CN108519110B - 基于图像的空间非合作目标自主导航在轨验证系统 - Google Patents

Abstract

基于图像信息的空间非合作目标自主相对导航在轨验证系统，目标释放机构从星上数据总线上接收指令，释放星载目标，使释放后的星载目标具备空间非合作目标特征，并且进入双目相机的测量范围内；双目相机对其进行立体成像，并将星时、卫星轨道、卫星姿态角、双目相机安装方位角与俯仰角信息、图像测量信息传输至数据存储模块；由数据处理模块实时进行自主相对导航解算，将解算对应的星时以及解算结果通过数传系统发送至地面数据接收系统；地面数据接收系统对接收的数据进行存储，并进行相对导航解算，解算出非合作目标的相对轨道、观测残差，并利用该解算结果与数传系统下传的解算结果进行比对，以对星上自主相对导航进行验证。

Description

基于图像的空间非合作目标自主导航在轨验证系统

技术领域

本发明涉及一种基于图像信息的空间非合作目标自主相对导航在轨验证系统，可应用于航天器在轨服务与维护、空间碎片清理等复杂航天任务，为解决空间星载目标的自主相对导航问题构建了一种星上在轨验证，提供了一种星上在轨验证的技术。

背景技术

随着人类探索宇宙空间的不断深入，对航天技术提出了更高的要求。诸如航天器在轨服务与维护、空间碎片清除等问题已成为航天技术发展亟需面对和解决的技术难题。

合作目标通常带有辅助标识和应答装置，可以通过指令进行动作配合。这类合作目标的状态感知、测量相关技术已经非常成熟，并在我国载人航天工程交会对接中得到了成功应用。对于失效卫星、敌方卫星、空间碎片和小行星等为代表的空间非合作目标，其共同特征就是无特定标识、无应答装置、无法执行动作配合，而且往往处于失效滚动状态。因此，确定这类非合作目标的位置，即相对导航，是对其开展在轨服务的前提。

近年来多家研究院所与高校均开展了对非合作目标的相对导航方法研究，这些研究方法主要有两种，一是基于地面通过已知的轨道参数和星上测量参数等条件，结合相对运动动力学方程设计相对导航滤波器从而获得相对导航信息。二是航天器自身利用测距、测角等观测信息进行在轨计算和处理，得到对目标的相对位置和相对速度等相对导航参数，进而解决非合作目标的相对导航的问题。

非合作目标的相对导航技术是航天器在轨服务与维护、空间碎片清理等复杂航天任务的核心技术，其算法的在轨实现与验证是一项涉及星上多个分系统的新技术，需根据需求全新设计。如何通过有效的在轨验证推动非合作目标相对导航算法工程应用成为一个新课题。

发明内容

本发明的技术解决问题是：解决空间非合作目标器的自主相对导航星上在轨验证技术难题，在星上全面而有效地验证非合作目标的自主相对导航算法。

本发明的技术解决方案是：基于图像信息的空间非合作目标自主相对导航在轨验证系统，包括与星上数据总线通信的双目相机、目标释放机构、数据存储模块、数据处理模块；上述各组成部分与地面数据接收系统之间通过数传系统进行通信；

目标释放机构从星上数据总线上接收指令，以满足在轨验证的速度释放星载目标，使释放后的星载目标具备空间非合作目标特征，并且进入双目相机的测量范围内；

双目相机从星上数据总线接收开机指令以及星时、卫星轨道、卫星姿态角、双目相机安装方位角与俯仰角信息，对进入测量范围内的星载非合作目标进行立体成像，并将星时、卫星轨道、卫星姿态角、双目相机安装方位角与俯仰角信息、图像测量信息传输至数据存储模块；

数据存储模块对接收的数据进行记录存储并传输至数据处理模块；

数据处理模块根据接收的数据实时进行自主相对导航解算，解算出非合作目标的相对轨道、观测残差，将解算对应的星时以及解算结果传输至数传系统；

数传系统将数据存储模块接收的数据以及数据处理模块传输的数据发送至地面数据接收系统；

地面数据接收系统对接收的数据进行存储，并进行相对导航解算，解算出非合作目标的相对轨道、观测残差，并利用该解算结果与数传系统下传的解算结果进行比对，以对星上自主相对导航进行验证。

进一步的，使释放后的星载目标具备空间非合作目标特征通过满足如下安装位置：星载目标的安装方向偏置Δα_T、双目相机的安装偏角Δβ即双目相机安装俯仰角以及通过目标释放机构保证星载目标的分离初始速度Δv来实现：

(1)、以观测卫星质心为坐标原点O，地心指向观测卫星质心方向为X轴正方向，观测卫星飞行轨道的法向为Z轴正方向，按照与X轴、Z轴满足右手定则的原则确定Y轴，建立观测卫星质心轨道坐标系；

(2)、确定星载目标的初始安装位置，使其分离速度方向在观测卫星质心轨道坐标系下的YOZ平面内，定义星载目标的安装方向偏置Δα_T为星载目标分离速度方向与观测卫星飞行轨道的法向之间的夹角；确定双目相机的初始安装位置，使其视轴方向在XOZ平面内，定义双目相机安装偏角Δβ为双目相机视轴方向与观测卫星飞行轨道的法向之间的夹角；

(3)、建立分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型；

(4)、根据星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型，模拟分离过程，得到最长观测时间J_max与安装分离参数的对应关系；

(5)、以最长观测时间J_max为优化目标函数，以所述安装分离参数为设计参数，下述条件为约束函数，根据最长观测时间J_max与安装分离参数的对应关系，采用遗传算法计算最长观测时间J_max对应的安装分离参数；所述约束函数为：

Δv≥Δv_min

0≤Δα_T≤θ₁/2

其中，Δv_min为观测卫星分离机构所能提供的最小分离速度，θ₁为双目相机长边方向视场宽度角，θ₂为双目相机短边方向视场宽度角，θ_E为地球对双目相机的半张角。

进一步的，所述星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型为：

其中，t为星载目标分离后的飞行时间，x₀、y₀和z₀为星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的初始位置，和为星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始运动速度，n为观测卫星的轨道角速度。

进一步的，所述步骤(4)的具体实现为：

(4.1)、根据当前星载目标的安装位置，得到星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始位置(x₀,y₀,z₀)；

(4.2)、根据当前星载目标的安装方向偏置Δα_T、星载目标的分离初始速度Δv，计算星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始速度：

(4.3)、根据分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系与观测卫星的相对运动模型，实时计算星载目标相对于双目相机的飞行轨迹，并将其转换为球坐标，求得星载目标的方位角α、俯仰角β，具体的转换公式如下：

式中，ρ为星载目标与观测卫星的距离；

(4.4)、改变安装分离参数，重复步骤(4.1)～步骤(4.4)，判断星载目标的方位角α、俯仰角β大小，将或或ρ>d_max时所对应的时刻确定为双目相机对最长观测时间J_max，从而得到最长观测时间J_max所对应的安装分离参数的对应关系，其中，d_max为双目相机的最大可观测距离；所述的安装分离参数包括星载目标的安装位置、星载目标的安装方向偏置Δα_T、星载目标的分离初始速度Δv。

进一步的，所述步骤(5)中星载目标的分离初始速度Δv的初值确定为：

Δv＝4d_max/T

式中，T为观测卫星飞行轨道周期，d_max为双目相机的最大可观测距离；

双目相机安装偏角Δβ的初值确定为0；

星载目标的安装方向偏置Δα_T初值为：

Δα_T＝θ₁/4。

进一步的，所述步骤(3)采用C-W方程建立分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型。

进一步的，相对导航解算具体步骤如下：

建立观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程；

建立基于双目相机可观测的测量数据的观测方程；

根据星上计算条件，选取相匹配的滤波器；

根据相对运动动力学方程和观测方程，按照选取的相匹配的滤波器进行滤波计算，得到计算结果；

根据所述计算结果确定观测卫星的相对导航信息。

进一步的，建立观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程，包括：

以星载目标的轨道坐标系作为相对运动参考坐标系，以星载目标的质心为原点，建立观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程：

其中，[x y z]^T表示观测卫星相对星载目标在参考坐标系的相对位置矢量，n表示轨道角速度，[f_x f_y f_z]^T表示控制力在目标轨道系下的加速度。

进一步的，建立基于双目相机可观测的测量数据的观测方程，包括：

选择观测卫星相对星载目标在参考坐标系的状态量为相对位置和相对速度，得到：

其中，X表示状态量，r＝[x,y,z]^T表示观测卫星相对星载目标在参考坐标系的相对位置矢量，表示观测卫星相对星载目标在参考坐标系的相对速度矢量；

以视线距离ρ、视线方位角α和仰角δ作为观测量，根据式(2)给出的状态量与观测量的几何关系，建立观测方程：

其中，[ε_ρε_αε_δ]^T为根据星载设备的实际测量精度确定的观测量的噪声。

进一步的，滤波器，包括：并行设置的第一子滤波器和第二子滤波器，以及，主滤波器；

通过选取的第一子滤波器对测距信息进行滤波，得到第一滤波结果；

通过选取的第二子滤波器对测角信息进行滤波，得到第二滤波结果；

通过主滤波器对所述第一滤波结果和第二滤波结果进行融合处理，得到全局滤波结果。

进一步的，根据所述计算结果确定星载目标的相对导航信息，包括：

根据第一滤波结果、第二滤波结果和全局滤波结果，进行集中式卡尔曼滤波EKF求解，得到星载目标的相对导航信息。

进一步的，数据处理模块采用FPGA+GPU或者FPGA+DSP的处理器架构实现。

本发明与现有技术相比有益效果为：

(1)本发明方法基于在轨服务与维护重大专项非合作目标自主相对导航技术工程需求，建立了一套完整的基于图像信息的空间非合作目标自主相对导航在轨验证系统，解决了星上资源受限条件下的算法与功能模块实现问题，能够充分而有效地完成自主相对导航功能的技术验证任务；

(2)本发明方法针对星上系统资源、计算资源受限的工程问题，提出了星上自主导航算法与地面高精度导航算法的星地结合验证方法，简化了在轨验证系统方法，有效解决了资源受限的工程问题，对于非合作目标自主相对导航技术验证有着重要作用，具备较强的工程实用性；

(3)本发明数据处理模块基于FPGA+GPU/FPGA+DSP的处理器架构，建立了一套集相机图像采集、图像算法运算和图像存储与传输的嵌入式处理器硬件平台，满足多通道相机的同步触发与图像采集、图像存储、视频压缩、图像处理算法程序运行与计算、以及数据传输和与外围调试设备的连接等功能。

(4)本发明通过双目相机的图像测量信息，得到在轨释放的非合作目标的相对轨道、观测残差信息，能满足航天器在轨服务与维护、空间碎片清理等复杂航天任务自主相对导航算法在轨验证的需要。

(5)本发明星载目标和双目相机初始安装位置均在卫星飞行轨道的法向，在此基础上对星载目标和双目相机的安装方位进行优化设计，不仅得到观测时间的最优解，又能保证相对导航任务的可观测度、观测卫星和星载目标的安全性。

(6)本发明基于工程任务需求，建立了观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程，解决足了星上资源受限条件下的模型简化问题，能够有效确保星上实现自主相对导航。

(7)本发明针对航天器对非合作目标的相对测距、测角等观测量，提出了采用适合星上计算的“并行滤波”方法进行相对导航计算，显著减小了计算量，有效解决了星上计算资源受限的工程问题，对于星上实现自主相对导航有着重要作用，具备较强的工程实用性。

附图说明

图1为本发明系统示意图；

图2为双目视觉测量的原理；

图3为本发明安装分离参数确定流程图；

图4为本发明观测卫星质心轨道坐标系和及其相应的球坐标系的定义示意图；

图5为本发明星上自主相对导航流程图；

图6为本发明实施例中一种滤波器的示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实例对本发明作详细说明。

如图1所示，基于图像信息的空间非合作目标自主相对导航在轨验证系统，包括与星上数据总线通信的双目相机、目标释放机构、数据存储模块、数据处理模块；上述各组成部分与地面数据接收系统之间通过数传系统进行通信；

目标释放机构从星上数据总线上接收指令，以满足在轨验证的速度释放星载目标，使释放后的星载目标具备空间非合作目标特征，并且进入双目相机的测量范围内；

双目相机从星上数据总线接收开机指令以及星时、卫星轨道、卫星姿态角、双目相机安装方位角与俯仰角信息，对进入测量范围内的星载非合作目标进行立体成像，并将星时、卫星轨道、卫星姿态角、双目相机安装方位角与俯仰角信息、图像测量信息传输至数据存储模块；双目相机视轴方向在轨道坐标系下的XOZ平面的投影与X轴的夹角为方位角，双目相机视轴方向与观测卫星飞行轨道的法向之间的夹角为俯仰角。

双目视觉测量的原理如图2所示。立体摄像机由一对相机(左侧相机和右侧相机)构成(模拟人眼的双目)。当拍摄三维场景中一物体P时，物体分别成像在两侧相机各自的靶面上。由于两侧相机间存在一固定间距b(基线长度)，因此在两台相机的靶面上所成像的位置不同(分别记为XL和XR)。立体摄像机到物体的距离为Z(深度值)，假设相机的焦距均为f。通过三角函数可推导出Z的值，如下式所示：

其中，d为左、右图像中对应同一物体的视差。由式可知，当相机焦距f 和基线b确定时，视差d同深度Z成反比，即物体距离越远，视差越小。

数据存储模块对接收的数据进行记录存储并传输至数据处理模块；

数据处理模块根据接收的数据实时进行自主相对导航解算，解算出非合作目标的相对轨道、观测残差，将解算对应的星时以及解算结果传输至数传系统；

数传系统将数据存储模块接收的数据以及数据处理模块传输的数据发送至地面数据接收系统；

地面数据接收系统对接收的数据进行存储，并进行相对导航解算，解算出非合作目标的相对轨道、观测残差，并利用该解算结果与数传系统下传的解算结果进行比对，以对星上自主相对导航进行验证。

下面分几个部分对上述内容进行进一步的解释。

一、使释放后的星载目标具备空间非合作目标特征

本发明通过确定星载目标和双目相机的初始安装位置为卫星轨道法向，根据双目相机的最大可观测距离确定星载目标分离速度初值，根据双目相机的横向视场角确定星载目标安装方位的偏置角度初值，以星载目标和双目相机的安装角度、星载目标分离速度为设计变量，以观测时间最长为优化变量，使用优化算法求解最优的星载目标的安装方向偏置Δα_T、星载目标的分离初始速度Δv、双目相机安装偏角Δβ，作为目标释放机构的执行要求。

具体的，为了表述方便将星载目标的安装方向偏置Δα_T、星载目标的分离初始速度Δv、双目相机安装偏角Δβ统称为安装分离参数，具体可通过如图3所示的步骤实现：

(1)、以观测卫星质心为坐标原点O，地心指向观测卫星质心方向为X轴正方向，观测卫星飞行轨道的法向为Z轴正方向，按照与X轴、Z轴满足右手定则的原则确定Y轴，建立观测卫星质心轨道坐标系；

(2)、确定星载目标的初始安装位置，使其分离速度方向在观测卫星质心轨道坐标系下的YOZ平面内，定义星载目标的安装方向偏置Δα_T为星载目标分离速度方向与观测卫星飞行轨道的法向之间的夹角；确定双目相机的初始安装位置，使其视轴方向在XOZ平面内，定义双目相机安装偏角Δβ为双目相机视轴方向与观测卫星飞行轨道的法向之间的夹角；

双目相机的初始安装位置，双目相机视场长边与观测卫星质心轨道坐标系 Y轴平行，初始观测安装偏角Δβ为0。在此基础上对星载目标和双目相机的安装方位进行优化设计，不仅得到观测时间的最优解，满又能保证相对导航任务的可观测度、观测卫星和星载目标的安全性。

(3)、建立分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型；

本发明的具体实施例采用C-W方程建立分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型。参考轨道为圆时相对运动，根据C-W方程，星载目标在无外力作用下相对于观测卫星的相对运动解析解在观测卫星质心轨道坐标系中表达式，即所述星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型为：

其中，t为星载目标分离后的飞行时间，x₀、y0和z₀为星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的初始位置，即星载目标与观测卫星相对位置，和为星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始运动速度，即星载目标与观测卫星相对运动速度；n表示观测卫星的轨道角速度，利用观测卫星轨道半长轴a₀和地球引力常数μ，n可以写为：

C-W方程准确度比较高，10米内的相对运动计算精度既满足任务要求，又满足迭代计算的计算速度要求。

(4)、根据星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型，模拟分离过程，得到最长观测时间J_max与安装分离参数的对应关系；具体实现为：

(4.1)、改变星载目标的安装位置，得到星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始位置(x₀,y₀,z₀)；

(4.2)、改变星载目标的安装方向偏置Δα_T、星载目标的分离初始速度Δv，计算星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始速度：

根据观测卫星的参考轨道的半长轴a₀，可得观测卫星飞行轨道周期为T

由于双目相机观测到星载目标的时间最长为观测卫星飞行轨道周期T的 1/2，折中考虑取双目相机观测到星载目标的时间为观测卫星飞行轨道周期T的 1/4，根据双目相机的最大可观测距离d_max，计算得到星载目标的分离初始速度为：

Δv＝4d_max/T

式中，d_max为双目相机的最大可观测距离，T为观测卫星飞行轨道周期。

为了让分离后的星载目标位于双目相机视场内，所述星载目标的安装方向偏置Δα_T确定为：

Δα_T＝θ₁/4。

(4.3)、根据分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系与观测卫星的相对运动模型，实时计算星载目标相对于双目相机的飞行轨迹，并将其转换为球坐标，求得星载目标的方位角α、俯仰角β，具体的转换公式如下：

式中，ρ为星载目标与观测卫星的距离；

观测卫星质心轨道坐标系相应的球坐标定义如图4所示。

(4.4)、改变安装分离参数，重复步骤(4.1)～步骤(4.4)，判断星载目标的方位角α、俯仰角β大小，将或或ρ>d_max时所对应的时刻确定为双目相机对最长观测时间J_max，从而得到最长观测时间J_max所对应的安装分离参数的对应关系，其中，d_max为双目相机的最大可观测距离。

(5)、以最长观测时间J_max为优化目标函数，以所述安装分离参数为设计参数，下述条件为约束函数，根据最长观测时间J_max与安装分离参数的对应关系，采用遗传算法计算最长观测时间J_max对应的安装分离参数；所述约束函数为：

Δv≥Δv_min

0≤Δα_T≤θ₁/2

其中，Δv_min为观测卫星分离机构所能提供的最小分离速度，θ₁为双目相机长边方向视场宽度角，θ₂为双目相机短边方向视场宽度角，θ_E为地球对双目相机的半张角：

θ_E＝arcsin(a₀/R_E)；

式中，R_E为地球半径。

二、相对导航解算

(a)星上自主相对导航解算

数据处理模块星载图像采集处理嵌入式设备是一套集相机图像采集、图像算法运算和图像存储与传输的嵌入式处理器硬件平台。该硬件平台基于 FPGA+GPU或者FPGA+DSP的处理器架构，实现前端逻辑+后端运算的功能搭配，满足多通道相机的同步触发与图像采集、图像存储、视频压缩、图像处理算法程序运行与计算(现有成熟算法)、以及数据传输和与外围调试设备的连接等功能。

参照图5，示出了一种星上自主的非合作目标相对导航方法，包括：

步骤101，建立观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程。

在本实施例中，可以以星载目标的轨道坐标系作为相对运动参考坐标系，以星载目标的质心为原点，x轴在轨道平面内与指地方向垂直且沿着飞行方向， z轴沿指地方向，y轴垂直于轨道平面且满足右手螺旋定则。假定星载目标沿圆轨道运行，则通过简化后可得观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程：

其中，[x y z]^T表示星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的位置矢量，n表示轨道角速度，[f_x f_y f_z]^T表示控制力在目标轨道系下的加速度；式(1)即为相对导航的系统方程。

步骤102，建立基于双目相机可观测的测量数据的观测方程。

在本实施例中，可以选择观测卫星相对星载目标在参考坐标系的状态量为相对位置和相对速度，得到：

其中，X表示状态量，r＝[x,y,z]^T表示星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的位置矢量，表示星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的速度矢量。

以视线距离ρ、视线方位角α和仰角δ作为观测量，根据式(2)给出的状态量与观测量的几何关系，可以建立观测方程：

其中，[ε_ρε_αε_δ]^T为根据星载设备的实际测量精度确定的观测量的噪声。

步骤103，根据星上计算条件，选取相匹配的滤波器。

在工程上，通常使用集中式卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，简称EKF) 方法，对观测量进行集中处理。在本实施例中，通过对EKF的求解方程进行分析发现，在每个滤波时刻都涉及矩阵求逆运算，如果对观测数据集中处理时对应的矩阵阶数较高，相应的矩阵求逆计算量与矩阵阶数的三次方成正比，这将导致观测量较多时滤波计算量较大。

优选的，在本发明实施例中，采用“并行滤波器”进行相对导航的解算，针对测距、测角观测量分别设计两个子滤波器独立进行滤波，设计主滤波器将子滤波器的部分导航数据进行数据融合，最终得到全局滤波结果，可以有效降低滤波求解运算量，有利于星上自主实现。

参照图6，示出了本发明实施例中一种滤波器的示意图。如图6，滤波器可以包括：并行设置的第一子滤波器和第二子滤波器，以及，主滤波器。其中，第一子滤波器针对测距信息进行单独滤波；第二子滤波器针对测角信息进行单独滤波；主滤波器进行数据融合。由于测量值与系统状态的关系是非线性的，第一子滤波器和第二子滤波器均需要通过扩展卡尔曼滤波进行相对导航计算，具体滤波计算可参见下文描述。

步骤104，根据相对运动动力学方程和观测方程，按照选取的相匹配的滤波器进行滤波计算，得到计算结果。

在本实施例中，如图6，可以通过选取的第一子滤波器对测距信息进行滤波，得到第一滤波结果；通过选取的第二子滤波器对测角信息进行滤波，得到第二滤波结果；最后，通过主滤波器对所述第一滤波结果和第二滤波结果进行融合处理，得到全局滤波结果。

优选的，第一子滤波器对测距信息进行滤波。

在本实施例中，由上述式(1)和式(3)，可以得到基于测距的相对导航模型：

其中，Φ₁和B₁分别表示测距设备两次测量数据对应时间差为离散时间的状态矩阵和控制矩阵，X_k为当前时刻新的状态估值，X_k-1为前一时刻的状态估值，U_k-1为前一时刻的控制力产生的相对运动加速度，Y_k为当前时刻视线距离的观测量，ε_ρ为视线距离观测量的噪声。

由于测距值与系统状态的关系是非线性的，可通过扩展卡尔曼滤波进行相对导航计算，测量矩阵H可通过雅克比矩阵进行实时计算，本文不再赘述。

优选的，第二子滤波器对测角信息进行滤波。

在本实施例中，由上述式(1)和式(3)，可以得到基于测角的相对导航模型：

其中，Φ₂和B₂分别表示测角设备两次测量数据对应时间差为离散时间的状态矩阵和控制矩阵， 为测角观测量的噪声。

由于测角值与系统状态的关系是非线性的，同样需要通过扩展卡尔曼滤波进行相对导航计算。

优选的，主滤波器对第一滤波结果和第二滤波结果进行融合处理。

在本实施例中，针对测距、测角两个子滤波器的局部导航数据结果(第一滤波结果和第二滤波结果)，主滤波器需要进行融合处理，进而得到全局滤波结果。其中，主滤波器在进行融合处理时具体可以包括：状态递推和数据融合两部分。

状态递推：

在本实施例中，考虑到测量数据的测量时刻一般早于滤波时刻，且不同测量设备的测量时刻也不尽相同，因此需要将各个子滤波器的局部导航数据进行状态递推和预估，得到在当前滤波时刻的状态估计值。

数据融合：

在本实施例中，对各子滤波器的协方差信息和当前的递推状态信息进行融合：

假定测距和测角设备测量时刻分别比当前时刻早t₁、t₂，A_t1、B_t1、A_t2和B_t2分别表示离散状态矩阵和控制矩阵，U_k1和U_k2分别表示两个时间段内平均控制力产生的加速度，相对轨道递推公式如下：

式中，和分别表示两个子滤波器在当前时刻的局部估计值；和分别表示两个子滤波器根据前一时刻测量值得到的局部状态估值。

假定P₁(k)、P₂(k)为两个子滤波器计算得到的系统协方差矩阵，可按以下公式进行数据处理：

步骤105，根据所述计算结果确定星载目标的相对导航信息。

在本实施例中，可以根据第一滤波结果、第二滤波结果和全局滤波结果，进行集中式卡尔曼滤波EKF求解，得到星载目标的相对导航信息。具体的：

基于EKF方法的求解方程为：

其中，表示状态进一步预测值，K_k表示滤波增益矩阵，P_k,k-1表示预测误差方差阵，P_k表示估计误差方差阵，Q_k-1表示系统噪声方差阵，R_k表示观测噪声方差阵，H_k表示线性化后的观测矩阵，Y_k表示观测向量。

对于测距数据：

对于测角数据：

其中，C₁表示由星上距离测量值转化为位置矢量之间的坐标转换矩阵，R为位置偏移量，X为状态向量，C₂为由星上角度测量值转化为位置矢量之间的坐标转换矩阵。

如前所述，式(4)和(5)给出的基于测距和测角的相对导航模型，分别通过扩展卡尔曼滤波方程(8)进行求解，对求解结果再利用公式(6)和(7) 进行数据处理，最终得到任意时刻的状态估计值。

因此，给定和P₀，根据k时刻的观测值，即可递推得到k时刻的状态估计即可得到观测卫星相对目标航天器的在参考坐标系的状态量，也就是相对位置和相对速度。

仿真分析表明，对于单测距、双测角信息的相对导航问题，采用本发明提出的“并行滤波”方法进行相对导航计算，减小了矩阵求逆的计算量，在保证相同求解精度的前提下，相对于EKF方法，其运算效率提高50％以上。此外，本发明的滤波是基于EKF方法在轨应用的改进，其本质仍是卡尔曼滤波方法，该方法正确性并未改变。

(b)地面高精度相对导航解算

相比星上自主相对导航算法，地面相对导航算法有两点不同(1)相对导航滤波解算使用的主星状态量及精度不同：星上算法基于主星低精度快速定轨结果，使用的主星状态量是主星平运动角速度；地面算法基于主星精密定轨结果，并可结合高精度轨道预报模型进行数值轨道外推，主星在测量时刻的位置、速度是地面相对导航解算使用的参考状态量；(2)相对导航轨道动力学模型精度不同：星上算法一般基于轨道系下的线性化相对运动模型，地面算法一般采用轨道系或惯性系下考虑摄动的非线性相对运动模型。地面相对导航算法选用目前成熟的高精度相对导航算法。

本发明未详细说明部分属于本领域技术人员公知常识。

Claims (12)

1.基于图像信息的空间非合作目标自主相对导航在轨验证系统，其特征在于：包括与星上数据总线通信的双目相机、目标释放机构、数据存储模块、数据处理模块；所述双目相机、目标释放机构、数据存储模块、数据处理模块与地面数据接收系统之间通过数传系统进行通信；

目标释放机构从星上数据总线上接收指令，以满足在轨验证的速度释放星载目标，使释放后的星载目标具备空间非合作目标特征，并且进入双目相机的测量范围内；

双目相机从星上数据总线接收开机指令以及星时、卫星轨道、卫星姿态角、双目相机安装方位角与俯仰角信息，对进入测量范围内的星载非合作目标进行立体成像，并将星时、卫星轨道、卫星姿态角、双目相机安装方位角与俯仰角信息、图像测量信息传输至数据存储模块；

数据存储模块对接收的数据进行记录存储并传输至数据处理模块；

数据处理模块根据接收的数据实时进行自主相对导航解算，解算出非合作目标的相对轨道、观测残差，将解算对应的星时以及解算结果传输至数传系统；

数传系统将数据存储模块接收的数据以及数据处理模块传输的数据发送至地面数据接收系统；

地面数据接收系统对接收的数据进行存储，并进行相对导航解算，解算出非合作目标的相对轨道、观测残差，并利用该解算结果与数传系统下传的解算结果进行比对，以对星上自主相对导航结果进行验证。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：使释放后的星载目标具备空间非合作目标特征通过满足如下安装位置：星载目标的安装方向偏置Δα_T、双目相机的安装偏角Δβ即双目相机安装俯仰角以及通过目标释放机构保证星载目标的分离初始速度Δv来实现：

(1)、以观测卫星质心为坐标原点O，地心指向观测卫星质心方向为X轴正方向，观测卫星飞行轨道的法向为Z轴正方向，按照与X轴、Z轴满足右手定则的原则确定Y轴，建立观测卫星质心轨道坐标系；

(2)、确定星载目标的初始安装位置，使其分离速度方向在观测卫星质心轨道坐标系下的YOZ平面内，定义星载目标的安装方向偏置Δα_T为星载目标分离速度方向与观测卫星飞行轨道的法向之间的夹角；确定双目相机的初始安装位置，使其视轴方向在XOZ平面内，定义双目相机安装偏角Δβ为双目相机视轴方向与观测卫星飞行轨道的法向之间的夹角；

(3)、建立分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型；

(4)、根据星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型，模拟分离过程，得到最长观测时间J_max与安装分离参数的对应关系；

(5)、以最长观测时间J_max为优化目标函数，以所述安装分离参数为设计参数，下述条件为约束函数，根据最长观测时间J_max与安装分离参数的对应关系，采用遗传算法计算最长观测时间J_max对应的安装分离参数；所述约束函数为：

Δv≥Δv_min

0≤Δα_T≤θ₁/2

其中，Δv_min为观测卫星分离机构所能提供的最小分离速度，θ₁为双目相机长边方向视场宽度角，θ₂为双目相机短边方向视场宽度角，θ_E为地球对双目相机的半张角。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于所述星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型为：

其中，t为星载目标分离后的飞行时间，x₀、y₀和z₀为星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的初始位置，和为星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始运动速度，n为观测卫星的轨道角速度。

4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于所述步骤(4)的具体实现为：

(4.1)、根据当前星载目标的安装位置，得到星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始位置(x₀,y₀,z₀)；

(4.2)、根据当前星载目标的安装方向偏置Δα_T、星载目标的分离初始速度Δv，计算星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的初始速度：

(4.3)、根据分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系与观测卫星的相对运动模型，实时计算星载目标相对于双目相机的飞行轨迹，并将其转换为球坐标，求得星载目标的方位角α、俯仰角β，具体的转换公式如下：

式中，ρ为星载目标与观测卫星的距离；

(4.4)、改变安装分离参数，重复步骤(4.1)～步骤(4.4)，判断星载目标的方位角α、俯仰角β大小，将或或ρ>d_max时所对应的时刻确定为双目相机对最长观测时间J_max，从而得到最长观测时间J_max所对应的安装分离参数的对应关系，其中，d_max为双目相机的最大可观测距离；所述的安装分离参数包括星载目标的安装位置、星载目标的安装方向偏置Δα_T、星载目标的分离初始速度Δv。

5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于所述步骤(5)中星载目标的分离初始速度Δv的初值确定为：

Δv＝4d_max/T

式中，T为观测卫星飞行轨道周期，d_max为双目相机的最大可观测距离；

双目相机安装偏角Δβ的初值确定为0；

星载目标的安装方向偏置Δα_T初值为：

Δα_T＝θ₁/4。

6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于所述步骤(3)采用C-W方程建立分离后的星载目标在观测卫星质心轨道坐标系下的相对运动模型。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：相对导航解算具体步骤如下：

建立观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程；

建立基于双目相机可观测的测量数据的观测方程；

根据星上计算条件，选取相匹配的滤波器；

根据相对运动动力学方程和观测方程，按照选取的相匹配的滤波器进行滤波计算，得到计算结果；

根据所述计算结果确定观测卫星的相对导航信息。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，建立观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程，包括：

以星载目标的轨道坐标系作为相对运动参考坐标系，以星载目标的质心为原点，建立观测卫星与星载目标的相对运动动力学方程：

其中，[x y z]^T表示星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的位置矢量，n表示轨道角速度，[f_x f_y f_z]^T表示控制力在目标轨道系下的加速度。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，建立基于双目相机可观测的测量数据的观测方程，包括：

选择观测卫星相对星载目标在参考坐标系的状态量为相对位置和相对速度，得到：

其中，X表示状态量，r＝[x,y,z]^T表示星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的位置矢量，表示星载目标在观测卫星质心轨道坐标系的速度矢量；

以视线距离ρ、视线方位角α和仰角δ作为观测量，根据式(2)给出的状态量与观测量的几何关系，建立观测方程：

其中，[ε_ρ ε_α ε_δ]^T为根据星载设备的实际测量精度确定的观测量的噪声。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，滤波器，包括：并行设置的第一子滤波器和第二子滤波器，以及，主滤波器；

通过选取的第一子滤波器对测距信息进行滤波，得到第一滤波结果；

通过选取的第二子滤波器对测角信息进行滤波，得到第二滤波结果；

通过主滤波器对所述第一滤波结果和第二滤波结果进行融合处理，得到全局滤波结果。

11.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，根据所述计算结果确定星载目标的相对导航信息，包括：

根据第一滤波结果、第二滤波结果和全局滤波结果，进行集中式卡尔曼滤波EKF求解，得到星载目标的相对导航信息。

12.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：数据处理模块采用FPGA+GPU或者FPGA+DSP的处理器架构实现。