基于块稀疏的空间碎片群目标成像方法

针对星载雷达空间碎片群目标回波无法分离问题,该文利用回波在距离向表现出的块聚集特性,提出一种基于块稀疏的高分辨ISAR成像方法。基于块稀疏压缩感知理论,通过利用空间碎片群目标特性,抽取出各个碎片的高分辨1维距离像数据,并结合平动补偿和距离多普勒(RD)算法得到各碎片的ISAR像。在小样本条件下,该方法能够有效实现空间碎片的数据分离和高分辨ISAR成像。仿真实验表明,该方法的重构精度以及运算速度均优于非结构类的稀疏ISAR成像方法。

基于稀疏采样的空间碎片群目标成像方法

低重频、短数据条件下的雷达成像是比较困难的,同时,星载平台观测的碎片目标多以群目标形式出现。针对窄带条件下的空间碎片群目标成像问题,该文提出了一种基于稀疏重构的空间碎片群目标成像方法。由于空间碎片通常存在高速自旋现象,且碎片之间因质量、密度等物理差异存在明显的转速差,利用观测时间内碎片群的多周期观测数据与转速差异性,结合回波的自相关特性,能有效实现碎片群的转速检测。由于碎片在空域具有强稀疏特性,结合碎片转速,利用观测矩阵抽取数据,可以实现等效插值操作,并且将稀疏重构得到的数据进行重排,即可得到各个目标的像。抽取操作能够一定程度地抑制其他碎片的回波能量,并解决在低重频条件下的多普勒模糊问题。理论分析证明了该文所提方法的有效性,仿真实验表明,该文所提方法能够在低重频条件下实现对碎片群目标的分别成像。

基于多项式近似的空间碎片群体轨道预报算法

快速准确地分析空间碎片群轨道演化行为对于其他在轨航天器碰撞规避至关重要。在各摄动力的作用下,空间碎片群演化运动呈现出复杂的非线性特征。空间碎片群体个体数量巨大,如果通过对空间碎片群中每个空间碎片进行轨道积分来分析群体预报的方法会导致计算量过大。针对该问题,提出一种基于多项式近似的轨道快速预报分析方法。该方法将空间碎片群分为少量的标称碎片和其他大量关联碎片。针对标称碎片的轨道预报采用数值积分求解保证预报精度;而针对其他大量的关联碎片轨道预报问题,采用多项式泰勒展开半解析方法求解,从而在保证预报精度的前提下有效减少空间碎片群轨道预报的计算量。为了验证方法的有效性,对不同空间碎片群进行了轨道预报仿真。仿真结果表明,当轨道预报精度设定在1 m范围内时,多项式近似算法的计算量较蒙特卡洛方法计算效率提高了2.2~17.2倍,验证了所提出方法的有效性。

基于ISAR图像的空间碎片群尺寸估计方法研究

为解决空间碎片群尺寸的估计问题,通过对空间碎片群逆合成孔径雷达(ISAR)成像机理分析,提出一种基于图像形态学处理的空间碎片群尺寸估计方法.针对ISAR图像中目标呈稀疏独立、分散分布的特点,首先对图像进行腐蚀、膨胀处理,使呈散射点分布的目标连在一起成为连续目标;接着采用自适应阈值操作将目标和背景进行分割;然后对分离出的目标区域进行几何形状识别;最后创建包围目标轮廓的多边形边界,通过求解多边形边界尺寸实现对空间碎片群尺寸的估计.仿真实验结果验证了本文方法的有效性.