空间碎片的智能识别技术研究.docx
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1、 空间碎片的智能识别技术研究 徐思婧摘要:航天器如何应对飞行过程中可能的空间碎片危害是一项复杂的问题。本文对航天飞机识别空间碎片的智能检测逻辑概念进行了探讨,并对智能识别危害规避进行了分析。关键词:空间碎片、航天器、识别、碎片规避1 概述本文的空间碎片物体是指位于近地轨道、尺寸较大的人类空间开发活动产生废弃物体,如遗弃的航天器、抛离的运载工具、废弃的燃料箱、特别是意外撞击形成的残余体等。此类物体的体形较大,将会在地球引力的作用下最终坠入地面,但其在轨飞行期间会对正常的空间往返飞行活动造成严重危害。空间碎片的智能识别技术研究是探索建立一种合适的智能工作方式,实现对空间碎片的实时探测、特征识别、危
2、害预测、预警、规避等,确保空间飞行的安全。2 空间碎片智能检测逻辑图1所示为研究中的空间碎片的智能检测逻辑结构示意图。空间碎片的智能检测逻辑在概念上可分为两个层次:第一个层次是基于先验知识的即时响应执行,第二个层次是基于现场数据的知识生成和应用执行。先验知识一般是通过对碎片目标信号检测各种问题的比较与分析得出的规律性的知识,可表述为规则、定律、目标特征数据等,如碎片分类模型、碎片加速能力模型和常数、反射面积模型和常数等;对智能信号检测技术来说,先验知识是否具有数学意义上的充分必要性,将直接影响到对目标识别的概率及其可信度,是智能识别技术的基础。经验可定义为由一组工作状态和判别逻辑组成的数据库,
3、如空间碎片散布统计模型与当前航天器飞行区域、探测系统工作状态等;经验通常与系统当前工作状态有关,其数据呈现某种确定性的概率分布,有关判别逻辑准则、条件、数据等亦作为经验的一部分而设计。因此、经验也可称为控制性知识。知识生成是一个综合先验知识、目标当前信息、以及外部支援信息的过程。知识生成的期望是对复杂不确定问题具有自适应和自学习能力,本质是对空间碎片的探测识别和航天器的运动状态进行估计,建立碎片目标的参考运动方程。这一过程是通过对当前测量值与先验知识之间的相对变化情况进行比较、递推,得出估计数据,进而不断修正、迭代目标状态的估计值,使碎片目标的运动模型不断得到适时更新,满足危害预测和预警的需求
4、。归纳是对碎片目标的能够观测获取的特征数据进行统计处理,补充先验知识的不足,提高检测概率。从概念技术的角度说,归纳包括:(1)信号数据预处理,既对获取的碎片目标原始特征数据进行滤波处理,将受干扰的信息尽可能的还原,为之后的特征提取做准备的过程;(2)持征提取及特征选择,通常假设碎片目标的特征的原始信息在预处理后数据非常离散,处于一种多维状态。为了更好地进行检测,往往对这些多维的数据进行降维处理,通过一定的变换将多个特征用少数的特征的线性组合来进行替换,用它来表示该类目标所具有的模式特征向量,该过程可去除掉无用或冗余的数据。如对碎片目标飞行曲线识别的特征提取,就要选择有代表性的点集。归纳的信息处
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