基于空間信息網絡的海洋目標監視分析與展望

何友，姚力波，江政杰

（1.海軍航空大學信息融合研究所，山東 煙臺 264001；2.海軍裝備部信息系統局，北京 100841）

1 引言

海洋是國家安全的重要屏障和經濟發展的重要通道，海上安全關系到我國國家利益的發展，海上方向仍然面臨著傳統和非傳統的安全威脅。目前，地基、海基、空基和天基海洋目標探測技術發展迅速，形成了全譜段、主被動的海洋監視傳感器譜系，但這些平臺之間或獨立工作，或者僅進行簡單配合，多平臺、多時相、多維度的海洋目標探測信息得不到及時有效的融合，海洋目標尤其是遠海區域目標監視的實時性、連續性仍然較弱，海洋重點目標的持續監視能力和海洋突發事件的快速響應能力仍需要進一步提升。

空間信息網絡是以空間平臺(如同步衛星或中、低軌道衛星、平流層氣球和有人或無人駕駛飛機等)為載體，實時獲取、傳輸和處理空間信息的網絡系統。空間信息網絡通過組網互聯，實時采集、傳輸和處理海量數據，實現衛星遙感、衛星導航和衛星通信的一體化集成應用與協同服務[1]。空間信息網絡主要包括探測、通信和計算三類資源，空間計算以快速處理和高速通信為基礎，將傳感器、處理器和用戶終端組成一個動態實時分布式處理網絡，實現海量空間數據在軌觀測、處理與分析。隨著空間信息網絡探測、通信和計算能力的極大提高，空間計算可以代替地面數據處理的大部分功能，進一步支撐海洋目標的多平臺協同探測和多源信息融合，逐步實現海洋目標的廣域發現、精確識別、連續觀測和快速響應。

本文結合我國空間信息網絡建設發展現狀和未來規劃，從空間信息網絡海洋目標監視的發展現狀、差距與不足、未來趨勢等幾個方面分別進行闡述，研究基于空間信息網絡的海洋目標監視，分析展望其體系架構和關鍵技術，重點研究空間信息融合處理。

2 空間信息網絡海洋目標監視概述

2.1 空間信息網絡的研究與發展

空間信息網絡是地面網絡技術向空中、太空和深空的延伸和拓展，是衛星通信技術和互聯網技術相結合的必然結果。國外空間信息網絡研究經歷了由天基通信組網到天基、空基、地基一體化和通信、探測、計算一體化組網的發展歷程。美國對空間信息網絡的研究起步較早，實施了 IPN(interplanetary internet)[2]、NGSI(next generation space internet)[3]、OMNI(operating mission as nodes on the internet)[4]、TCA(transformation communication architecture)[5]、SCaN(space communication and navigation)[6]等項目，對空間組網體系架構、通信協議進行研究和驗證，開展了 Sensor Web[7-8]、IEOS(intelligent earth observing satellite)[9-11]等計劃，研究空間傳感器系統集成和信息融合技術。美軍建設的 GIG(global information grid)系統能夠將美軍布設在全球范圍內的傳感器網、計算機網和武器平臺網綜合集成，實現全球性的信息化作戰空間網，GIG是空間信息網絡設計思想和應用優勢的體現。歐盟和俄羅斯也提出了各自的空間信息網絡計劃，進行了通信系統和對地觀測系統集成化研究。隨著微納衛星技術的發展，一些商業公司也開始進行空間信息網絡的研究和構建，例如Google、One Web、SpaceX、LEOSat等公司各自提出的太空互聯網計劃，Planet Labs、BlackSky Global、UrtheCast、EarthNow 等公司也開始構建各自的遙感小衛星星座。

美國一直重視研究衛星數據在軌處理技術，美軍戰術快響（ORS, operationally responsive space）系列衛星能夠在軌分析衛星采集的圖像數據和信號數據，準實時地快速提供目標信息、戰備及戰場毀傷評估信息，同時該項目還開展了衛星之間如何相互引導實現目標成像的研究[12]。美軍自2012年起開始關注空間計算技術，開展了衛星在軌信息處理、空天地一體化協同組網等技術研究，涵蓋了云計算、空間預測分析、空間信息協同等領域。目前，美國空軍研究實驗室已完成了在地球同步軌道部署星上云計算網絡的實驗，并正在探究高/中/低多種軌道類型的異構網絡云計算部署方案及性能研究[13]。

我國對空間信息網絡的研究也經歷了與國外相同的發展路徑。1999年，召開了天基綜合信息網絡研討會，2000年，在《中國的航天》白皮書中首次明確建設天地一體化網絡系統的發展目標，2013年、2015年和2017年召開了天地一體化信息網絡高峰論壇，2013年，國家自然科學基金委員會立項空間信息網絡基礎理論與關鍵技術重大研究計劃，2016年，實施天地一體化信息網絡重大工程。國內學者對空間信息網絡體系和技術進行了深入研究。沈榮駿院士在2006年正式提出了“天地一體化航天互聯網”設想[14]，分析了我國天地一體化航天互聯網發展的體系結構、網絡協議和發展步驟。張乃通院士研究了我國建設天地一體化信息網絡的基本架構、技術難點并給出了初步建設性建議[15]。吳曼青院士設計了我國天地一體化信息網絡的總體架構，并分析了網絡協議、安全保密、運維管控等關鍵技術。姜會林院士深入分析了天地一體化信息網絡中光通信和光學探測的關鍵問題[16]。孫家棟院士和李德仁院士提出了“互聯網+天基信息服務系統”的構想，李德仁院士還提出了空天地一體化對地觀測網絡、對地觀測腦等構想[17-19]，通過組網互聯，實時采集、傳輸和處理海量數據，實現衛星通信、衛星遙感和衛星導航一體化的天基信息實時協同服務。國內其他學者也開展了空間信息網絡架構、關鍵技術等方面的相關研究[20-24]。此外，國內學者還開展了智能遙感對地觀測衛星和在軌數據處理方面的研究工作[25-28]。北京理工大學、中國科學院自動化所、中國科學院電子所等單位開展了星上合成孔徑雷達（SAR, synthetic aperture radar）實時成像、星上圖像預處理、星上目標檢測與識別等方面的研究。我國衛星已經具有在軌數據預處理、數據壓縮、目標檢測等功能[29-31]。

2.2 空間信息網絡海洋目標監視研究現狀

空基和岸基海洋目標監視的研究發展較早，國內外對其體系設計和關鍵技術研究相對較多。本節主要分析討論天基海洋目標監視的發展。世界各海洋大國都非常重視利用天基平臺來提高海洋監視能力。軍事上，美國和俄羅斯已經建成了以電子偵察方式為主、雷達和成像為輔的實用型海洋監視衛星系統，其發展歷程充分體現了多手段融合、多目標兼顧和天地一體網絡化的特點。法國積極發展電子偵察衛星和高軌高分辨率光學成像偵察衛星，以滿足未來海洋作戰需求。德國、意大利、加拿大、日本、歐盟等國家和國際組織雖然沒有專門的天基海洋目標監視系統，但借助于軍事成像偵察衛星或者商業遙感衛星，開展了一系列天基海洋目標監視研究，這些項目主要是基于合成孔徑雷達（SAR）衛星開展，例如德國的SAR-Lupe、TerraSAR-X和TanDEM-X衛星，意大利的COSMOS-Skymed衛星，加拿大的RadarSat衛星等，特別值得注意的是，這些SAR衛星具備地面動目標指示（GMTI，ground moving target indicator）工作模式，對海上慢速目標和弱小運動目標檢測非常有利[32]。

民用上，國外天基海洋目標監視主要基于商業SAR衛星和AIS（automatic identification system）衛星，逐漸融合商業光學遙感衛星。美國、德國、加拿大、挪威等國家都發射了專門的AIS衛星，未來規劃將建成多個AIS小衛星星座，實現全球海域合作目標的實時動態監視。國外開展了一系列融合衛星信息的全球海域連續觀測研究項目，例如美國的C-SIGMA(collaboration in space for global maritime awareness)項目融合SAR和光學遙感衛星、AIS衛星和通信衛星(M2M/SMS/LRIT)數據[33]。加拿大的Polar Epsilon項目融合SAR遙感衛星、AIS衛星、通信衛星LRIT（long range identification and tracking）、岸基AIS和岸基雷達數據，未來還將融合光學遙感衛星、無人機、海岸巡邏機、巡邏艇等提供的數據[34]。歐盟的 LIMES（land/sea integrated monitoring for European security）項目用 GMES（global monitoring for environment and security）衛星、SAR和光學商業遙感衛星、星載AIS、通信衛星等實現對地中海目標監視[35]，Pilot項目主要研究利用 SAR遙感衛星和光學遙感衛星提高對海上目標的精細探測和識別能力，并進行海上態勢決策支持研究[36]。

我國已經成功發射了“高分”“海洋”“資源”“環境”等系列的民用遙感衛星。其中，高分四號地球同步軌道光學成像衛星，在3.6萬千米外的軌道上實現50 m空間分辨率，其監測范圍覆蓋中國及周邊4 900萬平方千米的陸海區域，高分三號衛星是我國首顆分辨率達到1 m的C波段多極化民用SAR衛星，能夠高時效地實現1～500 m空間分辨率、10 ～650 km幅寬的不同應用成像模式，具有高分辨率、大成像幅寬、多成像模式，能夠全天候、全天時進行海洋和陸地監測與監視，能通過調整姿態機動擴大觀測范圍，提升快速響應能力。我國天基探測系統的發展顯著提高了對海洋目標監視的時空覆蓋能力和快速響應能力，為實現大范圍海洋目標持續監視提供了多模式的海量空間數據支持[37-39]。中國科學院電子所、國防科技大學、武漢大學等單位開展了基于多源衛星信息融合的海洋目標監視研究[40-42]。

2.3 發展啟示

世界各海洋大國都十分重視空間信息網絡海洋目標監視的研究，其發展具有以下特點：1) 多傳感器協同探測，針對近海和遠海應用場景，逐步完善天、空、岸對海探測手段，形成多平臺、全譜段、主動被動相結合的多維探測網絡，未來重點發展高軌高分辨率成像衛星、天基監視雷達等新型海洋目標探測系統；2) 多源信息融合處理，基于中/低分辨率光學和 SAR遙感圖像實現海洋目標的廣域發現，基于高分辨率的光學和 SAR圖像實現海洋目標的精細識別，基于電子偵察和AIS數據實現海洋目標的連續跟蹤，未來將重點向航跡推演、危險告警等高層次融合的研究方向發展；3) 觀測與處理智能融合，基于空間計算模式設計多載荷協同控制、多平臺相互引導和多信息融合處理的新機制，實現海量空間數據在線協同獲取和協同分析，是基于空間信息網絡的海洋目標監視未來發展新模式。

目前，我國空間信息網絡對海洋目標監視研究發展迅速，但仍存在以下問題：1) 遠海區域的熱點海域事件和海上時敏目標實時持續掌控能力仍然不足，衛星資源有限，受軌道、頻譜、工作弧段、運載能力等因素的限制，難以通過增加衛星節點數量和提高單衛星節點能力來獲得大范圍海洋目標持續跟蹤所需的時空覆蓋范圍，并且天基平臺之間或單獨工作或進行簡單的配合工作，還不具備衛星動態組網協同探測能力；2) 空間數據智能化處理水平滯后，海洋目標檢測、識別和跟蹤大多基于傳統理論實現，以深度學習為代表的類腦智能計算理論在海洋目標監視信息處理中尚處于起步階段，與實際應用需求還有較大的差距；3) 空間計算能力有限，大部分衛星只能實現在軌數據預處理，部分衛星具備了一定的海洋目標在軌檢測能力，天基與岸基、空基之間的信息交互能力較弱，空間信息網絡分布式動態組網協同計算仍處于理論研究階段；4)多源空間信息融合處理能力不足，現有空間數據處理系統大多按照單一平臺數據源設計，積累的海量空間數據沒有充分處理，艦船目標識別特征、艦船目標行為規律、海上態勢威脅估計等高層次融合識別核心技術研究較少。

基于空間信息網絡的海洋目標監視是未來的發展趨勢，尤其是空間計算技術將極大提升海洋目標監視的信息處理能力和快速響應能力，因此，既要注重研究先進的海洋目標偵察監視技術，發展新型海洋目標偵察監視裝備，建立完善的海洋目標監視系統，更要重視天、空、岸、海多平臺多傳感器觀測信息融合處理核心技術的研究，通過信息融合處理，將不同空間平臺、不同類型傳感器深度整合，實現廣域海洋目標的精細識別和連續觀測。

圖1 空間信息網絡海洋目標監視體系示意

3 關鍵技術研究

空間信息網絡中的航天、航空、海基、岸基、臨近空間等平臺共同組成探測、通信和計算一體化網絡，通過空間計算模式實現海洋目標監視信息在線獲取、處理和傳輸，為用戶提供近實時多維度的海上態勢情報，其體系如圖1所示。空基、海基和岸基海洋目標監視長期是研究的重點，其技術發展相對成熟，但上述平臺傳感器只能用于監視近海和艦船周邊。天基海洋目標監視是遠海區域海上目標監視的主要手段。天基平臺組網探測具有節點高速運動頻繁交接、網絡拓撲結構動態變化、空間觀測稀疏非均勻、數據海量異構等特點，需要解決網絡架構、通信協議、運維管控、信息獲取與處理等多個方面的關鍵技術。相對于美國的全球布設地面站的特點，我國主要以本土布站和測量船結合的方式完成衛星測控和數據接收，從任務規劃到數據分發的延遲難以滿足遠海區域高時效性的任務需求。基于空間計算的海洋目標監視通過空間計算資源分布式動態組網，在軌融合處理多源海量異構空間數據，利用星間鏈路共享目標指示與引導信息，實現自主任務規劃和多星多載荷協同控制，提高探測數據處理的時效性和快速響應能力。基于空間計算的多源信息融合是我國海洋監視的發展方向和必然趨勢。本節從空間計算的角度出發，研究天基海洋目標監視信息感知，即信息獲取與處理方面的關鍵技術，從空間資源組網、在軌信息融合和新型海洋目標監視載荷三方面進行分析。

3.1 空間資源組網

空間資源組網包括探測、通信和計算資源等方面的組網，隨著星上探測、存儲、計算和通信能力的不斷提升，不同類型、不同軌位的衛星組成一個高速動態互聯網絡，通過空間計算技術，結合基于地面大數據處理的星地協同處理機制，將多源海量異構空間數據分配到空間云計算網絡，實現在軌任務驅動、信息感知與融合相統一的海洋目標空間智能觀測與處理一體化網絡。

1) 天基多平臺多傳感器協同探測

海洋目標監視具有海域廣闊、目標稀疏且機動性較強等特點，單一衛星、單一傳感器難以滿足探測需求。天基海洋目標監視可以綜合運用多平臺（高/中/低軌）、多傳感器（電子偵察、成像偵察、AIS、通信等），在通信衛星和中繼衛星的支持下，通過優勢互補實現協同探測。天基多平臺多傳感器海洋目標協同探測與單星探測和靜止目標多星探測不同，需要重點解決多平臺頻繁交接背景下的海洋目標接力跟蹤問題，包括時敏目標和事件在軌智能感知、天基多平臺主動補盲機制、天基多平臺海洋目標交叉提示與引導交接，以及建立面向海洋監視任務需求的在軌動態自主任務規劃機制，實現天基海洋目標在軌探測與處理一體化。

2) 天基多平臺云計算架構

天基多平臺獲取的觀測數據具有海量異構的特點，單一衛星難以及時有效地完成多源數據融合處理，并且海量原始數據的傳輸給通信衛星帶來了負擔。衛星都具有星上計算和存儲能力，不同軌位衛星的計算資源組成一個高速動態重構的空間云計算網絡，通過設計適應在軌實時快速處理的體系架構、硬件芯片和軟件算法，將海量多維的海洋目標觀測數據進行星間動態分配，實現分布式計算和存儲。需要重點解決大時空尺度下的網絡體系結構模型、可擴展的異質異構平臺組網、快速發現和自適應容斷處理網絡、星上高速嵌入式數據處理架構與硬件等關鍵技術，實現多源衛星海洋目標監視信息的在軌分布式融合處理。

3) 天基平臺高速通信組網

天基平臺高速運動，網絡拓撲結構實時動態變化，鏈路之間頻繁中斷，并且平臺之間距離遙遠，鏈路之間通常存在較大的傳輸時延。傳統的地面網絡技術不能直接移植應用到空間網絡，需要解決高動態時變網絡結構模型、異質異構大時空尺度組網協議、寬頻帶大容量高速星間通信、星間傳輸高效可靠編碼等核心技術，實現天基海洋目標監視信息的多節點實時傳輸和共享。

3.2 在軌信息融合

傳統信息融合方法是基于岸基、海基和空基稠密觀測數據和地面處理系統設計的[43]。基于空間計算模式的在軌信息融合需要考慮衛星稀疏觀測、星上處理系統等多方面的特點，對海量多維異構的衛星觀測數據進行數據層、特征層和決策層的融合處理（其中特征層融合是研究的重點和核心），為不同層次的用戶提供符合應用需求的信息情報。在軌信息融合需要重點開展以下幾方面的研究。

1) 單源衛星數據在軌預處理與信息提取

衛星海洋目標觀測數據量大，但海洋目標分布稀疏，有效的衛星觀測數據僅占很小一部分。相對于陸地應用，衛星海洋目標監視的特點是固定控制點稀少，甚至沒有固定控制點。需要研究衛星遙感圖像實時在軌輻射校正、無控定位、去云、海陸分割等預處理技術，設計高/中/低分辨率不同細節層次的多尺度遙感圖像海上目標檢測深度學習框架，設計基于多維特征融合的多源遙感圖像(SAR、紅外、光譜等) 遷移學習算法，實現大范圍衛星遙感數據在軌輕量化智能預處理與信息提取，為在軌多源信息融合提供高精度的艦船目標信息。

2) 多源衛星數據海洋目標智能關聯

衛星海洋監視覆蓋范圍廣，同一場景內相似目標多，重訪周期長，通常采用稀疏非均勻采樣觀測模式，不同類型衛星數據從不同角度刻畫海洋目標，數據結構和目標特征差異大。傳統的基于目標狀態信息的關聯算法在衛星大時空跨度觀測下關聯準確率不高，傳統的目標特征相似性度量關聯方法大多是針對同類型、同結構數據設計，基于Minkowsky距離、Mahalanobis距離等距離度量函數實現。而多源異類數據的目標關聯無法直接使用上述方法，多源異類數據在表征上是異構的，但是在語義層次上是關聯的。需要通過研究海洋目標在數據類型、時空尺度、特征類型等之間的深層關系圖譜，學習多維特征之間的隱含相似性關系和語義相關性，設計基于認知理論的海洋目標關聯模型，實現多源衛星數據海洋目標跨域、多視圖的智能關聯。

3) 多源衛星數據海洋目標特征在軌融合

相對于數據層和決策層融合，特征層融合能夠最大限度地保留原始目標信息、降低數據冗余。但是衛星觀測數據類型多，提取的海洋目標特征維度和尺度不一致，特征融合模型設計難度大，現有數據描述方法未充分考慮各維特征之間的相關性，冗余度高。借鑒生物認知和神經科學理論，綜合形狀、光譜、極化等特征，設計多維異類異構特征協同的層次化、稀疏化目標一致性描述模型，將多源異構衛星觀測數據映射至同一耦合特征空間，并結合星上硬件和軟件環境實現不同類型傳感器、不同尺度觀測數據的海洋目標特征在軌融合。

4) 星上海洋目標高層知識生成

高時效用戶更關注海洋目標的高層次態勢信息，如威脅、意圖、目的等，衛星通常難以對海洋目標進行持續長時間跟蹤監視，難以生成海洋目標的穩定航跡，稀疏長時間間隔的觀測模式給海上態勢估計與推演帶來極大的挑戰。多源衛星海洋目標觀測數據融合處理的同時，還需要綜合水文氣象、由歷史運動數據學習得到的運動規律等信息，設計基于多維時空信息的海洋目標行為協同推理模型，實現衛星稀疏觀測條件下的不完備觀測數據信息拓展和態勢推演，幫助用戶及時全面地掌控目標海域態勢，輔助用戶決策。

5) 星地聯合數據處理與動態交互

星上存儲、計算能力與地面處理系統差別巨大，海洋目標潛在特征和行為規律的挖掘需要海量數據支持，信息融合過程中還需要更新大量的專家知識。設計在軌和地面的聯合處理機制，在地面進行海量遙感時空大數據的機器學習，結合專家先驗信息，挖掘海上目標的識別特征、行為規律、動向意圖和威脅程度、編隊聯動規則等隱性信息，實時上傳更新至星上，為在軌海洋目標識別、海上態勢預測及威脅評估等高層次應用提供支持。

3.3 新型海洋目標監視載荷

針對海洋目標和海洋環境的復雜性，天基海洋目標監視載荷應該重點向廣域搜索、反隱身、反電磁靜默等方向發展，完善多軌道、多譜段、多尺度、主被動相結合的天基海洋目標監視體系。

1) 地球靜止軌道高分辨率成像衛星

地球靜止軌道高分辨率成像衛星可以長期駐留在固定區域上空，根據需要快速調整成像監視區域，具備對重點事件的快速響應能力和對重點目標的近實時監視能力，非常適合長時間監視和快速成像訪問，未來將在海上運動目標的偵察監視中發揮重要作用。目前，國外正在加快開展光學合成孔徑成像、稀疏空間成像、膜基衍射光學成像等新技術研究，突破靜止軌道高分辨率衛星成像限制，例如，美國要求靜止軌道遙感衛星分辨率達到1 m，實現對導彈發射車等地面目標和海洋艦船等高價值動目標的跟蹤，歐洲要求靜止軌道遙感衛星分辨率達到3 m，實現實時監視海洋目標[44-48]。

2) 基于導航衛星信號探測的遙感衛星

GNSS-R（global navigation satellite systemreflectometry）是一種被動遙感探測技術，利用全球導航衛星L波段信號為輻射源，通過接收并處理海洋表面和海洋目標反射的導航衛星偽隨機測距碼信號或者載波信號，實現海上目標探測，具有信號源豐富、覆蓋范圍廣、時空分辨率高、定位精度高等優點[49-51]。由多顆低軌小衛星組成GNSS-R星座，并結合海面、海浪對電磁波的反射和散射理論，可以提取反射信號中的海洋目標的特征，尤其是無線電靜默條件下的海洋目標探測定位。國外已經發射了多組GNSS-R小衛星用于海面風速、風向測量和海面測高，并初步開展了海洋目標探測的研究，未來還將發射多個GNSS-R小衛星組成星座[51]。

3) 分布式雷達小衛星星座

海洋目標隱身設計是針對艦載、機載雷達，天基監視雷達可以有效地探測隱身海洋目標。天基監視雷達有雷達大衛星和分布式雷達小衛星星座這 2種方案。雷達大衛星研制難度大、費用高；分布式雷達小衛星星座通過空間上相隔幾十米甚至幾千米、編隊構型相對穩定的多顆雷達小衛星組成衛星星座，通過信號處理的方式，虛擬形成比較長的雷達天線基線，實現對雷達隱身海洋目標的大范圍高概率發現[52-54]。

4) 高軌紅外海洋監視衛星

紅外成像具備白天、暗夜、微光等條件下的海洋目標探測能力，尤其是海洋背景比較單一，紅外圖像反映的溫度特性可以使艦船目標與背景分離，有利于水面目標和水下目標尾跡的探測。高軌寬幅紅外海洋監視衛星利用高靈敏度紅外探測器觀測海洋目標本身及其活動特征，可以為海洋目標發現提供補充信息。

5) 多載荷一體化衛星

多載荷衛星將具有廣域搜索功能的載荷和具有精細識別能力的載荷進行綜合一體化設計，實現前一種載荷引導后一種載荷協同觀測，例如中/低分辨率遙感載荷引導高分辨遙感載荷，電子偵察載荷引導高分辨率遙感載荷等，通過單星多載荷協同探測和信息處理，提高重點海洋目標的發現概率和識別準確度。

3.4 發展趨勢

隨著新型體制衛星傳感器載荷和星上計算存儲能力的提升，天基海洋目標監視未來將發生以下4個方面的轉變。

1) 靜態向動態轉變。凝視衛星能夠對某一區域進行一定時間的連續觀測，能夠應用于環境動態監視和運動目標持續跟蹤，實現了衛星遙感由定期靜態普查向實時動態監測的發展，數據由靜態圖像轉變為動態視頻，可以獲取運動信息，從而提升對海上目標態勢研判的準確性。

2) 稀疏向連續轉變。通過發展中/高軌衛星系統和低軌小衛星星座系統，對海上目標進行持續觀測或者接力觀測，從稀疏觀測向連續監視轉變，數據采樣周期由小時級提升至分鐘級，提升天基系統對海上重要目標和突發事件的快速響應能力。

3) 人工向智能轉變。天基信息感知已經進入大數據時代，深度學習能夠獲得大數據背后的深層次情報，揭示潛在規律，挖掘人類不能發現的新模式，云計算則為大數據的實時處理提供了平臺支持。借鑒生物認知和神經科學理論建立天基遙感大數據智能分析技術，能夠極大地提高天基數據的應用價值。

4) 垂直向扁平轉變。隨著先進微納衛星的發展，衛星任務控制權限下放到用戶，使其能夠操控在軌衛星，直接下達觀測指令，直接獲取情報數據，極大縮短了從衛星傳感器到用戶的衛星指控鏈條，實現快速感知海上時敏目標和事件。

4 結束語

當前是我國空間信息網絡建設的重要時期，尤其是天基信息網絡正在進入全面組網的關鍵時期。空間計算將進一步顯著提升對海洋目標監視的廣域覆蓋、精細識別、持續監視和快速響應能力，是未來海洋目標監視的重要發展方向。但是基于空間計算模式的海洋目標監視仍然存在著許多亟待解決的難點問題和關鍵技術，需要結合空間資源組網、在軌信息融合等多個方面，從我國海洋監視裝備的發展現狀和未來規劃出發，建設新型天空基海洋監視平臺，實現海洋目標協同探測和融合印證。