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一种空间目标光电跟踪新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前空间目标光电观测的自动跟踪过程中,容易受到恒星干扰等影响丢帧后失跟的问题,从概率观点分析了光电跟踪的两个环节:状态外推和实时采样.根据估计理论,建立了一种新的光电跟踪方法.方法利用卡尔曼滤波数据融合的本质提高外推的稳健性,通过均值漂移方法实现跟踪窗口的调整.仿真试验表明,新方法能够有效的降低跟踪中干扰的影响,提高跟踪的稳健性. 相似文献
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在轨卫星或者空间碎片数量的增多,是对空间目标地基自动观测的一个挑战。尽管北美防空司令部编目管理了绝大多数直径超过10 cm的空间物体,但由于轨道摄动,空间目标的位置信息(基于6个轨道根数)依然非常重要,并需要定期更新。在过去的几十年里,配备电子传感器的现代地基光电望远镜已广泛用于天体测量领域。然而,这种设备的跟踪性能主要取决于空间目标的大小和亮度。这些目标所在的天文图像会有不同的背景;而且,在基于凝视模式的短曝光实时观测过程中,运动目标和背景恒星在不同的信噪比下显示为类似的点扩散函数,难以辨认。本研究是为了实现对非高斯和动态背景的高灵敏度检测和跟踪能力的提高,并具有简单的系统机制和出色的计算效率。为突破该限制,将重点放在利用状态估计技术对微小卫星和暗弱目标进行跟踪上。提出一种基于神经网络的自适应运行高斯平均算法,用以从恒星背景及干扰下提取运动的空间目标。该方法随后被集成到了一个检测前跟踪框架中。该框架利用基于蒙特卡洛的粒子滤波跟踪空间目标。三段来自亚太地基光学空间目标观测系统(APOSOS)图像序列被用来对该跟踪策略进行评估。实验结果表明,该方法能够达到满意的跟踪性能。 相似文献
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针对近来外国和俄罗斯一些媒体称中国卫星碎片会撞到“国际空间站”的言论,俄罗斯航天局新闻中心主任亚历山大·沃洛皮耶夫2008年2月2日称,这是夸张说法,以匿名方式向媒体散布“国际空间站”会受到中国卫星碎片威胁的言论是有特别企图的,这是为了转移公众对美国侦察卫星不久将会坠落这一事实的注意力,俄飞行管理中心不准备因此对“国际空间站”轨道进行矫正,该空间站处于俄飞行管理中心弹道专家严密监控当中,目前没必要进行任何规模调整。 相似文献
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空间碎片观测精度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
文章分别用内符合精度和外符合精度两种精度指标对云南天文台SBG望远镜的观测数据进行判定,确定了其观测精度。得到高轨空间碎片的观测精度约为2″,和低轨空间碎片的观测精度约为7″,并对观测误差的来源作了一些初步的分析。 相似文献
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针对载人航天的典型区域,利用目前流行的空间碎片模型对空间碎片分布进行了初步仿真,得到了一些定量的仿真结果,并对其进行了初步的分析;得到以下初步结论:400 km高度、倾角为40°~50°区域内,飞行器每年遭遇分米至米级尺度的空间碎片的概率为千万分之一量级;每年遭遇厘米级尺度的空间碎片的概率为百万分之一量级;每年遭遇毫米级尺度的空间碎片的概率为百分之四左右;每年遭遇0.1 mm级尺度的空间碎片约2次;每年遭遇0.01 mm级尺度的空间碎片约550~600次。可供相关工程应用部门参考。 相似文献
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针对低轨空间变光目标星像形态变化频繁且运动速度快,跟踪目标时很难准确捕获目标位置信息这一难点,提出卡尔曼滤波与Camshift相结合的目标跟踪方法。根据目标的难捕获特性,引入卡尔曼滤波外推对目标进行位置预测,用改进的Camshift跟踪目标,即基于灰度图像单通道的白色提取的目标跟踪方法,实现低轨变光目标稳健跟踪和提高目标捕获率;当目标与恒星瞬间相互遮挡时,用改进的遮挡目标预判方法进行位置预测,同时用卡尔曼滤波的预测位置代替Camshift计算出的目标位置,作为观测位置去更新卡尔曼滤波,实现遮挡目标稳健跟踪和提高目标捕获率。实验结果表明:跟踪目标的可变波门根据目标大小自适应调整,不仅可以实现中高轨目标稳定跟踪,而且对低轨变光目标具有稳健跟踪效果。当目标与恒星瞬间相互遮挡时能稳健跟踪目标,提高跟踪数据的有用率。该方法程序运行速率快,灵敏度高,适用性强,实时性好,具有很好的使用价值和广泛应用前景。 相似文献
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空间碎片对人造卫星和飞船的威胁日益增长.为了保持一个安全的空间环境,需要寻找成本低而又准确的空间天体探测和追踪方法.前些年,使用射电望远镜作为被动雷达,探测空间碎片反射的调频广播信号的可能性已经被讨论过,并且月球和国际空间站反射的信号已经被默奇森大视场射电阵(MWA)探测到.介绍MWA探测到的卫星反射广播信号事件,论证MWA有能力探测600 km高度处0.1 m量级大小的空间碎片,位置误差在10 km左右. 相似文献
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卫星与空间碎片碰撞预警的快速算法 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种空间目标与空间碎片碰撞预警的快速计算方法,该算法不仅计算速度快,而且减缓了沿迹误差的影响,延长了预警的有效期,利用该方法,检测一个卫星与5800个空间碎片在一天内是否碰撞,计算时间小于3秒;用2天前的资料,预报计算法国CERISE卫星和空间碎片的碰撞时间误差约为0.02秒,空间位置误差约为500—600米. 相似文献
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将未编目的空间碎片正确分类是空间态势感知的重要组成部分. 基于光变曲线, 通过仿真和实测实验, 探讨了空间碎片基本类型的机器学习分类方法. 在数据集中的仿真光变来自形状或材料不同的4类碎片, 实测光变从Mini-Mega TORTORA (MMT)数据库中提取, 实验以深度神经网络作为分类模型, 并和其他机器学习方法进行了比较. 结果显示深度卷积网络优于其他算法, 在仿真实验中对不同材料的圆柱体都能准确识别, 对其余两类卫星的识别率在90%左右; 实测实验中对火箭体和失效卫星的2分类准确率超过99%, 然而在进一步的型号/平台分类中, 准确率有所降低. 相似文献
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