CN115143971A - 一种基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明一种基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法,依靠滤波器新息获取检验参数,就能利用星群观测来实现仅测角的非合作目标机动检测和持续跟踪。其以星群对目标的观测量为依据,计算出任意时刻下滤波器新息概率分布,并通过滑动窗口的方式来处理滤波器新息,获取新息滑窗均值的概率分布并归一化处理,获取检测量。然后,通过求取检测量的最大值概率分布以解决观测量对各轴机动敏感性不同的问题。最后,以检验结果为依据,通过对滤波器的协方差矩阵进行自适应放缩,从而实现了对机动后目标的相对导航定轨。
Description
技术领域
本发明属于空间自主相对导航领域,涉及一种星群协同无源感知的机动检测及跟踪方法。
背景技术
随着航天技术的发展与应用,国家安全与经济生活愈加依赖航天器的正常运行,因此保障航天器的安全,维护航天***的正常运行十分重要。保护自身的安全,需要检测与跟踪对我方航天器具有威胁的空间目标。
当采用无源感知的传感器(通常为相机)对目标进行跟踪时,由于动力学模型与传感器测量具有误差,所以通常采用滤波器对动力学信息与传感器测量信息进行融合滤波,以增加对非合作目标的跟踪精度。但是由于滤波器依赖于上一时刻对目标状态的估计值,如果目标存在机动,由于目标机动是未知的,因此在滤波器的滤波过程中增加误差,导致滤波器性能下降,降低对目标的跟踪精度。
对于非合作目标采用的机动形式,由于技术与成本的限制,通常无法采用大功率的推进器,因此非合作目标在进行机动转移时,由于单位时间内提供的速度增量有限,所以目标的机动更容易被淹没在测量误差与动力学误差中,这导致对目标机动检测难度上升。
目前国内外通常有三种检测方法,即噪声等价、输入检测与估计、模型切换。噪声等价方法将机动过程动力学建模为白噪声或者有效噪声,采用噪声补偿或者动力学模型补偿进行机动检测,由于目标机动并不是白噪声,而是有色噪声,这样的处理方法会使最后对目标跟踪的精度较低。输入检测与估计将机动作为加速度输入进行检测和估计,多将目标机动检测表示为二元假设检验问题,为目前研究最多的方法,针对不同学者采用的优化方法有不同的问题,但是假设检验的检测门限和允许误差率使该方法具有一定的误检率。模型切换方法建立包括轨道机动的多个运动子模型,在滤波过程中通过相应策略选择估计模型,典型如常见的交互多模(IMM)及其改进方法,模型切换方法的性能取决于子模型精度和相应切换策略,且严重依赖于轨道机动检测结果。
发明内容
针对现有技术中存在的问题,本发明提供一种基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法,具有极高的机动检测分辨率(规定范围下目标总机动量),并且简单易于实现,并可以通过设置自适应的滤波器协方差可以完成对目标机动后的快速跟踪。
本发明是通过以下技术方案来实现:
一种基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法,通过对星群观测的滤波器新息进行理论大小的推导,得到在当前滤波器参数下,滤波器新息应该满足的概率分布,并以实际的滤波器新息作为检测量进行检测。其中滤波器新息为滤波器内部对下一时刻估计的状态值与测量值之间的差值。当检测出目标存在机动行为时,判断当前对目标跟踪的精度较低,进行滤波器参数的矫正,以提高对目标跟踪的精度,实现对机动后目标的相对导航定轨。
具体的,一种基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法,包括以下步骤:
步骤1,建立星群对目标卫星的观测模型z;
步骤2,建立基于线性化C-W的星群相对运动动力学模型X k ,表示k时刻下目标卫星相对于星群卫星的状态;
步骤3,基于所述观测模型z得到滤波器新息∆z,结合所述动力学模型,分析未发生机动时目标卫星k时刻的滤波器新息∆z k 满足的概率分布∆z k ~N;
步骤5,归一化新息滑窗均值得到归一化的检测量,并对该检测量采用最大概率分布以表示目标进行机动的事件M的发生概率;设定的值以获得目标机动的检测门限值ξ,基于检测门限值ξ判定目标卫星是否产生机动,当判断为产生机动时进入步骤6,反之,则进行下一滑窗窗口的机动判断;
步骤6,基于归一化的检测量中最大概率的分量对滤波器协方差矩阵大小进行矫正,用于k+1时刻的机动检测,返回步骤3。
其中,α、β分别表示星群卫星对目标的方位角与俯仰角,R i (i=1,2,…,n)为星群从星在主星的轨道坐标系下的位置,下标c为星群主星编号,下标1,2,…,n为星群中从星的编号。
作为优选,步骤2中动力学模型具体为:
其中,
作为优选,步骤3中滤波器新息满足的概率分布为:
其中,∆z k 为k时刻的滤波器新息, H k 为观测模型在k时刻对X k 的估计值的偏导矩阵, •2表示矩阵的各元素平方,、与分别表示状态估计、模型误差与测量误差在k-1时刻的方差,N表示均值为0的正态分布。
作为优选,新息滑窗均值的概率分布为:
作为优选,步骤5具体为:
步骤5.1,归一化新息滑窗均值,获得归一化的检测量:
步骤5.2,采用归一化的检测量的最大值概率分布作为目标机动检测概率:
其中, M表示目标进行机动的事件,
作为优选,步骤5.3中检测目标卫星是否发生机动具体为:采用若干个连续窗口进行检测,当同时满足所有窗口检测量均超过了检测门限ξ即判定目标产生了机动。
作为优选,步骤6中矫正滤波器协方差矩阵大小具体为:
作为优选,通过滤波器内的新息进行机动的概率判断,来判断目标是否发生了机动,当判断目标发生了机动时,则表明滤波器对目标的跟踪精度由于目标的机动而变差,所以对滤波器的协方差进行放缩以矫正因目标机动而失准的滤波器的参数,提高对目标机动后的跟踪精度。
附图说明
图1是本发明方法的星群协同模型示意图;
图2是本发明方法的测量几何示意图;
图3是本发明方法进行机动判定的示意图;
图4是本发明方法与未使用本发明的对比图。
有益效果:
(1)本发明通过计算滤波器新息滑窗均值应该满足的概率分布,并进一步获取最大的检测量进行阈值检测的方法,相较于噪声等价、输入检测与估计、模型切换的检测方法,对目标的跟踪精度更高,同时具有实时性,可以对滤波器参数进行矫正,提高对目标的跟踪能力;
(2)本发明采用滑窗处理的方法并采用多个窗口进行机检测,大大降低了误判率,提高了检测精度;
(3)本发明通过最大检测量作为倍率对协方差进行放大,以矫正对目标状态的估计精度,提高了滤波器的误差矫正能力。
具体实施方式
下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明,所述是对本发明的解释而不是限定。
本发明一种基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法,以滤波器新息归一化的滑窗均值作为检测量,以目标在星群卫星本体下的角度与星群卫星的基线(星群从星在主星轨道坐标系下的位置)为观测量,通过分析获取在给定滤波器的参数下,滤波器新息滑窗均值应该满足的概率分布,并进一步归一化处理,获取最大的检测量,并进行阈值检测。并且采用两个窗口检测,当两个窗口都检测出检测量超过检测门限时,判定目标产生了机动,并且可以修改检测窗口检测的数量以适应不同工作环境。当检测出目标机动时,可以判定出当前对目标状态估计的协方差大小与其实际的协方差大小不匹配,因此通过最大检测量作为倍率对协方差进行放大,以提高滤波器的误差矫正能力。
主要分成三个部分:
1.推导了给定滤波器参数下,滤波器新息滑窗均值的理论分布;
2.对滤波器新息滑窗均值进行归一化处理,获取满足标准正态分布的检测量,并以最大值概率分布作为检测;
3.以上述检验方法的检验结果为依据,通过对滤波器的协方差矩阵进行自适应放缩,以降低机动对估计精度的影响,并提高滤波器对出现的误差矫正能力,以完成对机动产生的误差的收敛,实现了对机动后目标的相对导航定轨。
具体的,包括以下步骤:
步骤1,建立星群对目标卫星的观测模型:
其中,
z为5n+2的观测量,n为星群中从星个数,angle、baseline分别表示目标卫星相对于星群的角度以及星群卫星的基线,下标c为星群主星(Chief)编号,下标1,2,…,n为星群中从星的编号, n为星群从星个数, R i (i=1,2,…,n)为星群从星在主星的轨道坐标系(Local Vertical Local Horizontal coordinate system,LVLH)下的位置, [α i β i ](i=c, 1,2,…n)是星群卫星对目标的测量角(方位角与俯仰角),R it =[x bjt y bjt z bjt ] T (i=c,1,2,… n)为目标在星群卫星(i=c,1,2,…n)的本体坐标系下的位置,下标b表示本体坐标系,下标t表示目标。
步骤2,建立基于线性化的Clohessy-Wiltshire的星群相对运动动力学模型,具体如下:
其中,X k 为k时刻下目标相对于星群卫星的状态,,,,为Clohessy-Wiltshire方程中的状态转移矩阵,G为Clohessy-Wiltshire方程中的控制矩阵,u k-1 为目标的机动向量,ω k-1 为动力学噪声,1 n+1×1 为元素为1的向量。
步骤3,分析目标不存在机动情况下,滤波器新息满足的概率分布:
其中,∆z k 为k时刻的滤波器新息,H k 为观测模型在k时刻对X k 的估计值的偏导矩阵,·2表示矩阵的各元素平方,、与分别表示状态估计、模型误差与测量误差在k-1时刻的方差,N表示均值为0的正态分布。
显然,归一化的检测量是满足标准正态分布的,为了进一步降低不同观测量对机动具有不同的敏感度,所以采用最大值概率分布:
当目标进行了机动,滤波器的估计误差将会变大,因为,滤波器对下个时刻的目标状态进行估计时,当前时刻对下个时刻估计具有较大影响,使有色噪声产生的误差很难被消除。因此,在滤波器未被矫正时,在目标机动后的多个窗口检测量都会超过检测门限,所以采取2窗口检测以降低误判率提高检测精度,即当前窗口如果检测量超过了检测门限,并且上个窗口( 个窗口中的两个窗口)检测量同样超过了检测门限,即可以判定目标产生了机动,结果如图3所示。
步骤6,当检测结果表明目标发生了机动后,进行滤波器协方差矩阵大小的矫正:
通过滤波器内的新息进行机动的概率判断,来判断目标是否发生了机动,当判断目标发生了机动时,则表明滤波器对目标的跟踪精度由于目标的机动而变差,因此对滤波器的协方差进行放缩以矫正因为目标机动而失准的滤波器的参数,提高对目标机动后的跟踪精度,使得目标发生机动后仍不丢失目标,可对目标进行跟踪。
本发明方法的实例:结合图4说明本发明的实例验证,设定如下计算条件和技术参数:
1)星群主卫星Chief的轨道半长轴为42164.169 km,偏心率为0,轨道倾角为0°,近地点幅角为0°,升交点赤经为0°,真近点角为0°;
2)采用一颗从星,星群从星Deputy的轨道半长轴为42164.169 km,偏心率为0,轨道倾角为0°,近地点幅角为0°,升交点赤经为0°,真近点角为0.0489°;
3)目标卫星Target的轨道半长轴为42164.169 km,偏心率为0.012,轨道倾角为0°,近地点幅角为0°,升交点赤经为0°,真近点角为0.12°;
4)相机的测角噪声均方差为0.0003rad,从星位置测量误差25m,动力学模型误差10-6m/s2,初始估计误差比例0.1;
6)滑窗窗口长度采用1个时刻长度,即实际上并未采用滑窗处理;
基于本发明的机动检测及跟踪方法与上述设置的计算条件和技术参数进行仿真验证,仿真时间2500 s。如图4所示,分别为目标进行机动但并未检测机动的仿真曲线(点划线)、目标进行机动并采用本发明的方法的仿真曲线(点虚线)与目标未进行机动的仿真曲线(实线),由图中曲线对比可知,通过本文方法,对采取了机动的非合作目标的定轨精度明显提高。
因此,采用本发明方法,仅依靠星群测量与基于检测结果的滤波协方差自适应矫正就能实现对可能采取机动的非合作目标的持续精准相对导航。特别地,和传统定轨方法相比,以GEO轨道目标定轨为例,目标机动时间检测定位时间精度提高了30%,足见本发明方法带来的重要进展。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法,该方法是通过分析卫星星群对非合作目标卫星的测角信息来实现的,其中星群又包括从星和主星,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1,建立星群对目标卫星的观测模型z;
步骤2,建立基于线性化C-W的星群相对运动动力学模型X k ,表示k时刻下目标卫星相对于星群卫星的状态;
步骤3,基于所述观测模型z得到滤波器新息∆z,结合所述动力学模型,分析未发生机动时目标卫星k时刻的滤波器新息∆z k 满足的概率分布∆z k ~N;
步骤5,归一化新息滑窗均值得到归一化的检测量,并对该检测量采用最大概率分布以表示目标进行机动的事件M的发生概率;设定的值以获得目标机动的检测门限值ξ,基于检测门限值ξ判定目标卫星是否产生机动,当判断为产生机动时进入步骤6,反之,则进行下一滑窗窗口的机动判断;
步骤6,基于归一化的检测量中最大概率的分量对滤波器协方差矩阵大小进行矫正,用于k+1时刻的机动检测,返回步骤3。
7.根据权利要求6所述的基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法,其特征在于,步骤5.3中检测目标卫星是否发生机动具体为:采用若干个连续窗口进行检测,当同时满足所有窗口检测量均超过了检测门限ξ即判定目标产生了机动。
9.根据权利要求8所述的基于星群无源感知的非合作目标机动检测及跟踪方法,其特征在于,通过滤波器内的新息进行机动的概率判断,来判断目标是否发生了机动,当判断目标发生了机动时,则表明滤波器对目标的跟踪精度由于目标的机动而变差,所以对滤波器的协方差进行放缩以矫正因目标机动而失准的滤波器的参数,提高对目标机动后的跟踪精度。
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