面向區域目標的敏捷成像衛星單軌調度方法

北京市遙感信息研究所 宋金運 劉翔春 馮寧 劉光輝

隨著社會經濟不斷發展，我國政府部門愈發提高對衛星調度工作的重視程度，針對衛星調度情況提出各種相關規范，保證衛星調度工作能達到預期效果。但從目前衛星調度情況來看，其在調度中很容易受到各種外在因素影響，傳統衛星調度方法很難滿足應急觀測強時效性要求，甚至會給整個調度效果帶來嚴重影響。基于此，本文提出一種面向區域目標的敏捷成像衛星單軌調度方法，通過準確計算出敏捷衛星觀測角度、持續時間、幅寬等數據，再利用平行條帶隔離區域目標，從而得到最低姿態調整時間，然后采用等步長搜索算法確定區域目標的最佳觀測點，構建四顆敏捷成像衛星的STK 仿真環境。經過仿真數據顯示，這種方法不僅能提升觀測目標覆蓋率，且還能降低接收影像的時間。

本文提出敏捷成像衛星單軌調度模型概念，結合實際情況創新區域目標靜態分解法，制定全新的動態分解法，提高衛星區域目標數據收集效率和質量，結合收集數據內容計算出搜索最佳方案和觀察區域目標的最佳點[1]。

1 面向區域目標的敏捷成像衛星單軌調度問題

在敏捷成像衛星單軌調度過程中，當衛星出現單次過境情況時，工作人員要提高目標圖像采集質量，合理設計敏捷衛星成像任務，控制任務實施時間、開始時間，保證每次成像質量能達到衛星觀測要求。

1.1 問題描述

（1）衛星單軌調度。成型衛星調度是以天作為調度周期，所以工作人員在應用中要將單軌為調度周期，讓衛星每天環繞地球飛行，每天調度能轉為無數個單軌吊度問題；站在時效性角度考慮問題，以單軌為主調度周期時效性高于以天為調度單位的周期。

（2）區域目標細化。結合衛星幅寬將區域目標細化為無數個平行條帶，這些平行條帶能被衛星一次推掃成像。而區域目標分解作為單軌調度的重要環節，細化后的成像條帶會給衛星覆蓋區域目標范圍帶來不同程度的影響。

（3）衛星姿態調整時間。衛星在相鄰條帶間的姿態調整需要應用大量時間，并非短時間能夠做到，其涉及到復雜的衛星動力學知識，在調度中要合理優化其計算步驟。

1.2 問題形式化

基于衛星監測滿足行業要求的基礎上，以面向區域目標為基礎，建立健全敏捷成像衛星單軌調度模型。

（1）基本假設。在成像窗口中衛星符合光照、圖像類型等方面要求，擁有大量儲存容量和能量，忽略大幅度姿態機動和立體圖像獲取任務給衛星圖像幾何處理帶來的影響。

（2）符號和變量。LT 和ET 作為衛星對目標的最晚觀察時間和最早觀測時間，Max Yaw、Max Roll、Max Pitch分別表示最大偏航角、最大滾動角、最大俯仰角；Angles表示衛星觀測擺動總和，每個觀測角用時間Ti、俯仰角Pitchi、偏航角Yaw、滾動角Roll 表示；Swathi 表示衛星觀測擺角為i時衛星幅寬；Strips 表示成像條帶集合，每個成像條帶用Point1 和Point2 兩個端點、Widthj 條帶寬度、STj 條帶開始時間、Length 條帶長度、Reso-lution 分辨率等進行表示，其中j+1 表示和j相近的下個條帶。

1.3 模型

敏捷成像衛星單軌調度模型如式（1）-式（6）所示:

在上述模型中，公式（1）和公式（2）屬于目標函數，主要目的是讓衛星能用最快速度掌握目標覆蓋率；公式（3）和公式（4）為約束條件，保證敏捷成像衛星單軌調度中要滿足行業規范要求，如衛星觀測區域目標在成像窗口內、衛星觀測擺角必須小于行業要求、成像條帶寬度高低于衛星幅寬、相鄰成像條帶間小于衛星姿態調整時間要求[2]。

2 區域目標動態分解

區域目標分解問題和衛星觀測擺角選擇有直接聯系，一旦該環節出現問題，很容易給衛星成像條帶位置、寬度造成不同程度的影響。因此，工作人員要根據不同時間段的衛星觀測擺角，描述出多個相鄰不重疊的成像條帶，從而實現分解區域目標的目的。同時，敏捷衛星在單軌觀測區域目標時，要保證地面成像方位角和衛星運動方向的一致性，合理控制區域目標分割方向，確保其和衛星軌道方向處于平行，避免區域目標分割單元寬度和衛星幅寬兩者差異性較大[3]。

2.1 動態幅寬

動態幅寬是指衛星幅寬在衛星觀測擺角變化過程中所產生的規律。以Pleiades-1A 衛星為例，衛星滾動和俯仰會影響到衛星幅寬（如表1 所示）。

表1 滾動和俯仰對Pleiades-1A 衛星幅寬的影響Tab.1 Effect of roll and pitch on Pleiades-1A satellite width

通過表1 里的內容，發現衛星正視幅寬為20km。當滾動角保持不變時，衛星幅寬和滾動角變化成正比，從數據變化情況來看，滾動角會給衛星幅寬帶來嚴重影響；當俯仰角和滾動角均低于20°時，衛星幅度小于24.9km，和正視幅寬相比，衛星幅寬提升范圍低于20%，工作人員可忽略其對區域目標細化的影響；如果超過上述范圍，要將該因素納入其中[4]。

2.2 衛星姿態調整時間

調整衛星在相鄰條帶之間的姿態作為目前最常用的方法，其不會影響到衛星滾動角，所以衛星姿態調整計算和條帶俯仰角有直接聯系（如圖1 所示）。通過分析圖1，點Pj和Pj+1 分別代表條帶j的結束端點和條帶j+1開始端點在衛星下地面軌跡的投影；O、Q是在t衛星實際位置和星下點。假如衛星擺動角速率為w單位為°/s，Dmin（s）為最低轉換時間，衛星在某時刻中從條帶結束端移動到開始端點的姿態調整時間如式（7）所示:

圖1 衛星姿態調整時間計算模型示意圖Fig.1 Schematic diagram of satellite attitude adjustment time calculation model

2.3 動態分解法

本文通過靜態分解法優化固定寬度的平行條帶劃分區域目標，提出一種全新的動態分解法，以動態幅寬為主體的平臺條帶分割區域目標。目前，動態分解法作為最常用的分析方法，將目標觀測時間為初級分割點，衛星幅寬為分割單元速度，衛星軌道方向為分割方向，從西向東分割區域目標，分割中實時計算衛星各方面數據，如衛星姿態擺角、衛星幅寬、分辨率、調整時間、成像條帶持續時間等。動態分解法的偽代碼如下:

算法1:Area Cut Into Strips（T0）

輸入:觀測點T0，且ET ≤T0 ≤LT

輸出:Angles，Strips，TotalTime

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

（2）通過STK 計算出在t時間段衛星對未分割區域目標頂點的觀測擺角；

（3）采用STK 得到衛星幅寬和分辨率；

（4）結合衛星幅寬往東按軌道方向分割未分割區域，從而取得成像條帶Strip；

（5）計算條帶實際面積和持續時間；

（6）利用衛星姿態調整時間方法計算出衛星從開始端點到結束端點中的具體時間；

（7）實時更新Angles，t，Steips；TotalTime；

（8）當t＞LT 時，返回；反之，要回到步驟2 進行重復計算。

3 等步長搜索算法

在區域目標動態分析法日常運行過程中，工作人員要提高對觀測點的重視程度，將其作為輸入參數，再利用搜索算法分析觀測點實際情況，結合等時間步長方面的數據規范出最好觀測點，能有效提升區域目標覆蓋率，降低衛星日常消耗量。

等步長搜索算法偽代碼如下:算法2:StepSearch（Δt）

輸入:時間步長Δt，通常選擇1s

輸出:最優成像條帶集合Optimal Strips，最大區域目標覆蓋率MxaCou，衛星觀測擺角集合Optimal Angles

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

（2）采用算法1Area Cut Into Strips（T）；

（3）計算區域目標覆蓋率，并詳細記錄下來；

（4）更新數據t，當t＞LT時，返回；反之，要回到步驟2 進行重復計算；

（5）當覆蓋率最高且總耗費時間最低時，方案效果最佳。

4 實驗分析

本文仿真實驗是以海上搜救為實驗背景，選擇中國海岸兩個極具代表性的區域作為研究對象，所使用的衛星是新型高分辨率敏捷衛星，最常用Pleiades-1A、WorldView-2、SPOT-6、GeoEye-1 等衛星，檢測數據如表2 所示，試驗消耗時間為86min，通過采用四顆敏捷衛星檢測一次區域目標。

表2 敏捷衛星主要參數Tab.2 Main parameters for agile satellites

根據上述算法，有利于研究人員確定兩個區域目標的最佳觀測點，結合實際觀察情況制定健全的分割方案，保證衛星觀測擺角點能滿足行業要求。例如，在Pleiades-1A 衛星檢測過程中，通過上述方法能計算出衛星觀測擺角數據（如表3 所示）。

表3 Pleiades-1A 最優觀測擺角集合Tab.3 Pleiades-1A set of optimal observed swing angles

通過利用STK 覆蓋分析功能分析衛星檢測區域目標范圍，計算出其姿態調整時間，選擇不同幅寬的四顆衛星為目標，如11km、70km、60km、60km。通過對比實驗結果，發現在分辨率方面和傳統方法方面基本相同，在平均姿態調整時間和覆蓋率方面要高于傳統方法。但對于目標1 來說，本文所使用的方法在覆蓋率方面要超出傳統方法的17.6%，平均姿態調整時間降低22.9%；針對目標2 來說，本文方法在覆蓋率方面增加48.4%，平均姿態調整時間減少27.5%（如表4 所示）。

表4 覆蓋率、分辨率、平均姿態調整時間對比Tab.4 Coverage,resolution,average attitude adjustment time comparison

5 總結

綜上所述，通過分析面向區域目標的敏捷衛星單軌調度情況來看，建立相應模型對提高高分圖像采集能力有重要意義。因此，工作人員要提高對其的重視程度，結合現場實際情況建立相關模型，全面采集區域目標數據，利用靜態分析法研究平行條帶分化區域目標，有效解決敏捷衛星單軌調度數據收集中存在的問題。