解延浩，馬馳，鐘興，楊旭，孟德利，曲直

(1.長光衛(wèi)星技術(shù)有限公司，長春 130000；2.國家天文臺，北京 100020；3.中國科學(xué)院長春光機所，長春 130000)

1 引言

近年來，隨著電子、通信、光學(xué)、衛(wèi)星制造和運載等技術(shù)的不斷發(fā)展與遙感通信和空間試驗需求的快速增長，在軌衛(wèi)星的數(shù)量呈現(xiàn)井噴態(tài)勢，尤其是1000km以下的近地軌道已日益擁擠。例如，美國“鴿群”星座在軌數(shù)量已達140多顆，僅2017年2月15日一次發(fā)射就入軌88顆(該次發(fā)射為一箭104星)。另外美國SpaceX公司于2019年5月15日發(fā)射60顆StarLink衛(wèi)星入軌，并計劃建立12000顆衛(wèi)星的龐大近地軌道星座。近地軌道在軌衛(wèi)星與計劃入軌衛(wèi)星數(shù)目的激增令衛(wèi)星碰撞規(guī)避預(yù)警和在軌狀態(tài)監(jiān)控面臨空前壓力，急需更多更有效、靈活的監(jiān)測手段。

傳統(tǒng)的地基在軌目標監(jiān)測雖然技術(shù)成熟性能可靠，但往往覆蓋范圍有限、靈活性差且受到地理和天氣等諸多限制，相比之下天基空間目標觀測有著不受地理和大氣影響、探測范圍廣且機動靈活等優(yōu)點。而其中視頻衛(wèi)星憑借其優(yōu)良的對動態(tài)目標的捕捉能力和低亮度目標識別能力，被視為空間目標觀測的首選。

目前以美國為代表的發(fā)達國家在天基空間目標檢測與天基導(dǎo)彈預(yù)警方面已鉆研多年，形成了紅外/可見光結(jié)合、軍用/民用互補的態(tài)勢，在提升系統(tǒng)性能的同時大大降低了系統(tǒng)脆弱性[1]。其中當屬美國的空間監(jiān)視和跟蹤系統(tǒng) (SSTS)系統(tǒng)，配備了寬視場掃描型短波紅外傳感器 (捕獲用)和窄視場面陣多波段傳感器 (跟蹤用)，具有極強的區(qū)域覆蓋與目標捕獲能力，目前主要用于導(dǎo)彈預(yù)警攔截[2，3]。目前國內(nèi)利用視頻衛(wèi)星對空間目標進行持續(xù)觀測的案例仍十分稀少，研究多局限于資源分配算法[4，5]、專用光學(xué)載荷研究[6]和基于空間成像信息的目標定軌技術(shù)[7]等方面，對工程實踐中面臨的窗口搜索、任務(wù)執(zhí)行和數(shù)據(jù)處理鮮有著述，實踐積累薄弱。

“吉林一號”星座中包含6顆在軌視頻衛(wèi)星，軌道為535km太陽同步軌道，分兩個軌道面，降交點地方時分別為12∶00與10∶00。作為目前國內(nèi)少有的高分辨率、高機動能力、多任務(wù)模式遙感衛(wèi)星，除滿足對地成像需求外，其軟硬件性能完全可以勝任對空間目標成像任務(wù)。近期，針對用戶對空間目標交匯成像的需求和憑借可見光成像數(shù)據(jù)對空間目標定軌的需求，嘗試利用“吉林一號”視頻衛(wèi)星進行了多次對慣性空間目標成像，不僅驗證了“吉林一號”視頻衛(wèi)星用于天基觀測的可行性，更進一步探索了以下關(guān)鍵問題——首先是空間目標交匯預(yù)測與視頻星成像窗口搜索，并在此基礎(chǔ)上分析了“吉林一號”視頻星座對典型低軌目標的覆蓋能力；其次，探索多種成像方式，包括定點拍攝、追蹤拍攝與多點組合拍攝，分析了各模式的圖像特點、軌道容錯特點與適用場景等；另外，研究了事后任務(wù)分析與基于多幀圖像的點目標提取。以上問題的基本解決標志著“吉林一號”視頻衛(wèi)星已具有較完整的對空間目標觀測成像能力，可以為空間碰撞預(yù)警、態(tài)勢感知和空間環(huán)境研究提供支持。

2 窗口搜索與星座覆蓋分析

2.1 窗口搜索與任務(wù)規(guī)劃

對于空間目標成像任務(wù)窗口搜索與規(guī)劃，首先需要有在未來一段時間內(nèi)，遙感衛(wèi)星、目標衛(wèi)星、地球、太陽的相對位置關(guān)系與相對運動狀態(tài)。因此在專用軟件中使用了HPOP模型和最新精軌瞬根外推軌道，可以確保軌道遞推5日內(nèi)位置誤差小于1km。利用遞推得到的衛(wèi)星和目標的J2000系下位置速度，可以計算在未來一段時間內(nèi)衛(wèi)星與目標的相對關(guān)系:

設(shè)t時刻衛(wèi)星位置速度為Vsat(t)、Rsat(t)，目標位置速度為Vtar(t)、Rtar(t)，則在J2000系下衛(wèi)星指向目標向量為:

目標相對衛(wèi)星線速度為:

目標相對衛(wèi)星速度可分為法向分量與切向分量，其中切向分量為:

則可以求出目標在衛(wèi)星視場中相對衛(wèi)星的角速度:

另外，若任務(wù)要求成像背景為地球，則需要保證地球不遮擋衛(wèi)星視線:

由當前J2000位置坐標可以計算當前衛(wèi)星視角下的地球張角:

由上文中所得衛(wèi)星指向目標向量Rsat2tar(t)結(jié)合衛(wèi)星指向地心向量-Rsat(t)，可得衛(wèi)星在拍攝時鏡頭光軸方向與地心方向夾角:

另外由J2000坐標系和黃道坐標系的相對關(guān)系可以得到當時的太陽矢量方向Rsun，由同樣的方法可以計算得到當前衛(wèi)星/目標位于地影區(qū)還是陽照區(qū)，且可以求出當前衛(wèi)星成像的太陽光照角和星上傳感器的光照角，為窗口選取提供依據(jù)。

綜上，衛(wèi)星在對空間目標成像時需要滿足的距離約束、目標相對角速度約束、地球視線遮擋約束、太陽光照約束等條件都可以實時計算出來，并依此進行判斷當前時刻是否為任務(wù)窗口。

確定任務(wù)窗口后，即可確定衛(wèi)星成像時的姿態(tài)指向。假設(shè)衛(wèi)星體坐標系定義為:相機光軸方向為Z軸，俯仰軸為Y軸，側(cè)擺軸為X軸，且相機視場為長邊平行Y軸的長方形。

在成像中心時刻，一般要求衛(wèi)星正好拍到目標，則令此時Z軸指向目標，為增大目標垂直速度方向軌道遞推誤差容錯，令X軸指向目標相對衛(wèi)星運動線速度方向，則可得到此時用方向余弦陣表示的衛(wèi)星姿態(tài):

由此即可得到任務(wù)的時間與衛(wèi)星當時姿態(tài)，但窗口時長通常遠大于單個任務(wù)時長，因此實際窗口的選取需要考慮距離、光照、相對角速度等諸多變量的取舍。

若采用慣性空間定點成像，則用此姿態(tài)、時間規(guī)劃任務(wù)即可，另外曝光參數(shù)可使用外置或根據(jù)成像條件自動設(shè)置相應(yīng)的數(shù)值。若采用追蹤模式，則還應(yīng)該選取合適的追蹤角速度，通常取此時相對角速度再加0.05°/s，以免位置遞推地推誤差導(dǎo)致全程拍不上。而后再用機動角速度結(jié)合任務(wù)時長、機動時長回推得到初始期望姿態(tài)。

2.2 “吉林一號”星座覆蓋能力分析

“吉林一號”視頻衛(wèi)星采用雙相機構(gòu)型，每個相機視場約為0.5×1.2°，角分辨率為0.3"最大識別星等為11等，成像期間姿態(tài)機動角速度最大為1°/s。由以上參數(shù)結(jié)合空間目標可見光識別的任務(wù)需求，設(shè)置窗口搜索束條件為:

(1)最大成像距離2000km

(2)最大相對角速度4°/s

(3)成像背景為深空背景 (因為需要獲取恒星點)

(4)最大太陽光照角 (即相機光軸與太陽光方向夾角)小于90°

為研究“吉林一號”視頻衛(wèi)星對近地軌道目標的覆蓋能力，建立典型目標軌道進行分析:目標一為700km高度11∶00太陽同步軌道，其目標內(nèi)目標軌道系下受光照方位分布，窗口內(nèi)太陽光照角統(tǒng)計如圖1、圖2所示；目標二為700km高度45°傾角圓軌道，其目標軌道系下受光照方位分布，窗口內(nèi)太陽光照角統(tǒng)計，目標軌道系下被拍攝方位分布如圖4～圖6所示。目標三為700km高度0°傾角圓軌道，其目標軌道系下受光照方位分布，窗口內(nèi)太陽光照角統(tǒng)計，目標軌道系下被拍攝方位分布如圖7～圖9所示。分析視頻星座6顆衛(wèi)星對這三個目標30日覆蓋情況如下 (仿真步長5s，以下數(shù)據(jù)點均為成像窗口內(nèi)數(shù)據(jù)):

(1)目標一

圖1 目標軌道系下受光照方位分布Fig.1 Illuminated azimuth distribution in target orbit system

圖2 窗口內(nèi)太陽光照角統(tǒng)計Fig.2 Statistics of solar illumination angle within window

圖3 目標軌道系下被拍攝方位分布Fig.3 Photographed azimuth distribution in target orbit system

目標一30日內(nèi)成像窗口295次，有效步長64918個。由圖3可見視頻星對于類似軌道 (低軌太陽同步)目標覆蓋性較佳，窗口時間較長，說明衛(wèi)星在軌交匯時相對運動較小。

(2)目標二:

目標二30日內(nèi)成像窗口463次，有效步長10721個。由圖4可見由于其軌道面變化，光照位置覆蓋范圍較大。而從圖6中可見視頻星對于軌道面夾角較大的目標覆蓋性特點為窗口數(shù)量多，窗口時間較短，且更集中于目標軌道系的水平面內(nèi)。這是因為軌道高度接近而軌道面夾角較大，交匯過程中視頻星從目標正上/下方經(jīng)過時往往出現(xiàn)相對角速度峰值，超過窗口判定閾值，因此目標下方幾乎沒有成像窗口。

圖6 目標軌道系下被拍攝方位分布Fig.6 Photographed azimuth distribution in target orbit system

(3)目標三

圖7 目標軌道系下受光照方位分布Fig.7 Illuminated azimuth distribution in target orbit system

圖8 窗口內(nèi)太陽光照角統(tǒng)計Fig.8 Statistics of solar illumination angle within window

圖9 目標軌道系下被拍攝方位分布Fig.9 Photographed azimuth distribution in target orbit system

目標三30日內(nèi)成像窗口269次，有效步長6257個。零傾角軌道目標覆蓋與地傾角目標類似，但窗口數(shù)量更少，長度更短，這是因為其與視頻星軌道夾角已接近90°，交匯瞬間相對角速度最大，可以視作星座對空間目標成像的最不利情況。

表1 交匯時間統(tǒng)計Tab.1 Intersection time statistics

由上述仿真結(jié)果可見，“吉林一號”視頻星座對典型近地高、中、低傾角的軌道目標均具有較好的覆蓋能力——每個目標每月均至少有超過200次成像機會，且平均交匯時間均在100s以上，且對目標的成像角度和光照覆蓋范圍較廣。在空間目標特性建模和軌道分析方面均具有巨大應(yīng)用潛力。同時也注意到，對于軌道面夾角較大的交匯情況，由于交會期間相對角速度太大，往往難以觀測，因此提高針對高動態(tài)目標的成像與追蹤能力，是發(fā)展天基空間目標近距離成像的重要方向。

3 成像模式探索

“吉林一號”視頻衛(wèi)是一款基于對地高分辨率高機動性遙感成像需求設(shè)計的遙感衛(wèi)星，在設(shè)計之初考慮到對空間目標成像和在軌試驗的需求，已預(yù)留了慣性空間成像的工作模式。發(fā)射入軌后經(jīng)過大量任務(wù)實踐，進一步探索出多種成像模式，以適應(yīng)不同需求:

(1)慣性空間固定單點成像——即視頻星相對J2000坐標系靜止，等待目標經(jīng)過視頻焦面的拍攝方式。目標在視場中會近似勻速直線穿過，且方向與背景一般不相同。該模式適用于相對視頻星視場運動角速度較快的目標 (目前取1.2°/s以上)，無法追蹤所以采用固定拍攝，且可以突出恒星背景，但目標存在拖影，且對遞推位置的垂直速度方向位置精度要求較高。以目標沿視場短邊經(jīng)過為例，考慮雙相機視場約為2×0.5°，則垂直相對速度方向目標相對方向誤差最大允許值應(yīng)為1°，即對應(yīng)目標和視頻星軌道位置遞推誤差和應(yīng)小于。

(2)慣性空間固定多點組合成像——即多個靜止拍攝點的組合任務(wù)，每個任務(wù)點都令目標經(jīng)過視場，單次任務(wù)結(jié)束后立即進行姿態(tài)機動對準下一次的位置，在每一次任務(wù)中視頻星都靜止不動。該模式可以充分利用交匯窗口，增加對同一目標一次成像的觀測次數(shù)與時間/空間跨度，且保留恒星背景。

(3)慣性空間單點勻速追蹤成像——令目標在任務(wù)時間中點時刻正好經(jīng)過視頻星視場正中，且視頻星與此時目標的角速度相同，最終目標會在視場中作拋物運動，恒星背景不明顯。該模式對軌道遞推的速度方向位置精度要求較高，適用于相對角速度不快且不要求背景恒星的任務(wù)。

(4)慣性空間推掃——即由曝光要求計算推掃行時，并確定相應(yīng)的姿態(tài)角速度，衛(wèi)星沿Y軸相對慣性系勻速轉(zhuǎn)動拍攝目標，且此模式僅能拍到一幀圖像，該模式適用于線陣曝光衛(wèi)星的慣性空間成像。

實際成像圖例:

圖10 慣性空間穩(wěn)定模式拍攝的國際空間站Fig.10 International space station photographed by inertial space stabilization mode

圖11 慣性空間追蹤模式拍攝的某遙感衛(wèi)星Fig.11 A remote sensing satellite photographed by inertial space tracing mode

4 任務(wù)結(jié)果分析

相比起常規(guī)的對地成像，慣性空間成像任務(wù)往往存在背景多變、光照條件復(fù)雜、目標較小、背景與目標運動過快等問題，難以對任務(wù)成敗和質(zhì)量進行快速分析。對此可采取事后姿軌數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析和相鄰幀圖像對比兩種方式判斷任務(wù)成敗和目標識別提取:

4.1 事后姿軌數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

在成像任務(wù)完成后，隨圖像數(shù)據(jù)同時傳回的還有成像期間的衛(wèi)星姿態(tài)、軌道等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是最能準確描述衛(wèi)星執(zhí)行成像任務(wù)期間狀態(tài)的。另外對于目標，在事后通常也可以得到任務(wù)時間點附近的更準確的定軌數(shù)據(jù)，因此完全可以復(fù)現(xiàn)任務(wù)過程，以分析任務(wù)的執(zhí)行情況。具體步驟是:

首先，從任務(wù)數(shù)據(jù)中提取任務(wù)期間衛(wèi)星的時間、姿態(tài)、位置、速度等信息。另外要得到目標離任務(wù)點最近的定軌數(shù)據(jù)，利用軌道分析工具遞推出任務(wù)期間目標的位置與速度。之后利用幾何換算，計算出目標在每一幀成像期間相對衛(wèi)星的位置速度。最終結(jié)合相機載荷相對于衛(wèi)星本體的安裝矩陣，即可得到成像期間目標在相機視場中的經(jīng)過軌跡。

如圖12為某次任務(wù)里，視頻衛(wèi)星雙相機視場中目標的移動軌跡，左側(cè)為相機一，右側(cè)為相機二。

圖12 計算分析任務(wù)期間目標在衛(wèi)星視場中的軌跡Fig.12 Computation and analysis of trajectory of target in satellite field of view during mission

由此通過姿軌數(shù)據(jù)的分析，可以基本確定目標是否被拍攝到，并初步確認拍攝幀數(shù)等情況。

4.2 圖像判讀分析

圖13 海面背景的“天宮二號”空間站Fig.13 Tiangong-2 space station under sea background

通過姿軌數(shù)據(jù)的分析，可以基本確定目標是否被拍攝到，但由于慣性空間任務(wù)中目標往往并不明顯，即便從拍攝角度任務(wù)已成功，但識別上仍有難度，如圖13。可見圖中目標極其微小，且與背景十分類似，依靠單幀圖像難以識別。對此類目標，通常采用對比背景移動方向的方式識別——即目標與背景的移動方向、速度通常不會相同，只需通過穩(wěn)像算法或圖形比對，找到與背景運動特征明顯不同的點，即可基本確認為目標，如圖14、圖15。

圖14 冰原背景的某衛(wèi)星圖像幀1Fig.14 Image frame 1 of a satellite under ice sheet background

顯然，背景是自上而下運動的，而目標點則是向8點鐘方向移動，因此可以確定該點不是背景的一部分。再結(jié)合姿軌數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，若移動方向、速度與分析結(jié)果匹配，則可以基本確定目標。

圖15 冰原背景的某衛(wèi)星圖像幀2Fig.15 Image frame 2 of a satellite under ice sheet background

對于背景是深空的目標，若成像期間星體姿態(tài)相對與慣性空間靜止，則背景的恒星點同樣應(yīng)該基本保持不動，或呈現(xiàn)相同的運動軌跡。明顯與恒星點運動特征不同的往往就是目標，如圖16。

圖16 多幀圖像疊加后的某衛(wèi)星慣性空間穩(wěn)定成像 (含恒星點)Fig.16 Inertial space stabilization image of a satellite(including star points)by multi-frame image superimposition

此圖為同一次任務(wù)相鄰6幀圖像直接堆疊，任務(wù)期間視頻星相對慣性空間靜止?？梢娫谶@6幀圖像中所有恒星點均基本保持不動，僅向2點鐘方向有微小位移。而圖中目標則向6點鐘方向有明顯運動，因此可以判斷該物體不是恒星點。進一步計算目標在幀之間的移動的像元數(shù)，結(jié)合幀周期，即可計算目標相對視頻星移動的角速度。若與姿軌數(shù)據(jù)的分析結(jié)果吻合，即可以進一步確定拍攝成功。

5 結(jié)束語

本文針對利用對地遙感衛(wèi)星進行空間目標成像實踐中遇到的窗口覆蓋分析與規(guī)劃困難、成像模式有限和目標識別障礙，利用“吉林一號”視頻系列衛(wèi)星進行了大量在軌試驗，基本實現(xiàn)了窗口搜索與規(guī)劃程序化、成像模式多樣化與目標識別簡單化，并分析了該星座對典型低軌目標的覆蓋能力。不僅為今后的天基空間目標監(jiān)測提供了經(jīng)驗參考，更證明了“吉林一號”視頻系列衛(wèi)星具有任務(wù)模式多樣、衛(wèi)星性能優(yōu)良、目標覆蓋能力較好的特點，可以為空間目標監(jiān)測、態(tài)勢感知和碎片碰撞預(yù)警等需求提供有力支持。