CN110069742B - 一种缩小光度数据集搜索域的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种缩小光度数据集搜索域的方法，通过星下点轨迹的经度差的范围和空间目标的轨道周期，在空间目标数据的搜索域的时间范围内，计算空间观测数据的几何准回归周期，得到满足准回归条件的第三空间目标数据库；空间目标数据的搜索域的时间范围包括：基于当前观测时间前推一个月和后推一个月时间范围内的空间目标数据库中的数据；在第三空间目标数据库的可观测弧段Access中取包含与当前观测数据具有相似空间观测几何变化规律的空间目标数据库中的Access，并选取第二空间目标数据库中距离当前观测数据最远的Access对应的天数DMax，当前观测数据前推DMax天，后推DMax天的空间目标数据库，得到缩小后的光度数据集搜索域，提高了搜索效率。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种缩小光度数据集搜索域的方法，属于计算领域。
背景技术
空间目标的光度数据实质是由空间观测几何变化，引起照射面和观测面随时间变化，进而目标观测亮度发生变化的光度曲线，空间目标的光度数据是与观测角度严格相关的。
针对空间目标光度大数据，在确定与当前观测数据具有相似空间观测几何变化规律时，搜索域是所有的历史空间目标数据库据。在历史光度数据量比较大的情况下，针对当前观测，实现对全部光度数据的相似性搜索，计算量大，搜索效率低。
发明内容
针对上述缺陷，发明人在仿真一年的光度数据进行空间观测几何相似性搜索时，发现相似的空间观测几何出现在与当前观测相近的观测圈次(可观测弧段)中，这一现象表明与当前观测数据具有相似空间观测几何变化规律的数据集搜索域可进一步缩小。本发明提供了一种缩小光度数据集搜索域的方法，该方法通过空间目标观测几何的准周期确定与当前观测数据具有相似观测几何变化规律的搜索域的初步范围。
为达到上述目的，本发明通过以下技术方案来具体实现：
本发明提供了一种缩小光度数据集搜索域的方法，该方法包括：
步骤一、采集多组不同时间观测的空间目标的光度数据和轨道数据，作为空间目标数据库；
步骤二、基于太阳的纬度，给定星下点轨迹的经度差的范围，由空间目标的轨道根数确定空间目标的轨道周期；
步骤三、基于星下点轨迹的经度差的范围和空间目标的轨道周期，在空间目标数据的搜索域的时间范围内，计算空间观测数据的几何准回归周期，得到满足准回归条件的第三空间目标数据库；其中，所述空间目标数据的搜索域的时间范围包括：基于当前观测时间前推一个月和后推一个月时间范围内的空间目标数据库中的数据；
步骤四、在第三空间目标数据库的可观测弧段Access中取包含第二空间目标数据库的 Access，并选取第二空间目标数据库中距离当前观测数据最远的Access对应的天数DMax，当前观测数据前推DMax天，后推DMax天，共计2×DMax天的空间目标数据库，即为缩小后的光度数据集搜索域，其中，第二空间目标数据库为与当前观测数据具有相似空间观测几何变化规律的空间目标数据库。
进一步的，当空间目标数据库包含多年观测的空间目标的光度数据和轨道数据的历史观测数据时，找出星下点轨迹位置与当前观测数据一致且太阳纬度与当前观测数据相同的历史观测数据，前后各推DMax天的历史观测数据为缩小后的光度数据集搜索域；所述空间目标数据库包括通过仿真计算、实际观测和/或实验室模拟测量方式采集的多组不同平台形状、不同姿态、不同工作状态以及不同轨道类型在不同观测时间的光度数据和轨道数据。
进一步的，所述星下点轨迹的经度差Δ是指星下点在赤道平面内的夹角，范围为-180°≤Δ≤180°，Δ的正负表示在赤道上处于相邻圈的东侧或西侧；星下点轨迹的经度差的范围作为确定空间观测几何准回归周期的最大天数的输入；
空间目标的轨道根数包含轨道周期，通过轨道根数确定目标的轨道周期。
进一步的，所述第三空间目标数据库的计算方法包括：
其中，D为航天器飞行天数，取正整数从1至30变化；Ts为轨道周期；Te为航天器轨道相对于地球旋转一周的时间间隔；Δ为星下点轨迹的经度差。
进一步的，所述航天器轨道相对于地球旋转一周的时间间隔的计算方法包括：
其中，
为航天器轨道平面相对于地球的运动角速度。
进一步的，所述第二空间目标数据库的搜索的方法包括：
步骤s1、通过空间目标的轨道数据解析出空间目标观测过程中太阳、探测器和空间目标三者的相对位置序列，相对位置序列统一在卫星质心轨道坐标系下；
步骤s2、由相对位置序列解算相位角序列、太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列；太阳的方位角序列的变化规律、太阳的俯仰角序列的变化规律、探测器的方位角序列的变化规律与探测器的俯仰角序列的变化规律为空间观测几何变化规律；
步骤s3、获取当前观测数据，所述当前观测数据包括当前观测光度数据和当前观测轨道数据；
步骤s4、搜索空间目标数据库中与当前观测数据的相位角序列具有相似的变化规律的第一空间目标数据库Dom1；
步骤s5、在第一空间目标数据库中搜索与当前观测数据的太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列均具有相似的变化规律的第二空间目标数据库，第二空间目标数据库中的空间目标光度数据集作为与当前观测数据具有相似空间观测几何变化规律的空间目标数据库。
进一步的，所述步骤s1中，相对位置序列统一在卫星质心轨道坐标系下的方法，包括：
在卫星工具箱(Satellite Tool Kit，STK)中，添加探测器和被观测卫星并建立卫星质心轨道坐标系，在卫星质心轨道坐标系下建立指向探测器的矢量以及指向太阳的矢量；
设置探测器的光照限制条件为：探测器处于全影或者半影区；
设置空间目标的光照条件为：空间目标被太阳直射；
通过STK报表管理器输出可观测弧段内的卫星质心轨道坐标系下探测器的位置序列以及太阳的位置序列。
进一步的，所述步骤s2中，由相对位置序列解算相位角序列、太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列，包括：
由相对位置序列解算相位角序列的方法如下：
其中，i为可观测弧段内的时刻，SunInSat为太阳的矢量；FacInSat为探测器的矢量；
太阳的矢量的坐标为SunInSati＝(SXi,SYi,SZi)；探测器的矢量的坐标为FacInSati＝(FXi,FYi,FZi)；其中，Si'＝(SXi,SYi,0)；Fi'＝(FXi,FYi,0)；
由相对位置序列解算太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列的方法如下：
其中，符号“*”表示向量的内积运算，符号“||”表示对向量求模运算；
向量Z＝(0,0,1),X＝(1,0,0)；αSi为第i时刻，太阳的方位角、αFi为第i时刻，探测器的方位角、βSi为第i时刻，太阳的俯仰角、βFi为第i时刻，探测器的俯仰角。
进一步的，所述步骤s4中，搜索空间目标数据库中与当前观测数据的相位角序列具有相似的变化规律的第一空间目标数据库的方法，包括：
快速计算当前观测数据的相位角序列
和空间目标数据库中的所有Access的相位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的相位角序列
和空间目标数据库中的第Access次的相位角序列
的动态时间规整距离为：
其中，空间目标对地基光学探测器可观测的限制条件为：空间目标被太阳直射且探测器处于地球全影或半影区，目标和探测器之间无任何遮挡；Access表示满足限制条件的可观测弧段；
表示当前观测数据的相位角序列，下标字母t表示当前观测数据；
为快速计算
序列和
序列的动态时间规整距离；依据
的大小顺序将空间目标数据库中的Access排序，抽取排序后的前o1个Access空间目标数据作为第一空间目标数据库；o1为输入参数，用于控制第一空间目标数据库的Access的数量。
进一步的，所述步骤s5中，在第一空间目标数据库中搜索与当前观测数据的太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列均具有相似的变化规律的第二空间目标数据库的方法，包括：
快速计算当前观测数据的太阳方位角序列αSt和第一空间目标数据库Dom1中的所有 Access的太阳方位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的太阳方位角序列αSt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的太阳方位角序列αS[Access]的动态时间规整距离为：
αSFDTW[Access]＝FDTW(αSt,αS[Access])；
其中，αSt中下标大写字母S表示方位角序列所属对象为太阳，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测数据的探测器的方位角序列αFt和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的探测器的方位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的探测器的方位角序列αFt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的探测器的方位角序列αF[Access]的动态时间规整距离为：
αFFDTW[Access]＝FDTW(αFt,αF[Access])；
其中，αFt中下标大写字母F表示方位角序列所属对象为探测器，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测数据的太阳俯仰角序列βSt和第一空间目标数据库Dom1中的所有 Access的太阳的俯仰角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的太阳俯仰角序列βSt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的太阳的俯仰角序列βS[Access]的动态时间规整距离为：
βSFDTW[Access]＝FDTW(βSt,βS[Access])；
其中，βSt中下标大写字母S表示俯仰角序列所属对象为太阳，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测探测器的俯仰角序列βFt和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的探测器的俯仰角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测探测器的俯仰角序列βFt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的探测器的俯仰角序列βF[Access] 的动态时间规整距离为：
βFFDTW[Access]＝FDTW(βFt,βF[Access])；
其中，βFt中下标大写字母F表示俯仰角序列所属对象为探测器，下标字母t表示当前观测数据；
分别依据αSFDTW、αFFDTW、βSFDTW、βFFDTW的大小顺序对第一空间目标数据库中的Access执行四种排序，组成四个空间目标数据库Dom11、Dom12、Dom13、Dom14，同时抽取 Dom11～Dom14中前n(n≤o1)个Access，组成第二空间目标数据库，其中要求第二空间目标数据库中包含o2种Access，每种出现四次，其中o2为输入量，用于控制第二空间目标数据库的Access的数量。
本发明的有益效果是：
本发明提供的技术方案，通过采集多组不同时间观测的空间目标的光度数据和轨道数据，作为空间目标数据库；基于太阳的纬度，给定星下点轨迹的经度差的范围，由空间目标的轨道根数确定空间目标的轨道周期；基于星下点轨迹的经度差的范围和空间目标的轨道周期，在空间目标数据的搜索域的时间范围内，计算空间观测数据的几何准回归周期，得到满足准回归条件的第三空间目标数据库；其中，所述空间目标数据的搜索域的时间范围包括：基于当前观测时间前推一个月和后推一个月时间范围内的空间目标数据库中的数据；在第三空间目标数据库的可观测弧段Access中取包含与当前观测数据的光度数据具有相似空间观测几何变化规律的光度数据集的Access，并选取第二空间目标数据库中距离当前观测数据最远的Access对应的天数DMax，当前观测数据前推DMax天，后推DMax天，共计2×DMax天的空间目标数据库，得到缩小后的光度数据集搜索域，提高了搜索效率。
附图说明
图1所示为本发明提供的一种缩小光度数据集搜索域的方法流程示意图。
图2所示为本发明提供的一年内太阳纬度的变化趋势示意图。
图3所示为本发明提供的FDTW的流程图。
具体实施方式
下面对本发明的技术方案进行具体阐述，需要指出的是，本发明的技术方案不限于实施例所述的实施方式，本领域的技术人员参考和借鉴本发明技术方案的内容，在本发明的基础上进行的改进和设计，应属于本发明的保护范围。
实施例一
如图1所示，本发明实施例一提供了一种缩小光度数据集搜索域的方法，该方法包括：
步骤一、采集多组不同时间观测的空间目标的光度数据和轨道数据，作为空间目标数据库；
步骤二、基于太阳的纬度，给定星下点轨迹的经度差的范围，由空间目标的轨道根数确定空间目标的轨道周期；
步骤三、基于星下点轨迹的经度差的范围和空间目标的轨道周期，在空间目标数据的搜索域的时间范围内，计算空间观测数据的几何准回归周期，得到满足准回归条件的第三空间目标数据库；其中，所述空间目标数据的搜索域的时间范围包括：基于当前观测时间前推一个月和后推一个月时间范围内的空间目标数据库中的数据；
由于太阳距离目标和测站遥远，且太阳的纬度变化范围很小，太阳的方向变化可近似认为不变，太阳光可近似为平行光。短时间内，空间观测几何变化规律主要受太阳和目标相对于探测器短周期变化的影响，而太阳和目标相对于测站均是周期性变化的。两次Access的时间间隔是太阳和目标相对于测站变化周期的最大公倍数的整数倍时，空间观测几何变化规律将周期性出现。
一方面，太阳的纬度决定了空间目标被照射表面区域，太阳纬度变化比较大的情况下，空间目标被照射的表面将会发生明显的变化，其中太阳纬度平均变化约0.25°，两个月太阳纬度变化约15°；另一方面，空间目标的星下点轨迹的位置，决定了探测器观测目标的表面区域，针对一般的情况，不考虑几天之内星下点就回归的轨道，经过较长的时间，空间目标的星下点轨迹将会发生明显的偏移，导致探测器观测目标表面的区域发生明显的变化。基于以上两个方面，将空间目标数据库的搜索域初步限制在当前观测时间往前推一个月和往后推一个月的数据库中。
步骤四、在第三空间目标数据库的可观测弧段Access中取包含第二空间目标数据库的 Access，并选取第二空间目标数据库中距离当前观测数据最远的Access对应的天数DMax，当前观测数据前推DMax天，后推DMax天，共计2×DMax天的空间目标数据库，即为缩小后的光度数据集搜索域，其中，第二空间目标数据库为与当前观测数据的光度数据具有相似空间观测几何变化规律的光度数据集。
其中，当空间目标数据库包含几年的历史观测数据时，针对当前的观测数据，找出太阳纬度相同的观测数据(图2显示，一年内有两次太阳纬度相同的时刻)，同时考虑星下点轨迹位置与当前观测数据是否一致，基于星下点轨迹位置与当前观测数据一致且太阳纬度与当前观测数据相同的情况下时的历史观测数据，前后各推DMax天的历史空间目标数据库为缩小后的光度数据集搜索域。
由太阳的纬度变化图可知，对同一轨道目标一年内的观测数据，最多有两个时间段内的观测数据是具有相似的空间观测几何变化规律。
所述空间目标数据库包括通过仿真计算、实际观测和/或实验室模拟测量方式采集的多组不同平台形状、不同姿态、不同工作状态以及不同轨道类型在不同观测时间的光度数据和轨道数据。
所述星下点轨迹的经度差Δ是指星下点在赤道平面内的夹角，范围为-180°≤Δ≤180°，Δ的正负表示在赤道上处于相邻圈的东侧或西侧；星下点轨迹的经度差的范围作为确定空间观测几何准回归周期的最大天数的输入；
空间目标的轨道根数包含轨道周期，通过轨道根数确定目标的轨道周期。
进一步的，所述第三空间目标数据库的计算方法包括：
其中，D为航天器飞行天数，取正整数从1至30变化；Ts为轨道周期；Te为航天器轨道相对于地球旋转一周的时间间隔；Δ为星下点轨迹的经度差。
进一步的，所述航天器轨道相对于地球旋转一周的时间间隔的计算方法包括：
其中，
为航天器轨道平面相对于地球的运动角速度，回归轨道定义为星下点轨迹周期性重复的航天器轨道，重复的周期称为回归周期，且相同的回归周期的轨道有很多条。由于地球摄动的影响，尤其是地球非球形摄动的影响，使得航天器轨道平面产生进动，进动角速度为
同时由于地球自转，轨道平面相对于地球又有了ωe的进动角速度。因此，航天器轨道平面相对于地球的运动角速度为
进一步的，所述第二空间目标数据库的搜索的方法包括：
步骤s1、通过空间目标的轨道数据解析出空间目标观测过程中太阳、探测器和空间目标三者的相对位置序列，相对位置序列统一在卫星质心轨道坐标系下；
步骤s2、由相对位置序列解算相位角序列、太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列；太阳的方位角序列的变化规律、太阳的俯仰角序列的变化规律、探测器的方位角序列的变化规律与探测器的俯仰角序列的变化规律为空间观测几何变化规律；
步骤s3、获取当前观测数据，所述当前观测数据包括当前观测光度数据和当前观测轨道数据；
步骤s4、搜索空间目标数据库中与当前观测数据的相位角序列具有相似的变化规律的第一空间目标数据库Dom1。
当前观测数据包括：空间目标数据库中随机抽取的数据；或实时观测得到的数据；或积累多个弧段的观测数据，即多次Access数据。
步骤s5、在第一空间目标数据库中搜索与当前观测数据的太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列均具有相似的变化规律的第二空间目标数据库，第二空间目标数据库中的空间目标光度数据集作为与当前观测数据具有相似空间观测几何变化规律的空间目标数据库。
进一步的，所述步骤s1中，相对位置序列统一在卫星质心轨道坐标系下的方法，包括：
在卫星工具箱(Satellite Tool Kit，STK)中，添加探测器和被观测卫星并建立卫星质心轨道坐标系，在卫星质心轨道坐标系下建立指向探测器的矢量以及指向太阳的矢量；
设置探测器的光照限制条件为：探测器处于全影或者半影区；
设置空间目标的光照条件为：空间目标被太阳直射；
通过STK报表管理器输出可观测弧段内的卫星质心轨道坐标系下探测器的位置序列以及太阳的位置序列。
进一步的，所述步骤s2中，由相对位置序列解算相位角序列、太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列，包括：
由相对位置序列解算相位角序列的方法如下：
其中，i为可观测弧段内的时刻，SunInSat为太阳的矢量；FacInSat为探测器的矢量；
太阳的矢量的坐标为SunInSati＝(SXi,SYi,SZi)；探测器的矢量的坐标为FacInSati＝(FXi,FYi,FZi)；其中，Si'＝(SXi,SYi,0)；Fi'＝(FXi,FYi,0)；
由相对位置序列解算太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列的方法如下：
其中，符号“*”表示向量的内积运算，符号“||”表示对向量求模运算；
向量Z＝(0,0,1),X＝(1,0,0)；αSi为第i时刻，太阳的方位角、αFi为第i时刻，探测器的方位角、βSi为第i时刻，太阳的俯仰角、βFi为第i时刻，探测器的俯仰角。
进一步的，步骤s4、步骤s5中所采用的方法，采用快速计算动态时间规整(FastDTW， FDTW)的方法实现：
(1)粗粒度化。首先将原始序列进行数据抽象，数据抽象可执行多次 1/1→1/2→1/4→1/8，粗粒度数据点是其对应的多个细粒度数据点的均值。
(2)投影。在较粗粒度上，计算DTW距离。
(3)细粒度化。在较粗粒度上得到的规整路径经过的方格进一步细粒度化到较细粒度的时间序列上，此外，FDTW在较细粒度的空间内向外(横向、竖向、斜向)扩展K个粒度。FDTW的具体执行流程图如图3所示。
计算两个时间序列DTW距离需构造一个有m×n个单元的动态时间弯曲距离矩阵D，在时间和空间上的复杂度为O(mn)，对于当前采样率很高的空间目标光度序列，计算DTW距离将耗费大量的时间。FDTW主动缩小计算范围，将边缘元素进行过滤，其时间复杂度为 O(min(m,n))，大大缩短了计算时间。计算两条曲线的DTW距离时，既包含两条曲线的“形状”距离，又包含“幅值”距离，以解决距离计算中数据在时间轴上伸缩、平移以及数据不等长的问题。
进一步的，所述步骤s4中，搜索空间目标数据库中与当前观测数据的相位角序列具有相似的变化规律的第一空间目标数据库的方法，包括：
快速计算当前观测数据的相位角序列
和空间目标数据库中的所有Access的相位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的相位角序列
和空间目标数据库中的第Access次的相位角序列
的动态时间规整距离为：
其中，空间目标对地基光学探测器可观测的限制条件为：空间目标被太阳直射且探测器处于地球全影或半影区，目标和探测器之间无任何遮挡；Access表示满足限制条件的可观测弧段；
表示当前观测数据的相位角序列，下标字母t表示当前观测数据；
为快速计算
序列和
序列的动态时间规整距离；依据
的大小顺序将空间目标数据库中的Access排序，抽取排序后的前o1个Access空间目标数据作为第一空间目标数据库；o1为输入参数，用于控制第一空间目标数据库的Access的数量。
进一步的，所述步骤s5中，在第一空间目标数据库中搜索与当前观测数据的太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列均具有相似的变化规律的第二空间目标数据库的方法，包括：
快速计算当前观测数据的太阳方位角序列αSt和第一空间目标数据库Dom1中的所有 Access的太阳方位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的太阳方位角序列αSt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的太阳方位角序列αS[Access]的动态时间规整距离为：
αSFDTW[Access]＝FDTW(αSt,αS[Access])；
其中，αSt中下标大写字母S表示方位角序列所属对象为太阳，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测数据的探测器的方位角序列αFt和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的探测器的方位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的探测器的方位角序列αFt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的探测器的方位角序列αF[Access]的动态时间规整距离为：
αFFDTW[Access]＝FDTW(αFt,αF[Access])；
其中，αFt中下标大写字母F表示方位角序列所属对象为探测器，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测数据的太阳俯仰角序列和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的太阳的俯仰角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的太阳俯仰角序列βSt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的太阳的俯仰角序列βS[Access]的动态时间规整距离为：
βSFDTW[Access]＝FDTW(βSt,βS[Access])；
其中，βSt中下标大写字母S表示俯仰角序列所属对象为太阳，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测探测器的俯仰角序列βFt和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的探测器的俯仰角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测探测器的俯仰角序列βFt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的探测器的俯仰角序列βF[Access] 的动态时间规整距离为：
βFFDTW[Access]＝FDTW(βFt,βF[Access])；
其中，βFt中下标大写字母F表示俯仰角序列所属对象为探测器，下标字母t表示当前观测数据；
分别依据αSFDTW、αFFDTW、βSFDTW、βFFDTW的大小顺序对第一空间目标数据库中的Access执行四种排序，组成四个空间目标数据库Dom11、Dom12、Dom13、Dom14，同时抽取 Dom11～Dom14中前n(n≤o1)个Access，组成第二空间目标数据库，其中要求第二空间目标数据库中包含o2种Access，每种出现四次，其中o2为输入量，用于控制第二空间目标数据库的Access的数量。
一具体实施例：
1、数据集的建立：
为验证本发明的效果，以丽江天文台为地基光学观测站，选取空间观测几何复杂的低轨 (LEO)目标，设置测站和卫星的限制条件为地基光学观测空间目标的限制条件，通过卫星工具箱STK设置低轨的轨道参数、分析可观测情况，如表1所示。
表1低轨卫星的轨道参数及可观测情况
首先，通过MATLAB调用STK，根据每次Access的起止时间，修改STK报表管理器输出时间窗口，输出一年中所有Access中SunInSat、FacInSat在O-XYZ系下的时序三维坐标，作为目标光度计算的输入，在生成时序三维坐标时，轨道模型为二体模型，时序步长为1s。依据时序三维坐标解算出
αS、αF、βS和βF的时序数据。本发明只针对相似观测几何的搜索，只需得到空间观测的几何数据即可，无需计算目标的光度数据。
二、光度数据集搜索域缩小效果验证
这里针对一年的历史光度数据进行搜索验证，在不剔除较短弧段(小于300s)Access条件下，测试数据为Access[100]，搜索结果为Access[123,121,119,106,104,102]，为与观测几何关系准回归圈次N相对应，将搜索结果中每次Access的开始时间减去Access[100]的开始时间，除以目标轨道周期TS。输入星下点轨迹精度差为Δ＝14°，计算准回归圈次和天数，搜索结果和准回归周期计算结果如表2所示。
表2搜索结果和准回归周期计算结果
其中，表2计算结果只包含了搜索结果的部分，计算结果范围比搜索结果的范围大，这是因为准回归的计算是从Access[100]的开始时刻开始的，由于空间的偏移，实际观测中以 Access[100]的开始时刻经历准周期后不一定满足可观测条件。同时，表2中显示搜索结果不是整数，这是因为太阳纬度的变化导致在STK中目标进入太阳直射区和测站进入阴影区的时间有所差别，而在计算观测几何关系准回归周期时，认为太阳的纬度在短时间不发生变化。通过理论计算结果和搜索结果显示，两者相互对应，验证了理论分析的正确性，反过来，在Δ＝14°时，最大的回归天数为19天，针对当前观测往前和往后各推19天，共计38天的历史数据作为光度数据的搜索域。此外通过分析当前观测星下点轨迹发现，找到与当前的太阳纬度一致的另一组观测弧段(包含40天的观测数据)，目标的星下点变化不一致，此组观测弧段的数据是不能作为当前观测数据的搜索域的。
本发明的有益效果是：
本发明提供的技术方案，通过采集多组不同时间观测的空间目标的光度数据和轨道数据，作为空间目标数据库；基于太阳的纬度，给定星下点轨迹的经度差的范围，由空间目标的轨道根数确定空间目标的轨道周期；基于星下点轨迹的经度差的范围和空间目标的轨道周期，在空间目标数据的搜索域的时间范围内，计算空间观测数据的几何准回归周期，得到满足准回归条件的第三空间目标数据库；其中，所述空间目标数据的搜索域的时间范围包括：基于当前观测时间前推一个月和后推一个月时间范围内的空间目标数据库中的数据；在第三空间目标数据库的可观测弧段Access中选取包含与当前观测数据的光度数据具有相似空间观测几何变化规律的光度数据集的Access，并选取第二空间目标数据库中距离当前观测数据最远的Access对应的天数DMax，当前观测数据前推DMax天，后推DMax天，共计2×DMax天的空间目标数据库，得到缩小后的光度数据集搜索域，提高了搜索效率。
以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于上述实施例，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种缩小光度数据集搜索域的方法，其特征在于，该方法包括：
步骤一、采集多组不同时间观测的空间目标的光度数据和轨道数据，作为空间目标数据库；
步骤二、基于太阳的纬度，给定星下点轨迹的经度差的范围，由空间目标的轨道根数确定空间目标的轨道周期；
步骤三、基于星下点轨迹的经度差的范围和空间目标的轨道周期，在空间目标数据的搜索域的时间范围内，计算空间观测数据的几何准回归周期，得到满足准回归条件的第三空间目标数据库；其中，所述空间目标数据的搜索域的时间范围包括：基于当前观测时间前推一个月和后推一个月时间范围内的空间目标数据库中的数据；
步骤四、在第三空间目标数据库的可观测弧段Access中取包含第二空间目标数据库的Access，并选取第二空间目标数据库中距离当前观测数据最远的Access对应的天数DMax，从获取的当前观测数据前推DMax天，后推DMax天，共计2×DMax天的空间目标数据库，即为缩小后的光度数据集搜索域，其中，第二空间目标数据库为与当前观测数据具有相似空间观测几何变化规律的空间目标数据库。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当空间目标数据库包含多年观测的空间目标的光度数据和轨道数据的历史观测数据时，找出星下点轨迹位置与当前观测数据一致且太阳纬度与当前观测数据相同的历史观测数据，前后各推DMax天的历史观测数据为缩小后的光度数据集搜索域；
所述空间目标数据库包括通过仿真计算、实际观测和/或实验室模拟测量方式采集的多组不同平台形状、不同姿态、不同工作状态以及不同轨道类型在不同观测时间的光度数据和轨道数据。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述星下点轨迹的经度差Δ是指星下点在赤道平面内的夹角，范围为-180°≤Δ≤180°，与太阳的纬度一致，Δ的正负表示在赤道上处于相邻圈的东侧或西侧；星下点轨迹的经度差的范围作为确定空间观测几何准回归周期的最大天数的输入；
空间目标的轨道根数包含轨道周期，通过轨道根数确定目标的轨道周期。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三空间目标数据库的计算方法包括：
其中，D为航天器飞行天数，取正整数从1至30变化；Ts为轨道周期；Te为航天器轨道相对于地球旋转一周的时间间隔；Δ为星下点轨迹的经度差。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述航天器轨道相对于地球旋转一周的时间间隔的计算方法包括：
其中，
为航天器轨道平面相对于地球的运动角速度。
6.如权利要求1-5之一所述的方法，其特征在于，所述第二空间目标数据库的搜索的方法包括：
步骤s1、通过空间目标的轨道数据解析出空间目标观测过程中太阳、探测器和空间目标三者的相对位置序列，相对位置序列统一在卫星质心轨道坐标系下；
步骤s2、由相对位置序列解算相位角序列、太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列；太阳的方位角序列的变化规律、太阳的俯仰角序列的变化规律、探测器的方位角序列的变化规律与探测器的俯仰角序列的变化规律为空间观测几何变化规律；
步骤s3、获取当前观测数据，所述当前观测数据包括当前观测光度数据和当前观测轨道数据；
步骤s4、搜索空间目标数据库中与当前观测数据的相位角序列具有相似的变化规律的第一空间目标数据库Dom1；
步骤s5、在第一空间目标数据库中搜索与当前观测数据的太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列均具有相似的变化规律的第二空间目标数据库，第二空间目标数据库中的空间目标光度数据集作为与当前观测数据的光度数据具有相似空间观测几何变化规律的光度数据集。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中，相对位置序列统一在卫星质心轨道坐标系下的方法，包括：
在卫星工具箱STK(Satellite Tool Kit)中，添加探测器和被观测卫星并建立卫星质心轨道坐标系，在卫星质心轨道坐标系下建立指向探测器的矢量以及指向太阳的矢量；
设置探测器的光照限制条件为：探测器处于全影或者半影区；
设置空间目标的光照条件为：空间目标被太阳直射；
通过STK报表管理器输出可观测弧段内的卫星质心轨道坐标系下探测器的位置序列以及太阳的位置序列。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中，由相对位置序列解算相位角序列、太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列，包括：
由相对位置序列解算相位角序列的方法如下：
其中，i为可观测弧段内的时刻，SunInSat为太阳的矢量；FacInSat为探测器的矢量；
太阳的矢量的坐标为SunInSati＝(SXi,SYi,SZi)；探测器的矢量的坐标为FacInSati＝(FXi,FYi,FZi)；其中，Si'＝(SXi,SYi,0)；Fi'＝(FXi,FYi,0)；
由相对位置序列解算太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列的方法如下：
其中，符号“*”表示向量的内积运算，符号“||”表示对向量求模运算；
向量Z＝(0,0,1),X＝(1,0,0)；αSi为第i时刻，太阳的方位角、αFi为第i时刻，探测器的方位角、βSi为第i时刻，太阳的俯仰角、βFi为第i时刻，探测器的俯仰角。
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤s4中，搜索空间目标数据库中与当前观测数据的相位角序列具有相似的变化规律的第一空间目标数据库的方法，包括：
快速计算当前观测数据的相位角序列
和空间目标数据库中的所有Access的相位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的相位角序列
和空间目标数据库中的第Access次的相位角序列
的动态时间规整距离为：
其中，空间目标对地基光学探测器可观测的限制条件为：空间目标被太阳直射且探测器处于地球全影或半影区，目标和探测器之间无任何遮挡；Access表示满足限制条件的可观测弧段；
表示当前观测数据的相位角序列，下标字母t表示当前观测数据；
为快速计算
序列和
序列的动态时间规整距离；依据
的大小顺序将空间目标数据库中的Access排序，抽取排序后的前o1个Access空间目标数据作为第一空间目标数据库；o1为输入参数，用于控制第一空间目标数据库的Access的数量。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤s5中，在第一空间目标数据库中搜索与当前观测数据的太阳的方位角序列、太阳的俯仰角序列、探测器的方位角序列和探测器的俯仰角序列均具有相似的变化规律的第二空间目标数据库的方法，包括：
快速计算当前观测数据的太阳方位角序列αSt和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的太阳方位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的太阳方位角序列αSt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的太阳方位角序列αS[Access]的动态时间规整距离为：
αSFDTW[Access]＝FDTW(αSt,αS[Access])；
其中，αSt中下标大写字母S表示方位角序列所属对象为太阳，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测数据的探测器的方位角序列αFt和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的探测器的方位角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的探测器的方位角序列αFt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的探测器的方位角序列αF[Access]的动态时间规整距离为：
αFFDTW[Access]＝FDTW(αFt,αF[Access])；
其中，αFt中下标大写字母F表示方位角序列所属对象为探测器，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测数据的太阳俯仰角序列βSt和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的太阳的俯仰角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测数据的太阳俯仰角序列βSt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的太阳的俯仰角序列βS[Access]的动态时间规整距离为：
βSFDTW[Access]＝FDTW(βSt,βS[Access])；
其中，βSt中下标大写字母S表示俯仰角序列所属对象为太阳，下标字母t表示当前观测数据；
快速计算当前观测探测器的俯仰角序列βFt和第一空间目标数据库Dom1中的所有Access的探测器的俯仰角序列的动态时间规整距离；其中，快速计算当前观测探测器的俯仰角序列βFt和第一空间目标数据库Dom1中的第Access次的探测器的俯仰角序列βF[Access]的动态时间规整距离为：
βFFDTW[Access]＝FDTW(βFt,βF[Access])；
其中，βFt中下标大写字母F表示俯仰角序列所属对象为探测器，下标字母t表示当前观测数据；
分别依据αSFDTW、αFFDTW、βSFDTW、βFFDTW的大小顺序对第一空间目标数据库中的Access执行四种排序，组成四个空间目标数据库Dom11、Dom12、Dom13、Dom14，同时抽取Dom11～Dom14中前n个Access，n≤o1,组成第二空间目标数据库，其中要求第二空间目标数据库中包含o2种Access，每种出现四次，其中o2为输入量，用于控制第二空间目标数据库的Access的数量。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101866393A (zh) * | 2010-05-26 | 2010-10-20 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于空间解析几何的灵巧卫星对地观测时间窗口生成方法 |
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|---|---|---|---|---|
| CN101866393A (zh) * | 2010-05-26 | 2010-10-20 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 基于空间解析几何的灵巧卫星对地观测时间窗口生成方法 |
| CN102737357A (zh) * | 2011-04-08 | 2012-10-17 | 中国科学院国家天文台 | 月球三线阵相机影像仿真数据的生成方法 |
| CN104036081A (zh) * | 2014-06-12 | 2014-09-10 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种基于stk模型的空间目标可见性分析的方法 |
| CN104123461A (zh) * | 2014-07-22 | 2014-10-29 | 中国科学院国家天文台 | 一种用于空间物体光度分析的光照可视关系计算方法 |
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