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设备与工具０ 引言
近年来，无人机技术不断取得突破，技术革新使得无人机在航程、载荷、稳定性和智能化等方面都得到显著提升，能胜任更多复杂和精细的任务。由无人机造成的威胁也在不断发生，不仅带来人身、设施安全的威胁，还可能导致个人隐私及国家秘密泄露等危害公共安全和良好社会秩序受到严重威胁。由此，无人机探测与反制技术的研究与发展应运而生，并引起了世界范围的广泛关注，尤其在重大活动、重要场所、军事基地以及重要警卫活动现场防控等方面，市场需求越来越强烈。无人机探测与反制技术，尤其是反制技术，是当前的世界性难题，针对不同场景和不同复杂环境以及反制可能引发的次生灾害问题，目前尚未有一个绝对有效的解决方案。而数字孪生技术能实现虚拟模型与物理模型的动态同步，为无人机探测与反制技术的研究打开新思路，提供新方法。
1 数字孪生技术概述
数字孪生理念起源于1969年阿波罗项目中利用的在轨装配技术。数字孪生思想的真正提出是2002年迈克尔格里夫斯（Michael Grieves）教授产品全生命周期管理课程上提出的三维模型，包括实体产品、 虚拟产品及二者间的连接。2011 年AFRL 结构力学部门的Pamela A 和Eric J 两位工程师围绕战斗机维护相关内容发表演讲，首次明确提出数字孪生的概念。
1.1 数字孪生的定义
目前数字孪生还没有一个统一的定义。标准化组织认为数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达；学术界认为数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体，借助历史数据、实时数据以及算法模型等，模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。这也是互联网引用比较多的定义。Gartner提出：数字孪生是现实世界实物或系统的数字化表达，是现实生活中物体、流程或系统的数字镜像。通过数字化技术和数据模型，可将实体对象或系统与其数字表示相连接，以实现实时监测、仿真和优化。
1.2 数字孪生的典型特征
数字孪生作为多种先进技术的融合体，具有多学科性、虚拟性、连通性、多尺度性、多物理属性、多次结构、多源异构数据、数据驱动、保真性、动态性实时性、集成性、互操作性、可扩展性、可计算性、可预测性、 闭环性等多种特征。
互操作性数字空间的数字孪生体和物理实体在虚拟空间和现实空间之间实现双向映射、动态交互和实时连接。能在不同数字模型之间转换、合并和建立“表达”的等同性，具有以多样的数字模型映射物理实体的能力。物理实体因操作而发生的变化在虚拟空间的孪生体中实现反映。数字孪生体通过传感数据了解物理实体状态的变化，对变化进行分析、预测和优化， 也可反向控制物理实体，实现物理实体和虚拟空间孪生体之间的互操作性。
实时性数字孪生技术是以一种计算机可识别和处理的方式管理数据以对随时间轴变化的物理实体的属性、状态以及内在机理表征，形成物理实体实时状态的数字虚体映射。物理实体当前的状态数据在极短的时间段内反映在数字孪生体，同理，数字孪生体发出的指令需要在极短的时间内反映在物理实体，实现数据和指令的实时双向流动，体现数字孪生的实时性特征。
保真性虚拟空间的数字孪生体是通过建模技术实现模型构建，其保真性是通过多维数据（包括状态、 相态和时态等）的精准呈现实现的。不同的应用场景对数字孪生体的仿真程度要求有所不同，呈现出的保真程度也不同。以数字孪生城市场景为例，针对政府的城市统筹管理应用场景，建筑物外表面几何和位置数据及区域级相关统计数据即可满足应用需求。如遇特定建筑空间的管理需求，则该空间的保真性可能要提升至其内部结构甚至相关联的软件系统数据层面。
２ 构建无人机探测与反制模拟推演与辅助决策实验平台的意义
在当前技术发展和应用背景下，无人机技术已经成为公安、应急、环保等多个领域的重要工具。随着公安工作对数字化、智能化要求的提高，数字孪生技术在公安领域的应用变得尤为重要。仿真技术与物联网、人工智能、大数据等新一代信息技术的融合，特别是数字孪生技术的应用，已被提升到国家战略层面。
（１）数字孪生技术为无人机技术的研发提供了高效、低成本的仿真平台，有助于加速新型无人机探测与反制系统的研发进程，提升国家的国防科技实力。
（２）通过模拟复杂的无人机作战场景，为作战指挥人员提供战术验证和优化平台，提高无人机作战的效能和协同作战能力，为社会安全提供有力保障。
（３）模拟无人机反制技术的应用效果，帮助操作员熟悉和掌握反制技术，提高应对无人机威胁的能力。
（４）通过传感器等设备实时收集和分析无人机探测与反制过程中的各类数据，为公安工作提供精准的数据支持，制定更加科学合理的反制方案，辅助决策， 提高警务工作智能化水平。
建设基于数字孪生技术的无人机探测与反制模拟推演及辅助决策实验室，与国家“十四五”规划纲要中关于加快数字化发展、建设数字中国的战略指引相契合，符合国家科技形式的迫切需求，也是对国家战略部署的积极响应。
3 无人机探测与反制模拟推演与决策实验平台设计
3.1 实验平台构建基本原则
实验平台的搭建是连接理论知识与实践知识的桥梁，为用户提供一个接近真实环境却无风险的实践平台促进知识的内化与操作技能的提升。严格检验操作者的专业能力，在失败与挑战中给予宝贵的实践操作机会。平台的搭建要根据建设内容遵循相应的基本原则，这些原则如同基石支撑着实验室的有效运行与持续发展，确保每一位参与者都能在其中获得最大的收益与成长。
（１）高度逼真。数字孪生模型能高度还原无人机的物理特性、行为模式以及作战环境，为演练提供接近实战的模拟体验；利用高精度传感器、GPS地理信息系统等技术手段，构建高度逼真的三维动态场景，实现无人机及其周边环境的精确模拟。
（２）实时交互。通过集成物联网、大数据处理等技术，实时采集、处理与反馈前端感知设备传输的数据，实现数字孪生模型与物理世界之间的实时数据交互。
（３）可扩展与可定制。采用模块化设计，允许用户根据实际需求添加或替换功能模块；提供灵活的参数配置接口，支持用户自定义演练场景和规则，以适应不同场景、不同需求的演练要求。
（４）安全与隐私保护。建立严格的权限管理机制，敏感数据只有授权用户才能访问。同时要采用加密技术保护数据传输与存储过程中的数据安全，确保数据不被非法获取或滥用。
3.2 实验平台功能设计
通过深度融合仿真、大数据、云计算、人工智能、物联网等前沿技术，结合软硬件设备（设施），构建数字孪生无人机探测与反制模拟推演与辅助决策实验平台，实现线上、线下虚实融合，各模块之间数据互联、互通、互控，为教学模式创新提供示范引领作用，为专业融合提供共建、共享，服务学校人才培养、科研攻关、辅助决策和实战应用。实验平台功能结构如图１所示。
４ 实验平台软、硬件环境搭建
在搭建数字孪生无人机探测与反制攻防演练实验平台过程中，硬件与软件环境建设至关重要。
4.1 实验平台硬件环境建设
硬件环境建设主要包括高性能计算设备、无人机与测试设备、数据采集与传输设备和显示与交互设备。
（１）高性能计算设备。服务器与工作站主要用以支持大规模数据处理、仿真模拟和实时分析。这些设备应具备高计算能力、大内存和高速存储系统。基本配置需求要满足服务器１台，“机架式2U服务器主机，2颗银牌4210，共20核2.2 GB”配置相当的信创服务器；数字孪生工作站（带独显），八核2.8GHz，8GB内存，256GB硬盘，1GB独立显卡，显示器60cm， 需配置3060显卡。
（２）数据采集与传输设备。根据具体需求和场景选择不同的传感器，通过部署多种类型的传感器，如部署声音传感器阵列、震动传感器、雷达系统和光学设备。高速、稳定的数据传输设备（如５Ｇ通信设备、光纤传输设备等）。由于无人机的运行状态可能受到多种因素的影响，需要结合多种传感器数据综合分析和判断，实时监控无人机飞行状态，包括飞行高度、速度航向、电池状态等，通过三维模型实时展示无人机的位置和飞行轨迹。实时监控反制设备的运行状态，包括设备位置、工作模式、能量消耗等，确保反制设备的有效运行。
（３）显示与交互设备。配置高分辨率的大屏幕显示系统，用于展示无人机探测与反制的实时画面和数据分析结果。采用千兆网口，可连接ＰＣ端，支持逐点亮色度校正。视频处理器采用多输出、大带载，支持16路网口和4路光纤输出，带载高达1040万像素，支持HDR输出，支持个性化的画质缩放。支持3种画面缩放模式，包括点对点模式、全屏缩放和自定义缩放， 拥有完备的视频输入接口，1路HDMI 2.0，4路DVI，1路3G-SDI多窗口显示支持５ 窗口任意布局。支持预监输出画面，预监内容通过HDMI发送到显示器显示， 支持智能控制软件操作控制。
4.2 软件环境建设
软件环境主要包括数字孪生集成系统、无人机探测与反制仿真训练系统和无人机探测与反制模拟推演与决策系统。
4.2.1 数字孪生集成系统
基于物联网、大数据、云计算和人工智能等技术构建的数字孪生实验平台实现物理世界与数字世界的无缝连接与交互。通过传感器数据、历史数据、设计模型等多种信息融合，提供全面、实时、可交互的虚拟镜像系统，帮助推演者更好地完成目标任务，决策者在决策中更好地理解、分析和优化实体对象的性能和运行状况。数字孪生实验平台框架如图２所示。
（１）多源数据融合模块。主要构建一个数据集成
接口体系，能兼容并支持SYSLOG、JDBC 和Socket等多种广泛使用的通信协议接口，整合、清洗、转换来自不同源的数据，为数字孪生集成平台提供准确、一致的基础数据，实现与数据感知模块有效的数据采集和同步，实时在虚拟空间对应呈现；系统包括视频、图片、数据、位置等各类数据接入，实现无人机数据接入、业务处置、孪生可视和联动指挥一体化兼容，支持快速接入无人机实时数据，通过平台可查看无人机工作状态、飞行轨迹、执行任务、剩余电量和实时画面等内容。
（２）数字孪生场景编辑模块。基于先进的图形渲染和三维建模技术，建立丰富的模型库和素材库，同时支持自定义模型，可根据需要选择并导入各类三维场景及模型，通过拖拽、放置、编辑等方式快速创建和编辑数字孪生场景元素，支持孪生体管理，实现相对复杂的业务场景通过自由组合的方式搭建相对复杂的业务场景，具备数字孪生基础引擎功能，实现三维视频融合、数据和三维场景可视化展示，支持多种图层模板， 以满足各种不同业务需求。模型库如图3所示。
4.2.2 无人机探测与反制仿真训练系统
（１）无人机探测模拟训练模块。主要针对无人机探测技能训练的一种方式，学习无人机探测设备类型、性能指标和使用限制等，借助于模拟仿真技术，设定多种无人机出现场景，如低空飞行、隐蔽飞行和集群飞行等，模拟真实环境中的探测。熟悉无人机探测设备的工作原理和操作流程，提高在复杂环境下准确探测和识别无人机的能力，培养应对无人机威胁的快速反应和处置能力。
（２）无人机反制模拟训练模块。主要针对无人机反制操作的模拟训练，熟悉反制设备的性能，掌握无人机反制的基本技能，包括识别无人机、追踪无人机，设定多种无人机攻击场景，如侦查、攻击和干扰等，模拟实战环境，根据无人机类型、飞行轨迹和高度等信息选择合适的反制策略和设备，提升应对能力和反应速度， 确保能迅速有效地实施反制策略。
4.2.3 无人机探测与反制模拟推演与决策系统
（１）无人机基础知识学习模块。建立一套全面、 深入的学习体系，内容涵盖无人机的基本原理和飞行控制理论、无人机的构造和各部件的功能、无人机的操作流程和安全规范等。通过虚拟仿真技术实操训练， 认知无人机的各个组成部件及其功能原理，学习无人机的结构特点，帮助用户针对不同任务类型选择适合的无人机，提高操作水平。
（２）模拟推演与辅助决策模块。模拟推演与辅助决策模块实现对无人机的实时监测与预警，集成无人机探测与反制策略推演以及辅助决策等功能。充分利用多源数据融合系统接收前端感知设备传输的数据，捕捉入侵无人机信号，分析信号特征以确定无人机的位置、速度、航向等重要信息，实现对空域内无人机的快速发现与识别。同时，模块还具数据分析和处理能力，根据实时监测数据和历史数据，对无人机侵袭活动综合分析，评估其潜在威胁，并根据评估结果，推演反制策略，包括何时实施反制，采取何种反制手段， 如：电磁干扰、GPS欺骗、激光毁伤等方法使无人机失去控制、偏离航线或迫使其降落等，制定反制策略，试验反制效果，判断策略的可行性，并不断改进策略，并将最终推演策略存入反制策略库，以备后期遇到类似的无人机侵袭，模块能提供预设策略推演方案，用户可在此方案基础上根据模拟现场情况制定反制方案。 同时为决策者提供直观、便捷的操作界面，实时展示无人机侵袭活动情况和反制策略推演结果，为决策者提供辅助决策作用。支持各类反无设备并预留第三方软件接口，便于未来技术升级和扩展。无人机探测与反制模拟推演流程如图４所示。
4.3 平台实验案例
模型库中预设多种型号无人机，用户可根据需要自定义模型，也可实现第三方软件导入模型。同时构建通用模型库以及行为模型库，用于场景搭建。用户可根据需要，通过简单拖拽模型库中模型到自定义场景，实现个性化布局，也可根据实际场景模型构建。在自定义搭建三维训练场景的基础上，部署探测设备，用于实时发现入侵无人机，报警提示有非法入侵无人机进入监测范围空域并及时采取措施摧毁非法入侵无人机。如图５所示为无人机入侵被成功拦截效果图。该无人机侵袭案例中，当敌机进入设定场景监测区域，无人机探测设备成功探测到有敌机进入，塔台及时提示告警信息并用红色提示严重告警：尽快采取措施拦截。 同步提供无人机型号、数量、实时飞行高度、飞行速度等基础信息，为制定反制策略提供数据支撑。采用GPS信号干扰，成功拦截并摧毁3架非法入侵无人机。
5 结语
基于数字孪生技术的无人机探测与反制、模拟推演与辅助决策实验平台，利用数字孪生技术构建虚拟仿真环境，实时模拟无人机飞行轨迹和潜在威胁，实现对无人机探测与反制策略的模拟推演，为决策者提供科学依据。为更好地适应复杂多变的无人机探测与反制场景，平台的模拟精度和实时性仍需进一步提升。 平台的通用性和可扩展性也有待加强，以支持更多类型和规模的无人机探测与反制任务。今后，将继续优化和完善实验平台，推动无人机探测与反制技术的发展和应用。
构建的实验教学模式表现出强烈的好奇心和参与热情；93％的学生认为虚拟透视体验加深了他们对半导体器件原理的理解，并促进对电子技术课程的深度探究；91％的学生表示MR技术激发了他们的想象力，增强他们自主设计实验的意愿。此外，“基于MR构建的电子技术实验”荣获第25届中国教育技术协会优秀教育仿真案例，体现了其在教育创新领域的价值。本MR技术嵌入电子实验教学的初步探索，表明了其在教学实践中的可行性和有效性，也为未来智能实验教学模式的创新积累了实践经验。
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