申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2023-12-07

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117370918B

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G01C21/24;G06F18/2135;G06F18/10;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.01.26#实质审查的生效;2024.01.09#公开

摘要：本发明公开了一种面向高轨安全的空间非合作目标机动无源检测方法，基于光学相机得到二维的相对视线测量角序列作为输入，借助奇异谱分析的特征提取能力，充分利用检测序列的周期性分量，构建差异化评价指标并自适应选取机动阈值，分别利用与门和或门对周期性、半周期性分量以及二维测角序列的检测结果进行融合，综合判断机动时刻点位，从而实现对在GEO类型轨道上任意目标的机动检测。本发明无需其他先验信息及假设条件，仅使用天基测角系统输出的二维测角序列即可对天基非合作目标进行机动检测的判断。

主权项：1.一种面向高轨安全的空间非合作目标机动无源检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将光学相机安装在感知卫星的质心处，在当地垂直当地水平坐标系下建立光学相机相对视线测量模型： 其中，分别表示追踪航天器A和目标航天器B在LVLH系下ti时刻的位置矢量，n1、n2为测量噪声，基于该模型得到二维的相对视线测量角序列{azi,eli}作为检测量序列分别检测；步骤2，定义奇异谱分析算法，对所要研究的序列的轨迹矩阵在当前滑动窗口内进行双通道同步的奇异值分解、重构操作，提取出时间序列中的不同成分，并进行特征分析、去噪，得到不同趋势成分的时间序列演变型，即时间经验正交函数；步骤3，定义权相关系数计算算法，通过计算不同时间经验正交函数间的权相关系数以自适应分类，去除趋势性分量、不规则分量并计算重构后的周期性分量、半周期性分量，具体的，将分解得到的不同趋势成分的时间经验正交函数两两计算相关系数：对于时间序列xi、yi，其中i＝1,…,N，N为滑动窗口长度，其权相关系数表示为：式中，为选定窗口内对应数据平均值；计算L个时间经验正交函数的互相关系数并将其可视化，画出其权相关系数热力图，权相关系数热力图作为可视化分析的一部分，具体选取过程如下：计算i时刻迟滞向量Xi在Ui上的投影，即时间主成分： 通过时间经验正交函数和时间主成分来进行重建：中，am为时间主成分，U为特征向量，下标i表示轨迹矩阵行数，j表示轨迹矩阵列数，m表示趋势成分的序数；设置互相关系数阈值κ，互相关系数满足r≥κ时两序列视为一组，按特征值从大到小依次排列，各序列组别数记为g，去除g＝1的高频趋势性分量及g≥4的不规则分量，分别将g＝2和g＝3组别内的序列加权求和，依次对应当前滑动窗口序列的周期性特征分量及半周期性特征分量；步骤4，构建差异化评价指标、分别计算周期项和半周期项的差异化评价指标并设置检测阈值，判断差异化评价指标的变化是否由目标机动引起，具体的，步骤4.1，构建差异化评价指标：设定基础窗口长度为滞后窗口长度为采样窗口个数为δ，将两个窗口内的检测序列同时进行步骤2中奇异值分解的操作，分别得到基础轨迹矩阵F、滞后轨迹矩阵Η以及其对应的特征向量Uf、Uh；选取前η个特征向量构建差异化评价指标：求解Uht，t＝1,...,η的单一变化特征并进行归一化处理：同时按照滞后轨迹矩阵的奇异值计算不同权重，加权求解最终的差异化评价指标Ne；步骤4.2，自适应选取检测阈值：计算当前滑动窗口内轨迹矩阵的行向量间的协方差，构造自协方差矩阵Tx；根据Tx的部分特征值和特征向量计算原序列整体特征的主要成分Tmain和不规则分量归一化后的均值构造机动检测方法的阈值γ：其中Neγ是由Tmain按差异化构造指标计算方法计算得到的；当Ne≥γ时，判定当前滑动窗口内的检测序列异常，即当前时刻被判定为异常点位，逻辑标定为1；反之，当Ne＜γ时，逻辑标定为0；步骤4.3，将步骤3得到的周期性特征分量及半周期性特征分量分别作为步骤4的输入，将步骤4对应输出的两个判定结果进行与门逻辑判断，输出最终结果：0表示当前时刻为无异常点位，1表示当前时刻为异常点位；步骤5，将仅测角机动检测算法部署在感知卫星上，将光学相机测量的两个测角序列：偏航角az、俯仰角el分别作为步骤2的输入而对应得到的步骤4的两个判断结果进行或门逻辑判断，每一时刻对应一位标定的逻辑，输出最终判定结果：逻辑0表示表示当前滑动窗口内无异常，中心时刻点为未发生机动时刻点；逻辑1表示当前滑动窗口内数据异常由机动引起，中心时刻点为机动时刻点，实现对目标卫星机动检测的在线判别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种面向高轨安全的空间非合作目标机动无源检测方法

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