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1.航天工程大學(xué) 研究生管理大隊(duì),北京 101416 2.航天工程大學(xué) 航天指揮系,北京 101416
海洋熱點(diǎn)區(qū)域機(jī)動(dòng)目標(biāo)搜索監(jiān)視在軍事與民事中都有重要的應(yīng)用價(jià)值[1]。相比靜止點(diǎn)目標(biāo)與區(qū)域目標(biāo),海洋機(jī)動(dòng)目標(biāo)由于其機(jī)動(dòng)特性以及自身具有的電子靜默技術(shù)等特點(diǎn)使得偵測(cè)任務(wù)更為困難,對(duì)航天偵察的體系和能力提出更高的要求[2],目前針對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)搜索觀測(cè)的研究主要通過(guò)在軌衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃完成,其中比較有代表性意義的是將海洋機(jī)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視任務(wù)分為相互獨(dú)立的3個(gè)階段——搜索、定位和跟蹤,并在空間監(jiān)視任務(wù)共同求解框架GAMBIT的基礎(chǔ)上對(duì)各個(gè)搜索階段進(jìn)行衛(wèi)星調(diào)度規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)對(duì)海洋機(jī)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤監(jiān)視[3]。文獻(xiàn)[4-6]基于機(jī)動(dòng)目標(biāo)先驗(yàn)信息和目標(biāo)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)技術(shù),通過(guò)對(duì)衛(wèi)星觀測(cè)條帶與過(guò)境窗口的選擇調(diào)度,得到最優(yōu)的機(jī)動(dòng)目標(biāo)偵察方案。文獻(xiàn)[7]針對(duì)海洋機(jī)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視問(wèn)題,對(duì)勻速運(yùn)動(dòng)、航跡變更等多種目標(biāo)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了改進(jìn),針對(duì)短期監(jiān)視與長(zhǎng)期監(jiān)視任務(wù),以最大化目標(biāo)發(fā)現(xiàn)概率作為期望收益,相比最大化區(qū)域覆蓋率能夠獲得更好的觀測(cè)效果。
從當(dāng)前機(jī)動(dòng)目標(biāo)搜索研究現(xiàn)狀可以看出,面向海洋機(jī)動(dòng)目標(biāo)的搜索主要存在兩點(diǎn)不足:1)大多數(shù)研究都是假設(shè)已知機(jī)動(dòng)目標(biāo)某一時(shí)刻初始位置信息,而對(duì)于某一區(qū)域內(nèi)機(jī)動(dòng)目標(biāo),一般情況下很難獲得其初始位置信息。2)由于目前在軌衛(wèi)星在組網(wǎng)發(fā)射之初主要針對(duì)地面靜止點(diǎn)目標(biāo)與區(qū)域目標(biāo)進(jìn)行設(shè)計(jì),若機(jī)動(dòng)目標(biāo)通過(guò)衛(wèi)星軌道預(yù)測(cè)得知衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間窗口,便能夠通過(guò)有效機(jī)動(dòng)來(lái)規(guī)避衛(wèi)星偵察,使得通過(guò)在軌衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行機(jī)動(dòng)目標(biāo)偵察任務(wù)非常困難。針對(duì)此問(wèn)題,本文研究的內(nèi)容為:假設(shè)已知某一目標(biāo)區(qū)域,通過(guò)設(shè)計(jì)偵察衛(wèi)星星座,彌補(bǔ)現(xiàn)有航天偵察能力缺陷,有效對(duì)目標(biāo)監(jiān)視區(qū)域進(jìn)行普查搜索,實(shí)現(xiàn)以一定周期間隔對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行普查監(jiān)視,判斷機(jī)動(dòng)目標(biāo)是否進(jìn)入該目標(biāo)區(qū)域,從根本上解決機(jī)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視困難的問(wèn)題。
在對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)的搜索觀測(cè)中,若衛(wèi)星前后相鄰過(guò)境觀測(cè)條帶時(shí)間分辨率相差過(guò)大,由于機(jī)動(dòng)目標(biāo)的機(jī)動(dòng)特性,則很容易造成觀測(cè)資源無(wú)效[8-9],針對(duì)此情況本文設(shè)計(jì)了一種考慮機(jī)動(dòng)目標(biāo)機(jī)動(dòng)特性的成像衛(wèi)星普查搜索策略,在未知機(jī)動(dòng)目標(biāo)先驗(yàn)信息的情況下,通過(guò)對(duì)用戶感興趣區(qū)域進(jìn)行普查觀測(cè)以獲取機(jī)動(dòng)目標(biāo)的位置信息。
已知條件:可用衛(wèi)星資源集S,仿真周期內(nèi)星下點(diǎn)經(jīng)緯度集合I、目標(biāo)區(qū)域R的頂點(diǎn)坐標(biāo)、衛(wèi)星星載遙感器視場(chǎng)角β、遙感器側(cè)擺角范圍[-λ,λ]。
步驟1) 遍歷虛擬衛(wèi)星資源集S每顆衛(wèi)星的星下點(diǎn)軌跡,由目標(biāo)區(qū)域R的頂點(diǎn)坐標(biāo){(lon1,lat1),(lon2,lat2)…(lonn,latn)}依次向sati的星下線作垂線,得到垂點(diǎn)集合P,由于sati的星下點(diǎn)經(jīng)緯度集合I都包含其對(duì)應(yīng)時(shí)刻,因此采用插值法求解出垂點(diǎn)集合P對(duì)應(yīng)的時(shí)間集合T,T={t1,t2,…,tNPi},則sati的過(guò)境時(shí)間窗口為[minT,maxT],按照初始過(guò)境時(shí)間minT大小對(duì)過(guò)境窗口進(jìn)行升序排序,篩選出首次過(guò)境衛(wèi)星時(shí)間窗口Begin[minT,maxT]。對(duì)目標(biāo)區(qū)域頂點(diǎn)經(jīng)度大小進(jìn)行降序排列,篩選出目標(biāo)區(qū)域最東側(cè)頂點(diǎn)East[lon,lat]。
步驟2) 根據(jù)首次過(guò)境時(shí)間窗口Begin[minT,maxT],以及衛(wèi)星星載遙感器視場(chǎng)角β、遙感器側(cè)擺角范圍[-λ,λ],計(jì)算出首次衛(wèi)星過(guò)境成像可達(dá)到觀測(cè)范圍,判斷目標(biāo)區(qū)域頂點(diǎn)East[lon,lat]是否能被覆蓋觀測(cè),若能,跳至下一步,若不能,轉(zhuǎn)到步驟6)終止算法。
步驟3) 根據(jù)目標(biāo)區(qū)域頂點(diǎn)East[lon,lat]所對(duì)應(yīng)的垂點(diǎn)East[Plon,Plat],由文獻(xiàn)[10]側(cè)擺角度計(jì)算模型計(jì)算出首次過(guò)境衛(wèi)星觀測(cè)條帶Strip1對(duì)應(yīng)的側(cè)擺角度θ1,計(jì)算條帶Strip1對(duì)應(yīng)的西側(cè)兩個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)(B1lon,B1lat)、(B2lon,B2lat),根據(jù)B1lon、B2lon大小篩選東側(cè)頂點(diǎn)East{B1,B2},作為下一次衛(wèi)星過(guò)境成像的觀測(cè)目標(biāo)點(diǎn)。
步驟4) 由第二次衛(wèi)星過(guò)境窗口Second[minT,
maxT]采用步驟2)的方法判斷East{B1,B2}是否在本次衛(wèi)星覆蓋觀測(cè)范圍內(nèi),若能,采用步驟3)方法計(jì)算本次觀測(cè)條帶對(duì)應(yīng)的側(cè)擺角度θ2,并計(jì)算出兩次過(guò)境窗口時(shí)間差Δt1,Δt1=BeginminT-SecondminT,此時(shí)如果考慮衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間內(nèi)目標(biāo)機(jī)動(dòng),還需要計(jì)算單次過(guò)境窗口時(shí)間差Δt2,Δt2=SecondmaxT-SecondminT。由此得到時(shí)間差Δt=Δt1+Δt2。區(qū)別于靜止區(qū)域普查條帶拼接,觀測(cè)目標(biāo)為機(jī)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行條帶拼接時(shí),設(shè)第i+1次衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間與第i次衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間差為Δti,機(jī)動(dòng)目標(biāo)最大機(jī)動(dòng)速度為vmax,則第i+1次衛(wèi)星過(guò)境時(shí)需要保證條帶重疊寬度為vmaxΔti,以此來(lái)保證條帶觀測(cè)的有效性。由此更新i+1次衛(wèi)星觀測(cè)角度:
(1)
步驟5) 由于地球自西向東的自轉(zhuǎn)特性,重復(fù)步驟2)至步驟4)的方法對(duì)目標(biāo)區(qū)域從右向左依次進(jìn)行條帶掃描地毯式搜索觀測(cè),直至完成對(duì)目標(biāo)區(qū)域最左側(cè)頂點(diǎn)的覆蓋觀測(cè),如圖1所示。
步驟6) 終止算法。
機(jī)動(dòng)目標(biāo)普查搜索策略對(duì)虛擬衛(wèi)星資源集S的時(shí)空特性有著嚴(yán)格要求。在時(shí)間分辨率上,要求相鄰兩顆過(guò)境衛(wèi)星觀測(cè)時(shí)間不能大于偵察目標(biāo)機(jī)動(dòng)一個(gè)成像幅寬距離的時(shí)間,否則前一個(gè)觀測(cè)條帶便失去其觀測(cè)意義。在衛(wèi)星空間位置分布上,要求衛(wèi)星在過(guò)
境觀測(cè)時(shí),成像條帶之間要平行或相對(duì)平行,方便條帶之間拼接組合。由于衛(wèi)星在進(jìn)行區(qū)域目標(biāo)成像時(shí)一般采取推掃模式,成像條帶平行于衛(wèi)星星下點(diǎn)軌跡,因此對(duì)衛(wèi)星空間位置分布要求可轉(zhuǎn)換為對(duì)虛擬衛(wèi)星資源集S的星下點(diǎn)軌跡要求[11]。當(dāng)虛擬衛(wèi)星資源集S中每顆衛(wèi)星過(guò)頂目標(biāo)區(qū)域時(shí)星下點(diǎn)軌跡能夠以一定間隔平行分布,則能夠?qū)崿F(xiàn)本文機(jī)動(dòng)目標(biāo)動(dòng)態(tài)搜索策略。同時(shí),該動(dòng)態(tài)區(qū)域目標(biāo)觀測(cè)方法采用立體幾何在球面進(jìn)行解析求解,避免了傳統(tǒng)區(qū)域目標(biāo)分解方法頻繁的坐標(biāo)、投影轉(zhuǎn)換對(duì)計(jì)算精度以及計(jì)算效率的影響,對(duì)任意目標(biāo)區(qū)域形狀都有較好的適應(yīng)性。
由第1節(jié)模型分析可得知,面向區(qū)域機(jī)動(dòng)目標(biāo)普查監(jiān)視的小衛(wèi)星組網(wǎng)需要在過(guò)境觀測(cè)時(shí)多星之間星下點(diǎn)軌跡平行或相對(duì)平行,并且相鄰衛(wèi)星過(guò)境窗口時(shí)間差不能太大,以便于在時(shí)空約束條件下對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)拼接搜索。針對(duì)此任務(wù)需求,考慮衛(wèi)星組網(wǎng)發(fā)射成本問(wèn)題(軌道面越少成本越低),采用衛(wèi)星同軌組網(wǎng)方法,設(shè)計(jì)了一種面向區(qū)域覆蓋的高時(shí)間分辨率普查監(jiān)視組網(wǎng)星座構(gòu)型,以此滿足機(jī)動(dòng)目標(biāo)普查監(jiān)視搜索策略。
如圖2所示,組網(wǎng)衛(wèi)星采用一定相位角分布在同一軌道上,并且星下點(diǎn)軌跡在經(jīng)過(guò)目標(biāo)區(qū)域時(shí)相對(duì)平行,能夠有效滿足任務(wù)的高時(shí)間分辨率及星下線約束要求。通過(guò)對(duì)該組網(wǎng)星座構(gòu)型分析可知,當(dāng)星座中各顆衛(wèi)星相鄰較近時(shí)(星與星之間相位較小),組網(wǎng)衛(wèi)星星下線軌跡相對(duì)“密集”,此時(shí)進(jìn)行機(jī)動(dòng)目標(biāo)普查監(jiān)視搜索則需要組網(wǎng)各顆衛(wèi)星進(jìn)行大幅度的姿態(tài)角度調(diào)節(jié)才能完成拼接策略。當(dāng)組網(wǎng)衛(wèi)星相位分布較大時(shí),此時(shí)星與星之間星下線相對(duì)“分散”,衛(wèi)星只需進(jìn)行小范圍姿態(tài)調(diào)節(jié)就能夠完成普查任務(wù),但同時(shí)也增加了衛(wèi)星任務(wù)執(zhí)行時(shí)間,降低了衛(wèi)星資源使用效率。因此本文將根據(jù)此星座構(gòu)型,采用太陽(yáng)同步圓軌道進(jìn)行仿真設(shè)計(jì)優(yōu)化,衛(wèi)星組網(wǎng)優(yōu)化變量為衛(wèi)星軌道要素(a,e,i,Ω,w,u)。根據(jù)任務(wù)的重復(fù)偵察特性,增加回歸軌道特性約束條件,利用回歸軌道回歸系數(shù)k,及回歸天數(shù)D,可求解出衛(wèi)星軌道半長(zhǎng)軸a,由太陽(yáng)同步軌道特性可確定軌道傾角i,由此確定組網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)決策變量為Ω,u1,u2,…,un。
組網(wǎng)設(shè)計(jì)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)有3個(gè):最大任務(wù)觀測(cè)覆蓋率、最小側(cè)擺角度總和及最小任務(wù)執(zhí)行時(shí)間。對(duì)于普查成像,任務(wù)觀測(cè)覆蓋率通常要求達(dá)到100%,因此將任務(wù)觀測(cè)覆蓋率作為約束篩選條件;側(cè)擺角度總和決定了成像質(zhì)量、衛(wèi)星星上能量消耗、機(jī)械損耗壽命,并且當(dāng)目標(biāo)區(qū)域變動(dòng)時(shí),組網(wǎng)衛(wèi)星仍能夠通過(guò)側(cè)擺姿態(tài)調(diào)節(jié)完成任務(wù),具有較強(qiáng)的魯棒性[12];總?cè)蝿?wù)觀測(cè)時(shí)長(zhǎng)影響條帶拼接余量,決定了資源利用效率[13]。綜上,為評(píng)估每次組網(wǎng)任務(wù)的適應(yīng)度[14],定義目標(biāo)收益函數(shù)F,F主要有兩種決策偏好:1)面向成像分辨率、能量消耗約束要求的Fθ(觀測(cè)目標(biāo)中心點(diǎn)距星下線距離最小,即衛(wèi)星所需要進(jìn)行姿態(tài)調(diào)節(jié)的角度最小);2)面向資源利用率約束要求的Ft(條帶拼接余量最少,組網(wǎng)衛(wèi)星的平均過(guò)境時(shí)間差最小)。
(1)觀測(cè)分辨率偏好Fθ
觀測(cè)分辨率偏好[15]Fθ可表示為:
(2)
式中:θi為衛(wèi)星si的側(cè)擺角度。當(dāng)組網(wǎng)衛(wèi)星側(cè)擺角度全部為0時(shí),此時(shí)衛(wèi)星能量消耗、姿態(tài)調(diào)節(jié)幅度最小,成像分辨率質(zhì)量最好。
(2)資源利用率偏好Ft
資源利用率偏好[16]Ft取決于多星進(jìn)行成像條帶推掃重疊拼接時(shí)的拼接余量,這個(gè)決策偏好希望通過(guò)減少成像條帶之間的重疊拼接來(lái)提高衛(wèi)星資源利用率。
(3)
將兩個(gè)決策偏好聯(lián)立,得到任一組網(wǎng)模型的適應(yīng)度評(píng)估函數(shù)maxF:
(4)
式中:a、b為決策偏好系數(shù);n為組網(wǎng)觀測(cè)小衛(wèi)星數(shù)量。
步驟1) 參數(shù)初始化。種群規(guī)模Np,交叉概率CR,進(jìn)化代數(shù)Itermax,仿真周期以及監(jiān)視目標(biāo)場(chǎng)景信息。采用隨機(jī)均勻分布樣本生成方法在決策變量空間內(nèi)生成Np個(gè)染色體xi(g)。
步驟2) 目標(biāo)函數(shù)值計(jì)算。根據(jù)機(jī)動(dòng)目標(biāo)普查監(jiān)視搜索策略計(jì)算當(dāng)代個(gè)體目標(biāo)函數(shù)值F,將個(gè)體攜帶信息值放入種群歷史信息庫(kù)HPOP,篩選記錄最優(yōu)個(gè)體xbest(g)。個(gè)體目標(biāo)函數(shù)值F計(jì)算步驟為:
步驟4) 選擇操作。根據(jù)最優(yōu)保存策略執(zhí)行選擇操作,獲得下一代種群。
步驟5) 判斷是否達(dá)到最大迭代次數(shù)Itermax,如果達(dá)到,則輸出。如果沒(méi)有達(dá)到,則重復(fù)步驟2)~4)。
仿真場(chǎng)景從2020-01-01 00:00:00開始,待觀測(cè)目標(biāo)區(qū)域頂點(diǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)為(13.73,112.81)(13.52,119.42)(21.09,119.41)(21.09,113.54),任務(wù)需求觀測(cè)頻率為至少每天一次。根據(jù)文獻(xiàn)[17]中范艾倫輻射帶及大氣阻力對(duì)近地軌道衛(wèi)星的影響,將衛(wèi)星轉(zhuǎn)移軌道高度限制在[200 km,1 500 km],由回歸軌道約束條件確定符合要求的軌道半長(zhǎng)軸為916.1 km,根據(jù)太陽(yáng)同步軌道約束條件確定軌道傾角為99.10°,為增加衛(wèi)星過(guò)境觀測(cè)頻率,將衛(wèi)星軌道設(shè)計(jì)為晨昏軌道。限制首次成像窗口范圍為[06:00,07:00]。針對(duì)海洋機(jī)動(dòng)目標(biāo)普查任務(wù)特點(diǎn),參與組網(wǎng)觀測(cè)的小衛(wèi)星分辨率可適當(dāng)放低,而增大衛(wèi)星成像觀測(cè)條帶的幅寬,本文中衛(wèi)星載荷基本參數(shù)參考德國(guó)快眼AG公司RapidEye普查監(jiān)視衛(wèi)星[18],組網(wǎng)衛(wèi)星基本參數(shù)設(shè)置如表1所示。
表1 組網(wǎng)衛(wèi)星基本參數(shù)設(shè)置
機(jī)動(dòng)目標(biāo)最大機(jī)動(dòng)速度設(shè)為60 km/h,相鄰衛(wèi)星最大相位差不超過(guò)35°,同時(shí)為避免相鄰衛(wèi)星相位接近造成衛(wèi)星姿態(tài)調(diào)節(jié)過(guò)大,限制相鄰衛(wèi)星相位差大于5°,決策偏好系數(shù)a=0.8,b=0.2??紤]J2項(xiàng)攝動(dòng)下利用Matlab仿真環(huán)境得到優(yōu)化收斂結(jié)果如圖4所示,可以看出優(yōu)化模型在第43代收斂到最優(yōu)解。表2與表3分別給出了圖3中最優(yōu)解對(duì)應(yīng)的組網(wǎng)方案參數(shù)及相應(yīng)調(diào)度信息。
參數(shù)值/(°)升交點(diǎn)赤經(jīng)44.36真近地點(diǎn)角49.97/29.86/9.87/345.21/327.51/306.18
從表3中可以看出,本文設(shè)計(jì)的衛(wèi)星組網(wǎng)方式能夠在一天之內(nèi)對(duì)目標(biāo)區(qū)域觀測(cè)兩次,觀測(cè)時(shí)間段分別為06:20:46—06:51:46、17:43:05—18:13:35,利用STK仿真工具可驗(yàn)證衛(wèi)星在兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)均能夠100%對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行觀測(cè),并且衛(wèi)星條帶選擇調(diào)度時(shí)考慮了偵察目標(biāo)的機(jī)動(dòng)特性,只要機(jī)動(dòng)目標(biāo)在目標(biāo)區(qū)域內(nèi),無(wú)論目標(biāo)采取怎樣的規(guī)避方式,都無(wú)法逃避衛(wèi)星監(jiān)視。為驗(yàn)證本文組網(wǎng)方式有效性,將該組網(wǎng)方式與目前應(yīng)用較廣的Walker-δ星座(6/3/2)進(jìn)行對(duì)比,衛(wèi)星基本軌道參數(shù)與載荷性能均一致,對(duì)比結(jié)果如表4所示??梢钥闯觯谄骄L問(wèn)間隔上,本文組網(wǎng)星座采用單軌道面,衛(wèi)星訪問(wèn)間隔得到有效提升,并且能夠做到一天之內(nèi)兩次100%覆蓋目標(biāo)區(qū)域,而Walker-δ星座累積覆蓋率為136%,并且衛(wèi)星過(guò)境觀測(cè)時(shí)間在一天之內(nèi)不規(guī)則分布,無(wú)法滿足機(jī)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視任務(wù)的高時(shí)間分辨率要求。Walker-δ星座在一天之內(nèi)能夠覆蓋目標(biāo)區(qū)域9次,且其中有4次觀測(cè)是在夜間成像,不滿足觀測(cè)需求條件。綜上分析可以看出,本文設(shè)計(jì)的星座能夠有效解決區(qū)域機(jī)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視問(wèn)題,具有一定的應(yīng)用價(jià)值意義。
表3 組網(wǎng)方案對(duì)目標(biāo)區(qū)域的調(diào)度信息
表4 組網(wǎng)方案覆蓋性能對(duì)比
區(qū)域機(jī)動(dòng)目標(biāo)的搜索監(jiān)視是偵察衛(wèi)星面臨的新任務(wù),需要組網(wǎng)衛(wèi)星具有高時(shí)間分辨率同時(shí)保持特定空間構(gòu)型來(lái)對(duì)其進(jìn)行觀測(cè),本文通過(guò)對(duì)機(jī)動(dòng)目標(biāo)搜索問(wèn)題進(jìn)行分析建模,建立了一種基于衛(wèi)星觀測(cè)條帶拼接的機(jī)動(dòng)目標(biāo)普查搜索策略,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了相應(yīng)的組網(wǎng)衛(wèi)星星座構(gòu)型,通過(guò)將衛(wèi)星調(diào)度與星座設(shè)計(jì)結(jié)合構(gòu)造目標(biāo)函數(shù),并采用遺傳算法求解得到組網(wǎng)衛(wèi)星軌道最優(yōu)部署方案。相比Walker-δ星座,該組網(wǎng)方案在針對(duì)區(qū)域機(jī)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視問(wèn)題上更加有效,可為海洋機(jī)動(dòng)目標(biāo)監(jiān)視問(wèn)題和實(shí)際工程應(yīng)用提供一定參考。