CN109708648B - 一种空间运动点目标的分类辨识方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种空间运动点目标的分类辨识方法，包含以下步骤：S1、对动平台所成的空间影像进行预处理，得到图像坐标系下以斜率和截距标识的轨迹群；S2、在轨迹群中，根据特定方法识别出恒星轨迹，并辨识出恒星的具体信息；S3、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法识别出行星轨迹，将行星轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为行星，并辨识出具体的行星信息；S4、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法识别出目标卫星的轨迹，将目标卫星的轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为目标卫星；S5、辨识出失效卫星，并将失效卫星的轨迹从轨迹群中剔除；S6、最后，通过特定的检验方法进行复核评估。

Description

一种空间运动点目标的分类辨识方法

技术领域

本发明属于航天器导航技术领域，具体涉及导航目标的识别，尤其涉及一种空间运动点目标的分类辨识技术。

背景技术

在深空导航领域，为自主地解决航天器轨道确定问题，需要对当前的环境和状态进行测量来获取观测量，观测当前天区是其中一种主要技术手段，这就要求搭载的相机能够从背景星图中辨识出恒星和行星；在星座导航领域，为自主地解决星座整体漂旋问题，需要对星座内的成员卫星进行定向测量，照相观测是其中一种主要技术手段，这就要求搭载的相机能够从背景星图中辨识出目标卫星；在空间安全领域，为保障航天器在轨安全运行，需要对轨道内失效翻滚目标等空间驻留物有及时发现的能力，通过照相观测可以在较远处提前发现目标，为后续安全操作提供足够的应急响应时间，这就要求搭载的相机能够从背景星图中辨识出失效翻滚目标。

随着航天器的效能提升和对自主性的要求提高，如何全面高效地利用光学敏感器这类常规载荷获取的有限空间影像信息来提升航天器自主导航、安全运行的能力，成为当前的研究热点之一。目前针对空间目标探测的技术，前提大多是基于空间成像平台惯性稳定，即平台不能动；目的大多是探测出运动目标而忽略背景信息，并且探测之后未进一步辨识。这使得多个领域对更有普遍意义和广泛应用的动平台下点目标的分类辨识提出了迫切需求，即本发明提出的空间运动点目标的分类辨识方法。

发明内容

本发明目的在于提供一种空间运动点目标的分类辨识方法，在航天器平台惯性不稳定时，仅通过搭载的观测相机对当前视场成像，即可完成目标的检测、分类和辨识，以便航天器在深空探测自主导航、星座整体漂旋抑制、空间环境辅助探测等领域对辨识出的点目标信息开展进一步应用，本发明加深了对空间影像信息的研究，从而极大地降低了对平台的约束，提升了相机效能，响应了相关应用领域的迫切需求。

为了达到上述目的，本发明通过以下技术方案实现：一种空间运动点目标的分类辨识方法，其特点是，包含以下步骤：

S1、对动平台所成的空间影像进行预处理，得到图像坐标系下以斜率和截距标识的轨迹群；

S2、在轨迹群中，根据特定方法识别出恒星轨迹，将恒星轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为恒星，并辨识出恒星的具体信息；

S3、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法识别出行星轨迹，将行星轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为行星，并辨识出具体的行星信息；

S4、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法识别出目标卫星的轨迹，将目标卫星的轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为目标卫星；

S5、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法辨识出失效卫星，并将失效卫星的轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为失效卫星；

S6、最后，通过特定的检验方法进行复核评估。

本发明一种空间运动点目标的分类辨识方法与现有技术相比有以下优点：广泛适用于正常运行中的多种状态的空间飞行器，对平台稳定性无约束，不受平台机动、颤振、对地凝视等状态影响；不仅能够检测出运动平台下空间运动点目标，还进一步完成了点目标的分类和辨识；通过斜率分割方法，可快速提取整幅图像中数量最多的恒星轨迹，并辨识恒星；通过恒星辅助的行星识别方法，可快速辨识行星；通过速度匹配方法，可快速认定目标卫星；通过特定的检验方法，可一次性快速核验序列星图中多种空间运动点目标的分类和辨识能力。本发明极大地拓展了相关技术的应用，使该技术不仅可以应用于现有的目标检测与跟踪，还可应用于深空自主导航、星座自主导航、空间环境探测等更加普遍和广泛的空间领域。

附图说明

图1为一种空间运动点目标的分类辨识方法流程图；

图2为图像坐标系示意图；

图3为斜率分割示意图。

图4为检验方法流程图。

具体实施方式

以下结合附图，通过详细说明一个较佳的具体实施例，对本发明做进一步阐述。

如图1所示，一种空间运动点目标的分类辨识方法，包含以下步骤：

S1、对动平台所成的空间影像进行预处理，得到图像坐标系下以斜率和截距标识的轨迹群；

■所述的步骤S1中包含的图像坐标系为：

图像坐标系O_P-uv是基于探测器成像面的二维坐标系，如图2所示，具体指以探测器成像面的像素(0,0)点为原点O_P，水平H方向为X轴方向，记为u轴；垂直V方向为Y轴方向，记为v轴。

■所述的步骤S1中包含的预处理为：

将序列图像进行时序多帧投影，记探测器分辨率为m×n，序列图像的像素灰度值为g(x_i,y_j,t)，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n，其中(x_i,y_j)表示图像坐标系下的坐标，t为成像时间。将序列图像g(x_i,y_j,t)中取最大值投影到g′(x,y)，即将三维图像投影成二维图像。

对投影后的二维图像g′(x,y)进行二值化分割，结合空间运动点目标特有的方向特性设计算子ζ，并运用恒虚警原理确定阈值T₁，给出二值化判据，完成二值化分割，形成图像G(x,y)。

将图像G(x,y)点从图像空间映射到参数空间中，由于图像空间中的直线映射到参数空间中为一个点，图像空间中的点在参数空间中为正弦曲线，兼且认为运动轨迹近似直线，因此需要通过给定的范围阈值T₂,T₃判断参数空间中可以被认定为曲线交点的个数，从而确定出图像G(x,y)中的直线轨迹，完成轨迹提取。

■所述的步骤S1中包含的轨迹群为：

将提取出的运动轨迹，拟合成图像坐标系下的l条直线y_w＝k_wx+b_w，(w＝1,2,...,l)，以斜率k_w和截距b_w标识，形成轨迹群R(y₁,y₂,...,y_l)，该轨迹群 R(y₁,y₂,...,y_l)是在图像G(x,y)中的图像坐标系下定义。由于序列图像是在惯性不稳定的平台下观测所得，轨迹群中的轨迹数量不少于一条。

S2、在轨迹群中，根据特定方法识别出恒星轨迹，将恒星轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为恒星，并辨识出恒星的具体信息；

■所述的步骤S2中包含的斜率分割方法为：

如图3所示，将轨迹群R(y₁,y₂,...,y_l)中的所有直线y_w＝k_wx+b_w按照斜率 k_w(w＝1,2,...,j)的数值大小降序排列得到斜率集K，计算出斜率集K中相邻两个斜率的间隔Δk_q＝k_q-k_q-1，依据经验间隔阈值T₄,T₅对斜率间隔Δk_q进行分割，将分割出的阈值范围内的多个斜率k_w对应的直线轨迹y_w识别为恒星轨迹y_r。

■所述的步骤S2中包含的剔除为：

将轨迹群R(y₁,y₂,...,y_l)中的直线重新划定，被分割为恒星轨迹的s条直线 y_r在重新划定的过程中，不再统计到新的轨迹群R₁(y₁,y₂,...,y_s)中。

■所述的步骤S2中包含的恒星识别方法为：

序列图像的首帧影像g(x_i,y_j,1)中，将已识别出的恒星轨迹所对应的i个恒星星点S_i进行背景抑制、质心提取，结合已知的高精度恒星星历，采用三角匹配的方式，识别出恒星星点S_i的固定编号、赤经、赤纬等基础信息，将恒星星点从影像g(x_i,y_j,1)中分类出来，并完成恒星辨识。

S3、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法识别出行星轨迹，将行星轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为行星，并辨识出具体的行星信息；

■所述的步骤S3中包含的速度分割方法为：

研究图像G(x,y)，对新轨迹群R₁(y₁,y₂,...,y_s)中的直线轨迹y_i，考察其在图像坐标系下的起点坐标(u_a,v_a)和终点坐标(u_b,v_b)，可得轨迹在图像G(x,y)中的线段长度

结合序列图像的时间跨度t可得直线轨迹y_i对应的星点S_i在图像G(x,y)中的运动速度

由此可得轨迹群R₁(y₁,y₂,...,y_s)中所有轨迹对应的速度，结合经验给定的行星轨迹速度阈值T₆，对轨迹进行分割，将符合阈值的轨迹识别为行星轨迹y_o。剔除行星轨迹y_o得到新的轨迹群R₂(y₁,y₂,...,y_s)。

■所述的步骤S3中包含的行星识别方法为：

序列图像的首帧影像g(x_i,y_j,1)中，将已识别出的行星轨迹所对应的i个行星星点S_i进行背景抑制、质心提取，结合已知的高精度恒星星历、行星星历、恒星与行星的位置关系，识别出行星星点S_i的固定编号、运行轨道等基础信息，将行星从影像g(x_i,y_j,1)中分类出来，并完成行星辨识。

S4、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法识别出目标卫星的轨迹，将目标卫星的轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为目标卫星；

■所述的步骤S4中包含的速度匹配方法为：

研究图像G(x,y)，对新轨迹群R₂(y₁,y₂,...,y_s)中的直线轨迹y_i，根据已知的在轨运行的目标卫星信息，可得包含误差的相对运动速度

用该已知信息进行速度匹配滤波，将匹配出的轨迹识别为目标卫星轨迹y_t，从而将影像g(x_i,y_j,1)中的目标卫星S_i分类出来，并完成目标卫星的辨识。剔除目标卫星轨迹y_t得到新的轨迹群R₃(y₁,y₂,...,y_s)。

S5、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法辨识出失效卫星，并将失效卫星的轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为失效卫星；

■所述的步骤S5中包含的阈值分割方法为：

研究图像G(x,y)，对新轨迹群R₃(y₁,y₂,...,y_s)中的直线轨迹y_i，依据目标反射的光通量特性不同，结合频谱特性的差异和信号的二值化特性，通过经验阈值T₇,T₈对轨迹进行分割，将影像g(x_i,y_j,1)中的失效翻滚目标S_i的轨迹y_w分类出来，并剔除失效翻滚目标轨迹y_w得到新的轨迹群R₄(y₁,y₂,...,y_s)。

S6、最后，通过特定的检验方法进行复核评估。

■所述的步骤S6中包含的特定检验方法为：

如图4所示，通过空间目标综合模拟器，模拟出空间运动平台下，包含恒星、行星、卫星、失效卫星等空间运动点目标的序列模拟星图，将序列模拟星图采用本发明提出的分类辨识方法进行目标分类辨识，对分类辨识出的恒星轨迹y_r、行星轨迹y_o、目标卫星轨迹y_t、失效翻滚目标轨迹y_w，与综合模拟器生成的原始信息比较，验证分类辨识的性能。

综上，本发明基于空间飞行器在轨运行中携带成像观测相机的客观实际，提出了一种空间运动点目标的分类辨识方法。该技术的有效运用和实施，降低了对空间平台稳定性的约束，拓展了对空间运动点目标的辨识能力，极大地延伸了相关技术的应用范围，对深空自主导航、星座自主导航、空间环境探测等领域具有重要的理论意义和实践意义。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (2)

1.一种空间运动点目标的分类辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、对动平台所成的空间影像进行预处理，得到图像坐标系下以斜率和截距标识的轨迹群；

S2、在轨迹群中，根据特定方法识别出恒星轨迹，将恒星轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为恒星，并辨识出恒星的具体信息；

所述的步骤S2中，轨迹群是指经S1预处理后得到的轨迹群；识别恒星轨迹的特定方法是指斜率分割法，将斜率按照降序排列，获得相邻两斜率间隔，并依据经验间隔阈值，将阈值范围内的轨迹识别为恒星轨迹；将恒星轨迹从轨迹群中剔除；归类为恒星的运动点目标，是指恒星轨迹在首帧中对应的起始星点；在首帧中，将筛选出的多个恒星星点，结合已知的恒星星历，依据恒星识别的方法，得到恒星的名称、赤经、赤纬，即完成恒星辨识；

S3、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法识别出行星轨迹，将行星轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为行星，并辨识出具体的行星信息；

所述的步骤S3中，轨迹群是指经S2处理后得到的轨迹群；识别行星的特定方法是指速度分割法，根据轨迹的起始点和终点，读取该轨迹在图像坐标系中的长度值，根据曝光时间计算序列图像的时间长度，可得轨迹群中各轨迹的速度信息，通过经验给定行星轨迹的速度阈值，将速度处于该阈值范围内的轨迹认定为行星轨迹；将行星轨迹从轨迹群中剔除；归类为行星的运动点目标，是指行星轨迹在首帧中对应的起始星点；在首帧中，根据已知恒星的星历、行星的星历、恒星与行星的位置关系的先验信息，依据行星识别方法，得到筛选出的行星的名称和运行轨道，即完成行星辨识；S4、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法识别出目标卫星的轨迹，将目标卫星的轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为目标卫星；

所述的步骤S4中，轨迹群是指经S3处理后得到的轨迹群；识别目标卫星的特定方法是指速度匹配法，根据已知的在轨运行的目标卫星信息，可得包含误差的相对运动速度，用已知的在轨运行的目标卫星信息进行速度匹配滤波，将匹配出的轨迹认定为目标卫星轨迹；将目标卫星轨迹从轨迹群中剔除；归类为目标卫星的运动点目标，是指目标卫星轨迹在首帧中对应的起始点；S5、在上一步剔除后的轨迹群中，根据特定方法辨识出失效卫星，并将失效卫星的轨迹从轨迹群中剔除，将对应的空间运动点目标归类为失效卫星；

所述的步骤S5中，轨迹群是指经S4处理后得到的轨迹群；辨识出失效卫星的特定方法是阈值分割法，即依据目标反射的光通量特性不同，结合频谱特性的差异和信号的二值化特性，将轨迹群中的空间碎片识别出来；将对应的轨迹从轨迹群中剔除；归类为失效卫星的空间运动点目标，是指失效卫星轨迹在首帧中对应的点；

S6、最后，通过特定的检验方法进行复核评估：

所述的步骤S6中，对本分类辨识方法得出的分类结果采用特定的检验方法进行评估，具体是指通过空间目标综合模拟器，模拟出空间运动平台下，包含恒星、行星、卫星、失效卫星的空间运动点目标的序列模拟星图，将序列模拟星图采用分类辨识方法进行目标分类辨识，并统计分类辨识的效果。

2.如权利要求1所述的一种空间运动点目标的分类辨识方法，其特征在于：所述的步骤S1中，预处理包括图像投影、二值化、Hough变换提取轨迹；将短时间内的运动轨迹拟合成直线，对每条轨迹均以其在图像坐标系下的斜率和截距来标识；轨迹群由不少于一条轨迹组成。

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