区域机动目标普查监视小卫星组网设计与仿真

针对海洋机动目标任务规划难、搜索难度大的特点,设计了一种面向海洋热点区域机动目标搜索监视的卫星组网星座。首先,根据机动目标搜索任务的特点,建立考虑时空约束条件的卫星成像条带拼接搜索策略;其次,根据机动目标搜索策略,设计了一种高时间分辨率组网星座构型;最后,构建以最小组网卫星侧摆角度和任务观测时间为优化目标的鲁棒模型,采用遗传算法对组网卫星进行优化求解,并给出算法实现流程。仿真结果表明,该卫星组网星座能够有效完成对目标区域机动目标覆盖监视,为热点区域海洋机动目标监视任务提供了一定的方法支撑。     

基于Neyman-Pearson准则的空间目标轨道机动检测方法

轨道机动检测是当前空间监视活动的重要需求之一。当卫星在脉冲小推力作用下发生轨道机动时,会引起目标卫星与伴飞卫星相对距离变化率的阶跃突变,由于测量噪声的存在,距离变化率的阶跃突变特征被淹没在测量噪声中,不容易被检测出来。针对该问题,提出了一种基于概率判决模型的轨道机动检测方法。该方法采用独立同分布高斯白噪声模型描述测量噪声,将距离变化率作为特征量用于变轨检测,把距离变化率的阶跃突变检测问题转化为概率判决问题,在虚警概率约束下,基于Neyman-Pearson准则求解序列数据的变轨判决门限,能够自适应地判断目标卫星是否发生轨道机动。通过不同幅度轨道机动下的仿真试验,验证了该方法的可行性与有效性。     

“北航空事卫星一号”监视载荷的统计性能

“北航空事卫星一号”是广域航空器监视科学试验卫星。为了评估“北航空事卫星一号”监视载荷的性能，提出了ADS-B系统监视载荷的性能指标及统计方法，并利用“北航空事卫星一号”在轨观测数据，统计给出了“北航空事卫星一号”监视载荷的性能指标，包括监视覆盖半径、检测概率、识别概率、位置报告更新间隔及载荷消息速率。统计结果表明：“北航空事卫星一号”具备了在全球范围内对运输航空及通用航空器监视跟踪的能力；监视覆盖半径达1 710 km，检测概率大于35%，识别概率大于68%，位置报告更新间隔小于8 s。     

国外卫星军事应用技术发展概况

为适应21世纪信息化战争的需要,世界主要军事大国在积极发展军事应用卫星的同时,也在加紧卫星军事应用技术的研究,以推动航天力量军事应用的发展。卫星军事应用通常划分为卫星战场侦察监视、卫星通信和卫星导航定位。1　卫星战场侦察监视应用技术卫星战场侦察监视系统包括成像侦察、电子侦察、海洋目标监视、导弹预警与核爆炸监测、测绘、气象探测和海洋监测等。在成像侦察应用技术方面,以发展高分辨率光学侦察、合成孔径雷达(SAR)侦察和小卫星组网侦察为主导,开展目标详查和精确定位技术、多源信息融合技术、目标自动识别技术、多分辨率…     

基于改进MOPSO算法的区域侦察弹性星座重构方法

针对区域侦察弹性星座重构问题,提出了基于改进多目标粒子群优化算法(multi objective particle swarm optimization,MOPSO)的区域侦察弹性星座重构方法。该方法采用一箭多星发射和在轨卫星相位机动相结合的方式对受损星座重构。首先选取了星座覆盖、重构成本、重构时间和星座弹性四方面的指标;其次对一箭多星发射过程和卫星相位机动过程进行了分析,对失效轨道面内剩余正常卫星采取均匀相位的策略。以恢复原有星座性能为目的,考虑最大重访时间、重构成本、重构时间及弹性,建立了重构时间和重构成本最优的重构优化模型。最后对MOPSO算法进行了改进,提出了基于学习机制的种群更新策略,通过变量转化将离散变量转化为连续变量,解决了重构优化模型中混合变量优化问题。针对某一受损星座进行仿真,重构时间最优的重构方案为发射6颗新卫星结合在轨卫星均匀相位;重构成本最优的重构方案为发射4颗新卫星结合在轨卫星均匀相位。案例表明提出的重构方法有效,可为侦察星座的建设提供参考。     

非合作目标追踪与相对状态保持控制技术研究

基于考虑J2摄动影响的改进Hill方程数学描述,将最优机动问题转化为标准线性规划问题,为在轨服务系统对非合作目标的接近过程进行路径规划,针对卫星跟踪以及悬停的特殊相对运动状态设计控制方法,实现近距离相对轨道的精确控制.最后通过数学仿真验证方案的正确性和有效性.     

自适应关联波门机动群目标跟踪算法

为解决中心群跟踪（CGT）算法中由于群机动造成的量测丢失、估计误差增大的问题,提出了一种基于自适应关联波门的机动群目标跟踪算法。首先,将CGT算法与交互式多模型（IMM）算法结合,并利用最新量测信息对IMM算法中的转移概率矩阵进行实时修正。其次,设计了一种用于整体机动和分离机动的自适应关联波门,根据机动时刻模型的新息协方差对其进行自适应调整,确保量测点迹进入波门。仿真结果表明,所提算法一方面减小了传统固定转移概率矩阵带来的估计误差,将优势模型的平均概率由0.58增加到了0.7;另一方面,设计的自适应关联波门有效解决了目标机动带来的有效量测减少的问题,相比于传统波门,目标失跟率减少了30%,具备工程实用性。      

集成式随动装置目标引导信息动态校准方法研究

光电对抗系统在机动状态下搜索和跟踪目标时,必须用位置陀螺代替码盘来确定目标方位角。但是,由于搜索轴陀螺存在漂移和累积误差,导致跟踪转台按照引导信息调转到位后目标无法进入跟踪视场,而且陀螺的漂移和累积误差是随时间和温度非线性变化的,很难直接进行修正。为了解决这个问题,提出了一种对引导信息进行间接动态校准的方法。     

基于修正瑞利分布的S/Ka双频天线捕获概率分析

为了满足星地链路间海量数据的传输需求，数据传输频段已由传统的X频段扩展到Ka频段。Ka频段卫星目标具有窄波束、高动态等特性，对地面接收系统的捕获跟踪性能提出了更高要求。针对Ka频段的不同工作模式，对捕获过程中天线跟踪精度、电轴一致性及搜索捕获范围等影响因素进行了分析，提出了一种近似为修正瑞利分布的捕获概率模型。仿真分析了不同影响因素对目标捕获的敏感性，总结了Ka频段捕获概率的性质。最后对某设备实际跟踪情况进行了验证分析，为有效提高Ka频段捕获跟踪能力提供了分析依据。     

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.     

基于Hu相关滤波的光学卫星视频点目标跟踪

针对光学卫星视频运动目标跟踪问题进行研究,提出一种鲁棒的特征描述和匹配跟踪方法。引入相关滤波的思想,首先利用样本集的Hu不变矩和中值滤波,建立目标的跟踪模板并进行目标特征描述。然后,将目标跟踪的判断区域降维处理,建立判断区域的Hu置信模型。利用FFT推导了快速相关法,进而通过求得跟踪置信图最大值实现目标跟踪。针对跟踪轨迹采用卡尔曼滤波辅助和优化跟踪处理,提高算法的鲁棒性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段,对5个点目标进行跟踪试验,跟踪精度优于90%,跟踪过程目标不丢失,且轨迹平滑。针对13×13的判断区域,与一般相关性方法相比,处理速度可提升约5倍。可为光学卫星视频点目标实现快速可靠跟踪提供技术基础。     

基于PHD未知杂波密度多机动目标跟踪

基于随机有限集（RFS）的跳变马尔可夫系统（JMS）是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度（λ-GMPHD）滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。      

基于结构随机跳变系统的反干扰信息处理方法

为了解决在复杂的干扰对抗环境中提高信息处理的准确性问题(例如,对具有多种干扰对抗手段的机动目标的跟踪问题),基于结构随机跳变系统理论提出了一种反干扰信息处理的新方法,该方法针对干扰环境的随机剧烈变化,适时地辨识干扰环境的当前状态,并作出相应的决策来优化和利用系统的资源(例如传感器的优化重组、信息融合算法的转换等),最大限度地降低干扰对信息处理精度的影响.以有效地提高信息优化处理的精确度.在本文中就该方法的性能与其它算法做了仿真比较,其仿真结果证实了该方法的有效性.      

一种空间目标高精度指向控制方法

针对空间动目标指向任务对卫星提出的高精度控制需求,研究了卫星星体/快反镜二级复合系统的指向控制问题,给出了一种空间运动目标高精度指向控制方法。首先,基于近圆轨道Clohessy Wiltshire方程获得追踪卫星与目标卫星的位置信息;然后,基于扩展Kalman滤波算法进行多信息融合确定追踪卫星姿态参数,并实时解算出追踪卫星载荷光轴与目标卫星的相对姿态,获得跟踪指向所需的方位角和俯仰角;最后,通过星体一级姿态控制和基于快反镜的载荷光轴二级指向控制,实现对目标卫星的快速、高精度指向。仿真结果表明,该方法可以在保证快速性的同时实现动态指向控制误差小于072″。该方法可以实现对空间目标的高精度指向控制,为未来空间中激光通信等航天任务提供技术支持。     

基于特征融合与抗遮挡的卫星视频目标跟踪方法

卫星视频中的目标易受到遮挡和复杂环境干扰等影响,造成对目标的运动状态估计不够准确,导致目标跟踪失败。基于此,在核相关滤波(KCF)算法的基础上设计2种算法提高目标跟踪的成功率,实现鲁棒性的目标跟踪。通过提取目标的方向梯度直方图(HOG)特征、灰度特征和高斯曲率特征表述目标的外观模型;联合响应图的峰值和平均峰值相关能量(APCE)对目标的响应图进行自适应加权融合,并将融合后的响应图峰值作为置信度对目标的模型进行自适应更新;通过使用卡尔曼滤波的方法对遮挡的目标进行位置预测,当目标遮挡结束时,对目标进行重新跟踪,解决卫星视频中目标被遮挡的问题。大量实验结果表明：所改进的相关滤波算法对卫星视频中的目标跟踪,尤其是在复杂环境、目标被遮挡及场景光照发生变化的情况下,具有良好的效果,并且在目标跟踪的精度和成功率等方面都有很大的提高,为进一步对卫星视频中的目标跟踪奠定了基础。     

卫星姿态大角度机动的轨迹规划和模型预测与反演控制

空间科学观测、态势感知、对地遥感、操控服务等应用对卫星提出了高精度、高稳定度、平稳柔顺大角度姿态机动的需求。采用欧拉角形式,对时变、非线性卫星姿态动力学系统进行了分析与建模,将每一个测控周期视为一个姿态机动过程。基于动力学系统受控运动的规律,在每一个姿态跟踪机动过程中,预测姿态偏差,通过卫星姿态演化的反演得到控制指令。以三角函数为基础,设计了一种卫星姿态大角度机动的运动轨迹规划方法。本文所述的轨迹规划及控制方法具有轨迹跟踪精度高、稳定性好,跟踪和机动过程平稳柔顺的特点。数学仿真验证了该方法的可行性和有效性。 关键词：轨迹规划; 模型预测与反演控制; 卫星姿态; 大角度机动     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。     

多模型GGIW-GLMB算法跟踪机动群目标

针对多个机动群目标跟踪问题,提出了一种多模型伽马高斯逆威夏特-广义标签多贝努利（MM-GGIW-GLMB）算法。采用多模型算法对群目标进行运动建模,利用最适高斯（BFG）近似在预测阶段对多模型进行融合,减小了多模型算法的运算量,为进一步提高算法在目标机动阶段的跟踪性能,引入强跟踪滤波器（STF）对BFG算法得到的预测状态协方差进行修正。利用最优次模式分配（OSPA）距离及其一倍标准差和航迹标签正确率衡量算法对机动群目标的跟踪性能。仿真结果表明,本文算法能够提升对机动群目标的跟踪精度和稳定性。      

多传感器协同识别跟踪多目标管理方法

针对被跟踪的目标中存在虚假目标的问题,首先建立基于风险理论、贝叶斯理论和证据理论的目标识别模型,在此基础上考虑边跟踪边识别的情况,建立同时考虑目标跟踪和识别性能的风险函数模型。在模型求解过程中,提出一种基于多Agent分布计算理论的分布式算法。仿真实验结果表明:目标识别框架下能够对目标有效识别并及时停止对虚假目标跟踪;提出的传感器方案求解算法具有较好的求解质量和较快的求解速度;本文传感器管理方法能够避免传感器资源浪费,提高对真目标的跟踪效果。