基于多源多频段目标侦察的任务规划方法

张鹏，樊世伟，王勇

（中国电子科技集团公司第二十七研究所，河南郑州450047）

基于多源多频段目标侦察的任务规划方法

张鹏，樊世伟，王勇

（中国电子科技集团公司第二十七研究所，河南郑州450047）

提出一种用于多源多频段目标侦察的任务规划自动生成方法。该方法通过航路插值将航路分解成众多侦察点，为每个侦察点可被侦察的目标设置任务项，通过侦察点内部、侦察点间任务项按属性类别的合并、转化生成目标任务项集，从而把任务规划分解成众多按侦察点执行可合并的任务项。实现了任务规划的自动生成，有效解决了传统任务规划生成效率低下以及不同任务项之间侦察资源抢占问题，极大地提高了任务规划的侦察效率。

任务规划；多源多频段目标侦察；航路插值；侦察效率

0 引言

随着现代电子技术的发展，大型机载任务载荷的增加，传统任务规划制定方法，已越来越难以适应当前多源多频段目标集的侦察需求。这集中体现在两方面：一方面是随着多源多频段目标的大量出现，目标是否可被侦察的判决越来越复杂，手动制定任务项也越来越繁琐，从而任务规划的制定效率越来越低下；另一方面，随着可侦察目标的大量增加，各任务项之间侦察航路重合的几率增大，导致各侦察资源竞争使用的机率大大增加，大大降低了任务规划的合理性、容错性以及侦察效率。

目前国内对于该领域的研究多集中在无人侦察机的航迹规划、任务规划[1⁃6]，国外的研究集中在大型机载任务管理的智能化、自主化[7⁃9]，这些研究对于大型机载多任务载荷的任务规划均鲜有涉及。

其中，文献[1]提出航线规划与传感器规划之间存在着紧密的耦合关系，如何有效实现二者的解耦，对于提高无人侦察机的作战效能具有重要的理论意义与应用价值。文献[8]研究提出一种遗传交互算法，可实时解决机载任务设备的任务分配控制，有效降低机上操作人员的工作量。该研究与本项目有一定相关性，但本项目通过航路插值与任务项优先策略设置的方法，实现了机载多任务载荷的实时管理与分配。

本文介绍一种任务规划自动生成方法，适用于多源多频段目标的电子侦察。相比于传统任务规划方法，本方法通过航路自适应插值与任务项合并实现了飞机航路与任务载荷之间的解耦，解决了传统任务规划生成效率低下以及不同任务项之间侦察资源抢占等问题，可有效提高机载任务系统的侦察效率。

1 基本工作流程

本文提出的任务规划方法是电子侦察机任务系统的“大脑”，在保证目标高捕获率的情况下，实现了机上多种任务载荷的有序运行，有效提高了任务系统的侦察效率，其基本流程如图1所示。

图1 任务规划主流程

本方法首先加载目标集数据、航路数据，其次对目标集数据进行预处理，过滤目标集距离航路较远，不可能侦察到“噪音数据”，进一步对航路数据进行插值处理，将航路分解成若干个侦察点，基于预处理过的目标集在每个侦察点确认可被侦察的目标，进一步为每个侦察点可被侦察的目标设置任务项，并在侦察点内部合并任务项，最后在侦察点间合并任务项生成任务规划。

2 详细实现

2.1 目标数据预处理

取侦察机航路上两个临近的侦察点经纬度与所述目标的经纬度依次相减，并取绝对值。若结果均大于1.5倍的侦察机最大侦察距离L，则排除该目标；若结果均小于等于1.5倍的侦察机最大侦察距离L，将球面坐标转化为平面坐标，以目标为圆心，以侦察机最大侦察距离L为半径，画圆判断是否与两个临近的侦察点的线段有交点或切点，若有交点或切点则初步确定该目标为可被侦察目标。具体流程详见图2。

2.2 航路插值处理

飞机航路一般包含若干个航路点，所谓航路点是指飞行航路中典型的航管点或必须经过的任务点。航路插值是指在航路上邻近的两个航路点之间插入若干观测点，观测点与原航路点一起组成航路的侦察点。在航路上邻近的两个航路点之间插入目标观测点的个数N由公式（1）确定，航路总的侦察点数T由公式（2）确定。

式中：N值为D与dis相除的结果向下取整获得的整数值；D为邻近的两个航路点之间的距离公里数；dis为侦察机每分钟飞行的公里数；n为总的航路点数。

如果N<1，不再插入多源多频段目标观测点，如果N>1，在邻近的两个航路点之间插入N个目标观测点。具体流程见图3。

图2 目标数据预处理流程

图3 航路插值流程

2.3 任务项处理与合并

任务项处理合并包含侦察点内的任务项合并处理以及侦察点间的任务项合并处理。其中，侦察点内的为每个侦察点内的目标设置子任务项，子任务项是指未定义完整的任务项，仅包含任务项属性和任务项参数关键信息，暂不包含具体的起止经纬度信息，便于后期航路点间的任务项合并转化。任务项属性用于表示具体属性类别，只有属性相同的任务项才能合并处理。

2.3.1 侦察点内部合并处理

侦察点内部子任务项的处理主要包含如下步骤原则：

（1）将该侦察点所有相同属性的子任务项全部合并到一个任务项中，即合并后一个任务项中包含所有属性相同的频点数据，详细算法如下：

MergeInside（）主要完成把相同属性任务项的频点数据添加到同一个任务项中，并确保该任务项中不存在相同的频点数据。同时，根据目标位于飞机左右两侧的百分比确定任务项的天线指向。

（2）把符合条件的相关属性类别任务项做转化处理，如把符合条件的多频点任务项转化为频段侦察任务项，不符合条件的转化为单个频点任务项。

任务项具体转化原则是取任务项中所有频点数据的最大值max与最小值min，max与min相减，若结果大于经验值x，则取min为起始频率，max为终止频率，多频点任务项转化为频段任务项；否则取max与min平均值为频点，转化为单个频点的侦察任务项。其中，经验值x需依据实际应用与侦察设备参数设定。

（3）侦察点任务项资源竞争分析，资源竞争关系是指在相同航路段内有两个或多个任务项同时申请使用某一侦察任务设备，超过了侦察设备所能支持的任务上限。此时系统只能按照实际应用设定的优先策略舍弃或推迟部分任务项。

2.3.2 侦察点间合并处理

侦察点之间任务项的合并，对于单个频点的任务项，除判别属性类型相同外，还要判别天线方向、频点数、频点值以及带宽是否相同才能合并。

对于频段类型任务项，在天线指向相同的情况下，取两个要合并任务项的起始频率的较小值min与终止频率的较大值max，若max与min相减小于经验值x，则合并；其中，经验值x需依据实际应用与侦察设备参数设定。详细实现算法如下：

函数IsCanMerge（）主要用于判别在属性相同的情况下，两个任务项依据上述合并原则是否能合并。函数MergeOutsize（）主要用于处理任务项参数的合并与任务项经纬度参数的定义。侦察点间任务项合并后，新任务项起始经纬度与起始侦察点保持一致，终止经纬度与终止侦察点保持一致。

3 测试分析

3.1 测试环境与数据

本次任务项自动生成测试系统环境为Windows XP SP2，处理器为Intel酷睿双核2.2 GHz，内存2 GB。

为保证测试的充分性、准确性以及真实性，依次从同一数据库中，随机抽取4组不同数量的目标数据集，包括20，50，100以及200个目标，4个量级，作为本任务规划自动生成方法的测试目标数据。航路数据采用北京昆明航路，在两地之间等间距插入5个航路点。主要验证分析两个方面的内容：

（1）验证本方法自动生成任务项的正确性，生成的任务项类型能覆盖测试数据中的所有信号类型，且任务项的频点参数、经纬度信息正确无误；

（2）验证本方法在不同数量级目标情况下，自动生成任务项的平均时间是否稳定。

3.2 正确性测试

本文不同数据集生成的任务项类型、个数对比如表1所示，图4为目标数据集1的任务规划生成结果，左边为任务规划列表与对应的任务项列表，右边地图显示任务规划对应的航路，地图下方为任务项参数的详细内容。

表1 目标集生成任务项个数对比

图4 目标数据规划图

图5为目标数据集1对应任务规划的仿真测试运行结果，左边显示正在执行的任务项与任务载荷的使用情况，右边为飞机航迹与目标捕获情况。

图5 目标数据仿真图

经仿真测试，4组目标数据集生成的任务规划包含不同属性类型的任务项，均能覆盖所有目标信号类型，任务项频点参数能覆盖相应的目标信号频点数据，且起始终止经纬度均在航路上，所有任务项参数的正确性完全满足目标侦察需求。

3.3 时间测试

表2为不同数据集连续4次的测试时间对比，每次测试时均要重启电脑清空内存，表3为不同数据集生成任务项的个数、平均生成时间以及每条任务项的平均生成时间对比，综合对比分析表1～表3。

（1）相同数据集每次生成时间虽有轻微波动，但基本差别不大；

（2）不同数据集平均生成时间与生成的任务项个数成正比关系；

（3）不同数据集生成任务项类型均覆盖了所有信号类型；

（4）虽然不同数据集生成的任务项个数不同，不同类型的任务项个数也有不同，但每条任务项的平均生成时间差别不大，相差在1 ms左右。

综上所述，本方法任务规划自动生成所耗时间在保证正确性的情况下是稳定可靠的。

表2 任务项生成时间对比ms

表3 任务项生成平均时间对比

4 结论

本文提出任务规划生成方法，通过航路自适应插值与航路点之间任务项合并，实现了航路与多任务载荷之间的解耦，解决了传统任务规划生成效率低与不同任务项之间侦察资源抢占问题，有效提高了任务系统的侦察效率，经过实验验证，该方法更加符合当前多源多频段目标的侦察需求，可推广到类似侦察平台项目中，具有一定的可移植性。

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[7]WOWCZUK Z S，PERTL E D，CLARKE M A，et al.Com⁃plete command，control，communications，intelligence，sur⁃veillance，and reconnaissance system for C⁃130 Aircraft[J]. Journal of Aerospace Computing，Information，and Communica⁃ tion，2010，7（6），179⁃187.

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Mission planning method of target reconnaissance based on multi⁃source and multi⁃band

ZHANG Peng，FAN Shi⁃wei，WANG Yong
（The 27th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation，Zhengzhou 450047，China）

The automatic generation method of mission planning is proposed for multi⁃source and multi⁃band target recon⁃naissance.Multiple reconnaissance sites of the air route are divided by route reconnaissance，the mission items are set for recon⁃noitered target of every reconnaissance site.The mission items inside the reconnaissance sites and among the reconnaissance sites are combining and transforming with properties to generate target mission item⁃sets，the mission planning is resolved into multiply mission items which can be carried out and combined by reconnaissance sites.The mission planning generated automati⁃cally is realized，it resolves problems about low efficiency of traditional mission planning and reconnaissance source occupancy among different missions，and highly improves reconnaissance efficiency of mission planning.

mission planning；multi⁃source and multi⁃band target reconnaissance；air route interpolation；reconnaissance efficiency

TN959.1+2⁃34

A

1004⁃373X（2015）09⁃0028⁃04

张鹏（1983—），男，河南周口人，软件工程硕士，工程师。主要研究方向为信息处理。

2014⁃11⁃10