雷達(dá)系統(tǒng)中的人工智能技術(shù)應(yīng)用研究

張鵬飛

摘要：本文介紹了人工智能技術(shù)的發(fā)展概況，總結(jié)了人工智能技術(shù)在雷達(dá)技術(shù)中的應(yīng)用。以自適應(yīng)雷達(dá)項(xiàng)目為例，分析了人工智能關(guān)鍵技術(shù)在雷達(dá)系統(tǒng)中的應(yīng)用，并探討了雷達(dá)技術(shù)中充分應(yīng)用人工智能技術(shù)需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：人工智能;雷達(dá);電子

近年來(lái)，人工智能（ AI） 技術(shù)在國(guó)內(nèi)外發(fā)展火熱。人工智能技術(shù)的發(fā)展也促進(jìn)了很多產(chǎn)業(yè)的改變， 例如語(yǔ)音輔助系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛、聊天機(jī)器人、AlphaGo 系統(tǒng)等。有專家最近提出人工智能 2.0 概念， 指出人工智能 2.0 系統(tǒng)應(yīng)該擁有智能感知能力。雷達(dá)作為感知的重要途徑，在人工智能中發(fā)揮著重要作用，從另一方面來(lái)講，人工智能技術(shù)也會(huì)促進(jìn)雷達(dá)的發(fā)展。

1? 人工智能技術(shù)概述

人工智能（artificial intelligence，AI）涉及到研究、擴(kuò)展延伸、模擬人智能的相關(guān)內(nèi)容。人工智能最基本的概念是指通過(guò)機(jī)器為載體，使機(jī)器具有一定的人的表達(dá)能力與思維方式，它是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科，是如何表達(dá)、獲取知識(shí)并實(shí)際應(yīng)用的科學(xué)技術(shù)。從本質(zhì)上來(lái)講人工智能是計(jì)算機(jī)學(xué)科當(dāng)中的一個(gè)重要的分支，人們最初去研究人工智能技術(shù)的原因是希望計(jì)算機(jī)能夠像人類的大腦一樣進(jìn)行思考，但是到目前為止，人們對(duì)自身大腦的了解程度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，模仿大腦的工作更是難上加難，盡管在過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)科學(xué)家為之付出了很大努力。

2? 雷達(dá)系統(tǒng)中人工智能技術(shù)的具體應(yīng)用

2.1 大數(shù)據(jù)支撐的智能化雷達(dá)信號(hào)處理

作為目前人工智能技術(shù)中比較熱門的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，其需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為支撐，未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)大數(shù)據(jù)支撐的智能化雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)仍然會(huì)有很大的發(fā)展?jié)摿ΑＭㄟ^(guò)大數(shù)據(jù)支撐的智能化雷達(dá)信號(hào)處理技術(shù)研究，把不同分布、不同環(huán)境、甚至不同體制的雷達(dá)感知信息形成知識(shí)庫(kù)，打通數(shù)據(jù)孤島，在海量數(shù)據(jù)的支撐下構(gòu)建知識(shí)支撐及表達(dá)體系， 抽象出雷達(dá)智能化感知模型，提高雷達(dá)對(duì)環(huán)境的適應(yīng)能力。

2.2 多平臺(tái)雷達(dá)協(xié)同感知群體智能

由于不同的平臺(tái)或多或少存在各自的優(yōu)缺點(diǎn)， 為應(yīng)對(duì)未來(lái)全維空間感知， 多平臺(tái)協(xié)同是未來(lái)雷達(dá)的一大發(fā)展趨勢(shì)，多平臺(tái)之間優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，完成對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的全維度精確感知。多個(gè)智能體聚集在一起， 通過(guò)智能資源調(diào)度及分析，優(yōu)選出單體的最佳感知策略并快速推廣; 對(duì)群體感知結(jié)果進(jìn)行評(píng)估、記憶與學(xué)習(xí)， 實(shí)現(xiàn)多平臺(tái)雷達(dá)協(xié)同群體智能感知。在這種情況下，就需要對(duì)下述幾方面問(wèn)題加以關(guān)注。首先，不同平臺(tái)間的時(shí)間同步及空間配準(zhǔn)問(wèn)題。其次，多平臺(tái)協(xié)同下的資源智能化調(diào)度問(wèn)題。最后，多平臺(tái)最佳策略的優(yōu)選、推廣及進(jìn)化問(wèn)題。

2.3 多源信息融合的跨媒體智能感知

隨著國(guó)家低空開(kāi)放的推進(jìn)以及雷達(dá)應(yīng)用場(chǎng)景的多元化，這些復(fù)雜環(huán)境嚴(yán)重影響雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)環(huán)境的感知效果。單獨(dú)依靠雷達(dá)對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行感知的效果有限， 未來(lái)的感知系統(tǒng)必定向著多源信息融合感知的方向發(fā)展。中科院科學(xué)家根據(jù)人類綜合利用視覺(jué)、語(yǔ)言、聽(tīng)覺(jué)等感知結(jié)果完成識(shí)別、推理、創(chuàng)作等功能， 提出了“跨媒體計(jì)算”概念。當(dāng)前多源信息融合的跨媒體智能感知逐漸萌芽，是新一代智能感知的一個(gè)重要發(fā)展方向。

2.4 人機(jī)混合增強(qiáng)智能感知

在信號(hào)處理基本運(yùn)算方面， 機(jī)器的運(yùn)行速度遠(yuǎn)快于人的反應(yīng)速度， 通過(guò)人機(jī)混合增強(qiáng)智能感知技術(shù)， 把基礎(chǔ)的運(yùn)算、信號(hào)處理等機(jī)器擅長(zhǎng)的工作交給器處理， 并賦予機(jī)器一定的智能處理能力， 降低人的工作壓力， 通過(guò)人機(jī)混合可極大增強(qiáng)智能感知的速度和效果。

3 雷達(dá)系統(tǒng)中人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)

智能優(yōu)化算法不僅可以應(yīng)用于雷達(dá)的優(yōu)化設(shè)計(jì)，同時(shí)可以作為雷達(dá)自主決策的依據(jù)，實(shí)現(xiàn)雷達(dá)智能化。隨著智能優(yōu)化算法的不斷發(fā)展和雷達(dá)探測(cè)目標(biāo)的日益高速化、隱身化，提高有人值守雷達(dá)在復(fù)雜電磁環(huán)境下的探測(cè)性能、響應(yīng)時(shí)間迫在眉睫，而自主決策比人的決策時(shí)間至少提高兩個(gè)量級(jí)，大大縮短了雷達(dá)的反應(yīng)時(shí)間。同時(shí)，隨著無(wú)人平臺(tái)（ 無(wú)人機(jī)、無(wú)人艇、無(wú)人潛航器） 的逐步裝備和無(wú)人值守雷達(dá)的入役，提高雷達(dá)的智能化水平成為必然趨勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，未來(lái)將會(huì)越來(lái)越多地應(yīng)用于雷達(dá)，以滿足雷達(dá)智能化探測(cè)和作戰(zhàn)的需求。智能優(yōu)化算法作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，在雷達(dá)中的應(yīng)用將越來(lái)越廣泛。

3.1 多功能雷達(dá)資源的智能分配與調(diào)度

在多功能雷達(dá)資源的智能分配與調(diào)度中，現(xiàn)代相控陣?yán)走_(dá)逐步朝著多功能方向發(fā)展，如防空反導(dǎo)一體化，目標(biāo)批次日益增大（ 已超過(guò) 400 批次） ，目標(biāo)的速度相差較大，如超過(guò) 5 Ma（ 1 Ma = 340 m /s） 的導(dǎo)彈，水面速度約 30 kn（ 1 kn = 1.852 km） 的艦船，則如何高效地調(diào)度和分配有限數(shù)量的陣元同時(shí)或分時(shí)搜索和跟蹤不同目標(biāo)是一個(gè)需要深入研究的問(wèn)題。

3.2 雷達(dá)組網(wǎng)資源優(yōu)化

隨著協(xié)同的發(fā)展，未來(lái)雷達(dá)探測(cè)必將進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)、信號(hào)級(jí)、數(shù)據(jù)級(jí)等不同等級(jí)的協(xié)同，以提升雷達(dá)探測(cè)能力和對(duì)目標(biāo)探測(cè)的可靠性。無(wú)源雷達(dá)組網(wǎng)反隱身，多部有源雷達(dá)的優(yōu)化部署，掃描波束的協(xié)同匹配，都可以轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，可以在有限臺(tái)套的雷達(dá)資源下實(shí)現(xiàn)雷達(dá)網(wǎng)覆蓋能力的最大化。

3.3 雷達(dá)雜波抑制

在雷達(dá)雜波抑制方面，針對(duì)海面小目標(biāo)探測(cè)問(wèn)題中雜波強(qiáng)的難點(diǎn)，通過(guò)大數(shù)據(jù)積累和學(xué)習(xí)，形成不同環(huán)境下雜波先驗(yàn)知識(shí)、自適應(yīng)優(yōu)化設(shè)計(jì)濾波器特性和雜波處理算法，從而提升雷達(dá)在強(qiáng)雜波環(huán)境下的小目標(biāo)檢測(cè)能力。

3.4 雷達(dá)抗干擾決策

隨著無(wú)人系統(tǒng)的廣泛裝備和協(xié)同作戰(zhàn)技術(shù)的不斷發(fā)展，未來(lái)的戰(zhàn)場(chǎng)日益復(fù)雜。基于半導(dǎo)體和射頻技術(shù)的不斷發(fā)展，各國(guó)的電磁系統(tǒng)能力日益增強(qiáng)。在雷達(dá)抗干擾決策中，隨著認(rèn)知電子戰(zhàn)技術(shù)和人工智能的進(jìn)一步發(fā)展，在對(duì)復(fù)雜電磁環(huán)境中電子戰(zhàn)措施的實(shí)時(shí)感知和學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，快速完成認(rèn)知和決策，采用不同的抗干擾決策或決策的組合有效系統(tǒng)電子干擾措施，提升雷達(dá)的智能抗干擾能力。

結(jié)束語(yǔ)

一些軍事強(qiáng)國(guó)已將人工智能技術(shù)引入自適應(yīng)雷達(dá)系統(tǒng)。分析了人工智能技術(shù)與雷達(dá)系統(tǒng)結(jié)合所帶來(lái)的理想的應(yīng)用效果。從技術(shù)層面、安全性、可靠性以及人才培養(yǎng)等方面總結(jié)了繼續(xù)深入人工智能與雷達(dá)系統(tǒng)融合發(fā)展需要重點(diǎn)解決的關(guān)鍵問(wèn)題。針對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)，人工智能技術(shù)將在很長(zhǎng)一段時(shí)間繼續(xù)處于研究熱潮，要把目光放遠(yuǎn)、放長(zhǎng)，緊跟科學(xué)發(fā)展腳步，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)成為技術(shù)創(chuàng)新的引領(lǐng)者。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉剛.智能化驅(qū)動(dòng)模式下雷達(dá)系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)研究[J].中國(guó)信息技術(shù)通信，2018，22（11）：90-93.