CN114239207B - 一种公路机动中反卫星侦察的最早到达且最短规避方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种公路机动中反卫星侦察的最早到达且最短规避方法,实现在固定行动路线下,行动车辆对多卫星侦察的规避。在制定反卫星侦察规避行动的策略时,需要重点关注的两个要素分别为到达时间和规避时长。在任务紧急的情况下一般需要选择最早到达的策略,当有足够的冗余时间且对安全性要求较高时,任务方则会选择在路上规避时长最短的策略,避免了仅对重要点位进行航天侦察规避计算可能造成的漏警,也避免了对路线经过的全区域进行计算造成的低效。相较之前仅输出安全窗口开始结束时间更为直观;能为车辆行动的航天侦察规避和行动策略规划提供有效参考和支持,具有较高的实用价值。
Description
技术领域
本发明涉及航天测量与控制领域,尤其涉及一种公路机动中反卫星侦察的最早到达且最短规避方法。
背景技术
当前现有的航天侦察规避算法主要是针对固定点位或区域进行计算,对于行动线路的航天侦察规避算法并不成熟。如美方AGI实验室的STK软件,可对线路进行航天器侦察预报,但仅能为某固定时刻出发车辆机动行动开展计算。国内某单位在向用户单位提供行动线路卫星侦察预报服务时,仅是把对行动路线的航天侦察规避计算转化为对行动路线所经过区域的航天侦察规避计算或者对行动路线上部分关键点位进行全时段航天侦察规避计算。
以上算法均存在效率低、虚警率高等问题。同时,以上算法生成的结果主要是安全窗口的开始时间和结束时间,不能为公路行动策略提出建议,对行动本身缺乏指导意义,实用效果不明显。
综上,目前国内尚无一套为车辆/车队提供沿固定路线行驶过程中反卫星侦察安全行动策略。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种公路机动中反卫星侦察的最早到达且最短规避方法。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的:
本发明包括以下步骤:
步骤一、场景建模:将车辆公路行动路线分割成多个曲线段进行分析,每段间隔选为卫星幅宽ΔL;设起点为A0点,后续各点分别为A1、A2L An点,Ai-1和Ai个点之间路段以li表示,其中Ai-1为该路段起点,Ai为该路段终点,An点为全程终点,n=int(l/ΔL)+1,l为路程总长度;自A0开始依次对Ai-1和Ai个点之间路段li按区域进行建模,最终形成路线图为由多个由Ai和Ai+1作为两对角端点的球面矩形所组成,Si为介于Ai-1和Ai点之间的球面矩形区域;对总计划行动区间T进行分割,分割段数m=int(T/ΔT)-1;其中,每段间隔对应的车辆运动时长ΔT=ΔL/v,v为车辆恒定速度,预定行动时间区间起点时刻为T0时刻,后续各点分别为T1、T2L Tm点;
步骤二,建立卫星侦察预报矩阵:对各个矩形区域开展T天内的侦察卫星的过境预报,将结果以预报结果矩阵的形式表示,预报结果矩阵Trnm为n行m列矩阵,其每个元素Tr(i,j)指在(Ti-1,Ti]时段Sj路段是否有卫星侦照,如果有卫星侦照则Tr(i,j)=1,否则为0;将车辆的运行状态用n行m列矩阵Drnm表示,当车辆于(Ti-1,Ti]时间段内通过Sj路段时Dr(i,j)=1,否则为0;构建与矩阵Trnm对应的方格图,第i行第j列对应的方格以对应的矩阵元素编号Tr(i,j)表示,方格为黑色表明对应的矩阵元素值为1;
用n行m列矩阵(Ti-1,Ti]表示车辆的运行状态,当车辆于Sj时间段内通过Tr(i,j)=1路段时Drnm,反之为0;如果车辆自起点(Ti-1,Ti]点按速度v匀速前进,且不采取任何规避手段,则Sj表现为一个Dr(i,j)=1的单位矩阵A0和一个Drnm的零矩阵m×m的合并集Imm。当车辆于n×(m-n)时间段在On(m-n)路段停留时,对应的Drnm=[Imm|On(m-n)]、(Ti-1,Ti+k-1)…Sj值均为1;
步骤三,开展“规避时长最短”反卫星侦察安全行动策略制定:采用多条带有箭头的线段组合来表现车辆的行驶策略,匀速行驶以沿小方格对角线前进的箭头表示,停止以向右平行延伸的箭头表示;规避策略的约束条件为车辆行驶的路段无卫星侦察,即当Dr(i+1,j)时,Dr(i+k,j),表现在矩阵图中为表示车辆行驶策略的线段不得经过黑色方格;
在预报矩阵方格图上自(A0,T0)点开始沿方格对角线向右下前进,如到达黑色方格左上角点处,则向右平移直至对应右下角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵最后一行对应点为(An,TE);
自(An,TE)点开始沿方格对角线向左上角前进,如到达黑色方格右下角点处,则向左平移直至对应左上角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵第一行对应点为(A0,Ts)。
从(A0,Ts)点开始沿方格对角线向右下前进,如到达黑色方格左上角点处,则向右平移直至对应右下角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵最后一行对应点为(An,TE);此时的行动策略即为对应的“最早到达且规避时长最短”反卫星侦察安全行动策略。
所述步骤一将车辆公路行动路线分割成多个曲线段进行分析,如总长度对ΔL不能整除,则保留最后一个曲线段,该曲线段相对其他线段用时较短;用ΔT将T进行分割,如果T不能被ΔT分割则在计算中不考虑最后一个时间段。
所述的步骤二选用SGP4/SDP4模型或HPOP模型进行卫星轨道计算。
本发明的有益效果在于:
本发明是一种公路机动中反卫星侦察的最早到达且最短规避方法,与现有技术相比,本发明具有如下技术效果:
第一,提出了一种有效的车辆公路行动路线的建模方法。本发明基于卫星成像幅宽ΔL和路程总长度l,将整个行动路线分割成n=int(l/ΔL)+1个曲线路段,并以每个曲线路段的起点和终点为顶点构建球面矩形,把对整个路段的航天侦察规避计算转化为对n个球面矩形的侦察卫星过境预报。这种建模方法避免了仅对重要点位进行航天侦察规避计算可能造成的漏警,也避免了对路线经过的全区域进行计算造成的低效。
第二,基于此种建模方法,生成对应的侦察预报矩阵,并根据矩阵形成预报矩阵方格图。这种方法可以展示某一路段在某一时间段内是否安全,相较之前仅输出安全窗口开始结束时间更为直观。
第三,基于侦察预报矩阵,发明了一套“在指定时间段内最早到达且规避时长最短”的行动策略搜索算法,按照本算法可以找到一种在指定时间段内出发最早到达且规避时长最短的安全行动策略,能为车辆行动的航天侦察规避和行动策略规划提供有效参考和支持,具有较高的实用价值。
附图说明
图1是本发明的路线建模示意图;
图2是本发明的最早到达且最短规避时长策略搜索算法示意图;
图3是实施案例中北京至青海卫星侦察矩阵图;
图4是北京至青海最早到达策略示意图;
图5是本发明的技术方案流程图;
图6是本发明最早到达且最短规避时长策略搜索算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明:
如图5、6所示:为了克服现有技术的不足,本发明提供一种公路行动反卫星侦察规避策略,实现在固定行动路线下,行动车辆对多卫星侦察的规避。并且,在制定反卫星侦察规避行动的策略时,需要重点关注的两个要素分别为到达时间和规避时长。在任务紧急的情况下一般需要选择最早到达的策略,当有足够的冗余时间且对安全性要求较高时,任务方则会选择在路上规避时长最短的策略。本发明围绕同时满足“最早到达”且“规避时长最短”的目的开展策略制定。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括以下步骤:
步骤一、场景建模。
将车辆公路行动路线(如图1中曲线所示)分割成多个曲线段进行分析,每段间隔选为卫星幅宽ΔL;设起点为A0点,后续各点分别为A1、A2L An点,Ai-1和Ai个点之间路段以li表示,其中Ai-1为该路段起点,Ai为该路段终点,An点为全程终点,n=int(l/ΔL)+1,l为路程总长度;自A0开始依次对Ai-1和Ai个点之间路段li按区域进行建模,最终形成路线图为由多个由Ai和Ai+1作为两对角端点的球面矩形所组成,Si为介于Ai-1和Ai点之间的球面矩形区域详见图1。
对总计划行动区间T进行分割,分割段数m=int(T/ΔT)-1。其中,每段间隔对应的车辆运动时长ΔT=ΔL/v,v为车辆恒定速度,预定行动时间区间起点时刻为T0时刻,后续各点分别为T1、T2L Tm点。
步骤二,建立卫星侦察预报矩阵。
对各个矩形区域开展T天内的侦察卫星的过境预报,将结果以预报结果矩阵的形式表示,预报结果矩阵Trnm为n行m列矩阵,其每个元素Tr(i,j)指在(Ti-1,Ti]时段Sj路段是否有卫星侦照,如果有卫星侦照则Tr(i,j)=1,否则为0;将车辆的运行状态用n行m列矩阵Drnm表示,当车辆于(Ti-1,Ti]时间段内通过Sj路段时Dr(i,j)=1,否则为0。构建与矩阵Trnm对应的方格图,第i行第j列对应的方格以对应的矩阵元素编号Tr(i,j)表示,方格为黑色(红色)表明对应的矩阵元素值为1。(见图2)
用n行m列矩阵(Ti-1,Ti]表示车辆的运行状态,当车辆于Sj时间段内通过Tr(i,j)=1路段时Drnm,反之为0。如果车辆自起点(Ti-1,Ti]点按速度v匀速前进,且不采取任何规避手段,则Sj表现为一个Dr(i,j)=1的单位矩阵A0和一个Drnm的零矩阵m×m的合并集Imm。当车辆于n×(m-n)时间段在On(m-n)路段停留时,对应的Drnm=[Imm|On(m-n)]、(Ti-1,Ti+k-1)…Sj值均为1。
步骤三,开展“规避时长最短”反卫星侦察安全行动策略制定。
采用多条带有箭头的线段组合来表现车辆的行驶策略,匀速行驶以沿小方格对角线前进的箭头表示,停止以向右平行延伸的箭头表示。规避策略的约束条件为车辆行驶的路段无卫星侦察,即当Dr(i+1,j)时,Dr(i+k,j),表现在矩阵图中为表示车辆行驶策略的线段不得经过黑色方格。
在预报矩阵方格图上自(A0,T0)点开始沿方格对角线向右下前进,如到达黑色方格左上角点处,则向右平移直至对应右下角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵最后一行对应点为(An,TE)。
自(An,TE)点开始沿方格对角线向左上角前进,如到达黑色(红色)方格右下角点处,则向左平移直至对应左上角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵第一行对应点为(A0,Ts)。
从(A0,Ts)点开始沿方格对角线向右下前进,如到达黑色方格左上角点处,则向右平移直至对应右下角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵最后一行对应点为(An,TE)。此时的行动策略即为对应的“最早到达且规避时长最短”反卫星侦察安全行动策略(见图2)。
所述的步骤一将车辆公路行动路线分割成多个曲线段进行分析,如总长度对ΔL不能整除,则保留最后一个曲线段,该曲线段相对其他线段用时较短;用ΔT将T进行分割,如果T不能被ΔT分割则在计算中不考虑最后一个时间段。
所述的步骤二选用SGP4/SDP4模型或HPOP模型进行卫星轨道计算。
本发明的实施例选择了在轨20颗低轨卫星对自北京经商洛至青海的路线进行3天的侦察预报,利用本发明的算法进行场景建模、卫星侦察预报矩阵建立以及策略搜索。
1.场景建模
根据行车路线和行车速度对已知路线进行分割,以已知卫星的最小幅宽15公里为分割距离,总行程为1715公里,可分割为100份。按照车速60公里/小时进行计算,运行总时长需要28.58小时,行驶一个路段需要15分钟。预报时长为3天,按照15分钟进行分割可分为288份。
2.卫星侦察预报矩阵建立
以20颗卫星为例,对100个路段进行3天内的卫星侦察预报,预报结果见图4。该图横坐标为时间,纵坐标为全程经过的各个路段,0表示全路段的起点即北京,100表示全路段的终点即青海。图中各路段有卫星过境侦察的时段对应的方格为黑色,无卫星过境的标为白色。
3.策略搜索
从矩阵图(图3)中(A0,T0)点开始向右下角搜索,于T16时刻(T16=T0+16×15min)到达A16处,由于将有卫星侦察15分钟,因此需原地等待15分钟,再匀速前进。于T63时刻行驶至A62处,由于将有卫星侦察15分钟,则继续原地等待15分钟后匀速前进,最终于T102时刻到达终点A100。则T102时刻为最早到达时间。
从矩阵的(A100,T102)点回溯,向左上角搜索,到达(A63,T64)点处,由于T63时刻A62点有卫星侦察15分钟,因此向左搜索至(A63,T63)点后,继续向左上角搜索,最终到达(A0,T1)点。
最终得到安全行动策略为:自T1时刻(T1=T0+15min)出发车队匀速行驶,于T16时刻行驶至A16处后等待规避15分钟,后匀速行进,于T63时刻行驶至A62处后等待规避15分钟,继续匀速行进,于T102时刻到达终点,总规避时长30分钟。该策略是“最早到达且规避时长最短”的策略。
本发明利用多颗卫星实例对算法进行了检验,验证了算法的可行性,提出了结合侦察预报矩阵和策略搜索算法进行出发窗口选择的方法,基于该方法,本发明不仅可用于匀速运动以及等待规避的情况,也可用于常见的速度变化或迂回等情况。本文提出的建模思想和算法还可以拓展应用于飞机、舰船行驶过程中的规避策略制定。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征及本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施案例的限制,上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (3)
1.一种公路机动中反卫星侦察的最早到达且最短规避方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一、场景建模:将车辆公路行动路线分割成多个曲线段进行分析,每段间隔选为卫星幅宽ΔL;设起点为A0点,后续各点分别为A1、A2L An点,Ai-1和Ai个点之间路段以li表示,其中Ai-1为该路段起点,Ai为该路段终点,An点为全程终点,n=int(l/ΔL)+1,l为路程总长度;自A0开始依次对Ai-1和Ai个点之间路段li按区域进行建模,最终形成路线图为由多个由Ai和Ai+1作为两对角端点的球面矩形所组成,Si为介于Ai-1和Ai点之间的球面矩形区域;对总计划行动区间T进行分割,分割段数m=int(T/ΔT)-1;其中,每段间隔对应的车辆运动时长ΔT=ΔL/v,v为车辆恒定速度,预定行动时间区间起点时刻为T0时刻,后续各点分别为T1、T2LTm点;
步骤二,建立卫星侦察预报矩阵:对各个矩形区域开展T天内的侦察卫星的过境预报,将结果以预报结果矩阵的形式表示,预报结果矩阵Trnm为n行m列矩阵,其每个元素Tr(i,j)指在(Ti-1,Ti]时段Sj路段是否有卫星侦照,如果有卫星侦照则Tr(i,j)=1,否则为0;将车辆的运行状态用n行m列矩阵Drnm表示,当车辆于(Ti-1,Ti]时间段内通过Sj路段时Dr(i,j)=1,否则为0;构建与矩阵Trnm对应的方格图,第i行第j列对应的方格以对应的矩阵元素编号Tr(i,j)表示,方格为黑色表明对应的矩阵元素值为1;
用n行m列矩阵(Ti-1,Ti]表示车辆的运行状态,当车辆于Sj时间段内通过Tr(i,j)=1路段时Drnm,反之为0;如果车辆自起点(Ti-1,Ti]点按速度v匀速前进,且不采取任何规避手段,则Sj表现为一个Dr(i,j)=1的单位矩阵A0和一个Drnm的零矩阵m×m的合并集Imm;当车辆于n×(m-n)时间段在On(m-n)路段停留时,对应的Drnm=[Imm|On(m-n)]、(Ti-1,Ti+k-1)…Sj值均为1;
步骤三,开展“规避时长最短”反卫星侦察安全行动策略制定:采用多条带有箭头的线段组合来表现车辆的行驶策略,匀速行驶以沿小方格对角线前进的箭头表示,停止以向右平行延伸的箭头表示;规避策略的约束条件为车辆行驶的路段无卫星侦察,即当Dr(i+1,j)时,Dr(i+k,j),表现在矩阵图中为表示车辆行驶策略的线段不得经过黑色方格;
在预报矩阵方格图上自(A0,T0)点开始沿方格对角线向右下前进,如到达黑色方格左上角点处,则向右平移直至对应右下角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵最后一行对应点为(An,TE);
自(An,TE)点开始沿方格对角线向左上角前进,如到达黑色方格右下角点处,则向左平移直至对应左上角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵第一行对应点为(A0,Ts);
从(A0,Ts)点开始沿方格对角线向右下前进,如到达黑色方格左上角点处,则向右平移直至对应右下角方向方格为白色后继续沿方格对角线前进,如此反复直到到达矩阵最后一行对应点为(An,TE);此时的行动策略即为对应的“最早到达且规避时长最短”反卫星侦察安全行动策略。
2.根据权利要求1所述的公路机动中反卫星侦察的最早到达且最短规避方法,其特征在于:所述步骤一将车辆公路行动路线分割成多个曲线段进行分析,如总长度对ΔL不能整除,则保留最后一个曲线段,该曲线段相对其他线段用时短;用ΔT将T进行分割,如果T不能被ΔT分割则在计算中不考虑最后一个时间段。
3.根据权利要求1所述的公路机动中反卫星侦察的最早到达且最短规避方法,其特征在于:所述的步骤二选用SGP4/SDP4模型或HPOP模型进行卫星轨道计算。
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Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115223065B (zh) * | 2022-07-25 | 2023-04-07 | 中国人民解放军陆军航空兵学院 | 一种基于高精度定位复盘分析空突地面装备机动能力的方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014175910A (ja) * | 2013-03-11 | 2014-09-22 | Nec Corp | 衛星動作解析支援システム及び解析支援方法 |
CN107607120A (zh) * | 2017-09-06 | 2018-01-19 | 北京理工大学 | 基于改进修复式Anytime稀疏A*算法的无人机动态航迹规划方法 |
CN108254770A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-07-06 | 合肥工业大学 | 成像卫星搜索陆地移动目标的方法及装置 |
CN111666661A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-15 | 武汉大学 | 敏捷卫星单轨动中成像多条带拼接任务规划方法及系统 |
CN111692921A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-22 | 中山大学 | 一种基于太阳光反射的反侦察干扰方法 |
CN111751789A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-09 | 北京无线电测量研究所 | 人造卫星经过雷达探测范围的预报方法、系统、介质及设备 |
CN112179370A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-01-05 | 思创数码科技股份有限公司 | 一种基于动态路网的持续最优路线规划方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060202845A1 (en) * | 2005-03-11 | 2006-09-14 | Chii-Moon Liou | Portable satellite tracking system |
-
2021
- 2021-07-15 CN CN202110797906.0A patent/CN114239207B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014175910A (ja) * | 2013-03-11 | 2014-09-22 | Nec Corp | 衛星動作解析支援システム及び解析支援方法 |
CN107607120A (zh) * | 2017-09-06 | 2018-01-19 | 北京理工大学 | 基于改进修复式Anytime稀疏A*算法的无人机动态航迹规划方法 |
CN108254770A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-07-06 | 合肥工业大学 | 成像卫星搜索陆地移动目标的方法及装置 |
CN111666661A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-09-15 | 武汉大学 | 敏捷卫星单轨动中成像多条带拼接任务规划方法及系统 |
CN111692921A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-22 | 中山大学 | 一种基于太阳光反射的反侦察干扰方法 |
CN111751789A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-09 | 北京无线电测量研究所 | 人造卫星经过雷达探测范围的预报方法、系统、介质及设备 |
CN112179370A (zh) * | 2020-11-06 | 2021-01-05 | 思创数码科技股份有限公司 | 一种基于动态路网的持续最优路线规划方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114239207A (zh) | 2022-03-25 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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