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战场图像情报侦察处理技术及其发展
战场图像情报是通过战场侦察传感器平台所获得的侦察图像及其相关的情报产品,它包括白光、微光、激光、红外的图像,各种平台的电视侦察图像,各种机载平台的合成孔径雷达(SAR)和逆合成孔径雷达的雷达图像以及由地面人工侦察所获得的人工图像情报。
一、战场图像情报的特点和主要获取手段
1.特点
战场图像情报属战术型情报,与卫星遥感图像等战略型图像情报相比,具有以下显著特点:
①情报周期(包括情报任务下达、收集、处理、分析和分发的时间)短,时效性强,更能满足现代作战对情报的需要。
②图像侦察具有持续侦察监视能力,可以完成全天时、全天候的图像实时侦察。
③能获得多角度、全方位的情报,其中地面的人工图像情报是空中侦察和卫星侦察图像无法替代的。地面图像情报和航空图像情报有机结合,可使图像情报更丰富,精度更高。
④战场C-4ISR系统使战场图像的获取、传递、处理、分发以及应用形成一个统一的网络,使图像情报与其他非图像情报集成于一体,便于指挥决策机构掌握瞬息万变的战场局势。
2.主要获取手段
获取战场图像情报的主要手段有光学观测、照相、激光、红外、电视、合成孔径雷达等。这些手段根据载体的不同又分为便携式、车载式、机载式和舰载式等。
地面照相侦察可记录各种目标、工事设施、交通情况及绘制军事地图等,主要用于搜索地面、海上和低空目标。战场电视侦察是获取视频图像情报的重要手段,具有直观、清晰、快速、实时传输等特点,能通过图像一目了然地观察到前沿敌方阵地地形、布设、武器装备、兵力部署、调动等情况。夜视侦察装备,如主动式红外夜视仪、微光夜视仪、红外成像仪等用于夜间观察。用于战场侦察的合成孔径雷达主要是获取战场图像和地面活动目标信息,可在夜间和恶劣的气候条件下探测、搜索、跟踪敌方运动中的人员、车辆、舰船等,具有探测距离远、覆盖面积大、测量速度快、全天候、全天时工作的特点。
二、美军目前使用的几种典型战场图像侦察装备
在阿富汗战场,美军利用C-4ISR系统将侦察卫星、有人/无人侦察机、地面特种部队结合在一起进行联合作战,将多源情报(包括图像情报)综合分析处理,缩短了目标搜索和打击时间,制止了敌方利
用情报搜集和使用两者之间的“时间差”,基本上实现了国防部在海湾战争后制定的“从传感器到射手的时间不能超过10分钟”的目标。在这场以信息技术为基础的作战中,战场实时情报的获取与处理起到了十分关键的作用。
1.无人机载侦察设备
美军在阿富汗战场上使用的无人侦察机有两种,一种是“捕食者”中空长航时无人机,另一种是“全球鹰”高空无人机。
“捕食者”无人侦察机上面装载光电、前视、红外和合成孔径雷达(SAR)等图像传感器,是美军现役的技术含量高、性能最好的远程无人侦察机,主要完成实时战场图像的侦察。该机1996年首次应用AN/ZPQ-1型合成孔径雷达,对地面固定和移动目标进行实时成像侦察。再加上配有先进的“天球”(Skyball)光电/红外侦察平台(在光电平台上装有高分辨率彩色电视摄像机、三代红外成像仪和激光测距/目标指示器),因而在无人机平台上首次真正实现了全天候的实时图像侦察,成为侦察卫星和有人侦察机的重要补充及增强手段,特别是在复杂地形和不良气象条件下,能侦察敌方纵深重要活动目标,并将侦察图像实时传回指挥所。
RQ-4A“全球鹰”高空无人侦察机上的核心是休斯飞机公司研制的集成侦察传感系统。它是一个由具有移动目标识别功能的合成孔径雷达、高分辨率的光电照相机、红外传感器等多种侦察仪器组成的任
务平台,采用的是“商用现成”(COTS)技术,能同时收集雷达和光电图像,通过集成的图像处理器进行实时处理。雷达和光电/红外传感器都有广域收集和点目标搜索模式。广域搜索模式时,24小时可搜索40000平方千米的区域。在点目标模式下,能在24小时内覆盖1900平方千米,并把目标定位在20米内。点目标模式下装在飞机两侧的合成孔径雷达能获得0.3米的分辨率的图像,此时SAR每小时能获得79幅图像。在广域搜索模式下能生成分辨率为1米的图像,每小时覆盖1842平方千米。
2.有人机载侦察设备
美军另一种获取图像情报的手段是利用各种有人侦察机,以填补航天侦察和长航时中高空无人侦察机的不足。空军有人侦察机的主力机种是U-2系列(目前约有35架,包括改进型U-2R和U-2U侦察机)、RC-135系列(目前主要使用的是S、U、V1、W、X等型号),机上装有可见光和红外侦察设备(SYERS)以及SAR雷达(ASARS-Ⅱ)。海军主要是P-3C反潜巡逻机,该机主要装载标准照相机、红外相机、逆合成孔径雷达。此外,陆军的EO-5侦察飞机、改进的C-130飞机以及装备了战术空中侦察舱(TARPS)系统的舰载F-14战斗机都用来完成战场图像情报的任务。
3.特种部队地面图像侦察系统
特种部队的主要任务之一是深入敌后,对重点目标实施侦察,引导打击。20世纪80年代末期针对特种部队地面图像侦察的需求,美国防部曾开展过“电子无胶卷摄影系统”的研究工作,目前已配备柯达公司研制的DCS465数字相机,分辨率达300万像素,经插值处理后可达到500万像素。在高分辨率镜头上集成了激光测距和激光指示构件,通过数字接口传入士兵计算机中,完成图像获取、目标位置测算、图像校正等一系列工作。通过数字图像传输系统中的窄带无线电传递高清晰度侦察影像,也可以通过单兵便携式卫星终端把图像情报传送到情报中心,直接对目标实施引导打击。
三、战场侦察图像的融合处理及关键技术
随着信息技术在侦察情报装备中的广泛应用,具有图像侦察获取能力的传感器种类和数量越来越多,图像情报的应用也越加广泛,因此图像处理技术成了战场情报综合处理的重要组成部分,并产生出巨大的军事效益。
由于战场图像侦察的数据源较多,数据量大,实时性要求较强,图像里面许多有用的信息,必须经过去伪存真、去粗取精的处理过程才能获得有用的信息,并形成有价值的情报产品,因此,多源图像情报的综合处理和融合显得非常重要。
多源图像情报的融合处理是战场图像处理的主要内容之一,主要包括图像数据挖掘,图像目标自动识别提取,辅助图像判读,图像多属性分层标绘。
多源图像传感器的数据融合是当今战场情报处理的一个重要发展方向,目前图像情报融合处理的体系结构主要有集中式和分布式两种。其中,集中式的融合效果较好,但对通信能力、存储能力、处理能力要求较高,时效性不强。
多源战场图像融合处理关键技术包括:
①多光谱战场图像的实时处理技术由于侦察目标对多个光谱频段的反应特性不同,多光谱图像的融合处理极易发现目标本质特征上的差异,提取目标特征。因此解决多谱段的数据获取和大容量的信息处理,要求多谱图像通过实时处理分析,以连续图像流的形式显示并提取目标,并可形成更高分辨率的侦察图像供分析评估。
②战场图像理解技术全面战场感知将在未来军事行动中带来决定性情报优势。图像理解(Image Understanding,IU)技术是图像情报处理中的关键技术。未来战场的图像信息主要来自陆基、空基和天基平台的各种侦察图像传感器,信息量大,需要图像理解技术从浩如烟海的原始数据中提取所要求的情报信息。
目前图像理解算法的不可靠性已经极大地限制了IU系统在侦察情报领域更广泛的采用,需在技术和算法上不断取得突破。
在未来,完成图像挖掘不是通过人工搜索分析大面积的地形图片来侦察重要的目标、机动部队,而是通过智能对比、提取、分析、特定地理区域里图像情报的变化来监视和跟踪所有敌人目标及变化态势,这一设想将通过维护一个巨大的信息知识库得以实现,通过与以前的知识进行比较,可以完成图像判读理解。大量图像将按程序加以收集,用来扩展特定区域内的知识库,借助超级计算机强大的处理能力,利用人工智能、模糊逻辑、神经网络等技术实现图像情报的自动挖掘、分析、理解。
美军已可以利用无人机侦察图像完成一定地理区域(比如一个5千米×5千米的战场,一个飞机场,或一个道路交叉点)内的图像理解,自动识别重要车辆的地面运动。
③战场图像的自动分发技术建立不同等级的图像产品库,针对不同的需要,建立多功能的情报分发模型,扩展图像情报的应用范围。图像情报产品应用很广,经过地理校正的遥感图像产品可以作为精确的电子地图,供导弹部队、特种部队作战使用。遥感图像和地面图像等相结合,可以形成三维地面可视图,供指挥员使用。由于图像情报产品可以作为不同专题二次使用,不同处理等级的图像情报产品的分发就更为重要。
④图像快速检索和目标分类由于对战场图像进行融合处理的工作量大,涉及的内容十分广泛,因此需要使用图像检索技术,快速获取相关的图像情报数据,进行融合处理。战场图像的自动分类技术
可以在大型图像集合中挖掘有价值的信息,可以提取目标的特征形成特征库,按照一定的知识进行自动匹配、识别,提高图像情报的处理速度。目前图像检索的主要研究方向是基于内容的图像检索技术,即从图像中提取目标特征,并与图像库的特征库进行匹配,快速查出相关联图像,做出对图像的正确分析理解和融合处理。
在图像情报的处理领域,应积极建立各种目标的特征库,并把新的侦察图像与之对比,自动匹配,从而识别出所需目标和信息,这对于提高图像情报产品时效性,跟踪敌移动目标(例如航母编队)极具重要意义。