【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空间目标观测，具体涉及一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法及装置。
技术介绍
1、太空环境的复杂性给空间目标的监测工作带来了巨大挑战。太空中的目标种类繁多，包括卫星、火箭残骸、太空碎片等，它们的轨道、速度和运动轨迹各不相同。空间目标的地基光学观测是一种重要的手段，尤其是geo（地球静止轨道）目标。地基观测相较于天基观测，使用更方便，其成本更低。更重要的是，地基观测设备的维护难度也远小于天基设备，这使得地基观测在实际操作中更具优势。
2、观测空间目标的最佳时刻往往是在日出及日落前后，因为这时天空背景相对暗淡，目标更为突出。然而，大气消光现象却常常对观测产生很大的影响。云量的多少、降水的有无以及湿度的变化，都是影响观测的重要因素，它们都可能降低观测的精确度和清晰度。
3、地基观测的设备主要包括无线电探测和光电探测两大类。无线电探测以其强大的穿透力，但是能量耗散严重，一般只能观测低轨目标。而光电探测技术则更为成熟，可以用于观测高中低轨道的空间目标，在观测中高轨道空间目标方面具备优势。但是，光电探测的弱点也较为明显，它容易受到天气的影响，当云层厚重或光线暗淡时，其观测效果会大打折扣。
4、因此，预测云量用来支持光电探测的需求十分迫切。但是，现有的云量预报存在一定的不确定性，这是因为云的形成和发展受到了诸多复杂因素的影响，大气动力过程在其中扮演着重要角色，它推动着云团的移动和演变，同时，水汽条件也是决定云量多少的关键因素，水汽的充足与否直接影响到云的生成与消散。此外，地形对云量的影
5、尽管研究者们努力提升云量预报的精准度，但受到上述复杂因素的影响，预报结果仍可能存在一定的误差，进而影响了对于空间目标的地基观测。
技术实现思路
1、根据以上现有技术中的不足，本专利技术的目的在于，提供一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法及装置，考虑了云量预测，提高了空间目标可见性判断的准确性。
2、为达到以上目的，本专利技术提供了一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，包括以下步骤：
3、s1、运用tle数据，获取空间目标信息，空间目标信息包括空间目标的轨道根数、时间、周期和横截面积rcs信息；
4、s2、将tle数据带入sgp4模型，得到空间目标多时段的速度和坐标，对空间目标的轨道进行预测；
5、s3、基于预测得到的轨道信息，考虑地影对空间目标的影响，判断空间目标是否具备被观测的条件（具备观测条件则继续后续步骤进行进一步判断，下同）；
6、s4、基于空间目标多时段的坐标，运用坐标转换矩阵，判断空间目标是否经过地基观测站上空；
7、s5、获取地基观测站上空的历史云量数据，基于历史云量数据获取下一时刻的云量预测值，基于云量预测值判断空间目标是否可被观测到；
8、s6、基于空间目标信息计算空间目标的星等，与地基观测站中观测设备的极限星等比较，判断空间目标是否可被观测到。
9、作为本专利技术的优选方案，所述的s1中，tle数据通过卫星尺寸估计或通过space-track下载获取。
10、作为本专利技术的优选方案，所述的s4中，对于空间目标多时段的坐标，将地心惯性坐标系eci转换为地心地固坐标系ecef，基于转换后的坐标判断空间目标是否经过地基观测站上空。
11、作为本专利技术的优选方案，所述的s5中，地基观测站上空的历史云量数据通过ecmwf-hr获取，云量预测值为小数形式，其中，云量预测值大于等于0小于等于0.1代表晴天，大于0.1小于等于0.3代表少云，大于0.3小于等于0.7代表多云，大于0.7代表阴雨天；当云量预测值大于0.8时，不具备空间目标的观测条件，不再进行后续的星等计算，判断为空间目标无法被观测。
12、作为本专利技术的优选方案，通过反距离法和线性回归方程，获取下一时刻的云量预测值，过程为：
13、s51、将地基观测站上空区域划分成若干个正方形格，取一格，记四个顶点分别为1、2、3、4，依据该正方形格的四个顶点的经纬度，计算出该正方形格的中心经纬度，表示为：
14、（1）；
15、（2）；
16、式中，、分别代表正方形格的中心经度、纬度；、、、分别代表正方形格四个顶点的经度；、、、分别代表正方形格四个顶点的纬度；
17、s52、取该正方形格对角线四等分点及顶点的云量数据，运用这些点上的云量数据来计算该正方形格的云量，过程为：
18、s521、用n表示用于计算的点，包括四个顶点和四个位于对角线上的四等分点，因此n=1，2，……，8；计算各点距离该正方形格中心的距离，表示为：
19、（3）；
20、（4）；
21、式中，x为顶点到中心的距离；sn为第n个点到中心的距离；、分别为顶点到中心的经度、纬度之差；、分别为中心的经度、纬度；、分别为第n个点到中心的经度、纬度之差；、分别为第n个点的经度、纬度；
22、对于顶点，在计算时会出现x=sn的情况，此时式（5）中的x/3sn为1/3；
23、s522、基于该正方形格在预测时间前的t个历史时间段的云量数据值（即为云量数据的值，为小数形式），运用反距离法求出均值，即为测站上空的该正方形格在各历史时间段的最终云量值，设该正方形格在第i个时间段的最终云量值为，i=1，2，……，t；表示为：
24、（5）；
25、式中，为第n个点在第i个历史时间段的云量数据值；
26、s53、建立时间与云量预测值的线性回归方程，利用预测下一时刻的云量，表示为：
27、（6）；
28、（7）：
29、（8）；
30、式中，其中c、b为一元线性回归方程的系数；表示第i个历史时间段的时间变量（时间变量是在特定时间段内的均匀时间点）；为下一时刻t的云量预测值；是所有历史时间段的最终云量值的平均值；是所有历史时间段的时间变量的平均值；
31、s54、同理得到其他正方形格在下一时刻t的云量预测值，获得地基观测站上空区域的云量预测分布。
32、作为本专利技术的优选方案，通过长短期记忆网络lstm，获取下一时刻的云量预测值，过程为：
33、获取若干个气象站点的历史云量数据，历史云量数据包括了地基观测站位置连续时刻的云量记录、温度、湿度和气压，以及时间信息和地理位置信息，将历史云量数据作为训练集，输入到lstm模型中，使用反向传播算法计算损失函数关于模型参数的梯度，根据梯度更新模型参数，以最小化损失函数；
34、利用训练后的lstm，基于地基观测站在观测时刻前t个历史时间段的云量数据值，对下一时刻的云量进行预测，获取云量预测值。
35、作为本专利技术的优选方案，所述的s6中，计算空间目标的星等m的公式为：<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：所述的S1中，TLE数据通过卫星尺寸估计或通过SPACE-TRACK下载获取。
3.根据权利要求1所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：所述的S4中，对于空间目标多时段的坐标，将地心惯性坐标系ECI转换为地心地固坐标系ECEF，基于转换后的坐标判断空间目标是否经过地基观测站上空。
4.根据权利要求1所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：所述的S5中，地基观测站上空的历史云量数据通过ECMWF-HR获取，云量预测值为小数形式，其中，云量预测值大于等于0小于等于0.1代表晴天，大于0.1小于等于0.3代表少云，大于0.3小于等于0.7代表多云，大于0.7代表阴雨天；当云量预测值大于0.8时，不具备空间目标的观测条件。
5.根据权利要求4所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：通过反距离法和线性回归方程，获取
6.根据权利要求4所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：通过长短期记忆网络LSTM，获取下一时刻的云量预测值，过程为：
7.根据权利要求5或6所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：所述的S6中，计算空间目标的星等m的公式为：
8.根据权利要求7所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：假定空间目标表面为漫反射系数，A取2.5-2.9。
9.一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性装置，其特征在于：包括存储器、处理器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，通过处理器执行计算机程序实现权利要求1-8任一项所述的算法。
...【技术特征摘要】
1.一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：所述的s1中，tle数据通过卫星尺寸估计或通过space-track下载获取。
3.根据权利要求1所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：所述的s4中，对于空间目标多时段的坐标，将地心惯性坐标系eci转换为地心地固坐标系ecef，基于转换后的坐标判断空间目标是否经过地基观测站上空。
4.根据权利要求1所述的一种顾及预测云量的空间目标地基观测可见性算法，其特征在于：所述的s5中，地基观测站上空的历史云量数据通过ecmwf-hr获取，云量预测值为小数形式，其中，云量预测值大于等于0小于等于0.1代表晴天，大于0.1小于等于0.3代表少云，大于0.3小于等于0.7代表多云，大于0.7代表阴雨天；当云量预测值大于0.8时...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙甲宝，赵相雷，白天雪，黄为荣，雷祥旭，徐鹏飞，
申请(专利权)人：山东理工大学，
类型：发明
国别省市：
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