基于拓展标记随机有限集的空间碎片目标跟踪方法和装置制造方法及图纸

本申请涉及一种基于拓展标记随机有限集的空间碎片目标跟踪方法和装置。所述方法包括：根据空间碎片目标的运动特征空间和定义的标记空间，构建空间碎片目标的状态空间，根据观测空间中目标的位置信息，构建观测空间的观测集合，根据状态空间和广义标签多伯努利随机有限集分布，得到下一时刻空间碎片目标的预测模型，根据观测集合和预测模型，得到下一时刻空间碎片目标的更新模型，根据预测模型和更新模型，得到空间碎片目标的轨迹迭代方程，根据航迹迭代方程进行迭代计算，得到空间碎片目标的目标航迹。采用本方法实现空间碎片目标的航迹输出以及提高航迹输出的准确率。

【技术实现步骤摘要】
基于拓展标记随机有限集的空间碎片目标跟踪方法和装置
本申请涉及多目标跟踪
，特别是涉及一种基于拓展标记随机有限集的空间碎片目标跟踪方法和装置。
技术介绍
随着综合科学技术水平的不断发展，各国对空间资源开发和利用的重视程度越来越高，太空已经成为陆海空之后人类又一新的探索领域。与传统领域相似，由于初期不计后果的太空发展模式，导致太空污染问题日益突出。根据欧洲航天局的数据，从1957年首次发射卫星到2019年1月，共有大约5450次发射活动，共发射了大约8950颗卫星，仍然在轨的大约有5000颗，其中正常工作的航天器大约有1950个，于此同时大于10厘米的空间碎片约有3.4万个，1到10厘米的碎片约有90万个，1毫米到1厘米的碎片约有1.28亿个，而能够被持续跟踪并录入数据库的空间物体仅有约2.23万个。由于碎片产生轨道和轨道衰变的共同作用导致800-1000公里和接近1400公里高度的低地球轨道(LowEarthOrbit,LEO)上碎片密度最大，高度约3.6万公里的地球同步轨道(GeostationaryEarthOrbit，GEO)碎片密度大约是LEO轨道的七分之一，而处于1.9万-2.3万公里的导航卫星轨道上的碎片密度要小2到3个数量级。虽然GEO轨道的碎片密度低于LEO轨道但需要指出的是GEO轨道上并不存在大气阻尼等碎片自动清理机制，因此碎片往往会在轨上对航天器造成长时间持续威胁。根据公开数据截至到2018年7月GEO轨道上约有1200个航天器，其中400个处于工作状态。与航天器处在同一轨道区间的空间碎片会对航天器造成严重的安全隐患，近些年一系列太空碰撞事件引起了人们对太空安全的重视。为了避免太空碎片与航天器碰撞事件的发生，一个有效的手段是对空间碎片进行检测和持续跟踪，将其轨迹信息保存至数据库，对可能的碰撞事件进行预报，实现提前规避。对空间碎片的检测跟踪手段目前主要包括雷达探测和光学探测两种途径，雷达探测设备成本高、工程实现难度大、作用距离有限且通过发射电磁波的主动探测方式可能会对正常工作卫星造成干扰。而采用光学探测手段则能够较好的克服雷达探测的上述不足。本专利技术的应用场景是当光学望远镜探测系统通过预处理算法提取到疑似空间碎片的位置信息后，利用本专利技术设计的算法进行目标跟踪。空间碎片目标是典型的“多”、“弱”、“小”目标，其数量多且在探测器的覆盖范围内数目随机，可探测的信号(反射的自然光)弱，尺寸小空间碎片在星图上一般为尺寸很小的点目标。鉴于碎片目标的这些特点，在预处理过程提取疑似目标时往往会降低判断阈值，避免将目标作为噪声漏检，但相应的大大增加了虚警率。除了存在大量虚警外，由于目标信噪比低还存在频繁的漏检问题，即在时序检测结果中目标航迹不连续。以上两点导致采用传统基于数据关联的跟踪算法会出现漏检率高以及组合爆炸问题，这将严重降低探测性能和处理速度，甚至会因计算量过大导致在现有硬件设备上无法实现。由于空间碎片会对航天器造成致命的后果，空间碎片探测在航天领域已经越来越受重视，目前广泛用于弱小目标跟踪的算法大致包括以下两大类：①基于数据关联的目标跟踪算法，这类算法中比较有代表性的有全局最近邻(GlobalNearest-Netghbor,GNN)、联合概率数据关联(JointProbabilisticDataAssociation,JPDA)、多假设跟踪(Multi-HypothesisTracking,MHT)等。②基于有限集统计学(FiniteSetStatistics,FISST)理论的目标跟踪算法，这类算法利用随机有限集(RandomFiniteSet,RFS)作为基本工具，主要通过高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)或序贯蒙特卡罗(SequentialMonteCarlo,SMC)方法实现，目前比较有代表性的有概率假设密度(ProbabilityHypothesisDensity,PHD)滤波器、集势分布的PHD(CardinalizedPHD,CPHD)滤波器、势均衡多伯努利(Cardinality-BalancedMulti-TargetMulti-Bernoulli,CBMeMBer)滤波器。总体来说，第一类基于数据关联的跟踪算法，概念直观、实现过程容易但存在计算量大、对弱小空间碎片目标检测性能低等问题。第二类基于RFS的方法能够有效避免数据关联，但因有限集是无序的，导致无法输出目标航迹，缺少目标区分能力。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决现有空间碎片目标跟踪算法无法输出目标航迹并且目标区分能力差问题的基于拓展标记随机有限集的空间碎片目标跟踪方法和装置。一种基于拓展标记随机有限集的空间碎片目标跟踪方法，所述方法包括：根据空间碎片目标的运动特征空间和定义的标记空间，构建空间碎片目标的状态空间；所述状态空间包括：新生目标状态集合和持续存在目标状态集合；根据观测空间中目标的位置信息，构建观测空间的观测集合；所述观测集合包括：空间碎片目标观测集合和杂波观测集合；根据所述状态空间和广义标签多伯努利随机有限集分布，得到下一时刻空间碎片目标的预测模型；根据所述观测集合和所述预测模型，得到下一时刻空间碎片目标的更新模型；根据所述预测模型和所述更新模型，得到空间碎片目标的轨迹迭代方程；根据所述航迹迭代方程进行迭代计算，得到空间碎片目标的目标航迹。在其中一个实施例中，还包括：根据空间碎片目标的运动特征空间和定义的标记空间，构建空间碎片目标的状态空间为：其中，表示状态空间，表示运动特征空间，表示标记特征空间；在k时刻所述状态空间对应的状态集为：其中，n表示空间碎片目标的数量，表示状态空间中的所有有限子集类；根据k-1时刻的状态集Xk-1，得到k时刻空间碎片目标的多伯努利随机有限集分布为：其中，表示单目标在k时刻继续存在的概率是ρ(·)表示空间碎片目标的空间分布；根据k-1时刻的未关联目标状态集合，到k时刻新生目标的多伯努利随机有限集分布为：其中，表示未关联目标为新生目标的概率；根据所述空间碎片目标的多伯努利随机有限集分布和所述新生目标的多伯努利随机有限集分布，得到k时刻的空间碎片目标状态集合。在其中一个实施例中，还包括：根据观测空间中目标的位置信息，在k时刻观测集合为：其中，m表示观测个数，zi表示位置信息；在k时刻所有目标产生的观测对应的多伯努利随机有限集分布为：其中，表示目标被检测到的概率，表示目标产生观测的似然函数；获取杂波对应的泊松杂波随机有限集分布为Ck，对应的强度函数为υk；根据所述目标产生的观测对应的多伯努利随机有限集分布和杂波对应的泊松杂波随机有限集分布，构建观测空间的观测集合为：其中，Zk表示k时刻的观测集合。在其中一个实施例中，还包括：根据所述状态空间中持续存在目标的单目标转移函数，以及所述状态空间中新生目标的目标转移函数，构建本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于拓展标记随机有限集的空间碎片目标跟踪方法，所述方法包括：/n根据空间碎片目标的运动特征空间和定义的标记空间，构建空间碎片目标的状态空间；所述状态空间包括：新生目标状态集合和持续存在目标状态集合；/n根据观测空间中目标的位置信息，构建观测空间的观测集合；所述观测集合包括：空间碎片目标观测集合和杂波观测集合；/n根据所述状态空间和广义标签多伯努利随机有限集分布，得到下一时刻空间碎片目标的预测模型；/n根据所述观测集合和所述预测模型，得到下一时刻空间碎片目标的更新模型；/n根据所述预测模型和所述更新模型，得到空间碎片目标的轨迹迭代方程；/n根据所述航迹迭代方程进行迭代计算，得到空间碎片目标的目标航迹。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于拓展标记随机有限集的空间碎片目标跟踪方法，所述方法包括：
根据空间碎片目标的运动特征空间和定义的标记空间，构建空间碎片目标的状态空间；所述状态空间包括：新生目标状态集合和持续存在目标状态集合；
根据观测空间中目标的位置信息，构建观测空间的观测集合；所述观测集合包括：空间碎片目标观测集合和杂波观测集合；
根据所述状态空间和广义标签多伯努利随机有限集分布，得到下一时刻空间碎片目标的预测模型；
根据所述观测集合和所述预测模型，得到下一时刻空间碎片目标的更新模型；
根据所述预测模型和所述更新模型，得到空间碎片目标的轨迹迭代方程；
根据所述航迹迭代方程进行迭代计算，得到空间碎片目标的目标航迹。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据空间碎片目标的运动特征空间和定义的标记空间，构建空间碎片目标的状态空间，包括：
根据空间碎片目标的运动特征空间和定义的标记空间，构建空间碎片目标的状态空间为：



其中，表示状态空间，表示运动特征空间，表示标记特征空间；
在k时刻所述状态空间对应的状态集为：



其中，n表示空间碎片目标的数量，表示状态空间中的所有有限子集类；
根据k-1时刻的状态集Xk-1，得到k时刻空间碎片目标的多伯努利随机有限集分布为：其中，表示单目标在k时刻继续存在的概率是ρ(·)表示空间碎片目标的空间分布；
根据k-1时刻的未关联目标状态集合，到k时刻新生目标的多伯努利随机有限集分布为：其中，表示未关联目标为新生目标的概率；
根据所述空间碎片目标的多伯努利随机有限集分布和所述新生目标的多伯努利随机有限集分布，得到k时刻的空间碎片目标状态集合。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据观测空间中目标的位置信息，构建观测空间的观测集合，包括：
根据观测空间中目标的位置信息，在k时刻观测集合为：



其中，m表示观测个数，zi表示位置信息；
在k时刻所有目标产生的观测对应的多伯努利随机有限集分布为：



其中，表示目标被检测到的概率，表示目标产生观测的似然函数；
获取杂波对应的泊松杂波随机有限集分布为Ck，对应的强度函数为υk；
根据所述目标产生的观测对应的多伯努利随机有限集分布和杂波对应的泊松杂波随机有限集分布，构建观测空间的观测集合为：



其中，Zk表示k时刻的观测集合。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述状态空间和广义标签多伯努利随机有限集分布，得到下一时刻空间碎片目标的预测模型，包括：
根据所述状态空间中持续存在目标的单目标转移函数，以及所述状态空间中新生目标的目标转移函数，构建多目标转移函数；
确定k时刻空间碎片目标的广义标签多伯努利随机有限集分布表达式为：

【专利技术属性】
技术研发人员：牛照东，孙权，丁丁，李振，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43