【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空间非合作目标态势感知，具体为一种复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法。
技术介绍
1、随着人类航天技术的长足发展，近地轨道上卫星与太空碎片的激增使得轨道空间面临日益严峻的拥挤和安全挑战。为了应对己方卫星与太空碎片、失效卫星等非合作目标之间可能的碰撞风险，迫切需要发展包含了目标识别、轨道定位、目标跟踪和机动检测技术在内的空间态势感知技术。这些关键技术的协同发展将为轨道空间的稳定与安全提供坚实基础，确保未来太空探索和利用的可持续进行。
2、我国难以将地基观测平台遍布全球，对于日益增加的近地轨道空间目标，地基观测平台实现空间目标态势感知任务困难重重。常用的天基观测方法有光学相机观测，有源、无源雷达观测等，天基光学观测传感器因其体积小、造价低、隐蔽性好等优势，被广泛应用在空间态势感知的各个任务环节中。在天基无源多目标初始定轨与跟踪任务中，单一观测平台受限于观测角度、太阳入射角、地球遮挡等因素，往往采用多颗观测星协同对多颗目标星进行观测。在实际的天基无源协同多目标初始定轨中，即使观测星均观测同一空间区域，由于传感器存在杂波和漏检的情况，不同观测星所获得的测角数据可能差异较大，无法确定测角数据是来源于真实目标还是杂波。如何将不同观测星检测到的来自于同一目标的测角数据关联起来，估计多目标个数并排除杂波和漏检对测角数据的影响，是实现协同跟踪定轨的前提。
3、目前国内外解决该问题主要有如下着手点：假设观测星均能观测到所有目标，构建不同观测星测角数据之间的某种特征相关性参数，以参数值来评价两测角数据来自
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种天基无源协同探测多目标数据关联与多目标定位方法，在较弱的量测获得背景下依旧能保持良好的测角数据关联性能与定位能力。
2、一种复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，包括以下步骤：步骤1，考虑实际航天观测环境建立量测杂波模型与漏检模型，构建航天器观测模拟数据生成器；步骤2，根据数据关联概率指标构建代价矩阵并基于检测概率和杂波强度修正代价矩阵；步骤3，通过修正后的代价矩阵计算数目列，应用k-means聚类算法估计目标个数；步骤4，按照聚类结果处理代价矩阵，应用匈牙利算法求得测角数据关联结果并按照关联结果计算多目标位置；步骤5，将上述算法应用在观测卫星上，输入杂波强度与检测概率，实现观测星对多个目标测角数据的正确关联与多目标协同定位。
3、作为优选，步骤1具体为：步骤1.1，在j2000坐标系下建立考虑地球非球形摄动和多体引力摄动的航天器动力学模型和光学相机视线角测量模型；步骤1.2，考虑实际航天器观测环境，建立量测杂波模型和传感器漏检模型并构建航天器观测模拟数据生成器。
4、作为优选，步骤1.2中的量测杂波模型构建方法为：在光学传感器的视场内每一像素点是否生成杂波符合伯努利分布，那么传感器视场内所有像素点中存在的杂波个数符合二项分布。由于像素点个数较多，此时可用泊松分布较为准确地近似二项分布，因此可构建服从泊松分布的杂波数目分布模型。
5、作为优选，步骤1.2中的传感器漏检模型构建方法为：构建观测方程，hk(xk)是对x的观测方程的定义，表示此时刻的测角噪声。记传感器检测目标的检测概率为，那么漏检模型可写为，其中下标k表示当前时刻，表示当前时刻的目标位置，为此时刻的对目标的观测值，为从目标获取当前量测的似然函数，为k时刻的量测集合。
6、作为优选，步骤2具体为：步骤2.1，以最小距离模型作为测角数据关联概率评价指标构建代价矩阵；步骤2.2，考虑传感器检测概率和杂波强度修正代价矩阵。
7、作为优选，步骤2.2中的基于传感器检测概率修正代价矩阵的公式为：，其中为修正前的代价矩阵，为修正后的代价矩阵。
8、作为优选，步骤2.2中的基于杂波强度修正代价矩阵的方法为：对于代价矩阵中的每一列分别进行修正，修正后的矩阵元素记为，其中是传感器的杂波强度，为代价矩阵中的元素。的计算公式为，其中是泊松分布的参数，表示对杂波个数的期望值，为杂波的空间分布函数。
9、作为优选，步骤3具体为：步骤3.1通过修正后的代价矩阵计算数目列，对数目列采用k-means聚类算法进行处理，估计出当前时刻实际目标个数和实际杂波数目。
10、作为优选，步骤 4具体为：按照对数目列的聚类结果修剪代价矩阵，确保代价矩阵的行数与实际目标个数相等，采用匈牙利算法求得关联矩阵，基于测角数据关联结果按照最小距离模型计算最小距离线段，在最小距离线段上计算目标位置。
11、有益效果：
12、（1）本专利技术解决了杂波环境下双星协同多目标观测时，测角数据存在漏检和杂波条件下的测角数据关联与定位问题，通过构建模型和提出算法，从而实现剔除来自于杂波的测角数据，正确关联来自于同一目标的量测并正确估计当前时刻目标个数与目标位置。
13、（2）本专利技术通过算法的改进即可剔除来源于杂波的量测并考虑漏检对关联性能的影响，最终实现不同传感器之间来自于同一目标的测角数据的正确关联，无需额外引进设备。
14、（3）本专利技术通过使用聚类算法处理数目列来估计当前时刻目标个数，而无需人工选取阈值来处理数目列，提高了算法的系统性与鲁棒性。
15、（4）本专利技术通过匈牙利算法来计算关联矩阵，无需进行代价矩阵遍历，保证了算法的运行速度和性能表现。
16、（5）本专利技术通过双星协同进行多目标初始定位，解决了单一传感器可观测性弱的问题，提高了目标的定位精度。
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1.一种复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤1中，所述量测杂波模型符合泊松分布，表示为：，其中，为k时刻的杂波模型，杂波集合中的每个杂波符合独立同分布，是当前时刻的杂波个数，Po表示泊松分布，为泊松分布参数，为第i个杂波的空间分布函数。
3.根据权利要求1所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤1中，所述漏检模型表示为：
4.根据权利要求1-3任意一项所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，所述数据发生器是量测集合和杂波集合的并集，表示为：，为k时刻的量测集合,为杂波集合。
5.根据权利要求4所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤2中，为了描述不同观测星间的任意两个量测来自于同一目标的可能性，以最小距离模型作为测角数据关联概率评价指标构建代价矩阵，并基于检测概率修正代价矩阵，所述修正代价矩阵表示为：，其中，为修正前的代价矩阵，，为观测星1的
6.根据权利要求5所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，基于杂波强度修正代价矩阵的方法为：对于代价矩阵中的每一列分别进行修正，修正后的矩阵元素记为，其中是传感器的杂波强度，为代价矩阵中的元素；，其中是泊松分布的参数，表示对杂波个数的期望值，为杂波的空间分布函数。
7.根据权利要求6所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤3中，将修正后的代价矩阵按列加和，得到一个m行1列的矩阵，定义为数目列，表达了当前时刻显性目标的个数；基于k-means聚类算法对数目列进行处理，区分其中的大数值数组和小数值数组，小数值数组中的元素所对应的行认为是杂波所在行，大数值数组中元素的个数认为是当前时刻显性目标的个数。
8.根据权利要求7所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤 4中，按照对数目列的聚类结果修剪代价矩阵，确保代价矩阵的行数与实际目标个数相等，采用匈牙利算法求得关联矩阵，基于测角数据关联结果按照最小距离模型计算最小距离线段，在最小距离线段上计算目标位置。
9.根据权利要求8所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤4中，所述修剪代价矩阵为：删除代价矩阵小数值数组所对应行中的全部元素，使代价矩阵变为一个k行n列的矩阵，其中k为当前时刻目标的估计个数，对修剪后的代价矩阵采用匈牙利最优分配算法计算关联矩阵。
10.根据权利要求8或9所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤4中，关联矩阵表示为：
...【技术特征摘要】
1.一种复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤1中，所述量测杂波模型符合泊松分布，表示为：，其中，为k时刻的杂波模型，杂波集合中的每个杂波符合独立同分布，是当前时刻的杂波个数，po表示泊松分布，为泊松分布参数，为第i个杂波的空间分布函数。
3.根据权利要求1所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤1中，所述漏检模型表示为：
4.根据权利要求1-3任意一项所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，所述数据发生器是量测集合和杂波集合的并集，表示为：，为k时刻的量测集合,为杂波集合。
5.根据权利要求4所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，步骤2中，为了描述不同观测星间的任意两个量测来自于同一目标的可能性，以最小距离模型作为测角数据关联概率评价指标构建代价矩阵，并基于检测概率修正代价矩阵，所述修正代价矩阵表示为：，其中，为修正前的代价矩阵，，为观测星1的第i个量测与观测星2的第j个量测之间的最小距离，越大表示两个量测来自于同一目标的可能性越大；为修正后的代价矩阵。
6.根据权利要求5所述的复杂空间环境下的天基无源协同多目标定位方法，其特征在于，基于杂波强度修正代价矩阵的方法为：对于代价矩...
【专利技术属性】
技术研发人员：龚柏春，张洪源，张新，杨世航，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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