【最新成果】空间目标在轨状态雷达成像估计技术综述
前言
背景介绍
随着航天技术的迅猛发展，世界各国加速对空间资源的开发建设，越来越多搭载高性能传感设备的空间目标被送入地球轨道，为军事侦察、实时通讯、资源勘探等航天活动提供重要信息。近年来商业航天活动兴起，空间轨道资源将被进一步压缩，在轨目标间相互影响的风险系数不断增大，空间态势安全面临极大挑战。因而，对在轨空间目标进行连续跟踪监测，进而分析其运行状态是当前空间态势感知领域的迫切需求。
空间目标在轨状态信息的分析通常依赖传感器的高质量追踪观测。长期以来，各航天大国都在积极研发光电、红外等高性能观测设备。其中，具备远距离、高分辨探测能力，同时具有全天时、全天候、主动式特点的地基逆合成孔径成像雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）是执行该任务的中坚力量。美国MIT林肯实验室、德国宇航局FGAN实验室、中国科学院、西安电子科技大学、国防科技大学等国内外科研机构基于基地ISAR设备对典型目标在轨状态监测问题开展了全方位研究，并取得一系列技术突破。目前，空间目标ISAR成像探测研究重点已从高分辨追踪成像逐步转移至目标成像信息参数化获取上，期望在高分辨ISAR图像中精确获取空间目标形状、尺寸、散射机理等关键信息，为空间环境态势研判、卫星运行状态调整、复杂空间协同活动提供技术支持。
图1 TIRA空间目标成像观测结果
该工作已发表在《雷达学报》网络优先出版论文“空间目标在轨状态雷达成像估计技术综述”（周叶剑，马岩，张磊，钟卫军）。
论文介绍
该文首先介绍了基于观测数据特征关联匹配的目标状态估计方法。这类方法通过计算机仿真模拟或实测数据长期累积的方式建立目标多类状态下的观测样本集合，而后根据当前观测样本在历史数据集合内最为相近的匹配结果确定目标状态参数。现阶段，该方向工作主要基于一维的激光反射单元相对位置、雷达散射截面（Radar Cross Section，RCS）序列变化特征和二维的雷达成像形态特征开展，并在国内外一些重要空间活动中得到了应用。
图2 2013年Envisat 自旋周期变化趋势分析。（黑点为目标真实自旋周期；灰点为Graz站观测得到的CCR自旋周期）
接着，该文介绍了基于成像结果三维信息重建的目标状态估计方法。该类方法着眼于地基ISAR成像几何建模，推导图像内目标结构形态与其真实三维空间分布间或直接或间接的数学表达，反演目标在轨状态参数，主要技术途径又可细分为散射历史矩阵分解重建、多通道ISAR干涉三维成像、雷达投影成像结构反演三类。该类方法建立的物理模型一定程度上与计算机视觉领域研究相近，部分工作在雷达信息处理过程中借鉴了光学图像解译的成熟思路，亦为微波视觉领域研究提供了新视角。
图3 多站ISAR同步成像瞬时姿态测量
而后，该文介绍了依赖在轨目标数据播报的状态自估计更新技术。“自估计(ego-motion estimation)”技术主要通过分析目标传递到地面观测站点的自身INS (Inertial Navigation Systems)、 GPS (GlobalPositioning System)播报或对地遥感图像等观测数据来判定目标在轨状态。应用传感器测量数据的方法多采用如Kalman滤波等算法对目标进行状态估计、更新与控制。
图4 基于目标星载遥感图像的姿态估计流程
最后，该文对这三类在轨目标状态信息获取的技术思路特点进行简要总结。同时，提出快速处理地基观测成像处理数据、获取精细化的目标在轨状态信息仍需从多源传感器成像信息融合、目标成像信息智能化解译两方面进行深入研究。
作者介绍
周叶剑(1993-)：男，浙江台州人，博士，浙江工业大学信息工程学院特聘副研究员，硕士生导师。主要研究方向为SAR/ISAR成像与图像解译、多源信息融合。
马岩（1977-）：男，山东菏泽人，硕士，北京跟踪与通信技术研究所副研究员。研究方向为光电信息处理与分析，目标特性与识别。
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编辑：李郝亮 武琰杰
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