利用纯方位角测量进行非合作目标识别和追踪算法

简介：
在航天技术快速推进的背景下，非合作目标的识别及追踪已成为空间监视与安全领域的重要研究方向。本文重点考察了一种基于纯方位角测量的新算法，在兼顾外部扰动力影响的前提下，该算法通过角度数据实现了对非合作目标的精准定位与跟踪。 基于传统的定位方法，在非合作目标的确定过程中，一般会采用距离、方位角以及时间等多种数据维度进行综合分析。然而，在实际的空间监视任务中，受限于多种技术条件的限制，在某些情况下可能不具备获取全部信息的能力，因此需要依靠单一的角度测量数据来完成目标的定位和追踪工作。这对定位和追踪算法的设计提出了更为严格的要求。由于惯性参考系中，中心天体引力以外的影响因素导致轨道面随时间发生变化，并且在初始位置和速度所张成的平面之外，真实的位置向量与速度向量超出了该平面范围；这使得经典的拉普拉斯模型不再适用于具有扰动力的动态系统。本文针对这一挑战，探讨了轨道平面法向扰动的影响，并扩展了航天器运动的拉普拉斯模型，其基础是基于位置、速度及其叉乘所构成的空间。 处于这一新的空间中，航天器的状态被表示为基于扩展拉普拉斯模型的初始位置向量和速度向量。进一步而言，在其中提及，作者推导出并建立了仅依赖于角度测量数据的观测方程。由于该观测方程是一个超定线性方程组，直接求解并非可行方案，因而采用迭代最小二乘法来估计状态变量。最后，本研究在真实的飞行条件下对所提出的方法进行了有效性测试。结果显示，在用于跟踪的装置数量达到或超过两台时，基于单一仰角测量的数据足以实现对非协作目标的精确定位和追踪。这些结果进一步证实了该创新方法在空间监视以及入侵目标预警等领域的可行性和实用性。此外，本文对航天器运动的拉普拉斯动态方程进行了扩展。在惯性参考系中，中心天体的引力作用被限定在内。航天器的状态满足一定的数学模型，在这种理想条件下可以准确预测其轨道参数。然而，实际场景中存在外力干扰因素的存在，这使得原有的理论模型无法完全适用。为了解决这一问题，我们提出了一种新的动态方程求解方法：通过将位置向量、速度向量以及它们的叉乘结果扩展到三维空间中进行综合分析，这样使得该算法能够通过单一平台的角测数据实现对自由行进目标的实时定位与跟踪。本文提出了一种基于纯方位角测量的非合作目标定位与跟踪算法，在拉普拉斯模型的基础上进行了延伸，并采用迭代最小二乘法进行计算。该方法能够有效地解决空间监视中的实际问题。该技术的发展不仅在航天器的监视和安全方面具有重要意义，而且为相关研究领域提供了宝贵的理论依据。