數據鏈技術在反恐中的應用研究

齊濤濤 王虎強

摘 要：在安全形勢日益嚴峻的背景下，結合軍民融合的契機，將數據鏈技術應用于反恐中，實現對恐怖分子的偵查、識別、打擊一體化。本文先介紹數據鏈的基本概念以及特點，其次介紹了數據鏈技術如何應用于反恐，并且構建了作戰模型；最后講述該作戰模型需要突破的關鍵技術，最后對全文進行總結。

關鍵詞：數據鏈；反恐；無人機；人工智能；數據鏈技術；安全

近年來，世界安全形勢越來越嚴峻，巴基斯坦、阿富汗等多個國家存在反政府武裝的戰亂狀態；社會恐怖襲擊時有發生，而且呈現出愈演愈烈，藏獨、臺獨、IS等極端分子日益威脅著人民的安全。

如何利用技術手段有效打擊恐怖分子，降低人民生命財產損失，成為今年來研究的一個熱點。隨著人工智能、物聯網、無人機等新技術的發展，在軍民融合這一大的戰略背景下，本文提出一種利用數據鏈技術結合其他新技術，來提出一種作戰概念模型，實現對恐怖分子進行監控、追蹤、識別并打擊，來解決城市恐怖襲擊等嚴重威脅人民安全的問題。

一、數據鏈技術介紹

數據鏈指互通數據的鏈路，簡單而言，軍事上是指各個平臺之間的通信，戰術互通和態勢認知的系統，又稱武器裝備的生命線。數據鏈技術主要包括：高效、遠距離的通信技術；抗干擾通信的多波束自指零天線技術；數據融合技術；以及自動目標識別技術。比如美國的lin16，link22等，它們實現了美國各艦艇，各型飛機之間的消息分發、態勢感知。

數據鏈技術能夠將傳感器、武器平臺、指揮控制系統緊密結合，將地理空間上相對分散的單元、探測單元、支援力量緊密連接在一起能將信息實時、準確、可靠地傳輸，實現戰場信息共享，便于指揮人員實時掌握戰場態勢變化，縮短決策時間，提高指揮速度和武器系統的協作能力，能夠對目標進行快速、準確、連續打擊。

二、數據鏈技術反恐的作戰模型研究

在未來反恐作戰中，往往是城市局部區域，稍有不慎就會傷及無辜，給反恐作戰人員造成巨大困擾。在城市中存在攝像頭盲區，樓宇遮擋等，以及恐怖分子的干擾等，如何對武裝分子進行持續實時的監控、追蹤、識別、指揮成為一個巨大問題。

數據鏈技術具有高可靠的，抗干擾的通信鏈路，具有目標自動識別技術，利用無人機攜帶光學等傳感器對目標進行持續的監視，那么就能夠完成反恐任務的監視、跟蹤、識別以及打擊任務，如下圖：

圖中：在城市道路上多輛汽車中，有一輛可疑目標車輛，中遠程無人機攜帶高清攝像頭，對目標進行持續的監控，并且對監控圖像數據利用人工智能方法訓練的算法模型進行目標檢測、目標識別，識別結果信息利用數據鏈信道傳回地面測控站，地面站指揮利用識別結果進行決策并發送指揮命令，指揮無人機對目標進行打擊。即實現對目標的識別、定位、追蹤、打擊一體化操作。

該作戰模型是未來無人作戰反恐模型的實例，數據鏈技術通信是鏈路傳輸的安全可靠的保障，目標識別算法是反恐作戰的核心，無人機是實現自動偵查和打擊的手段。

（1）該模型反應速度快。偵查、識別和打擊一體化，速度快，做到發現就立即打擊。如果將識別結果聯合人進行決策，可以大大降低后臺作戰人員的決策壓力。

（2）隱蔽性高，傳輸可靠。利用無人機數據鏈技術傳輸，可以持續進行追蹤，有效避免樓宇內部遮擋等特殊情況。

（3）降低傷亡。利用無人機，進行偵查、追蹤、以及精確打擊，全程減少了武裝人員的參與，可以降低人員傷亡。

三、涉及關鍵技術

（一）基于深度學習的目標識別技術

大量搜集反恐特征的歷史照片，利用BP神經網絡算法進行模型的訓練，得到算法目標識別模型，對于拍攝到的數據進行識別。

（二）數據鏈消息標準技術

針對特定的反恐場景模型，模仿美軍數據鏈消息標準技術以及我軍的技術研制出一整套適應該場景的消息標準技術。有效地保障通訊鏈路的隱蔽性、安全性。

（三）深度學習神經網絡算法平臺微型化技術

由于基于深度學習的算法，計算量大，要求算力比較高，一般情況需要在服務器上完成算法模型設計，研究如何此算法進行工程移植，移植在微型開發板上，再將微型開發板搭載在無人機上，實時將拍攝到的數據進行分析處理，識別結果。

四、關于數據鏈技術民用化的思考

將數據鏈技術、無人機技術以及人工智能等新技術應用于反恐中，提高了對恐怖分子的偵查、識別、打擊的一體化，整個過程隱蔽性好，決策快，識別準確率高，降低人員傷亡的可能，改變安全形勢。在軍民融合的背景下，軍用技術與民用技術深入融合，既促進經濟的發展，也能推動我國國防事業的發展。

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作者簡介：齊濤濤（1991-），男，漢族，陜西洛南人，碩士，中國電子科技集團公司第二十研究所電子與信息網絡實驗室，工程師，物聯網技術。