【摘要】：隨著空間技術(shù)的快速發(fā)展和人類(lèi)探索太空步伐的加快,越來(lái)越多的空間目標(biāo)被送入太空,地球外層空間正逐漸演變成新的軍事斗爭(zhēng)之地。在這種新的斗爭(zhēng)形勢(shì)下,能否對(duì)太空進(jìn)行有效地控制決定著國(guó)家的軍事力量和國(guó)防安全。因此,對(duì)空間目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)的研究具有重大的軍事意義。空間目標(biāo)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要的任務(wù)是對(duì)空間目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)、跟蹤和識(shí)別以及確定目標(biāo)類(lèi)型、大小和軌跡等特性,它是進(jìn)入、了解和控制地球外層空間的基礎(chǔ),在未來(lái)的空間攻防戰(zhàn)中將起到關(guān)鍵性的作用。針對(duì)復(fù)雜星空背景下的空間目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤需求,論文圍繞空間目標(biāo)檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)設(shè)計(jì)、望遠(yuǎn)鏡指向定位、星空背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤等重點(diǎn)與難點(diǎn)問(wèn)題,開(kāi)展了系統(tǒng)深入地研究工作。論文主要工作如下:首先,針對(duì)現(xiàn)有天文觀測(cè)設(shè)備不滿(mǎn)足空間目標(biāo)全自動(dòng)觀測(cè)要求的問(wèn)題,本文從理論上設(shè)計(jì)了一套全自動(dòng)空間目標(biāo)檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)。該系統(tǒng)在現(xiàn)有天文觀測(cè)設(shè)備的基礎(chǔ)上加入了計(jì)算機(jī)控制、CCD圖像獲取和相關(guān)的適配轉(zhuǎn)接設(shè)備等,形成觀測(cè)和控制協(xié)同的反饋系統(tǒng)。系統(tǒng)利用大視場(chǎng)相機(jī)擴(kuò)大觀測(cè)范圍,以便于望遠(yuǎn)鏡指向定位和空間目標(biāo)檢測(cè);利用小視場(chǎng)相機(jī)觀測(cè)目標(biāo)以獲得目標(biāo)輪廓、灰度和尺寸等特征信息,便于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)跟蹤。另外,本文給出了系統(tǒng)的硬件連接和軟件設(shè)計(jì)方案,并分析了技術(shù)難點(diǎn)。其次,針對(duì)當(dāng)前望遠(yuǎn)鏡手動(dòng)指向定位存在人為誤差和過(guò)程繁瑣問(wèn)題,本文提出了基于星圖匹配和相機(jī)姿態(tài)解算的望遠(yuǎn)鏡指向自動(dòng)定位算法。該算法首先利用星圖匹配算法提取出星圖中的導(dǎo)航恒星,并確定導(dǎo)航恒星的天球坐標(biāo);然后將導(dǎo)航恒星的天球坐標(biāo)轉(zhuǎn)換成地平坐標(biāo)系下的坐標(biāo);最后利用相機(jī)姿態(tài)解算模型得到相機(jī)的瞬時(shí)指向。本文利用仿真星圖對(duì)提出的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的精度和有效性。然后,針對(duì)空間小目標(biāo)的暗弱特性和空間環(huán)境背景干擾以及CCD成像噪聲等情況,本文提出了星空背景下基于VIBE背景建模算法的空間弱小目標(biāo)檢測(cè)和軌跡判決算法。該算法首先利用點(diǎn)目標(biāo)增強(qiáng)和背景抑制算法對(duì)星圖中的暗弱目標(biāo)進(jìn)行增強(qiáng),然后利用VIBE背景建模算法檢測(cè)運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)前景,最后利用空間目標(biāo)提取和軌跡判別算法提取出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。實(shí)驗(yàn)表明,與原始VIBE算法相比,本文提出的算法能有效地檢測(cè)星圖中的暗弱運(yùn)動(dòng)目標(biāo),且能提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。最后,針對(duì)大、小視場(chǎng)切換過(guò)程中目標(biāo)持續(xù)運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致目標(biāo)丟失和小視場(chǎng)下空間目標(biāo)旋轉(zhuǎn)、邊緣輪廓和灰度變化較大難以持續(xù)跟蹤等問(wèn)題,本文研究了基于卡爾曼濾波的目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)算法和基于KCF的多尺度目標(biāo)跟蹤算法。在大、小視場(chǎng)切換過(guò)程中,望遠(yuǎn)鏡調(diào)整指向的同時(shí)目標(biāo)也一直在運(yùn)動(dòng),為了避免目標(biāo)丟失,本文采用基于卡爾曼濾波的軌跡預(yù)測(cè)算法對(duì)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)位置進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)表明,該算法在有限幀內(nèi)對(duì)目標(biāo)線性運(yùn)動(dòng)軌跡的預(yù)測(cè)精度能達(dá)到系統(tǒng)要求。另外,在小視場(chǎng)觀測(cè)模式下,本文采用基于KCF的多尺度目標(biāo)跟蹤算法對(duì)具有一定輪廓的空間目標(biāo)進(jìn)行跟蹤。實(shí)驗(yàn)表明,該跟蹤算法能有效地克服目標(biāo)旋轉(zhuǎn)、尺度和灰度變化等情況,達(dá)到對(duì)空間運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行持續(xù)跟蹤的要求。
【圖文】：

圖 2-3 系統(tǒng)硬件連接架望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)的軟件總框架如圖 2-4 所示，框架主像和待觀測(cè)目標(biāo)的軌道 TLE 數(shù)據(jù)，，輸出是觀測(cè)指向定位、空間目標(biāo)檢測(cè)和定位、空間目標(biāo)跟位是獲取望遠(yuǎn)鏡的初始指向，也可以對(duì)望遠(yuǎn)鏡當(dāng)?shù)闹赶蝾A(yù)測(cè)位置，等待空間目標(biāo)的出現(xiàn)；空間當(dāng)空間目標(biāo)出現(xiàn)在視場(chǎng)內(nèi)時(shí)，檢測(cè)算法能快速其進(jìn)行精確地定位；空間目標(biāo)跟蹤和成像是對(duì)成像影像，根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的規(guī)律調(diào)整望遠(yuǎn)鏡指TLE數(shù)據(jù)

圖 2-3 系統(tǒng)硬件連接軟件框架標(biāo)觀測(cè)望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)的軟件總框架如圖 2-4 所示，框架主要的CD 圖像和待觀測(cè)目標(biāo)的軌道 TLE 數(shù)據(jù)，輸出是觀測(cè)目標(biāo)望遠(yuǎn)鏡指向定位、空間目標(biāo)檢測(cè)和定位、空間目標(biāo)跟蹤和指向定位是獲取望遠(yuǎn)鏡的初始指向，也可以對(duì)望遠(yuǎn)鏡當(dāng)前指夠準(zhǔn)確的指向預(yù)測(cè)位置，等待空間目標(biāo)的出現(xiàn)；空間目標(biāo)核心，當(dāng)空間目標(biāo)出現(xiàn)在視場(chǎng)內(nèi)時(shí)，檢測(cè)算法能快速、準(zhǔn)標(biāo)并對(duì)其進(jìn)行精確地定位；空間目標(biāo)跟蹤和成像是對(duì)目標(biāo)取目標(biāo)成像影像，根據(jù)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的規(guī)律調(diào)整望遠(yuǎn)鏡指向，目標(biāo)軌道TLE數(shù)據(jù)
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TH751

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2626376