本發(fā)明涉及一種星上自然地標(biāo)庫優(yōu)化選擇策略，是一種結(jié)合航天器過頂預(yù)報(bào)和DPNIA算法對自然地標(biāo)庫進(jìn)行優(yōu)化選擇的解決方案，屬于自主導(dǎo)航技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
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隨著在軌運(yùn)行航天器數(shù)量的增加，航天器導(dǎo)航技術(shù)已由傳統(tǒng)的基于雷達(dá)站的導(dǎo)航方式過渡到以自主導(dǎo)航為主導(dǎo)的時(shí)代。航天器自主導(dǎo)航技術(shù)是航天器在長時(shí)間內(nèi)得不到地面測控系統(tǒng)支持的情況下，通過星上敏感器自主測量等方式獲取必要的觀測信息，再由星載處理器進(jìn)行處理，不斷確定和預(yù)報(bào)航天器軌道等參數(shù)，從而支持航天的自主運(yùn)行的一種技術(shù)。

由于自主導(dǎo)航相對于傳統(tǒng)導(dǎo)航方式擁有隱蔽性強(qiáng)、自主性高等優(yōu)點(diǎn)，在軍事上具有重要的意義，成為各國導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展的主要趨勢。

由于技術(shù)的飛速發(fā)展，出現(xiàn)了各種各樣的自主導(dǎo)航方案。主要包括：天文導(dǎo)航、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)、脈沖星自主導(dǎo)航、基于空間相對測量的聯(lián)合定軌導(dǎo)航、量子定位導(dǎo)航、基于地磁場的自主導(dǎo)航、基于自然偏振光的自主導(dǎo)航等。這些自主導(dǎo)航方案各有利弊，例如基于“星光方向+地心矢量”的天文導(dǎo)航具有成本低、技術(shù)成熟和可靠性好的優(yōu)點(diǎn)，但由于大氣層的覆蓋、地球邊緣的亮度隨高度逐漸變暗等因素使地球邊緣顯得模糊，事實(shí)上很難精確確定地球邊緣的位置。因此，利用地球敏感器直接測量得到的地心矢量精度較低，導(dǎo)致該自主導(dǎo)航方法的精度受到限制。再例如脈沖星自主導(dǎo)航擁有著應(yīng)用空域廣闊的優(yōu)點(diǎn)，但是由于星表誤差、時(shí)間測量誤差、脈沖星數(shù)以及初始位置誤差等因素的影響，導(dǎo)航精度有待進(jìn)一步提高。不同的自主導(dǎo)航方法，在不同的時(shí)期不同的要求下都各有其用武之地。

自然地標(biāo)是具有清晰輪廓特征的地物，包括海岸線、島嶼、河流、湖泊等。自然地標(biāo)由于不受國界的限制、全天候可觀測和容易識別等優(yōu)點(diǎn)，擁有著十分廣闊的應(yīng)用前景。

鑒于自然地標(biāo)的上述優(yōu)勢，基于自然地標(biāo)的航天器自主導(dǎo)航有望成為下一代新的自主導(dǎo)航方案?；谧匀坏貥?biāo)的自主導(dǎo)航就是利用地標(biāo)作為參考物，利用衛(wèi)星上的成像設(shè)備獲取地面圖像信息，并利用圖像匹配技術(shù)將獲取的圖像與事先建立的自然地標(biāo)庫進(jìn)行圖像的匹配，當(dāng)匹配成功時(shí)就可以利用地標(biāo)庫中地標(biāo)的位置信息對航天器的軌道進(jìn)行解算，從而實(shí)現(xiàn)航天器的自主導(dǎo)航。具有顯著特征的自然地標(biāo)的數(shù)量龐大，同時(shí)受星上存儲空間的限制，不可能將所有的自然地標(biāo)都存儲于星上。因此，星上自然地標(biāo)庫優(yōu)化選擇具有重要意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
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本發(fā)明的目的是提供一種星上自然地標(biāo)庫優(yōu)化選擇策略，以解決現(xiàn)有技術(shù)中航天器利用自然地標(biāo)庫進(jìn)行自主導(dǎo)航時(shí)匹配效率不高和星上存儲空間受限的問題。

本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：一種星上自然地標(biāo)庫優(yōu)化選擇策略，流程如下

利用層次分析法將優(yōu)化模型分為上下兩層；

上層優(yōu)化模型：

(1)利用Google Earth搜集具有容易識別特性的自然地標(biāo)，將這些地標(biāo)和對應(yīng)的地標(biāo)經(jīng)緯度信息組成原始的自然地標(biāo)庫；

(2)根據(jù)航天器預(yù)定軌道參數(shù)，將自然地標(biāo)作為目標(biāo)點(diǎn)利用過頂預(yù)測理論從而得到覆蓋性分析結(jié)果，該結(jié)果中包括這個(gè)軌道下每個(gè)自然地標(biāo)被覆蓋到的次數(shù)、起始時(shí)間、終止時(shí)間和持續(xù)時(shí)間；

(3)利用MATLAB編寫程序，判斷原始地標(biāo)庫中的地標(biāo)是否在覆蓋分析結(jié)果中，如果不在覆蓋分析結(jié)果中，則說明該地標(biāo)是冗余的，反之，則說明該地標(biāo)是有效的，必須保留用作下一層模型的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化；

下層優(yōu)化模型：

(1)在上層模型得到的自然地標(biāo)庫基礎(chǔ)上，建立型有序表；

(2)對步驟1中建立的有序表，首先計(jì)算它的壞點(diǎn)數(shù)N_d，并且把原始數(shù)據(jù)進(jìn)行備份；

(3)嘗試將每個(gè)記錄進(jìn)行刪除，并同時(shí)測試是否符合N_d不變性規(guī)則，如果不符合該規(guī)則，則表示此記錄有意義，這時(shí)將數(shù)據(jù)恢復(fù)到刪除該條記錄以前的狀態(tài)，相反，如果記錄刪除之后符合N_d不變性規(guī)則，則表明該條記錄沒有作用則這個(gè)記錄刪除；

(4)如果所有記錄都被測試過，則算法結(jié)束，根據(jù)最終剩下的型有序表中所有的自然地標(biāo)，建立最終優(yōu)化的自然地標(biāo)庫；

其中：地標(biāo)名稱利用符號P表示，P(i)表示的是T_s(i)所對應(yīng)地標(biāo)的標(biāo)識符；λ表示地標(biāo)的經(jīng)度信息，λ_i代表的是自然地標(biāo)P(i)所對應(yīng)的經(jīng)度信息；表示的是地標(biāo)的緯度信息，表示自然地標(biāo)P(i)所對應(yīng)的緯度信息；起始時(shí)間T_s代表某個(gè)地標(biāo)被航天器觀測到的開始時(shí)間，T_s(i)的含義是按照“起始時(shí)間”從小到大排序的第i個(gè)“起始時(shí)間”；時(shí)間間隔Δt定義為在覆蓋結(jié)果中按照起始時(shí)間T_s從小到大排序，Δt(i)的含義是T_s(i-1)和T_s(i)之間的間隔，用公式表示為Δt(i)＝T_s(i)-T_s(i-1)；壞點(diǎn)P_d，當(dāng)Δt(i)＞0.5h時(shí)，該時(shí)刻對應(yīng)的P(i)則為壞點(diǎn)；壞點(diǎn)數(shù)N_d是壞點(diǎn)P_d的個(gè)數(shù)；元素e為一個(gè)至少含有{P，T_s}的元素；集合S是關(guān)于元素e的集合，即e∈S；型有序表是在集合S的基礎(chǔ)上按照T_s從小到大排序得到的一張表。

本發(fā)明具有如下有益效果：本發(fā)明星上自然地標(biāo)庫優(yōu)化選擇策略利用層次分析法(AHP)將模型分為上下兩層。上層優(yōu)化模型是結(jié)合衛(wèi)星過頂預(yù)測技術(shù)對地標(biāo)覆蓋性進(jìn)行分析；下層優(yōu)化模型利用N_d不變算法(DPNIA)實(shí)現(xiàn)對地標(biāo)庫的優(yōu)化。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中利用圖像進(jìn)行自主導(dǎo)航時(shí)自然地標(biāo)庫匹配效率不高以及星上存儲空間受限的問題，從而極大地提高了基于自然地標(biāo)的自主導(dǎo)航的實(shí)時(shí)性，并降低了星上地標(biāo)庫的存儲空間要求，為基于自然地標(biāo)的自主導(dǎo)航技術(shù)的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

附圖說明：

圖1為本發(fā)明過頂預(yù)測理論說明示意圖。

圖2為本發(fā)明未優(yōu)化之前的自然地標(biāo)的分布圖。

圖3為本發(fā)明整體流程圖。

圖4為本發(fā)明在經(jīng)過上層優(yōu)化模型后得到的自然地標(biāo)的分布圖。

圖5為本發(fā)明利用下層優(yōu)化模型得到的自然地標(biāo)的分布圖。

圖6為本發(fā)明Δt經(jīng)過優(yōu)化前后的對比圖。

具體實(shí)施方式：

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明中所述的星上自然地標(biāo)庫優(yōu)化選擇策略作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實(shí)施例用來說明本發(fā)明，但不能用來限制本發(fā)明的范圍。

如圖1所示，為未優(yōu)化之前的自然地標(biāo)的分布圖，這些自然地標(biāo)的經(jīng)緯度范圍是從180°E～180°W，50°N～50°S。這些原始的自然地標(biāo)是通過搜集大量的具有顯著特征、易被觀測、不易變遷等屬性的自然地物而得到的。將這些自然地標(biāo)的地標(biāo)標(biāo)識符、地標(biāo)圖像特征和地標(biāo)經(jīng)緯度等信息結(jié)合到一起就形成了原始的自然地標(biāo)庫。

如圖2所示，為本發(fā)明星上自然地標(biāo)庫優(yōu)化選擇策略的整體流程圖，對該流程圖的具體描述如下：

利用層次分析法(AHP)將優(yōu)化模型分為上下兩層；

上層優(yōu)化模型

理論基礎(chǔ)：

上層優(yōu)化模型建立在過頂預(yù)測理論基礎(chǔ)上，假設(shè)衛(wèi)星軌道半長軸為a、偏心率為e、軌道傾角為i、平均角速度為n、地球赤道半徑為R_e、地球引力參數(shù)為μ、二階帶諧系數(shù)為J₂，則軌道的焦點(diǎn)周期T_Ω為：

其中為避免公式過長假設(shè)中間變量η和c，且c＝cos²i。

如圖1是衛(wèi)星從第一次降軌穿過目標(biāo)點(diǎn)緯度后，第N圈過頂示意圖。點(diǎn)A為衛(wèi)星軌道和地球赤道的交點(diǎn)，點(diǎn)C是第N圈衛(wèi)星星下點(diǎn)軌跡與目標(biāo)點(diǎn)所在緯度的交點(diǎn)，點(diǎn)D是目標(biāo)點(diǎn)在可被觀測時(shí)段的中間點(diǎn)，點(diǎn)P_s是衛(wèi)星觀測到目標(biāo)點(diǎn)的起始點(diǎn)，點(diǎn)P_e是衛(wèi)星觀測到目標(biāo)點(diǎn)的終止點(diǎn)。是目標(biāo)點(diǎn)所在緯度值，α是弧CA的弧度值，α'是弧AB的弧度值，Δλ是C點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)之間的經(jīng)度差，Δλ'是C點(diǎn)與目標(biāo)點(diǎn)相對于地心所構(gòu)成弧的弧度值。并且Δλ和Δλ'之間的關(guān)系為：

除此之外，由圖中的幾何關(guān)系可以推導(dǎo)出：

由于地球的自轉(zhuǎn)，在衛(wèi)星過頂時(shí)目標(biāo)點(diǎn)相對于視運(yùn)動會造成過頂時(shí)間預(yù)報(bào)的誤差加大。為了盡可能地消除由于地球自轉(zhuǎn)導(dǎo)致的在衛(wèi)星過頂時(shí)目標(biāo)點(diǎn)的相對視運(yùn)動，必須對θ_c角進(jìn)行適當(dāng)修正。假設(shè)地球的自轉(zhuǎn)角速度為ω_e，則可以得到修正后的值為：

其中V為：

如圖1所示，假設(shè)衛(wèi)星進(jìn)入通信區(qū)域邊界時(shí)的目標(biāo)點(diǎn)在天球上的投影與衛(wèi)星瞬時(shí)位置相對于地心構(gòu)成的邊界通信區(qū)域弧值θ₀為：

其中目標(biāo)點(diǎn)與軌道平面相對于地球中心形成的夾角為θ_TD為：

θ_TD＝sin^-1(sinΔλ'sinθ′_c) (7)

則由此可以得到

θ_CD＝cos^-1(cosΔλ'/cosθ_TD) (8)

θ_PSD＝cos^-1(cosθ₀/cosθ_TD) (9)

假設(shè)衛(wèi)星第一次降軌穿過目標(biāo)點(diǎn)緯度時(shí)刻為T₀，最終當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)和衛(wèi)星的預(yù)定軌道確定的情況下根據(jù)過頂預(yù)測理論有如下結(jié)論：

從左/右側(cè)進(jìn)入可觀測區(qū)域的時(shí)刻為：

從左/右側(cè)離開可觀測區(qū)域的時(shí)刻為：

在過頂預(yù)測理論的基礎(chǔ)上，能夠獲取預(yù)定軌道下自然地標(biāo)覆蓋結(jié)果。檢測自然地標(biāo)庫，在覆蓋結(jié)果中的自然地標(biāo)則保留，不在覆蓋結(jié)果中的則剔除。具體流程如下：

(1)利用Google Earth搜集具有容易識別等特性的自然地標(biāo)，例如火山口、海岸線、島嶼等，將這地標(biāo)和對應(yīng)的地標(biāo)經(jīng)緯度信息組成原始的自然地標(biāo)庫。

(2)根據(jù)航天器預(yù)定軌道參數(shù)，將自然地標(biāo)作為目標(biāo)點(diǎn)利用MATLAB對過頂預(yù)測理論進(jìn)行編程，從而得到覆蓋性分析結(jié)果，該結(jié)果中包括這個(gè)軌道下每個(gè)自然地標(biāo)被覆蓋到的次數(shù)、起始時(shí)間、終止時(shí)間和持續(xù)時(shí)間的信息；

(3)利用MATLAB編寫程序，判斷原始地標(biāo)庫中的地標(biāo)是否在覆蓋分析結(jié)果中。如果不在覆蓋分析結(jié)果中，則說明該地標(biāo)是冗余的。反之，則說明該地標(biāo)是有效的，必須保留用作下一層模型的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。

下層優(yōu)化模型

為了挖掘出原始數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律以及便于數(shù)據(jù)處理，本發(fā)明專利定義了如下的一些變量。

地標(biāo)名稱P

“地標(biāo)名稱”是用來區(qū)分不同的地標(biāo)的標(biāo)識符，利用符號P表示。P(i)表示的是T_s(i)所對應(yīng)地標(biāo)的標(biāo)識符。

地標(biāo)經(jīng)度λ

符號λ表示的是地標(biāo)的經(jīng)度信息，λ_i代表的是自然地標(biāo)P(i)所對應(yīng)的經(jīng)度信息。

地標(biāo)緯度

符號表示的是地標(biāo)的緯度信息，代表的是自然地標(biāo)P(i)所對應(yīng)的緯度信息。

起始時(shí)間_Ts

“起始時(shí)間”代表的是某個(gè)地標(biāo)被航天器觀測到的開始時(shí)間，利用符號T_s表示。T_s(i)的含義是按照“起始時(shí)間”從小到大排序的第i個(gè)“起始時(shí)間”。

時(shí)間間隔Δt

“時(shí)間間隔”被定義為在覆蓋結(jié)果中按照起始時(shí)間T_s從小到大排序，用符號Δt表示。Δt(i)的含義是T_s(i-1)和T_s(i)之間的間隔，用公式表示為Δt(i)＝T_s(i)-T_s(i-1)。

壞點(diǎn)P_d

“壞點(diǎn)”是本發(fā)明提出的一個(gè)概念，含義為當(dāng)Δt(i)＞0.5h時(shí)，該時(shí)刻對應(yīng)的P(i)則為壞點(diǎn)。

壞點(diǎn)數(shù)N_d

壞點(diǎn)數(shù)的含義是壞點(diǎn)P_d的個(gè)數(shù)。

元素e

e是為一個(gè)至少含有{P，T_s}的元素。它可以還有其他屬性，但必須至少含有{P，T_s}這兩種屬性。

集合S

S是關(guān)于元素e的集合，即e∈S。

型有序表

型有序表是在集合S的基礎(chǔ)上按照T_s從小到大排序得到的一張表。

下層優(yōu)化模型的具體流程如下：

(1)在上層模型得到的自然地標(biāo)庫基礎(chǔ)上，建立型有序表。

(2)對步驟1中建立的有序表，首先計(jì)算它的壞點(diǎn)數(shù)N_d，并且把原始數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。

(3)嘗試將每個(gè)記錄進(jìn)行刪除，并同時(shí)測試是否符合N_d不變性規(guī)則。如果不符合該規(guī)則，則表示此記錄有意義，這時(shí)就需要將數(shù)據(jù)恢復(fù)到刪除該條記錄以前的狀態(tài)。相反，如果記錄刪除之后符合N_d不變性規(guī)則，則表明該條記錄沒有作用則這個(gè)記錄就可以刪除。

(4)如果所有記錄都被測試過，則算法結(jié)束。根據(jù)最終剩下的型有序表中所有的自然地標(biāo)，就可以建立最終優(yōu)化的自然地標(biāo)庫。

圖5中表示是Δt在優(yōu)化前后的對比圖，可以看出經(jīng)過模型優(yōu)化后大于半小時(shí)的Δt并沒增多或減少，而大量的冗余地標(biāo)被刪除了。經(jīng)過實(shí)際測試，星上地標(biāo)庫被能壓縮到原來的11％左右。

本發(fā)明星上自然地標(biāo)庫優(yōu)化選擇策略中上層優(yōu)化模型針對設(shè)計(jì)的衛(wèi)星軌道對所有地標(biāo)庫中的自然地標(biāo)進(jìn)行過頂預(yù)測分析，從而獲取自然地標(biāo)的覆蓋特性。該軌道下未覆蓋到的自然地標(biāo)被認(rèn)為是冗余的，需要從地標(biāo)庫中剔除。而剩余的自然地標(biāo)被認(rèn)為是有價(jià)值的自然地標(biāo)，被用作下層模型的原始數(shù)據(jù)，進(jìn)行進(jìn)一步分析和優(yōu)化；下層優(yōu)化模型本質(zhì)上是建立在N_d不變性規(guī)則基礎(chǔ)上的一種優(yōu)化算法，本發(fā)明將其命名為DPNIA(Dead Point Number Invariant Algorithm)算法。從而在上層模型的基礎(chǔ)上利用該算法對自然地標(biāo)庫做進(jìn)一步的優(yōu)化選擇。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下還可以作出若干改進(jìn)，這些改進(jìn)也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。