تتضمن مزايا التعاون بين النظام الكهروضوئي والرادار في التعرف على الهدف بشكل أساسي الجوانب التالية:
تحسين دقة التعرف
التكامل المعلوماتي: يمكن للرادار توفير مسافة الهدف وسرعته وسمته وغيرها من المعلومات، بينما يمكن للنظام الكهروضوئي الحصول على صورة الهدف ولونه وملمسه وخصائص المظهر الأخرى. يمكن أن يوفر دمج البيانات بين الاثنين معلومات أكثر شمولاً وثراءً عن الهدف، وذلك لتحديد الهدف بدقة أكبر وتقليل حالة سوء التقدير وفقدان الحكم.
التحقق متعدد الأبعاد: يمكن للمراقبة والقياس متعدد الأبعاد للهدف من خلال الرادار والنظام الكهروضوئي التحقق من خصائص الهدف واستكمالها بشكل متبادل. على سبيل المثال، يمكن دمج معلومات الموقع وحالة الحركة للهدف الذي تم اكتشافه بواسطة الرادار مع معلومات المظهر والموقف للهدف في الصورة الكهروضوئية لتأكيد هوية الهدف ونمط الخط بشكل أكبر، وتحسين موثوقية التعرف.
تعزيز القدرة على التكيف البيئي
العمل في جميع الأحوال الجوية: يتمتع الرادار بالقدرة على العمل في جميع الأحوال الجوية طوال اليوم، ولا يقتصر على الضوء والطقس والظروف الأخرى، ويمكنه اكتشاف الأهداف وتتبعها في البيئات القاسية. يمكن للنظام الكهروضوئي توفير معلومات صور عالية الدقة في ظل ظروف الإضاءة الجيدة. يمكن أن يؤدي الجمع بين الاثنين إلى تحقيق تحديد فعال للهدف في ظل ظروف الطقس والإضاءة المختلفة، مما يضمن استقرار النظام وموثوقيته.
التعامل مع البيئات المعقدة: في بيئات ساحة المعركة المعقدة أو البيئات الحضرية، توجد عوامل تداخل ووسائل تمويه مختلفة. يمكن للتعاون الكهروضوئي والراداري التعامل بشكل أفضل مع هذه المواقف المعقدة من خلال مبادئ الكشف المختلفة وطرق معالجة البيانات. على سبيل المثال، يمكن للرادار اختراق بعض العوائق أو التمويه للعثور على الأهداف، بينما يمكن للأنظمة الكهروضوئية تحديد الأهداف المموهة من خلال تحليل الصور.
توسيع نطاق الكشف وتحسين دقة التتبع
الكشف عن بعد وتحديد المواقع بدقة: يتمتع الرادار بمدى كشف طويل ويمكنه العثور على الهدف وتتبعه عندما يكون الهدف بعيدًا. عندما يدخل الهدف النطاق الفعال للنظام الكهروضوئي، يمكن للنظام الكهروضوئي تحديد موقع الهدف وتحديده بدقة أكبر، وذلك لتحقيق التركيبة العضوية للكشف عن بعد وتحديد المواقع الدقيقة على مسافة قصيرة، وتحسين قدرة النظام بأكمله على مراقبة الهدف.
تتبع التتابع: أثناء حركة الهدف، يمكن للرادار ونظام الكهروضوئية تنفيذ تتبع التتابع. عندما يكون الهدف بعيدًا، يستمر الرادار في تتبع الهدف، ومع اقتراب الهدف تدريجيًا، يقوم نظام الكهروضوئية بتتبع وتحديد أكثر دقة، مما يتيح اللعب الكامل لمزايا الاثنين في قطاعات المسافة المختلفة لتحقيق النطاق الكامل للتتبع المستقر للهدف.
تحسين قدرة النظام على مكافحة التداخل
تحديد مصدر التداخل وقمعه: غالبًا ما تكون الأنظمة الكهروضوئية والرادارية عرضة لمصادر تداخل مختلفة، ومن خلال التعاون بين الاثنين، يمكنك تحديد نوع وموقع مصادر التداخل بشكل أكثر دقة، واتخاذ تدابير مضادة للتداخل المقابلة. على سبيل المثال، عندما يتعرض الرادار للتداخل الكهرومغناطيسي، يمكن للنظام الكهروضوئي الاستمرار في توفير معلومات الصورة للهدف لمساعدة الرادار على تتبع الهدف. على العكس من ذلك، عندما يتعرض النظام الكهروضوئي للتداخل البصري، يمكن لبيانات الكشف عن الرادار أن توفر الدعم للتعرف على الهدف.
دمج البيانات المضادة للتداخل: يمكن دمج البيانات التي تم الحصول عليها بواسطة نظام الرادار والنظام الكهروضوئي لتحسين قدرة النظام على مكافحة التداخل من خلال استخدام التكرار والتكامل للبيانات. من خلال تحليل ومعالجة البيانات المندمجة، يمكن تصفية إشارة التداخل بشكل فعال ويمكن استخراج معلومات الهدف الحقيقي، بحيث يمكن للنظام الحفاظ على أداء جيد للتعرف على الهدف في بيئة التداخل المعقدة.
ومع ذلك، هناك بعض العيوب والتحديات التي تواجه النهج التعاوني بين الإلكترونيات البصرية والرادار في التعرف على الهدف:
زيادة تعقيد النظام
تكامل المعدات أمر صعب: يتطلب دمج النظام الكهروضوئي ونظام الرادار معًا حل مشكلات واجهة الأجهزة ونقل البيانات وإمدادات الطاقة وغيرها من الجوانب، مما يزيد من تعقيد وصعوبة تصميم النظام. قد تكون هناك مشكلات توافق بين أنواع مختلفة من المعدات الكهروضوئية ومعدات الرادار، ويتطلب الأمر الكثير من أعمال التصحيح والتحسين لضمان التشغيل الطبيعي للنظام.
خوارزمية دمج البيانات معقدة: لتحقيق الدمج الفعال لبيانات الرادار والبيانات الضوئية، من الضروري تصميم خوارزمية دمج بيانات معقدة. تحتاج هذه الخوارزميات إلى مراعاة الأنواع المختلفة من البيانات والدقة ومزامنة الوقت وعوامل أخرى، والقدرة على معالجة عدد كبير من البيانات بسرعة ودقة في حالة المتطلبات العالية في الوقت الفعلي. يستغرق تطوير وتحسين خوارزميات دمج البيانات هذه الكثير من الوقت والطاقة، كما يتطلب أيضًا موارد حوسبة عالية.
زيادة التكلفة
تكلفة الأجهزة: النظام الكهروضوئي ونظام الرادار بحد ذاتهما لهما تكلفة معينة، ويحتاج الجمع بينهما إلى تجهيز هذين الجهازين في نفس الوقت، مما يزيد من تكلفة شراء الأجهزة. بالإضافة إلى ذلك، من أجل تحقيق العمل التعاوني بين الاثنين، قد يكون من الضروري شراء بعض المعدات والملحقات الإضافية، مثل معالجات دمج البيانات، ووحدات التحكم في المزامنة، وما إلى ذلك، مما يزيد من تكلفة الأجهزة للنظام.
تكاليف الصيانة: مع زيادة تعقيد النظام، تزداد تكاليف صيانته تبعًا لذلك. تتطلب كل من المعدات الكهروضوئية والرادارية صيانة منتظمة ومعايرة وإصلاحًا شاملاً لضمان أداء مستقر وموثوق. عندما يفشل النظام، بسبب إشراك معدات متعددة وتكنولوجيا معقدة، تكون صعوبة استكشاف الأخطاء وإصلاحها أكبر أيضًا، مما يتطلب فنيين محترفين ووقت صيانة أطول، مما يزيد من تكلفة الصيانة ووقت تعطل النظام.
ضغط معالجة البيانات ونقلها مرتفع
كمية كبيرة من البيانات: تحتوي بيانات الصور التي يولدها النظام الكهروضوئي وبيانات الكشف التي يولدها نظام الرادار على كمية كبيرة من البيانات، ويحتاج دمج ومعالجة بيانات الاثنين إلى احتلال مساحة تخزين كبيرة وعرض نطاق نقل كبير. وخاصة في سيناريو تحديد الأهداف المتعددة والمراقبة في الوقت الفعلي، ستزداد كمية البيانات بشكل كبير، مما يفرض متطلبات أعلى على نظام معالجة البيانات ونقلها.
متطلبات عالية في الوقت الحقيقي: عادةً ما يلزم إكمال تحديد الهدف في فترة زمنية قصيرة من أجل اتخاذ القرارات والاستجابات في الوقت المناسب. يجب أن يفي دمج ومعالجة البيانات الكهروضوئية والرادارية بمتطلبات الوقت الحقيقي، وإلا فقد يؤدي ذلك إلى تأخير وفقدان معلومات الهدف، مما يؤثر على أداء وتأثير تطبيق النظام. في حالة وجود كمية كبيرة من البيانات، فإن كيفية ضمان معالجة البيانات ونقلها في الوقت الحقيقي هي مشكلة ملحة يجب حلها.
من الصعب ربط الميزات المستهدفة
اختلاف كبير في السمات: هناك فرق كبير بين بيانات الرادار والبيانات الكهروضوئية في تمثيل السمات. تعتمد بيانات الرادار بشكل أساسي على المعلومات العددية لخصائص التشتت الكهرومغناطيسي، بينما تعتمد البيانات الكهروضوئية على معلومات الصورة للتصوير الضوئي. تعد كيفية ربط ومطابقة هاتين الميزتين المختلفتين بشكل فعال إحدى المشكلات الرئيسية لتحقيق التعرف على الهدف. قد تظهر أنواع مختلفة من الأهداف أشكالًا مختلفة في صور الرادار والصور الكهروضوئية، لذلك يجب إنشاء نماذج دقيقة للسمات وقواعد الارتباط من أجل تحقيق التعرف الدقيق على الهدف.
التغيير الديناميكي: قد تتغير خصائص الهدف ديناميكيًا مع تغير الوقت والبيئة وحالته الخاصة، مما يزيد من صعوبة ربط السمات. على سبيل المثال، سيؤثر تغيير موقف الهدف وتغير مادة السطح وتعديل حالة الحركة على قياس وتعرف خصائصه بواسطة أنظمة الرادار والأنظمة الكهروضوئية. تعد كيفية تحديث وتعديل نموذج ربط السمات في الوقت الفعلي تحديًا مهمًا لتحسين دقة التعرف على الهدف.
إن النمط التعاوني بين الفوتونية والرادار في التعرف على الهدف له العيوب التالية:
زيادة تعقيد النظام
صعوبة تكامل المعدات: تختلف واجهة الأجهزة الخاصة بالنظام الكهروضوئي ونظام الرادار ونقل البيانات وإمدادات الطاقة وغيرها من جوانب التكامل بين الاثنين، حيث يتطلب تكامل الاثنين حل العديد من مشكلات التوافق، كما يتطلب أيضًا إجراء الكثير من أعمال التصحيح والتحسين، مما يزيد من صعوبة تصميم النظام وتنفيذه.
خوارزمية دمج البيانات معقدة: تختلف بيانات الرادار والبيانات الضوئية من حيث النوع والدقة ومزامنة الوقت وعوامل أخرى، لذلك من الصعب ويستغرق وقتًا طويلاً تصميم خوارزمية تكامل البيانات التي يمكنها معالجة عدد كبير من البيانات بسرعة ودقة، كما تتطلب موارد حوسبة عالية.
زيادة التكلفة
تكلفة الأجهزة: إن التجهيز المتزامن بنظام ضوئي كهربائي ونظام رادار وملحقات ذات صلة، مثل معالج دمج البيانات ووحدة التحكم في المزامنة، وما إلى ذلك، من شأنه أن يزيد بشكل كبير من تكلفة شراء الأجهزة.
تكاليف الصيانة: يؤدي تعقيد النظام إلى زيادة تكاليف الصيانة، حيث تحتاج المعدات الضوئية والرادارية إلى صيانة منتظمة ومعايرة وتجديد واستكشاف الأخطاء وإصلاحها عندما يكون الفشل صعبًا، مما يتطلب موظفين محترفين وفنيين ومزيدًا من وقت الصيانة، مما يؤدي إلى زيادة وقت التوقف عن العمل.
ضغط معالجة البيانات ونقلها مرتفع
كمية كبيرة من البيانات: بيانات الصور للنظام الكهروضوئي وبيانات الكشف لنظام الرادار كبيرة، ويتطلب دمج ومعالجة هذه البيانات كمية كبيرة من مساحة التخزين وعرض النطاق الترددي للإرسال. في سيناريو تحديد الأهداف المتعددة والمراقبة في الوقت الفعلي، تزداد كمية البيانات بشكل كبير، مما يتطلب متطلبات أعلى لأنظمة معالجة البيانات والإرسال.
متطلبات عالية في الوقت الحقيقي: يلزم إكمال تحديد الهدف في وقت قصير لضمان اتخاذ القرار والاستجابة في الوقت المناسب، ولكن من الصعب تلبية متطلبات الوقت الحقيقي لعدد كبير من دمج البيانات ومعالجتها، مما قد يؤدي إلى تأخير وفقدان معلومات الهدف، مما يؤثر على أداء النظام وتأثيرات التطبيق.
من الصعب ربط الميزات المستهدفة
اختلاف كبير في الميزات: تعتمد بيانات الرادار على المعلومات الرقمية لخصائص التشتت الكهرومغناطيسي، وتعتمد البيانات الكهروضوئية على معلومات الصورة للتصوير الضوئي. يختلف تمثيل الميزات لكلا النوعين بشكل كبير، والربط والمطابقة بشكل فعال هو المشكلة الرئيسية في التعرف على الهدف. تتمتع الأنواع المختلفة من الأهداف بأداء مختلف في صور الرادار والصور الكهروضوئية، ويجب إنشاء نماذج دقيقة للميزات وقواعد الارتباط.
التغيير الديناميكي: يتغير وضع الجسم ومادة السطح وحالة الحركة وغيرها من ميزات الهدف ديناميكيًا مع الوقت والبيئة وعوامل أخرى، مما يزيد من صعوبة ربط الميزات. تعد كيفية تحديث وتعديل نموذج ربط الميزات في الوقت الفعلي لتحسين دقة التعرف على الهدف تحديًا كبيرًا.