空间信息网络对海上目标连续观测基础理论与关键技术

Spatial information network is indispensible for global maritime targets surveillance. But spatial information network has the following characteristics: numerous sensor platforms, fast dynamic networking, highly asynchronous time-space coordination, heterogeneous target feature descriptors, and very difficult data fusing. Multi-platform collaborative monitoring by fusion of multi-source heterogeneous sensor data, which are acquired by spatial information network, can improve the ability of maritime targets’ continuous monitoring. The main content includes: (1) designing maritime targets’ invariant feature descriptors to describe maritime targets consitently for the multiple satellite remote sensing data; (2) exploring mass maritime targets’ fast association for the purpose of accurate target correlation which are described in bad time-space consistency; (3) studying maritime targets’ high level identification and tracking methods to realize wide area non-cooperative maritime targets continuous monitoring; (4) analyzing the top-level hierarchy of maritime targets continuous monitoring based on spatial information network, and building the information fusion architecture and the experimental system based on satellite archive data.

空间信息网络是实现海上目标监视的必不可少手段，但空间信息网络具有节点数量众多、高速动态组网、观测数据时空基准严重不一致、目标描述特征差异大、数据融合难度大等特点。因此，研究如何将空间信息网络获取的多源异类空间数据进行实时智能融合处理，实现空间信息网络多节点对海上目标的协同探测，可有效提升海上目标的连续观测能力。本项目具体研究内容包括：（1）研究多源异类卫星数据海上目标多维度特征协同描述，实现不同传感器、不同尺度观测数据海上目标的一致性描述；（2）研究多源异类卫星数据海上多目标快速关联，解决强异步时空背景下的大范围海上多目标关联模糊问题；（3）研究多源异类卫星数据海上目标高层次融合识别的规则和策略，解决模糊、不确定、冲突信息条件下的海上非目标的准确识别问题；（4）研究空间信息网络对海上目标连续观测的顶层设计和演示验证，构建空间信息网络对海上目标连续观测体系，并利用历史观测数据和仿真数据开展实验验证。

空间信息网络是维护我国海洋安全的重要基础，信息融合是空间信息网络实现海上目标连续观测的核心环节，本项目针对多源卫星对海上目标观测信息融合处理面临的难点问题，主要开展了多源遥感卫星图像舰船检测与识别、多源遥感卫星数据舰船关联与跟踪、基于卫星大数据的目标行为分析等方面研究，建立了SAR遥感图像舰船目标检测数据集和高分辨率光学图像舰船细粒度识别数据集，在国内高校和研究所得到广泛应用，提出了轻量化遥感图像舰船检测网络模型、一体化舰船细粒度检测模型、基于属性与多级局部特征增强的舰船细粒度识别模型、多源低轨卫星遥感图像舰船关联算法、静止轨道凝视卫星遥感图像序列舰船目标跟踪算法、静止轨道凝视卫星遥感图像序列舰船航迹关联算法、高低轨卫星遥感图像舰船航迹与点迹关联算法、基于无监督聚类的目标行为规律挖掘算法、基于多维度局部异常因子的目标异常行为检测算法、基于一致性异常检测的目标异常行为实时监测算法等一系列创新成果，相关研究成果获中国指挥与控制学会科学技术进步一等奖。本项目实施过程中，在Information Fusion、International Journal of Remote Sensing等国际期刊和本领域重要的国际会议（IGARSS等）发表论文50篇，其中在国际期刊发表40篇，在国际会议发表10篇，出版学术专著1部《Radar Data Processing With Applications》，申请国家发明专利16项，已授权8项，公开实质审查阶段8项。依托本项目，与中国航天科技集团合作，初步建立了基于CPSS通用计算机的**载荷与**载荷一体化在轨信息融合处理原理样机，能够仿真中高轨**载荷与**载荷一体化卫星在轨舰船关联、融合检测与识别处理，正在开展高轨凝视卫星多成像载荷融合处理原理样机研制，预期实现仿真多源遥感图像舰船在轨融合检测与识别，上述样机应用于我国型号卫星的论证和研制中。