導讀

隨著人工智能技術的發展與進步，近年來，各軍事強國正積極將人工智能技術運用到精確制導武器中，并取得了一定的技術突破。在實現精確制導武器智能化的過程中，復雜戰場環境自主感知、自動目標截獲（ATA）、自動目標識別（ATR）以及自適應導引等成像末制導技術性能的大幅提升依賴于人工智能技術的深度融合應用。進行成像末制導智能化技術與未來發展方向研究，對于緊跟制導模式發展趨勢，實現武器作戰性能的革命性提升具有重要參考義。近日，西北工業大學李少毅老師團隊在《紅外與激光工程》網絡首發“光電成像末制導智能化技術研究與展望”論文。

1 光電成像末制導發展現狀

1.1 對海成像末制導發展現狀

國外典型對海作戰武器主要包括空射、岸射、艦射等不同發射形式的反艦導彈，如“飛魚”、“捕鯨叉”、“花崗巖”等，大多采用 雷達末制導，部分采用成像末制導作為輔助末制導方式。隨著艦船隱身技術以及有源干擾、無源干擾等“軟”殺傷技術的發展，使得對海精確制導武器面臨著日益復雜的電磁環境，驅使新一代武器末制導方式由單一探測體制轉向包含光電成像探測的多模復合末制導方式。

反艦導彈等對海作戰武器在成像末制導階段面臨復雜的海背景環境與強電磁對抗環境，其作戰目標類型主要為艦船等慢速運動目標。一般地，其成像末制導采用人在回路與智能信息處理融合的方式實現捕獲、跟蹤，智能信息處理可根據攻擊任務和目標特性大致劃分為三個階段：①遠距目標截獲階段，主要面臨海雜波、海亮帶、魚鱗光、海天線、海地線等復雜背景帶來的目標檢測問題；②中近距目標跟蹤階段，主要面臨海亮帶、魚鱗光、艦船倒影及尾浪、民用船舶、岸島背景、煙幕對抗等帶來的疑似目標與多目標識別、目標遮擋、跟蹤點漂移等抗遮擋、抗干擾跟蹤問題；③近距目標關鍵部位識別打擊階段，主要面臨目標相對尺度變化、煙幕對抗、目標充滿探測器視場等帶來的局部關鍵部位識別、跟蹤點選擇等精確穩定跟蹤問題。

同時，伴隨著人工智能的發展，新一代的對海精確制導武器，如LRASM反艦導彈、NSM反艦導彈等更多的采用智能化的多模導引頭，通過采用自動目標識別（ATR）、自主導航規劃等技術，提升了反艦導彈的突防能力與作戰效能，使其具備了智能化的雛形。值得一提的是2011年以色列的“拉斐爾先進防御系統”有限公司推出的第五代遠程、自主、精確制導武器系統“海上破壞者”反艦導彈，支持對靜止和運動目標的自動捕獲（ATA）和識別（ATR），使用經過訓練的人工智能（AI）和機器學習（ML）處理搜索者獲得的大數據資源，能夠對各種高價值的海上和陸地目標，提供顯著的攻擊性能。

圖1(a) LRASM反艦導彈；(b) SM反艦導彈；(c) “海上破壞者”導彈武器系統

圖2艦船目標不同階段紅外成像

1.2 對地成像末制導發展現狀

國外典型對地攻擊武器主要包括空射、艦射、陸基等不同發射形式的空地導彈、巡航導彈、反坦克導彈等，如“小?！笨盏貙?、“戰斧”巡航導彈以及“標槍”反坦克導彈等，多采用電視、紅外等成像制導作為末制導方式。同時，也發展了多型電視/紅外、紅外/雷達等多模復合末制導技術的對地武器。

空地導彈等對地打擊武器在成像末制導階段面臨復雜地面背景環境與強電磁對抗環境，其作戰目標類型包括裝甲車等快速運動目標、陣地等固定工事。一般地，與反艦導彈類似，其成像末制導采用人在回路與智能信息處理融合的方式實現捕獲、跟蹤，智能信息處理可根據攻擊任務和目標特性大致劃分為三個階段：①遠距目標截獲階段，主要面臨森林、沙漠、草地、城市、鄉村、天地線等復雜地物背景帶來的目標檢測問題；②中近距目標跟蹤階段，主要面臨樹林、建筑物、煙塵、民用車輛、偽裝、煙幕與誘餌對抗等帶來的疑似目標與多目標識別、目標遮擋、跟蹤點漂移等抗遮擋、抗干擾跟蹤問題；③近距目標關鍵部位識別打擊階段，主要面臨目標相對尺度變化、煙幕對抗、目標充滿探測器視場等帶來的局部關鍵部位識別、跟蹤點選擇等精確穩定跟蹤問題。

圖3(a) 小?？盏貙?；(b) MMP反坦克導彈；(c) JDAM紅外制導炸彈

圖4坦克目標不同階段紅外成像

1.3 對空成像末制導發展現狀

國外典型對空目標作戰武器主要包括空空、艦空、地空等不同發射形式的空空導彈、防空導彈等，比如“AIM-9X”空空導彈、“標準”系列防空導彈等，中近距格斗彈多采用紅外成像制導作為末制導方式，中遠程空空、防空導彈多采用雷達制導方式。同時，為有效應對空中目標的威脅，各軍事強國積極發展了紅外雙/ 多波段、紅外/雷達等末制導體制的新型空空、防空導彈等精確制導武器。

空空導彈等對空目標作戰武器在成像末制導階段面臨復雜的背景環境與強電磁對抗環境，其作戰目標類型包括戰斗機、轟炸機、導彈等高速、超高速運動目標。一般地，其成像末制導采用智能信息處理方式實現自主捕獲、自動 識別與跟蹤，智能信息處理可根據攻擊任務和目標特性大致劃分為三個階段：①遠距目標截獲階段，主要面臨亮云、海亮帶、魚鱗光、海天線、沙漠、天地線等上視或下視復雜背景帶來的目標檢測問題；②中近距目標跟蹤階段，主要面臨亮云、海亮帶、魚鱗光、紅外點源/面源誘餌對抗等帶來的多疑似目標識別、干擾嚴重遮擋、跟蹤點漂移等抗遮擋、抗干擾跟蹤問題；③近距目標關鍵部位識別打擊階段，主要面臨目標相對尺度急劇變化、誘餌對抗、目標充滿探測器視場等帶來的局部關鍵部位識別、跟蹤點選擇等精確穩定跟蹤問題。

空中目標與地面以及海面等目標打擊任務相比，天空背景與地面、海面等背景相比較為簡單，但作戰目標具有更高的速度與機動性，對成像末制導系統提出更高的實時性要求。

圖5(a) AIM-9X空空導彈；(b) Python-5空空導彈；(c) “標準-3”反導攔截彈

圖6空中目標不同階段紅外成像

綜上，國外各軍事強國為應對不斷出現的高性能目標、日益復雜的對抗環境，為確保精確制導武器的命中精度和作戰效能，對于成像末制導的發展方向主要包括以下幾個方面。

（1）不斷提高單模成像制導的戰場環境適應性與抗干擾能力。通過不斷提升電視CCD、紅外焦平面陣列等成像元件的空間分辨率、靈敏度等性能，為成像末制導系統提供更多的目標信息，使得精確制導武器可以更為有效的應對復雜背景及強干擾環境。

（2）發展多模復合制導方式，獲取更多維度的信息。一方面，發展雙色/多模復合成像制導，在彌補單模成像制導不足的同時，發揮不同成像元件在不同波段和光譜，對不同背景、目標和干擾的選擇性探測和抑制的優勢，在能量信息、空間信息的基礎上引入光譜信息，提升識別探測能力；另一方面，發展成像/雷達復合制導，充分發揮成像制導與雷達制導的優點，彌合二者的缺陷，提升精確制導武器的全氣候全天時適應能力以及復雜戰場抗干擾性能。

（3）積極將人工智能技術引入成像末制導，提升巨量戰場信息的處理與應對能力。隨著人工智能的發展，將目標檢測、航跡規劃等深度學習算法應用到成像末制導中，充分利用海量的戰場信息，發揮自主學習與自主推理能力，打破現有的人工設計準則與已知規律的統計處理模式，使得精確制導武器的作戰效能獲得大幅提升。

2 光電成像末制導智能化技術研究現狀

近年來，隨著人工智能技術的發展與應用，已經在很大程度上改變了原有的運作模式，甚至帶來了顛覆性效應。以美國為首的各軍事強國在新一代武器裝備中積極引入人工智能技術，并且隨著基于人工智能的成像末制導技術研究成果的涌現，使得精確制導武器智能化程度越來越高。

2.1 美國成像末制導技術智能化發展現狀

美 國 新 一 代 反 艦 導 彈 AGM-158C（LRASM），末端制導采用多模復合制導（紅外成像+被動雷達）。LRASM突破了多傳感器信息探測與融合、彈載高性能信息處理、自動目標識別等技術，具有多融合制導、自主航線規劃與危險規避、末端自主目標篩選與識別和關鍵部位打擊等智能化特征。憑借自身的多維信息探測、融合以及處理技術，使得LRASM一方面可以進行遠距離艦船目標的自主識別與捕獲，并能夠通過人工智能技術在眾多艦艇中剔除虛假目標；另一方面，使其能夠在無任何中繼制導信息的支持下，進行完全自主導航和攻擊。面對電子對抗日益激烈的戰場環境，LRASM利用被動雷達進行電子頻譜的檢測定位，能夠在島岸背景下確定威脅位置與區域，并根據威脅程度和目標編隊狀態，自主進行航跡規劃，實現高效突防；在距離目標較近時，依靠寬視場、全天候的凝視紅外成像導引頭，通過實時紅外圖片與預存基準圖片進行相關匹配，識別出目標的關鍵部位進行打擊。

美國雷聲公司研制的SDB-II小直徑炸彈（GBU-53），采用了世界上首款三模導引頭，具備惡劣自然環境下全天時、全天候攻擊地面目標的能力。SDB-II的三模導引頭包括半主動激光傳感器、非制冷紅外成像傳感器和毫米波雷達。該三模導引頭結合了激光制導的高命中精度、紅外成像的高目標識別率、毫米波雷達的高穿透性等優點，為彈藥的智能化提供了優異的傳感器，并結合智能信息處理技術，使得SDB-II可以在復雜地物背景下對坦克、裝甲車輛等目標進行快速自主分類、識別和跟蹤，進而實現全天時全天候條件下對地面固定或移動目標的打擊。

2.2 以色列成像末制導技術智能化發展現狀

以色列拉斐爾先進防務系統公司研制的“海上破壞者”第五代導彈武器系統，具備人工智能、場景匹配、自動目標識別等獨特功能?！昂Ｉ掀茐恼摺迸鋫溆邢冗M紅外成像導引頭， 能夠通過彈載計算機利用深度學習，實現場景匹配，使其可以在衛星導航拒止區域正常執行打擊任務；并通過基于人工智能的自動目標識別技術，從攻擊航線上出現的眾多相似目標中，準確識別真實目標，并對目標關鍵部位實現精確打擊。此外，該導彈配備有先進的數據鏈，支持“人在回路”的實時決策和任務規劃，具有多向、同步攻擊能力。

以色列拉斐爾公司研制的SPICE-250制導炸彈，采用電視/紅外雙模成像末制導，利用光電場景匹配技術、目標自動識別技術（ATA）以及深度學習等技術，實現對地面固定和移動目標的精確打擊。SPICE-250將獲取的地形數據與實時光電圖像相結合，利用光電場景匹配技術，在GPS拒止環境下實現自主導航；SPICE-250利用人工智能和深度學習技術，能夠在復雜地面背景中自動識別出地面機動目標，實現對其的精確打擊。

2.3 其他國家成像末制導技術智能化發展現狀

挪威康斯伯格海事公司研制的NSM反艦導彈，可以通NSM武器系統任務規劃軟件，基于戰場態勢/場景數據和人員的戰術要求，自動生成任務規劃方案，并可存儲200個航路點的自行數據，相較于捕鯨叉Block II的8個航路點有了質的飛躍。NSM采用先進雙波段（3 ～ 5和8 ～ 12）寬視場智能型紅外成像（I3R）導引頭，該導引頭能夠獲取遠距離目標的高解析度雙頻紅外圖像，并通過基于模板數據庫的自動目標識別（ATR）技術，能夠實現復雜背景下的預定目標的分選和跟蹤，并能夠按照發射前選定的瞄準點，打擊目標的關鍵部位。該導引頭還內置有誘餌參數識別技術，能夠從機理上提升對抗艦載紅外電源干擾、箔條干擾等性能。

圖7(a) SDB-II小直徑炸彈；(b) SPICE-250制導炸彈

目前，國內外還未出現過真正意義上的完全智能化的精確制導武器。LRASM反艦導彈、“海上破壞者”導彈系統等新一代精確制導武器，通過應用傳統機器學習、深度學習、強化學習等人工智能技術，在自動目標識別、航跡規劃等方面呈現出一定的智能化特征。

3 未來復雜戰場環境作戰需求分析

隨著新軍事技術的不斷變革和作戰理念的不斷推陳出新，精確制導武器所面臨的作戰目標、環境、任務發生了巨大變化：高速、高機動、多頻譜隱身的高性能目標不斷涌現；有源干擾、無源干擾等先進干擾手段大量使用，電磁環境日趨復雜；先進反導防御系統、有人機-無人機聯合作戰等的應用，使得精確制導武器的作戰環境日趨復雜嚴苛。這就對精確制導武器的精準探測、精確打擊、可靠突防等提出了較高要求，主要表現在以下幾個方面。

3.1 目標生存能力大幅提升

隨著隱身、偽裝等軍事技術的發展，軍事目標的生存性大幅提高，同時對精確制導武器的成像末制導提出了更高要求。新一代戰機F-22利用外形隱身技術大幅減少紅外輻射，并配備有先進的推力矢量控制發動機，對空空導彈的目標截獲與快速穩定跟蹤提出了更高要求。德國MEKO型護衛艦艦體使用了大量復合材料，并通過冷卻廢氣、屏蔽散熱裝置等措施，達到了較好的紅外隱身性能，這就為反艦導彈紅外末制導的目標探測與識別帶來了更大的挑戰。迷彩技術、遮蔽技術的使用，使得地面目標在光電探測方面呈現出低可探測性，而利用示假技術仿造的假目標，與真實目標具有相同的光電特性，對空地導彈、反坦克導彈等的成像探測與目標識別提出了嚴峻挑戰。

圖8(a) F-22紅外特征；(b) EF-2000紅外特征

3.2對抗環境愈加劇烈

隨著各類對抗技術的發展，使得精確制導武器成像末制導的對抗日趨激烈，主要表現在：

（1）光電告警技術與設備的廣泛使用。F-35裝備了量身定制的分布式孔徑感知系統（EO DAS），利用“智能化威脅數據庫識別系統”，通過深度學習自主分析海量的態勢感知數據，自主判斷識別目標類型，輔助預測分析或預警，大幅提升了目標全向感知能力與防御對抗能力。蘇-35配備了先進戰斗機光電傳感器綜合系統及機載“決斗系統”人工智能輔助作戰系統，大幅增強了導彈全向告警能力，將飛機上雷達、IRST、導航系統等獲得的數據進行綜合分析和管理，計算出最佳的飛行和作戰方案，提交給飛行員決策，更是大幅強化了干擾自主對抗效能。

（2）各類無源、有源干擾設備廣泛使用。常用的紅外點源誘餌彈通過改變干擾釋放策略，以不同壓制比的多誘餌彈向多方向投放來提高干擾效果；面源型紅外誘餌、煙幕裝置等，可為飛機、艦船、裝甲車輛等目標提供視場遮蔽；伴飛誘餌或拖曳式誘餌，可模擬飛機的運動軌跡；新型誘餌在多光譜特性、能量特性、形狀特性和運動特性上更加逼近目標，對抗過程中，對目標形成大面積、長時間的遮蔽，分離后又形成目標與誘餌的混淆；新型的多光譜煙幕裝置，可以為艦船、坦克等提供可見光和多波段紅外遮蔽；上述“軟”殺傷手段，對精確制導武器的自動目標識別技術提出了嚴峻考驗。

（3）激光定向能干擾裝置、近程武器防御系統等“硬”殺傷武器的大量應用。激光定向能干擾裝置，能夠在探測到來襲導彈時向導彈發出高能量激光，使成像導引頭致盲或致眩，從而破壞精確制導武器對目標的穩定跟蹤造成脫靶；近程武器防御系統能夠對來襲導彈等直接實施硬殺傷，對精確制導武器的突防能力帶來了更高的挑戰。

圖9(a) F-35的EO DAS實時探測結果；(b) 坦克煙幕投放；(c) SYLENA誘餌發射裝置

4 光電成像末制導智能化關鍵技術與能力分析

面對未來“環境高復雜、博弈強對抗、響應高實時、信息不完整、邊界不確定”的戰爭挑戰，成像末制導技術的智能化能力特征需求如下：

（1）分布式/異構自主協同探測能力

精確制導打擊群（多個/多種精確打擊武器組成）的每個成員作為探測感知節點對目標進行協同探測，根據不同探測體制傳感器在不同任務環境下的效用，自主進行各探測節點在目標打擊過程中的任務分配、調度優化以及組合使用，在極大拓展目標探測時空感知范圍的同時，提高探測感知的可靠性。

（2）多維度信息智能融合處理能力

對不同探測體制傳感器、不同平臺傳感器等獲取的多維度、多層次信息進行自主數據配準、數據關聯和數據融合，并對目標信息進行甄別和強化，為成像末制導提供高品質的有用信息，增強成像末制導系統的容錯能力與環境適應性。

（3）戰場環境感知與態勢理解能力

在通過協同探測以及優異的信息融合處理能力獲取目標以及環境的多維度融合信息的同時，能夠依據該信息，在復雜多變的戰場環境中準確、快速、全面地了解當前的戰場態勢和變化趨勢，為自主決策等提供戰場環境信息支持。

（4）探測制導一體化與自主決策能力

在對戰場態勢感知與態勢理解的基礎上，能夠按照現有態勢，以實現打擊效能最大化為目的，自主決策打擊群中每個成員的作戰方案，并能夠根據實時探測信息，實時調整方案細節，確保在有效規避威脅的同時，順利完成打擊任務。

（5）自學習自進化自推理能力

精確制導武器在戰場中，時時刻刻獲取海量信息，在對信息進行融合、理解的同時，能夠基于戰場信息，自主對戰場態勢、決策結果等進行推理；并可以依賴自主決策、自主行動以及戰場的實時反饋，來進行自主學習，在不斷地學習實踐中，實現自我進化。

（6）協同識別與協同抗干擾能力

依靠協同探測能力，通過將不同裝備自行組網，使得各節點在獲取多維信息的同時，在某些節點因“軟”、“硬”殺傷干擾導致探測性能下降甚至失效時，可通過其他節點獲取探測信息，保證打擊任務的繼續執行。依靠戰場環境感知與態勢理解能力，實時動態調整協同網絡的拓撲結構，使得各節點之間保持最佳的探測、通信與抗干擾性能。在某些節點遭受多種干擾對抗甚至丟失時，能夠憑借自主決策能力，重新對網絡進行劃分，形成多個獨立網絡，使得集群可以有效應對多維度多方向干擾的同時，具備多任務并行處理能力。

綜上所述，精確制導武器走向智能化、成像末制導智能化均是技術發展的必然，綜合精確制導武器未來作戰環境、人工智能未來發展趨勢、人腦認知與思維特點，圍繞精確制導武器的應用，提出將成像末制導的智能化劃分為三個階段：功能級智能技術、系統級單體智能技術、體系級群體智能技術。

（1）功能級智能技術

以彈載應用為出發點，以成像末制導過程為突破點，立足智能化技術在自動目標識別、自主導航、多模態信息融合等方向的研究，提升精確制導武器在戰場感知、目標識別、自主導航、干擾對抗與自主突防以及自主決策方面的智能化水平。針對當前的多波段、多模復合導引頭，推進多模態及多波段智能探測與融合技術、探測與制導一體化信息處理技術、深度神經網絡輕量化技術等的工程化應用。開展基于場景與態勢感知的自適應智能復合/融合技術，智能網絡重構與信息處理架構動態重組、智能目標識別、云端人工智能等技術的研究，使得成像末制導具備人類視覺的部分認知功能，達到功能級智能化水平，為實現系統級單體智能技術奠定良好的基礎。

（2）系統級單體智能技術

精確制導武器作為作戰體系中獨立自主的一員，對于作戰支撐體系不再僅僅是依屬關系，而是能夠自主發現目標、識別目標、攻擊目標。成像末制導具備個體對某單一/多個目標的探知、感知、認知處理的視覺腦啟發信息處理流程與特征，完全具備人類視覺的全部認知功能。開展關鍵特征、關鍵思維模式等的自學習網絡、自進化網絡、自遷移網絡、自推理網絡技術，記憶與經驗模式網絡技術，個體視覺與運動關聯網絡技術，專用類腦信息處理架構與處理器等技術研究。

（3）體系級群體智能技術

精確制導武器發展到最后，能夠明白作戰意圖，并為實現作戰目的，能夠在作戰集群中自主完成各作戰成員的任務分配與合作，完全具備人類的社會化分工能力。成像末制導具備群體對某單一/多個目標的探知、感知、認知處理的視覺腦啟發信息處理流程與特征，主要是開展群體關鍵特征、群體關鍵思維模式等的協同自學習網絡、自進化網絡、自遷移網絡、自推理網絡技術，群體記憶與經驗模式網絡技術，群體視覺與運動關聯網絡技術，專用類腦協同信息處理架構與處理器等技術研究。

5 結論

本文分析總結了國外對海、對地、對空目標作戰成像精確制導武器的末制導技術發展現狀、面臨的關鍵難點與智能信息處理技術原理、智能化水平，以及當前國外成像末制導智能化技術發展現狀與趨勢。分析了未來高性能目標、復雜對抗環境、多任務需求以及新的作戰模式對成像末制導技術智能化帶來的挑戰。參考人工智能技術與人腦智能的對應關系，提出了實現成像末制導智能化的六個能力特征需求以及三個發展階段。通過國外成像末制導智能化技術的發展分析，為我國光電成像末制導武器智能化技術發展提供借鑒。

本文出處

發表于：《紅外與激光工程》

論文鏈接：

https://kns.cnki.net/kcms/detail/12.1261.TN.20221111.1532.010.html

審核編輯 ：李倩