【技术实现步骤摘要】
一种遥感星座对空中动目标的智能协同跟踪方法
[0001]本专利技术涉及人工智能
，是一种遥感星座对空中动目标的智能协同跟踪方法。
技术介绍
[0002]高超声速滑翔飞行器(HGVs)的天基跟踪问题近年来受到相当大的关注。与地基预警系统相比，天基预警系统的优势在于空间覆盖率更广，跟踪连贯性更好，并且不受地理位置限制。低轨星群对高超声速飞行器的协同定位问题是天基预警体系的研究重点。高超声速飞行器的航迹具有高机动性和不确定性。对星群的协同定位能力提出了新的挑战。近年来，人工智能技术的突破为多星协同自主智能决策技术提供了新的途径。深度强化学习是解决序贯决策问题的有效方法，其通过智能体与环境的相互作用来不断更新自身的决策网络，可以有效的解决星群预警系统中样本数据获取难的问题。目前常用的深度强化学习算法主要包括：深度Q网络(DQN)、深度确定性策略梯度(DDPG)、近端策略优化(PPO)、和软行动家
‑
评论家(SAC)等。大规模星群决策过程具有协同性和连续性，并且卫星、传感器及目标的状态信息实时变化，因此任务决策...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种遥感星座对空中动目标的智能协同跟踪方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：步骤1：建立遥感星座对临近空间多目标的凝视跟踪模型，包括星座构型以及约束模型；步骤2：建立针对临近空间飞行器的双星几何定位模型；步骤3：以多目标凝视跟踪模型中的星座构型为基础，考虑约束限制，以双星几何定位精度为优化目标，实现遥感星座对临近空间飞行器的跟踪和定位。2.根据权利要求1所述的方法，其特征是：所述步骤1具体为：步骤1.1:进行星间通信约束，相邻的两颗卫星采用激光通信技术，考虑最低链路高度H
c
，最大星间通信距离通过下式表示为：，最大星间通信距离通过下式表示为：其中，H
s
为卫星轨道高度，R
e
为地球半径长度，为最大地心角；步骤1.2:建立红外传感器约束，红外传感器的覆盖空域由视场角α
field
，最大探测距离卫星轨道高度H
s
和目标飞行高度H
tar
共同决定，与载荷能力和目标红外辐射强度有关，通过下式表示最大探测距离：其中，D0为传感器孔径，D
*
为传感器探测度(m
·
Hz
1/2
·
W
‑1)，τ
a
为环境透射率，τ
o
为光学系统的透射率，Δ为传感器信号过程因子，A
d
为探测单元面积(m2)，Δf为噪声等效带宽(Hz)，SNR
min
为传感器探测到目标所需的最小信噪比，I为传感器捕捉到的目标红外强度；红外辐射强度通过下式表示：其中，A为目标的红外辐射面积(m2)，λ1、λ2为红外波段下限和上限，ε为目标表面光谱发射率，C1为第一辐射常数(W
·
m2)，C2为第二辐射常数(m
·
K)；步骤1.3：确定驻点温度，驻点温度通过下式描述：其中，T0为目标所在位置的环境温度，ν为大气绝热指数，β为热传递恢复系数，M为目标马赫数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征是：所述步骤2具体为：步骤2.1：设置协同观测的两个卫星位置为[X
a Y
a Z
a
]和[X
c Y
c Z
c
]，通过卫星位置和测角信息计算卫星视线内可探测的最远点[X
b Y
b Z
b
]和[X
d Y
d Z
d
]，先计算异面直线的公垂
线，按比例划分公垂线，估算目标位置，定位通过下式表示：线，按比例划分公垂线，估算目标位置，定位通过下式表示：其中，F和t为中间变量，[X
tar Y
tar Z
tar
]为估算的目标位置；步骤2.2：星群红外传感器的像平面测量误差和欧拉角测量误差等效为二维平面内的测角误差，将卫星视线投影到以公垂线为法线的平面内，测角表示为：目标在平面内的投影坐标为[x,y]，(x1,y1)和(x2,y2)分别为两个卫星在平面内的投影坐标：从测角误差转换到目标定位误差的观测矩阵H
θ
为：其中，L为两个卫星间的距离；几何定位精度计算如下：
式中，σ
θ
为测角误差。4.根据权利要求3所述的方法，其特征是：所述步骤3具体为：步骤3.1：设置环境状态空间，环境状态空间S定义为S＝{T
num
,Obs
angle
,Pos
tar
,Vel
tar
,L
tar
,L
score
}，T
num
为目标数量，为天线坐标系下的观测角，n为卫星编号；Pos
tar
为目标位置，Vel
tar<...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏承，程禹，刘天喜，曹喜滨，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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