無人機偵察目標識別方法淺析

張士超，裴闖

95894部隊

無人機技術不斷成熟，在軍事和民用領域的應用越來越廣泛，快速有效地識別無人機偵察目標成為各方關注的重點之一。本文從無人機平臺特點、任務載荷性能、地形匹配、目標模型建立及目標背景信息挖掘等方面，介紹無人機偵察目標識別方法。

近年來，無人機以其操作方便、機動性強、效費比高、人員“零傷亡”等諸多優勢，備受各國軍方青睞，特別是經過幾次局部戰爭的實戰檢驗，更是以出色的戰場表現日益成為未來戰爭的“新寵”。其成名絕技一是偵察，二是打擊，而準確迅速識別無人機偵察目標是作戰取勝的關鍵。

無人機獲取目標完整態勢信息

長航時無人機獲取目標信息

長航時無人機在執行偵察任務時，可對指定區域的典型目標進行持續偵察監視。根據偵察影像圖上同一區域內的不同目標，在不同時間段的性質、狀態變化情況，或同一目標在不同視角、不同時間段內的態勢，準確獲知目標的空間信息，為確定目標性質、判明目標類型提供有力參考。例如，美軍“全球觀察者”（Global Observer）無人機見圖1使用液態氫燃料，最長續航時間可達1周，對偵察區域目標實現持久、多角度偵察監視，從而獲得詳細的目標空間態勢信息。

圖1 美軍“全球觀察者”無人機執行偵察監視任務。

多機協同偵察獲取目標信息

在偵察過程中，通常單架無人機難以快速全面獲得目標信息及特性，如采用高空、中空、低空，以及遠程、中程、近程多型無人機協同偵察，將獲取更充分的目標信息。大型高空遠程無人機偵察范圍廣，可獲取廣域態勢感知信息，而中低空、中近程無人機抵近偵察，有利于掌握目標局部細節特征，兩者結合可有效獲得目標全面特征。例如，美軍首先運用RQ-4“全球鷹”見圖2高空遠程無人機在阿富汗戰場進行廣域搜索，發現疑似目標后，引導MQ-1“捕食者”無人機見圖3對其抵近偵察監視，并實時傳回影像，地面控制站的工作人員快速準確分析目標，確定打擊對象，充分體現了多無人機協同偵察的優勢。

圖2 RQ-4“全球鷹”無人機高空偵察飛行。

圖3 MQ-1“捕食者”無人機抵近偵察。

切換任務載荷模式，獲取目標多重特征信息

以可見光模式獲取目標顯性特征

在天氣狀況良好、能見度較高的情況下，無人機通常以可見光模式拍攝地面，水面或空中目標見圖4，通過分析高清彩色影像畫面的目標形狀、大小、顏色、陰影、位置和活動6方面特點來識別目標，分析其性質、狀態、數量等要素。但是在云層過厚，大霧彌漫、夜間等不利天氣條件下，可見光影像通常模糊不清，效果將大打折扣，難以有效獲取目標信息，則需要切換其它成像模式。

圖4 天氣條件良好時無人機開展可見光模式偵察。

以紅外模式獲取目標夜間特征

由于紅外線在傳播過程中受天氣影響較大，所以在雨、霧等天氣條件下，不僅無人機可見光成像效果不好，其紅外熱成像能力也會相應減弱，兩者效果可能差別不大。但在夜間偵察時，如果切換至紅外模式，則不需要其他光源，因為紅外熱成像儀在夜間主要是利用物體產生的熱輻射來形成影像。眾所周知，不同溫度的地面目標和背景，其輻射特性大不相同，因此利用紅外熱成像設備的夜視功能就能獲得清晰的目標影像，一定程度上彌補了可見光模式的不足。例如，高壓輸電線塔的輸電裝置釋放的溫度，通常比周圍環境溫度高出很多，無人機在夜間以紅外模式拍攝，能夠獲取明顯輪廓特征的成像圖見圖6。

圖6 無人機拍攝的高壓輸電線塔局部紅外熱成像圖。

以合成孔徑雷達模式識別目標真偽特征

圖5 無人機偵察中遇到過厚的云層。

無人機要實現全天時、全天候偵察，必須搭載合成孔徑雷達（SAR）。雖然合成孔徑雷達影像沒有可見光影像直觀，但是其成像不依賴光照，靠機載雷達自身發射的微波，穿透云、雨、霧、雪和普通掩蔽物，揭露目標的偽裝情況，實現其它偵察手段無法達到的效果。例如，X波段合成孔徑雷達，波長約3.2cm，微波穿過約4km濃云后，其強度僅衰減1dB，對地面目標的成像基本沒有影響。在可見光偵察模式下，無法快速準確識別停機坪的飛機是真實飛機還是虛假的充氣飛機模型，而在合成孔徑雷達影像圖上，真實飛機與假的充氣模型的電磁散射特性明顯不同，根據合成孔徑雷達影像圖上的輪廓特征可以立即辨出真偽。另外，合成孔徑雷達偵察影像分辨率較高，利用目標的電磁波散射特性，還可在合成孔徑雷達影像圖上發現目標、測定目標位置以及辨別目標類型等。例如，城市中的立交橋橋面平整，材質均勻，無人機機載雷達幾乎無反射回波，所以在合成孔徑雷達影像圖上顯示為黑色，而橋上行駛的車輛、路邊的路燈及廣告牌等金屬物體電磁反射強烈，在合成孔徑雷達影像圖上顯示為形狀、大小不同的白色亮斑，再結合目標物相對于橋面的位置，據此可快速識別出道路與目標物見圖7。

圖7 無人機拍攝的立交橋局部合成孔徑雷達影像圖。

運用地形匹配技術，獲取目標信息

基于已有資料匹配地形

無人機偵察航線規劃好后，偵察區域是既定的，如中途情況有變，可實時更改。通常情況下，可提前對擬定偵察區域的目標信息進行搜集整理，運用無人機配套設備的軟件加載預定區域的地理信息，以便分析目標影像時快速比對驗證。輔助手段還可利用三維數字地球（LocaSpace Viewer）及奧維地圖等民用軟件，對擬定偵察區域內可能存在的有價值目標梳理一遍，大致確定目標的類別、性質、坐標位置及地理特征，對目標所在地區的地形地貌及地理位置形成一個初步印象，當無人機偵察影像顯示的目標與已有目標的地理特征相匹配時，即可快速獲取目標位置信息。

利用影像背景差異識別變化

在匹配地形的過程中，影像圖通常會有新建、擴建、拆毀、遭打擊的目標等，其影像特點是目標與周邊的背景會有明顯差異，利用不同的背景特征進行識別，亦可快速識別目標信息。例如，在某海島上，其機場一側原來是茫茫大海，通過分析之前匹配的三維數字地球軟件的影像地形特征，發現在原本是海水的地方，出現一塊近似長方形的陸地，海水背景影像顯得非常突兀，經反復比對，判為新建機場。

建立典型目標模型，掌握目標直觀信息

建立典型目標的平面模型

在無人機偵察影像圖上可以識別目標并掌握目標特性。通過了解掌握典型目標以及有價值的戰爭潛力類目標的組成結構、特征特性、功能作用等內容，建立目標仿真模型，利于熟悉目標特性，快速準確識別目標信息。例如，火炮陣地部署通常為圓形、扇形、方形、線形四種形狀，利用工程建模軟件建立相應的平面模型，有助于快速準確地識別此類目標。

建立典型目標的立體模型

對于坦克、自行火炮等陸軍主戰武器裝備；航空母艦、巡洋艦、驅逐艦和護衛艦等海軍主力艦船；戰斗機、轟炸機、運輸機等空軍主力機型，提取這些主要目標的典型特征，利用三維建模軟件，制作成三維立體模型，有助于加強目標立體感和空間感的認知和理解，在識別過程中識一微而曉全貌。

挖掘目標潛在數據，掌握目標信息

目標的地理信息背景

地形地貌的特點對識別目標的建設與分布有較大的影響，通過研究目標地理信息，了解目標部署位置的地形地貌特征，有利于快速準確地識別目標的性質和作用。例如，在無人機偵察影像圖上識別山地目標時，重點要了解山地的具體地貌特征，尤其是山的海拔高度，山體的起伏狀況，山地的基巖性質，山埡口的數量、坐標、方位等信息，結合在該地區部署的武器裝備性能特點，進而判斷目標意圖。

目標的經濟狀況背景

目標所在國家或地區的經濟狀況對目標的影響較大，常常決定了目標的種類、數量及部署情況。以英、美為代表的西方強國，經濟非常發達，武器研發能力強、裝備更新換代快、部署數量多、移防換防勤，反映在偵察影像上的特點是機場、港口等目標規模宏大，設施設備非常完善，戰機、艦船活動特別頻繁，機場往往有多條跑道縱橫交錯，港口通常建有數座大型碼頭，可供萬噸級的艦船停泊，而與之形成鮮明對比的大多數經濟實力弱小國家，不僅武器裝備質量差、數量少、型號單一，而且機場、港口等目標規模小，設施設備十分簡陋，機場大多僅有一條跑道，一般為瀝青材質，甚至是硬化的土質路面，跑道長度不足2km，大型飛機難以起降，港口內船舶特點是噸位小、吃水淺、小型化。

目標的政治文化背景

一個國家或地區的政治文化背景，不僅會影響該國的經濟、政治、外交，而且還會影響到軍事，特別是武器裝備的進出口，軍隊的思想意識、行為習慣等等。因此，對目標的政治文化背景了解越深入，則目標識別效果會更好。例如，日本二戰戰敗后，在政治體制上效仿西方，由戰前天皇總攬統治權的君主立憲制，改為議會內閣制，天皇僅作為國家的象征被保留下來，無權參與國政；在防衛政策上，日本政府視日美同盟關系為日本外交及安保政策的重要基石。日本每年承擔駐日美軍巨額軍費開支，并頻繁與美軍開展海上、陸上、空中聯演，不僅在戰術戰法上效仿美軍，其武器裝備也不例外，主力戰斗機F-2除了長度、翼展略有增加，在外形上與美軍第三代戰斗機F-16幾乎沒有差別，艦艇方面金剛級、愛宕級驅逐艦都沿用美軍“宙斯盾”艦的結構設計，導彈陣地的布設，營房的建筑風格等都有美軍的影子。

借助人工智能技術，分析目標影像綜合信息

隨著科學技術的不斷發展，無人機偵察和重要目標偽裝技術取得了長足的進步。一方面，無人機偵察運用越來越廣泛、偵察影像的數量明顯增多。另一方面，現代數字偽裝技術日益提升，目標信息元素不斷增多，隱真示假能力不斷增強，單純依靠人工識別存在兩個問題，一是速度慢；二是準確率不高。為此，引入新興科技手段已是大勢所趨，借助大數據、云計算和人工智能等技術對偵察影像進行綜合分析，不僅有利于提高偵察影像的識別效率，還可整合多源信息，驗證目標識別的準確性。

當前，無人機技術發展日臻成熟，而無人機偵察目標識別技術卻任重而道遠。為此，不僅要充分利用無人機平臺優勢，獲取清晰可靠的目標影像，還要綜合運用多種方法手段準確獲取目標信息，為打贏信息化條件下的局部戰爭提供支撐。■