远程弹道(巡航)导弹打航母的技术——末端智能定位

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导读: [img]http://pic.itiexue.net/pics/2009_6_19_79632_9479632.gif[/img] [img]http://pic.itiexue.net/pics/2009_6_19_79633_9479633.jpg[/img] 弹道导弹(包括巡航导弹)超远距离攻击美国航母非常的困难,但我们还是要想尽一切办法去找出超远距离攻击美军的航母的方法。 航母编队是美国的霸权的象征,要挑



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弹道导弹(包括巡航导弹)超远距离攻击美国航母非常的困难,但我们还是要想尽一切办法去找出超远距离攻击美军的航母的方法。




航母编队美国的霸权的象征,要挑战美国霸权必须要有非常有效的攻击其航母手段,要攻击航母就要有能力发现并持续跟踪定位航母。


未来台海冲突(或中日东海冲突)中,美军航母肯定不会靠近中国沿海,而至少是在距离中国大陆海岸线700海里以外游弋。我们要如何取得攻击航母所需的精确坐标数据呢?在航母进入作战区域后,航母肯定会在相对固定的海区内巡弋机动,,频繁更换阵位,以规避对手的侦察和打击。美军航母编队通常部署在一个较为开阔、安全(在对方攻击航空兵的作战半径之外)、便于攻防与机动、便于对盟友支援的海域。这一海域大致为半径50~100海里的海区。正常情况下,综合作战区,对于普通军事装备国家距敌岸100~300海里,对于中国这样的军事大国则为600~800海里。特殊情况下,也可以扩大或缩小。


从目前的几次美日以中国为假象敌的海军联合演习情况看,美军在我海区附近活动的距离明显增大。这都使我军现有对作战区内美军航母发现并准确定位的问题变得更加困难。 发现航母是都比较难,更别说实时获得任何时刻航母的精确坐标,这就使得攻击航母的导弹的末端定位并制导则更加难。


我军尖兵系列侦察卫星(包括光学侦察与合成孔径雷达侦察)的数量本来就比较少,任何卫星的运行轨道相对来说也比较固定的(即使变轨道,也有一定限制,不可能象侦察飞机那样灵活得在一个区域上空盘旋),因此我军侦察卫星在特殊海域上空的过顶次数是有限的,其一般只能对目标进行间隔数天或10多小时的侦察,无法进行连续监视。如果不进行变轨,其对地面某一区域的侦察就只能是随机的“碰运气”了,而要调整卫星轨道到重点地区上空,就必须消耗宝贵的星上燃料进行变轨机动,这对卫星的寿命会有一定影响,即使变轨,这一过程也要数小时。


以目前世界上最先进的商业成像卫星为例,其分辨率可以达到0.8,是许多国家军事侦察卫星的近10倍,其每天绕地球飞行14圈,但在不变轨的情况下,对同一地区的侦察间隔要在3天以上,如果牺牲分辨率,对其进行变轨,其重访同一区域的时间也接近24小时。因此卫星侦察的时效性虽然高,但还达不到侦察突发事件和定位航母等移动目标的程度。


此外,即使卫星拍摄到航母目标情况,其向回传送数据的工作量也很大,目前的传输型卫星一般每天才下传一次数据,如果要紧急传送,就要机动到地面接收站上空向下传输。上述侦察数据量少说也有数百兆,如此大量的数据要通过天地间的无线链路传输到地面,并完成地面数据的处理。因为光学镜头拍摄到的景物在底片上会发生变形,如果我们仔细观察平常拍摄到的照片,就会发现边缘的景物会有些许变形,而为了得到拍摄到目标的正确坐标和景物间的关系就要参考卫星的轨道参数和相机状态纠正卫星照片的畸变,然后确定卫星照片中目标的精确坐标。这一时间最低也要数十分钟,甚至数小时。而典型航母时速在30节以上,也就是说这一时间内航母至少已经移动了10多千米。 所以说要发现并持续跟踪航母也行困难。


侦察与发现航母的技术并不是我在本帖要讨论的(有空的时候我会单独另发一帖详尽阐述),本帖讨论的重点就是末端目标识别与跟踪技术。


目前国际上的军事专家一般认为反航母的弹道导弹必需采用末制导方式,而在这一方式中,导弹的弹头必需自行携带雷达(具有目标搜所和自动识别技术,还需要制导雷达的能力)。弹道导弹在重返大气层的时候要经过“长距离的电离层”,此时会在弹头的表面形成等离子鞘。弹头在高速再入过程中,表面形成的“等离子体”可以隔绝弹头内外的电磁波,使其进入很长一段“黑障区”。这使得所有的无线电信号(包括雷达波的发射与外界电磁通信控制信号)均被彻底隔绝,导弹自带的末制导成像雷达无法工作,只有在最后时刻降低弹头再入速度,末制导雷达才能发挥作用。因此在末制导方式中,弹头会降低速度,然后采用与巡航导弹景象匹配类似的技术,这无疑使弹道导弹失去了突破反导防御的最佳手段——“超高速再入”。可见,依靠弹载雷达进行末制导在提高导弹打击精度的同时,也使其速度降低,这使得弹道导弹弹头更容易被宙斯盾舰上面的“标准3”拦截。


弹道导弹在发射前需要在弹内设定敌目标的精确坐标参数,就算我们使用了上面介绍的合成孔径雷达成像目标匹配的末制导技术,这就需要在弹头制导系统内装入目标信息。据称,美军原打算在民兵—3洲际导弹上采用一种在“潘兴2”导弹上使用过的一套基准图像生成设备(依靠合成孔径雷达成象技术的升级设备),其将目标坐标和国防测绘局提供的地形数据列成数字基准图像,并储存在内部存储器上,然后通过数据联络线引入弹上计算机,以实现末制导雷达图像的匹配(这只能对固定方位的固定目标进行匹配,因为前面说过了弹头重返大气层的时候有很长的黑障区,脱离黑障区后,目前最先进的末制导雷达也只能搜索非常小的一块区域,因为高度已经很低了)。


假如我们也采用这种技术并升级以对付海上移动目标,退一步说,就算我们已经克服了远程侦察技术方面的困难,在弹头装入了较为精确的航母坐标参数和匹配用雷达图像,但是导弹经过近千公里甚至更长时间的飞行,最少也需要10几分钟,而这一时间内,航母也至少已经移动了15千米(也就是说弹道导弹弹头上的合成像孔径雷达在通过产生黑障的电离层后至少搜索(15*2) * (15* 2) = 900 平方公里的海域进行图像匹配,但事实上弹道导弹上的合成孔径雷达在通过“电离层的黑障”后,弹头高度距离海平面已经非常低了,最多只能对8—10平方公里左右的区域进行数字成像),此时航母已脱离了弹道导弹合成孔径雷达的末端图像匹配及杀伤区域。此外导弹头部的合成孔径雷达也很容易被干扰,使得成像出现非常大的误差。所以在这种情况我的设想是使用末端智能光学制导进行补充和加强。为什么说是智能呢?因为我想让导弹弹头上的嵌入式计算机程序自动对进入光学镜头成像后的图像进行分析判断从而找出航母位置!




首先需要在弹道导弹(或者是巡航导弹)的弹头处安装光学镜头和数码成像设备。使用末端智能光学制导的需要一个前提,这个前提就是航母编队(部分或全部)必须进入导弹弹头上的光学镜头的视野,这样航母的目标图像才能出现在弹头内部的数字成像设备生成的图像上(这个图像只是以二进制数据0101码,存储在内部的计算机内存或高速缓存中)。


可以用多颗不同的制导方式导弹齐射,利用数据链互相进行定位如下图:



下面是末端智能光学制导捕捉海上目标航母的概略过程


刚开始的时候我是用MFC + OpenGL写程序进行模拟测试,后来索性直接用WinApi 和 C 进行开发。


先简单介绍算法和原理:


第一步:模仿人眼的目标边缘识别原理用计算机编程实现:


DF-25导弹弹头(或DH10远程巡航导弹)中的计算机设备要从光学成像设备生成的图像中分辨出航母目标(就像我们人眼在大海上看见航母编队,大脑需要判断出视野中哪一艘是航母),则必须首先从生成的图像中找出航母。计算机的图像识别技术和人眼的目标识别分辨原理完全一样:


要识别目标,首先要找出目标的边缘来。图像的边缘检测也是依靠边缘特征。从视觉上来说,人眼看到的图像,不同目标的边缘一般对应着灰度突变的地方,即高频成分。


灰度的突变可以通过高等数学中的求导进行检测。有三种比较常见的突变:阶梯状、脉冲状、屋顶状。如下所示:





下面给出早期部分程序的源代码(当时为了开发方便使用了MFC框架)供大家参考,篇幅所限就上传部分代码。

(code 01)

这是定义一个位图类



位图类的部分实现代码,篇幅原因就只上传部分实现代码(.cpp)





算子的核心处理函数实现代码(.cpp)




第二步:对检测出来的目标图像的边缘进行校验和匹配(图像智能识别技术):


前面说过,在计算机图像识别技术以及人工智能技术方面是我的弱项(非常弱),大家肯定有更好的思路和算法,可以在电子邮件中跟我进行交流。我就先献丑了,我下面概要说说我自己程序中使用的识别方法吧!


首先看进入光学镜头的原始图像





在上一步骤中,计算机程序自动对目标图像进行边缘检测后,将大海背景图像与海上目标图像进行分离后可以就得到如下类似的图像:





当然如果需要的话,也可以加入一些步骤,计算机程序自动对分离出的图像按照某种条件(比如颜色明暗等条件)进行描边:





下面就是进行匹配和校验的工作,我是如下进行的(我想不出其它更好的方法,如果大家有更好的方法可以告诉我)。



在图像中对目标搜索扫描很复杂,篇幅原因只简要讲一下用到的算法之一,四叉树







由于论坛的篇幅原因基本过程就简单概述到这,实际程序开发中的过程和情况比上面所概述的复杂得多,数万行C代码。



我目前写的这个计算机程序对目标的识别率不是很高(图像中,在网上找了很多张不同航母编队照片进行测试,在没有被云层烟雾遮挡的情况下识别率也仅为79%,当有云层和烟雾对镜头视野的遮挡,光照昏暗等等都会对计算机程序正确判断有不同程度的影响。还有因为本人并不是计算机图像处理(识别)编程和人工智能编程方面的专家,所以这个程序也不可能完善,只是一开始出于军事上的爱好,自己有了这个设想,所以就利用业余时间进行尝试性开发。如果有计算机图像处理(识别)编程和计算机人工智能编程方面的专业人员在这方面有更好的建议,方便的话可以给我发送电子邮件,大家进行这方面的交流和探讨。由于我现在正忙于开发一个用在嵌入式Linux操作系统下的3D渲染引擎(利用 C 和 OpenGL开发),近期有可能不会及时地给予回复。


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