张士超，裴闯

95894部队

无人机技术不断成熟，在军事和民用领域的应用越来越广泛，快速有效地识别无人机侦察目标成为各方关注的重点之一。本文从无人机平台特点、任务载荷性能、地形匹配、目标模型建立及目标背景信息挖掘等方面，介绍无人机侦察目标识别方法。

近年来，无人机以其操作方便、机动性强、效费比高、人员“零伤亡”等诸多优势，备受各国军方青睐，特别是经过几次局部战争的实战检验，更是以出色的战场表现日益成为未来战争的“新宠”。其成名绝技一是侦察，二是打击，而准确迅速识别无人机侦察目标是作战取胜的关键。

无人机获取目标完整态势信息

长航时无人机获取目标信息

长航时无人机在执行侦察任务时，可对指定区域的典型目标进行持续侦察监视。根据侦察影像图上同一区域内的不同目标，在不同时间段的性质、状态变化情况，或同一目标在不同视角、不同时间段内的态势，准确获知目标的空间信息，为确定目标性质、判明目标类型提供有力参考。例如，美军“全球观察者”（Global Observer）无人机见图1使用液态氢燃料，最长续航时间可达1周，对侦察区域目标实现持久、多角度侦察监视，从而获得详细的目标空间态势信息。

图1 美军“全球观察者”无人机执行侦察监视任务。

多机协同侦察获取目标信息

在侦察过程中，通常单架无人机难以快速全面获得目标信息及特性，如采用高空、中空、低空，以及远程、中程、近程多型无人机协同侦察，将获取更充分的目标信息。大型高空远程无人机侦察范围广，可获取广域态势感知信息，而中低空、中近程无人机抵近侦察，有利于掌握目标局部细节特征，两者结合可有效获得目标全面特征。例如，美军首先运用RQ-4“全球鹰”见图2高空远程无人机在阿富汗战场进行广域搜索，发现疑似目标后，引导MQ-1“捕食者”无人机见图3对其抵近侦察监视，并实时传回影像，地面控制站的工作人员快速准确分析目标，确定打击对象，充分体现了多无人机协同侦察的优势。

图2 RQ-4“全球鹰”无人机高空侦察飞行。

图3 MQ-1“捕食者”无人机抵近侦察。

切换任务载荷模式，获取目标多重特征信息

以可见光模式获取目标显性特征

在天气状况良好、能见度较高的情况下，无人机通常以可见光模式拍摄地面，水面或空中目标见图4，通过分析高清彩色影像画面的目标形状、大小、颜色、阴影、位置和活动6方面特点来识别目标，分析其性质、状态、数量等要素。但是在云层过厚，大雾弥漫、夜间等不利天气条件下，可见光影像通常模糊不清，效果将大打折扣，难以有效获取目标信息，则需要切换其它成像模式。

图4 天气条件良好时无人机开展可见光模式侦察。

以红外模式获取目标夜间特征

由于红外线在传播过程中受天气影响较大，所以在雨、雾等天气条件下，不仅无人机可见光成像效果不好，其红外热成像能力也会相应减弱，两者效果可能差别不大。但在夜间侦察时，如果切换至红外模式，则不需要其他光源，因为红外热成像仪在夜间主要是利用物体产生的热辐射来形成影像。众所周知，不同温度的地面目标和背景，其辐射特性大不相同，因此利用红外热成像设备的夜视功能就能获得清晰的目标影像，一定程度上弥补了可见光模式的不足。例如，高压输电线塔的输电装置释放的温度，通常比周围环境温度高出很多，无人机在夜间以红外模式拍摄，能够获取明显轮廓特征的成像图见图6。

图6 无人机拍摄的高压输电线塔局部红外热成像图。

以合成孔径雷达模式识别目标真伪特征

图5 无人机侦察中遇到过厚的云层。

无人机要实现全天时、全天候侦察，必须搭载合成孔径雷达（SAR）。虽然合成孔径雷达影像没有可见光影像直观，但是其成像不依赖光照，靠机载雷达自身发射的微波，穿透云、雨、雾、雪和普通掩蔽物，揭露目标的伪装情况，实现其它侦察手段无法达到的效果。例如，X波段合成孔径雷达，波长约3.2cm，微波穿过约4km浓云后，其强度仅衰减1dB，对地面目标的成像基本没有影响。在可见光侦察模式下，无法快速准确识别停机坪的飞机是真实飞机还是虚假的充气飞机模型，而在合成孔径雷达影像图上，真实飞机与假的充气模型的电磁散射特性明显不同，根据合成孔径雷达影像图上的轮廓特征可以立即辨出真伪。另外，合成孔径雷达侦察影像分辨率较高，利用目标的电磁波散射特性，还可在合成孔径雷达影像图上发现目标、测定目标位置以及辨别目标类型等。例如，城市中的立交桥桥面平整，材质均匀，无人机机载雷达几乎无反射回波，所以在合成孔径雷达影像图上显示为黑色，而桥上行驶的车辆、路边的路灯及广告牌等金属物体电磁反射强烈，在合成孔径雷达影像图上显示为形状、大小不同的白色亮斑，再结合目标物相对于桥面的位置，据此可快速识别出道路与目标物见图7。

图7 无人机拍摄的立交桥局部合成孔径雷达影像图。

运用地形匹配技术，获取目标信息

基于已有资料匹配地形

无人机侦察航线规划好后，侦察区域是既定的，如中途情况有变，可实时更改。通常情况下，可提前对拟定侦察区域的目标信息进行搜集整理，运用无人机配套设备的软件加载预定区域的地理信息，以便分析目标影像时快速比对验证。辅助手段还可利用三维数字地球（LocaSpace Viewer）及奥维地图等民用软件，对拟定侦察区域内可能存在的有价值目标梳理一遍，大致确定目标的类别、性质、坐标位置及地理特征，对目标所在地区的地形地貌及地理位置形成一个初步印象，当无人机侦察影像显示的目标与已有目标的地理特征相匹配时，即可快速获取目标位置信息。

利用影像背景差异识别变化

在匹配地形的过程中，影像图通常会有新建、扩建、拆毁、遭打击的目标等，其影像特点是目标与周边的背景会有明显差异，利用不同的背景特征进行识别，亦可快速识别目标信息。例如，在某海岛上，其机场一侧原来是茫茫大海，通过分析之前匹配的三维数字地球软件的影像地形特征，发现在原本是海水的地方，出现一块近似长方形的陆地，海水背景影像显得非常突兀，经反复比对，判为新建机场。

建立典型目标模型，掌握目标直观信息

建立典型目标的平面模型

在无人机侦察影像图上可以识别目标并掌握目标特性。通过了解掌握典型目标以及有价值的战争潜力类目标的组成结构、特征特性、功能作用等内容，建立目标仿真模型，利于熟悉目标特性，快速准确识别目标信息。例如，火炮阵地部署通常为圆形、扇形、方形、线形四种形状，利用工程建模软件建立相应的平面模型，有助于快速准确地识别此类目标。

建立典型目标的立体模型

对于坦克、自行火炮等陆军主战武器装备；航空母舰、巡洋舰、驱逐舰和护卫舰等海军主力舰船；战斗机、轰炸机、运输机等空军主力机型，提取这些主要目标的典型特征，利用三维建模软件，制作成三维立体模型，有助于加强目标立体感和空间感的认知和理解，在识别过程中识一微而晓全貌。

挖掘目标潜在数据，掌握目标信息

目标的地理信息背景

地形地貌的特点对识别目标的建设与分布有较大的影响，通过研究目标地理信息，了解目标部署位置的地形地貌特征，有利于快速准确地识别目标的性质和作用。例如，在无人机侦察影像图上识别山地目标时，重点要了解山地的具体地貌特征，尤其是山的海拔高度，山体的起伏状况，山地的基岩性质，山垭口的数量、坐标、方位等信息，结合在该地区部署的武器装备性能特点，进而判断目标意图。

目标的经济状况背景

目标所在国家或地区的经济状况对目标的影响较大，常常决定了目标的种类、数量及部署情况。以英、美为代表的西方强国，经济非常发达，武器研发能力强、装备更新换代快、部署数量多、移防换防勤，反映在侦察影像上的特点是机场、港口等目标规模宏大，设施设备非常完善，战机、舰船活动特别频繁，机场往往有多条跑道纵横交错，港口通常建有数座大型码头，可供万吨级的舰船停泊，而与之形成鲜明对比的大多数经济实力弱小国家，不仅武器装备质量差、数量少、型号单一，而且机场、港口等目标规模小，设施设备十分简陋，机场大多仅有一条跑道，一般为沥青材质，甚至是硬化的土质路面，跑道长度不足2km，大型飞机难以起降，港口内船舶特点是吨位小、吃水浅、小型化。

目标的政治文化背景

一个国家或地区的政治文化背景，不仅会影响该国的经济、政治、外交，而且还会影响到军事，特别是武器装备的进出口，军队的思想意识、行为习惯等等。因此，对目标的政治文化背景了解越深入，则目标识别效果会更好。例如，日本二战战败后，在政治体制上效仿西方，由战前天皇总揽统治权的君主立宪制，改为议会内阁制，天皇仅作为国家的象征被保留下来，无权参与国政；在防卫政策上，日本政府视日美同盟关系为日本外交及安保政策的重要基石。日本每年承担驻日美军巨额军费开支，并频繁与美军开展海上、陆上、空中联演，不仅在战术战法上效仿美军，其武器装备也不例外，主力战斗机F-2除了长度、翼展略有增加，在外形上与美军第三代战斗机F-16几乎没有差别，舰艇方面金刚级、爱宕级驱逐舰都沿用美军“宙斯盾”舰的结构设计，导弹阵地的布设，营房的建筑风格等都有美军的影子。

借助人工智能技术，分析目标影像综合信息

随着科学技术的不断发展，无人机侦察和重要目标伪装技术取得了长足的进步。一方面，无人机侦察运用越来越广泛、侦察影像的数量明显增多。另一方面，现代数字伪装技术日益提升，目标信息元素不断增多，隐真示假能力不断增强，单纯依靠人工识别存在两个问题，一是速度慢；二是准确率不高。为此，引入新兴科技手段已是大势所趋，借助大数据、云计算和人工智能等技术对侦察影像进行综合分析，不仅有利于提高侦察影像的识别效率，还可整合多源信息，验证目标识别的准确性。

当前，无人机技术发展日臻成熟，而无人机侦察目标识别技术却任重而道远。为此，不仅要充分利用无人机平台优势，获取清晰可靠的目标影像，还要综合运用多种方法手段准确获取目标信息，为打赢信息化条件下的局部战争提供支撑。■