CN106202837A - 一种基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型 - Google Patents

Abstract

本发明涉及卫星和无人机遥感技术领域，尤其涉及一种基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型。本发明基于无人机与小卫星合作机制提出了两者合作的约束模型，并在约束模型下分析了两者合作机制，并且提出了覆盖性能分析算法，对比分析了不同星座下覆盖性能。既改善了单独遥感的覆盖性能，克服了小卫星遥感缝隙问题又能提高遥感分辨率，同时还能降低遥感成本。另外小卫星与无人机合作还能克服无人机遥感范围有限的问题。

Description

一种基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型

技术领域

本发明涉及卫星和无人机遥感技术领域，尤其涉及一种基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型。

背景技术

一.卫星遥感技术

空间技术与光电探测技术的结合,孕育了现代航天遥感技术。从航天时代一开始,利用航天器所携带的多种传感器对地进行观测,以获取全方位和全天候的地球空间信息的航天遥感技术就称为世界各国竞争和发展的重点之一。由于卫星遥感观测平台具有运行时间长、飞行稳定、获取信息量大并能周期性的重复对地观测及时对数据更新等特点,因此以卫星为运载平台的卫星遥感技术得到了迅速的发展,并成功应用在军事作战和社会经济等各个领域。随着现代空间技术、信息技术和传感器技术的飞速发展,卫星遥感测量技术也获得了长足的发展。在空间分辨率方面,已由最初的几十米提高到现在的米级,甚至亚米级；光谱分辨率已达到纳米量级；在时间分辨率方面,卫星的重访周期也由原来的15一18天缩短到现在的1一2天。同时,遥感卫星的发展也从长寿命、高效率、大容量、多用途的大型卫星开始向低成本、高性能、快速灵活、面向市场的小卫星以及小卫星星座和编队方向发展。最早提出了δ星座、玫瑰星座、Ω星座等后来广泛运用的星座结构，这些研究更侧重的是全球性覆盖星座的设计。针对区域覆盖设计的星座则有太阳同步轨道星座、共地面轨迹区域星座和后来优化的Flower星座等星座结构。

二.无人机遥感技术

由于无人机具有机动快速、使用成本低、维护操作简单等技术特点,因此被作为一种理想的飞行平台广泛应用于军事和民用各个领域。无人机遥感技术是以无人驾驶飞行器为飞行平台、以高分辨率数字遥感设备为机载传感器、以获取低空高分辨率遥感数据为应用目标，具有快速、实时对地观测、调查监测能力，因此在土地利用动态监测、矿产资源勘探、地质环境与灾害调查、海洋资源与环境监测、地形图更新等领域都将有广泛应用。无人机遥感系统模型(UAVRS)主要由遥感数据获取系统以及遥感数据后处理系统组成。其中遥感数据获取系统按结构划分成为无人机机体、动力系统、飞行控制系统、无线电遥测遥控系统、遥感设备及其控制系统、地面监控中心控制系统。目前无人机遥感数据获取系统能够获取高分辨率航空遥感影像,实现航摄面积覆盖。

三.卫星遥感技术缺陷

虽然小卫星遥感具有遥感覆盖范围广，遥感分辨率高，工作寿命长等优点，但是还存在着如下缺陷：

1)成本高。小卫星对地感测遥感星若实现热点地区的实时观测即重访周期为零需要很多卫星才能实现，并且执照成本，发射成本都比较高，这样会照成资源的严重浪费。

2)时效性差。研制周期，发射周期，重访周期都相对较长，另外信息传送时间间隔大会造成很多遥感信息的延时传达。

3)机动灵活性差。若有发生突发事件或者严重灾害(例如大面积森林火灾)等需要对热点区域实时监测时小卫星不能及时的完成调度，并且不能达到实时监测。

4)受限于深空环境影响。小卫星遥感是处在深空中的系统，他的遥感成像会受到云层，光照等条件的影响，所以对所载传感器的性能要求非常高。

5)轨道资源浪费。轨道资源稀缺，随着人们的需求越来越高，发射卫星数量急剧增加，造成轨道资源严重短缺。

6)存在遥感缝隙。对于热点区域要求全方位检测，小卫星经过目标区域时并不能每次都能实现全覆盖。

四.无人机遥感的不足

无人机遥感具有时效性好、灵活性高、分辨率高等特点但是也存在一些不足之处：

1)遥感覆盖范围有限。由于受到飞行高度影响，使得所载传感器的监测范围性对于卫星来说大大缩减。

2)功能有限。无法发现敏感区域，而且由于载荷能力有限，只能完成简单的图像拍摄任务。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷或不足，本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型，既改善了单独遥感的覆盖性能，克服了小卫星遥感缝隙问题，又能提高遥感分辨率，同时还能降低遥感成本。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为提供一种基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型，包括以下步骤：

步骤A：根据星座参数和目标区域边界点的坐标集合，计算出星座成员经过目标区域相邻两次的时间间隔t_ri；

步骤B：根据以上星座参数以及目标区域边界点的坐标集合，利用面向任意几何区域的遥感卫星对地覆盖面积计算方法,得到星座成员每次经过目标区域时未被覆盖区域的面积S_i,(i＝1,2,…,n_s)；

步骤C：在已知面积和无人机数量，航行平均速度以及无人机覆盖宽度的情况下得到无人机路径航行时间t_path；

步骤D：判断t_path是否满足约束条件，若满足约束条件则执行步骤E，不满足则跳出；

步骤E：地面控制中心根据缝隙区域和当前可调度的无人机的数量n_u对无人机进行航迹规划和任务分配；

步骤F：卫星和无人机完成任务后通过数据链路向地面站发送遥感数据，地面站对遥感数据进行融合，得到目标区域完整的遥感数据。

作为本发明的进一步改进，所述步骤A中，星座参数包括卫星个数n_s和轨道个数以及轨道参数V(a，θ，e，ω，Ω，f)，所述目标区域边界点的坐标集合C(((λ₁，ψ₁)，(λ₂，ψ₂),….(λ_k，ψ_k)，(λ_m，ψ_m))，其中，a为轨道半长轴，θ为轨道倾角，e为偏心率，ω为近地点幅角，Ω为升交点赤经，λ_k为边界点经度，ψ_k为边界点纬度。

作为本发明的进一步改进，所述步骤A中星座成员经过目标区域相邻两次的时间间隔t_ri的公式为：

$t_{r1}=\frac{P}{n_s/l}-\frac{T_f}{2}---\left(1\right)$

式中：t_r1表示同一轨道面星座成员对目标区域访问的时间间隔，t_r2表示不同轨道面星座成员多目标区域访问的平均时间间隔，T_f为单个星座成员对目标区域的可视时间，P为轨道周期(由星座参数得到)，λ_max,λ_min分别表示目标区域是星下点至目标位置相对于地心的最大和最小张角，θ_c为地面目标在卫星视场范围内的总覆盖角；n_s为卫星个数；l为星座的轨道数量。

作为本发明的进一步改进，所述步骤C中t_path的公式如下：

$t_{path}=\frac{S_i}{n_u\·d\·v}---\left(4\right).$

作为本发明的进一步改进，所述步骤D中约束条件为

t_ri≥t_path+△t (5)

式中△t为无人机转弯所消耗的时间。

作为本发明的进一步改进，所述步骤F后还有步骤G，对加入无人机之后的覆盖性能进行分析对比，提出了全覆盖率增益r，

$r=\frac{n}{n_0}---\left(6\right)$

其中，n为加入无人机后小卫星星座对目标区域的全覆盖次数增量，n₀为无人机覆盖到目标区域的总次数，也包括非全覆盖次数。

本发明的有益效果是：本发明基于无人机与小卫星合作机制提出了两者合作的约束模型，并在约束模型下分析了两者合作机制，并且提出了覆盖性能分析算法，对比分析了不同星座下覆盖性能。既改善了单独遥感的覆盖性能，克服了小卫星遥感缝隙问题，又能提高遥感分辨率，同时还能降低遥感成本。另外小卫星与无人机合作还能克服无人机遥感范围有限的问题。

附图说明

图1是本发明的无人机与小卫星合作系统图；

图2是本发明目标位置以及覆盖视角参数示意图；

图3是本发明不同轨道数量下的全覆盖率增益图；

图4是本发明每个轨道上放置不同的卫星数量的全覆盖增益图。

具体实施方式

下面结合附图说明及具体实施方式对本发明进一步说明。

无人机与小卫星合作机制如图1所示，星座成员在经过目标区域时会有不同的轨迹，并且存在一定的时间间隔。从t1，t2时刻的覆盖情况来看，卫星1在卫星2到来之前经过目标区域，但不能对目标区域进行全覆盖，此时我们可以用无人机来辅助遥感。在t3时刻到来之前，我们要利用无人机完成未被被覆盖区域的遥感。

小卫星与无人机合作的算法流程如下：

第一步：根据星座参数(包括卫星个数n_s和轨道个数以及轨道参数V(a，θ，e，ω，Ω，f)，和目标区域边界点的坐标集合C(((λ₁，ψ₁)，(λ₂，ψ₂),….(λ_k，ψ_k)，(λ_m，ψ_m))(该集合是以0.1度的分辨率栅格化后取得的边界点组成)，计算出星座成员经过目标区域相邻两次的时间间隔t_ri。其中，a为轨道半长轴，θ为轨道倾角，e为偏心率，ω为近地点幅角，Ω为升交点赤经，λ_k，为边界点经度，ψ_k为边界点纬度。(本专利研究的轨道面均匀分布和轨道面内卫星也均匀分布-前提)

$t_{r1}=\frac{P}{n_s/l}-\frac{T_f}{2}---\left(7\right)$

公式(1)中，l的含义？l为星座的轨道数量。

t_r1表示同一轨道面星座成员对目标区域访问的时间间隔，t_r2表示不同轨道面星座成员多目标区域访问的平均时间间隔。T_f为单个星座成员对目标区域的可视时间，其中P为轨道周期(由星座参数得到)，λ_max,λ_min分别表示目标区域是星下点至目标位置相对于地心的最大和最小张角。θ_c为地面目标在卫星视场范围内的总覆盖角。

第二步：根据以上星座参数以及目标区域边界点的坐标集合，利用面向任意几何区域的遥感卫星对地覆盖面积计算方法,得到星座成员每次经过目标区域时未被覆盖区域的面积S_i,(i＝1,2,…,n_s)。

第三步：未被覆盖的区域面积与无人机各参数之间的关系满足公式(2),其中S_i为未被覆盖的区域面积，d为无人机所载传感器的遥感宽度，v是无人机遥感的平均速度，n_u为无人机数量，t_path是无人机路径航行时间。由公式(2)我们可以在已知面积和无人机数量，航行平均速度以及无人机覆盖宽度的情况下得到无人机路径航行时间t_path

$t_{path}=\frac{S_i}{n_u\·d\·v}---\left(10\right)$

第四步：判断t_path是否满足约束条件

t_ri≥t_path+△t (11)

其中△t为无人机转弯所消耗的时间。若满足公式(6)执行下一步，不满足则跳出。

第五步：地面控制中心根据缝隙区域和当前可调度的无人机的数量n_u对无人机进行航迹规划和任务分配。

第六步：卫星和无人机完成任务后通过数据链路想地面站发送遥感数据，地面站对遥感数据进行融合，得到目标区域完整的遥感数据。

小卫星与无人机合作机制的伪代码如下：

2.性能评估

为了评估本算法的可行性，对加入该算法后的覆盖性能进行了分析对比。本专利对加入无人机之后的覆盖性能进行分析对比，提出了全覆盖率增益r，如下所示：

$r=\frac{n}{n_0}---\left(12\right)$

其中，n为加入无人机后小卫星星座对目标区域的全覆盖次数增量，n₀为无人机覆盖到目标区域的总次数(也包括非全覆盖次数)。具体性能评估算法流程如下表：

本专利对一个实例进行仿真分析。选取云南及周边地区作为遥感的目标区域，具体约束条件如表1，使用太阳同步回归圆轨道设计方法确定了初始轨道参数，如表2。

表1 遥感约束指标要求

遥感约束指标	值
		重访周期	平均两小时
回归周期	两天
		分辨率	1±0.2m

根据约束条件以及太阳同步回归圆轨道设计方法，设计出如下轨道参数：

表2 轨道参数

轨道参数	值
		倾角	97°
轨道高度	410km
		升交点赤经	270°
偏心率	0

首先要确定适合的轨道数量。根据以上提出的无人机与卫星合作的约束条件以及覆盖性能指标，使用Walker－δ星座设计理念在每个轨道上放一颗卫星设计1-10个轨道得到十种不同的对目标区域的覆盖情况，并利用上述无人机数量与缝隙面积以及重访周期，可以得到与无人机协作后的十种不同的覆盖情况。通过比较加入无人机前后对目标区域覆盖情况，可以得到不同的全覆盖增益，如图3.

从图3我们可以看出，在轨道面控制在4个以内可以使全覆盖增益达到10％以上，在轨道面数为三是可以达到最高的全覆盖增益。

其次，要确定在每个轨道面上适合放多少颗卫星。由以上分析可知，轨道数量要控制在4个以内，所以此处分析了在1-4个轨道面上每个轨道面上方1-5颗卫星得到不同的全覆盖增益。由图4可知每个轨道面上放置两颗以内的卫星数量可以得到更高的全覆盖增益。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A：根据星座参数和目标区域边界点的坐标集合，计算出星座成员经过目标区域相邻两次的时间间隔t_ri；

步骤B：根据以上星座参数以及目标区域边界点的坐标集合，利用面向任意几何区域的遥感卫星对地覆盖面积计算方法,得到星座成员每次经过目标区域时未被覆盖区域的面积S_i,(i＝1,2,…,n_s)；

步骤C：在已知面积和无人机数量，航行平均速度以及无人机覆盖宽度的情况下得到无人机路径航行时间t_path；

步骤D：判断t_path是否满足约束条件，若满足约束条件则执行步骤E，不满足则跳出；

步骤E：地面控制中心根据缝隙区域和当前可调度的无人机的数量n_u对无人机进行航迹规划和任务分配；

步骤F：卫星和无人机完成任务后通过数据链路向地面站发送遥感数据，地面站对遥感数据进行融合，得到目标区域完整的遥感数据。

2.根据权利要求1所述的基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型，其特征在于：所述步骤A中，星座参数包括卫星个数n_s和轨道个数以及轨道参数V(a，θ，e，ω，Ω，f)，所述目标区域边界点的坐标集合C(((λ₁，ψ₁)，(λ₂，ψ₂),….(λ_k，ψ_k)，(λ_m，ψ_m))，其中，a为轨道半长轴，θ为轨道倾角，e为偏心率，ω为近地点幅角，Ω为升交点赤经，λ_k为边界点经度，ψ_k为边界点纬度。

3.根据权利要求1所述的基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型，其特征在于：所述步骤A中星座成员经过目标区域相邻两次的时间间隔t_ri的公式为：

$t_{r1}=\frac{P}{n_s/l}-\frac{T_f}{2}---\left(1\right)$

式中：t_r1表示同一轨道面星座成员对目标区域访问的时间间隔，t_r2表示不同轨道面星座成员多目标区域访问的平均时间间隔，T_f为单个星座成员对目标区域的可视时间，P为轨道周期(由星座参数得到)，λ_max,λ_min分别表示目标区域是星下点至目标位置相对于地心的最大和最小张角，θ_c为地面目标在卫星视场范围内的总覆盖角；n_s为卫星个数；l为星座的轨道数量。

4.根据权利要求1所述的基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型，其特征在于，所述步骤C中t_path的公式如下：

$t_{path}=\frac{S_i}{n_u\·d\·v}---\left(4\right).$

5.根据权利要求1所述的基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型，其特征在于，所述步骤D中约束条件为

t_ri≥t_path+△t (5)

式中△t为无人机转弯所消耗的时间。

6.根据权利要求1所述的基于无人机辅助覆盖的小卫星星座遥感系统模型，其特征在于，所述步骤F后还有步骤G，对加入无人机之后的覆盖性能进行分析对比，提出了全覆盖率增益r，

$r=\frac{n}{n_0}---\left(6\right)$

其中，n为加入无人机后小卫星星座对目标区域的全覆盖次数增量，n₀为无人机覆盖到目标区域的总次数，也包括非全覆盖次数。