面向区域目标的敏捷成像卫星单轨调度方法

2023-10-15北京市遥感信息研究所宋金运刘翔春冯宁刘光辉

数字技术与应用 2023年9期

北京市遥感信息研究所宋金运刘翔春冯宁刘光辉

随着社会经济不断发展，我国政府部门愈发提高对卫星调度工作的重视程度，针对卫星调度情况提出各种相关规范，保证卫星调度工作能达到预期效果。但从目前卫星调度情况来看，其在调度中很容易受到各种外在因素影响，传统卫星调度方法很难满足应急观测强时效性要求，甚至会给整个调度效果带来严重影响。基于此，本文提出一种面向区域目标的敏捷成像卫星单轨调度方法，通过准确计算出敏捷卫星观测角度、持续时间、幅宽等数据，再利用平行条带隔离区域目标，从而得到最低姿态调整时间，然后采用等步长搜索算法确定区域目标的最佳观测点，构建四颗敏捷成像卫星的STK 仿真环境。经过仿真数据显示，这种方法不仅能提升观测目标覆盖率，且还能降低接收影像的时间。

本文提出敏捷成像卫星单轨调度模型概念，结合实际情况创新区域目标静态分解法，制定全新的动态分解法，提高卫星区域目标数据收集效率和质量，结合收集数据内容计算出搜索最佳方案和观察区域目标的最佳点[1]。

1 面向区域目标的敏捷成像卫星单轨调度问题

在敏捷成像卫星单轨调度过程中，当卫星出现单次过境情况时，工作人员要提高目标图像采集质量，合理设计敏捷卫星成像任务，控制任务实施时间、开始时间，保证每次成像质量能达到卫星观测要求。

1.1 问题描述

（1）卫星单轨调度。成型卫星调度是以天作为调度周期，所以工作人员在应用中要将单轨为调度周期，让卫星每天环绕地球飞行，每天调度能转为无数个单轨吊度问题；站在时效性角度考虑问题，以单轨为主调度周期时效性高于以天为调度单位的周期。

（2）区域目标细化。结合卫星幅宽将区域目标细化为无数个平行条带，这些平行条带能被卫星一次推扫成像。而区域目标分解作为单轨调度的重要环节，细化后的成像条带会给卫星覆盖区域目标范围带来不同程度的影响。

（3）卫星姿态调整时间。卫星在相邻条带间的姿态调整需要应用大量时间，并非短时间能够做到，其涉及到复杂的卫星动力学知识，在调度中要合理优化其计算步骤。

1.2 问题形式化

基于卫星监测满足行业要求的基础上，以面向区域目标为基础，建立健全敏捷成像卫星单轨调度模型。

（1）基本假设。在成像窗口中卫星符合光照、图像类型等方面要求，拥有大量储存容量和能量，忽略大幅度姿态机动和立体图像获取任务给卫星图像几何处理带来的影响。

（2）符号和变量。LT 和ET 作为卫星对目标的最晚观察时间和最早观测时间，Max Yaw、Max Roll、Max Pitch分别表示最大偏航角、最大滚动角、最大俯仰角；Angles表示卫星观测摆动总和，每个观测角用时间Ti、俯仰角Pitchi、偏航角Yaw、滚动角Roll 表示；Swathi 表示卫星观测摆角为i时卫星幅宽；Strips 表示成像条带集合，每个成像条带用Point1 和Point2 两个端点、Widthj 条带宽度、STj 条带开始时间、Length 条带长度、Reso-lution 分辨率等进行表示，其中j+1 表示和j相近的下个条带。

1.3 模型

敏捷成像卫星单轨调度模型如式（1）-式（6）所示:

在上述模型中，公式（1）和公式（2）属于目标函数，主要目的是让卫星能用最快速度掌握目标覆盖率；公式（3）和公式（4）为约束条件，保证敏捷成像卫星单轨调度中要满足行业规范要求，如卫星观测区域目标在成像窗口内、卫星观测摆角必须小于行业要求、成像条带宽度高低于卫星幅宽、相邻成像条带间小于卫星姿态调整时间要求[2]。

2 区域目标动态分解

区域目标分解问题和卫星观测摆角选择有直接联系，一旦该环节出现问题，很容易给卫星成像条带位置、宽度造成不同程度的影响。因此，工作人员要根据不同时间段的卫星观测摆角，描述出多个相邻不重叠的成像条带，从而实现分解区域目标的目的。同时，敏捷卫星在单轨观测区域目标时，要保证地面成像方位角和卫星运动方向的一致性，合理控制区域目标分割方向，确保其和卫星轨道方向处于平行，避免区域目标分割单元宽度和卫星幅宽两者差异性较大[3]。

2.1 动态幅宽

动态幅宽是指卫星幅宽在卫星观测摆角变化过程中所产生的规律。以Pleiades-1A 卫星为例，卫星滚动和俯仰会影响到卫星幅宽（如表1 所示）。

表1 滚动和俯仰对Pleiades-1A 卫星幅宽的影响Tab.1 Effect of roll and pitch on Pleiades-1A satellite width

通过表1 里的内容，发现卫星正视幅宽为20km。当滚动角保持不变时，卫星幅宽和滚动角变化成正比，从数据变化情况来看，滚动角会给卫星幅宽带来严重影响；当俯仰角和滚动角均低于20°时，卫星幅度小于24.9km，和正视幅宽相比，卫星幅宽提升范围低于20%，工作人员可忽略其对区域目标细化的影响；如果超过上述范围，要将该因素纳入其中[4]。

2.2 卫星姿态调整时间

调整卫星在相邻条带之间的姿态作为目前最常用的方法，其不会影响到卫星滚动角，所以卫星姿态调整计算和条带俯仰角有直接联系（如图1 所示）。通过分析图1，点Pj和Pj+1 分别代表条带j的结束端点和条带j+1开始端点在卫星下地面轨迹的投影；O、Q是在t卫星实际位置和星下点。假如卫星摆动角速率为w单位为°/s，Dmin（s）为最低转换时间，卫星在某时刻中从条带结束端移动到开始端点的姿态调整时间如式（7）所示:

图1 卫星姿态调整时间计算模型示意图Fig.1 Schematic diagram of satellite attitude adjustment time calculation model

2.3 动态分解法

本文通过静态分解法优化固定宽度的平行条带划分区域目标，提出一种全新的动态分解法，以动态幅宽为主体的平台条带分割区域目标。目前，动态分解法作为最常用的分析方法，将目标观测时间为初级分割点，卫星幅宽为分割单元速度，卫星轨道方向为分割方向，从西向东分割区域目标，分割中实时计算卫星各方面数据，如卫星姿态摆角、卫星幅宽、分辨率、调整时间、成像条带持续时间等。动态分解法的伪代码如下:

算法1:Area Cut Into Strips（T0）

输入:观测点T0，且ET ≤T0 ≤LT

输出:Angles，Strips，TotalTime

（1）初始化Area Cut Into StripsUnCutArea，Total Time；

（2）通过STK 计算出在t时间段卫星对未分割区域目标顶点的观测摆角；

（3）采用STK 得到卫星幅宽和分辨率；

（4）结合卫星幅宽往东按轨道方向分割未分割区域，从而取得成像条带Strip；

（5）计算条带实际面积和持续时间；

（6）利用卫星姿态调整时间方法计算出卫星从开始端点到结束端点中的具体时间；

（7）实时更新Angles，t，Steips；TotalTime；

（8）当t＞LT 时，返回；反之，要回到步骤2 进行重复计算。

3 等步长搜索算法

在区域目标动态分析法日常运行过程中，工作人员要提高对观测点的重视程度，将其作为输入参数，再利用搜索算法分析观测点实际情况，结合等时间步长方面的数据规范出最好观测点，能有效提升区域目标覆盖率，降低卫星日常消耗量。

等步长搜索算法伪代码如下:算法2:StepSearch（Δt）

输入:时间步长Δt，通常选择1s

输出:最优成像条带集合Optimal Strips，最大区域目标覆盖率MxaCou，卫星观测摆角集合Optimal Angles

（1）初始化Optimal Angles、MxaCou、Optimal Strips；

（2）采用算法1Area Cut Into Strips（T）；

（3）计算区域目标覆盖率，并详细记录下来；

（4）更新数据t，当t＞LT时，返回；反之，要回到步骤2 进行重复计算；

（5）当覆盖率最高且总耗费时间最低时，方案效果最佳。

4 实验分析

本文仿真实验是以海上搜救为实验背景，选择中国海岸两个极具代表性的区域作为研究对象，所使用的卫星是新型高分辨率敏捷卫星，最常用Pleiades-1A、WorldView-2、SPOT-6、GeoEye-1 等卫星，检测数据如表2 所示，试验消耗时间为86min，通过采用四颗敏捷卫星检测一次区域目标。

表2 敏捷卫星主要参数Tab.2 Main parameters for agile satellites

根据上述算法，有利于研究人员确定两个区域目标的最佳观测点，结合实际观察情况制定健全的分割方案，保证卫星观测摆角点能满足行业要求。例如，在Pleiades-1A 卫星检测过程中，通过上述方法能计算出卫星观测摆角数据（如表3 所示）。

表3 Pleiades-1A 最优观测摆角集合Tab.3 Pleiades-1A set of optimal observed swing angles

通过利用STK 覆盖分析功能分析卫星检测区域目标范围，计算出其姿态调整时间，选择不同幅宽的四颗卫星为目标，如11km、70km、60km、60km。通过对比实验结果，发现在分辨率方面和传统方法方面基本相同，在平均姿态调整时间和覆盖率方面要高于传统方法。但对于目标1 来说，本文所使用的方法在覆盖率方面要超出传统方法的17.6%，平均姿态调整时间降低22.9%；针对目标2 来说，本文方法在覆盖率方面增加48.4%，平均姿态调整时间减少27.5%（如表4 所示）。