DOI:10.12175/j.issn.1006-141X.2020.04.01
信息融合在生物世界中广泛存在，工程领域中的信息融合本质是用数据和机器对生物体信息融合功能的模仿和抽象。对于军事应用系统来说，信息融合的出现归因于现代武器系统中同时使用多个信息采集传感器，但无法对各传感器信息进行综合利用。
信息融合技术对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，获取精确的位置和身份估计，对态势威胁及其重要程度进行全面及时评估。通过信息融合技术的应用，现代C4I（Command，Control，Communications，Computers，Intelligence）系统和各类武器平台能够得到更加准确、可靠的战场感知信息，从而有力支撑预警、决策、指控、火力等作战活动。
对于作战飞机而言，机载信息融合是航电系统物理综合基础上的一个重要应用。随着传感器技术的迅猛发展，作战飞机机载传感器种类不断增多，如多功能雷达、红外搜索跟踪（IRST：Infrared Search and Track）、激光测距标定器、敌我识别（IFF：Identification Friend or Foe）、电子支援措施、数据链等，通过传感器获取大量的目标探测信息，如果无法及时进行有效处理，信息急剧增加导致的数据过载将对态势感知能力产生很大影响，最终即使是最有能力的飞行员也会错过重要的战场态势信息或无法识别危急情况，导致飞行员战场反应能力的下降。航电系统急需运用信息融合技术对多传感器信息进行自动化分析和优化综合，把来自多传感器的数据加以关联组合，发挥不同传感器的性能互补和冗余优势，给出多源信息的统一描述，形成战场全局态势感知，支撑侦查、火力打击、指挥引导等任务。
现代战争正向着陆、海、空、天、电、网一体化趋势发展，作战过程强调联合作战及各类作战单元无缝连接，作战样式由“以平台为中心”向“以信息化为主导”的网络中心战转变，体系作战已成为战争形态演变的主要方向，战斗机作为未来作战体系中的节点，需要指对来自多个不同平台的多个传感器的信息进行多级别、多方面、多层次的融合处理，面向体系作战的战斗机信息融合技术研究需求迫切。
1 信息融合应用现状
在机载航空电子领域，美军研制的F-22、F-35作战任务系统中，都将信息融合作为一款重要的任务软件进行开发和设计，通过融合软件实现对空中及地面防御系统的识别、定位与跟踪，增强飞行员的态势感知能力：F-22战斗机上主要实现了雷达、电子战及通讯导航与识别（CNI：Communication Navigation and Identification）的融合跟踪，同时利用CNI系统的数据链信息实现编队飞机间相互引导和提示跟踪，增加系统的态势感知能力，并支持多机协同空战。
如图1所示，F-35信息融合体系结构中，传感器信息融合作为核心任务软件，将来自传感器、数据链的所有可用原始信息相互关联处理，一旦某一个传感器探测到一个新的目标，航电系统会调用其他传感器对该目标进一步识别、评估，以获得更多的信息，以此建立最准确和完整的战场视图，为飞机编队创建一个共同的作战图。F-35战斗机通过专门为其设计的多功能先进数据链（MADL：Mescal Architecture Description Language），可以在多个平台之间高效共享目标航迹数据，其中包括目标航迹状态、跟踪协方差、各层级目标编号记录（关联关系矩阵）和无线电频率（RF：Radio Frequency）历史记录，以及航迹相关的其它元数据，因此其具备很强的协同作战能力。2016年末，F-35完成了协同目标定位与跟踪测试，在该测试中，F-35对一架目标无人机进行跟踪，并利用MADL将无人机航迹与地面武器系统形成态势共享，形成地面武器系统对远程无人机目标的超视距攻击。
澳大利亚研究委员会的自主系统高级研究中心对多无人机协同中的分布式信息融合、协同目标跟踪开展了深入的研究，并在多无人机协同仿真环境与小型无人机系统平台上完成了验证；欧洲台风战斗机中的攻击识别系统是其作战能力的核心，该系统通过融合来自雷达（Radar）、IFF、IRST系统和电子支持措施（ESM：Electronic Support Measures）系统的数据，以及通过数据链获取的外部源数据，其重点为融合本机平台传感器探测数据，为飞行员构建一张统一的战术态势图，其具备一定数据链信息融合功能，提供简单的目标提示功能，如图2所示。
和国外相比，信息融合在国内研究起步较晚，基础较为薄弱，研究难度大。上世纪末，国内某高校与研究机构从零开始，启动了信息融合架构、算法模型等理论基础研究和关键技术攻坚。经过长达近十年的融合架构、模型算法等理论基础和关键技术攻坚，突破了多项核心关键技术，为机载信息融合技术的工程应用奠定基础，实现了信息融合技术在国内战斗机型号的首次应用，并迅速向多型固定翼飞机、旋翼飞机、无人机体系等装备平台推广应用。
2 体系作战环境下的信息融合架构
在当前信息化、网络化、体系化作战背景下，为实现体系与体系间的对抗，机载信息融合技术正从单机作战的平台融合向协同级融合、体系级融合演进。针对机载信息融合技术的应用发展，考虑到接收信息的多样性与复杂性，同时避免本机传感器信息、网络接收信息之间的相互影响，融合信息选择分级方式进行处理。信息分级融合示意图如图3所示。
（1）平台级融合
平台级融合主要面向单平台飞机，它将本机传感器在作战区域内探测到的信息进行综合处理，弥补本机单个传感器功能与性能上的不足，提高传感器信息质量，以协助飞行员完成相应的作战任务；同时向体系作战输出高质量的传感器融合信息，支撑体系作战任务。平台级融合所涉及的传感器包括雷达、激光测距、前视红外、电视、敌我识别器、雷达告警接收机、导弹逼近告警、激光告警等。
（2）协同级融合
现代战争已由追求单平台任务效能向追求多平台任务综合效能转变。协同级融合主要面向多机协同，此时，战机不仅需要自身平台传感器收集的情报信息，还需要其他飞机与预警机提供的指挥控制和数据链信息支撑，战机编队将具有更强的抗摧毁能力，以及自主/自适应能力。由歼击机、轰炸机、电子战飞机等多架飞机组成编队，按照预先制定的作战目标计划，根据各机的功能和武器装置情况，分工合作，密切协同，组成完备的作战编队，并在预警机或地面指控系统的统一指挥下，执行作战任务，通过协同级信息融合，能够为飞行员提供一个清晰、真实的共用态势图，突破单机限制，发挥编队优势，能够有效提升战机对战场态势的全面感知能力与及时应对能力。协同融合可以提高战机探测区域的覆盖范围，提供比较完整的战场态势信息，使战场态势更透明，有利于战术决策；利用编队中多架战机无源传感器进行协同定位，可实现全静默状态下的接敌与攻击，降低单机无源定位时对平台机动性的要求；由于隐身目标无法在全频、全向隐身，在战机共同探测区域内，目标的检测概率得到提高，在反隐身方面具有优势；编队战机的协同作战与联合攻击方式，有利于战机联合攻击与突防攻击。
（3）体系级融合
在以信息战为基本形态的未来网络化体系对抗中，航空装备将有机地融入广域信息网（如C4ISR系统网），同时有效地建立起协同作战平台之间的局域信息网或战术网，借此从战场信息网实时地获取、处理和综合利用战场信息，以最大程度提升态势感知能力，提高战场透明度，夺取作为取得战争胜利主要因素的“制信息权”。与此同时，航空平台也将自身取得的战场信息通过战术信息网分发给协同作战平台，通过战场广域信息网传输给空中、地面、甚至星基等指挥控制系统，从而实现对平台内、外部信息的实时采集、处理、分发和使用的能力以及网络节点的管理能力，从而形成机、地、星之间的协同探测、协同战术决策、协同攻击实施的作战格局。
3 关键技术
在体系作战环境下，各种机型的飞机需融入联合作战体系，成为战场信息的一个节点，实时或近实时地从战场信息网获取、处理和综合利用战场信息，达到最大程度的态势感知，获得最大程度的战场透明度。与此同时，战场态势信息通过战术信息网分发给协同或联合作战的飞机、空中或地面指挥控制系统和其他作战单元，达到空、天、地的互联、互通和互操作，实现各作战单元的协同目标探测、协同信息对抗、协同战术决策、协同火力攻击。面对感知环境的日趋复杂多变、感知对象的日益丰富、感知手段与能力的显著提升，机载信息融合成为一项非常具有挑战性的任务，呈现出多模态、网络化、高冲突等特性，亟待突破的关键技术有：
（1）面向作战任务的机载信息融合能力目录建设
当前信息融合功能设计与作战任务脱节，缺少基于作战任务的信息融合能力目录建设及作战效能指标定义，需开展面向作战任务分析的信息融合功能域量化分析，针对未来先进空战作战平台作战任务，采用基于系统工程的设计方法，进行基于任务场景建模的作战分析、面向任务效能的功能架构设计，形成对接具体任务的机载信息功能、性能能力目录。
（2）机载信息融合处理架构设计
随着越来越多的信源加入，许多信息融合系统成为复杂巨系统，信源数量大、种类多，并且关系以及层次结构复杂。机载信息融合技术应用中，融合处理信息源包括雷达、光电、电子战等本机传感器信息，以及编队飞机、指挥所、预警机和编队外成员信息，融合信息源节点多。此外由于编队协同作战过程中，节点数量可能因为作战飞机的损毁或作战编队重配置而发生改变，因此，在体系层融合中，需要研究基于大数据处理的信息融合技术，建立具有开放式特点的融合处理架构，研究无中心式节点态势一致性模型，在此基础上，通过将信息融合技术与智能辅助决策、分布式杀伤技术结合，实现对敌方目标的“发现即摧毁”。
（3）网络信息融合处理技术
体系作战中大量的作战平台、传感器通过网络互联、交换数据，网络延迟、丢包、错序等现象，例如编队友机数据等网络信息通信往往具有较大的数据延迟（秒及到数十秒），而且多源信息更新不同步。近年来，针对复杂网络化系统随机丢包问题的信息融合算法得到广泛关注，文献[6]考虑有时变通道条件下引起的量测丢失情况下的状态估计，引入了一个更一般的多状态马尔科夫链建模，给出了一种优化的渐进均方估计方法；针对网络延迟问题，文献[7]通过开展鲁棒滤波方法、网络化系统滤波方法等算法研究取得一定进展；针对信息错序等问题，无序量测信息融合算法被提出，该方法兼顾对有效信息的利用率和存储空间的有限性，得到广泛认可。但是针对机载信息融合的实际应用，需对以上算法进行工程化研究，设计满足机载信息融合需求的实用型算法，支撑航电系统针对网络信息的融合处理。
4 结束语
机载信息融合通过对来自传感器、数据链信息进行自动化分析和优化综合，使作战飞机获得良好的战场全局态势感知信息，有利于提升飞行员态势感知能力，缩短任务时间，为飞机的任务能力提升奠定基础。在信息化、网络化、体系化作战背景下，编队、体系协同作战是新一代战机主要作战模式，战斗机信息融合的研究及应用面向协同级、体系级发展。本文结合国内外融合应用现状以及体系作战环境下的融合发展需求分析，开展了基于信息分级处理的机载信息融合结构设计，分析了相应的关键技术，给出后续面向体系作战的信息融合技术研究的发展方向。
