中国战斗机信息融合及其传感器技术发展

　　在未来的战争中，制信息权的争夺将在很大程度上越来越取决和依赖于各类传感器设备。因此，各种面向复杂应用背景的军用多传感器信息系统也随之大量涌现，战场指挥官和战斗人员所获得的信息将不再来自于单个传感器，而是来源于多个传感器，并呈现出多种表现形式。因此，从20世纪70年代起，一门新兴的学科--多传感器信息融合技术迅速发展起来。信息融合技术在诞生后短短的几十年里得到了快速发展，在现代C3I（指挥、控制、通信和情报）系统、各种武器平台上以及民用领域中得到广泛应用。

　　一、信息融合的定义和研究范围
　　　　
    早在20世纪70年代，基于多传感器信息综合含义的概念或名词开始出现于一些公开出版的技术文献中。在其后的较长一个时期，人们普遍使用"数据融合"这一概念。但从20世纪90年代开始，"信息融合"的概念逐渐得到广泛使用。

　　1. 信息融合的定义
　　　　
    目前，在军事领域一般把信息融合定义为：一个利用计算机技术对按时序获得的多个传感器的观测信息，按照一定的准则进行检测、互联、相关、估计和组合的自动分析、优化综合的信息处理过程，其目的是为了获得更准确的状态和身份估计，以及完整而及时的战场态势和威胁估计。可以着重从以下三个方面理解这个定义：第一，信息融合是一个利用计算机技术进行自动信息处理的过程，没有计算机技术的应用就不可能有信息融合；第二，信息融合是一种多层次的、多方面的信息处理过程，它涉及到信息检测、互联、相关、估计和组合的方方面面，它是一种在多个层次上实现对多源信息处理的过程，而每一个层次都表示了不同级别的信息抽象；第三，信息融合的功能和结果既包括在较低层次上的状态和身份估计，还包括在较高层次上的整个战场态势估计和威胁估计。

　　从这一定义可以看出，计算机技术是信息融合的基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合的核心。

　　2. 信息融合的研究范围

　　信息融合技术是为了解决由于同一个系统使用多个传感器或多个系统使用多个传感器问题的一种信息处理技术，因此信息融合的研究范围主要是多传感器系统，包括对多种目标的探测、识别和跟踪，以及战场监视、态势和威胁评估、决策支持等，主要集中在军事领域。作为一种信息综合和处理技术，信息融合实际上是许多传统学科和新技术相结合的一个边缘新兴学科，它包括了通信、信号处理、模式识别、估计理论、决策论、计算机科学、人工智能和神经网络等众多学科和技术领域的内容。

　　因此，信息融合就是将来自多传感器或多源的信息进行综合处理，从而得到更为准确、可靠的结论，以达到更好地了解对象的目的。

　　二、信息融合的基本功能

　　通常，人在处理问题时，总是用各种感官（眼、耳、鼻等）去感受信息，然后根据知识和经验并按其习惯的思路对信息进行处理，以提出解决问题的方案。在信息融合系统中，感官就是系统的各种传感器，经验相当于统计学中的先验知识，思路便是人们常说的模型、算法，根据多传感器信息进行综合、分析、判断，这就是信息融合。人脑信息处理和信息融合处理过程对比如图1所示。
　
　　由此可见，多传感器信息融合的基本功能与人脑信息融合的基本功能是类似的。多传感器信息融合就是充分利用多个传感器资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理调配，把多个传感器在空间或时间上的冗余或补充信息依据某种准则来进行综合，以获取对被测对象全面正确的解释或描述。 
　　
    三、信息融合在军事的应用及其特点
　　
　　信息融合在军事上的应用绝大部分是在敌对的现实世界中进行的。在敌对的现实世界里，被观测目标的运动状态基本上是未知的、难以预测的或不易确定的，它与传感器系统之间的关系是敌对的、不合作的，它会利用速度快、机动性强的优势躲避传感器的探测，甚至干扰传感器的探测或发送虚假信息，传感器获得的信息可能是不连续的、间断的，数据率也基本上是不固定的。被观测目标的这些特点对信息融合系统提出了较高的要求，如系统要有可变的响应特性，快速、精确的信息处理能力，必要时还要求人工干预等。
　　
　　近些年来，随着现代科学技术的发展，军事斗争领域不断出现新情况、新特点，同时，也进一步促进了信息融合在军事领域的发展和应用，这些新特点主要有：
　　
　　一是信息化军事装备的大量应用。近20年来，世界各主要军事大国的军事装备信息化的步伐明显加快，如通信卫星、全球定位系统、各种类型的数据链、预警机、网络化的指挥通信系统等一大批信息化装备投入使用，这在客观上就对信息融合技术提出了很高的要求，即要发展相应的技术满足信息融合的需要。
　　
　　二是传感器数量和品种的急剧增加。在信息化战争的大背景条件下，未来战场的环境更加复杂，敌方作战武器平台不仅呈现出品种多和密度大的特点，而且采用了先进的抗干扰技术后还具有低可观测性的特点，为了能够及时发现目标，不得不装备和使用各种传感器，从而也不得不需要使用信息融合技术。
　　
　　三是目标机动性的提高和武器杀伤力的增强。在实现装备信息化的同时，各种作战武器平台本身的性能也在日益提高，机动性能越来越强，其携带的武器弹药的杀伤力也越来越强，这就要求在时间上能更早地探测识别目标和具有更快的响应速度。
　　
　　四是人工成本的增加以及在某些任务中操作人员危险性的增加。人的生命是最宝贵的，政治家们在达到战争目标的同时却越来越难以承受战争中人员的伤亡，这也要求采用信息融合技术来实现远程控制或使用自主式武器系统。

　　四、信息融合的六大关键问题
　　
　　实现信息融合的实际系统面临着一系列的技术困难和难题，归纳起来有六大关键问题：信息转换、信息相关、融合推理、数据库、信息安全和系统评估。
　　
　　1. 信息转换
　　
　　在多传感器系统中，各传感器输出的信息格式、各传感器对目标和环境的描述等都是不一样的，为了能够把这些不同来源的信息进行融合，首先面临的问题就是要把它们转换成相同的格式，或者说对不同传感器的描述进行归一化处理，然后才能进行信息相关处理。信息转换的难处首先在于把这些信息转换成何种信息格式，即要先确定信息转换的格式标准。首先，由于各传感器对目标和环境观测的角度不同，层次不同，要确定不同层次之间信息的转换格式标准是困难的，即使是同一层次的信息，各传感器之间也存在着不同的描述和说明，进行归一化处理的难度很大；第二，各传感器之间的坐标变换往往是非线性的，其中的误差传递将直接影响数据的质量和时空校准；第三，当各传感器信息不是同步获得时，还需要对异步获取的信息进行时域校准，这也会直接影响信息融合处理的质量。
　　
　　2. 信息相关
　　
　　信息相关就是要对各传感器获得的信息进行关联处理。信息相关的核心问题之一是要克服传感器测量的不准确性和干扰等引起的相关二义性，即保持信息的一致性；另一个核心问题就是要控制和降低相关计算的复杂度，开发出合适的相关处理算法和模型。
　　
　　3. 融合推理
　　
　　融合推理是进行信息融合的核心步骤，它所完成的功能主要有：对传感器获得信息的取舍做出决定，显然不是传感器获得的所有信息都要进行融合处理；对同一传感器相继获得的信息进行综合和状态估计，并参照其他信息源的信息进行修改验证；对不同传感器的相关信息进行验证分析、归纳综合、协调修改和状态跟踪估计；对新发现的信息进行分析和综合，如是否需要建立新的目标航迹等；开展态势决策分析等。
　　
　　融合推理的关键问题是如何面对复杂的环境和目标不断机动变化的特性，在难以获得先验知识的前提下，建立起具有良好稳健性和自适应能力的目标机动跟踪模型，以及如何有效地控制和降低推理估计的计算复杂度。
　　
　　4 数据库
　　
　　数据库不仅要及时存储当前各传感器的测量数据，并把它们及时提供给融合推理，还应向融合推理提供所需要的各种其他数据。与此同时，数据库还应存储融合推理的中间结果、最终态势和决策分析结果等。数据库既包含当前实时数据，还包括非实时的先验数据等，它所要解决的难题是容量大、搜索快、开放互联性好，并具有良好的用户接口，因此要开发出更有效的数据模型、有效查找的搜索机制以及分布式多媒体数据库管理系统等。
　　
　　5. 信息安全

　　军用信息融合系统汇集了各类传感器和信息源的信息，以及信息融合的中间数据和最终结果信息等，这些信息通常具有不同级别的保密要求和访问权限。信息融合系统在实现信息融合功能的同时，还必须保证这些信息的安全，能够让应该使用信息的用户及时访问、获取所需信息，同时又要限制用户的存取权限。为此，必须对各种输入输出数据进行严格的分类，按照规定的保密程序及时把信息融合结果分发到各级用户，并保证满足保密要求。
　　　
  　6. 系统评估
　　
　　信息融合的另一个重要问题就是如何量化信息融合系统的功效。由于信息融合理论和技术的发展仍处于完善和成熟过程之中，再加上实际应用的具体问题的千差万别，要真正建立完整的、实用的评估体系仍是非常困难的。
　　　
  　目前，在信息融合系统性能评估中用得较多的是各种重要的测量数据，如在评价系统的探测性能方面，主要指标有探测统计数据（探测概率以及虚警率）、关联品质（提取特征的精度）、系统反应时间等；在评价系统的跟踪性能方面，主要指标有轨迹统计数据（能够跟踪的目标轨迹数目、漏掉的轨迹数目、伪轨迹数目、轨迹改变的数目等）、轨迹品质（特征质量、轨迹正确率、轨迹精确度）和反应时间（包括跟踪起始时间和跟踪结束时间）；在评价系统的识别性能方面，主要指标有目标正确分类率、目标正确识别率等。 
　　
　　综上所述，信息是未来战争胜负的决定因素，信息融合是对信息的综合、优化处理和提升，使人们能够更加全面、准确、合理、方便地使用信息。深入研究、合理应用信息资源，解