战力量编成及其布势形成的基本作战能力㊁短板弱项及其存在的其他问题；二是对抗过程中联合侦察预警体系的整体作战效能和能力演变以及对作战需求满足的情况㊂评估过程是紧紧围绕指挥员在作战指挥中的实际需求展开的［２⁃３］㊂目前，对联合侦察预警体系能力的评估大多是从武器装备体系的视角出发的，对于联合作战指挥过程７２㊀李志强，等：基于兵棋推演的联合侦察预警能力评估第４５卷中指挥员关键信息需求的研究较少，难以满足联合作战指挥员对联合侦察预警体系能力分析评估的基本需要㊂为此，本文从联合作战指挥员关键信息需求的角度出发，以联合作战兵棋推演系统在联合作战指挥对抗过程中产生的各类数据为基础，采用体系能力边界静态评估与作战效能实时动态评估相结合的方式，从宏观整体与局部细节不同层次系统全面地评估联合侦察预警体系的作战能力，为联合作战指挥员作战筹划和指挥决策提供科学量化的分析评估支持㊂１㊀联合侦察预警体系构成从联合作战指挥员的关注角度来看，联合侦察预警体系一般是指由陆㊁海㊁空㊁天等各类中远程对空预警雷达㊁对海预警雷达㊁空中预警机㊁电子侦察机㊁水下侦察装备㊁太空侦察预警卫星等能够遂行对联合作战战场空间全方位侦察预警任务的侦察预警装备和指挥通信网络构成的侦察预警作战力量体系［４⁃６］㊂在联合作战兵棋推演系统中，联合侦察预警作战力量体系包含装备中远程对空预警雷达的空军雷达部队㊁执行空中预警任务的各类预警机和电子侦察机㊁具备远程战略预警能力的陆基天波超视距预警雷达㊁装备对海预警探测雷达的海军地面观通站㊁装备于海军各类大中型水面舰艇上对空对海预警雷达以及运行于太空的电子侦察和成像侦察卫星等㊂兵棋想定系统中将其分为陆基侦察预警系统㊁空基侦察预警系统㊁海基侦察预警系统㊁水下侦察预警系统和天基侦察预警系统以及指挥通信网络，如图１所示㊂图１㊀兵棋推演中联合侦察预警作战体系构成Ｆｉｇ １㊀Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｊｏｉｎｔｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ＆ｗａｒｎｉｎｇｏｐｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｎｗａｒｇａｍｅ２㊀评估基本思路信息化条件下的联合侦察预警体系是在网络信息体系支撑下，具备信息融合与共享的多领域侦察预警装备构成的作战力量体系㊂联合作战指挥员在作战筹划和指挥控制过程中，对联合侦察预警体系能力进行系统全面评估时，既要关注体系作战能力理论边界的评估，也要关注作战过程中实际作战效果的评估；既要了解体系的宏观整体能力，也要认识体系的局部细节原理㊂因此，在兵棋推演中对联合侦察预警体系能力分析评估时，我们采用将体系基本作战能力与作战过程中的作战效能相结合的方法，从宏观整体和局部细节全面系统地评估体系作战能力，基本思路如下：１）体系作战能力边界静态分析评估㊂以兵棋推演想定数据提供的联合侦察预警体系作战力量编成㊁武器装备战技术参数为基础，对联合侦察预警体系基本作战能力进行理论静态能力边界分析评估㊂这是联合作战指挥员认识和了解联合侦察预警体系能力的基础㊂２）体系作战效能实时动态分析评估㊂以指挥作战过程中兵棋推演模型实时输出的侦察预警效果数据为基础，在联合作战背景下，在具体的作战对抗过程中，对联合侦察预警探测体系的作战效能进行动态分析，评估其实际作战效果，分析其能力变化趋势㊂这是联合作战指挥员进一步认识和了解联合侦察预警体系能力的重点［７］㊂３）体系能力与效能相融合的分析评估㊂根据联合作战指挥员认知特点，融合联合侦察预警体系的静态能力边界分析评估与实际作战效能分析评估结果，设计直观的分析评估结果可视化表现方法，为指挥员提供形象直观的能力分析评估认知结果㊂４）体系能力宏观整体与局部细节相结合，交互分析评估㊂根据指挥员的使用习惯，设计便捷的人机交互操作界面，为指挥员提供从整体作战能力认知到局部细节分析的多层次分析评估方式，保证指挥员能够从宏观整体上知其然，也能够从局部细节上知其所以然，从而更好地支撑指挥员的态势研判与指挥决策［８］㊂３㊀评估指标体系与算法设计联合侦察预警体系能力评估指标体系设计以联合作战兵棋系统能够提供的想定数据和推演输出结果数据为基础，从联合作战指挥员关注的基本能力指标和作战效能两个维度展开，指标体系设计如图２所示㊂３ １㊀基本能力指标基本能力指标主要反映联合侦察预警体系基本能第３期指挥控制与仿真７３㊀图２㊀联合侦察预警体系能力评估指标体系设计Ｆｉｇ ２㊀Ｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｊｏｉｎｔｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅ＆ｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍ力边界，以静态理论评估指标为主㊂该指标由组成联合侦察预警体系的作战力量规模㊁组成结构㊁装备战技术性能指标以及实际部署等因素决定㊂指标数据主要来自兵棋系统初始想定与装备性能参数㊂１）数量规模（Ｕ１）：联合侦察预警体系中各类部队数量和装备规模，包括基础想定数据中设定的空军雷达旅㊁雷达营㊁预警机中队㊁电子侦察机中队㊁海军观通站㊁大中型水面舰艇㊁舰载预警机㊁侦察卫星等主要用于遂行侦察预警任务的力量组成和主战装备的数量规模㊂指挥员重点关注新型侦察预警装备数量规模及其部署，如反隐身雷达㊁天波超视距雷达㊁预警机，电子侦察机㊁水下声呐阵列㊁侦察预警卫星等［９］㊂２）组成结构（Ｕ２）：按照兵棋想定的分类方式和组成结构，对联合侦察预警体系作战力量和装备组成中的陆基远程预警雷达㊁陆基中程预警雷达㊁陆基对海搜索雷达㊁舰载对空警戒雷达㊁舰载对海警戒雷达㊁预警机㊁电子侦察机㊁天基侦察预警卫星以及指挥员特别关注的反隐身体制雷达㊁反潜声呐阵列等进行组成结构㊁力量部署的评估分析［１０］㊂３）探测覆盖范围（Ｕ３）：根据兵棋系统想定数据中各型侦察预警装备的基本战技术性能和实际部署位置，在战场空间绘制联合侦察预警体系的空间覆盖范围㊂需要重点区分对空㊁对海探测覆盖，并能够支持针对不同典型探测目标（ｒｃｓ）㊁不同高度的覆盖范围的交互计算分析㊂４）探测覆盖指数（Ｕ４）：探测覆盖指数反映了联合侦察预警体系对需要监视的战场区域覆盖程度，目的是让指挥员了解联合侦察预警体系能力覆盖与实际需要之间的差距㊂它是联合侦察预警体系期望覆盖区域面积与实际覆盖面积的比值，计算方法为Ｆ＝Ｓ／Ａ（１）其中，Ｆ为覆盖系数，Ｓ为预警探测系统实际覆盖的面积，Ａ为期望覆盖的面积㊂５）覆盖密度指数（Ｕ５）：覆盖密度指数反映了联合侦察预警体系在已覆盖区域内的重叠覆盖密度㊂指数越大，反映侦察预警体系的监视越严密，代表实际作战中多部侦察预警装备对同一目标区域的监视能力越强，即发现目标的概率更大，抗干扰能力和抗毁能力更强，计算方法为Ｋ＝Ｓ总Ｓ合（２）其中，Ｓ总为联合侦察预警体系中各型装备覆盖面积的总和，Ｓ合为联合侦察预警体系融合后的实际覆盖面积㊂６）探测发现概率（Ｕ６）：联合侦察预警体系的侦察预警装备组网后，对各型侦察预警装备的探测跟踪信息进行了融合，其探测概率比单部探测装备的探测能力大幅提升，对某一区域的合成探索概率［１１］计算方法为ｐ＝１－ᵑｎｉ＝１（１－ｐｉ）（３）其中，ｐ为合成探测发现概率，ｐｉ为单部侦察预警装备探测发现概率㊂７）抗干扰能力指数（Ｕ７）：抗干扰能力指数反映了联合侦察预警体系整体抗干扰能力㊂兵棋系统想定数据中对联合侦察预警体系中每一型侦察预警装备都给定了一个抗干扰能力指数㊂整体抗干扰能力指数的计算方法为取所有装备抗干扰指数的平均值：Ｊң＝ðＮｉ＝１Ｊｉ／Ｎ（４）其中，Ｊң为联合侦察预警体系平均抗干扰指数，Ｊｉ为各型侦察预警装备的抗干扰能力指数，由兵棋系统想定数据获得㊂８）抗隐身能力指数（Ｕ８）：抗隐身能力指数反映了联合侦察预警体系整体抗隐身能力的基本情况，主要体现了联合侦察预警体系中部署的米波等反隐身体制雷达的数量规模和覆盖区域以及其他体制雷达对ｒｃｓ较小的隐身目标探测威力Ｒｍａｘ的总体情况［１２⁃１４］㊂目的是让指挥员初步了解整个联合侦察预警体系对ｒｃｓ较小的目标探测基本能力，计算过程为：７４㊀李志强，等：基于兵棋推演的联合侦察预警能力评估第４５卷①计算单部雷达对隐身目标的最大探测范围Ｒｍａｘ㊂基于ｒｃｓ变量的雷达最远探测距离Ｒｍａｘ采用雷达探测威力方程计算［１３］，如下式所示：Ｒｍａｘ＝ＰｔＧｔＧｒλ２σ（４π）３ｋＴｓＢｎＶｍｉｎＬｓéëêêùûúú１／４（５）其中，Ｐｔ为雷达的发射功率，Ｇｔ㊁Ｇｒ分别为发射和接收天线增益，λ为雷达波长，σ为目标的反射截面积（ＲＣＳ），ｋ是玻尔兹曼常数，Ｔｓ为系统噪声温度，Ｖｍｉｎ为系统检测因子，即最小可检测信噪比（Ｓ／Ｎ），Ｒｍａｘ为雷达在自由空间条件下的最远探测距离㊂②综合计算雷达网络中所有雷达对隐身目标的合成探测覆盖范围㊂③通过计算机图形可视化方法绘制雷达网对隐身目标的合成探测覆盖范围，并与理论覆盖范围进行比较，如图３所示㊂图３㊀隐身目标探测覆盖范围示意图Ｆｉｇ ３㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｓｔｅａｌｔｈｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎｃｏｖｅｒａｇｅ３ ２㊀作战效能指标作战效能指标主要反映联合侦察预警体系在实际作战过程中的侦察预警效能㊂该指标由预警探测体系实际探测敌方目标批次数量㊁探测发现率㊁首次发现距离㊁探测跟踪时空连续性和探测跟踪精度等组成㊂指标数据主要来自兵棋系统实时推演输出的效能数据㊂１）目标平均发现率（Ｕ９）：该指标反映了预警探测体系整体发现敌方目标的基本能力㊂它是敌方目标进入预警探测体系能力范围内的实际目标数量与被探测到的目标数量比值㊂在具体计算时还要区分对空探测㊁对海探测和水下探测等不同类型目标，计算方法如下Ｃｉ＝Ｎｄ／Ｎｔ（６）其中，Ｃｉ为不同目标发现率，Ｎｄ为被发现目标数，Ｎｔ为进入探测范围的目标总数㊂２）目标平均发现用时（Ｕ１０）：该指标是从目标进入联合侦察预警体系覆盖和关注区域开始，至目标被发现时所用的平均时间，取值为不同目标发现用时的平均值，单位为ｍｉｎ：Ｔｆ＝ðｎｉ＝１Ｔｉｎ（７）其中，Ｔｆ为目标发现平均时间，Ｔｉ为目标发现时间㊂３）目标平均探测精度（Ｕ１１）：该指标主要反映联合侦察预警体系经过信息融合后对目标探测跟踪的准确程度，计算方法为目标探测位置与目标实际位置距离误差，单位为ｋｍ：Ｄｉ＝ðｎｉ，ｊ＝１（（ｘｉ－ｘｊ）２＋（ｙｉ－ｙｊ）２ｎ（８）其中，Ｄｉ为目标平均跟踪精度，Ｘｉ为目标探测位置，Ｘｊ为目标实际位置㊂４）目标平均识别用时（Ｕ１２）：该指标是从发现目标到识别确认目标的时长，取值为不同目标识别用时的平均值，单位为ｍｉｎ：Ｔｐ＝ðｎｉ＝１Ｔｉｎ（９）其中，Ｔｐ为目标发现平均时间，Ｔｉ为单个目标的识别时间㊂５）目标平均识别正确率（Ｕ１３）：该指标是正确识别的目标个数占识别确认目标总数的比例，即正确识别目标数比上发现目标的目标数：Ｆｉ＝Ｎｉ／Ｎｄ（１０）其中，Ｆｉ为目标识别正确率，Ｎｉ为正确识别目标数，Ｎｄ为发现目标数㊂６）目标掌握综合指数（Ｕ１４）：该指标反映预警探测系统对海陆空和水下目标掌握的综合情况㊂按照空中目标㊁陆上目标㊁海上目标和水下目标，使指挥员大致了解联合侦察预警体系对各类目标总体掌握情况㊂计算时，采用层次分析法将空中㊁海上㊁水下与陆上目标的平均发现率㊁平均识别率进行加权求和，如图４所示㊂基于ＡＨＰ评估模型［１５］的目标掌握综合指数计算方法如下Ｕｉ＝ðｎｉ＝１ωｉ㊃ａｉ（１１）其中，Ｕｉ为目标掌握综合指数，ωｉ为指标权重，ａｉ为指标归一化结果值㊂７）目标探测时空态势指数（Ｕ１５）：该指标主要根据兵棋系统中各型侦察预警装备的实际部署位置，在战场空间中绘制联合侦察预警体系对不同海陆空和水下目第３期指挥控制与仿真７５㊀标探测㊁跟踪运行轨迹的时间与空间态势分布㊂目的是让指挥员了解整个联合侦察预警体系对重点目标在时空上整体预警跟踪能力，基本表现形式如图５所示㊂图４㊀目标掌握综合指数ＡＨＰ评估模型Ｆｉｇ ４㊀ＴａｒｇｅｔｍａｓｔｅｒｙｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｉｎｄｅｘＡＨＰｅｖａｌｕａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ图６㊀结构框架与评估处理流程示意图Ｆｉｇ ６㊀Ｔｈｅｓｃｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｆｒａｍｅａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ４㊀设计与实现４ １㊀结构框架与处理流程联合侦察预警体系能力评估工具的结构框架和处理流程如图６所示㊂从结构上，主要由兵棋推演数据资源层㊁评估主题数据抽取与标签定制层㊁评估指标定图５㊀目标探测跟踪时空态势示意图Ｆｉｇ ５㊀Ｓｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆｔａｒｇｅｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ＆ｔｒａｃｋｉｎｇｓｐａｃｅｔｉｍｅｓｉｔｕａｔｉｏｎ制与算法层㊁评估人机交互与结果可视化表现层以及前端分析评估集成应用系统等组成；从处理流程上，主要按照数据预处理，评估数据标签设置，面向评估主题数据定制，评估算法设计，评估指标设计，交互机制设计，评估结果可视化的基本逻辑流程展开㊂１）兵棋推演数据资源层㊂它由兵棋推演想定数７６㊀李志强，等：基于兵棋推演的联合侦察预警能力评估第４５卷据㊁实时数据㊁事件数据㊁历史库数据等组成，是评估系统的数据来源㊂２）评估主题数据抽取与标签定制层㊂它根据侦察预警体系分析评估需求，采用面向主题的数据抽取技术，在评估标签模块的支持下快速形成面向侦察预警体系能力评估的数据集㊂３）评估指标定制与算法层㊂它是根据指挥员对侦察预警体系的评估需求，设定评估指标体系和指标数据处理算法㊂４）评估人机交互与结果可视化表现层㊂它是根据指挥员和用户的使用需求，设计便捷的人机交互内容，并将分析评估结果按照指挥员的认知习惯进行直观可视化表现㊂５）前端分析评估集成应用系统㊂它是根据指挥员和用户的整体需求，对侦察预警体系能力评估工具内容进行按需集成和配置，实现对不同用户对象评估内容的个性化定制㊂４ ２㊀运行界面联合侦察预警分析评估软件工具的运行界面如图７㊁图８所示㊂图７㊀基本作战能力分析评估系统界面Ｆｉｇ ７㊀Ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｉｎｔｅｆａｃｅｏｆｂａｓｉｃｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｃａｐａｂｉｌｉｔｙ图８㊀实时作战效能分析评估系统界面Ｆｉｇ ８㊀Ａｎａｌｙｓｉｓａｎｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｉｎｔｅｆａｃｅｏｆｒｅａｌ⁃ｔｉｍｅｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ㊀㊀图７所示的基本作战能力分析评估用户交互界面中，包含侦察预警作战力量组成㊁作战分析内容选择㊁作战区域选择㊁作战方选择㊁分析评估类型选择和核心能力分析选择等交互选择项，分析评估结果主要包括第３期指挥控制与仿真７７㊀基本情况㊁组成结构㊁探测覆盖范围㊁核心能力指数㊁综合能力指数和装备分类统计分析等内容㊂图８所示的实时作战效能分析评估用户交互界面中，包含侦察预警作战力量组成㊁作战能力分析内容选择㊁作战区域选择㊁作战方选择和目标类型选择，分析评估结果主要包括总体情况分析㊁目标探测情况分析㊁综合效能评估分析㊁探测效能时空态势分析以及探测目标分类统计分析等内容㊂５㊀结束语联合侦察预警体系能力分析评估是联合作战指挥员重点关注的内容之一㊂本文根据联合作战指挥员在兵棋演习过程中对联合侦察预警体系能力分析评估需求，采用体系能力边界静态评估与作战效能实时动态评估相结合，宏观整体和局部细节相融合的思路，设计了联合侦察预警体系的评估指标体系，详细分析和阐述了相关指标体系的设计要点和计算方法，并在兵棋系统数据支撑下对联合侦察预警体系能力分析评估软件工具进行了设计与实现㊂结果表明，该评估工具软件能够比较好地满足联合作战指挥员的实际应用需求，为解决兵棋推演中指挥员关键信息需求的联合侦察预警体系能力评估探索了新思路和新方法㊂本文的研究思路和方法对联合作战指挥决策中其他作战体系的作战能力评估也具有一定的借鉴意义㊂参考文献：［１］㊀邢文革．联合作战对海战场预警体系和装备发展的新要求［Ｊ］．现代雷达，２０１８，４０（５）：１⁃４．ＸＩＮＧＷＧ．Ｊｏｉｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎｍａｄｅａｎｅｗｄｅｍａｎｄｔｏｓｅａｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄｗａｒｎｉｎｇｓｙｓｔｅｍａｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ［Ｊ］．ＭｏｄｅｒｎＲａｄａｒ，２０１８，４０（５）：１⁃４．［２］㊀瞿丰，黄高明，黎铁冰．基于模糊ＡＨＰ的岸基侦察预警能力评估［Ｊ］．高技术通讯，２０１６，２６（７）：６９８⁃７０２．ＱＵＦ，ＨＵＡＮＧＧＭ，ＬＩＴＢ．Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｈｅａｂｉｌｉｔｙｏｆｌａｎｄ⁃ｂａｓｅｄｒｅｃｏｎｎａｉｓｓａｎｃｅａｎｄｅａｒｌｙ⁃ｗａｒｎｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＡＨＰ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＨｉｇｈＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＬｅｔｔｅｒｓ，２０１６，２６（７）：６９８⁃７０２．［３］㊀李志强．基于复杂系统理论的信息化战争建模仿真研究［Ｄ］．北京：国防大学，２００６．ＬＩＺＱ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗａｒｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍｔｈｅｏｒｙ［Ｄ］．Ｂｅｉ⁃ｊｉｎｇ：ＮａｔｉｏｎａｌＤｅｆｅｎｓｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００６．［４］㊀ＤＯＵＹＪ，ＺＨＯＵＺＸ，ＺＨＡＯＤＬ，ｅｔａｌ．Ｗｅａｐｏｎｓｓｙｓｔｅｍｐｏｒｔｆｏｌｉｏｓｅｌｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｔｅｅ⁃ｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍｏｆｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｙｓｔｅｍｓＥｎ⁃ｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０１９，３０（５）：９０５⁃９１９．［５］㊀廖龙灵，南建设．体系结构设计技术及应用［Ｊ］．电讯技术，２０１４，５４（４）：４０８⁃４１１．ＬＩＡＯＬＬ，ＮＡＮＪＳ．Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆａｒ⁃ｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｄｅｓｉｇｎ［Ｊ］．ＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１４，５４（４）：４０８⁃４１１．［６］㊀李昌玺，王灿，徐颖，等．联合作战条件下战场态势一张图功能模型构建［Ｊ］．现代雷达，２０２２，４４（２）：３５⁃４０．ＬＩＣＸ，ＷＡＮＧＣ，ＸＵＹ，ｅｔａｌ．Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｍｏｄｅｌｃｏｎ⁃ｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｕｎｉｆｉｅｄｂａｔｔｌｅｆｉｅｌｄｓｉｔｕａｔｉｏｎｍａｐｕｎｄｅｒｊｏｉｎｔｏｐｅｒａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＭｏｄｅｒｎＲａｄａｒ，２０２２，４４（２）：３５⁃４０．［７］㊀张子伟，郭齐胜，董志明，等．体系作战效能评估与优化方法综述［Ｊ］．系统仿真学报，２０２２，３４（２）：３０３⁃３１３．ＺＨＡＮＧＺＷ，ＧＵＯＱＳ，ＤＯＮＧＺＭ，ｅｔａｌ．Ｒｅｖｉｅｗｏｆｓｙｓｔｅｍｏｆｓｙｓｔｅｍｓｃｏｍｂａｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｅｖａｌｕａｔｉｏｎａｎｄｏｐ⁃ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｙｓｔｅｍＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ，２０２２，３４（２）：３０３⁃３１３．［８］㊀邰文星，丁建江，刘宇驰．基于改进灰色ＡＨＰ的反导雷达早期预警能力评估［Ｊ］．火力与指挥控制，２０１８，４３（９）：１０５⁃１１０．ＴＡＩＷＸ，ＤＩＮＧＪＪ，ＬＩＵＹＣ．Ｔｈｅｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｃａｐａ⁃ｂｉｌｉｔｙｅｖａｌｕａｔｉｏｎｆｏｒｍｉｓｓｉｌｅｄｅｆｅｎｓｅｒａｄａｒｂａｓｅｄｏｎｉｍｐｒｏｖｅｄｇｒｅｙＡＨＰｍｅｔｈｏｄ［Ｊ］．ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０１８，４３（９）：１０５⁃１１０．［９］㊀李志强．复杂系统与战争模拟研究［Ｍ］．北京：国防大学出版社，２０１１．ＬＩＺＱ．Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｃｏｍｐｌｅｘｓｙｓｔｅｍａｎｄｗａｒｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：ＮａｔｉｏｎａｌＤｅｆｅｎｓｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２０１１．［１０］刘波，赵晓莲．预警指挥机情报综合能力评估［Ｊ］．指挥信息系统与技术，２０２１，１２（５）：９２⁃９７．ＬＩＵＢ，ＺＨＡＯＸＬ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｃａｐａｂｉｌｉｔｙａｓ⁃ｓｅｓｓｆｏｒＡＷＡＣＳ［Ｊ］．ＣｏｍｍａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２１，１２（５）：９２⁃９７．［１１］祁炜，李侠，周启明，等．预警机协同探测拱形任务线阵位配置［Ｊ］．雷达科学与技术，２０１６，１４（６）：６１９⁃６２４，６２９．ＱＩＷ，ＬＩＸ，ＺＨＯＵＱＭ，ｅｔａｌ．ＰｏｓｉｔｉｏｎａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆＡＥＷｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈａｒｃｈｔａｓｋｌｉｎｅ［Ｊ］．ＲａｄａｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１６，１４（６）：６１９⁃６２４，６２９．［１２］ＳＩＢＬＩＮＩＡ，ＡＵＤＩＫ，ＧＨＡＩＴＨＡ．Ｐｏｗｅｒ⁃ｂａｓｅｄｐｕｌｓｅｄｒａｄａｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｄｅｎｏｉｓｉｎｇａｎｄｓｐｅｃｔｒａｌｔｈｒｅｓｈｏｌｄｗｉｔｈｐａｔｔｅｒｎａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｉｃｒｏｗａｖｅａｎｄＷｉｒｅｌｅｓｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，２０２０，１２（８）：７８２⁃７８９．［１３］汤国防，高瑞明，闫永恒．电子战中预警兵力作战效能评估系统研究［Ｊ］．火力与指挥控制，２０２１，４６（５）：１６２⁃１６７．ＴＡＮＧＧＦ，ＧＡＯＲＭ，ＹＡＮＹＨ．Ｓｔｕｄｙｏｎｅｖａｌｕａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｏｆｅａｒｌｙｗａｒｎｉｎｇｏｆｆｏｒｃｅｓｃｏｍｂａｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｉｎｅ⁃ｌｅｃｔｒｏｎｉｃｗａｒｆａｒｅ［Ｊ］．ＦｉｒｅＣｏｎｔｒｏｌ＆ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ，２０２１，４６（５）：１６２⁃１６７．［１４］岳超源．决策理论与方法［Ｍ］．北京：科学出版社，２００３．ＹＵＥＣＹ．Ｄｅｃｉｓｉｏｎｔｈｅｏｒｙａｎｄｍｅｔｈｏｄ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｓｃｉ⁃ｅｎｃｅＰｒｅｓｓ，２００３．（责任编辑：张培培）。
基于动力定位平台的虚拟仿真系统
綦志刚;杨帆;李冰
【期刊名称】《实验室研究与探索》
【年(卷),期】2024(43)1
【摘要】针对船舶动力定位平台控制方式和推力分配纯数字仿真可信度低,难以直观感受动力定位平台航行效果等问题,基于虚拟引擎构建了一套动力定位虚拟仿真平台。
平台由虚拟仿真子平台、数值仿真子平台和数据管理系统组成。
虚拟仿真子平台实现环境和人机交互、数值仿真子平台实现控制方式和推力分配算法仿真,数据管理系统传输数据驱动虚拟仿真平台,并在虚拟环境中实现动力定位平台的可视化。
仿真结果表明,平台可有效地验证航行效果并能合理分配推力,对实验虚拟仿真的可视化设计具有促进作用。
【总页数】5页(P87-90)
【作者】綦志刚;杨帆;李冰
【作者单位】哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TM132
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空间目标天基光学观测系统建模与探测能力分析一、本文概述随着空间技术的飞速发展，空间目标天基光学观测系统在现代航天领域扮演着越来越重要的角色。
本文旨在探讨空间目标天基光学观测系统的建模方法，并对其探测能力进行深入分析。
我们将首先介绍空间目标天基光学观测系统的基本概念和重要性，然后概述本文的主要研究内容和目标。
通过本文的研究，我们期望能够为空间目标天基光学观测系统的优化设计和性能提升提供理论支持和实践指导。
具体而言，本文将首先建立空间目标天基光学观测系统的数学模型，包括光学系统、探测器、信号处理等关键组成部分。
在此基础上，我们将分析影响系统探测能力的主要因素，如光学系统的分辨率、探测器的灵敏度、背景噪声等。
通过模拟仿真和实验验证，我们将评估系统的探测性能，并提出改进和优化建议。
本文的研究不仅对空间目标天基光学观测系统的设计和应用具有重要意义，而且有助于推动航天技术的发展和创新。
我们期望通过本文的研究，能够为相关领域的研究人员和技术人员提供有益的参考和启示，共同推动空间目标天基光学观测系统的技术进步和应用发展。
二、空间目标天基光学观测系统概述空间目标天基光学观测系统是一种基于空间平台的光学遥感系统，旨在实现对地球轨道上各类空间目标的监测与观测。
该系统主要由光学望远镜、光电传感器、图像处理器、数据存储与传输装置以及空间平台等关键组件构成。
其工作原理是通过光学望远镜收集目标反射或发射的光线，经光电传感器转换为电信号，再经图像处理器进行增强、识别等处理，最终得到目标的清晰图像与关键信息。
在空间科学研究中，天基光学观测系统扮演着举足轻重的角色。
它具有大范围、高分辨的观测能力，能够覆盖地球轨道上的大部分区域，实现对空间目标的连续跟踪与监测。
该系统能够提供丰富的目标信息，如目标的形状、大小、轨道参数、表面特征等，为空间态势感知、目标识别与分类等任务提供重要依据。
天基光学观测系统还具有灵活性强、反应速度快等特点，能够根据实际需求迅速调整观测策略，实现对特定目标的快速响应。
㊀第52卷第2期郑州大学学报(理学版)Vol.52No.2㊀2020年6月J.Zhengzhou Univ.(Nat.Sci.Ed.)Jun.2020收稿日期:2019-12-04基金项目:国家自然科学基金项目(61903340);河南省教育厅重点项目(19A413002);河南省博士后科研项目(001701002);河南省青年人才托举工程项目(2020HYTP028)㊂作者简介:任向阳(1992 ),男,河南漯河人,博士研究生,主要从事图像处理㊁红外弱小目标检测研究,E-mail:xyren199201@;通信作者:马天磊(1989 ),男,河南新乡人,讲师,主要从事图像处理㊁红外弱小目标检测研究,E-mail:tlma@㊂红外弱小目标检测技术综述任向阳,㊀王㊀杰,㊀马天磊,㊀朱晓东,㊀白㊀珂,㊀王佳奇(郑州大学电气工程学院㊀河南郑州450001)摘要:随着红外探测技术的不断发展,对探测距离的要求越来越高,红外弱小目标检测技术已成为国内外红外探测领域的研究重点㊂简介了红外弱小目标检测的背景及意义;重点综述了目前在红外弱小目标检测领域中各类典型方法的研究现状及最新进展;给出了几种不同类型的红外弱小目标检测方法的实验对比;最后对红外弱小目标检测技术的研究进行总结和展望㊂关键词:红外弱小目标;目标检测;红外图像;检测性能中图分类号:TP391.4㊀㊀㊀㊀㊀文献标志码:A㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1671-6841(2020)02-0001-21DOI :10.13705/j.issn.1671-6841.20195570㊀引言自然界中,物体温度高于绝对零度时,都会持续向外界辐射红外波段能量[1-2]㊂物体具有越高的温度,则其向外辐射的红外能量就越大[1,3]㊂红外探测技术就是以红外目标监测系统为载体,利用被检测目标与背景之间红外辐射的差异实现目标检测和识别[4]㊂与传统的主动雷达成像以及可见光成像等探测技术相比,红外探测技术具有一系列的独特优势:1)红外探测技术隐蔽性好㊂主动雷达成像探测需要向外界发射电磁波而容易暴露自身的信息,红外成像探测则属于被动探测,不需要向外界发送信号㊂2)红外探测技术可以全天候工作㊂可见光成像探测器只能在白天进行探测工作,而红外成像探测器不受白天夜晚的限制,可实现昼夜工作㊂3)红外探测技术抗干扰能力强㊂主动雷达成像探测的效率容易受到目标表面隐形吸波材料的吸收而削弱;可见光成像探测很容易被云层㊁烟雾等因素干扰,并且容易被不同的伪装手段欺骗㊂随着雷达隐形技术以及伪装技术的发展,主动雷达成像探测与可见光成像探测往往难以满足一些实际的探测需求,而红外成像探测则可以更好地穿透烟雾㊁云层等干扰,并且有一定识别伪装目标的能力,同时不会被各种雷达隐形吸波材料所影响㊂因此,红外探测技术可以对传统探测手段进行有效补充甚至可以替代传统的探测技术㊂随着红外探测技术的发展,该技术已在不同的领域中得到广泛应用[4-6]㊂在民用领域,已被广泛地应用于火灾预警[7-8]㊁气体泄漏检测[9-10]㊁医学特征识别[11-12]㊁农业生产[13-15]等方面㊂而在更为重要的军事领域,红外探测技术已被广泛应用于侦察㊁制导㊁预警等方面[16-19]㊂例如:美国的天基红外预警系统和国防支援计划导弹预警卫星系统[20]㊁俄罗斯的 凤凰 系统㊁荷兰等国的 天狼星 系统[21]㊁以色列的 云雀 无人侦察机㊁美国的 全球鹰 无人侦察机[22]等均使用到了红外探测技术[23]㊂对于红外探测系统来说,当被检测目标与探测器之间的距离达到十几甚至几十公里时,在大气扰动㊁光学散射和衍射等外界因素的影响下,经过光学系统成像后,红外图像中的目标呈现 弱 和 小 的特征㊂此时红外探测已进入红外弱小目标探测的范围㊂其中 弱 这个特征主要是目标的信噪比以及目标与背景的对比度较低; 小 这个特征则主要是目标在整幅红外图像上所占有的像素数少㊂因此,在检测过程中,由于弱小目标尺寸比较小,不具有相应的形状以及纹理特征,同时在实际场景中,复杂多变的云㊁建筑物㊁海面等郑州大学学报(理学版)第52卷干扰物的面积较大,导致被检测的小目标很容易会被复杂的场景形成的杂波所淹没[3]㊂此外,目前红外弱小目标检测方法的稳健性㊁鲁棒性㊁实时性还不能完全满足不同应用背景的需求㊂因此,红外弱小目标检测技术成为近年来在民用和军事领域里的研究热点之一[4]㊂1㊀红外弱小目标检测技术的研究现状红外弱小目标检测技术是红外探测系统的关键技术之一,是红外探测领域的研究热点[24-26]㊂国内外有许多的相关机构开展了红外弱小目标检测技术的研究工作,并取得了丰硕的研究成果[26-28]㊂同时,有许多国内外的刊物和会议也经常发表和探讨一些弱小目标检测技术的研究成果[27-30]㊂1.1㊀红外弱小目标成像的数学模型在红外成像的过程中,由于受大气散射㊁折射㊁镜头污染㊁光学散焦㊁镜头变形等影响,远距离目标被红外探测器接收时,信号强度表现为弱小的特点[5]㊂根据国际光学工程学会(society of photo-optical instrumenta-tion engineers,SPIE)的定义,把面积不大于9pixelˑ9pixel大小的红外目标称为红外小目标[1,3,4]㊂如图1所示,图1(a)为一幅真实场景的红外图像,该图像的大小为256pixelˑ318pixel㊂为了能够清晰地显示小目标,对该图像中弱小目标的局部区域进行放大,并调节其对比度,图1(b)为弱小目标及其邻域的放大图,其大小为31pixelˑ31pixel㊂图1(c)代表弱小目标及其邻域的三维分布图㊂通过观察可知:图中弱小目标为中心对称㊁向四周辐射的形状,与二维高斯函数非常相似㊂很多学者都使用二维高斯函数对弱小目标进行建模[1,3,4],模型为f T(x,y)=A㊃exp{-12[(x-xcϑx)2+(y-y cϑy)2]},式中:ϑx和ϑy为横向和纵向的尺度参数;A为目标的灰度幅值;fT(x,y)为该弱小目标的空间分布灰度函数;(x c,y c)为红外小目标的空间坐标㊂图1㊀实际红外图像中的弱小目标及其三维强度图Figure1㊀A small target in an infrared image and its3D intensity distribution 在红外弱小目标检测中,根据对小目标检测时进行图像处理所需数据量的差异,可将这些检测方法分为两大类,即基于单帧的检测方法和基于多帧的检测方法[31]㊂基于单帧的弱小目标检测方法通过处理单帧图像来检测目标,并从单帧检测结果中给出目标存在与否的判决;基于多帧的弱小目标检测方法则同时处理多帧图像,将多帧图像全部处理后,给出目标存在与否的判决结果[32-33]㊂本文以这两类方法为主线,介绍其中的代表性检测方法㊂1.2㊀基于单帧图像的弱小目标检测方法基于单帧图像的弱小目标检测方法主要利用单帧图像的空间信息对小目标进行检测㊂现有的基于单帧图像的弱小目标检测方法主要分为三种:第一种是从目标角度出发,根据目标和周围背景在单帧红外图像中的灰度㊁结构等特征差异,设计检测算子,直接提取目标[34];第二种是从图像背景角度出发,采用相应方法抑制图像的背景,从而实现弱小目标的检测[35-36];第三种是基于图像数据结构的方法,这种方法主要是通过查找低维子空间结构以及使用预设的超完整字典来显示数据结构,从而实现小目标的检测[37-38]㊂本文主要针对几种比较有代表性的单帧检测方法进行介绍㊂1.2.1㊀基于目标特征的弱小目标检测方法㊀基于目标特征的弱小目标检测方法是根据目标和其邻域在单帧红外图像中的特征差异,设计不同方法凸显小目标并抑制背景杂波,从而实现弱小目标的检测㊂23㊀第2期任向阳,等:红外弱小目标检测技术综述1)基于视觉对比机制的弱小目标检测方法基于视觉对比机制的弱小目标检测方法是近几年才出现的一种新颖的弱小目标检测方法㊂由于人类的视觉系统(human visual system,HVS)在处理目标检测任务时表现出非常良好的鲁棒性[39-42],所以,有关视觉系统中的一些理论机制也被引入到弱小目标检测中来[43-44]㊂在此类方法中,视觉对比机制较多地被用于研究弱小目标检测[45]㊂对比机制一般被认为是信号在某个局部区域中存在信息差异,如小目标与其邻域之间存在着各种不同的差异㊂在人类视觉系统中,这些差异对于认知外界事物具有非常重要的意义[46]㊂根据小目标灰度强于邻域灰度的特征,Chen等[47]基于视觉对比机制提出了一种局部对比测量方法(local contrast measure,LCM)㊂该方法主要是利用小目标的灰度值一般会比邻域的灰度值更大一些的特点㊂此后,Han等[48]发现LCM存在过增强噪声点的现象,并提出了一种改进的局部对比测量方法(improved LCM,ILCM)㊂该方法采用了HVS大小自适应过程和注意力转移机制,有效地降低了噪声点过增强现象的发生,但该方法容易把小目标变得平滑㊂为了较好地保留小目标的形状,王晓阳等[49]提出一种区域局部对比度方法,该方法利用了图像信息熵和局部相似性等信息,对小目标的原始形状保留效果较好,但在复杂场景中,区域局部对比度方法不是非常有效㊂为了提高在复杂场景的检测率,Qin等[50]提出了一种新颖的局部对比度测量(novel local con-trast measure,NLCM)方法㊂不同于ILCM使用近似于小目标尺寸的滑动窗口,NLCM使用尺寸大于小目标的局部区域作为滑动窗口,这更有利于在复杂场景中增强目标和背景的对比度㊂为了进一步提高方法的检测性能,Du等[51]提出了一种同质加权局部对比度测量方法(homogeneity-weighted local contrast measure, HWLCM)㊂该方法能够充分利用中心和周围区域的局部对比特征以及周围区域的加权均匀性特征㊂这些特征的使用有利于增强目标强度和抑制复杂背景㊂由于LCM方法被提出时间并不是很长,仍有许多学者对该类方法进行研究和改进[52-56],例如:多尺度块的对比测量(multiscale patch-based contrast measure,MPCM)[52]㊁多尺度局部同质测度(multiscale local contrast measure,MLCM)方法[53]㊁相对局部对比测量(relative local contrast measure,RLCM)方法[54]㊁局部差异量度(local difference measure,LDM)[55]㊁改进的LCM[56],等等㊂在计算局部对比度时,LCM及其改进方法大多使用的是比率形式定义㊂这些方法先计算图像中某局部中心与其邻域之间的比率作为增强因子,然后将增强因子与局部中心值的乘积作为局部对比度[54]㊂除了上述使用比率形式定义计算局部对比度的方法之外,许多方法还使用了差异形式定义,即使用图像中的某局部中心以及邻域之间的差异结果作为局部对比度[57-58]㊂这类方法中较为典型的是由Kim等[59]提出的拉普拉斯-高斯算子(Laplacian of Gaussian,LoG)㊂该算子可以有效地提高被检测弱小目标与其周围区域之间的对比度,从而实现目标的检测㊂针对该方法在具有比较复杂的背景杂波时容易产生虚警的问题,一种局部定向LoG算子被提出[60]㊂该方法首先将LoG滤波器分解为具有4个方向的局部LoG滤波器;然后使用局部LoG滤波器生成的内核对图像进行卷积;最后,通过最小滤波器获得最终的空间滤波图像㊂这种方法可以有效地提高检测率并消除云边缘带来的虚警㊂此外Shao等[61]在结合形态学操作的基础上,对LoG算子进行改进,也取得了良好的小目标检测结果㊂2)基于局部强度和梯度的弱小目标检测方法基于局部强度和梯度的弱小目标检测方法是受到小目标在图像分布中呈现高斯形状的启发,从强度和梯度的角度对小目标的局部属性进行描述,以增强目标并抑制图像中的杂波[62]㊂在红外图像中,小目标像素的灰度值大于其局部相邻像素的值;另外,小目标可使用二维高斯函数模拟,二维高斯函数形成标量场,其梯度场表现为梯度向量指向中心的特点,同理,小目标具有灰度标量场,其梯度场也表现为梯度向量指向目标中心的特点㊂这两个属性分别被认为是局部强度属性和局部梯度属性㊂均匀背景可以通过使用局部强度属性来抑制,因为它们的强度值几乎相同;对于具有强边缘的背景,它们的梯度方向通常是一致的,不同于分布中目标的梯度㊂基于这两个属性,通过计算原始红外图像局部强度和梯度(local intensity and gradient, LIG)图,可以实现目标增强和杂波抑制㊂1.2.2㊀基于背景特征的弱小目标检测方法㊀根据背景抑制方式的不同,基于背景特征的弱小目标检测方法主要分为两类:基于空域滤波的方法和基于变换域滤波方法㊂1)基于空域滤波的方法首先通过估计图像的背景信号,然后利用原始图像与估计得到的图像背景进行4郑州大学学报(理学版)第52卷差分运算,最后在差分图像中使用阈值分割方法实现弱小目标的检测㊂其中实现图像背景估计的步骤如下:首先在图像中取每个像素点对应的局部区域,然后利用此局部区域上的灰度信息对该像素点的背景强度值进行估计,最后对图像上所有的像素点进行遍历从而获取图像背景的预测图㊂传统基于空域滤波的方法有最大中值\最大均值(max-mean\max-median)滤波器的方法[63]㊁二维最小均方(two-dimensional least mean square,TDLMS)滤波器的方法[64-67]㊁数学形态学方法[68-71]㊁双边滤波器[72-73]㊁高通模板滤波方法[3-4]㊁中值滤波方法[3-4]等等㊂A)Max-mean\max-median方法是一种非线性的滤波方法,该方法在中值滤波方法的基础上,对图像进行滤波后再进行差分运算[63]㊂在处理过程中,当被处理的像素点在目标上时,使用max-mean\max-median 方法所获得的背景预测值近似于该像素点邻域的平均信号强度值㊂而在图像中目标点的信号强度值和其邻域的平均强度值之间具有较大的差异,于是,在原图和预测的背景图进行差分运算后该像素点会具有较大的响应值㊂当被处理的像素点在平缓变化的背景上时,用max-mean\max-median方法所获得的背景预测值与该像素点的灰度值两者之间非常接近,在原图和预测的背景图进行差分运算后该像素点对应的响应值较小㊂当像素点位于景象边缘时,使用max-mean\max-median方法获得的背景预测值为景象边缘上的平均强度值,所以该像素点的强度值与预测值的差异很小,进行差分运算后该像素点对应的响应值也很小㊂因此,max-mean\max-median方法不仅对被检测图像上起伏的背景信号能够有效进行抑制,还可以有效地抑制图像边缘具有的纹理信息,这些抑制有利于后续的弱小目标检测㊂B)1988年,Hadhoud等将应用于一维信号处理领域的LMS(least mean square)方法扩展到二维信号处理领域,提出TDLMS方法[64],并应用于图像去噪以及图像增强㊂考虑到该方法在图像处理领域具有较好的性能,因此该方法被一些学者引入到弱小目标检测中㊂TDLMS方法是一种自适应迭代的方法,该方法首先根据输入图像的内容对模板参数进行自动计算,在每一次迭代过程中求取预测的背景图像与期望图像两者之间的差异并得到误差函数;然后判断误差函数与设定阈值之间的大小,当误差函数数值小于阈值时,停止迭代,并输出经过该方法预测得到的背景图像㊂很多学者在不同特征区域的选取以及模板更新步长参数的自适应确定等方面对这种方法进行了改进[65],例如Bae等[66]为了在背景和小目标区域中自适应地调整步长,通过使用小目标邻域图像块预测像素的方差,来计算与自适应区域相关的非线性步长,该方法取得了较好的检测效果㊂此外,张世璇等[67]提出了一种由背景去除与目标提取构成的两层TDLMS滤波器,该方法根据图像的统计参数对步长的大小自适应调整,并迭代得到最优的TDLMS滤波器权值㊂C)1964年Matheron和Serra提出数学形态学(mathematical morphology,MM)的方法,并将该方法应用到了图像分析领域[68]㊂数学形态学方法是一种基于集合理论和几何学的非线性滤波方法㊂数学形态学运算基于两个基本操作:腐蚀和膨胀㊂这两个基本的操作在原始图像和结构元素构成的集合上进行㊂最常用的数学形态学方法是顶帽变换(top-hat transformation,Top-hat)方法[69],该方法首先构造合适的结构元素;然后利用形态学开运算滤除小于结构元素的亮奇异点,同时利用形态学闭运算滤除小于结构元素的暗奇异点,最后使用原始图像与预测的背景图像进行差分处理,得到包含残差和弱小目标的图像㊂在经典的Top-hat方法的基础上,有许多改进的方法被提出,Zhou等[70]设计了一种由系列Top-hat滤波器构成的连续Top-hat滤波器方法,该方法中Top-hat滤波器的结构元素逐渐减小㊂之后,Deng等[71]考虑到自适应结构元素对于Top-hat方法的重要性,提出了一种基于量子遗传方法的自适应Top-hat结构元素优化方法,该方法能够实现更稳定的小目标检测性能㊂D)1998年Tomasi等提出双边滤波器(bilateral filter)的方法,并用于图像去噪㊂由于该方法具有良好的红外图像背景估计能力,被学者们广泛地应用于弱小目标检测领域[72]㊂双边滤波器主要由灰度域滤波核和空间域滤波核这两个不同的高斯滤波核构成㊂在空间域中,滤波核根据像素之间的欧氏距离,对离中心像素更近的像素赋予更大的权重;在灰度域中,滤波核根据像素灰度值之差,与中心像素值更接近的像素赋予更大的权重㊂不同于传统的滤波方法仅仅考虑不同像素在空间位置中的分布,双边滤波方法不仅对像素的空间位置分布进行考虑,还对图像中像素的灰度分布特征进行考虑㊂因此,这种方法能够具有很好的红外图像背景估计性能,并且对于图像背景边缘的特点也有很好的保存性能㊂考虑到该类方法的特点,Bae等[73]提出了一种新颖的基于双边滤波器的目标检测方法,该方法首先根据像素四个方向的边缘分量判断是否存在潜在的小目标;如果判断的结果是存在潜在的小目标,则使用双边滤波器方法对小目标进行模糊处理;之5㊀第2期任向阳,等:红外弱小目标检测技术综述后将原始的红外图像与通过双边滤波器方法得到的预测图像进行差分处理,从而实现对小目标信号的提升㊂2)相比于具有较低计算复杂度的空域滤波的方法,变换域方法计算复杂度较高㊂但是近年来随着相关计算设备性能的提升,一些基于变换域滤波的方法也在工程实践中被证明具有良好的背景抑制性能[74]㊂基于变换域滤波的方法首先使用相应的变换方法获取红外图像的变换域信息,然后在变换域中处理获取的信息,最后使用逆变换的方法将变换域中的图像变换至空间域,从而得到相应的结果㊂A)经典的频域滤波方法首先通过傅立叶变换方法[75]将图像变换到频域中,然后在保护目标相关特征的同时,对其进行高通滤波㊂最后,经过逆变换获得背景抑制后的红外图像㊂这种方法可以有效地抑制变化比较缓慢的背景,同时能够保留弱小目标㊁景象边缘以及图像中的随机噪声㊂常见的频域弱小目标检测方法主要有理想高通滤波[76]㊁巴特沃斯高通滤波[77]等㊂B)小波变换滤波方法考虑到红外图像中背景对应的辐射强度小于目标区域对应的辐射强度,同时弱小目标与周围背景灰度不连续㊂因此,在检测小目标的过程中,小目标可以被认为是红外图像的高频部分,而图像的背景则可以被认为是红外图像的低频部分,基于此可以使用小波变换的方法分离红外图像中的高频部分和低频部分,然后分别处理两个不同的部分,从而实现图像信噪比的提升以及对弱小目标的检测[78]㊂常见的小波变换滤波方法主要有基于Countourlet变换的方法㊁基于非下采样轮廓波变换的方法等[4]㊂除了上面几类基于背景特征的检测方法之外㊂随着非局部均值滤波方法(non-local means denoising, NLM)在图像去噪领域取得的优异效果,该方法被引入到了小目标检测领域中[79-80]㊂NLM的主要思想是使用与评估像素具有相似邻域结构的像素加权平均值来替换评估像素[79]㊂基于NLM的方法使用相同的原理来寻找相似的局部块,并对图像背景进行估计㊂在这类方法中,非局部检测(detection by NL-means, D-NLM)是一种典型的方法,该方法首先寻找图像的相似块,并根据分析忽略相似块中两个最不相似的像素来修改距离度量以便在存在小目标的情况下稳健地估计图像背景㊂在D-NLM的基础上,文献[81]提出一种基于块匹配和三维滤波以及高斯混合匹配滤波器(detection by block matching and three-dimensional filtering and Gaussian mixture matched filter,DBM3D+GMMF)的方法,该方法基于块匹配和三维滤波方法的输出值来估计图像背景的均值[82-83],并结合高斯混合匹配滤波器,最终有效地对红外图像的背景进行估计,成功提取了红外弱小目标㊂1.2.3㊀基于图像数据结构的弱小目标检测方法㊀传统的基于单帧图像的弱小目标检测的基本思路是认为被检测的红外图像由小目标㊁背景以及噪声三个部分组成,通过设计不同的方法实现增强目标信号或者抑制背景和噪声,进而实现弱小目标的检测㊂基于图像数据结构的弱小目标检测方法则主要是根据红外图像中目标的稀疏性和背景的低秩性等不同的结构特点,实现目标图像和背景图像的分离㊂近来,这些基于图像数据结构的方法引起了越来越多的关注[84]㊂基于图像数据结构的方法通常利用以下两种方式来对小目标进行检测[85-86]㊂1)在查找低秩子空间结构的方法中,代表性的是基于红外图像块(infrared patch-image,IPI)模型的方法[87]㊂该方法中,小目标被认为是一个稀疏分量,同时背景被认为是一个低秩分量㊂通过分析图像中背景㊁噪声以及小目标的特点,IPI模型可以表示为min B,T B ∗+λ T 1+12μ I-B-T 2F,式中:I代表红外图像对应的矩阵;T代表小目标矩阵;B代表背景矩阵;λ和μ为给定的参数㊂在该方法中,对小目标的检测被转换成从数据矩阵中恢复两个分量的过程㊂但是IPI方法并未考虑当红外图像背景是较复杂的异构背景的情况㊂此时,单独的子空间很难有效地表示图像中复杂的异构背景㊂为此,Wang等[88]设计了一种稳定多子空间学习(stable multi-subspace learning,SMSL)的方法,该方法将图像的异构背景数据看作是一种多子空间的结构,并提出了一种学习多子空间策略的模型,有效地实现了对小目标的检测,该模型可以表示为min D,a,T㊀ a row-1+λ T 1+12μ I-Dα-T 2F,s.t.㊀D T D=I k㊀∀i,式中:D=[D1,D2, ,D k]表示背景数据空间;α=[α1,α2, ,αk]表示系数;λ和μ为给定的参数;k是子空间维度㊂。
基于临近空间的预警系统建设研究陈昌孝1，何明浩2，李成龙3，马万里4（1.空军雷达学院五系,武汉430019；2.空军雷达学院训练部,武汉430019；3.空军雷达学院政治部,武汉430019；4.空军雷达学院研究生管理大队,武汉430019）摘要：针对来自空、天两个层面的强大威胁，仅依靠现有的预警手段和系统很难有效应对．通过分析空天一体信息作战的威胁与现状，阐述了临近空间特性并分析了在临近空间部署预警系统的优势：对上可以弥补天基系统，对下可以填补空基系统和陆基系统的缝隙，且可控性强．最后就作为临近空间防空预警系统、区域战场侦察监视系统、指挥通信系统以及集成临近空间电子对抗系统等提出了发展临近空间预警系统建设的建议．关键词：空天一体；预警系统；临近空间中图分类号：E274文献标志码：A DOI:10.3969/j.issn.1673-8691.2010.05.009随着信息技术和空间技术的发展以及在军事斗争中的应用，战争样式正发生着深刻的变革，由电磁媒介向信息网络、认知域拓展，多维一体特征日渐明显，形成空天一体信息作战模式．面对来自空、天2个层面的强大威胁，仅仅依靠现有的预警手段和系统很难有效应对，开发新型预警手段迫在眉睫．临近空间作为预警新的作战空间，有其特殊的优势和地位，正在成为世界各国争相开发的重要领域．必须结合国情、立足实际，在已有航空航天技术的基础上，加强对临近空间的理解和认识，进一步拓展预警力量作用空间，不断完善预警体系，提高预警能力．1临近空间预警系统建设的必要性近几场高技术条件下的局部战争向我们昭示，现代战争越来越体现出空天一体信息作战的显著特点．空天一体信息作战的核心是一体作战，同时还是各力量在信息领域里运用信息化武器进行的全方位较量，安全边境线已经不再等同于国土边境线．空中和空间的信息安全已成为国家安全的重要组成部分，也是军事斗争空军作战的重要环境．1）空天信息感知的非对称性，给预警系统的发展提出了新的要求．美俄等国利用位于近地轨道的各种卫星、飞船、空间站、空天飞机等预警武器平台的部署、变轨机动、临天过境等情况，形成了较为完备的空天一体信息感知系统，使包括我国在内的其他国家空天装备和地面重要目标长期处于被监视状态．在侦察卫星、空间站和宇宙飞船等航天器中配置的电磁频谱监测仪、通信侦察接收机、雷达侦察接收机等电磁侦察与监测设备，可获取别国空天通信、雷达、遥控系统的工作频率、系统工作方式等情况．这种信息感知的非对称性给我国空天安全带来了严重威胁，必须大力发展新的预警系统，提高空天一体信息感知能力．2）空天信息作战系统的军民一体化，给预警系统的灵活性带来新的考验．近年来，预警装备的军民一体化一直是一个重要趋势．在利用气象卫星、空间站和宇宙飞船等民用装备上配置的射线探测器、红外线扫描系统、带电粒子分光仪等设备，具有很强的欺骗性和灵活性，可实现对别国航天器的监视和侦察，还可以完成宇宙高能粒子分布、电离层电子浓度变化和各种电磁辐射强度等数据的监测，甚至可以将某些软硬杀伤武器装备到这些民用装备上，在必要的时候对别国的航天航空装备发起进攻，防不胜防．如美国在近极地太阳同步轨道上部署的Block-5气象卫星，星上载有7种类型的遥感器，可监测宇宙带电离子密度和磁场变化等几十种自然环境参数，用于修正航天器与星载动能弹的飞行轨迹．因此，一方面必须进一步提高现有预警装备有效应对突发事件的能力，另一方面要着力提高预警系统的机动性、多用途化，突出基于临近空间的预警系统的建设．3）空天情报侦察的常态化，给预警系统有效性带来新的挑战．利用分布在全球的永久性无线收稿日期：2010-04-16作者简介：陈昌孝(1982第5期陈昌孝，等：基于临近空间的预警系统建设研究345电侦听台站和常驻式星载无线电侦听器材，窃听他国航天人员通过太空信息设备传输的电磁信号，掌握对手的通信内容、太空武器部署及信息系统设备工作参数等重要信息，已成为空天信息安全的重要威胁．如美国代号为“梯队”的电子监听系统由设在本土及世界各地的40多个大型监听站、4000多个小型监听站、上百架电子侦察飞机以及侦察船和电子侦察卫星组成，能够截获全世界95%的通信内容，其中包括航天员之间的通话．这给现有的预警系统的情报连续性、覆盖范围和局部区域的持久响应等方面都带来了新的挑战，利用现有的空天预警系统尚无法有效应对,必须切实加强临近空间预警系统建设．4）空天信息进攻软硬结合，给预警系统的自身安全带来了新的威胁．目前，有些国家已将干扰设备移植到卫星上，形成电子干扰卫星．新的干扰卫星可部署到天基信息系统分布密集区域，阻断他国太空系统之间的通信链路，或破坏敌航天器的控制系统．利用星载的定向能武器，干扰或摧毁敌航天器．如美国成功地利用波音747-400E飞机上的化学氧一碘激光系统，摧毁处于推进阶段的导弹之后，当前正在进行将小型激光武器配置到卫星上的可行性试验．利用新研制的空天飞机、宇宙飞船等航天器飞临敌航天器附近，将腐蚀剂或污染物喷洒到敌航天器的太阳能电池板或照相侦察卫星的光学镜头上，以污染或遮蔽他国天基系统的功能器件．使用能够机动变轨的太空卫星动能弹和定向能武器等硬摧毁武器，在太空中摧毁他国卫星和空间站等的信息系统节点实体或反卫星武器系统．美国曾利用火箭将1250kg重的粒子加速器送到200km的空间，并使粒子束射出了6英里．美国2008年发射了第一颗载有激光武器的作战卫星，拦击4500km外的洲际弹道导弹或人造卫星．这些都为空天一体信息对抗系统带来了新的威胁和挑战．2临近空间预警系统的主要特点所谓临近空间一般是指距地面20~100km，普通航空器飞行空间与卫星轨道空间之间的空余，位于空、天结合部，发展基于临近空间的预警系统，有着其特殊的优势．1）临近空间预警系统有其独特的空间优势．目前，各国争相开发的空天一体预警领域主要集中在空和天2个领域，对临近空间尚未进行有效开发．在临近空间部署预警系统，可弥补天基系统、空基系统和陆基系统的不足．一方面，临近空间预警系统与地面目标的距离一般只有低轨卫星的1/10~1/20，更是远远小于地球同步卫星，因此，它可接收到战场低功率信号传输，可实现高分辨率对地监测．另一方面，临近空间预警系统比空基系统更能接近天基信息作战平台，利用预警火力一体化技术,形成侦攻防一体化对抗系统，可对敌国天基预警系统构成有效威慑．2）临近空间预警系统具有更好的机动性．天基预警平台的发射准备周期长，机动变轨次数有限，灵活性差，而传统空基系统的留空时间则以小时为单位，在空中驻留时间相对较短，都不能满足预警的需要．临近空间预警平台的留空时间以天为单位，目前正在研制的临近空间平台预定留空时间长达6个月，在各国规划中的后续平台预定留空时间可达1年以上，无轨道限制，靠自主动力飞行，又可定点应用，根据需要可快速灵活部署，且临近空间预警系统具有定点特性，使得多装备组网实现更加容易，从而降低了信息装备的复杂度和实现难度，也增强了对抗性．3）临近空间预警系统维护简单、成本低．天基作战平台的维修、维护均要在轨进行，实现难度大，成本高，而临近空间预警系统的投放和回收都要比卫星方便得多，其载荷装备一般都在地面维护、维修，实现容易，技术难度小．另外，临近空间预警系统的飞行动力主要来自于自身浮力和风力，其设备工作主要依赖于太阳能等新能源系统，不需要消耗燃油，所以有效降低了成本．4）临近空间预警系统具有更强的生存能力．临近空间预警平台高度在30km以下时，仅有少数远程地基防空导弹能构成威胁，30km以上时仅有反导系统的初、中段拦截弹能对其实施攻击，但其效费比极低，其生存能力较空基系统强得多．可实现局部区域持久响应．临近空间预警系统所处区域气流稳定，平均风速较小，有利于定点布设，可实现凝视观察，能长期、不间断地监视各类战场信息，因此，其在局部区域内的时间分辨率是目前空基和天基系统所不能比拟的．3临近空间预警系统作战应用的基本构想临近空间预警系统在军事上可用于防空防天预警、气象侦查、超视距通信等军事目的，具有重要应用前景．1）作为临近空间防空预警系统．临近空间预警系统最主要的应用就是充当空中预警系统，能够弥补陆基、空基、天基预警系统的不足，是高效费比的侦察预警首选装备之一．外军进行的试验证明，一艘飞行高度3000m的飞艇，其雷达对高度340m空中目标的探测距离达300km．对地面的覆盖区域超过2.8万km2，大于13部同类地面雷达的覆盖范围，临近空间平台飞行高度在20km以上，其覆盖区域更大．在导弹防御方面，美国进行模拟仿真的结果显示：在北纬83°地区36.6km高空上部署3个气球，可连续覆盖从北极到北纬45°范围的导弹发射，30个这样的平台就可以提供类似的全球覆盖；800个这样的平台组成的星座可以对全球连续提供按需通信和情报、监视、侦察(ISR)覆盖．2003年9月，洛克希德・马丁公司获得了美国国防部建造大型高空飞艇（HAA）项目的合同，HAA飞艇配备先进的可以搜索直径为1200km 圆形区域的监视雷达和其他传感器，对来袭的洲际导弹和巡航导弹提供预警．HAA飞艇的主要作战任务就是长时间停留在美国的大陆边缘地区的高空中，提供有效监视情报．2）作为临近空间区域战场侦察监视系统．在战争或者战场环境下，临近空间预警系统可以充分发挥其快速反应、持续时间长和区域覆盖好的特点，圆满完成侦察、监视等战术任务．除了地球静止轨道卫星外，其他卫星不能长时间进行战场监视和侦察工作．保证监视、侦察的连续性覆盖就需要卫星星座间较多的星间切换，这就增加了卫星系统的复杂性，因此对卫星而言执行战术任务是困难的．空载平台和无人机适合执行战术任务，但是临近空间预警系统的覆盖率远大于无人机，飞行高度为36.6km的临近空间平台能够提供直径为680km的圆区域的战场覆盖，而且持续时间长达数月，十分适合战场、战术应用．另外，临近空间预警系统成本低，装备体积较小、质量轻，可以配备具有多个临近空间预警平台及其相应载荷的后勤支援中队，进行部署，从而获得快速、灵活的C4ISR效能．因此，临近空间预警平台在战术任务应用中具有广阔的前景．3）作为临近空间指挥通信系统．预警指挥中通信信号易受干扰问题，一直是困扰军队作战能力生成和发挥的隐忧，而临近空间预警平台能够长时间持续工作，能够提供比卫星、通信信号强度更大、保密性更好的信号，可用作战场高空通信中继平台，执行与视距外部队通信的任务，从而保障战场指挥员在山脉中或山的另一侧与部队通话，保证战场上各战斗小组间的联系，提高联合作战能力．2005年1月,美军成功进行了战斗天星高空气球通信距离扩展试验，在试验中2个由氦气填充的自由飞行高空气球在20km高度上飞行8h，将美陆军PRC148手持式电台的通信距离由18.5km扩展到555km，覆盖范围与伊拉克国土面积相当．4）集成临近空间电子对抗系统．由于临近空间预警平台飞行高度较高，在集成电子攻击能力后，可以较小的干扰功率有效干扰地面电子设备，主要对敌陆基雷达、预警机及防空导弹实施压制．在战前或战役发展初期，将多艘装载反辐射导弹或反辐射无人机的超高空飞艇部署在敌防空雷达和导弹阵地上空，一旦发现辐射源，即将反辐射导弹或无人机空投到作战高度点火，发动攻击，可在战役的全过程压制敌地面雷达、预警机及防空火力．4结束语临近空间的战略价值直到最近才引起各国的重视．从总体上看．国外临近空间飞行器技术还处于关键技术攻关和演示验证阶段．临近空间预警系统的发展既是挑战，也是机遇，需结合国情、立足实际，制定积极的政策方针，在已有航空航天技术基础上，加强对临近空间的理解和认识，围绕临近空间预警系统的系统构成、功能定位、指挥控制、作战保障等方面进行深入研究论证，同时要不断探讨临近空间飞行器技术的应用理论和应用样式．参考文献：[1]胡绪杰，刘志田，王默，等.天基信息支援对导弹攻防作战的效用分析[J].航天器工程,2009，18(1):104-107. [2]李怡勇,李智,沈怀荣.临近空间飞行器发展与应用分析[J].装备指挥技术学院学报,2008，19(2):61-65.[3]夏凉，陈良坤.浅谈“空天一体信息战”[J].中国人民防空，2008（9）：59-60.[4]季艳.国外临近空间飞行器技术发展概述[J].国际航空杂志,2006(9):84-85.[5]梁百川.临近空间电子对抗研究[J].航天电子对抗，2009,25(4):15-17.[6]李铮,赵大勇.美军临近空间平台的开发利用及对我军的启示[J].火力与指挥控制，2009,34(8):1-3.(下转第350页)评估系数；④进行综合评估；⑤计算综合评估值并排序．通过上述系列的计算步骤可对联合空情预警作战规划的各方案和规划过程进行检验评估．4结束语本文提出了联合空情预警作战规划的概念、相关程序和内容，分析了作战规划过程、规划方案的检验与评估方法问题，并提出了作战规划方案检验评估指标体系，为联合空情预警作战规划人员实施作战筹划提供了有效依据．参考文献：[1]常青，胡斌.美军联合作战实验及其发展[J ].军事运筹与系统工程，2006,20(4):74-77.[2]I Kuban Alt ponent testing of a series system in a random mission [J ].Reliability Engineering &System Safety,2002,78(1):33-43.[3]刘思峰，郭天榜,等.灰色系统理论及其应用[M ].北京：科学出版社，1999：78-85.[4]李延军.灰色层次分析法在导弹武器系统效能评估中的应用研究[J ].中国科技信息，2009(21):29-30.[5]许黎黎，刘治国，潘成胜.基于灰色层次评价的指挥自动化系统效能评估[J ].沈阳理工大学学报，2007,26(3):6-7.Research on Operational Programming of Joint AirIntelligence Warning SystemJIN Bao-de 1,YAN Zhen-hua 2,FENG Shun-ping 2（1.Department of Graduate Management,AFRA,Wuhan 430019,China ； 2.No.1Department,AFRA ，Wuhan 430019，China ）Abstract ：In order to solve the problems of validity,facticity and scientificalness of the operationalprogramming of the joint air intelligence warning system,the conception of the system operational programming was given,and its basic program and eight items of contents were presented in terms of the features of complicated battlefield environment,high requirements for cooperativity and being hard to implement accurate programming.And then the test and evaluation index system of operational programming was established by using Delphi method.Finally the procedures were proposed for the test and evaluation of programming process and scheme in terms of the grey system theory.Key words ：joint air intelligence warning ；operational programming ；test and evaluation（上接第346页）Construction of Early Warning Surveillance System Based on Near SpaceCHEN Chang-xiao 1,HE Ming-hao 2,LI Cheng-long 3,MA Wan-li 4(1.No.5Department,AFRA,Wuhan 430019,China ；2.Division of Training,AFRA ，Wuhan 430019,China ；3.Division of Politics,AFRA,Wuhan 430019,China ；4.Department of Graduate Management,AFRA,Wuhan 430019,China )Abstract ：Confronted from the strong threat from two levels of air and space ，it is hard to deal with it only depending on our current early warning surveillance means and systems.By analyzing the threats and current situation of integration of air and space information operation,the characteristics of near space were expounded and the advantages of deployment of early warning systems in near space analyzed.Those advantages include compensating space-based system upwards and the gap of air-based and land-based systems downwards,and strong controllability.Finally it was suggested that the construction of near space air defence early warning surveillance system be developed in terms of the near space air defence early warning surveillance system,regional batterfield reconnaissance surveillance system,command and communication systems and integrated near space electronic countermearsure systemsKey words ：integrarion of air and space ；early warning surveillance system ；nearspace。
