[发明专利]基于光度序列同时估计空间失稳目标进动和自旋速率方法

权利要求书

1.一种基于光度序列同时估计空间失稳目标进动和自旋速率方法，其特征在于，该方法包括：

步骤一、获取空间失稳目标的光度序列；

步骤二、将光度序列变分模态分解为多个本征模态函数；

步骤三、计算每个本征模态函数与光度序列的互信息；

步骤四、抽取最大的两个互信息值对应的本征模态函数频率作为空间失稳目标的自旋频率和进动频率，将空间失稳目标的自旋频率和进动频率转化为空间失稳目标的进动和自旋速率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一中，获取空间失稳目标的光度序列的方法包括：

基于数值计算、实际观测和/或实验室模拟测量中的一种或多种方式获取空间失稳目标的光度序列。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤二中，将光度序列变分模态分解为多个本征模态函数，包括：

基于经典维纳滤波、希尔伯特变换和频率混合的方式将光度序列通过变分问题的构造和变分问题的求解两个过程变分模态分解为多个本征模态函数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述变分问题的构造包括：

假设每个模态是具有中心频率的有限带宽，变分问题描述为寻求K个本征模态函数u_k(t)，使得每个模态的估计带宽之和最小，约束条件为各模态之和等于输入光度序列f，具体构造步骤如下：

①通过希尔伯特变换，得到每个本征模态函数u_k(t)的解析信号，并得到其单边谱：

②将各模态解析信号混合，预估中心频率将每个模态的频谱调制到相应的基频带：

③计算解调信号梯度的平方L²范数，估计出各模态信号带宽，受约束的变分问题如下：

其中，{u_k}＝{u₁,...,u_k}、{ω_k}＝{ω₁,...,ω_k}为变分模态分解到K个本征模态函数分量及本征模态函数中心频率的集合，空间失稳目标的转动频率包含在中心频率的集合中，f为输入的光度序列，δ(t)为冲击函数，*表示卷积，j为虚数单位，光度序列f长度为T，则t∈[0,T]，s.t.表示限制条件，符号表示变量对t求偏导数。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述变分问题的求解包括：

①引入二次惩罚因子α和拉格朗日算子λ(t)，其中，二次惩罚因子α也称为平衡约束系数，将约束性变分问题变为非约束性变分问题，扩展的拉格朗日表达式如下：

②采用乘法算子交替方向法解决以上变分问题，通过交替更新和寻求扩展拉格朗日表达式的鞍点，其中的取值问题可表述为：

其中，*表示卷积，n表示迭代次数，j为虚数单位，光度序列f长度为T，则t∈[0,T]，ω_k等同于等同于u_i表示第i个模态函数，X表示直至二阶导均可积且平方可积的空间，符号表示变量对t求偏导数；利用Parseval/Plancherel傅里叶等距变换，将的取值问题转变到频域：

将角频率ω用ω-ω_k代替，则：

转换为非负频率区间的积分形式：

此时，二次优化问题的解为：

根据同样的过程，首先将中心频率的取值问题转换到频域：

解到中心频率的更新方法：

其中，相当于当前余量的维纳滤波；为当前模态函数功率谱中心；对进行傅里叶逆变换，其实部则为{u_k(t)}；

变分模态的模态分量在频域不断更新，再通过傅里叶变换到时域，分解为多个本征模态函数；具体流程如下：

①初始化和迭代次数n均为0；

②根据非负频率区间的积分形式公式和中心频率的更新方法更新u_k和ω_k；

③更新λ，其中τ为步长更新系数：

④对于给定判别精度e＞0，若则停止迭代，否则返回步骤②～④。