星上遥感影像在轨处理进展研究

从星地数传、高时敏任务等对星上遥感影像在轨处理的需求出发,本文对美国、欧洲以及国内主要的星上遥感影像在轨处理进展进行了研究;以此为基础,结合星上遥感影像在轨处理框架与深度学习等智能处理技术,分析了高性能星上智能处理平台构建、基于深度学习的遥感影像在轨智能处理、多源遥感影像数据在轨融合处理、星地协同数据处理及在轨更新等星上遥感影像在轨处理关键技术;最后,对星上遥感影像在轨处理未来发展趋势进行了总结,为进一步提升遥感卫星在轨应用效能提供参考。     

卫星在轨任务管理技术研究

长期以来,国产卫星在轨任务管理工作一般由卫星方、运控方、测控方协同完成。随着卫星数量和种类的增多,卫星方在协同运控方、测控方进行有效载荷任务管理、卫星健康管理和异常处理等基础上,越来越需要在卫星的最大效能、新功能、新用途、多星协同等在轨应用上创新,扩展卫星方的在轨任务管理工作内涵。文章总结多颗卫星在轨多年来的管理经验,梳理了卫星方在轨管理主要任务场景,挖掘提升卫星在轨的应用价值,归纳提出了"再完善、再开发、再利用、再设计"的卫星在轨"四再"管理工作,提供了多星重构组网等真实应用实例,阐述了拓展新用途等提升卫星应用效能和卫星技术水平的策略,并提出了增加天基对月成像功能等几点建议,可为后续卫星在轨管理提供参考。     

基于异构融合类脑芯片的卫星智能平台设计

传统卫星运行基于单星工作模式,计算能力有限,当处理海量数据时,由于单个节点能力的不足极大限制了整体的发展。为适应行业对业务处理低延时提出的迫切需求,天地一体化多星协同、多任务协同的智能化工作模式重要性逐渐显现。传统星载计算机采用固有算法及硬件进行简单任务规划及多星协同管理,其算力及算法难以满足基于深度学习的智能任务需求。当前,基于脉冲神经网络（SNN）加深度神经网络（DNN）的类脑计算方法,具有强智能计算、低能耗、强并行、高效率、存算一体等特点。通过对卫星智能处理平台发展趋势分析,针对异构融合类脑芯片优势特征,同时兼顾航天器在轨可靠性需求,提出基于异构融合类脑芯片的卫星智能处理平台架构,完成星上在轨智能预测和自主任务规划,进一步降低卫星业务成本。     

硬X射线调制望远镜卫星科学观测应用初步评价

硬X射线调制望远镜(HXMT)卫星已顺利在轨运行1年多,完成了核心科学目标观测。文章概述了HXMT卫星的观测情况,如顺利完成核心观测源和银道面扫描的观测;重点介绍在银道面扫描、黑洞和中子星双星时变与能谱分析、伽马射线暴探测及引力波电磁对应体研究、脉冲星观测及脉冲星导航试验等方面获得的初步成果。HXMT卫星与国外空间X射线望远镜卫星及国内外地面望远镜开展的联合观测,促进了HXMT卫星的标定工作。HXMT卫星在黑洞与中子星研究、伽马射线暴探测及银河系内新源与暴发源监测方面会发挥重要作用。     

硬X射线调制望远镜卫星可靠性安全性设计与保证

针对硬X射线调制望远镜(HXMT)卫星多载荷、高难度、高复杂度的特点,如何确保卫星在轨的安全并可靠完成在轨科学探测任务,是卫星研制过程中必须解决的问题之一。文章在梳理卫星可靠性、安全性保证工作重点的基础上,从卫星平台继承性产品的可靠性保证、面向复杂多载荷探测目标实现的可靠性安全性设计保证,以及整星贮存可靠性保证等三个方面,介绍了HXMT卫星可靠性安全性设计与保证的各项措施,可为后续相似卫星的研制提供参考。     

在轨实时引导多星成像任务规划方法研究

针对遥感卫星在轨自主任务规划的强时效需求和依赖地面系统的现状,通过分析卫星的轨道特性和多载荷工作配合的方式,提出了一种面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法。文章首先根据成像的要求,将卫星载荷对目标的可见性,统一转化为"时间-姿态"信息,在保留有效信息的前提下对轨道递推模型合理简化,设计了卫星成像的无冲突任务序列生成方法,并为优化成像收益设计了临机调整策略。仿真结果表明:面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法能实现将多目标向多星系统的分配,增加临机调整策略后,可实时地通过用高收益目标替代低收益目标的方式提高整个规划方案的成像收益,所提出的方法有效,研究结果可为多星在轨自主任务规划技术研究提供参考。     

基于远程预警雷达的临近空间无源相干定位系统

针对空中高价值隐身目标的探测问题,研究了基于远程预警雷达的临近空间无源相干定位技术。对目标探测距离进行了简单分析计算,给出了系统工作信号处理流程,对其中的主要关键技术进行了梳理。该技术可应用于无线电静默状态下的非协同探测定位系统项目,通过与电子侦察系统多传感器融合可以进一步完善防空体系无源探测网,完成对侦察目标在电子静默情况下的态势判断。     

利用GPS星际照射源的无源侦察定位系统研究

提出了一种以GPS卫星作为照射源的单传感器无源侦察定位方法。首先 ,分析了利用GPS卫星作为照射源的可行性 ;其次 ,利用各卫星辐射信号经过目标散射 ,到达传感器的时差信息完成目标的探测和定位 ,并给出系统分析和MonteCarlo仿真 ;最后 ,文章讨论了无源系统的性能及应用前景。     

基于时域光度探测的卫星频率特性反演研究

卫星的行为特性、意图判断、健康状态诊断等对于空间态势感知具有重要意义,而传统的探测手段无法确定在轨卫星是否正常运行。时域光度探测作为一种新型遥感探测技术,利用高速、低噪声的探测器对卫星机动调制的光学信号进行采样,解调后可反演卫星频率、振动等特性。文章针对低轨卫星目标,首先建立基于形态学滤波来抑制自然天体干扰的空间目标跟踪定位模型,获取目标时域光度信息,再采用频谱分析方法,获取目标频率特性与运行特征。结果表明,文章提出的时域光度探测技术,在卫星频率特性反演和卫星运行状态识别方面具有较好的应用前景。     

面向海洋探测的多源信息融合技术研究及展望

多源信息融合技术包括数据级、特征级和决策级3个层级。在海洋探测应用中,现有方法存在信息获取、融合质量及目标识别等难点问题,提出了体系化探测、分布式融合和利用先验知识的解决思路。体系化探测能够全面获取原始信息,分布式融合可以在降低计算复杂度的同时减少信息损失,先验知识能够在决策级融合中提高目标识别的准确性。此外,还提出了构建探测系统和先验知识库、优化智能算法和模型等未来信息融合技术发展方向。     

多传感器信息融合研究进展与展望

介绍了信息融合定义的新认识、信息融合系统功能模型和结构模型的新发展,并就多传感器信息融合中的分布式检测融合、航迹起始、检测与跟踪的联合优化、主被动传感器系统数据关联、估计融合模型、传感器管理、非线性滤波所采用的数学工具等若干关键技术的新成果与新动向展开了讨论,详细阐述了各项技术的一些有代表性的最新进展及其在多传感器信息融合系统中的应用和发展情况。最后对多传感器信息融合技术的研究动向进行了展望,提出了今后的发展趋势和我们的研究策略。     

基于熵权的灰色关联概率数据关联算法

在多目标信息融合中,通过数据关联判断来自不同传感器的数据是否代表同一个目标,传统数据关联一般采用联合概率数据关联算法,单纯依靠状态量测且计算复杂。而基于灰色关联的概率数据关联算法,能够利用目标的多个特征信息进行数据关联,且计算简单准确。特征信息一般由专家主观判断给出。提出了基于熵权的灰色关联概率数据关联算法,由量测数据自适应的给出各特征的权重系数,不依赖于专家。仿真表明,该关联算法具有很好的工程实用性。     

基于未知地标被动观测的弹群INS定位误差协同修正方法

针对弹群协同编队飞行中,编队成员单独使用惯导系统（INS）时存在定位误差发散的问题,基于相同性能的多套INS在相同环境下工作时,其误差近似呈零均值高斯分布这一特性,提出了一种利用成像导引头对航路上任一未知地标被动观测的弹群INS定位误差协同修正方法。首先,融合弹群中各枚导弹相对于地标的视线角量测信息及INS位置量测信息,利用最小二乘思想对未知地标进行协同定位;然后,基于估计得到的地标位置,利用各枚导弹相对于地标的视线角和方位角速率量测信息及INS速度量测信息,反过来修正弹群中各枚导弹的INS定位误差。最后,仿真验证了方法的有效性。     

弹道目标实时跟踪中的滤波方法综述

指出目标运动先验信息、系统结构信息和设备测量信息的融合应用是提高滤波器跟踪性能的核心。进而综述了弹道目标融合滤波中的运动模型构造、滤波算法设计以及测量误差处理等环节中的关键技术和研究现状。并针对传统实时处理结构弊端,分析了实时跟踪系统的设计方法,讨论了如何建立高效的弹道跟踪数据处理流程,通过融合策略并举的方式实现系统各类信息的有效利用。一些设计方法可以为实际跟踪滤波器的开发提供参考。最后,结合空间应用的发展需求,分析了弹道目标跟踪技术的研究方向。     

大型空间电站在轨展开与组装动力学与控制

针对大型空间电站在轨展开与组装过程中复杂的动力学环境,将桁架类大型空间电站视为一个刚柔多体系统,采用自然坐标法对刚性构件建模,基于绝对节点坐标方法描述柔性桁架结构,编写了一套动力学仿真软件,实现了大型空间电站在轨展开与组装动力学的精确仿真。仿真结果表明,采用摆线运动插值函数作为控制方程有利于提高多级展开过程的稳定性;在结构组装过程中,减小组装速度,增大组装机构阻尼系数与劲度系数,有利于提高结构稳定性。最终集成了一套针对大型空间电站的动力学仿真平台搭建方法,为大型空间电站在轨展开与组装动力学预示提供了理论依据和方法指导。     

基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法的研究

相邻结点负载平衡算法具有计算简单、额外开销小的优点。但由于采用局部的观点平衡负载，限制了结点信息得到的范围，使得系统在某种情况下达不到全局平衡，本文提出了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，它改变了结点传递的实际负载信息，使修改后的负载信息能体现出结点及其周边结点的负载形势，以此弥补了相邻结点负载平衡算法的不足，并将其应用在星载计算机系统上，首先，介绍了相邻结点负载平衡算法及其存在的不足；其次，描述了基于偏差信息的星载计算机系统负载平衡算法，最后，通过仿真实验，给出了这种算法同其它几种负载平衡算法的比较，并证明了它的正确性与可行性。     

基于交互融合的高精度图像融合算法的研究

针对可见光和SAR图像融合,提出了一种基于跨模态差分感知和注意力机制的交互融合（TDPAM Fusion）算法,能有效保留可见光图像中的纹理结构和SAR图像的细节信息。首先,采用跨模态差分感知融合（Cross-Modal Differential Perception Fusion, CMDAF）模块提取图像的互补信息,避免真值缺失并提高融合精度。其次,通过坐标注意力机制（Coordinate Attention,CA）提高特征提取的准确性和效率,增强语义信息的集成。最后通过交互融合算法（Interactive Fusion Module,IFM）将特征自适应融合。设计了相应的大型基准数据集,用于网络模型的训练和测试。实验结果表明：TDPAM Fusion融合算法可以获得包含清晰SAR信息的高质量可见光图像。此外,融合算法将互信息（Mutual Information,MI）、空间频率（Spatial Frequency,SF）、视觉保真度（Visual Fidelity,VIF）和相关系数（Correlation Coefficient,CC）等关键指标,分别提高了约6.41%、10...     

反导多传感器协同任务规划综述

针对反导作战多传感器协同任务规划的相关问题,结合反导作战的特点,探讨反导作战信息处理过程与多传感器协同任务规划的关系,并分析多传感器协同任务规划的内涵;在此基础上,梳理出多传感器协同任务规划涉及的关键技术,并综述多源信息综合处理、多传感器协同部署、协同跟踪、协同引导和协同识别等关键技术的研究现状;最后就多传感器协同任务规划的发展提出一些建议。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.