海域态势感知中的大数据应用探析

分析处理能力是目前面临的现实问题$首先介绍了海域态势感知具备的大数据特性；然后结

合国内外相关领域大数据应用的研究现状，分析了大数据在海域态势感知数据处理中存在的 认知层面、标准规范和技术应用方面存在的问题；最后从感知模式、标准规范以及发展方向等 层面，分别给出了大数据在海域态势感知中的应用和发展建议$关键词：大数据；海域态势感知；数据分析中图分类号：TN97 文献标识码：A

Big data application in maritime domain awarenessZhang Luping& Pei Lixiao & Lu Wei, Shi Jianyu

(Shandong Aerospace Electr-technology Institute, Yantai 264670 & Shandong & China)

Abstract: Maritime domain awareness is entering the era of big data. How to apply big data technology to

improve the analysis and processing ability of maritime domain awareness data is a realistic problem. Firstly,

the characteristics of big data in maritime domain awareness is introduced, and then the existing problems in the cognitive aspects, standard specification and technology application of big data in maritime domain aware­

ness data processing are analyzed based on the research status of big data application in related fields at home and abroad. Finally, the application and development suggestions of big data in maritime domain awareness are discussed in the aspects of perceptive model, application standards and development direction.Key words：big data； maritime domain awareness；dataanalysiso引言对敌方的海上武装平台进行准确定位和识别是现

成为各国研究的热点#传统海域态势感知通常依赖于预设方案和经验进 行分析处理，难以快速有效地应对动态变化的复杂海

代海洋战争的基础，而随着现代海战样式不断变化和 海上伪装手段日趋先进，对旨在发现并监视海上船只 动向的海域态势感知(MDA)也提出了更高要求#新

上战场局势#大数据的发展为海域态势感知提供了新 的技术思路#大数据分析将数据分析技术分为描述

性、预测性和指导性3个层次，不仅能完成历史数据的 描述，还能实现数据趋势的预见和解决方案的优化1#

型传感器、无人侦察平台和大容量通信技术不断涌现

和进步，进一步扩大了海上探测能力，不仅数据量呈爆 这些特点完全符合海域态势感知在数据处理方面 的需求:对已有的探测数据进行描述性分析，客观分析 当前海上态势；对特定时间、特定海域和特定任务下的

发式增长，数据的复杂程度也进一步加深，符合大数据 体量大(Volume)、种类多(Variety)、更新快(Veloci-

ty)和价值高(Value)的“4V”特征#在先进传感器、人 工智能和大数据技术的推动下，海域态势感知技术正海上态势进行预测性分析，实现海上兵力态势短期内 的推理和研判；对探测数据进行指导性分析，为己方探

测资源的调配和任务规划提供辅助决策#在海域态势

#基金项目：国防科技创新特区项目资助课题(19-163-11-XZ-002-

001-01)感知进入大数据时代的背景下，探索大数据在海域态 势感知领域的应用思路与方法，有着重要意义#收稿日期：2019 - 08 - 20 ；019 % 11 % 15 修回。作者简介：张路平(1983 -)，男，高工，博士，主要从事电子侦察、

1大数据在海域态势感知领域的研究现状随着大数据在商业领域的成功运用，人们对大数

信号处理研究#38•工程应用*张路平,等:海域态势感知中的大数据应用探析2019, 35(6)据的概念已经不再陌生#大数据不仅在企业界引起重

视，也在学术界成为争相研究的课题，引起各大科研院 所的高度重视，甚至上升到国家战略层面，成为重要的

科技发展驱动因素#在现代海域态势感知的数据环境中，不仅探测数

据的规模庞大，而且多源异构的数据来源使得数据结 构差异较大,数据表述形式不统一，增加了数据分析的

复杂程度#在海域态势感知领域应用大数据分析处理 技术，可以从海量的探测数据中挖掘提取出有价值的

目标情报，及时掌握敌方的水面和水下兵力数量和种

类，追踪其动向并判断其意图，大幅提咼指控中心的情

报获取能力#1.1国外相关研究2012年3月，美国政府公布了“大数据研发倡议” (Big Data Research and Development Initiative)⑷，将 大数据研发提升为国家政策#美国科学基金会、国防

部、国防高级研究计划局(DARPA)等6个联邦部门为 此宣布投资2亿美元，以提高收集、存储、保留、管理、

分析和共享海量数据所需的核心技术和先进性#美国

国防部及DARPA现有的大数据项目有十多项，表1

给出了若干相关项目简介，其中具有代表性的项目是 洞察计划和X数据项目56 #表1美国大数据研发计划部分项目简介机构名称项目内容国防部 数据到决策(Data to数据支持决策，研发大 (DOD)Decisions)数据管理和利用方法， 提升大数据分析能力洞察计划(Insight)自动化和人机集成推理X 数据(X DATA)大容量半结构化和非结 构化数据计算与分析影像检索与分析工

DARPA具(Video and Image

从海量影像库中快速、

Retrievaland Analy-

准确地检索特定内容，

sisTool%挖掘隐藏的有用信息机器读取(MachineReading%机器识别智能系统洞察计划的目的是为提高军事情报人员对多源、

异构和海量复杂数据的关联处理和评估分析能力，更 有效支持指挥官的决策和行动，旨在开发一种综合性、

适应性强的人际开发和资源管理系统，即新一代情况、

监视与侦察(ISR)系统#X数据项目主要包括两方面的内容，一是通过开

发大容量数据分析所需的可扩展算法，以便处理分布

式数据存储库中的不规则数据；二是通过开发高效的 人机互动设备和可视用户界面技术，以便在多样化任

务中更好、更快地执行操作。美国海军办公室为充分利用海军舰载传感器、飞

机和其他平台产生的大量数据，希望整合IT系统数

据和作战系统传感器获得实时结果，部署了以下4个 研究方向 :1) 建立海军数据科学通用基础体系结构，用于不 同机构间数据表征和共享；2) 引入数据源并建立索引，通过海军云环境利用

大量的数据集合；3) 进行海军作战分析，开发先进的分析工具支持

作战，特别是反潜作战和防空反导作战；4) 利用云计算的安全性和完整性，增加海军防御 能力。由于海域态势感知的军事敏感性，尚未见到将大 数据用于海域态势感知的详细的专题报道#美军对大

数据在军事上的应用极为重视，为了推动大数据的应

用，美国国家安全局建立了一个超级网络情报中心，用 于存储侦察卫星、无人机、海外侦察站等收集的各类情

报侦察数据，利用大数据技术对各类情报侦察数据进 行过滤、筛选、处理、分析和融合，快速提取有用信息给

美国政府和国防部，初步形成了战略、战役和战术层面 的情报大数据分析应用能力#欧盟等其他国家也开展

了相关的大数据项目研发#1.2国内应用现状国内对大数据的重视程度丝毫不输国外，相继出

台了一系列相关政策推动大数据技术和产业发展7 #

2015年8月，国务院印发《促进大数据发展行动纲 要》，系统部署了我国大数据发展工作# 2017年1月，

工信部发布《大数据产业发展规划(2016-2020年)》，

部署了 7项重点任务，明确了 8大重点工程，制定了 5 个方面保障措施，为“十三五”时期我国大数据产业崛

起，实现从数据大国向数据强国转变指明了方向#党

的十九大报告明确提出：推动互联网、大数据、人工智

能和实体经济深度融合#贵州省将大数据作为其特色

产业加以发展，吸引了阿里巴巴、华为、腾讯、苹果、高

通、微软等国内外领军企业的进驻，建立了相关大数据 中心，为军民融合奠定了基础#虽然国内诸多民用行业的大数据技术研究和应用 已经取得长足的进展，但是大数据在军事领域的研究

和应用与国外尚存一定的差距#海域态势感知方面的

应用，国内研究还处于起步阶段，相关研究主要集中在 系统架构、体系构建以及发展趋势研判等层面#文献

［8］研究了大数据环境下的海洋监测数据的集成架构

问题;文献［9］对大数据下的多源异构知识融合算法进

392019, 35(6)航天电子对抗行了研究；文献［10］对大数据技术在编队电子侦察领 域的应用进行了研究，分析了大数据技术在海战场电

子侦察中的应用前景；文献［11］从海洋大数据的获取、 分析及应用方面分析了目前的发展现状，并提出来未 来海洋大数据科学发展的主要方向和关键技术。2存在的问题海域态势感知大数据除具有“4V”特征外，还具有

强对抗性、强实时性、高碎片性和高交互性的特点。鉴 于大数据在海域态势感知领域的应用尚处于起步和探

索阶段，下面将从认知、标准规范和技术应用3个层面 进行探讨［12］ #在认知层面,军用领域的大数据的应用落后于民 用领域。大数据最先被大型互联网企业所重视，发展

也比较迅速。在军事领域，海域态势感知还没有形成

成熟的框架体系，实际中依然偏重于单平台的雷达和 声纳为主的探测手段，没有将多平台的声、光、电、磁、 热多种探测手段进行融合，形成全天候的感知能力。 随着无人机、无人艇以及通信网络的日渐完善，海域态

势感知逐步具备了借鉴和引入大数据相关前沿技术的 条件。要实现大数据在海域态势感知领域的应用，首

先从认知层面加深对海域态势感知大数据技术的认

知，加快探索大数据技术下的海域态势感知框架体系 和技术创新。在标准规范层面，海域态势感知的数据采集没有 统一的标准,数据质量的控制也无从谈起。海域态势

感知的探测数据主要通过平台本身各类传感器和各种 监测系统，数据格式往往取决于信息来源和数据类型,

给大数据的共享、管理和利用带来很大的困难,存在数

据不可用、不会用的问题。在技术应用层面，对海域态势感知的大数据处理 技术还有待突破。近年来大数据在商业领域取得显著

的成功，除了商业利益驱动，很大程度上也得益于民间 数据样本的易获得性。但是海域态势感知数据的非合

作性、保密性,其大数据样本获取较为不易，目前相关 研究尚处于理论研究阶段，需要相关科研机构的进一

步合作，解决数据不够用的问题。缺少大量的数据样 本，大数据应用就是“巧妇难为无米之炊”。3大数据在海域态势感知中的应用发展建议在大数据时代，将大数据中的数据驱动、相关性分 析等思想引入海域态势感知领域的认知层面，促进海

域态势感知应用模式和处理架构的创新，制定海域态 势感知的数据采集、管理与应用标准规范，以大数据中

40多源异构数据处理、数据清洗和深度学习等技术促进

海域态势感知应用的快速发展,具有重要意义。3.1建立“知识-数据”双驱动的海域态势感知模式在海域态势感知领域应用大数据技术，必须将传

统以人的“知识驱动”处理模式转变为“知识-数据双驱 动”的新处理模式，如图1所示#知数识据驱驱动

动

图1 知识-数据双驱动的海域态势感知模式传统的海域态势感知以“知识驱动”为主要指导思 想，依赖军事专家的知识和经验,其处理对象主要是结 构化数据，按比较固定的流程筛选出“有用数据”。这

种“知识驱动”的处理模型，其优点是具有较为清晰的 逻辑和因果关系，缺点是可适应的感知类型有限，缺少

智能性和自主性。大数据时代的海域态势感知，应以“知识-数据双 驱动''为指导思想，即以知识和经验为导向，面向所有

数据进行分析处理，强调全过程、全要素、多结构的数 据联动分析#这种“知识-数据双驱动”的处理模型，其 优点是既具有较好逻辑关系自主性#，又具有较好的智能性和 借助军民融合的大环境，构建知识引导与数据驱

动相结合的海域态势感知模式,具有重要意义。3.2制定体系化的海域态势感知大数据标准规范受限于体制和异构平台客观现状，目前的海域态

势感知数据格式种类存在较大差异，缺乏统一的数据

存储、访问、显示、处理机制，不同平台和不同系统之间 无法共用数据，造成了情报信息之间互联互通不畅，影

响了体系协同能力的形成。在大数据时代背景下，需要从顶层设计上强化海 域态势感知数据标准规范的统筹规划，充分结合客观

现实和理论需求，加强各军兵种之间的情报交流和数 据融合，将海域态势感知所采集的电、磁、光、声等信号

统一转换成一系列标准数据格式，形成海域态势感知 大数据标准规范甚至更高层次或更大范围的大数据标 准规范。标准规范应以海域态势感知数据应用与服务

为目标，研究在数据流向的全过程中，实现数据的标准 输入以及产品、服务的标准输出，并在大数据采集、转

•工程应用*张路平,等:海域态势感知中的大数据应用探析学,2015, 45(1)：1-44.[2]

2019, 35(6)换、管理与应用的过程中不断完善#3.3实现人工智能和大数据结合的海域态势感知在未来的海战中，影响和决定军事行动的核心在 数据，关键在决策#数据的积累和更新、数据的分析和

杨小牛，杨志邦，赖兰剑.下一代信号情报侦察体系架 构：大数据概念的应用[J].中国电子科学研究院学报,

2013, 8(1)：1-7.处理能力将成为获得战场优势的决定性因素#海上敌

[3] 高坤，戴江山，张慕华.基于大数据技术的电子战情报系

我兵力配置、各种侦察平台搜集的情报、作战指挥中心 的每条指令,都是以数据的形式存在并发挥作用，正是

统[J].中国电子科学研究院学报，2017, 12(2)：111 -

114[4]

这些瞬息万变、纷繁复杂的海量数据构成了最基本、最 客观、最全面的海域态势，从而也使大数据本身成为战

庄林，沈彬.美国国防部大数据项目研发与应用[J].国 防科技，2013, 34(3)(8- 61.争攻防的焦点#所有数据的最终目的是为决策提供服 务，人工智能技术就是将“数据优势”向“决策优势”转 化的关键#新一代人工智能技术的兴起正在提供技术

[5] 何友，朱扬勇，赵鹏，等.国防大数据概论[J].系统工程 与电子技术,2016 , 38(6):1300- 1305.[6] 何友,周伟.海上信息感知大数据技术[J].指挥信息系 统与技术,2018 , 9(2)：1-7.突破的方向，在大数据、超级计算平台以及深度学习算 法的共同作用下，新一代人工智能技术和大数据的结 合,必然成为为现代海域态势感知的发展方向。[8] [7]

大数据标准化白皮书[M] 2018版.北京：中国电子技术

标准化研究院，201&季丽伟.基于本体的多源异构海洋监测数据集成研究

4结束语本文概述了海域态势感知数据处理与大数据技术

[9]

[D].上海：上海海洋大学,2015.张瑶,李蜀瑜,汤癑.大数据下的多源异构知识融合算法

的契合性，通过分析大数据在国内外军民领域的应用 与发展趋势，探讨了海域态势感知大数据处理与应用 的若干建议#海域态势感知数据具备大数据特性，在

研究[J].计算机技术与发展,2017 , 27(9)(2- 16.[10] 何勰,严建钢,于超.舰艇编队电子侦察的大数据应用分

析[J].舰船电子工程,2016 , 36(9):76-79.此背景下,本文期望能够为利用大数据技术提升海域 态势感知数据的分析处理能力提供若干发展思路#■参考文献：[1]李学龙，龚海刚.大数据系统综述[J].中国科学：信息科[11] 钱程程，陈戈.海洋大数据科学发展现状与展望[J].中

国科学院院刊,2018 , 33(8):884-891.[12] 季华益,唐莽,王佩.雷达对抗电子侦察中的大数据应用

探析[J].航天电子对抗，2018,34(3)(-4 , 64.美空军进行定向能武器反蜂群无人机试验2019年10月15日-11月6日，在美陆军组织的机动与火力集成演示作战实验中，美空军进行了定向能武 器反蜂群无人机的系列试验，帮助空军确定保护空军基地免受蜂群无人机袭击的具体方案#有5种激光与高功

率微波系统参加了此次定向能反无人机试验，包括：美国先进技术协会的“蝗虫”(LOCUST)反无人机激光武器 系统、波音公司的“紧凑型激光武器系统”(CLaWS)、洛•马公司“雅典娜”(ATHENA)激光器、陆军的“移动远征

高能激光”(MEHEL)系统以及空军研究实验室的“战术大功率作战响应器”(THOR)微波武器#在试验中，各反 无人机系统联入美陆军的作战指挥与控制系统对来袭蜂群无人机进行检测与识别，并根据优先级别对无人机目

标实施拦截;拦截试验共成功拦截80架无人机,单次最大同时拦截了 20架无人机#41