基于高分辨一维距离像及其特征的空间目标识别效果分析

目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)中包含了丰富的目标尺寸、结构等目标特征,是进行空间目标身份识别的有效途径。但由于卫星宽带雷达实测数据获取难度大,前期相关研究多集中于基于HRRP的目标识别算法,结论也多是基于仿真数据和少量类别(几类)的前提下得到的,与工程应用实际情况有较大差距,工程指导意义有限。为解决这一问题,基于地基雷达获取的30类卫星目标的大量一维距离像实测数据,从识别正确率的角度对目标HRRP及其特征(组合)的可分性和在空间目标个体识别中的应用效果进行了量化分析,分析结果可为后续基于HRRP的空间目标个体识别技术研究和工程应用提供可靠依据。

基于空间目标定向观测的飞行器导航方法研究

本文主要研究基于定向观测星相机和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)信息融合的飞行器高精度导航方法.在已有导航方式中,惯性导航系统(inertial navigation system, INS)/全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航在无线电信号拒止环境中存在性能下降的风险,传统INS/天文导航系统(celestial navigation system, CNS)组合导航能够抑制惯性测量单元中的陀螺漂移,但不能有效消除加速度计零偏的影响.针对上述问题,提出一种基于空间目标定向观测的飞行器自主导航新方法,在飞行器上配置星相机对星历已知的空间目标和背景恒星的视线方向(line-of-sight, LOS)进行观测,利用IMU进行状态预测,通过扩展卡尔曼滤波器(extended Kalman filter, EKF)获得载体位置、速度和姿态的估计值,同时,对惯性器件测量偏差进行校准.设计了基于克拉美劳下界(Cramer-Rao lower bound, CRLB)的观测目标优化选取策略,通过空间目标可见性分析、导航系统可观度分析以及导航滤波器数学仿真验证了所提方法的有效性.

一种联合TDCM和PFA的空间目标大转角ISAR成像方法

空间目标态势感知是当前航天技术领域的研究热点,逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR)是空间目标感知的一种有效手段。为了得到利于目标鉴别的高分辨二维ISAR图像,需要通过增大积累转角来提高方位向分辨率。但是,随着转角的增大,平动与转动之间的耦合增大,使得传统的先平动补偿、后利用转动成像的两步式成像方法不再适用。本文提出了一种结合时域信号共轭相乘(Time Domain Conjugate Multiplication, TDCM)处理与极坐标格式算法(Polar Format Algorithm, PFA)的成像算法,首先利用雷达回波的二维相干性,通过TDCM处理进行平动粗补偿,然后借助PFA的插值操作校正大转角引起的散射点越分辨单元走动(Motion Through Resolution Cell, MTRC)并估计目标相对转动参数。通过迭代处理,持续对平动和转动参数进行优化,提升运动补偿效果。仿真验证了所提成像算法的有效性,与传统算法相比,成像聚焦性更好。

空间目标远距离磁控方法及应用分析

星间电磁力/力矩作用相对于传统航天器操控方式,具有不消耗推进剂、无羽流污染、可控能力强等优势。因此,在交会对接、编队集群、失效卫星消旋等方面得到了广泛关注。然而,电磁力/力矩的数值与场源作用距离的3到4次方成反比,导致电磁力/力矩的有效作用空间有限。磁化同轴枪强流脉冲放电装置可产生高传输速度(~1000 km/s)、高电子密度(~10^(16)cm^(-3))、高能量密度(~1 MJ/m^(2))、具有球马克位形的等离子体环,且等离子体环的放电电流可产生强度可观的环向磁场和极向磁场(~1 T)。此外,等离子体环的生成和输运环境与空间真空环境高度契合。基于磁化同轴枪生成具有球马克位形的等离子体环并将等离子体环所携带磁场远距投送的新型磁控方式,本文研究可控等离子体环远距投送对空间目标的磁控能力以及对空间目标消旋/回收的应用潜力等,并通过初步仿真算例予以验证结论的正确性。

一种高分辨雷达空间目标跟踪方法研究

高分辨雷达在跟踪远程空间目标时,其量测坐标转换会引起一类特殊的强非线性问题。对其产生机理进行了分析。经典的非线性滤波技术的跟踪精度会急剧下降。因此,提出一种基于中间过渡状态的Kalman滤波器,在直角坐标系下进行目标状态预测,避免了球坐标系下目标运动的复杂建模;预测后,通过选取量测空间内目标位置和速度量及其协方差作为中间过渡状态,在测量坐标系下进行目标状态线性更新;更新后,再将中间状态映射到直角坐标系下,从而得到目标状态的一致性估计。仿真实验结果表明,基于中间过渡状态的Kalman滤波器可有效提高高分辨雷达对空间目标的跟踪精度。

空间目标天基光学定位方法综述

近年来空间目标定位领域不断结合网络协同、多模融合等探测技术,发展迅速。其中,基于天基光学探测的定位方法以隐蔽性好、测量精度高的独特优势在民用和国防领域应用广泛。为了分析不同情景下适用于不同类型目标的定位方法,针对基于天基光学探测的空间小目标定位进行综述。首先介绍天基光学探测技术的发展、空间目标的分类和特点以及空间目标定位的概念。然后着重分析适用于空间“小、弱”目标的单星和多星定位方法,并对近年提出的异质传感器联合定位展开说明。最后,依据成像过程建立空间目标定位误差分析模型,分析定位精度的影响因素占比并根据现存问题做出总结和展望。

面向弱纹理空间目标的特征点匹配方法

特征点提取与匹配是遥感图像处理中关键的一环,目前成熟的算法大多面向对地成像类型的遥感图像,对于空间目标的遥感图像,没有考虑成像条件与探测平台的影响因素,特征点匹配质量较差。针对空间目标的匹配精度不高这一问题,文章提出了一种基于聚类的特征点匹配算法。首先,根据空间目标的重复弱纹理进行特征点提取与描述,再利用特征点的空间位置进行聚类,并对特征点簇进行匹配;之后将特征点的主方向减去目标整体方向,利用特征点主方向对每一个点簇进行再分组,并完成特征点匹配;最后利用最近邻次近邻比率方法和随机样本一致算法(RANSAC)剔除外点。采用该特征点匹配方法进行的模拟成像数据实验结果表明,对于空间目标图像,基于聚类的特征点匹配较直接匹配,匹配数量的提升最高可达50%,重投影误差优于1/4个像元。文章提出的这一方法使用目前通用的各种特征描述子,能够大幅度提高空间目标图像特征点匹配的数量与精度。

星载紫外相机空间目标探测能力研究

卫星在发生由太阳翼导致的季节性闪烁时反射光谱会向短波偏移,波长更短的紫外段在空间目标太阳翼探测中具有潜在优势。针对空间目标探测,建立了空间目标探测信噪比和探测距离模型。针对模型中影响最大的材料特性,测量了典型卫星材料、太阳翼电池材料等紫外和可见光段的光谱反射率,也分析了模型中探测器和深空背景等其它影响因素。以“实践五号”和“天网5D”卫星为例,验证了紫外在太阳翼探测上的确存在显著优势。结果表明,相对于卫星主体可见光探测,太阳翼紫外探测信噪比增强1.3~1.6倍,由紫外和可见光复合探测距离可提升1.5~1.8倍。并且紫外在临边、掩星模式下,以及卫星变轨中发动机尾焰的探测中较可见光具有明显技术优势,因而紫外探测在空间目标探测中具有明显的费效比和探测能力优势。

地基空间目标监视雷达大气折射误差修正方法研究

大气介质垂向非均匀分布会使穿行其中的电磁波发生折射现象,尤其是其中的对流层和电离层,可造成电磁波传播延迟及路径弯曲,进而导致地基空间目标监视雷达测距和测角误差。本文基于射线追踪法实现了大气折射误差建模,推导了雷达测距和测角误差关于大气折射指数垂向分布的精确表达式,并详细阐述了地基空间目标监视雷达大气折射误差修正原理及流程,相比于传统的误差近似模型及修正方法,本文所提出的误差模型更准确、修正方法更有效。基于对流层和电离层模型获取大气折射指数垂向分布特性曲线,进行大气折射误差数值仿真,结果表明,本文方法在大气分层不同间隔取值下的误差补偿精度更高、性能更稳健,特别是在低仰角情况下,其性能优势更加明显。

空间目标轨道外热流计算及辐射特性研究

本文针对空间目标受到的太阳辐射、地球辐射、地球反照辐射,采用蒙特卡洛(Monte Carlo)法,基于非结构四面体网格编写了仿真程序,并对计算结果进行了对比验证。进一步地,对太阳同步轨道卫星受到的轨道外热流,采用带帆板的网格对有无遮挡情况下各表面受到的轨道外热流进行了分析。结果显示,在对地模式下考虑遮挡后,−Y表面平均热流值降低了53.79 W/m^(2),+Y−Z侧帆板表面平均热流值降低了32.05 W/m^(2)。结合表面材料属性,分析了各表面的温度特性,并结合帆板温度的在轨遥测数据,验证了计算的准确性。最后,计算了两种模式下各方向的红外辐射强度。结果表明,不同观测模式下各表面受热流的影响不同,对地模式下各表面温度随时间变化较大,而对日模式下各表面热流较为稳定。两种模式下,太阳能帆板的温度较高,辐射强度较大,具有明显的红外特征,便于开展红外观测。

基于云边端的空间目标探测感知系统架构设计

空间目标探测感知系统作为未来信息化作战的关键要素,为现代化战争提供了重要的天域预警信息支撑,文中面对未来空间目标呈现小型化、星座化、异变化等特点,将云边端架构引入空间目标探测感知系统的架构设计中。首先,分析了目前空间目标探测感知系统面临的问题和系统需求;然后,结合云边端架构的理念提出了一种空间目标探测感知系统架构的设计方法,考虑当前探测感知装备现状合理设计了云中心、边中心和端节点的系统组成,结合空间目标探测流程设计了“两环、一库、四要素”的系统运行逻辑架构;最后,总结了该架构具备的先进能力特征。

基于AHP-理想点法的空间目标监视资源调度效能评估

在空间目标日益增多和监视资源有限的背景下,为了寻找合理的空间监视资源调度策略从而提高调度效能,提出了基于层次分析(AHP)-理想点法的空间目标监视资源调度效能评估方法。该方法在编目维持任务场景中,建立了空间目标监视资源调度效能评估指标体系,基于AHP法和理想点法评估编目最大化、重点任务优先、重点目标优先和搜索优先四种策略下的调度效能并进行排序。仿真结果表明,编目最大化策略在编目维持任务场景中实现了调度效能最大化。该方法相比传统的AHP指标综合法更加客观,对实际调度和装备应用具有指导意义。

典型空间目标在非金属碎片超高速撞击下的易损性分析方法

针对厘米/毫米级非金属碎片对典型空间目标的撞击风险评估,在基于AUTODYN有限元分析软件计算非金属碎片对3种典型结构的撞击毁伤特性基础上,结合毁伤树分析法建立了一种典型空间目标易损性分析方法,介绍了该易损性分析方法的总体思路和各项关键技术,获得了典型空间目标在非金属碎片撞击下导致不同毁伤等级的系统失效概率,并给出了典型空间目标的应用实例。结果表明:所提出的易损性分析方法可用于无人航天器在遭受厘米/毫米级空间非金属碎片撞击后的系统失效影响分析。

基于LSTM-Attention的空间目标分类研究

针对空间目标特有属性及其运动趋势难以使用单一元素进行描述,以及现有空间目标分类技术准确度低等问题,构建了一种基于LSTM-Attention的空间目标分类模型,该模型无需开展额外的特征工程,能够联系空间目标序列数据的上下文信息和长期依赖关系,提取样本的局部特征并对其长期运动趋势进行建模。利用Mini-Mega TORTORA(MMT)系统实测光变曲线进行验证,与传统方法相比,设计使用的模型拥有较高的数据处理效率,能够提高空间目标的分类准确度并满足空间态势感知的部分应用需求。

基于合作目标的空间目标尺寸反演模型

传统基于亮度的空间目标尺寸反演方法需结合探测器响应,其误差会影响尺寸反演的精度。为了解决这一问题,文章提出引入合作目标亮度信息来辅助尺寸反演的方法,将合作目标亮度信息与空间目标进行比对,消去误差较大的探测器响应,转化成精度更高的合作目标位置信息,从而实现反演精度的提高。首先建立了基于合作目标亮度和位置信息的空间目标观测模型,然后依据辐射度学推导空间目标尺寸反演解析式,给出计算误差,最后结合实例对模型进行验证。结果显示基于合作目标亮度信息的尺寸反演精度较传统方法提高约46.9%,说明引入合作目标辅助尺寸反演能够有效提升反演精度。

“星链”星座低轨空间目标监测能力仿真分析

针对当前“星链”星座低轨空间目标监测能力缺少量化分析的现状,构建了“星链”星座低轨空间目标监测能力分析模型,并设计了仿真试验框架,利用卫星工具包(Satellite Toolkit STK)和MATLAB软件,对“星链”星座面向轨道高度200~1200km、轨道倾角40°~100°范围内低轨空间目标的监测能力进行了仿真分析。基于仿真结果数据,对比分析了现阶段已部署“星链”星座和“星链”计划第一期LEO星座两种运行场景下对低轨空间目标的监测能力,阐明了卫星数量和卫星轨道分布对低轨空间目标监测能力的影响,为后续深入开展“星链”星座对低轨空间目标监测相关研究提供借鉴和参考。

为我国航天事业做出了开创性的重要贡献——中国科学院紫金山天文台应用天体力学和空间目标与碎片研究部巡礼

自1957年10月4日苏联发射人类首颗人造地球卫星斯普特尼克1号,揭开了人类太空探索序幕以来,随着科技的不断发展和进步,人造卫星的应用范围也越来越广泛。如今人造卫星、宇宙飞船等各类空间目标已成为人类探索的重要工具和支撑,推动着人类社会的不断进步和发展;与此同时,人类太空活动产生的各种废弃物体,对太空活动的影响也引起了国际社会的广泛关注与重视。对太空中人造空间目标与碎片进行探测、跟踪、识别和编目是一切太空活动的基本保障,而空间目标与碎片在运行过程中要受到地球引力、大气阻尼、地球潮汐、日月引力、太阳辐射压等诸多力学因素的综合影响,运动规律异常复杂。

空间目标T/R-R型雷达多视角融合成像算法

针对T/R-R(transmitting receiving-receiving)构型雷达成像实际,结合空间目标的轨道先验和双基地逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像的体制优势,提出了一种基于复贝叶斯压缩感知(Bayesian compressed sensing,BCS)算法的T/R-R型雷达稀疏孔径多视角融合成像方法。所提方法在建立双站雷达融合成像模型的基础上,利用Laplace先验在复数域建立目标的稀疏模型,提高了算法的稀疏促进作用,获得了高分辨目标图像。仿真实验结果表明,所提方法不仅可实现双站雷达多视角的融合成像,还可实现双站雷达各自存在稀疏孔径条件下的多视角融合成像,进一步拓展了应用场景,可有效提高方位分辨率和成像质量。

基于雷达RCS数据的空间目标识别算法研究

近年来,深度学习在雷达目标识别领域取得了突破性进展,但基于雷达散射截面积数据的深度学习目标识别算法研究相对甚少。此外,空间目标雷达信号容易受噪声影响,导致目标识别准确率低。本文提出了一种端到端的时频特征融合神经网络TFF-Net用于实现基于RCS序列数据的空间目标识别。首先使用时频分析方法将RCS序列数据转化为二维时频数据来降低噪声干扰,其次使用TFF-Net提取时频数据的深层特征。TFF-Net先利用卷积神经网络捕获目标空间特征,接着采用双向长短时记忆网络来建模时序信息,再通过时间注意力网络自适应地关注时频数据中重要的序列。最后,在空间目标数据集上进行了算法对比实验。结果表明,所提出算法的空间目标识别精度达到95.8%,明显高于当前一些主流雷达目标识别算法,且在低信噪比情况下分类精度也优于其他算法,具有更好的噪声鲁棒性。

基于设备负荷均衡规则的空间目标监视资源调度研究

针对传统空间目标监视资源调度存在各观测设备负荷不均衡的问题,提出了一种基于设备负荷均衡规则的调度方法。以空间目标的可见性为数学基础,利用STK软件包对空间目标进行跟踪弧段的可见性预报,将设备负荷均衡调度规则融入传统调度流程中,以观测需求分别为3圈次、4圈次、5圈次为输入进行实验仿真,生成的调度方案以甘特图的形式呈现,最后利用构建的评价指标进行价值评价。实验结果表明,基于设备负荷均衡的调度规则能够很好地实现各观测设备工作负荷上的均衡性,并且能够实现对更多空间目标的跟踪监视。