北约无人扫雷潜航器声纳将集成图像处理器(图)

　　中新网3月25日电 据中国国防科技信息网报道，北约军事技术研究人员在进行自主航行器合成孔径声纳演示验证时发现，自适应航距控制和目标探测需要实时的数字信号处理能力，通用电气的智能平台可以提供对应的解决方案。

　　通用电气在图像处理器技术会议(GTC)上宣布，北约科学与技术组织(位于意大利拉斯佩齐亚)下属的海洋研究和实验中心(CMRE)将通用电气的MAGIC 1加固型显示计算机用于其合成孔径声纳演示验证。CMRE自主探雷高频合成孔径声纳项目致力于利用无人潜航器，加强北约扫雷能力。

　　通用电气的MAGIC 1加固型显示计算机基于图像处理器(GPU)技术，改进了沿岸浅水无人扫雷潜航器(MUSCLE)的信息处理和决策能力。MUSCLE采用多分辨率、多面合成孔径声纳，生成海底的细节图像。

　　CMRE专家称，图像处理器技术及其相关的开发工具，如统一计算架构库(CUDA)，在MUSCLE无人潜航器最近进行海试的关键组成部分，此次海试主要针对MUSCLE无人潜航器声纳处理链中计算机的处理能力。CMRE的项目利用人工智能，开发无人潜航器用于扫雷。项目还开发用于发现水雷的自主目标识别算法。

　　CMRE官员称，在无人潜航器上运行算法和实现自主行为，有可能极大地提高反水雷作战的速度。实现这两个目标的关键是潜航器实时处理声纳数据，生成详细海底声纳图像的能力。

　　MAGIC 1是一种基于英伟达公司图像处理器的加固型子系统，拥有小巧的体积。这种图像处理能力正在越来越多地被宇航和防务工业应用于复杂的数字信息处理。在这些应用中，图像处理器被当作大规模并行购入式处理器。

　　北约的MUSCLE无人潜航器基于金枪鱼机器人公司的商用Bluefin-21型无人潜航器。Bluefin-21型无人潜航器的潜深可达1524米，其升级型号的潜深可达将近4572米。

　　MUSCLE无人潜航器采用金枪鱼公司的导航和控制系统、泰勒斯水下系统公司的合成孔径声纳。水面导航时，MUSCLE无人潜航器采用全球定位系统(GPS)传感器，水下导航时，其综合采用多普勒测速声纳和惯性测量装置。

　　CMRE近年来为各种应用开发了多种合成孔径声纳处理算法，但其中没有一种适用于嵌入式实时应用。GPU和CUDA库被认为是执行无人潜航器扫雷任务的理想手段。在意大利技术研究所(IIT)的协助下，整个处理数据链是利用C++语言和CUDA来进行重新设计的。

　　测试工作分别在中端和高端工作站上进行，这些工作站安装有不同型号的特斯拉(TESLA)GPU，能够以超过原始未优化数据70倍的速度进行加速处理。与此同时，CMRE的工程部门开始为MUSCLE无人潜航器集成新的负载部件，主要包括GE公司的加强型CPU和加强版本的特斯拉GT240型GPU。

　　新版CMRE SAS处理算法能够在GPU上近乎实时运行。而传统的无人潜航器一般遵循预先编程设定好的路径，收集原始传感器数据，这些数据将在调查结束后，进行集中分析，这就导致无人潜航器本身没有能力处理意外出现的环境和声呐。(宋磊 程之年)

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