數字孿生無人機探測與反制仿真實驗平臺設計

０ 引言

近年來，無人機技術不斷取得突破，技術革新使得無人機在航程、載荷、穩定性和智能化等方面都得到顯著提升，能勝任更多復雜和精細的任務。由無人機造成的威脅也在不斷發生，不僅帶來人身、設施安全的威脅，還可能導致個人隱私及國家秘密泄露等危害公共安全和良好社會秩序受到嚴重威脅。由此，無人機探測與反制技術的研究與發展應運而生，并引起了世界范圍的廣泛關注，尤其在重大活動、重要場所、軍事基地以及重要警衛活動現場防控等方面，市場需求越來越強烈。無人機探測與反制技術，尤其是反制技術，是當前的世界性難題，針對不同場景和不同復雜環境以及反制可能引發的次生災害問題，目前尚未有一個絕對有效的解決方案。而數字孿生技術能實現虛擬模型與物理模型的動態同步，為無人機探測與反制技術的研究打開新思路，提供新方法。

1 數字孿生技術概述

數字孿生理念起源于1969年阿波羅項目中利用的在軌裝配技術。數字孿生思想的真正提出是2002年邁克爾格里夫斯（Michael Grieves）教授產品全生命周期管理課程上提出的三維模型，包括實體產品、 虛擬產品及二者間的連接。2011 年AFRL 結構力學部門的Pamela A 和Eric J 兩位工程師圍繞戰斗機維護相關內容發表演講，首次明確提出數字孿生的概念。

1.1 數字孿生的定義

目前數字孿生還沒有一個統一的定義。標準化組織認為數字孿生是具有數據連接的特定物理實體或過程的數字化表達；學術界認為數字孿生是以數字化方式創建物理實體的虛擬實體，借助歷史數據、實時數據以及算法模型等，模擬、驗證、預測、控制物理實體全生命周期過程的技術手段。這也是互聯網引用比較多的定義。Gartner提出：數字孿生是現實世界實物或系統的數字化表達，是現實生活中物體、流程或系統的數字鏡像。通過數字化技術和數據模型，可將實體對象或系統與其數字表示相連接，以實現實時監測、仿真和優化。

1.2 數字孿生的典型特征

數字孿生作為多種先進技術的融合體，具有多學科性、虛擬性、連通性、多尺度性、多物理屬性、多次結構、多源異構數據、數據驅動、保真性、動態性實時性、集成性、互操作性、可擴展性、可計算性、可預測性、 閉環性等多種特征。

互操作性數字空間的數字孿生體和物理實體在虛擬空間和現實空間之間實現雙向映射、動態交互和實時連接。能在不同數字模型之間轉換、合并和建立“表達”的等同性，具有以多樣的數字模型映射物理實體的能力。物理實體因操作而發生的變化在虛擬空間的孿生體中實現反映。數字孿生體通過傳感數據了解物理實體狀態的變化，對變化進行分析、預測和優化， 也可反向控制物理實體，實現物理實體和虛擬空間孿生體之間的互操作性。

實時性數字孿生技術是以一種計算機可識別和處理的方式管理數據以對隨時間軸變化的物理實體的屬性、狀態以及內在機理表征，形成物理實體實時狀態的數字虛體映射。物理實體當前的狀態數據在極短的時間段內反映在數字孿生體，同理，數字孿生體發出的指令需要在極短的時間內反映在物理實體，實現數據和指令的實時雙向流動，體現數字孿生的實時性特征。

保真性虛擬空間的數字孿生體是通過建模技術實現模型構建，其保真性是通過多維數據（包括狀態、 相態和時態等）的精準呈現實現的。不同的應用場景對數字孿生體的仿真程度要求有所不同，呈現出的保真程度也不同。以數字孿生城市場景為例，針對政府的城市統籌管理應用場景，建筑物外表面幾何和位置數據及區域級相關統計數據即可滿足應用需求。如遇特定建筑空間的管理需求，則該空間的保真性可能要提升至其內部結構甚至相關聯的軟件系統數據層面。

２ 構建無人機探測與反制模擬推演與輔助決策實驗平臺的意義

在當前技術發展和應用背景下，無人機技術已經成為公安、應急、環保等多個領域的重要工具。隨著公安工作對數字化、智能化要求的提高，數字孿生技術在公安領域的應用變得尤為重要。仿真技術與物聯網、人工智能、大數據等新一代信息技術的融合，特別是數字孿生技術的應用，已被提升到國家戰略層面。

（１）數字孿生技術為無人機技術的研發提供了高效、低成本的仿真平臺，有助于加速新型無人機探測與反制系統的研發進程，提升國家的國防科技實力。

（２）通過模擬復雜的無人機作戰場景，為作戰指揮人員提供戰術驗證和優化平臺，提高無人機作戰的效能和協同作戰能力，為社會安全提供有力保障。

（３）模擬無人機反制技術的應用效果，幫助操作員熟悉和掌握反制技術，提高應對無人機威脅的能力。

（４）通過傳感器等設備實時收集和分析無人機探測與反制過程中的各類數據，為公安工作提供精準的數據支持，制定更加科學合理的反制方案，輔助決策， 提高警務工作智能化水平。

建設基于數字孿生技術的無人機探測與反制模擬推演及輔助決策實驗室，與國家“十四五”規劃綱要中關于加快數字化發展、建設數字中國的戰略指引相契合，符合國家科技形式的迫切需求，也是對國家戰略部署的積極響應。

3 無人機探測與反制模擬推演與決策實驗平臺設計

3.1 實驗平臺構建基本原則

實驗平臺的搭建是連接理論知識與實踐知識的橋梁，為用戶提供一個接近真實環境卻無風險的實踐平臺促進知識的內化與操作技能的提升。嚴格檢驗操作者的專業能力，在失敗與挑戰中給予寶貴的實踐操作機會。平臺的搭建要根據建設內容遵循相應的基本原則，這些原則如同基石支撐著實驗室的有效運行與持續發展，確保每一位參與者都能在其中獲得最大的收益與成長。

（１）高度逼真。數字孿生模型能高度還原無人機的物理特性、行為模式以及作戰環境，為演練提供接近實戰的模擬體驗；利用高精度傳感器、GPS地理信息系統等技術手段，構建高度逼真的三維動態場景，實現無人機及其周邊環境的精確模擬。

（２）實時交互。通過集成物聯網、大數據處理等技術，實時采集、處理與反饋前端感知設備傳輸的數據，實現數字孿生模型與物理世界之間的實時數據交互。

（３）可擴展與可定制。采用模塊化設計，允許用戶根據實際需求添加或替換功能模塊；提供靈活的參數配置接口，支持用戶自定義演練場景和規則，以適應不同場景、不同需求的演練要求。

（４）安全與隱私保護。建立嚴格的權限管理機制，敏感數據只有授權用戶才能訪問。同時要采用加密技術保護數據傳輸與存儲過程中的數據安全，確保數據不被非法獲取或濫用。

3.2 實驗平臺功能設計

通過深度融合仿真、大數據、云計算、人工智能、物聯網等前沿技術，結合軟硬件設備（設施），構建數字孿生無人機探測與反制模擬推演與輔助決策實驗平臺，實現線上、線下虛實融合，各模塊之間數據互聯、互通、互控，為教學模式創新提供示范引領作用，為專業融合提供共建、共享，服務學校人才培養、科研攻關、輔助決策和實戰應用。實驗平臺功能結構如圖１所示。

４ 實驗平臺軟、硬件環境搭建

在搭建數字孿生無人機探測與反制攻防演練實驗平臺過程中，硬件與軟件環境建設至關重要。

4.1 實驗平臺硬件環境建設

硬件環境建設主要包括高性能計算設備、無人機與測試設備、數據采集與傳輸設備和顯示與交互設備。

（１）高性能計算設備。服務器與工作站主要用以支持大規模數據處理、仿真模擬和實時分析。這些設備應具備高計算能力、大內存和高速存儲系統。基本配置需求要滿足服務器１臺，“機架式2U服務器主機，2顆銀牌4210，共20核2.2 GB”配置相當的信創服務器；數字孿生工作站（帶獨顯），八核2.8GHz，8GB內存，256GB硬盤，1GB獨立顯卡，顯示器60cm， 需配置3060顯卡。

（２）數據采集與傳輸設備。根據具體需求和場景選擇不同的傳感器，通過部署多種類型的傳感器，如部署聲音傳感器陣列、震動傳感器、雷達系統和光學設備。高速、穩定的數據傳輸設備（如５Ｇ通信設備、光纖傳輸設備等）。由于無人機的運行狀態可能受到多種因素的影響，需要結合多種傳感器數據綜合分析和判斷，實時監控無人機飛行狀態，包括飛行高度、速度航向、電池狀態等，通過三維模型實時展示無人機的位置和飛行軌跡。實時監控反制設備的運行狀態，包括設備位置、工作模式、能量消耗等，確保反制設備的有效運行。

（３）顯示與交互設備。配置高分辨率的大屏幕顯示系統，用于展示無人機探測與反制的實時畫面和數據分析結果。采用千兆網口，可連接ＰＣ端，支持逐點亮色度校正。視頻處理器采用多輸出、大帶載，支持16路網口和4路光纖輸出，帶載高達1040萬像素，支持HDR輸出，支持個性化的畫質縮放。支持3種畫面縮放模式，包括點對點模式、全屏縮放和自定義縮放， 擁有完備的視頻輸入接口，1路HDMI 2.0，4路DVI，1路3G-SDI多窗口顯示支持５ 窗口任意布局。支持預監輸出畫面，預監內容通過HDMI發送到顯示器顯示， 支持智能控制軟件操作控制。

4.2 軟件環境建設

軟件環境主要包括數字孿生集成系統、無人機探測與反制仿真訓練系統和無人機探測與反制模擬推演與決策系統。

4.2.1 數字孿生集成系統

基于物聯網、大數據、云計算和人工智能等技術構建的數字孿生實驗平臺實現物理世界與數字世界的無縫連接與交互。通過傳感器數據、歷史數據、設計模型等多種信息融合，提供全面、實時、可交互的虛擬鏡像系統，幫助推演者更好地完成目標任務，決策者在決策中更好地理解、分析和優化實體對象的性能和運行狀況。數字孿生實驗平臺框架如圖２所示。

（１）多源數據融合模塊。主要構建一個數據集成

接口體系，能兼容并支持SYSLOG、JDBC 和Socket等多種廣泛使用的通信協議接口，整合、清洗、轉換來自不同源的數據，為數字孿生集成平臺提供準確、一致的基礎數據，實現與數據感知模塊有效的數據采集和同步，實時在虛擬空間對應呈現；系統包括視頻、圖片、數據、位置等各類數據接入，實現無人機數據接入、業務處置、孿生可視和聯動指揮一體化兼容，支持快速接入無人機實時數據，通過平臺可查看無人機工作狀態、飛行軌跡、執行任務、剩余電量和實時畫面等內容。

（２）數字孿生場景編輯模塊。基于先進的圖形渲染和三維建模技術，建立豐富的模型庫和素材庫，同時支持自定義模型，可根據需要選擇并導入各類三維場景及模型，通過拖拽、放置、編輯等方式快速創建和編輯數字孿生場景元素，支持孿生體管理，實現相對復雜的業務場景通過自由組合的方式搭建相對復雜的業務場景，具備數字孿生基礎引擎功能，實現三維視頻融合、數據和三維場景可視化展示，支持多種圖層模板， 以滿足各種不同業務需求。模型庫如圖3所示。

4.2.2 無人機探測與反制仿真訓練系統

（１）無人機探測模擬訓練模塊。主要針對無人機探測技能訓練的一種方式，學習無人機探測設備類型、性能指標和使用限制等，借助于模擬仿真技術，設定多種無人機出現場景，如低空飛行、隱蔽飛行和集群飛行等，模擬真實環境中的探測。熟悉無人機探測設備的工作原理和操作流程，提高在復雜環境下準確探測和識別無人機的能力，培養應對無人機威脅的快速反應和處置能力。

（２）無人機反制模擬訓練模塊。主要針對無人機反制操作的模擬訓練，熟悉反制設備的性能，掌握無人機反制的基本技能，包括識別無人機、追蹤無人機，設定多種無人機攻擊場景，如偵查、攻擊和干擾等，模擬實戰環境，根據無人機類型、飛行軌跡和高度等信息選擇合適的反制策略和設備，提升應對能力和反應速度， 確保能迅速有效地實施反制策略。

4.2.3 無人機探測與反制模擬推演與決策系統

（１）無人機基礎知識學習模塊。建立一套全面、 深入的學習體系，內容涵蓋無人機的基本原理和飛行控制理論、無人機的構造和各部件的功能、無人機的操作流程和安全規范等。通過虛擬仿真技術實操訓練， 認知無人機的各個組成部件及其功能原理，學習無人機的結構特點，幫助用戶針對不同任務類型選擇適合的無人機，提高操作水平。

（２）模擬推演與輔助決策模塊。模擬推演與輔助決策模塊實現對無人機的實時監測與預警，集成無人機探測與反制策略推演以及輔助決策等功能。充分利用多源數據融合系統接收前端感知設備傳輸的數據，捕捉入侵無人機信號，分析信號特征以確定無人機的位置、速度、航向等重要信息，實現對空域內無人機的快速發現與識別。同時，模塊還具數據分析和處理能力，根據實時監測數據和歷史數據，對無人機侵襲活動綜合分析，評估其潛在威脅，并根據評估結果，推演反制策略，包括何時實施反制，采取何種反制手段， 如：電磁干擾、GPS欺騙、激光毀傷等方法使無人機失去控制、偏離航線或迫使其降落等，制定反制策略，試驗反制效果，判斷策略的可行性，并不斷改進策略，并將最終推演策略存入反制策略庫，以備后期遇到類似的無人機侵襲，模塊能提供預設策略推演方案，用戶可在此方案基礎上根據模擬現場情況制定反制方案。 同時為決策者提供直觀、便捷的操作界面，實時展示無人機侵襲活動情況和反制策略推演結果，為決策者提供輔助決策作用。支持各類反無設備并預留第三方軟件接口，便于未來技術升級和擴展。無人機探測與反制模擬推演流程如圖４所示。

4.3 平臺實驗案例

模型庫中預設多種型號無人機，用戶可根據需要自定義模型，也可實現第三方軟件導入模型。同時構建通用模型庫以及行為模型庫，用于場景搭建。用戶可根據需要，通過簡單拖拽模型庫中模型到自定義場景，實現個性化布局，也可根據實際場景模型構建。在自定義搭建三維訓練場景的基礎上，部署探測設備，用于實時發現入侵無人機，報警提示有非法入侵無人機進入監測范圍空域并及時采取措施摧毀非法入侵無人機。如圖５所示為無人機入侵被成功攔截效果圖。該無人機侵襲案例中，當敵機進入設定場景監測區域，無人機探測設備成功探測到有敵機進入，塔臺及時提示告警信息并用紅色提示嚴重告警：盡快采取措施攔截。 同步提供無人機型號、數量、實時飛行高度、飛行速度等基礎信息，為制定反制策略提供數據支撐。采用GPS信號干擾，成功攔截并摧毀3架非法入侵無人機。

5 結語

基于數字孿生技術的無人機探測與反制、模擬推演與輔助決策實驗平臺，利用數字孿生技術構建虛擬仿真環境，實時模擬無人機飛行軌跡和潛在威脅，實現對無人機探測與反制策略的模擬推演，為決策者提供科學依據。為更好地適應復雜多變的無人機探測與反制場景，平臺的模擬精度和實時性仍需進一步提升。 平臺的通用性和可擴展性也有待加強，以支持更多類型和規模的無人機探測與反制任務。今后，將繼續優化和完善實驗平臺，推動無人機探測與反制技術的發展和應用。

構建的實驗教學模式表現出強烈的好奇心和參與熱情；93％的學生認為虛擬透視體驗加深了他們對半導體器件原理的理解，并促進對電子技術課程的深度探究；91％的學生表示MR技術激發了他們的想象力，增強他們自主設計實驗的意愿。此外，“基于MR構建的電子技術實驗”榮獲第25屆中國教育技術協會優秀教育仿真案例，體現了其在教育創新領域的價值。本MR技術嵌入電子實驗教學的初步探索，表明了其在教學實踐中的可行性和有效性，也為未來智能實驗教學模式的創新積累了實踐經驗。

內容來源：《實驗室研究與探索》，2025,44(05):106-110+115

作者：付麗秋;盧立紅;史可貞;黃宗文

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