一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策方法及系统

本发明属于航天器轨道力学与空间碎片管理交叉，尤其涉及一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策方法及系统。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、低地球轨道（leo，low earth orbit）是遥感、通信、导航增强和科学探测航天器集中运行的核心区域。随着巨型星座部署和历史发射活动累积，leo区域空间碎片数量持续增加，碎片与航天器、碎片与碎片之间的交会频次显著提升。若高能碰撞事件持续发生，可能诱发级联碰撞风险，降低关键轨道资源的长期可用性。

3、空间碎片管理至少包含两个相互关联的技术任务：其一为碰撞预警，即基于轨道观测和轨道预报结果，计算交会事件的碰撞概率、交会几何和风险等级，为航天器机动规避提供决策依据；其二为清理决策，即在清理资源有限的条件下，从大量危险碎片中确定优先清理目标、清理顺序、清理策略和任务时序，为主动碎片清除任务提供可实施方案。然而，现有工程体系中，上述两个任务通常由不同系统独立完成，尚未形成以同一套高可信轨道数据贯穿预警与决策的闭环技术流程。

4、现有碰撞预警方案常依赖两行轨道根数（tle）或单一地基雷达、单一光学测站等数据源。tle数据基于sgp4简化解析模型生成，其轨道预报精度有限，且不提供完整可靠的状态协方差信息；单一传感器数据又受观测几何条件、天气因素、测量类型和覆盖弧段等限制，难以实现对目标轨道状态的精确估计。现有清理决策方案多采用静态危险碎片排名、碎片质量或轨道高度等简化指标，或依赖专家经验规则进行排序，难以及时吸收最新碰撞预警结果和最新多源观测数据。碰撞预警输出的动态风险事件无法直接转化为清理优先级和任务规划输入，形成“预警只管预警、清理只管清理”的信息孤岛，严重制约了清理资源的有效利用。

5、此外，现有系统普遍缺少贯穿“传感器测量—融合定轨—碰撞概率计算—清理优先级排序—清理方案输出”全链路的不确定性表达机制，也缺少清理任务完成后将环境变化和实际效果反馈至前端模型的闭环更新机制，导致系统无法根据任务执行结果进行自适应优化。

技术实现思路

1、为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策方法及系统，旨在解决现有技术中碰撞预警与清理决策相互独立、轨道状态估计精度不足及缺乏闭环自适应更新能力的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

3、本发明第一方面提供了一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策方法；

4、一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策方法，包括：

5、获取目标低轨碎片以及航天器的轨道观测数据，并进行预处理生成标准轨道观测量；

6、对所述标准轨道观测量执行三级递进式融合定轨，输出高精度轨道状态估计及状态误差协方差矩阵；

7、基于所述高精度轨道状态估计及状态误差协方差矩阵，执行多级递进式碰撞风险筛选与评估，输出碰撞风险事件；

8、基于所述碰撞风险事件高精度轨道状态估计，计算各碎片的清理优先级指数并进行动态排序，生成高风险碎片优先级排序列表；

9、从高风险碎片优先级排序列表中选取候选清理目标集合，构建多目标优化模型，在约束条件下求解pareto最优清理方案集合，输出清理任务方案。

10、作为进一步的技术方案，所述三级递进式融合定轨，包括第一级同质观测站间融合、第二级异质观测跨类型融合和第三级空间环境模型辅助融合。

11、作为进一步的技术方案，所述第一级同质观测站间融合为：针对同一观测类型但来自不同观测站的观测数据，采用加权最小二乘与高斯-牛顿迭代进行联合处理，输出同质融合后的局部状态向量及其协方差矩阵；

12、所述第二级异质观测跨类型融合为：为不同观测类型分别配置局部滤波器，基于自身观测数据独立估计目标六维状态向量及协方差矩阵；再由主融合器对各局部状态估计执行协方差交叉融合，输出融合状态向量及保守协方差矩阵；

13、所述第三级空间环境模型辅助融合为：将太阳辐射通量和地磁活动指数输入高精度大气密度模型，对轨道传播模型中的大气阻力密度项进行在线校正，输出高精度轨道状态估计及其状态误差协方差矩阵。

14、作为进一步的技术方案，基于所述高精度轨道状态估计及状态误差协方差矩阵，执行多级递进式碰撞风险筛选与评估，输出碰撞风险事件，包括：

15、根据各目标的近地点高度和远地点高度，判断两目标轨道高度区间是否存在重叠，若无重叠则直接剔除该目标对；

16、在预定预警窗口内求解两目标在预报时间窗内的最小轨道交会距离，若大于预设安全阈值则剔除当前目标对；

17、对通过筛选的候选交会事件，采用高保真数值轨道传播器将两目标的状态向量和状态误差协方差矩阵传播至预估交会时刻，在交会时刻构建相对位置协方差矩阵，利用真实协方差矩阵计算碰撞概率，并通过缩放协方差矩阵计算碰撞概率的置信区间；

18、将碰撞概率与碰撞后果指标组合，按照预设加权模型计算综合风险指数，并根据预设风险等级阈值划分风险等级，最终输出碰撞风险事件。

19、作为进一步的技术方案，在交会时刻构建相对位置协方差矩阵，利用真实协方差矩阵计算碰撞概率，并通过缩放协方差矩阵计算碰撞概率的置信区间，包括：

20、基于高精度轨道状态估计及状态误差协方差矩阵，将协方差传播至预估交会时刻；高精度轨道状态估计及状态误差协方差矩阵

21、在预估交会时刻构建目标的状态协方差矩阵，并根据状态协方差矩阵确定相对位置协方差矩阵；

22、以目标的相对速度矢量方向为法向构建碰撞平面，选取平面内的两个正交单位向量构成坐标转换矩阵，将相对位置和相对位置协方差矩阵投影至碰撞平面上，得到二维相对位置均值和二维协方差矩阵；

23、将目标的物理半径之和作为组合碰撞截面圆形区域的积分半径，通过构建二维高斯积分公式计算得到碰撞概率：

24、对所述二维协方差矩阵进行缩放，计算出碰撞概率的上界值和下界值，作为碰撞概率的置信区间。

25、作为进一步的技术方案，所述清理优先级指数为：

26、

27、其中，为清理优先级指数；为融合碰撞概率；为碎片质量；为轨位密度因子；为轨道寿命因子；为碰撞后果扩散因子；、、为归一化参考量；、、、、为满足归一化约束的权重系数。

28、作为进一步的技术方案，所述多目标优化模型以最大化总风险消减量、最小化总速度增量和最小化任务总时长为优化目标；

29、所述约束条件包括总速度增量预算约束、单次机动能力约束、地面测控覆盖约束、光照条件约束、清理策略匹配约束和安全距离约束。

30、本发明第二方面提供了一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策系统。

31、一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策系统，包括：

32、多源数据获取与预处理模块，被配置为：获取目标低轨碎片以及航天器的轨道观测数据，并进行预处理生成标准轨道观测量；

33、三级递进式融合定轨模块，被配置为：对所述标准轨道观测量执行三级递进式融合定轨，输出高精度轨道状态估计及状态误差协方差矩阵；

34、多级递进式碰撞风险评估模块，被配置为：基于所述高精度轨道状态估计及状态误差协方差矩阵，执行多级递进式碰撞风险筛选与评估，输出碰撞风险事件；

35、数据驱动动态排序模块，被配置为：基于所述碰撞风险事件高精度轨道状态估计，计算各碎片的清理优先级指数并进行动态排序，生成高风险碎片优先级排序列表；

36、多目标清理任务规划模块，被配置为：从高风险碎片优先级排序列表中选取候选清理目标集合，构建多目标优化模型，在约束条件下求解pareto最优清理方案集合，输出清理任务方案。

37、本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策方法中的步骤。

38、本发明第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方面所述的一种基于多源融合的低轨碎片预警与清理决策方法中的步骤。

39、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

40、（1）本发明将雷达、光学、激光测距、天基传感器、gnss和公开星历等多源轨道观测数据统一至同一时空基准下，通过同质站间融合、异质跨类型ci融合和空间环境模型辅助校正的三级递进式定轨架构，有效克服了单一数据源观测几何受限和系统偏差的影响，输出带有完整6×6状态误差协方差矩阵的高精度轨道状态估计。ci融合算法在局部估计存在未知相关性的情况下仍能保证融合协方差为真实误差的保守上界，使后续碰撞概率计算和轨道预报具备可量化的不确定性基础，显著提升了状态估计的可信度和预报可靠性。

41、（2）本发明采用经三级融合校正后的hfos真实协方差矩阵进行高保真数值传播，通过几何粗筛、moid中筛和精细传播三级递进筛选，在二维碰撞平面上基于真实非球形协方差进行碰撞概率数值积分，并输出碰撞概率的置信区间。与现有方案相比，本发明能够更准确地描述交会时刻的相对位置不确定性分布形态，避免了球形协方差假设带来的概率计算偏差，有效抑制了虚警率过高和漏警并存的工程顽疾，提高了预警信息的实际可用性。

42、（3）本发明以多源融合数据作为贯穿全流程的统一信息载体，将碰撞概率和综合风险指数作为清理优先级指数的输入因子，使清理排序不再依赖静态历史排名或简化经验规则，而是实时响应最新观测数据驱动的预警结果变化。每当新数据触发更新时，清理优先级指数中的融合碰撞概率、轨位密度和轨道寿命同步刷新，优先级排序列表动态演进，打破了传统“预警只管预警、清理只管清理”的信息孤岛格局，实现了从风险感知到清理决策的端到端数据贯通。

43、（4）本发明还构建了完整的闭环反馈更新机制，清理任务执行后的成功/失败状态、残余碎片环境变化和后续轨道监测结果被反馈至编目数据库、碰撞风险模型和清理优先级指数权重模型。据此对已清理目标进行编目标记，刷新目标邻近高度层和倾角带的轨位密度统计，并对协方差缩放因子、风险等级阈值和清理优先级指数权重系数进行贝叶斯后验更新或随机梯度下降在线优化。该机制使系统能够持续从历史任务中学习并修正模型偏差，自适应跟踪低轨碎片环境的动态演变，避免系统性能随空间环境变化而退化。

44、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。