面向实战化的强激光毁伤评估技术综述

1. 引言

强激光武器以其光速交战、精确打击、持续作战等独特优势，已成为应对无人机、巡飞弹等非对称威胁的新质战斗力。激光打击可使目标失控、坠毁或引爆，但毁伤效果 时判断与评估过程面临严峻的技术挑战。激光毁伤是一个动态累积的物理过程，其效果在攻 目标的结构强度、动力系统、航电系统等关键部位的失效直接相关。在分秒必争的战场上，快速判断 是否需要补射”至关重要。当前，评估技术面临战场环境干扰大、目标响应不确定性高、评估决策时效要求极短等突出问题，制约了激光武器作战效能的充分发挥。

从国内外发展现状来看，美国在此领域布局早，体系较为成熟。其典型系统如美国海军LAWS 系统，在2014年左右于“庞塞”号两栖舰上完成部署测试，初步具备了对小型艇只和无人机的打击与效果判断能力；后续的HELIOS 系统则更进一步，集成了更先进的光电传感器，用于在交战过程中对目标进行持续观测与毁伤评估。美国陆军的 DE M-SHORAD 系统已于 2022 年开始部署，其设计目标之一便是实现对无人机群的快速连续打击与毁伤确认。这些系统均强调将评估传感器与激光发射器深度集成。近年来，中国在强激光武器领域发展迅猛，并在反无人机演练中展示了良好效果。国内研究机构正着力攻克评估技术瓶颈，致力于构建效应数据库和智能评估模型，但在评估体系的标准化、与指控系统的无缝融合方面，仍需持续深化。

2. 强激光毁伤评估的技术体系

强激光毁伤评估技术体系是一个综合利用多种传感、信息和决策技术对毁伤效果进行快速、准确判定的综合系统。该体系可以从方法演进和系统层次两个维度进行剖析。

2.1 评估方法的演进

评估方法经历了从单一到综合、从事后到实时的演进：

人工判读评估： 早期阶段，主要依赖操作员肉眼或通过侦察平台回传的光学影像，在攻击后对目标的坠落、爆炸、燃烧等宏观现象进行判断。此法严重滞后，易受主观因素影响。

信号反演评估： 通过监测攻击过程中产生的二次效应信号来间接推断毁伤进程。如通过光声信号监测烧蚀强度，通过等离子体光谱分析烧蚀物成分，通过激光回波特性感知目标表面形貌变化。此法实现了在线评估，但属于间接推断，准确性受模型影响大。

综合智能评估： 当前及未来的发展方向。通过与激光发射系统同轴或共架集成的高帧频红外、可见光、光谱等多模态传感器，同步获取目标的物理形态、温度场、光谱特征等多维度信息，并利用数据融合与人工智能算法，实现快速、自动化的毁伤等级判定。

2.2 评估体系的层次结构

一个完整的毁伤评估体系通常包含以下三个层次：

实时评估层： 在激光照射期间或结束后秒级内完成。主要依赖集成在武器站上的高性能传感器，对目标的直接物理响应（如异常热斑、材料喷溅、姿态突变）进行快速探测与识别，为是否进行“补射”提供即时决策依据。

准实时评估层： 在战斗单元内部，通过数据链共享来自其他无人机、观测站等协同节点的信息，对毁伤效果进行交叉验证和补充判定。

事后评估层： 战斗结束后，通过侦察探测手段对战场进行详查，对最终毁伤效果进行精确评估，用于战果统计、战术分析和数据库更新。

3. 实战化背景下的核心挑战

强激光毁伤评估技术从理想实验室环境走向真实战场，其技术体系和装备面临着一系列严峻的、体系化的挑战。这些挑战根源在于战场环境的不可控性、敌我双方的对抗性以及作战决策的紧迫性，使得评估的可靠性、鲁棒性和时效性受到极大考验。

3.1 复杂动态战场环境的严重干扰

战场上的烟雾、尘埃、雨雪、大气湍流等不仅会衰减激光能量，更会严重干扰评估传感器的正常工作。例如，烟尘可能遮蔽目标表面的可见光与红外特征，导致基于图像分析的评估方法失效[1]。高背景噪声也会淹没微弱的声学或光谱信号。大气湍流会导致光束畸变和抖动，使得目标上的激光光斑能量分布不均匀且不断变化，这给基于热积累模型的评估带来巨大不确定性。这就要求评估系统必须具备强大的抗干扰能力和在部分信息缺失条件下的推理能力。

3.2 目标多样性与主动对抗带来的不确定性

目标无人机螺旋桨的快速旋转会分散激光能量，使其难以在一点累积足够热量；导弹的滚转同样增加了毁伤难度。评估系统必须能够识别这些对抗特征，并动态调整评估算法。目标的多样性（如无人机、导弹、光电设备）也要求评估模型具备广泛的适应性，不能仅针对单一目标类型。

3.3 评估过程的极端时效性要求

针对高速机动目标，整个"发现-跟踪-打击-评估-再决策"闭环必须在极短时间内完成。任何评估延迟都意味着战机贻误。这要求数据采集、传输和处理算法必须具备极高的实时性能，通常需要在秒级甚至毫秒级内完成毁伤等级判断。例如，在面对蜂群无人机攻击时，系统需要在击落一个目标后，在极短时间内确认战果，并将火力迅速转向下一个目标。

3.4 "软杀伤"与"硬杀伤"效果甄别的复杂性

激光对光电传感器的干扰致盲（软杀伤）与对结构的熔穿（硬杀伤）在外部表征上可能差异微小，但战术意义截然不同[4]。如何通过有限的外部观测信号，准确判断目标内部功能状态（如导引头是否失能），是评估技术面临的最大难点之一。被致盲的无人机可能仅仅表现为飞行轨迹的微小异常，而非立即坠毁，这给作战判断是否需要进行补充打击带来了困难。

4. 强激光武器综合测试技术

4.1 组件级测试技术

组件级测试旨在精确测量分系统性能。主要包括：激光器性能测试，如输出功率/能量、光束质量（M²因子）、波长稳定性等，以确定源头能力；光束控制与发射系统测试，如跟瞄精度、发射系统光学质量、自适应光学校正能力等，以评估光束能否稳定、高质量地投射到目标上。高精度的组件测试数据是预测靶面能量密度分布的先决条件。目前，国内已建立多种高精度测试装置，能够实现对激光器输出特性的全参数测量。

4.2 系统级集成测试技术

系统级测试重点关注全系统联动性能和在模拟环境下的综合性能。内场仿真测试在实验室环境中，使用模拟靶板、气流模拟装置、振动平台等，构建接近真实环境的测试条件，验证系统在动态压力下的协同工作能力和对标准目标的毁伤效果。外场静态与动态试验是最接近实战的考核，通过打击不同距离、不同材质的静态与动态靶标（如无人机），获取毁伤效应数据，用于建立和校正评估模型。国内近年来建设了多个大型外场测试基地，具备了开展千米级至数公里级实弹打靶试验的能力。

4.3 评估数据采集

综合测试的本质是构建毁伤效应数据库的过程。测试中需集成高速摄像、红外热像仪、光谱仪、声传感器等多种探测手段，同步、精确地记录激光参数、环境参数和目标的多维度响应数据（物理形态、温度场、光谱、声信号等）。这些海量、多源的数据是后续训练和验证智能评估模型不可或缺的支撑[3]。国内研究团队已开发出专用多源数据同步采集系统，能够实现微秒级精度的时间同步，为构建高质量的毁伤效应数据库提供了技术保障。

5. 强激光武器毁伤评估模型

5.1 评估要素体系

评估要素是模型的输入，构成了评估的信息基础，主要包括：

1. 攻击方要素： 激光功率/能量、波长、作用时间、光斑尺寸与能量分布、跟瞄精度。这些是计算靶面能量密度和预测毁伤效果的基础输入。

2. 环境要素： 大气透过率、湍流强度、风速、能见度。这些参数决定了激光传输过程中的能量衰减和波前畸变，是修正预测模型的关键。

3. 目标响应要素（核心观测量）： 这是评估的直接依据。包括：物理形态变化（可见光/红外图像序列中的熔融、喷溅、穿孔）；热力学响应（红外热像仪获取的温度场分布与演化）；光谱特性变化（等离子体光谱，用于反演烧蚀材料和速率）；声学/振动信号（烧蚀产生的冲击波强度）；功能性响应（针对软杀伤，如光电传感器输出信号的异常）。

5.2 评估模型

通过数学模型将评估要素映射到毁伤等级，经历了从经验到机理再到数据驱动的演进。

经验与半经验模型： 基于大量试验数据，建立激光参数、目标特性与毁伤等级（如穿孔时间、失效阈值）的回归公式或查找表。例如，针对特定厚度的铝合金板，建立激光能量密度与熔穿时间的对应关系。此类模型优点是形式简单、计算速度快；缺点是外推性差，一旦目标材料、结构或激光模式发生变化，模型即告失效。

物理机理模型： 基于流体力学、热力学和固体力学的基本原理，通过有限元或有限体积法，数值求解激光与物质相互作用过程中的热传导、熔融、汽化、等离子体形成等复杂物理过程。此类模型能够深刻揭示毁伤机理，具有普适性，是理解复杂现象的有力工具。然而，其计算资源消耗大、求解时间长，难以满足战场实时评估的苛刻要求，多用于事前的机理研究和效应预测。

数据驱动智能模型： 利用机器学习等人工智能算法，从海量测试数据中学习评估要素与毁伤结果之间的复杂非线性关系。

分类与识别模型： 应用卷积神经网络对目标的高速可见光或红外图像序列进行特征提取与分类，直接判断是否出现“穿孔”、“起火”或“结构失稳”等特定毁伤模式。

回归预测模型： 使用支持向量回归或深度学习网络，根据实时监测的目标表面温度场、光谱信号等连续变量，预测毁伤程度的连续变化，如预估剩余结构强度或功能丧失概率。

融合决策模型： 采用多模态融合神经网络，将图像、声谱、光谱等异质信息在特征层或决策层进行融合，综合利用不同信息的互补性，提升评估的准确性和鲁棒性。这类模型兼具高精度与高速度的优势，是解决实战化评估难题的有效途径。

6. 国内进展与展望

近几年，中国在强激光武器及其毁伤评估技术领域取得了显著进展，为实战化应用奠定了坚实基础。

测试能力跨越式发展： 国内已建成多个具备国际先进水平的大型激光技术研究和测试中心，实现了从精密测量到野外大口径、远距离综合试验的能力覆盖，为获取高质量的毁伤效应数据提供了强大平台支撑。评估技术集成度提高： 已公开的激光武器系统显示出高度集成的多光谱传感系统（可见光、红外、激光测照等），表明其毁伤评估能力已从分立式走向一体化、实用化。

模型与数据库建设稳步推进： 针对典型目标（如无人机、精确制导弹药），国内相关单位正系统性地开展毁伤试验，积累宝贵的效应数据。同时，探索基于数字孪生和人工智能的预测性评估技术，即在攻击前通过高保真模型预演毁伤效果，攻击中利用实时数据进行模型校正和效果预测，代表了未来的发展方向。

未来展望：

1. 智能融合评估： 发展面向多源异类信息（图像、声、光谱、射频信号）的深度学习融合算法，提升评估的准确性、鲁棒性和抗干扰能力。

2. 标准与规范化： 建立国家或行业层面的毁伤等级标准、测试评估规程和数据接口规范，并将其深度嵌入指挥控制系统，实现评估流程的标准化和自动化。

3. 人在回路的混合增强智能： 探索人工智能快速自动评估与指挥员专家经验最终决策相结合的高效模式，兼顾评估速度与决策可靠性。

7. 结论

强激光毁伤评估技术是激光武器体系形成闭环作战能力不可或缺的一环。面对实战化需求，必须构建以多层次综合测试为数据基础、以多源 智能评估模型为分析核心的先进技术体系。我国在该领域已进入快速发展轨道，未来应持 扩大效应数据库规模、突破轻量化高可靠智能算法、并推动行业标准的建立与完善，从而为强激光武器的实战化应用提供坚实的技术支撑。

参考文献

[1] 王睿， 陈栋， 李俊峰. 高能激光武器毁伤效应与评估技术研究进展[J]. 激光与红外， 2022, 52(8):1085-1096.

[2]赵翔，刘永贵，王晓峰. 基于多源信息融合的激光毁伤效果实时评估方法[J]. 国防科技大学学报，2021,43(4): 1-8.

[3]Phipps C R, Luke J R, McDuff G G. Damage assessment in laser weapon systems[J]. Proceedings of SPIE - Th International Society for Optical Engineering, 2019, 11042: 110420K.

[4]高鹏，孙继银，郭志强. 针对典型光电目标的激光软杀伤效果评估模型[J]. 兵工学报，2020, 41(S1): 1-8.

[5]林汝谋， 叶林， 杨富荣. 强激光与物质相互作用机理及毁伤效应研究综述[J]. 中国激光， 2019, 46(1):0100001.