海战场侦察监视系统中大数据技术研究

严永锋

(中国电子科技集团公司第20研究所， 西安 710068)

随着全球经济一体化发展和世界军事格局变化，尤其是近年来美军亚太、印太军事格式呈现的新局面，我国国家海洋安全面临前所未有的挑战，未来海战场中面临着维护国家主权和领土领海完整、海洋权益与海洋资源争端、保卫海上贸易通道等复杂尖锐问题。作战样式必然是基于网络信息体系的一体化联合作战、全域作战。海战场是一体化联合作战的重要组成部分，因此对海战场侦察监视情报的时效性、准确性和连续性提出了很高的要求。传感器、网络等技术手段的不断发展，侦察手段多样化、侦察图像高清化，侦察情报呈现零散、多重、泛化等特点，需要有效从海量侦察情报中挖掘获取有价值的情报信息，形成战场高效“信息流”实现对海战场实时感知，并以“信息流”控制“能量流”和“物质流”，支持对重点目标的精确打击。因此构建一个适应海战场作战需求、科学高效的海战场侦察监情报处理系统，既是为我军遂行重点地区战略侦察、区域战场侦察监视、重点区域作战行动提供重要保障的基础，也是夺取制空权、制海权的先决条件，更是决定未来海战成败的关键因素。

海战场侦察监视是在海洋环境条件下作战，为获取作战所需的敌方或有关战区的情况，采取的发现、识别、监视、跟踪目标并对目标进行定位的作战活动。其任务是获取海战场中目标的情报，查明敌方企图、行动方向、战斗编成、兵力部署、主要装备等情况[1-2]。其作用是在平时用于积累、掌握敌方的基本情况，制定战略决策；战时用于及时发现、识别和确认目标，为我军海上军事行动和作战指挥提供更加科学、精确、及时、到位的决策依据。

1 特点分析

1.1 任务特点

海战场侦察监视作战任务所呈现的特点主要包括以下4个方面：

1) 战场环境复杂。海上作战空间覆盖太空、海空、海面、海底、岛礁及大陆架等立体空间，海战场侦察监视包括陆海空天潜网电等全维空间，海洋及气象环境复杂，海洋环境受台风等因素影响，海况复杂，气象多变，对电磁波、水声波具有不确定传播和衰减作用[3]。

2) 侦察目标多样。可以归纳为四大种类：第1类是航母、驱逐舰等水面目标；第2类是潜艇、无人潜航器等水下目标；第3类是舰载、机载、岸基、潜射等飞机、导弹；第四类是是濒海攻击目标，包括近海攻击快艇、鱼雷、水雷、近岸炮等。

3) 感知情报多源。海战场侦察监视手段综合运用天基、空基、海基、及陆基的各种侦察平台和各种光、电、声、热等侦察手段，对海战场内各类目标和信号进行侦察，获取运动轨迹、收集和查证信号，获取的情报信源多、分布广、种类杂、容量大，情报形式复杂多样。

4) 保障任务全程。以信息为主导的一体化联合海战中，情报保障贯穿于发现、定位、跟踪、瞄准、攻击、评估等作战全过程，存在于情报侦察、战场监视、精确打击、协同防空、联合反潜等各种作战行动中，情报信息准确获取和实时传输成为取胜的关键因素之一。

1.2 情报特点

按照情报目的和服务对象分类，可分为战略情报、战役情报和战术情报。按照情报内涵和作用分类，将综合情报划分为敌情动向、作战目标、战场环境、战场态势和专题情报。按照情报来源分类，主要包括图像情报(IMINT)、信号情报(SIGINT)、测量与特征情报(MASINT)、人工情报(HUMINT)、公开来源情报(OSINT)、技术情报(TECHINT)。其中，图像情报包括关注目标可见光图像、红外图像、光谱图像、雷达图像；信号情报包括感兴趣目标雷达信号特征、导航信号特征及除通信信号之外目标自身辐射源信息；测量与特征情报包括感兴趣目标的红外辐射特征、光谱辐射特征、雷达散射特征[4]。

1.3 数据特点

“大数据”是通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见。这种巨大价值和深刻洞见是不同领域数据集之间数据的深度交叉关联，跨域关联是数据量的增加从量变到质变的飞跃，是发挥大数据价值的基础。“大数据”从字面说是数据量大。但是数量上的庞大无法看出“大数据”与以往“海量数据”、“超大规模数据”之间的区别。对于如何对大数据进行具体的定义，目前还没有定论，但对大数据的特点已经达成了共识，即“4V”特点：数据容量大(Volume)、数据类型多(Variety)、价值密度低(Value)、处理速度快(Velocity)[5]。

针对海战场侦察监视情报产品的特点，本文重点针对如何利用大数据技术从海量侦察情报中进行数据挖掘、匹配关联、信息重构，获取目标的全方位情报信息进行阐述。

2 系统设计

2.1 功能定位、体系结构和处理流程

海战场侦察监视情报处理是利用目标的声、光、电、磁、热、化、力学等特征，通过各种有线、无线异构网络将天基、空基、海基及陆基等探测资源进行纵向组网，横向围绕情报产品进行数据挖掘、融合处理，对各类探测资源进行协同控制，实现目标位置信息互相参照，识别信息互相补充，最终生成有价值的情报产品，发现目标具体信息、监视目标动向、跟踪目标轨迹、探测目标位置，并及时、准确的分发给所需要的作战单元，将获取的侦察情报优势转化为作战优势，确保满足作战筹划、指挥决策、武器控制和打击效果评估活动的需要。

系统采用分布式开放式体系结构，分布式是指网络节点共享各成员侦察探测产品/信息，具有分布数据处理能力；开放式是着眼于系统的长期适应性，单个设备的更新或系统中某个模块的更新不会影响系统的的整体运行，具有较强的生存能力(图1)。

通过规范化消息通信机制、标准化的语义描述、海量信息存储管理及高效的物理层信息过滤与检索机制，获取传感器的侦察数据后，根据传感器类型和工作模式选择合适的采集帧率和压缩码率，对其进行数据处理，通过传输链路实现平台间共享，当指挥节点收到数据后，选择合适的特征提取算法对侦察情报信息进行实时处理，形成战术情报信息，支撑直接战术行动(图2)。

2.2 主要功能

1) 数据预处理。将战场各类传感器、人工侦察和公开来源的情报信息进行汇集，并对量测数据进行数据清理、数据集成、数据转换、时空配准，为海量信息的特征提取与数据融合提供前提。

2) 数据压缩。根据任务和数据特点，在信息损失最小情况下自适应地实现有效信息的提取，实现有限带宽资源保证有价值情报产品传输处理，主要解决传输过程海量信息造成信道拥塞的问题。

3) 特征提取。对不同情报源采用相应的数据处理算法，将目标进行预处理与归一化、检测与分离、凝聚与提取、目标位置输出等，提取出目标图像的特征凝聚质心，转换成战术信息。

4) 数据挖掘。通过并行数据仓库存储各类传感器的探测结果，经过清理、转换和抽取等预处理，送给决策级融合，最后将该融合结果作为分布式协同决策。

5) 数据存储。对多源异构的海量侦察数据提供高容错、可扩展、主动交互的存储服务，实现侦察情报信息的快速分类处理、可靠性评估、组合与迁移、数据备份、容灾与安全等。

2.3 系统特点

1) 准确的战场感知。利用各类侦察手段获取的庞大真实数据，通过数据挖掘模式，较为准确地把握敌方指挥员的思维规律，预测对手的作战行动，掌控战局发展变化等。

2) 迅速的指挥决策。利用大数据相关技术所提供的高速计算能力，提取出有价值的情报形成完整、准确的战场态势，有助于指挥员更加迅速地作出最优决策、设计行动方案。

3) 高效的资源调度。在多维战场空间的网络化作战环境中，自动对己方各类功能互补的传感器作战要素或平台进行协同管控，从而实现整体作战能力的最优化。

3 关键技术

1) 多传感器协同控制技术

现代战争环境日益复杂，传感器探测平台越来越多，传感器种类越来越多，目标越来越密集，目标机动隐蔽特性不断增强，传感器使用要求高，这些都增加了传感器任务规划的难度。因此，需要根据不同作战阶段探测任务要求对传感器资源进行协同控制，如侦察阶段要求尽可能远的距离发现目标；跟踪阶段要求连续、稳定掌握目标；打击阶段要求精确定位跟踪目标；评估阶段要求及时掌握毁伤效果目标图像。传感器协同控制是按照作战规划和准则，借鉴云技术理念，通过传感器资源的分布式感知、按需整合和智能化管控，综合和优化利用平台的资源，将广域空间分布的传感器资源从时间、频率、计算、信息资源进行虚拟化管理，形成虚拟化资源池，并以服务的形式发布，提供给作战用户。

2) 多源异构情报产品特征级一致化表示技术

海战场侦察监视情报产品具有强异构数据特性，如何对多源异构情报数据进行特征级一致化表示，是对其有效处理的一个关键问题。采用基于深度神经网络的特征表示方法，结合不同情报产品的具体特点，设计神经网络的输入层、卷积层、子采样层、全连接层的大小与层数，生成基于典型关联分析的共享特征信息，获取异构情报产品在特征域的一致性表示(图3)。

3) 基于特征表示的情报数据挖掘与重构技术

随着新的图像侦察手段的应用，前端传感器分辨率和收容范围也在不断增加，形成很多数T量级的情报产品，如何准确、快速地从侦察图像中提取出目标特征，为作战指挥人员进行决策部署提供依据，成为制约战斗力生成的关键。从原始图像中提取具有较强表示能力特征的过程称为图像特征提取，基于形状特征的特征提取方法，即通过变换的方法用低维空间表示高维的图像样本空间，图像被描述为形状、颇色、纹理等底层特征形式，通过特征匹配和碎片化情报进行挖掘与重构，生成可直接应用的战术情报，支持对敏感目标的战术行动(图4)。

4) 基于稀疏表征的数据压缩技术

基于稀疏表征的数据压缩核心是在数据采样的过程中同时完成数据压缩，利用特定矩阵把一个稀疏或可压缩的信号投影到低维空间进行压缩，重建时利用原信号的稀疏性先验条件，通过基于线性或非线性的重建模型算法重建原信号。稀疏表征是依据观测矩阵得到的压缩测量信息，在特定特征域上借助稀疏字典对原始数据进行稀疏性压缩表示，可解决通信带宽受限条件下分布式信号协同的高效传输问题(图5)。

4 结论

海战场侦察监视情报处理系统具有以下优点：一是提取出有价值的情报，结合敌我识别数据，形成大范围空、海敌方重点目标运动特征，支持“即时发现，即时摧毁”；二是进行实时、自主的关联以及整合、认知，挖掘出有关目标威胁情报信息，为指挥员提供面向任务可理解的最优辅助决策；三是将海战场环境中片面的、离散的、被动的感知与理解，提高到全局的、关联的、主动的认知层次，提升作战平台的自主性、能动性和智能化水平。相关技术可应用于重点热点区域侦察监视、常态化海域巡逻、重点区域作战行动，以及航母编队对海、对陆、对潜作战。

参考文献：

[1] 周建军，崔麦会，陈超 海战场侦察技术概论[M].北京：国防工业出版社，2013.

[2] 雷厉.侦察与监视：作战空间的千里眼和顺风耳[M].北京:国防工业出版社，2008.

[3] 中国船舶重工集团公司.海军武器装备与海战场环境概论[M].北京:海洋出版社，2007.

[4] 张伟.侦察情报装备[M].北京：航空工业出版社，2009.

[5] 李军.大数据：从海量到精准[M].北京：清华大学出版社，2014.

[6] 喻鹏，吴照林.海战场侦察情报系统需求分析方法研究[J].舰船电子工程，2016(6):5-7.

[7] 张林超，李阳阳.面向大数据的情报系统初探[J].中国电子科学研究院学报，2016,6(1):603-613.

[8] 宋婧，张兴隆.美军大数据技术应用现状研究[J].物联网技术,2015(5)：69-70.

[9] 刘玲艳，任文煌，黄城,等 大数据技术应用于ISR系统需要解决的几个关键问题[J].计算机与数字工程，2016 (1):100-104.

[10] 白亮，郭金林，老松杨.基于深度认知神经网络的跨媒体情报大数据智能处理技术[J].指挥控制学报，2016(12):345-349.