卫星载荷效能评估方法、装置、设备及可读存储介质与流程

1.本公开涉及航天器载荷技术领域，具体涉及一种卫星载荷效能评估方法、装置、设备及可读存储介质。


背景技术：

2.卫星探测载荷能够实现对广域背景下的目标进行实时探测，拥有探测精度高、抗干扰能力强、覆盖范围广、时效性强等特点。现有卫星载荷性能参数是根据特定的背景辐射特性及目标辐射特性计算是否能被载荷探测到来设计的。在卫星载荷实际工作时，根据下垫面、时相等的不同，探测背景复杂多样，除了固定的背景外还可能存在移动的干扰背景，以上均会严重影响卫星载荷的实际使用效能。
3.当前卫星载荷效能评估方法主要采用基于背景、目标的光学模型仿真实现，能够评估在不同探测谱段、探测几何、光照条件、目标参数、背景类型下的载荷效能。每次进行卫星载荷效能评估均需要运行仿真，需要进行大量的有限元分析，仿真耗时较多。


技术实现要素：

4.为了解决相关技术中的问题，本公开实施例提供一种卫星载荷效能评估方法、装置、设备及可读存储介质。
5.第一方面，本公开实施例中提供了一种卫星载荷效能评估方法，包括：
6.计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比；
7.统计所述目标生命周期中所述目标的信杂比超过阈值的比例作为目标探测可用度；
8.分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型；
9.利用所述可用度模型评估卫星载荷效能。
10.根据本公开的实施例，所述云参数包括云的位置、数量、速度、面积以及辐射强度。
11.根据本公开的实施例，所述计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比，包括：
12.确定不同云参数下目标的最大辐射强度；
13.以目标为中心设置边长n
×
n和m
×
m的邻域滑窗，利用m
×
m邻域减去n
×
n邻域的背景辐射强度均值为邻域背景平均辐射强度，m
×
m邻域减去n
×
n邻域的辐射强度标准差为邻域背景空域杂波；其中，n小于m，且均为自然数；
14.根据所述目标的最大辐射强度、邻域背景平均辐射强度、邻域背景空域杂波计算目标的信杂比。
15.根据本公开的实施例，所述分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型，包括：
16.建立所述目标的信杂比、不同云参数之间的独立解析模型；
17.根据所述独立解析模型构建可用度模型；
18.利用回归分析方法确定所述可用度模型的模型系数。
19.根据本公开的实施例，所述可用度模型的形式为多项式、指数函数、对数函数、双曲线、三角函数、高斯函数、洛伦兹函数、泊松分布函数中的一种。
20.第二方面，本公开实施例中提供了一种卫星载荷效能评估装置，包括：
21.计算模块，被配置为计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比；
22.统计模块，被配置为统计所述目标生命周期中所述目标的信杂比超过阈值的比例作为目标探测可用度；
23.建立模块，被配置为分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型；
24.评估模块，被配置为利用所述可用度模型评估卫星载荷效能。
25.根据本公开的实施例，所述云参数包括云的位置、数量、速度、面积以及辐射强度。
26.根据本公开的实施例，所述计算模块包括：
27.第一确定子模块，被配置为确定不同云参数下目标的最大辐射强度；
28.第一计算子模块，被配置为以目标为中心设置边长n
×
n和m
×
m的邻域滑窗，利用m
×
m邻域减去n
×
n邻域的背景辐射强度均值为邻域背景平均辐射强度，m
×
m邻域减去n
×
n邻域的辐射强度标准差为邻域背景空域杂波；其中，n小于m，且均为自然数；
29.第二计算子模块，被配置为根据所述目标的最大辐射强度、邻域背景平均辐射强度、邻域背景空域杂波计算目标的信杂比。
30.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如第一方面任一项所述的方法。
31.第四方面，本公开实施例中提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的方法。
32.根据本公开实施例提供的技术方案，提供一种基于解析公式的卫星载荷效能评估方法，通过计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比，统计所述目标生命周期中所述目标的信杂比超过阈值的比例作为目标探测可用度，分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型，利用所述可用度模型评估卫星载荷效能，能有效缩短遥感等领域典型卫星载荷的效能评估时间。
33.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
34.结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。在附图中：
35.图1示出根据本公开实施例的卫星载荷效能评估方法的流程图。
36.图2示出根据本公开实施例的卫星载荷效能评估装置的结构框图。
37.图3示出根据本公开实施例的电子设备的结构框图。
38.图4示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
39.下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施例，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施例无关的部分。
40.在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。
41.另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
42.在本公开中，如涉及对用户信息或用户数据的获取操作或向他人展示用户信息或用户数据的操作，则所述操作均为经用户授权、确认，或由用户主动选择的操作。
43.当前卫星载荷效能评估方法主要采用基于背景、目标的光学模型仿真实现，能够评估在不同探测谱段、探测几何、光照条件、目标参数、背景类型下的载荷效能。每次进行卫星载荷效能评估均需要运行仿真，需要进行大量的有限元分析，仿真耗时较多。
44.图1示出根据本公开实施例的卫星载荷效能评估方法的流程图。如图1所示，所述卫星载荷效能评估方法包括以下步骤s101-s104：
45.在步骤s101中，计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比。
46.具体地，步骤s101计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比，包括：确定不同云参数下目标的最大辐射强度；以目标为中心设置边长n
×
n和m
×
m的邻域滑窗，利用m
×
m邻域减去n
×
n邻域的背景辐射强度均值为邻域背景平均辐射强度，m
×
m邻域减去n
×
n邻域的辐射强度标准差为邻域背景空域杂波；其中，n小于m，且均为自然数；根据所述目标的最大辐射强度、邻域背景平均辐射强度、邻域背景空域杂波计算目标的信杂比。
47.其中，考虑卫星载荷(例如天基红外探测系统)的空间分辨率远远大于目标尺寸，此时可近似将目标认为是点目标，本公开中涉及的目标包括但不限于飞机、航天器、飞艇、运载等，目标所处的固定背景可以是平原、山地、沙漠、湖泊、海洋、深空等场景，干扰背景可以是非目标的飞行器、烟雾、云层等。
48.单帧图像中点目标能被检测出的前提是目标与其邻域背景存在一定的差异性，检测时以目标为中心设置边长为ln的滑动窗口，邻域背景辐射强度均值μb为滑窗中除了目标部分的背景平均辐射强度，邻域背景空域杂波σb为滑窗中除了目标部分的背景辐射强度标准差。信杂比(signal to clutter ratio,scr)定义为目标最大辐射强度与邻域背景平均辐射强度差的绝对值跟邻域背景空域杂波比，公式如下所示：
[0049][0050]
本公开中，为了充分评估实际场景中云不同参数对卫星载荷效能的影响，生成目标与不同云参数(云的位置、数量、面积、速度、辐射强度)下仿真场景数据，然后确定场景中目标的最大辐射强度，再以目标为中心设置例如边长为5
×
5和11
×
11的滑动窗口，利用11
×
11邻域中减去5
×
5邻域部分的背景辐射强度均值为邻域背景平均辐射强度，辐射强度标准差为邻域背景空域杂波，然后计算得到目标的信杂比。其中，仿真图像数据采用在轨实际
获取的红外图像作为背景，叠加经高斯弥散的红外弱小目标和云参数可调的云得到。
[0051]
在步骤s102中，统计所述目标生命周期中所述目标的信杂比超过阈值的比例作为目标探测可用度。
[0052]
其中，目标探测可用度η0定义为目标生命周期中系统检测目标的信杂比大于某一阈值(scr0)的时间(t0)比例，公式如下：
[0053][0054]
在步骤s103中，分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型。
[0055]
具体地，步骤s103分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型，包括：建立所述目标的信杂比、不同云参数之间的独立解析模型；根据所述独立解析模型构建可用度模型；利用回归分析方法确定所述可用度模型的模型系数。
[0056]
例如，考察不同云参数对目标检测信杂比的影响，以云参数(初始位置相同、速度为0、面积为1、辐射强度为100％)为基准，设置了不同数量云(1至3朵)、面积(25％、50％和75％)、速度(0.1pixel/s、0.3pixel/s、0.5pixel/s)和辐射强度(20％、40％、60％)在目标轨迹上的仿真场景。
[0057]
统计目标生命周期中信杂比超过阈值4帧数的比例作为目标探测可用度，得到云数量0至3朵的情况下，对应的目标探测可用度分别为100％、75％、59％和45％，在云面积缩放比例为25％、50％、75％和100％情况下，对应的目标探测可用度分别为84％、80％、77％和75％，云速度为0pixel/s、0.1pixel/s、0.3pixel/s和0.5pixel/s的情况下，对应的目标探测可用度分别为75％、73％、70％、67％，云辐射强度缩放比例分别为20％、40％、60％和100％时的情况下，对应的目标探测可用度分别为86％、83％、79％和75％。
[0058]
根据上述仿真数据，以信杂比低于阈值4图像帧数(f)作为因变量，回归分析其跟云参数(数量n、面积s、速度vc、辐射强度i)之间的解析关系，建立独立解析模型，如下所示：
[0059]
f＝a1+b1n，f＝a2+b2s，f＝a3+b3vc，f＝a4+b4i
[0060]
根据上述独立解析模型，结合各参数的物理含义，建立可用度模型，并利用上述仿真数据进行回归分析，确定可用度模型的模型系数，即得到可用度模型如下：
[0061][0062]
为验证上述可用度模型的实用性，需要生成跟原云参数存在较大差距的场景。通过对比可用度仿真值跟模型预测值，验证模型的准确性和鲁棒性。其中，验证场景一和二仿真参数设定为存在1朵云，但云位置、面积、速度、辐射强度与原云参数不同，可考察只基于单变量变化仿真结果建立的模型能否适应多变量同时变化情况。此外，由于之前仿真在改变云数量时，其他参数均无变化，因此验证场景三和四设为存在2朵云，并改变云的位置、面积、速度和辐射强度。最后，验证场景五中存在3朵与目标轨迹重叠的云，验证场景六中额外增加了1朵远离目标的云，并改变每朵云的位置、面积、速度和辐射强度。
[0063]
六种验证场景中可用度的仿真和预测值结果如下：
[0064][0065][0066]
在这六种场景下，可用度模型的预测值能跟仿真值吻合较好，最大误差约为0.56％，可认为该模型能够在云参数变化时对可用度进行较为准确的快速预测。
[0067]
需要说明的是，以上构建的可用度模型可用于固定云场景中的点目标检测，可以理解，考虑到目标的形状、速度、位置，或者在进行复杂云场景中进行目标检测时，可以采用本公开的方式构建可用度模型，所述可用度模型的形式可以为多项式、指数函数、对数函数、双曲线、三角函数、高斯函数、洛伦兹函数、泊松分布函数中的一种，在此不予赘述。
[0068]
在步骤s104中，利用所述可用度模型评估卫星载荷效能。
[0069]
具体地，可以输入云参数，包括云的云的位置、数量、速度、面积以及辐射强度，利用可用度模型计算得到目标探测可用度，作为估卫星载荷效能的指标。
[0070]
本公开实施例提供的技术方案，提供一种基于解析公式的卫星载荷效能评估方法，通过计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比，统计所述目标生命周期中所述目标的信杂比超过阈值的比例作为目标探测可用度，分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型，利用所述可用度模型评估卫星载荷效能，能有效缩短遥感等领域典型卫星载荷的效能评估时间。
[0071]
图2示出根据本公开实施例的卫星载荷效能评估装置的结构框图。其中，该装置可以通过软件、硬件或者两者的结合实现成为电子设备的部分或者全部。
[0072]
如图2所示，所述卫星载荷效能评估装置200包括计算模块210、统计模块220、建立模块230和评估模块240。
[0073]
计算模块210被配置为计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比；
[0074]
统计模块220被配置为统计所述目标生命周期中所述目标的信杂比超过阈值的比例作为目标探测可用度；
[0075]
建立模块230被配置为分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型；
[0076]
评估模块240被配置为利用所述可用度模型评估卫星载荷效能。
[0077]
根据本公开实施例提供的技术方案，提供一种基于解析公式的卫星载荷效能评估装置，通过计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比，统计所述目标生命周期中所述目标的信杂比超过阈值的比例作为目标探测可用度，分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型，利用所述可用度模型评估卫星载荷效能，能有效缩短遥感等领域典型卫星载荷的效能评估时间。
[0078]
根据本公开的实施例，所述云参数包括云的位置、数量、速度、面积以及辐射强度。
[0079]
根据本公开的实施例，所述计算模块210包括：
[0080]
第一确定子模块，被配置为确定不同云参数下目标的最大辐射强度；
[0081]
第一计算子模块，被配置为以目标为中心设置边长n
×
n和m
×
m的邻域滑窗，利用m
×
m邻域减去n
×
n邻域的背景辐射强度均值为邻域背景平均辐射强度，m
×
m邻域减去n
×
n邻域的辐射强度标准差为邻域背景空域杂波；其中，n小于m，且均为自然数；
[0082]
第二计算子模块，被配置为根据所述目标的最大辐射强度、邻域背景平均辐射强度、邻域背景空域杂波计算目标的信杂比。
[0083]
根据本公开的实施例，所述建立模块230包括：
[0084]
建立子模块，被配置为建立所述目标的信杂比、不同云参数之间的独立解析模型；
[0085]
构建子模块，被配置为根据所述独立解析模型构建可用度模型；
[0086]
第二确定子模块，被配置为利用回归分析方法确定所述可用度模型的模型系数。
[0087]
根据本公开的实施例，所述可用度模型的形式为多项式、指数函数、对数函数、双曲线、三角函数、高斯函数、洛伦兹函数、泊松分布函数中的一种。
[0088]
本公开还公开了一种电子设备，图3示出根据本公开实施例的电子设备的结构框图。
[0089]
如图3所示，所述电子设备包括存储器和处理器，其中，存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现根据本公开的实施例的方法：
[0090]
计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比；
[0091]
统计所述目标生命周期中所述目标的信杂比超过阈值的比例作为目标探测可用度；
[0092]
分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型；
[0093]
利用所述可用度模型评估卫星载荷效能。
[0094]
根据本公开的实施例，所述云参数包括云的位置、数量、速度、面积以及辐射强度。
[0095]
根据本公开的实施例，所述计算不同云参数下目标生命周期的序列图像中每一帧中目标的信杂比，包括：
[0096]
确定不同云参数下目标的最大辐射强度；
[0097]
以目标为中心设置边长n
×
n和m
×
m的邻域滑窗，利用m
×
m邻域减去n
×
n邻域的背景辐射强度均值为邻域背景平均辐射强度，m
×
m邻域减去n
×
n邻域的辐射强度标准差为邻域背景空域杂波；其中，n小于m，且均为自然数；
[0098]
根据所述目标的最大辐射强度、邻域背景平均辐射强度、邻域背景空域杂波计算目标的信杂比。
[0099]
根据本公开的实施例，所述分析所述目标探测可用度、不同云参数之间的解析关系，建立可用度模型，包括：
[0100]
建立所述目标的信杂比、不同云参数之间的独立解析模型；
[0101]
根据所述独立解析模型构建可用度模型；
[0102]
利用回归分析方法确定所述可用度模型的模型系数。
[0103]
根据本公开的实施例，所述可用度模型的形式为多项式、指数函数、对数函数、双曲线、三角函数、高斯函数、洛伦兹函数、泊松分布函数中的一种。
[0104]
图4示出适于用来实现根据本公开实施例的方法的计算机系统的结构示意图。
[0105]
如图4所示，计算机系统包括处理单元，其可以根据存储在只读存储器(rom)中的程序或者从存储部分加载到随机访问存储器(ram)中的程序而执行上述实施例中的各种方法。在ram中，还存储有计算机系统操作所需的各种程序和数据。处理单元、rom以及ram通过总线彼此相连。输入/输出(i/o)接口也连接至总线。
[0106]
以下部件连接至i/o接口：包括键盘、鼠标等的输入部分；包括诸如阴极射线管(crt)、液晶显示器(lcd)等以及扬声器等的输出部分；包括硬盘等的存储部分；以及包括诸如lan卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分。通信部分经由诸如因特网的网络执行通信过程。驱动器也根据需要连接至i/o接口。可拆卸介质，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分。其中，所述处理单元可实现为cpu、gpu、tpu、fpga、npu等处理单元。
[0107]
特别地，根据本公开的实施例，上文描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括有形地包含在机器可读介质上的计算机程序，所述计算机程序包含用于执行上述方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质被安装。
[0108]
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0109]
描述于本公开实施例中所涉及到的单元或模块可以通过软件的方式实现，也可以通过可编程硬件的方式来实现。所描述的单元或模块也可以设置在处理器中，这些单元或
模块的名称在某种情况下并不构成对该单元或模块本身的限定。
[0110]
作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中电子设备或计算机系统中所包含的计算机可读存储介质；也可以是单独存在，未装配入设备中的计算机可读存储介质。计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序，所述程序被一个或者一个以上的处理器用来执行描述于本公开的方法。
[0111]
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。