[发明专利]一种利用RCS的航天器姿态稳定性判别方法

说明书

技术领域

本发明属于航天测量与控制领域，涉及一种利用RCS的航天器姿态稳定性判别方法，适用于利用雷达RCS测量时间序列判别航天器姿态稳定性。

背景技术

地基雷达探测是目前进行非合作空间目标监视的主要手段之一。航天器故障期间，特别是卫星下行遥测中断时，航天测控网已不能完成对卫星故障的分析判断，需要通过非合作式的测量手段对目标进行测量，与航天器正常状态时的非合作式测量数据进行对比，分析判断故障目标状态，为航天器故障抢救的方案决策提供技术支持。

RCS是航天器目标特性的重要参数，由于空间目标的运动、空间环境及测量设备等因素导致了目标RCS测量值的不确定性，使得利用RCS进行航天器姿态的精确估计比较困难。但是对于翻滚和三轴稳定两种姿态的航天器，前者相对于雷达视线的姿态角变化快于后者，因此翻滚姿态目标的RCS序列比三轴稳定姿态目标的RCS序列起伏快，由此可以判定航天器的姿态稳定性。马君国等利用高阶统计量识别空间目标(马君国，赵宏钟，张军等.基于高阶统计量的低分辨率雷达空间目标识别[J].信号处理.2006，22(2)：211-214)，采用多假设检验作为分类器识别三轴稳定卫星、自旋稳定卫星和碎片三类典型空间目标，但是该方法建立在仿真数据基础上，实测数据证实其识别率较低。徐昕等利用小波变换提取空间目标RCS均值、有效秩和最大奇异值等特征，采用模糊分类识别三轴稳定和自旋稳定目标，该方法在单圈跟踪数据中选取实验数据进行识别时，，空间目标与雷达之间的距类、角度等信息都比较稳定，数据所携带的类别信息相对比较少，造成模糊识别的识别率较低(小于60％)且运行效率不高。(徐昕，赵安军，吉莎杉等.基于RCS的空间目标识别研究[J].火力与指挥控制.2010，35(10)：134-136)。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种利用RCS的航天器姿态稳定性判别方法，采用BP神经网络的方法进行目标姿态稳定分类的方法。

技术方案

一种利用RCS的航天器姿态稳定性判别方法，其特征在于步骤如下：

步骤1判断RCS序列格式是否正确：当某圈次输入的RCS序列与时间序列及雷达设备跟踪状态序列长度一致时，依据雷达设备跟踪状态剔除无效点后，将RCS序列和时间序列按1分钟1段进行分段，得到分段的RCS序列

步骤2：对分段的RCS序列进行小波变换并提取特征，具体步骤如下：

步骤a：将分段的RCS序列以进行离散小波变换得到离散小波变换系数，其中，x(n)为窄带雷达RCS数据，n＝0，1，Λ，N，N为雷达观测数据的长度b＝1，2，...，N，a＝1，2，...，M为尺度参数，b＝1，2，...，N为时间参数；

步骤b：以A＝|W_x(a，b)|，然后由A提取的7个有效统计特征如下：

最大值和均值之比特征：提取A中元素最大值a，均值得到最大值和均值之比特征为：t₁＝a/b；

最大奇异值特征：将A看作M×N维矩阵，则分别存在一个M×M维和N×N维酉阵U和V，使得A＝U∑V^H，并按σ₁₁≥σ₂₂≥Λ≥σ_hh≥0顺序排列，最大奇异值特征为：t₂＝σ₁₁；其中上标H表示矩阵的共轭转置，∑是一个M×N维对角矩阵，其主对角线上的元素是非负的，h＝min(M，N)；