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        基于RCS的空間目標運動狀態(tài)估計

        2020-11-05 09:30:12張江輝陳翠華
        雷達科學(xué)與技術(shù) 2020年5期
        關(guān)鍵詞:譜估計衛(wèi)星功率

        張江輝,陳翠華

        (1.中國電子科技集團公司第三十八研究所,安徽合肥 230088; 2.孔徑陣列與空間探測安徽省重點實驗室,安徽合肥 230088;3.陸軍炮兵防空兵學(xué)院,安徽合肥 230031)

        0 引言

        對空間目標的地面觀測手段主要有地基雷達和自適應(yīng)光學(xué)望遠鏡等,是空間態(tài)勢感知系統(tǒng)SSA[1](Space Situation Awareness)重要組成部分。雷達觀測屬于主動探測,可全天時、全天候工作,主要用于中低軌道目標探測;光學(xué)觀測屬于被動觀測,具有分辨率高、靈敏度高和探測距離遠的特點,可用于中高軌目標及低軌小目標的搜索及跟蹤測量,二者互為補充、相輔相成。

        觀測數(shù)據(jù)的變化反映空間目標姿態(tài)特征,可估計其穩(wěn)定方式、受控狀態(tài)等,對于掌握空間目標狀態(tài)具有十分重要的意義。地基雷達獲取的空間目標特性數(shù)據(jù)主要是RCS數(shù)據(jù)(Radar Cross-Section,雷達反射截面積,反映目標電磁波反射能量,單位是m2或者dBsm),該數(shù)據(jù)是隨時間或觀測角度變化的一維曲線。

        盡管影響空間目標RCS 值變化的因素眾多、測量噪聲較大,但對于一個固定的觀測參量(如雷達觀測視角)來說, 其RCS 的變化可認為是一平穩(wěn)隨機過程,且其中蘊含的空間目標運動規(guī)律性也不會被隨機噪聲所掩蓋,利用RCS特性可以對目標姿態(tài)進行判別[2]。文獻[3]利用非參數(shù)統(tǒng)計學(xué)中的隨機游程理論,對繞質(zhì)心自旋和非旋轉(zhuǎn)(翻滾)兩種姿態(tài)特征進行了識別,僅能判定目標是三軸穩(wěn)定或翻滾,對于自旋穩(wěn)定無法判定。文獻[4]利用傅里葉變換與小波變換相結(jié)合的分析方法,基于RCS時間序列對自旋穩(wěn)定衛(wèi)星和三軸穩(wěn)定衛(wèi)星進行識別,但并未給出具體標準,也無法區(qū)分三種運動狀態(tài)。文獻[5]提出了基于目標實時光學(xué)特性狀態(tài)和正常狀態(tài)的差分處理,利用短時傅里葉變換進行時頻分析,通過比較低頻能量和高頻能量占比來判定目標姿態(tài):如果低頻能量(頻譜20%以內(nèi)的低頻)占優(yōu),則判定目標為穩(wěn)定,如果高頻能量(頻譜高頻80%的能量)占優(yōu),則判定目標為翻滾。此方法需要實現(xiàn)獲取目標正常工作狀態(tài),僅可用于合作目標或仿真數(shù)據(jù)分析,對于基于實測數(shù)據(jù)的非合作目標難以實施。

        綜上,目前的研究主要集中在討論目標是否翻滾上,而不能從本質(zhì)上對空間目標三軸穩(wěn)定、翻滾和自旋穩(wěn)定運動狀態(tài)進行區(qū)分。本文基于RCS序列滿足平穩(wěn)隨機信號的假設(shè),利用功率譜估計精確測定RCS序列中蘊藏的固定頻率信號,通過對滾轉(zhuǎn)狀態(tài)的判斷實現(xiàn)對目標運動狀態(tài)的準確估計。

        1 運動狀態(tài)估計流程

        基于RCS的空間目標運動狀態(tài)判別主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分段、功率譜估計和運動狀態(tài)判定等流程組成,總體流程如圖1所示。

        圖1 基于RCS的空間目標運動狀態(tài)判定流程

        (1)數(shù)據(jù)預(yù)處理

        由于噪聲的影響,RCS數(shù)據(jù)存在一些野值,野值會給后續(xù)處理帶來干擾,需要首先進行去野值預(yù)處理。

        根據(jù)“大數(shù)”定理,自然界及工程中大量的隨機現(xiàn)象都是服從或近似服從正態(tài)分布的。RCS是通過雷達測量物體電磁反射特性的物理量,可以是一種隨機信號,我們假定RCS數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,可利用正態(tài)分布的“3σ準則”對數(shù)據(jù)進行去野值預(yù)處理。正態(tài)分布示意圖如圖2所示。

        圖2 正態(tài)分布示意圖

        如圖2所示,在正態(tài)分布中,距平均值小于一個標準差、二個標準差、三個標準差以內(nèi)的概率分別是68.27%,95.45%和99.73%??梢哉J為,一個正態(tài)分布的數(shù)據(jù)集的取值幾乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)區(qū)間內(nèi),超出這個范圍的可能性僅占不到0.3%,即為3σ準則。因此,在RCS去野值處理中,基于3σ準則,對于μ±3σ范圍之外的數(shù)據(jù)采用均值代替,實現(xiàn)去野值處理。

        (2)數(shù)據(jù)分段

        根據(jù)數(shù)字信號處理理論[6],對于均值和方差不隨時間變化的隨機信號,可視為平穩(wěn)隨機信號,可通過功率譜估計的方式估計信號頻率。對于數(shù)據(jù)長度較短的RCS序列,可視作平穩(wěn)隨機信號直接進行功率譜估計;對于觀測時間較長的RCS序列,可能屬于非平穩(wěn)隨機信號,不能直接進行功率譜估計。此時,可通過加窗處理方法對數(shù)據(jù)進行分段,分段后的數(shù)據(jù)觀測時長較短,可視為平穩(wěn)隨機信號而采用功率譜估計方法進行處理。

        數(shù)據(jù)加窗處理方法較多,可以采用矩形窗、漢明窗或漢寧窗等,可疊加也可不疊加。這里,為了處理方便,本文采用無疊加矩形窗對數(shù)據(jù)進行加窗處理。矩形窗的寬度根據(jù)功率譜估計的分辨率確定,設(shè)頻率分辨率Δf=0.001 Hz,數(shù)據(jù)率為fs,則窗長M為

        M=fs/Δf

        (1)

        若數(shù)據(jù)長度為L,則可以劃分的數(shù)據(jù)段數(shù)為

        (2)

        (3)功率譜估計

        如前,數(shù)據(jù)分段后視為平穩(wěn)信號,可采用經(jīng)典功率譜估計方法進行信號的譜估計。經(jīng)典功率譜估計[6]有Bartlett法、Welch法和Nuttall法等,這里采用Bartlett法。

        采樣數(shù)據(jù)xL(n)加窗分成N段后,第i段數(shù)據(jù)為

        0≤n≤M-1,1≤i≤N

        (3)

        式中,d1(n)是長度為M的矩形窗口。

        (4)

        (5)

        (4)運動狀態(tài)判別

        正常工作的空間目標如衛(wèi)星等,其狀態(tài)按照姿態(tài)穩(wěn)定方式的不同可以分為:自旋穩(wěn)定、三軸穩(wěn)定、重力梯度穩(wěn)定等。①自旋穩(wěn)定是利用陀螺的定軸性原理,通過繞自轉(zhuǎn)軸高速旋轉(zhuǎn)使衛(wèi)星保持慣性空間的定向穩(wěn)定,優(yōu)點是實現(xiàn)簡單,缺點是星上質(zhì)量必須保持對稱,載荷受限,姿控和軌控比較麻煩,如我國的“東方紅”1號、“實踐”1號、“東方紅”2號和“風(fēng)云”2號等衛(wèi)星都采用了自旋穩(wěn)定控制方式。②三軸穩(wěn)定就是衛(wèi)星基本不旋轉(zhuǎn),本體在X、Y、Z三個方向上均保持穩(wěn)定,依靠姿態(tài)控制系統(tǒng)使衛(wèi)星本體坐標系與某一參考基準保持一定的姿態(tài)關(guān)系,能夠適應(yīng)大多數(shù)衛(wèi)星應(yīng)用,易于滿足載荷定向要求,軌控較易實現(xiàn),但需要增加姿控系統(tǒng)(姿控推力器、動量輪等),控制系統(tǒng)較復(fù)雜。目前絕大多數(shù)應(yīng)用衛(wèi)星或科學(xué)探測衛(wèi)星都采用三軸穩(wěn)定姿控控制方式,如著名的hubble太空望遠鏡、clementine月球探測器等。③重力梯度穩(wěn)定是在地球重力場的作用下,轉(zhuǎn)動物體的轉(zhuǎn)軸逐漸達到平衡狀態(tài),與重力梯度方向一致,保持姿態(tài)穩(wěn)定。這種控制方式簡單、實用,但控制精度較低,一般試驗性小衛(wèi)星采用這種控制方式,如英國Uosat-1小衛(wèi)星采用的就是重力梯度穩(wěn)定。由于重力梯度穩(wěn)定只保持重力方向穩(wěn)定,可看作是三軸穩(wěn)定的簡化。

        就地面觀測而言,自旋穩(wěn)定的衛(wèi)星滾轉(zhuǎn)頻率在100 r/min左右,典型的FY-2衛(wèi)星[7]以100 r/min的轉(zhuǎn)速在其定點位置高速旋轉(zhuǎn),原理類似于陀螺,實現(xiàn)空間的姿態(tài)定向穩(wěn)定;三軸穩(wěn)定衛(wèi)星相對于地面幾乎處于“靜止”狀態(tài),僅需要根據(jù)陽光角度緩慢調(diào)整太陽帆板的朝向,或者衛(wèi)星的姿態(tài)控制裝置對衛(wèi)星姿態(tài)飄逸進行適當調(diào)整,總體滾轉(zhuǎn)頻率在1 r/min以內(nèi),重力梯度穩(wěn)定與三軸穩(wěn)定類似;空間碎片和失效衛(wèi)星,由于不具備姿態(tài)控制功能,表現(xiàn)為失控狀態(tài),最終會以翻滾姿態(tài)在軌道上運行[8],這類目標滾轉(zhuǎn)頻率要么介于三軸穩(wěn)定和自旋穩(wěn)定之間,要么超過自旋穩(wěn)定頻率。

        因此,可根據(jù)估計出的信號頻率(即目標滾轉(zhuǎn)頻率),設(shè)定一定的區(qū)間,對目標的姿態(tài)穩(wěn)定性進行判別。如對于三軸穩(wěn)定衛(wèi)星滾轉(zhuǎn)頻率設(shè)定為0.9 r/min以內(nèi),即頻率上限為0.015 Hz;對于旋轉(zhuǎn)穩(wěn)定衛(wèi)星,可設(shè)定滾轉(zhuǎn)頻率區(qū)間為90~120 r/min,即頻率為1.5~2 Hz;其他情況可認為是翻滾狀態(tài):

        (6)

        2 試驗分析

        基于不同觀測時長和數(shù)據(jù)率的某地基空間監(jiān)視雷達空間目標RCS特性實測數(shù)據(jù),進行了空間目標運動狀態(tài)判別試驗。這里僅列舉3種典型運動狀態(tài)的空間目標RCS序列及分析判斷結(jié)果,以簡要說明問題。

        (1)典型三軸穩(wěn)定狀態(tài)

        獲取的某空間目標RCS數(shù)據(jù)有158點、數(shù)據(jù)率為1 Hz,數(shù)據(jù)長度較短不作加窗處理,功率估計的滾轉(zhuǎn)頻率為0.008 Hz,根據(jù)式(6)可判定為三軸穩(wěn)定狀態(tài),如圖3所示。

        (a)RCS數(shù)據(jù)

        (2)典型旋轉(zhuǎn)穩(wěn)定狀態(tài)

        獲取的某空間目標RCS數(shù)據(jù)為596點、數(shù)據(jù)率為20 Hz,不作加窗處理,功率估計的滾轉(zhuǎn)頻率為1.797 Hz,根據(jù)式(6)可判定為旋轉(zhuǎn)穩(wěn)定狀態(tài),如圖4所示。

        (a)RCS數(shù)據(jù)

        (3)典型翻滾狀態(tài)

        獲取的某空間目標RCS數(shù)據(jù)為942點、數(shù)據(jù)率為20 Hz,不作加窗處理,功率估計的滾轉(zhuǎn)頻率為4.609 Hz,根據(jù)式(6)可判定為翻滾狀態(tài),如圖5所示。

        (a)RCS數(shù)據(jù)

        (4)關(guān)于功率譜估計的進一步討論

        上述為單個峰值的典型功率譜估計,由于噪聲信號相關(guān)性低、功率能量小且頻譜較寬,此時可采用3σ準則在功率譜中確定一個閾值,將功率譜值大于閾值的分量視為待估計頻率信號,小于閾值的分量看作噪聲,功率譜中紅線為采用3σ準則設(shè)定的閾值線。工程實際中,功率譜圖可能存在多個滿足閾值的頻率分量,此時應(yīng)統(tǒng)計功率值大于峰值功率的50%的頻率分量,并將滿足要求的最高頻率分量作為運動狀態(tài)判斷的依據(jù),否則仍取峰值功率對應(yīng)的頻率作為判斷依據(jù)。如果功率譜中沒有滿足閾值的頻率,則應(yīng)視為隨機噪聲信號,直接判定為三軸穩(wěn)定狀態(tài)。

        3 結(jié)束語

        本文提出的基于RCS的空間目標運動狀態(tài)估計方法,具有物理概念清晰、方法簡潔、精度較高、易于工程實現(xiàn)且無需額外輔助信息等特點,對沒有更多先驗信息的非合作目標運動狀態(tài)估計方面時具有顯著優(yōu)勢。此外,對于基于光度的空間目標運動狀態(tài)估計,由于信號特點與RCS類似,該方法也同樣適用。

        當然,由于空間攻防的需要,部分空間目標還需進行機動變軌運動,其運動狀態(tài)也不僅限于自旋穩(wěn)定、三軸穩(wěn)定和翻滾,再加上測量噪聲對狀態(tài)估計的干擾,空間目標真實運動狀態(tài)估計是一個復(fù)雜的科學(xué)技術(shù)問題。文中討論的空間目標運動狀態(tài)的判定準則,是建立在純數(shù)據(jù)處理和大概率估計基礎(chǔ)上,主要反映空間目標的正常工作運動狀態(tài)。在此基礎(chǔ)上,附加軌道、電磁特性等測量信息,則可以對空間目標運動狀態(tài)進行綜合研判,實現(xiàn)更精準識別。此外,在有更多合作目標和先驗信息基礎(chǔ)上,還可以建立空間目標運動狀態(tài)數(shù)據(jù)庫,通過支持向量機或深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)方法進行深度挖掘,則可以進一步提高空間目標運動狀態(tài)的識別精度。

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