高 遠, 陸志灃, 周金鵬, 賴 鵬, 從光濤
(上海機電工程研究所,上海 201109)
近年來,敏捷成像衛星技術迅猛發展,因其衛星平臺的靈巧性及成像載荷的工作模式多樣性,能夠更為快速地獲取高質量圖像信息,因而越來越多地應用于各國軍事領域,服務于戰場態勢監視及重點目標偵察任務[1-3]。敏捷成像衛星系統由空間段的敏捷成像衛星以及地面段的接收遙測系統與任務系統組成。敏捷成像衛星系統工作的一般過程為:地面任務系統通過處理成像任務生成衛星任務方案;以任務指令的形式控制衛星在過頂時段內實現對地成像;將成像結果傳回地面;最終由地面任務系統處理結果數據,獲得戰場態勢[4-5]。
隨著衛星技術在軍事領域的應用,衛星支援下的體系化作戰已逐漸成為一種新型的作戰模式[6-10]。在此背景下,如何開展敏捷成像衛星作戰運用下的體系對抗仿真、研究這一新式作戰模式成為該領域新興研究熱點。但實際成像衛星系統功能組成及運作機理復雜,據此建立的細粒度數字衛星模型往往重視分系統細節,并未考慮與作戰系統的互聯接口,導致所建立的衛星仿真系統要素欠缺、靈活性與拓展性差,無法與其他體系仿真要素直接集成,難以支撐體系級作戰仿真。因此,建立適用于體系仿真的敏捷成像衛星系統仿真模型具有現實意義[11-16]。
敏捷成像衛星系統由空間段的敏捷成像衛星以及地面段的接收遙測與任務系統組成。成像衛星主要包括平臺、動力系統、電荷耦合器件、光學載荷傳感器、通信設備等組件模塊,負責空間軌道保持、成像任務執行及態勢數據回傳任務;遙測系統主要指地面站系統,包括數據處理及轉發模塊,主要用于數據接收及指令上行;任務系統主要包括成像衛星任務規劃模塊及回傳數據處理模塊,負責衛星任務的生成及控制、情報信息接收處理。
敏捷成像衛星系統支援下的典型作戰工作流程如圖1所示。
圖1 敏捷成像衛星系統支援下的典型作戰工作流程Fig.1 Typical operation workflow supported by agile imaging satellite systems
典型作戰工作流程可分為以下幾個階段。(1)作戰任務獲取與成像任務生成階段:地面任務系統接收作戰指揮系統的作戰任務信息,通過目標區域分解、任務規劃等生成衛星任務序列,并對應產生指向轉移等控制指令序列;(2)指令上傳階段:地面任務系統根據規劃后的衛星成像任務時序,通過地面站系統向敏捷成像衛星傳遞指向控制指令序列;(3)對地成像階段:敏捷成像衛星根據任務系統上傳的指令信息擺動傳感器,執行對地成像任務;(4)成像數據下傳階段:敏捷成像衛星通過通信設備將成像數據下傳至地面站,再由地面站將數據轉發至地面任務系統;(5)成像數據處理階段:地面任務系統從接收的成像數據中處理獲取目標信息,將目標信息報送作戰指揮系統。
通過建模對象分析,將敏捷成像衛星系統建模轉化為對敏捷成像衛星與地面系統的建模,基于組件化建模方法及敏捷成像衛星支援下的作戰活動流程分析完成系統集成構建。敏捷成像衛星系統建??傮w設計如圖2所示。
圖2 敏捷成像衛星系統建??傮w設計Fig.2 Overall design of modeling for agile imaging satellite systems
基于組件化建模方法,將敏捷成像衛星模型拆分成衛星平臺模型、衛星機動組件模型、光學成像傳感器組件模型、通信設備組件模型,各組件通過參數化配置實現模型快速生成,經接口組裝即可配置成敏捷成像衛星模型。按功能組成將地面系統模型分為地面站模型與任務系統模型,模擬地面系統的系統功能及工作流程。
2.2.1 衛星平臺建模
衛星平臺模型主要實現整星姿態轉移、電量及存儲容量管理等功能,計算輸出衛星當前指向姿態、實時存儲及電量等平臺信息。
(1)姿態機動能力。當點到點機動時,衛星姿態機動速度如表1所示,表1中機動角度及機動并穩定時間為輸入參數。
表1 衛星點到點機動速度Tab.1 Satellite point-to-point maneuvering speed
擺動成像的機動角度φ由歐拉軸/角參數式求取,對應的機動并穩定時間t可通過表1利用線性插值獲得。
(2)電量維護。假設電池單位時間充電量為Pc,光學載荷工作單位時間耗電量為Ph,滿電容量為Pmax,設仿真過程的實時電量為P(t),且P(t) 式(1)中Δt為仿真周期;xt為非地影標志,xt= 0表示衛星當前在地影內,xt= 1 表示衛星當前不在地影內;yt表示衛星當前工作狀態,yt= 0 表示衛星當前未成像,yt= 1表示衛星當前正在成像。 (3)存儲維護。假設光學載荷工作單位時間數據產生量為Ds,回傳速率為Dc,固存滿載容量為Dmax,設仿真過程的實時可用存儲為D(t),且D(t) 式(2)中zt為回傳標志,zt= 1 表示衛星當前已回傳,zt= 0表示衛星當前未回傳。 2.2.2 衛星機動組件建模 衛星機動組件模型主要實現衛星軌道運動的模擬。為滿足體系對抗仿真需求,保證一定的推算精度,基于J2攝動模型,利用經典軌道六根數(a,e,ω,i,Ω,f)與衛星地心慣性系的轉換關系,在輸入六根數的情況下,積分推算衛星軌道參數,六根數中a為軌道半長軸、e為軌道偏心率、ω為近地點輻角、i為軌道傾角、Ω為升交點赤經、f為真近點角??紤]地球形狀J2攝動的軌道動力學微分方程見式(3)。 式(3)中,vSi=[vx vy vz]T、rSi=[x y z]T為衛星在地心慣性坐標系下的速度與位置矢量,Re為地球半徑,μ為地心引力常數。 采用RK4 的方法,即可在仿真驅動下完成軌道積分推算,輸出衛星平臺的運動信息。 2.2.3 光學成像傳感器組件建模 光學成像傳感器組件模型主要模擬電荷耦合器件相機的成像過程及成像能力。為適應體系仿真需求,將成像輸出結果轉換成目標檢測結果,模型的解算方法流程見算法1。 其中,利用星地幾何求取目標的視線角度,即目標指向與本體系z軸的夾角αT。若目標在傳感器的視場內,需滿足 式(4)中,α(t)為光學傳感器視軸當前指向角,β為光學傳感器視場角。 衛星擺動成像圖像分辨率計算公式為 |rSe算法1 光學成像傳感器組件模型解算方法輸入:rTe、rSe:目標、衛星在地心系下的位置矢量opT:目標的光學特性信息poS:光學成像傳感器指向矢量輸出:od:光學成像傳感器探測結果1 初始算法參數2 求目標視線角αT ←a cos[rTe ?rSe/|rTe|×]|)3 求傳感器擺角α(t)←a cos[]poS×rSe/()||poS×| |rSe 4 if |αT - α(t)|< β/2 then 5 判定目標在視場內od1 ←1 6 求成像分辨率od2 ←ω ←(δ2 - δ1)?r 7 求目標位置信息od3 ←rTe + σ 8 if od2 ≤ωmin then 9 判定目標可被檢出od4 ←1 10 else 11 判定目標不可被檢出od4 ←0 12 end if 13 od ←(od1 od2 od3 od4)14 else 15 od ←(0 0 0 0)16 end if 17 return od 式(5)中,r為光學傳感器星下分辨率,RS為衛星地心距。 在視場檢查的基礎上,由成像圖像分辨率與最小可檢測分辨率ωmin的相對大小即可判斷目標可否被探測到,再通過定位準確度σ疊加探測誤差獲取定位結果,最終輸出探測結果信息od,包括目標是否在傳感器視場內od1、成像分辨率od2、目標位置od3、是否可檢出od4。 2.2.4 衛星通信組件建模 通信設備組件模型主要模擬衛星通信過程,將光學傳感器的探測信息傳送至地面系統,并接收來自地面系統的指令信息,針對體系仿真的需求,只模擬通信數據收發過程及通信延遲效果。 2.3.1 地面站建模 地面站模型主要模擬地面站系統的通信過程,接收衛星數據上傳,并上傳指令信息,針對體系仿真的需求,只模擬地面站通信數據收發過程及通信延遲效果。 2.3.2 任務系統建模 任務系統模型主要模擬成像任務生成、任務規劃等工作過程。 (1)成像任務生成。針對指揮系統模型下達的點目標偵察、區域目標搜索等作戰任務,將其中的區域目標通過區域分解等方法將作戰任務區域劃分為光學載荷能夠單幅成像覆蓋的成像任務,利用光學載荷的點成像模式、推掃成像模式完成成像任務。 圖3 為等幅寬區域任務分解及推掃過程示意圖。d為星下幅寬,可利用式(6)計算得到。 圖3 區域任務分解及推掃過程示意圖Fig.3 Schematic diagram of regional task decomposition and push-broom process (2)成像任務規劃。體系仿真過程中作戰任務具有在線分配的動態性,同時需要實現任務規劃過程的高效自動化解算?;诖?,需要在考慮成像約束條件的前提下,根據衛星的任務狀態以及新晉任務的屬性特征完成敏捷衛星成像任務規劃?;趧討B插入的成像任務規劃算法的運行流程見算法2。 算法2 基于動態插入的成像任務規劃算法輸入:[wst,wet]:作戰任務時段rTe:目標在地心系下的位置矢量rSe、vSe:衛星在地心系下的位置、速度矢量m ={m1,m2,…,mn}:待進行規劃的成像任務集合Q={[Qst1,Qet1],[Qst2,Qet2],…,[Qstu,Qetu]}:已排時段輸出: 算法2 中,輸入的待規劃成像任務集為m={m1,m2,…,mn},作戰任務時段為[wst,wet],已經安排的任務M={M1,M2,…,Mu},Q=為對應的成像任務時序,表示已安排任務Mj的開始成像時間與結束成像時間,1 ≤j≤u。在每個仿真周期內,當經新晉任務不為空時,按照以下步驟進行任務規劃: step1:按優先級先后從m中取待規劃成像任務mi,0 step2:根據mi的任務區域長度Li及傳感器對地成像掃描速度v計算成像任務用時cti,cti=Li/v。若成像任務為點成像任務,則Li=d; step3:在[lsti,leti]內,確定成像任務插入點,選取成像時段[sti,eti]。 若[lsti,leti]內已排成像任務占用時間為Q′=對應可用時間為在Q″內,按照由前向后的順序,判斷各時段的時間長度是否大于cti+pt,pt為成像準備時間,若某時段Q″j=的時間長度大于cti+pt,則進行成像約束檢查,成像約束包括以下幾種。 (1)擺動約束:成像過程的傳感器擺動角度應在機械擺動限幅內,即 其中,αi為執行任務mi時傳感器的擺角,αmax為機械擺動限幅。 (2)電量及存儲約束:插入任務mi后的任務序列對衛星電量及存儲的消耗需要滿足閾值限制,即 其中,Ptmax表示傳感器的單軌最大成像時長,Dtmax表示最大允許存儲量。 (3)太陽高度角約束:光學任務指定成像的太陽高度角的范圍,以保證圖像質量,即 其中,γi為執行任務mi時的太陽高度角,γmin為保證一定圖像質量的最低太陽高度角。 在Q″內,若某時段Q″j的時間長度小于cti+pt,則按上述過程繼續下一時段元素Q″j+1的判斷,直至尾元素,輸出計算結果。 在構建敏捷成像衛星系統仿真模型的基礎上,根據總體設計,集成敏捷成像衛星系統仿真系統,基于仿真系統開展仿真驗證試驗,檢驗所建立模型的準確性以及在作戰體系仿真中的實用性。 仿真參數設置如表2所示。 表2 仿真參數設置Tab.2 Simulation parameters setting (1)衛星機動組件模型驗證。采用STK軟件對比試驗對衛星機動組件模型準確性進行驗證。仿真衛星軌位與STK運行結果的對比如圖4所示,圖4中橫坐標為時間,縱坐標為位置相對誤差,從圖4中可以看出,各方向的相對位置誤差均低于0.01%,能夠滿足體系仿真需求。 圖4 衛星仿真位置對比誤差Fig.4 Position comparison error of satellite simulation (2)其他模型驗證。仿真參數設置同表2,選取同軌多點目標場景進行模型仿真試驗,主要驗證敏捷成像衛星模型與地面系統模型的設計合理性與準確性。仿真目標設置如表3所示。 表3 衛星成像任務設置Tab.3 Imaging task of satellite 仿真過程中,系統經任務規劃仿真得到的任務序列為:“艦艇1→目標點2→目標點3→目標點7→目標點1→目標點5→目標點9→目標點4→目標點6→目標點8”。仿真結果顯示,衛星依次沿上述任務序列進行過境成像,仿真結果與設計預期相符,表明成像任務規劃方法以及任務系統模型準確有效,仿真過程成像路徑如圖5所示。 圖5 多點目標場景仿真成像路徑Fig.5 Simulation imaging path of multi-point target scene 仿真成像過程中,衛星傳感器指向角變化過程如圖6-7 所示。圖中覆色區域為傳感器姿態轉移限幅范圍,從中可以看出,傳感器能夠根據任務序列對每個任務進行擺動成像,傳感器指向轉移過程滿足姿態幅度限制以及機動能力約束,設計結果合理,各模型可滿足體系仿真對敏捷成像衛星的應用需求。 圖6 傳感器指向俯仰角變化曲線Fig.6 Change curve of sensor pointing pitch 圖7 傳感器指向方位角變化曲線Fig.7 Change curve of sensor pointing azimuth 仿真參數設置同表2,衛星成像任務設置如表4所示,仿真過程活動事件記錄如表5所示。 表4 衛星成像任務設置Tab.4 Imaging task of satellite 表5 仿真過程信息Tab.5 Information of Simulation process 從表5 中可以看出,所構建的敏捷成像衛星系統模型可功能模擬衛星軌道運動、載荷探測、通信傳輸、作戰支持等工作活動。在仿真場景中,目標2 作為新增任務,被排入成像任務隊列,衛星以“點目標-目標1->點目標-目標2->區域目標-目標3”的順序依次完成成像任務,并最終以目標2 作為打擊目標實施作戰。仿真過程及結果表明,所構建的敏捷成像衛星仿真系統可有效支撐天基信息支援作戰體系仿真。敏捷成像衛星仿真過程如圖8所示。 圖8 敏捷成像衛星仿真過程Fig.8 Simulation process of agile imaging satellite system 基于體系對抗的仿真應用背景,本研究采用組件化建模方法構建了敏捷成像衛星平臺模型、衛星機動組件模型、光學成像傳感器組件模型、通信設備組件模型,設計構建了衛星地面站模型以及基于任務動態插入的敏捷成像衛星地面任務系統模型,在集成敏捷成像衛星系統仿真系統的基礎上,通過仿真試驗驗證了所構建的敏捷成像衛星系統模型能夠實現自動化成像任務編排,模擬敏捷成像偵察過程,滿足衛星作戰運用背景下的體系對抗仿真需求。2.3 地面系統建模
3 仿真試驗
3.1 模型準確性驗證
3.2 體系仿真應用
4 結 論