一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法与流程

本发明涉及适用于敏捷卫星针对沿复杂轨迹目标主动推扫成像模式下的推扫路径轨迹自适应规划方法，属于航天。

背景技术：

1、复杂轨迹目标指长度明显大于卫星幅宽，宽度明显小于卫星幅宽，同时中心轨迹走向较复杂的目标，如江、河、海岸线。现有敏捷卫星在针对复杂轨迹目标进行成像时，存在两种推扫路径规划方式。一种方式是将复杂轨迹目标拆分为多个沿地球大圆劣弧的条带子目标，然后分别对每个子目标进行推扫轨迹及推扫路径的规划。由于条带子目标的走向与复杂轨迹目标不相符，该方式会将目标拆分为大量的子目标，导致任务预置和恢复过程占用了较多的卫星弧段，卫星的成像效能较低。另一种方式是对复杂轨迹目标直接进行高阶拟合，卫星沿拟合后的路径进行推扫，可使卫星一次性完成对目标的覆盖。但由于卫星的机动能力、成像时长等客观限制，使得卫星往往不具备沿拟合路径进行推扫的能力，卫星的任务规划成功率较低。

技术实现思路

1、本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供了一种沿复杂轨迹目标主动推扫成像任务的推扫路径轨迹自适应规划方法，解决当前在复杂轨迹目标成像时成像效率低、任务规划成功率低的问题。

2、本发明的技术解决方案是：

3、一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，包括：

4、步骤1：计算拟合误差约束dmax；

5、步骤2：计算拟合曲率约束kmax；

6、步骤3：计算最大跨度约束smax；

7、步骤4：用ks作为当前子目标的第一个采样点在整个目标采样点中的序列号，ke作为当前子目标的最后一个采样点在整个目标采样点中的序列号，用kn作为当前子目标的序号，赋初值ks＝1、ke＝2、kn＝1；

8、步骤5：从经度、纬度拟合阶数均为1开始，迭代计算当前子目标的拟合路径，使得拟合路径在拟合阶数最小的前提下满足拟合误差约束dmax；

9、步骤6：当前子目标采样点拟合出的经度函数和纬度函数合并形成拟合轨迹函数，计算拟合轨迹函数的最大曲率

10、步骤7：计算拟合轨迹函数的跨度

11、步骤8：判断所述最大曲率是否超出拟合曲率约束kmax，判断跨度是否超出最大跨度约束smax，若两项均未超出，则进入步骤9；否则进入步骤12；

12、步骤9：判断当前子目标采样点是否为整个待成像复杂轨迹目标的最后一个采样点，若是，则进入步骤10，否则进入步骤11；

13、步骤10：对当前子目标的拟合轨迹函数的取值范围进行双向拓展，避免因轨迹过短使得子目标的部分无法得到卫星的有效覆盖，拓展完成并记录结果；

14、步骤11，当前子目标的最后一个采样点序列号加1，然后返回步骤5；

15、步骤12，将当前子目标裁剪，并进行最优拟合，随后计算出拟合轨迹拓展的取值范围，并进行记录，完成后返回步骤5。

16、进一步的，拟合误差约束dmax通过如下方式计算：

17、

18、其中，fov为卫星的幅宽，re为地球半径。

19、进一步的，拟合曲率约束kmax通过如下方式计算：

20、

21、其中，ω为卫星的三轴最大机动角速度，v为推扫速度。

22、进一步的，最大跨度约束smax通过如下方式计算：

23、

24、其中，θ为圆锥角，表征姿态机动范围，h为轨道高度。

25、进一步的，所述步骤5迭代计算当前子目标的拟合路径，使得拟合路径在拟合阶数最小的前提下满足拟合误差约束dmax，具体包括：

26、步骤5-1：用nlon作为当前子目标经度的拟合阶数，nlat作为当前子目标纬度的拟合阶数，赋初值nlon＝1，nlat＝1；

27、步骤5-2：以子目标采样点序号区间[1,ke-ks+1]的归一化值为横坐标，子目标采样点的经度和纬度分别为纵坐标，计算当前子目标经度多项式拟合函数和纬度的多项式拟合函数；

28、其经度拟合函数数学模型为：

29、当nlon＝1时，

30、当nlon≠1时，

31、其中，klon,0、klon,1表示当前子目标经度拟合函数的第0阶和第1阶系数，以此类推，表示第nlon阶系数；[xs,xe]表示由子目标的采样点序号区间[1,ke-ks+1]归一化后的结果；

32、其纬度拟合函数数学模型为：

33、当nlat＝1时，

34、当nlat≠1时，

35、其中，klat,0、klat,1表示当前子目标维度拟合函数的第0阶和第1阶系数，以此类推，表示第nlat阶系数；

36、归一化数学模型为：

37、

38、其中，k∈[1,ke-ks+1]，σk表示序列1,…,ke-ks+1的标准差，表示序列1,…,ke-ks+1的均值；

39、步骤5-3：计算当前子目标的经度和纬度多项式拟合函数的导函数；

40、其经度拟合函数导函数数学模型为：

41、当nlon＝1时，

42、当nlon≠1时，

43、其纬度拟合函数导函数数学模型为：

44、当nlat＝1时，

45、当nlat≠1时，

46、步骤5-4：令当前子目标采样点的序列号为最小序列号，即k＝ks；

47、步骤5-5：计算当前子目标采样点与拟合路径的距离方程，其数学模型为：

48、

49、np＝max(2×nlon-1,2×nlat-1)

50、式中，kp,0表示距离方程的第0阶系数，其它阶系数含义依次类推；np表示距离方程中的最高阶系数的阶数；lonc,k表示第k个子目标采样点的经度、latc,k表示第k个子目标采样点的维度；

51、步骤5-6：求解该方程的根的集，并将跟集带入到经度和纬度拟合方程中得到对应的点集，寻找点集中距离当前子目标采样点最近的点(lonf,k,latf,k)；

52、步骤5-7：计算求解出的点与当前子目标采样点的距离dk；

53、步骤5-8：判断当前子目标采样点是否为子目标的最后一个采样点，若不是，则采样点的序列号加1，返回步骤5-5，否则步骤5-9；

54、步骤5-9：计算得到子目标采样点与拟合函数距离之间最大值

55、步骤5-10：判断是否超出拟合误差约束dmax，若小于约束，则计算结束，否则进入步骤5-11。

56、步骤5-11：计算经度拟合函数与子目标采样点经度序列间误差的最大值δelon，计算纬度拟合函数与子目标采样点纬度序列间误差的最大值δelat；

57、步骤5-12：判断δelon与δelat的相对大小，并对较大的一项对应的拟合阶数加1，返回步骤5-5。

58、进一步的，步骤6所述当前子目标采样点拟合出的经度函数和纬度函数合并形成拟合轨迹函数，计算拟合轨迹函数的最大曲率具体包括：

59、步骤6-1：以子目标采样点序号区间[1,ke-ks+1]的归一化值为横坐标，子目标采样点的经度和纬度分别为纵坐标，计算当前子目标经度和纬度的多项式拟合函数；

60、步骤6-2：计算当前子目标的经度和纬度多项式拟合函数的导函数；

61、步骤6-3：计算当前子目标的经度和纬度多项式拟合函数的二阶导函数；

62、其经度拟合函数二阶导函数数学模型为：

63、当nlon＝1时，

64、当nlon＝2时，

65、当nlon≠1且nlon≠2时，

66、

67、其纬度拟合函数二阶导函数数学模型为：

68、当nlat＝1时，

69、当nlat＝2时，

70、当nlat≠1且nlat≠2时，

71、

72、步骤6-4：计算得到当前子目标拟合轨迹的曲率函数k(x)，并求取值范围内的最大值输出结果，其数学模型为：

73、

74、

75、进一步的，步骤7计算拟合轨迹函数的跨度其数学模型为：

76、

77、进一步的，所述步骤10对当前子目标的拟合轨迹函数的取值范围进行双向拓展，具体为：

78、步骤10-1：计算当前子目标中第一个采样点与拟合轨迹的距离方程的根rs，并将根进行反归一化，其反归一化数学模型为：

79、

80、式中，r表示解算出的根，σk表示序列1,…,ke-ks+1的标准差，表示序列1,…,ke-ks+1的均值；

81、步骤10-2：计算当前子目标中最后一个采样点与拟合轨迹的距离方程的根re；

82、步骤10-3：根据根的情况拓展拟合轨迹的取值范围，其数学模型为：

83、[min(1,floor(rs)),max(ke-ks+1,ceil(re))]

84、式中，floor(x)指对x向下取整，ceil(x)指对x向上取整；

85、步骤10-4：记录下当前子目标的采样点序列号起点ks、终点ke、子目标序号kn、经度拟合阶数nlon、纬度拟合阶数nlat、拟合轨迹的取值范围，步骤结束。

86、进一步的，所述步骤12将当前子目标裁剪，并进行最优拟合，随后计算出拟合轨迹拓展的取值范围，具体为：

87、步骤12-1：当前子目标的最后一个采样点序列号减1；

88、步骤12-2：从经度、纬度拟合阶数均为1开始，迭代计算当前子目标的拟合路径函数，使得拟合路径在拟合阶数最小的前提下满足拟合偏差约束；

89、步骤12-3：对当前子目标的拟合轨迹函数的取值范围进行双向拓展，避免因轨迹过短使得子目标的部分无法得到卫星的有效覆盖；

90、步骤12-4：记录下当前子目标的采样点序列号起点ks、终点ke、子目标序号kn、经度拟合阶数nlon、纬度拟合阶数nlat、拟合轨迹的取值范围；

91、步骤12-5：按如下方式对数值进行更新：kn＝kn+1，ks＝ke，ke＝ks+1，返回步骤5。

92、第二方面，

93、本发明还提出一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述的沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法。

94、本发明与现有技术相比的有益效果是：

95、(1)本发明针对复杂轨迹目标主动推扫成像的需求，提出一种推扫路径轨迹自适应规划方法，帮助卫星自主完成对目标的分割和推扫轨迹的规划。

96、(2)本发明所提出的轨迹规划方法，可支撑卫星更灵活的根据目标类型进行姿态规划，拓展了现有敏捷卫星的工作模式，对于卫星成像效能提升具有明显意义。

97、(3)本发明所提出的轨迹规划方法，可支撑卫星更好的响应用户对于河流、海岸线、公路等不规则目标的观测需求。

技术特征：

1.一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于包括：

2.根据权利要求1所述的一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于：拟合误差约束dmax通过如下方式计算：

3.根据权利要求2所述的一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于：拟合曲率约束kmax通过如下方式计算：

4.根据权利要求3所述的一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于：最大跨度约束smax通过如下方式计算：

5.根据权利要求1所述的一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于：所述步骤5迭代计算当前子目标的拟合路径，使得拟合路径在拟合阶数最小的前提下满足拟合误差约束dmax，具体包括：

6.根据权利要求5所述的一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于：步骤6所述当前子目标采样点拟合出的经度函数和纬度函数合并形成拟合轨迹函数，计算拟合轨迹函数的最大曲率具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于：步骤7计算拟合轨迹函数的跨度其数学模型为：

8.根据权利要求1所述的一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于：所述步骤10对当前子目标的拟合轨迹函数的取值范围进行双向拓展，具体为：

9.根据权利要求8所述的一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，其特征在于：所述步骤12将当前子目标裁剪，并进行最优拟合，随后计算出拟合轨迹拓展的取值范围，具体为：

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1到9任意一项所述的沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法。

技术总结
本发明涉及一种沿复杂轨迹目标成像的推扫路径规划方法，包括：计算拟合误差约束、拟合曲率约束、最大跨度约束；确定当前子目标的第一个采样点、最后一个采样点和当前采样点的序列号，并赋初值；从经度、纬度拟合阶数均为1开始，迭代计算当前子目标的拟合路径，使得拟合路径在拟合阶数最小的前提下满足拟合误差约束；当前子目标采样点拟合出的经度函数和纬度函数合并形成拟合轨迹函数，计算拟合轨迹函数的最大曲率；计算拟合轨迹函数的跨度；判断所述最大曲率是否超出拟合曲率约束，判断跨度是否超出最大跨度约束，若两项均未超出，则对当前子目标的拟合轨迹函数的取值范围进行双向拓展，遍历所有采样点；否则将当前子目标裁剪，并进行最优拟合，随后计算出拟合轨迹拓展的取值范围。

技术研发人员：张少雄,张新伟,黄缙,莫凡,殷延鹤,毛一岚,贺涛,张涛,李雨廷,姜洋,王家炜,阳焱,修义,陈曦,李繁弘
受保护的技术使用者：中国空间技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23