一种基于概率理论的航天器智能预警方法
【技术领域】
[0001 ] 本发明涉及航天器领域，尤其是航天器的智能预警。
【背景技术】
[0002] 随着太空中人造卫星和空间碎片数量的不断增加，在轨航天器面临着越来越严重 的威胁。对于直径大于l〇cm的大型空间碎片，航天器必须采用规避机动才能免受致命伤 害，碰撞规避实际上就是航天器对于直径在l〇cm以上的空间物体进行的一种主动防御措 施。美国航空航天局（NASA)和欧空局（ESA)都多次成功采用轨道机动规避技术躲避了危 险的在轨目标，有效地降低了碰撞风险。因此评估航天器与其它空间物体或空间碎片的碰 撞可能性已经成为航天器飞行中必须考虑的问题。
[0003]目前航天器预警的发展方向主要有两个：一是Box区域方法。早期的航天器碰撞 预警主要基于Box区域方法，碰撞规避是航天器对大于10cm的已编目空间碎片进行的一种 主动防护措施。由于对空间碎片探测和预报都存在一定误差，因此引入Box区域判定法，通 过在航天器周围定义警戒区域和规避区域，以判断航天器与空间碎片之间的距离是否已经 构成碰撞危险。二是基于碰撞概率的航天器预警方法。这种碰撞概率不仅取决于当下时刻 航天器与危险目标的最小距离，还考虑到两目标交会时的位置速度几何关系以及航天器与 危险目标位置速度的不确定性，或其误差协方差矩阵。碰撞概率由相遇时航天器和危险目 标的状态矢量及其协方差矩阵以及两目标的尺寸共同确定，但是这些方法都是基于一个或 者少数几个观测值。
[0004] 尽管空间航天器事业正在崛起，各种类型的预警方法也越来越多样。但随着对航 天器与警方法的研究越来越深入，一些问题也逐渐暴露出来。目前的航天器预警方法在设 计上大都是延续航天器的box区域判定法的设计思路，采用相对距离和相对角度等来判断 了目标航天器的威胁程度，而忽略了相对速度变化、卫星用途和稳定方式等其余判断因素 对航天器预警的影响。由于若目标航天器自身威胁程度能够从靠近阶段的反应体现出来， 而且目标航天器是合作还是非合作对于判断卫星程度的影响很大，因此提供了航天器预警 方法增加考虑多方面因素的方向发展。另一方面，既然航天器预警方法在增加输入节点的 应该有很大发展，而前一时刻判断的结果也应该对当前时刻乃至下一时刻的威胁程度的判 断起辅助决定的作用，也应该受到重视。此外，基于时间变化的多节点判断威胁概率的方法 在航天器预警上的应用也非常少。
【发明内容】
[0005] 为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种基于概率论的航天器智能预警网 络，以下简称"航天器预警网络"，该航天器预警方法摒弃了单纯利用空间区域距离单判断 依据划分威胁程度的传统方法，转而增加利用相对速度变化、有无战斗部、稳定方式等影响 因素来进行目标威胁程度的判断，使航天器预警更加精确，并且将静态预警网络沿时间轴 展开成动态的预警网络，以满足空间环境下航天器预警所需要的判断依据。同时，该航天器 预警网络采用随时间变化的动态的设计思路，以单个时刻的预警网络为基础，前后时刻预 警威胁程度综合而成，提高了航天器预警网络的可靠性。
[0006] 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
[0007] 第1步：航天器威胁等级由网络各个节点输入数值综合计算所得，航天器预警网 络按照对结果的影响分为四层，第一层为相对距离、相对速度、目标类型、发射地区、有无轨 道相交和前一时刻威胁等级六个判断节点；其中，目标类型下分第二层节点为RCS(雷达散 射面积RadarCrossSection)大小、RCS周期、攻击能力、稳定方式和有无天线阵；其中攻 击能力节点下分第三层节点为有无战斗部和变轨能力；其中有无战斗部节点下分第四层节 点为有无天线阵；
[0008] 当预警网络开始工作的时候，探测器为网络多个端点输入数据，不同的输入节点 有不同的输入状态量，每个节点的不同状态量如表1所示，当下层节点有输入值时，根据贝
即可在观测节点输入观测数据P(x)以后，推断出 上级节点的在每种状态量P(y)的可能取值的概率，利用贝叶斯公式及先验概率P(yIX)，可 以最终得到P(y)，即通过下级节点状态的概率，获得上级节点各状态的概率，其中，贝叶斯 公式中y代表上级网络节点状态，X代表连接线的下级网络节点状态；
[0009] 表1各目标特性可取变量状态表
[001*2]-第2步，有无战斗部节点的概率由节点目标有无天线阵的不同概率得知，当观测 节点得到有无天线阵观测值后，根据贝叶斯公式和表2即可以得到分别在有天线阵或无天 线阵的条件下，有战斗部和无战斗部的概率取值：
[0013] 表2目标航天器有无战斗部条件概率表
[0014]
[0015] 第3步，节点攻击能力的概率由第三层网络节点有无战斗部和变轨能力决定：有 战斗部的目标攻击能力定义为强，无战斗部的目标攻击能力定义为弱，若目标带有燃料箱 则变轨能力强，若没有燃料箱则变轨能力弱，根据第三层网络节点"变轨能力"和"有无战斗 部"输入值，根据贝叶斯公式和表3,得到目标攻击能力分别为强和弱条件下的取值概率；
[0016] 表3目标攻击能力概率表
[0017]
[0018] 第4步，根据第二层网络节点RCS周期、RCS面积、攻击能力、稳定方式和天线阵观 测节点的输入值，根据贝叶斯公式和表4、5可以得到在这些输入条件下目标类型分别为空 间碎片、导弹、攻击型卫星、空间站、普通卫星的可能的概率值，目标类型节点概率由第二层 网络节点计算得到；
[0019] 4. 1目标类型由RCS面积判断：雷达反射面积在400dbsm以上定义为大，雷达散射 面积在50dbsm定义为小，雷达散射面积在50dbsm到400dbsm之间定义为中；
[0020] 4. 2目标类型由RCS周期判断：目标具有章动、旋转或翻滚等姿态运动时，其雷达 散射面积观测序列会有一个周期性变化，RCS周期在600s以上为长，RCS周期在50s以下为 短，RCS周期在50s至600s之间为中；
[0021] 4. 3目标类型由攻击能力判断，在第3步中已经获得攻击能力分别强或弱条件下 的不同概率值；
[0022] 4.4目标类型由稳定方式判断：若目标是导弹、卫星或空间站，则会有相应的姿态 控制，当对应RCS周期中长且峰值唯一则定义为自旋稳定，若对应RCS周期中长且峰值不唯 一，则定义为三轴稳定，若RCS周期短则为不稳定；
[0023] 若目标是是碎片，则定义为不稳定；
[0024] 4. 5目标类型由是否天线阵类型判断，若探测到的大规模天线阵是对地定向，即定 义为是轨道坐标系中的z轴方向；若探测到的天线在轨道坐标系的速度轴方向上，即定义 为X轴方向；若没有探测到天线阵，即定义没有天线阵；
[0025] 表4目标类型的条件概率表
[0026]
[0027] 表5目标类型的条件概率表
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[0029] 第5步，根据第一层网络节点相对速度、相对距离、发射地区、有无轨道相交、目标 类型、前一时刻目标威胁程度的各个输入值进行判断：
[0030] 5. 1威胁程度受到相对距离的影响：相对距离是判断对方是否有攻击倾向的重要 途径，相对距离在50km以上定义为远，相对距离在10km以内为近，相对距离在10km至50km 之间定义为中；
[0031] 5. 2威胁程度受到相对速度的影响：相对速度是判断对方时候是否有攻击企图的 重要依据，若目标接近我方相对速度大于l〇km/S，定义相对速度为快；若目标接近我方相 对速度小于lkm/s，定义相对速度为慢；若目标接近我方相对速度在lkm/s至10km/s之间 则定义为中；
[0032] 5. 3威胁程度受到目标类型的影响：导弹和攻击性卫星的威胁程度大，通讯卫星 和空间碎片及其他空间物体威胁程度小；
[0033] 5. 4威胁程度受到发射地区的影响：敌对国发射的目标定义为敌方，我方与同盟 国发射的目标定义为友，无法得知目标发射地区的情况为未知；
[0034] 5. 5威胁程度受到有无轨道相交的影响：相交是指目标与我方航天器轨道相交且 双方同时到达交点的过渡轨道，且时间上要在同一时间到达两个轨道交点；
[0035] 5. 6威胁程度受上一时刻目标威胁程的影响：假设动态概率过程是马尔科夫的， 即当前t时刻的概率只与（t-Ι)时刻有关，且相邻时间的条件概率过程是平稳的，本发明将 (t-i)时刻目标威胁程度值作为当前时刻目标威胁输入节点之一，避免某一时刻探测器出 现误差而使结果发生突变，当（t-ι)时刻威胁程度低，则t时刻威胁程度低的概率大，（t-1) 时刻威胁程度高，t刻威胁程度高的概率大；
[0036] 表6目标威胁程度条件概率表
[0042] 结合贝叶斯公式和表6、7、8,可以得到目标威胁程度分别为"高"、"中"、"低"的概 率值，即得到网络最终输出结果目标威胁程度，威胁程度数值是由第一层网络中每个节点 计算可得到。
[0043] 本发明的有益效果在于本发明的航天器预警网络作为一种综合利用概率论和图 论进行不确定性分析和推理的有效工具，具有坚实的理论基础，同时具有直观的知识表示 形式，能方便快速地处理不确定信息之间的因果关系，且计算简单，运算量少，收敛性和实 时性好，由于现代战场环境存在大量不确定性因素，因此对目标威胁等级的评估必定是一 个概率行为，而该本发明的预警网络正是在非完全信息条件下进行不确定性推理的一种有 效手段，可以用于解决空间目标航天器对我方平台威胁等级评估的问题。
【附图说明】
[0044]图1是本发明是航天器智能预警网络的整体结构示意图。
【具体实施方式】
[0045] 下面结合附图和实施例对本发明进一步说明，但本发明所能实现的功能并不仅限 于此。
[0046] 以下对【具体实施方式】的阐述，均是以图1所示的由14个判断节点组合而成的智能 航天器预警网络为例。若扩展为更大的航天器预警网络，【具体实施方式】在原理上是相同的。
[0047] 实施例1:
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