【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于卫星协同目标识别与跟踪领域，具体涉及一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，用于实现运动目标的多载荷持续观测。
技术介绍
1、目前，受单个卫星载荷及其对地观测能力限制，目标观测与跟踪任务存在区域重访周期较长，观测时效性差，缺乏持续跟踪能力等不足等难题。随着近年来成像卫星数量及载荷能力不断提高，若利用多颗卫星、多种轨道、多类载荷进行有效协同组网与载荷控制，则可充分发挥卫星数量及平台优势，对地球表面运动目标的全天候、多要素、高质量的成像观测具有重要意义。
2、现有的组网卫星目标跟踪领域研究仍集中于基础跟踪和组网技术创新与迭代阶段，研究内容与应用耦合程度不足。在目标跟踪领域，其算法多基于无人机和低轨视频卫星平台光学数据进行研究，目的是保证在短时间序列视频中目标的持续追踪能力；在多星组网方面则集中于卫星的导航定位、测控路由、轨道保持等方面，但对于大规模、高低轨、多载荷的遥感卫星的协同引导式序列跟踪研究尚处于起步阶段。究其原因，该领域主要前期主要面临可用卫星调度资源数量不足、卫星载荷及成像能力差异大、跟踪时效性要求高等诸多限制因素。
3、当前，法国预计发射的go-3s地球静止轨道卫星可实现对100km×100km区域进行每秒5次的3米分辨率成像。因此，面对高轨卫星分辨率的提高，亟需改进传统低轨卫星的目标识别与跟踪流程，从而实现对运动目标的全天候、多要素、高质量的成像观测。
技术实现思路
1、为了解决传统单个卫星载荷及其对地观测能力限制，目标观
2、为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：
3、一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，包括以下步骤：
4、步骤1，输入跟踪任务需求，包括观测目标活动区域经纬度、观测目标型号、目标观测时间区间；
5、步骤2，将全部宽幅光学卫星映射卫星轨道至地球惯性坐标系；依据地球惯性坐标系下的卫星轨道，计算卫星载荷地面观测区域的地理范围；根据跟踪任务需求，获得宽幅光学卫星工作方案，拍摄广域宽幅遥感影像；
6、步骤3，基于拍摄获得的广域宽幅遥感影像，结合跟踪任务需求信息，在广域宽幅遥感影像中检测并识别运动目标，确定疑似运动目标的粗位置坐标；
7、步骤4，选取高分辨率sar卫星或光学卫星，映射卫星轨道至地球惯性坐标系，基于疑似运动目标的粗位置坐标设定卫星载荷地面观测区域的地理范围，根据跟踪任务需求，获得高分辨率sar卫星或光学卫星工作方案，拍摄高分辨率遥感影像；
8、步骤5，根据跟踪任务需求，在高分辨率遥感影像中检测并识别运动目标，获取运动目标的精确位置坐标，并将精确位置坐标记录在目标运动轨迹坐标序列中；
9、步骤6，基于目标运动轨迹坐标序列，预测目标活动区域，并对跟踪任务需求中的观测目标活动区域经纬度进行更新；
10、重复步骤4-步骤6，实现对目标的高影像质量持续跟踪观测。
11、进一步地，步骤2的具体方式为：
12、步骤201，基于宽幅光学卫星的轨道六根数和历元时间，将卫星轨道从卫星坐标系映射到地球惯性坐标系；
13、步骤202，依据地球惯性坐标系下卫星坐标与卫星载荷地面观测点坐标所构成的卫星初始观测矢量，以及卫星在地球惯性坐标系下的位置矢量，结合卫星的偏航角、滚转角和俯仰角的侧视能力，采用卫星载荷地面观测区域地理范围计算方法，获得卫星载荷地面观测区域的地理范围；
14、步骤203，将卫星载荷地面观测区域的地理范围与跟踪任务需求中的观测目标活动区域经纬度进行比对，若某一宽幅光学卫星的卫星载荷地面观测区域的地理范围包含于观测目标活动区域经纬度范围内，且拍摄时刻位于跟踪任务需求的目标观测时间区间中，则将该宽幅光学卫星的id及拍摄时刻加入宽幅光学卫星工作方案；
15、步骤204，根据宽幅光学卫星工作方案执行卫星广域观测任务，拍摄广域宽幅遥感影像。
16、进一步地，步骤3中，若未检测识别到符合跟踪任务需求的目标，则重复步骤2和3，直至找到目标，若超过预设重复次数仍未找到目标，则方法结束。
17、进一步地，步骤4的具体方式为：
18、步骤401，基于高分辨率卫星的轨道六根数和历元时间，将高分辨率sar卫星或光学卫星的卫星轨道从卫星坐标系映射到地球惯性坐标系；
19、步骤402，依据地球惯性坐标系下卫星坐标与卫星载荷地面观测点坐标所构成的卫星初始观测矢量，以及卫星在地球惯性坐标系下的位置矢量，结合卫星的偏航角、滚转角和俯仰角的侧视能力，采用卫星载荷地面观测区域地理范围计算方法，获得高分辨率sar卫星或光学卫星所拍摄影像的地理范围；
20、步骤403，将高分辨率sar卫星或光学卫星所拍摄影像的中心矩形区域作为理想区域，判断跟踪任务需求中的观测目标活动区域经纬度是否位于理想区域内，若是，则无需调整卫星姿态，否则，调整卫星的偏航角、滚转角和俯仰角；若调整后卫星所拍摄影像的理想区域能够覆盖跟踪任务需求中的观测目标活动区域经纬度，且拍摄时刻位于跟踪任务需求的目标观测时间区间中，则将该卫星的id及拍摄时刻加入高分辨率sar卫星或光学卫星工作方案；
21、步骤404，根据高分辨率sar卫星或光学卫星工作方案执行高分辨率观测任务，拍摄高分辨率遥感影像。
22、进一步地，若拍摄高分辨率遥感影像后能够获得运动目标的精确位置坐标，则步骤6中预测目标活动区域的具体方式为：
23、利用基于卡尔曼滤波的概率统计或神经网络方法，根据目标运动轨迹坐标序列，设定预测时间间隔，挖掘观测目标的速度、加速度的运动特征，结合目标的精确位置坐标，预测目标活动区域地理范围；
24、若某次拍摄高分辨率遥感影像后无法获得运动目标的精确位置坐标，则步骤6中预测目标活动区域的具体方式为：以目标运动轨迹坐标序列中的最后一个精确位置坐标为中心，构建一个矩形区域作为目标活动区域。
25、进一步地，若在对目标的高影像质量持续跟踪观测中，连续多次无法获得运动目标的精确位置坐标，则返回步骤2重新拍摄广域宽幅遥感影像。
26、本专利技术与
技术介绍
相比具有如下优点：
27、1.本专利技术基于大规模、高低轨、多载荷的遥感卫星，通过设计统一的组网卫星任务规划流程，实时接收运动目标检测与跟踪预测情况反馈，实现大规模、高低轨、多载荷的遥感卫星的协同引导新模式。与传统卫星目标跟踪相比，本方法具有低耦合、可重组、高动态、快访问等卫星联合观测优势。
28、2.本专利技术基于卫星广域观测任务规划、卫星精细观测任务规划、目标跟踪预测和中心理想区域图像对准的高成像质量，相较于传统中心点调整的卫星观本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，步骤2的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，步骤3中，若未检测识别到符合跟踪任务需求的目标，则重复步骤2和3，直至找到目标，若超过预设重复次数仍未找到目标，则方法结束。
4.根据权利要求1所述的一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，步骤4的具体方式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，若拍摄高分辨率遥感影像后能够获得运动目标的精确位置坐标，则步骤6中预测目标活动区域的具体方式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，若在对目标的高影像质量持续跟踪观测中，连续多次无法获得运动目标的精确位置坐标，则返回步骤2重新拍摄广域宽幅遥感影像。
【技术特征摘要】
1.一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，步骤2的具体方式为：
3.根据权利要求1所述的一种基于层次化任务分解的多载荷组网卫星目标跟踪方法，其特征在于，步骤3中，若未检测识别到符合跟踪任务需求的目标，则重复步骤2和3，直至找到目标，若超过预设重复次数仍未找到目标，则方法结束。
4.根据权利要求1所述的一种基于层次化任...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱光熙，王港，张德新，刘济恺，陈金勇，朱进，王弢，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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