CN117289256B - 一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法 - Google Patents

一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于卫星追踪领域，具体涉及一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，包括：构建卫星网络，在需要监测目标时，每颗卫星的雷达系统生成扩频信号发射到大气层；卫星网络接收目标回波信号，并进行多径效应抑制处理；获取目标与卫星的距离；多次获取目标与卫星的距离并通过卡尔曼滤波更新目标位置和速度；卫星网络将各自获取的距离信息传输到中央处理站，中央处理站根据多颗卫星的测距信息，实现高精度目标追踪。本发明通过采用多颗卫星组成的卫星网络，减轻多路径效应对目标跟踪的影响，多个站点的信息相互协同，提高了目标跟踪的精度和鲁棒性，目标在复杂环境中的位置和速度估计更加准确。

Description

一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法
技术领域
本发明属于卫星追踪领域，具体涉及一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法。
背景技术
雷达系统是一种重要的远程感测技术，用于探测和跟踪目标，广泛应用于军事、航空航天、气象、导航和安全监控等领域。目标跟踪技术是雷达系统中的关键环节，用于估计目标的位置、速度和其他关键参数，以实现目标的准确跟踪和定位。传统的单颗卫星导航技术在目标跟踪方面存在一定局限性。单颗卫星导航系统对于目标的实时跟踪精度较低，特别是在目标高速移动或多路径干扰的情况下，往往难以满足要求。
在多颗卫星组成的卫星网络中，信号可能会经历多次反射和折射，导致多路径效应。这会导致信号的多次到达，使目标的跟踪和定位变得更加复杂。在多站雷达系统中，每颗卫星提供了部分信息，需要将多个卫星的观测数据有效融合，以提高目标跟踪的准确性和鲁棒性。因此，需要更有效的方法来处理多路径效应和数据融合，以解决目标跟踪中的技术问题，提高雷达系统的性能和可靠性。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，包括：
S1：部署多颗具有星间通信能力和雷达探测能力的低轨卫星，组成卫星网络，通过卫星之间的协同通信共享雷达测距信息和跟踪数据，在需要监测目标时，卫星上的雷达系统通过扩频码生成扩频序列，同时，雷达系统生成基带信号，将其与局部振荡器信号相混合并滤波后得到高频射频信号，生成的扩频序列与高频射频信号相乘，得到扩频信号，并将扩频信号通过卫星的发射天线发射到大气层；
S2：卫星网络接收目标回波信号，对接收到的目标回波信号进行多径效应抑制处理，得到经过信号处理后的目标回波信号；
S3：在卫星网络中选取一个参考卫星，根据每颗卫星处理后的目标回波信号与参考卫星信号进行交叉相关计算，得到目标与卫星的距离；多次获取目标与卫星的距离并通过卡尔曼滤波更新目标位置和速度，得到目标更精准的坐标与速度；
S4：卫星网络将各自获取的距离信息传输到中央处理站，中央处理站根据多颗卫星的测距信息，实现高精度目标追踪。
本发明的有益效果：
本发明通过采用多颗卫星组成的卫星网络，引入多站雷达系统，可以有效减轻多路径效应对目标跟踪的影响，各站卫星可以共享多径参数和观测数据，通过数据融合技术，提高了目标跟踪的可靠性和鲁棒性，多个站点的信息相互协同，从而提高了目标跟踪的精度和鲁棒性，目标在复杂环境中的位置和速度估计更加准确。
附图说明
图1为本发明的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，如图1所示，包括：
S1：部署多颗具有星间通信能力和雷达探测能力的低轨卫星，组成卫星网络，通过卫星之间的协同通信共享雷达测距信息和跟踪数据，在需要监测目标时，卫星上的雷达系统通过扩频码生成扩频序列，同时，雷达系统生成基带信号，将其与局部振荡器信号相混合并滤波后得到高频射频信号，生成的扩频序列与高频射频信号相乘，得到扩频信号，并将扩频信号通过卫星的发射天线发射到大气层；
S2：卫星网络接收目标回波信号，对接收到的目标回波信号进行多径效应抑制处理，得到经过信号处理后的目标回波信号；
S3：在卫星网络中选取一个参考卫星，根据每颗卫星处理后的目标回波信号与参考卫星信号进行交叉相关计算，得到目标与卫星的距离；多次获取目标与卫星的距离并通过卡尔曼滤波更新目标位置和速度，得到目标更精准的坐标与速度；
S4：卫星网络将各自获取的距离信息传输到中央处理站，中央处理站根据多颗卫星的测距信息，实现高精度目标追踪。
在需要监测目标时，每颗卫星的雷达系统生成扩频信号发射进大气层，包括：
雷达系统生成基带信号，将其与通过与局部振荡器信号相混合并滤波后得到高频射频信号/>，包括：
其中，为雷达中心频率，/>为高斯脉冲周期间隔，/>为脉冲序号，/>为时刻。
生成的扩频序列与高频射频信号相乘，得到扩频信号，包括：
其中，为扩频信号，/>为Gold码的扩频序列，由线性反馈移位寄存器生成两个独立的伪随机二进制序列，通过将PN序列/>和/>按位相乘来获得Gold码序列，分别为PN序列/>和/>中的各个元素。，这些元素是由伪随机序列生成器生成的，它们取值为0或1，构成了PN序列的每个时刻的值。
对接收到的目标回波信号进行多径效应抑制处理，包括：
S21：每颗卫星在接收到目标回波信号后，将这些信息传输给中央处理站，根据接收到的多径参数，/>，/>，将不同路径的回波信号成分叠加在一起，得到目标回波信号的多径效应；
目标回波信号的多径效应：
其中，为目标回波信号的多径效应，/>为多径数量，/>为目标回波信号在多径建模阶段生成的信号分量，/>为多径路径的延迟，/>为信道增益，/>为相位，/>为时刻，/>为复频域；
S22：初始化自适应滤波器的权重系数，其中，/>为自适应滤波器的初始权重系数，T为矩阵转置；
S23：卫星根据目标回波信号的多径效应和自身接收到的目标回波信号计算误差信号，根据误差信号调整自适应滤波器的权重系数；
计算误差信号：
其中，为误差信号，/>为目标回波信号，/>为自适应滤波器的初始权重系数，/>为多径数量，/>为多径路径的延迟；
调整自适应滤波器的权重系数：
其中，为自适应滤波器调整后的权重系数，/>是自适应步长，/>为自适应滤波器的初始权重系数，/>为误差信号，/>为目标回波信号在多径建模阶段生成的信号分量，/>为时刻，/>为多径路径的延迟；
S24：根据接收到的信号与自适应滤波器调整后的权重系数生成处理后的目标回波信号；
其中，为处理后的目标回波信号，/>为滤波器阶数，/>为自适应滤波器调整后的权重系数，/>为第/>颗卫星在时刻/>接收到的回波信号。
通过每颗卫星信号与参考卫星信号交叉相关计算时延得到目标与卫星的距离，包括：
使用与相应卫星发射信号相同的扩频序列对处理后的目标回波信号进行解扩；
解扩后的信号经过AD采样与参考卫星信号进行交叉相关计算，得到确定信号间时间关系的交叉相关函数，在交叉相关函数的曲线上峰值对应的时延即为卫星/>到目标再反射回来的总时延，并将时延转换为距离。
使用与相应卫星发射信号相同的扩频序列对处理后的目标回波信号进行解扩，包括：
其中，为解扩后的信号，/>为处理后的目标回波信号，/>为Gold码的扩频序列。
解扩后的信号经过AD采样与参考卫星信号进行交叉相关计算，得到确定信号间时间关系的交叉相关函数，包括：
其中，为确定信号间时间关系的交叉相关函数，/>为时延，/>为第i颗卫星，/>表示离散信号的样本数，/>为经过AD采样后的信号/>为参考卫星接收信号经采样后得到的信号，/>为离散序列。
将时延转换为距离，包括：
其中，为目标到卫星/>的距离，/>为光速，/>为/>峰值处的时延。
多次获取目标与卫星的距离通过卡尔曼滤波更新目标的位置和速度，获取目标更精准的坐标与速度，包括：
S31：在任意两个时间点分别进行测距可得到距离和，根据距离/>和/>及其测量的时间，得到目标在该两个时间点之间的速度；
其中，、/>分别为在两个不同时间点/>和/>第/>颗卫星到目标的距离；
S32：采用卡尔曼滤波器目标跟踪算法来更新位置和速度得到高精准度；
S321：初始化卡尔曼滤波器目标状态向量和状态协方差/>；其中，为卡尔曼滤波器的初始目标状态向量，/>为初始位置，/>为初始速度，/>为矩阵转置；
S322：使用状态转移矩阵进行状态预测：/>；其中，/>为在时刻根据前一时刻的状态进行预测的状态，/>为/>时刻根据前一时刻的状态进行预测的状态。
S323：更新状态协方差：；其中，/>为表示在/>时刻根据前一时刻的协方差矩阵进行更新的状态协方差，/>为/>时刻据前一时刻的协方差矩阵进行更新的状态协方差，/>为状态转移矩阵，T为矩阵转置；
S324：构建观测矩阵，计算卡尔曼增益：/>；/>描述了状态向量和观测向量之间的映射关系；
构建观测矩阵，包括：
其中，为目标位置，/>分别为每一颗卫星的位置，/> 为从这些卫星测得的目标距离；
S325：更新目标状态：；其中，，/>包含目标位置和目标速度，从而得到更精准的目标位置/>和速度/>。
中央处理站根据多颗卫星的测距信息，实现高精度目标追踪，包括：
通过卫星网络中各个卫星的数据构建距离方程，根据距离方程得到目标损失函数，通过最小化目标损失函数，得到待监测目标坐标，实现高精度目标追踪；
所述距离方程：
所述目标损失函数：
其中，为待测目标的坐标，/>为第/>个卫星的坐标，/>为卫星网络中卫星总量，/>为第/>个卫星到目标的距离。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，包括：
S1：部署多颗具有星间通信能力和雷达探测能力的低轨卫星，组成卫星网络，通过卫星之间的协同通信共享雷达测距信息和跟踪数据，在需要监测目标时，卫星上的雷达系统通过扩频码生成扩频序列，同时，雷达系统生成基带信号，将其与局部振荡器信号相混合并滤波后得到高频射频信号，生成的扩频序列与高频射频信号相乘，得到扩频信号，并将扩频信号通过卫星的发射天线发射到大气层；
S2：卫星网络接收目标回波信号，对接收到的目标回波信号进行多径效应抑制处理，得到经过信号处理后的目标回波信号；
S21：每颗卫星在接收到目标回波信号后，将这些信息传输给中央处理站，根据接收到的多径参数τp，αp，φp，将不同路径的回波信号成分叠加在一起，得到目标回波信号的多径效应：其中，x(t)为目标回波信号的多径效应，P为多径数量，s(t-τp)为目标回波信号在多径建模阶段生成的信号分量，τp为多径路径的延迟，αp为信道增益，φp为相位，t为时刻，j为复频域；
S22：初始化自适应滤波器的权重系数w(t)|t＝0＝[0,0,…,0]T；其中，w(t)为自适应滤波器的初始权重系数，T为矩阵转置；
S23：卫星根据目标回波信号的多径效应和自身接收到的目标回波信号计算误差信号：根据误差信号调整自适应滤波器的权重系数：w(t+1)＝w(t)+μe(t)x(t-τp)；其中，e(t)为误差信号，d(t)为目标回波信号，w(t+1)为自适应滤波器调整后的权重系数，μ为自适应步长，x(t-τp)为目标回波信号在多径建模阶段生成的信号分量；
S24：根据接收到的信号与自适应滤波器调整后的权重系数生成处理后的目标回波信号：其中，L为滤波器阶数，di(t)为第i颗卫星在时刻t接收到的回波信号；
S3：在卫星网络中选取一个参考卫星，对处理后的目标回波信号进行解扩，根据解扩后的信号与参考卫星信号进行交叉相关计算，得到目标与卫星的距离；多次获取目标与卫星的距离并通过卡尔曼滤波更新目标位置和速度，得到目标更精准的坐标与速度；
S4：卫星网络将各自获取的距离信息传输到中央处理站，中央处理站根据多颗卫星的测距信息，实现高精度目标追踪。
2.根据权利要求1所述的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，雷达系统生成基带信号，将其与通过与局部振荡器信号相混合并滤波后得到高频射频信号，包括：
sRF(t)＝s(t-nTp)·cos(2πfc(t-nTp))
其中，sRF(t)为高频射频信号，s(t)为雷达系统生成的基带信号，fc为雷达中心频率，Tp为高斯脉冲周期间隔，n为脉冲序号，t为时刻。
3.根据权利要求1所述的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，生成的扩频序列与高频射频信号相乘，得到扩频信号，包括：
sTX(t)＝sRF(t)·c(t)
c(t)＝A(t)·B(t)
其中，sTX(t)为扩频信号，sRF(t)为高频射频信号，c(t)为Gold码的扩频序列，ai,bi分别为PN序列A(t)和B(t)中的各个元素。
4.根据权利要求1所述的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，对处理后的目标回波信号进行解扩，根据解扩后的信号与参考卫星信号进行交叉相关计算，得到目标与卫星的距离，包括：
对处理后的目标回波信号进行解扩：其中，/>为处理后的目标回波信号，r(t)为解扩后的信号，c(t)为Gold码的扩频序列；
解扩后的信号经过AD采样与参考卫星信号进行交叉相关计算，得到确定信号间时间关系的交叉相关函数Ri[τ]，在交叉相关函数Ri[τ]的曲线上峰值对应的时延即为卫星i到目标再反射回来的总时延，并将时延转换为距离/>其中，di为目标到卫星i的距离，c为光速。
5.根据权利要求4所述的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，解扩后的信号经过AD采样与参考卫星信号进行交叉相关计算，得到确定信号间时间关系的交叉相关函数，包括：
其中，Ri[τ]为确定信号间时间关系的交叉相关函数，τ为时延，i为第i颗卫星，N表示离散信号的样本数，ri[k]为经过AD采样后的信号rd[k-τ]为参考卫星接收信号经采样后得到的信号，k为离散序列。
6.根据权利要求1所述的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，多次获取目标与卫星的距离通过卡尔曼滤波更新目标的位置和速度，获取目标更精准的坐标与速度，包括：
S31：在任意两个时间点分别进行测距可得到距离和根据距离/>和/>及其测量的时间，得到目标在该两个时间点之间的速度：/>其中，/>分别为在两个不同时间点t1和t2第M颗卫星到目标的距离；
S32：采用卡尔曼滤波器目标跟踪算法更新高精准度的位置和速度；
S321：初始化卡尔曼滤波器目标状态向量和状态协方差P0；其中，/>为卡尔曼滤波器的初始目标状态向量，x0为初始位置，v0为初始速度，T为矩阵转置；
S322：使用状态转移矩阵Fk进行状态预测：其中，/>为在k时刻根据前一时刻的状态进行预测的状态，/>为在k-1时刻根据前一时刻的状态进行预测的状态；
S323：更新状态协方差：其中，Pk|k-1为表示在k时刻根据前一时刻的协方差矩阵进行更新的状态协方差，Pk-1|k-2为k-1时刻据前一时刻的协方差矩阵进行更新的状态协方差，T为矩阵转置；
S324：根据状态向量和观测向量之间的映射关系构建观测矩阵Hk，计算卡尔曼增益：
S325：更新目标状态：包含目标位置(xk,yk,zk)和目标速度vk；其中，Zk为卫星到目标的距离矩阵，Zk＝[d1,d2,...,dm]T，dm为卫星m到目标的距离。
7.根据权利要求1所述的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，中央处理站根据多颗卫星的测距信息，实现高精度目标追踪，包括：
通过卫星网络中各个卫星的数据构建距离方程，根据距离方程得到目标损失函数，通过最小化目标损失函数，得到待监测目标坐标，实现高精度目标追踪。
8.根据权利要求7所述的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，通过卫星网络中各个卫星的数据构建距离方程，包括：
其中，di为第i个卫星到目标的距离，(x,y,z)为待测目标的坐标，(xi,yi,zi)为第i个卫星的坐标，M为卫星网络中卫星总量。
9.根据权利要求7所述的一种基于低轨通信卫星的目标远距离高精度追踪方法，其特征在于，根据距离方程得到目标损失函数，包括：
其中，L(x,y,z)为目标损失函数，(x,y,z)为待测目标的坐标，(xi,yi,zi)为第i个卫星的坐标，M为卫星网络中卫星总量，di为第i个卫星到目标的距离。
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