武器装备中的传感器管理研究现状*

肖冰松，唐书娟，许蕴山，卢丁丁，王 瑞

（空军工程大学航空航天工程学院，西安 710038）

0 引言

随着现代战争复杂性的日益提高，各种同质和异质传感器系统大量涌现，迫使人们对这些传感器的观测数据进行有效集成［1］。这些传感器从不同侧面反映了观测对象的特性。如何快速、有效、自动地管理这些传感器，直接影响着信息融合系统的性能［2］。传感器管理就是利用有限的传感器，满足对多个目标和扫描空间的要求，以得到各具体特性的最优度量值（如检测概率、截获概率、传感器自身的发射能力、航迹精度等）［1］。刘先省［3］对传感器管理的基本概念、原理及基本方法进行了综述；罗开平［4］从传感器级、平台级和网络级3个方面对传感器管理方法进行了综述；Alfred O.Hero III［5］对传感器理论、算法和应用进行了回顾和展望。以往的综述性文章对传感器管理在武器装备中的应用论述较少，所以本文试图对武器装备中的传感器管理研究进行梳理，以帮助相关学者系统了解传感器管理在武器装备中的应用情况。

1 武器装备中的传感器管理内容

传感器管理的核心问题就是依据一定的最优准则，确定目标选择何种传感器以及该传感器的工作方式及参数。根据传感器管理的内容，可分为空间管理、模式管理和时间管理［2］。根据传感器系统所拥有的传感器和平台的数量不同，可分为传感器级的管理、单平台多传感器管理和多平台多传感器管理。以下3种应用代表了武器装备中传感器管理的典型内容。

1.1 指挥控制中的传感器管理

文献［6］指出了指挥控制中的传感器管理需求，如图1所示。

对于单个传感器管理，主要是传感器的控制、参数配置和分配。对于多个传感器管理，主要是传感器的协调与合作，包括指示与交接。在整个任务中，时间管理、不确定管理、辐射控制、电子战和人机界面贯穿其中。

1.2 战术监视作战中的传感器管理

文献［7］指出了战术监视作战中传感器管理的主要内容。对于单个传感器管理，主要在于传感器时序调度、模式控制和电子战。对于单平台的多传感器管理，主要在于模式控制、传感器/任务配对、传感器合作（指示与交接）、传感器协调（解决冲突）。对于分布式传感器管理，由于平台的运动性，主要在于平台/任务配对、传感器管理体系结构、通信限制、平台导航、传感器协调等。

文献［7］还给出了具备传感器管理的融合过程。图2表征了一个闭环融合与感知的过程。传感器管理被用来作为感知策略的反馈。融合过程的结果作为传感器管理的输入，从而调整传感器的暂时工作模式和配置。

文献［8］指出了网络中心战中的传感器管理也有类似的任务。

1.3 单平台中的传感器管理

文献［9］指出单平台多传感器管理有两大主题：传感器任务分配（Sensor assignment）和传感器调度（Sensor scheduling）。传感器任务分配指决定哪个传感器（或传感器组合）被分配给哪个目标（或某个区域）。传感器时序调度指决定何时采用何种传感器进行何种行动。

文献［10］给出了一种无人机上的传感器管理高层架构，它是具有火控需求的，如下页图3所示。该结构全面地考虑了传感器管理系统与数据融合各层次之间的关系，详尽描述了传感器管理系统的输入输出关系，以及数据支援、人工干预等外部条件。

1.4 武器装备中的传感器管理

武器装备中的传感器管理包括体系结构、任务分配、传感器合作、传感器调度四大内容。

体系结构主要解决传感器管理总体框架的问题。

任务分配主要在于平台/传感器与任务/目标的分配。主要解决传感器选择的问题。

传感器合作主要在于目标的指示与交接。文献［2］指出了传感器指示与交接的定义和原因。传感器指示就是根据一种传感器的检测信息去引导另一种传感器来对准同一个目标或事件。传感器交接则出现在两个传感器之间移交监测目标或者有火控任务时，主要解决传感器之间互牵引的问题。

传感器调度在于传感器模式管理、空间管理、时间管理、报告管理等。主要解决单个传感器如何工作的问题。

2 传感器管理理论与方法现状

2.1 传感器管理体系结构现状

文献［12］对海上平台的传感器任务进行了阐述，包括敌我识别器、跟踪雷达、导航雷达、声纳、电子支援设备、武器控制雷达等。Erik Blasch［13］指出了传感器资源管理与信息融合的关系、中间的问题、面临的挑战。Muharrem Mane［14］针对弹道导弹防御系统，在多威胁环境下，设计了一种基于Agent的传感器平台管理仿真系统。Abderrezak Benaskeur［15］对军事监视系统，提出了一种基于Holonic控制的传感器管理结构，并对目标指示与交接场景分别进行了描述。Abderrezak Benaskeur［16］还设计了一种基于Holonic控制的传感器管理结构，并给出了两种传感器管理策略：开环管理和闭环管理。文献［17］以火控系统组网为背景，将Agent技术应用于组网系统中的多传感器管理，并采用了基于角色的任务分解思想，提出了基于多Agent的传感器管理结构模型，分析了各个组件Agent的功能。文献［18］对比分析已有传感器管理体系结构在协同作战中的特点，基于Holon系统的基本特征，构建了协同作战网络传感器管理体系结构。文献［19］给出了一种基于战术组建网思想的多平台协同作战传感器资源管理结构。

2.2 传感器任务分配现状

Xiaokun Li［20］基于游戏理论对传感器分配问题进行了建模仿真。Olivier Toupet［21］对多无人机系统，建立了累积跟踪质量最大化的目标函数。Boris Kovalerchuk［22］针对长时间计划和实时传感器管理，应用计算机智能，基于严密的自适应数学方法，提出了一种传感器任务分配方法和最优化模型，从而最小化传感器平台数量，最小化传感器平台的代价。Tracie A.Severson［23］针对弹道导弹跟踪，对雷达资源进行分配，采用图论进行求解。Mark P.Kolba［24］在传感器的发现概率Pd和虚警概率Pf不确定情况下，研究了一种传感器合作方法。Mark P.Kolba［25］还设计了一种传感器管理框架，使得每个传感器观测的信息增益最大化。WANG Ji［26］根据传感器的跟踪能力和限制条件，基于信息增益和蚁群算法，提出了一种多传感器多目标分配方案。Rajnikant Sharma［27］针对小型固定翼无人飞行器编队跟踪地面目标，提出了一种目标函数，来优化飞行器的路径和对目标的分配任务。Kristopher L.Ezra［28］将传感器管理和武器目标分配问题进行了综合，提出了传感器、武器、目标分配问题，并指出了各种模型的优缺点。这是一种较为新颖的提法，使传感器-目标分配、武器-目标分配不再独立研究。Volkan Isler［29］采用凸集理论解决传感器选择问题，从而最小化目标估计误差。De-yun ZHOU［30］采用贝叶斯网络对空战传感器资源进行分配。Emre Ertin［31］采用零和游戏模型进行传感器选择决策。Muhammad Naeem［32］采用二进制粒子群优化解决传感器选择问题。

2.3 传感器合作现状

文献［1-2］介绍了指示的具体方法和一些影响目标指示的主要因素。文献［33］指出传感器合作是传感器管理的重要组成，包括传感器的交接和通过另一个传感器来获取信息。Abderrezak［34］对3种典型场景进行了描述，包括单平台内的目标指示与交接、平台之间的目标指示、平台之间的交接。文献［35］以现代舰艇编队防空作战为背景，分析了目标的指示需求以及目标指示对作战性能的影响。文献［36］针对单平台、单目标情况下IRST对雷达的引导问题作了重要阐述。文献［37-39］研究了异地配置时，在不同类型传感器之间引导时，目标的指示性能。文献［40］针对相控阵雷达的波位搜索，分析了在预警雷达的引导下，该雷达捕获弹道导弹时的最优波位搜索时序。文献［41］针对多目标情况下IRST对雷达的引导问题，通过评价交接性能的因素和分析指示搜索的过程，确定了解决目标指示交接问题的主要步骤。文献［42］对多传感器交叉提示技术发展现状进行了总结，并指出了该领域的研究内容和方法、结构等。

2.4 传感器调度现状

Francois Rheaume［43］基于火力控制需求，对雷达资源调度算法进行研究。Kruger White［44］基于两条准则，对有源相控阵监视雷达的搜索和跟踪任务进行了有效分配：回扫是基于期望的信息增量，搜索是基于之前未探测的目标的探测概率决定。Y.Wang［45］考虑目标威胁，基于贝叶斯理论和Renyi信息熵进行传感器管理。Dimitri Papageorgiou［46］针对导弹防御系统，考虑目标威胁和花费成本，建立了传感器控制结构和算法。Michael K.Schneider［47］采用马尔科夫理论对雷达资源进行了调度。A.Whitewood［48］设计了一种针对机载监视雷达的调度系统，该系统能够增加探测距离，减小航迹起始时间，而且能够更加智能地进行地图测绘。P.Sgambato［49］根据信息流，设计了一种有源相控阵雷达调度系统。该系统能够实现实时和事后的调度仿真。

3 武器装备中的传感器管理应用现状

随着对传感器管理技术研究的深入，传感器管理在实际装备中，尤其是国外军事装备中得到广泛应用。传感器管理的应用根据所在平台的不同主要分为3类：通用平台、战斗机平台、侦察监视平台。

在通用平台上的应用主要有：德国戴姆勒克莱斯勒航空公司在2000年研究了多传感器综合概念，建立了多传感器综合系统，实现了多传感器跟踪与识别。加拿大国防研究与发展中心决策支持系统部在2002年指出了在指挥与控制中的传感器管理问题，他们认为核心是如何高效管理和协调传感器资源，来提高对信息的获取、感知和理解能力。2007年指出了在战术监视作战中的传感器管理问题，包括单传感器、单平台多传感器、分布式传感器等。美国空军“以网络为中心的协同式目标指示”系统的机载处理器交叉指引各飞机的电子情报或雷达传感器对某一架飞机所发现的目标进行侦察。

在战斗机平台上的应用主要有：20世纪80年代末，美国密苏里州大学开发了一个可为战斗机操作员提供与多传感器交互的传感器管理专家系统，通过人工智能技术对多传感器进行集成，用于传感器分配与控制的多传感器系统状态选择处理器。2008年，英国的Isabella给出了无人机传感器管理系统的高层结构。F-22飞机的传感器管理区用于对雷达、电子战、CNI等传感器进行综合管理和数据的综合处理。2011年7月8日，美国导弹防御局举行的早期拦截概念验证演习中，诺·格公司研发的一体化传感器管理系统首次得到验证，它对导弹防御系统机载红外传感器探测靶标的过程进行了实时引导。海湾战争中，美空军从发现目标到实施打击的反应时间是80 min～101 min，而到了伊拉克战争则缩短至10 min左右，在打击链的整个过程中，传感器管理系统是连接各个平台之间的通信桥梁，是整个时敏目标打击系统的神经中枢，它是形成机群整体作战能力的关键。我国王琳［50］等对战斗机火控系统建立了以任务需求为驱动的传感器管理结构。

在侦察监视平台上的应用主要有：M Ulvklo结合图像处理、任务规划、传感器及其平台、传感器数据融合，设计了一个无人值守飞机机载侦查传感器管理系统架构。美国洛克希德马丁公司在1999年提出了下一代预警机的融合和跟踪问题。2009年，美国德莱顿飞行研究中心给出了机载传感器网络的赛博结构。2010年2月开始，波音公司开始为法国的E-3F Block40/45系统进行升级，其中包括资源和传感器管理。该系统已经在2012年开始安装。美国的“多平台雷达技术升级计划”提高E-8C与其他平台的传感器实时协调和相互引导能力［51］。

4 结论

本文对武器装备中的传感器管理技术现状进行了研究。总结起来，当前研究主要集中于模型和算法两个方面。模型方面，需要针对不同的应用场合，综合考虑应用环境，建立相应的应用模型。算法方面，主要集中于如何快速、有效地对模型进行求解。随着信息化武器装备的进一步发展，传感器越来越多，对网络化传感器的管理还需更进一步的研究。

［1］何友，关欣，王国宏.多传感器信息融合研究进展与展望［J］.宇航学报，2005，26（4）：524-530.

［2］李弼程，黄洁，高世，等.信息融合技术及其应用［M］.北京：国防工业出版社，2010.

［3］刘先省，申石磊，潘泉.传感器管理及方法综述［J］.电子学报，2002，30（3）：394-398.

［4］罗开平，姜维，李一军.传感器管理述评［J］.电子学报，2010，38（8）：1900-1907.

［5］HERO A O，COCHRAN D.Sensor management：past，present，and future ［J］.IEEE Sensors Journal，2011，11（12）：3064-3075.

［6］ABDER.Sensor management in command&control［R］.Defence R&D Canada-Valcartier，2002.

［7］BENASKEUR A，IRANDOUST H，DRDC VALCARTIER.Sensor management for tactical surveillance operations［R］.Defence R&D Canada– Valcartier，2006.

［8］PER G，CHRISTINA G，MAGNUS H，et al.Sensor control in NCW［R］.problem description and important areas，2005.

［9］KAHLER B，BLASCH E.Sensor management fusion using operating conditions ［C］//Aerospace and Electronics Conference NAECON，2008.

［10］PANELLA I.High-level functional architecture for sensor management system ［C］//BIio-inspired Learning and Intelligent Systems for Security Edinburgh，2008.

［11］HERO III A O，CASTAON D A，COCHRAN D，et al.Foundations and applications of sensor management［M］.New York：Springer，2008.

［12］JULIA T.Sensor tasking for naval platforms［C］//Intelligent Sensor Management，2007 3rd Institution of Engineering and Technology Seminar，2007：1-7.

［13］BLASCH E，SALERNO J.Resource management coordination with level 2/3 fusion issues and challenges［J］.IEEE A&E Systems Magazine，2008：32-46.

［14］MANE M，DELAURENTIS D.Sensor platform management strategies in a multi-threat environment［C］//Infotech@Aerospace 2012，Garden Grove，California，2012：1-18.

［15］BENASKEUR A R，KHAMIS A，IRANDOUST H.Multisensor cooperation in military surveillance systems［C］//2009 International Conference on Signals，Circuits and Systems，2009：1-6.

［16］BENASKEUR A R，IRANDOUST H，MCGUIRE P，et al.Holonic control-based sensor Management［C］//Information Fusion，2007 10th International Conference，2007：1-8.

［17］张广远，王福军，魏震生.Agent的多传感器管理方案［J］.火力与指挥控制，2009，34（7）：168-170.

［18］杨海燕，尤政，陈轶.基于Holon控制的协同网络传感器管理体系结构［J］.火力与指挥控制，2011，36（7）：78-81.

［19］陈康，阳东升，李恒峰，等.TCN的海军多平台协同作战传感器管理体系结构［J］.火力与指挥控制，2008，33（4）：12-15.

［20］LI X K，CHEN G S，BLASCH E，et al.A geometric feature-aided game theoretic approach to sensor management［C］//12th International Conference on Information Fusion，Seattle，WA，USA，2009：1155-1162.

［21］TOUPET O，HOW J P.Collaborative sensor fusion and management for multiple UAVs［C］//Infotech@Aerospace 2011，St.Louis，Missouri：1-22.

［22］KOVALERCHUK B，PERLOVSKY L.Rigorous sensor resource management：methodology and evolutionary optimization ［C］//Computational Intelligence for Security and Defense Applications （CISDA）， 2015 IEEE Symposium，2015：1-8.

［23］SEVERSON T A，PALEY D A.Distributed multitarget search and track assignmentwith consensus-based coordination ［J］.IEEE Sensors Journal，2015，15（2）：864-874.

［24］KOLBA M P，COLLINS L M.Sensor management with uncertain performance characteristics［C］//Sensor Array and Multichannel Processing，Fourth IEEE Workshop，2006：456-460.

［25］KOLBA M P ，SCOTT W R ，Jr.，COLLINS L M.A framework for information-based sensor management for the detection of static targets［J］.IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics-Part A：Systems and Humans，2011，41（1）：105-120.

［26］WANG J，CHEN W，SHUI Y S，et al.A multi-sensor management method based on information gain and ant colony algorithm［C］//The 3rd International Conference on Transportation Information and Safety， Wuhan，P.R.China，2015：1-22.

［27］SHARMA R，PACK D.Cooperative sensor resource managementformultitargetgeolocalization using small fixed-wing unmanned aerial vehicles［C］//AIAA Guidance， Navigation， andControl （GNC） Conference，Boston，MA，2013：1-11.

［28］EZRA K L，DELAURENTIS D A，PEKNY J F，et al.Comparative solution methods for the integrated problem of sensors，weapons，and targets［C］//AIAA Modeling and Simulation Technologies Conference，Atlanta，GA，2014：1-13.

［29］ISLER V ，BAJCSY R.The sensor selection problem for bounded uncertainty sensing models［J］.IEEE Transactions on Automation Science and Engineering，2006，3（4）：372-381.

［30］ZHOU D Y，HE P，ZHANG K.Airborne sensor resource management in air battles based on fuzzy bayesian networks［J］.Przeglad Elektrotechniczny，2013：181-183.

［31］ERTIN E.Sensor selection in adversarial setting［C］//2012 IEEE Statistical Signal Processing Workshop，2012：289-292.

［32］NAEEM M，PAREEK U，LEE D C.Swarm intelligence for sensor selection problems ［J］.IEEE Sensors Journal，2012，12（8）：3577-3585.

［33］NG G W，NG K H，WONG L T.Sensor management-con-trol and cue［C］//The 3rd International Conference on Information Fusion，Singapore，2000.

［34］BENASKEUR A，KHAMIS A，IRANDOUST H.Multisensor cooperation in military surveillance systems［C］//2009 International Conference on Signals，Circuits and Systems，2009：1-6.

［35］王国宏，何友，毛士艺.IRST对3D雷达引导性能分析［J］.电子学报，2002，30（12）：1-4.

［36］张华睿，杨宏文，胡卫东，等.警戒雷达与跟踪雷达的目标指示交接方法［J］.现代雷达，2011，33（9）：19-24.

［37］吕永胜，王树宗，彭锐晖，等.异地配置下IRST对3D雷达的引导分析［J］.红外与激光工程，2008，37（5）：911-915.

［38］彭锐晖，王树宗，吕永胜，等.异地配置下ESM对2D雷达的引导分析［J］.现代雷达，2009，31（1）：13-17.

［39］赵锋，毕莉，杨建华，等.反导跟踪雷达最优搜索时序研究［J］.现代雷达，2009，31（9）：28-31.

［40］刘华军，张荣涛，耿党辉.组网雷达跟踪弹道导弹的交接班模型研究［J］.现代雷达，2009，31（6）：20-23.

［41］张华睿，杨宏文，郁文贤.多目标情况下IRST和雷达的指示交接问题 ［J］. 电子与信息学报，2011，33（5）：1101-1106.

［42］樊浩，龙治国，黄树彩，等.多传感器交叉提示技术发展现状与研究［J］.飞航导弹，2012，42（2）：79-84.

［43］ RHEAUME F，BENASKEUR A R.Fire control-based adaptation in data fusion applications［C］//Information Fusion，2007 10th International Conference，2007：1-8.

［44］WHITE K，WILLIAMS J，HOFFENSETZ P.Radar sensor management for detection and tracking［C］//Information Fusion，2007 11th International Conference，2008：1-8.

［45］WANG Y，HUSSEIN I I，ERWIN R S.Risk-based sensor management for integrated detection and estimation［C］//2011 American Control Conference on O'Farrell Street，San Francisco，CA，USA，2011：3633-3638.

［46］PAPAGEORGIOU D，RAYKIN M.A risk-based approach to sensor resource management［J］.Adv.in Cooper.Ctrl.&Optimization，2007：129-144.

［47］SCHNEIDER M K，NEDICH A.Approximation methods for markov decision problems in sensor management［R］.Dapar ISP Program，2006.

［48］WHITEWOOD A，DAVIDSON G，STOVE A.Resource management for airborne surveillance radars［C］//Intelligent Sensor Management，2007 3th Institution of Engineering and Technology Seminar，2007：1-8.

［49］SGAMBATO P，BOTTA N，CELENTANO S，et al.Petrillo.system manager for AESA radar systems［C］//Radar Conference，2015 IEEE，2015：1734-1738.

［50］王琳，寇英信，付雅芳，等.航空火控系统任务分析与任务管理关键技术 ［J］.火力与指挥控制，2011，36（8）：27-35.

［51］姜昆，杨日杰，苏里阳.RFID技术在武器装备仓储管理中的应用［J］.兵器装备工程学报，2016，37（7）：74-77.