一种基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，包括步骤1，建立相关动力学模型与观测模型。步骤2，采用多目标滤波，在随机有限集下进行目标状态预测，并从本体传感器获取相关量测信息，对目标状态进行滤波更新后，需要计算一致性项。步骤3，从其他观测平台的获取信息且发送一致性项，步骤4，对一致性信息修改后继续传递迭代，迭代完成后反解出目标的新状态。步骤5，根据信息中的权值项决定是否返回本体传感器。通过本发明专利技术的方法解决了天基仅测角多目标跟踪系统存在距离的不可观测性问题，通过引入与其他观测平台交流最优估计的方法，从而实现输入视线观测量即可实现多目标无源跟踪。多目标无源跟踪。多目标无源跟踪。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法


[0001]本专利技术涉及光学相机无源跟踪
，具体为一种基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法。

技术介绍

[0002]当前，随着空间碎片数量的大幅增长以及巨型星座的开发和部署，近地轨道空间日益拥挤，轨道安全问题也越来越突出。例如，2021年3月美国的一颗“NOAA
‑
17”卫星解体，一周后我国的“云海一号02”卫星遭遇碰撞；2021年7月和10月，SpaceX的两颗通过一系列轨道机动靠近我国空间站，最近距离1公里，为了规避碰撞风险空间站不得不紧急调整轨道。因此，对包括空间碎片、巨型星座等大量空间目标进行空间态势感知（Space Situation Awareness，SSA）是应对潜在的空间威胁、确保空间资产安全的必然要求。
[0003]空间态势感知包括对空间目标的探测、跟踪、识别、编目，后续轨道预测，碰撞评估，意图识别等。其中对目标进行日常的编目维护与跟踪，会消耗大量的观测资源。目前地球轨道空间在轨目标编目数量已超过1.9万个，地面测控站的跟踪探测能力已经严重不足。此外，地面测控站受到天气、地球自转等方面限制和影响较多，发展天基探测跟踪系统是大势所趋。而在众多天基观测手段当中，无源光学相机由于其质量轻、能耗低、可靠性高、观测距离远、无源性等优势而成为了最为重要的手段之一。
[0004]然而，对于相对俯仰角
‑
偏航角/空间动力学模型来说，仅测角无源观测系统存在测量信息不完整的问题，即只观测俯仰角和偏航角缺乏距离信息，使得观测的目标位置存在一定的不确定性。其次，空间观测平台数远少于空间目标数，传统的单次测量仅更新单个目标的状态解决不了当下的天基观测问题。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，能够使用少数观测平台下对多数空间目标进行跟踪。
[0006]一种基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1，建立相关动力学模型与观测模型；步骤2，采用多目标滤波，在随机有限集下进行目标状态预测，并从本体传感器获取相关量测信息，对目标状态进行滤波更新后，需要计算一致性项；步骤3，获取其他观测平台的一致性项，并发送本观测平台的一致性项给邻居平台，修改一致性项信息后继续传递并进行若干次迭代；步骤4，反解步骤3迭代得到的一致性项，获得修改完成后的高斯分量即目标的新状态；步骤5，根据新状态信息中的权值项反馈融合的效果，决定是否返回本体传感器以及返回的数值，具体的：用权值衡量两个一致性项的接近程度，若不接近，则表示融合有问题，不返回原滤波器；若接近，则互相印证估计结果，则返回原滤波器。
[0008]作为优选，步骤1具体为：步骤1.1，建立考虑地球非球形J2项摄动与空间阻力的卫星运动动力学模型；步骤1.2，将光学相机安装在观测平台上，建立光学相机相对视线测量
模型，该模型通过惯性系、本体系、相机平面系的位置关系，以及坐标变换，得到观测平台到目标星的相对测量视线矢量。
[0009]作为优选，步骤2中的多目标跟踪采用高斯混合实现的势均衡概率假设密度滤波（CPHD）；CPHD的使用包括步骤2.1滤波预测和步骤2.2滤波更新，得到多个关于目标的高斯分量，此外，进行步骤2.3获取有关高斯分量的一致性项。
[0010]作为优选，步骤2.1中的滤波预测如下式表示：
[0011]其中， b(m
k
)表示新生目标的高斯分量，v
β
表示衍生情形，v
sv
表示目标留存的高斯分量，v(m
k
|z k
‑1)表示滤波预测的全部高斯分量，其中J
k|k
‑1表示高斯分量的个数，w
ik|k
，，分别表示高斯分量的权值，均值与协方差。
[0012]作为优选，步骤2.2，滤波更新如下式表示：
[0013]，
[0014]其中，和利用卡尔曼滤波算法进行更新，Nk表示k时刻获得的测量个数， P
D
为检测概率， Z、z
l
分别表示该时刻测量值的集合与第l个测量，m表示高斯分量的均值，上标i表示观测平台i，J表示高斯分量的个数，上标^表示估计值。
[0015]作为优选，步骤2.3，利用每个高斯分量带的标签进行计算一致性项，寻找同标签下，权重最大值的高斯分量，并计算该高斯分量的一致性项目，具体由下式表示：
[0016]，，
[0017]其中从CPHD标签中输出的高斯分量为：w
ik|k
N(m
k
; m
ik|k
, P
ik|k
)，y
i,lk|k
‑1、Y
i,lk|k
‑1为中间量，上标i,l分别表示观测平台i，第l个目标，w
ik|k
为要融合的高斯分量的权值，m
ik|k
、P
ik|k
分别为观测平台i通过多目标滤波获取的要融合高斯分量的均值与协方差，，具体计算方法如下
[0018]，其中R
i,lk
，z
ik|k
‑1，P
ixz,k
与其他普通单目标滤波器中含义相同，分别代表测量误差协方差，预测测量以及互相关矩阵。
[0019]作为优选，观测平台i向邻居观测平台发送一致性项，邻居观测平台也发送一致性项给观测平台i；观测平台i收到其邻居平台j的一致性项v
j,lk,
·
与V
j,lk,
·
。并通过如下方法
对自身的一致性项进行修正：
[0020]，其中g作为修正次数，其最大值为算法本身设计参数，信息传递过程中，为共识率，N
i
表示与目标i联通的其他平台；观测平台之间互相发送一致性项并修改，达到g的最大值则停止迭代。
[0021]作为优选，观测平台在进行第一次传递时需要计算权值，用于修正一致性项中的权重，具体为，其中w
i,lnew
为第一次传递时的权重，w
i,lk|k
表示k时刻的权重，D
Bha
为巴氏距离，ξ为算法设定的系数。
[0022]作为优选，将观测平台i最终的一致性项经过反解，到最优估计的高斯分量w
i,lk|k
N(m
k
; m
i,lk|k
, P
i,lk|k
)，具体反解方法如下：，，m、p分别表示高斯均值和协方差，下标k表示k时刻，上标i表示观测平台i，l表示目标的编号l，通过反解，将传递来的一致性项v
i,lk,
·
与V
i,lk,
·
反解为自身观测平台的高斯分量的均值与协方差。
[0023]作为优选，取传递过程中可容许高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，其特征在于，包括若干个观测平台，还包括以下步骤：步骤1，建立观测平台与目标的相关动力学模型与观测模型；步骤2，基于动力学模型对上一时刻的高斯分量进行动力学预测，并对预测结果进行滤波操作，基于单观测平台上对多空间目标进行跟踪得到的量测数据进行滤波更新，最后得到后续协同跟踪需要的一致性项；步骤3，获取其他观测平台的一致性项，并发送本观测平台的一致性项给邻居平台，修改一致性项信息后继续传递并进行若干次迭代；步骤4，反解步骤3迭代得到的一致性项，获得修改完成后的高斯分量即目标的新状态；步骤5，根据新状态信息中的权值项反馈融合的效果，决定是否返回本体传感器以及返回的数值，具体的：用权值衡量两个一致性项的接近程度，若不接近，则表示融合有问题，不返回原滤波器；若接近，则互相印证估计结果，则返回原滤波器。2.根据权利要求1所述的基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，其特征在于，所述动力学模型是在二体问题的假设的基础上建立的，并且考虑地球非球形J2项摄动和大气阻力；将光学相机安装在观测平台上，以建立光学相机相对视线测量模型，该模型通过惯性系、本体系、相机平面系的位置关系，以及坐标变换，得到观测平台到目标星的相对测量视线矢量。3.根据权利要求2所述的基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，其特征在于，步骤2具体为：步骤2.1，基于势均衡概率假设滤波器CPHD进行滤波预测，步骤2.2，通过传感器中的量测数据进行滤波更新，获得后验高斯分量，步骤2.3，基于高斯分量均值与协方差计算得到有关高斯分量的一致性项。4.根据权利要求3所述的基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，其特征在于，步骤2.1中的滤波预测如下式表示：其中， b(m
k
)表示新生目标的高斯分量，v
β
表示衍生情形，v
sv
表示目标留存的高斯分量，v(m
k
|z k
‑1)表示滤波预测的全部高斯分量，其中J
k|k
‑1表示高斯分量的个数，w、m、p分别表示高斯分量的权值、均值与协方差，上标i表示观测平台i，上标^表示预测值，下标k、k
‑
1表示k时刻、k
‑
1时刻。5.根据权利要求4所述的基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，其特征在于，步骤2.2，滤波更新如下式表示：，其中，Nk表示k时刻获得的测量个数，P
D
为检测概率，Z、z
l
分别表示该时刻测量值的集合与第l个测量，上标i表示观测平台i，J表示高斯分量的个数。6.根据权利要求5所述的基于多星协同无源探测的巨型星座目标跟踪方法，其特征在于，步骤2.3，利用每个高斯分量带的标签进行计算一致性项，寻找同标签下，权重最大值的高斯分量，并计算该高斯分量的一致性项目，具体由下式表示：，
，其中从CPHD标签中输出的高斯分量为：w
ik...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚柏春，江林海，张洪源，李爽，张新，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：