УДК 681.5:520.8
МЕТОД И АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ ОКОЛОЗЕМНЫХ ОРБИТАЛЬНЫХ ОБЪЕКТОВ И «МУСОРА» ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ КОСМИЧЕСКИХ ПОЛЕТОВ
П.С. Зверев, В.М. Довгаль
Рассматриваемый программный продукт предназначен для предотвращения столкновений (механических конфликтов) орбитальных объектов путем распознавания искусственных космических объектов на фоне множества естественных объектов. Сложность распознавания заключается в наличии у низко орбитального космического аппарата-наблюдателя, оснащенного фотокамерами, неустранимого люфта по шести степеням свободы, из-за чего положения на одном кадре и траектории на последовательности кадров всех космических объектов на фото-матрице наблюдателя хаотически изменяются
Ключевые слова: космический аппарат, механические конфликты, распознавание, космический мусор
Введение.
Околоземный космос насыщается
движущимися объектами (космическими аппаратами и космическим «мусором»), поэтому на современном этапе одним из важных показателей «состояния околоземного космоса» в этой области является
«конфликтность» орбитальных тел -возможность возникновения столкновений
между ними («механических конфликтов») [1]. Исследования конфликтности искусственных орбитальных тел актуально и перспективно, поскольку возникают нетривиальные проблемы обеспечения безопасности космических
летательных аппаратов и ракет-носителей. В условиях множественного космического
«мусора» и несогласованности орбитальных характеристик функционирующих космических летательных аппаратов в настоящее время возникает реальная угроза аварий при
космических полетах, а в обозримом будущем угроза будет неуклонно расти.
В настоящее время военные службы ведут наблюдение за более чем 19 тысячами объектов на земной орбите, размер которых не меньше
10 сантиметров. Несмотря на малые размеры, космический «мусор» из-за своей высокой скорости может представлять серьезную опасность для функционирующих аппаратов на орбите [2]. Собственно, скорость перемещения «мусора» на орбите и есть его главная опасность для космических аппаратов (КА), в том числе и для орбитальных станций. Скажем, частица в один сантиметр летит, как минимум, в 20 раз быстрее пули [3].1
Зверев Петр Сергеевич - КурскГТУ, аспирант, e-mail: peterzverev@yandex.ru
Довгаль Виктор Митрофанович - КурскГТУ, д-р техн. наук, профессор, e-mail: vmdovgal@yandex.ru
Первое столкновение в космосе произошло 24 июля 1996-го. Во французский спутник Cerise врезался обломок французской ракеты "Ариан", в результате чего была нарушена его работоспособность. 29 марта 2006 г. российский спутник связи "Экспресс-АМ11", был поврежден в результате столкновения с космическим «мусором», вследствие чего был выведен с орбиты и уничтожен.
11 февраля 2009 года над территорией Сибири произошел первый случай столкновения двух искусственных спутников в космосе. Спутник американской компании спутниковой связи Iridium столкнулся с российским спутником военного назначения "Космос-2251", который был запущен на орбиту в 1993 году, однако уже через два года его вывели из состава российской орбитальной группировки и с тех пор не использовали. В результате происшествия образовалось около 600 обломков, которые разлетелись на высоты от 500 до 1300 километров [4].
В настоящее время ведутся активные работы по освоению космического пространства. Все больше стран подключается к космическим программам. Все чаще испытываются новые виды ракет-носителей, запускаются новые спутники, как правило, не имеющие средств автоутилизации на заключительном этапе жизненного цикла.
Целью данной работы является создание инструментальных средств информатики для предотвращения «механических конфликтов» орбитальных тел путём разработки метода, алгоритмических средств и специального программного обеспечения (СПО) для своевременного распознавания околоземных орбитальных искусственных объектов (ОИО), регистрируемых фотокамерами
низкоорбитальных аппаратов-наблюдателей.
Общая научно-техническая задача состоит в том, чтобы обеспечить безопасность космических полетов по загрязненному
околоземному космосу. Известны пути обеспечения безопасности, которые в основном базируются либо на установке дорогостоящего
оборудования, требующего значительных
энергомассовых затрат, либо на использовании наземных средств наблюдения за орбитальными объектами.
Проблема состоит в том, чтобы выбрать простой и достаточно эффективный путь обеспечения безопасности космических
полетов по околоземному космосу в условиях наличия большого количества неуправляемых искусственных космических объектов.
Среди описанных в открытой литературе подходов к решению задачи распознавания движущихся космических объектов можно выделить две основные группы.
К первой группе относятся подходы, которые основываются на использовании радиолокационного оборудования.
Недостатком подходов, относящихся к данной группе, является то, что все они используют активную радиолокацию, т.е. предполагается, что обнаруживаемый объект, не является источником радиосигналов. Передатчик генерирует зондирующий сигнал, антенна в процессе обзора пространства облучает цель. Приемник усиливает и преобразует принятый от цели отраженный сигнал и выдает его на выходное устройство, решающее задачу обнаружения и измерения координат объекта.[5] Таким образом, для применения подходов данной группы необходимо наличие на борту КА дополнительного оборудования (передатчика, антенны, приемника),
использование которого требует от КА дополнительных энергомассовых затрат. Это обстоятельство сильно ограничивает использование подходов данной группы и делает их практически не пригодными для применения на спутниках, в связи с их ограничением по уровню энергомассовых затрат.
Например, в [6] описан способ радиолокации движущихся объектов,
основанный на излучении зондирующего
сигнала, приеме отраженного сигнала и его обработке, включающей фильтрацию доплеровских частот. В процессе обработки отраженного сигнала осуществляется снятие фазовой модуляции и сжатие частотного спектра названного сигнала путем мультипликативного переноса частотного
спектра указанного сигнала. При обработке отраженного сигнала изменяют величину коэффициента мультипликативного переноса в зависимости от значения параметров движения объекта, задавая указанную величину обратно пропорциональной произведению скорости вращения объекта и его диаметра. Благодаря восстановлению когерентности принимаемого сигнала для обнаружения пассивных космических объектов используются доплеровские радиолокационные системы, что обеспечивает увеличение дальности
пеленгации и повышение вероятности своевременного обнаружения
приближающихся осколков космического «мусора».
Вторая группа подходов использует прогнозирование конфликтных ситуаций. Для решения данной задачи используются различные методы [7]. В задачах прогноза столкновений чаще всего применяется
статистический подход. Однако используются и детерминистические методы, в которых в качестве исходных данных для прогнозирования выступает информация о совокупности космических объектов, орбиты которых определены с некоторой точностью на момент начала прогноза. Так, в работе [8] Хуторовским З.Н. предлагается метод, заключающийся в поиске интервалов времени опасных сближений любых пар космических объектов, оценке геометрических
характеристик каждого сближения и вероятностей столкновений. Однако с
увеличением числа элементов системы орбитальных тел прогнозирование
механических конфликтов
детерминистическими методами становится затруднительным. Среди причин этого -существенный рост затрат времени на
вычисления.
В работах [9,10] для относительно быстрого анализа возможности конфликтных ситуаций между орбитальными телами предложен следующий подход. В нем основу анализа конфликтности элементов системы орбитальных тел составляет не моделирование движения этих объектов, а моделирование движения в околоземном пространстве зон, окружающих участки расчетных траекторий орбитальных тел, находящиеся друг от друга на расстоянии, опасном с точки зрения возникновения механических конфликтов.
Значительные затраты времени, которых требует прогнозирование механических конфликтов на основе моделирования
движения орбитальных тел - это основная проблема, возникающая при использовании подходов этой группы. Еще одним недостатком является то, что реализация данных подходов требует использования базы данных о существующих орбитальных объектах (спутниках Земли, космическом «мусоре»). Информацию о них можно получить из специальных каталогов, которые периодически обновляются, но данные каталоги не являются полными. Поэтому возможны ситуации, когда при моделировании возможность
«механических конфликтов» не была зафиксирована, а на практике оказалось, что существует не каталогизированный
орбитальный объект (давно забытый или списанный спутник, вновь образовавшийся элемент космического «мусора»), который представляет реальную угрозу столкновения для рассматриваемого КА.
Нами предполагается, что разработанное СПО, реализующее метод и алгоритм распознавания, будет установлено на борту одного или нескольких космических аппаратов-наблюдателей (КАН), находящихся на низкой околоземной орбите и оснащенных фотокамерами. Входными данными являются:
- данные, получаемые с фото-матрицы оптической камеры КАН;
- параметры собственной орбиты и положение на ней КАН;
- хранилище данных, в котором размещена информация об известных орбитальных объектах (параметры орбиты, скорость и т.д.).
Выходными данными алгоритма распознавания являются:
- информация о распознанных ОИО;
- данные об орбитальных объектах, которые могут быть подвержены «механическим конфликтам».
Процесс распознавания ОИО
осуществляется в несколько этапов. На первом этапе происходит получение данных с фотоматрицы КАН и передача их разработанной программе. На втором этапе, на основании полученных данных, формируются треки ОИО. На третьем этапе происходит обновление хранилища данных информацией о распознанных ОИО, после чего проверяются возможности «механических конфликтов» между КАН и объектами из хранилища данных. На четвертом этапе происходит передача информации о возможных «механических конфликтах» на ЦУП или другие искусственные объекты.
Следует обратить внимание на то, что сложность второго этапа заключается в наличие у КАН, как и у любого искусственного
космического объекта, шести степеней
свободы:
- смещение вдоль осей X, У и 2;
- тангаж;
- рысканье;
- вращение.
Поэтому для КАН, имеющего
неустранимый «люфт» по всем степеням
свободы, положение на кадре всех
космических объектов будет изменяться,
причем траектория, отображенная на
последовательности кадров как искусственных, так и естественных объектов будет
детерминировано хаотической, а на основании тезиса А. Пуанкаре она не будет являться прогнозируемой.
Разработанный алгоритм распознавания ОИО выполняется в шесть этапов.
На первом этапе происходит получение данных о двух последовательных кадрах с фото-матрицы КАН. Под данными понимается упорядоченная последовательность координат объектов на фото-матрице, которые были зафиксированы ею в текущем кадре.
Второй этап заключается в формировании на основании данных о первом кадре множества структур (структуры первого кадра). Под структурой понимается набор следующих данных: координаты объектов первого кадра и их метрики связей. Количество объектов в структуре определяется опытным путем и влияет на точность сравнения разных структур. В качестве метрики связи принято Евклидово расстояние между участвующими в сопряжении объектами.
Суть третьего этапа заключается в следующем. На основании данных о втором кадре формируются все возможные структуры (структуры второго кадра). Во время процесса формирования отбираются структуры, для которых существует подобная структура первого кадра. Две структуры считаются подобными, если их соответствующие метрики связей полностью совпадают. В результате отбора получается множество пар структур, каждая из которых включает в себя структуры первого и второго кадра.
На четвертом этапе на основании полученных пар структур рассчитываются параметры аффинных преобразований (сдвига и поворота), применение которых позволит получить из координат объектов одной структуры координаты соответствующих объектов второй структуры из той же пары. Так как расстояние до звезд крайне велико (расстояние до ближайшей звезды - 4,3
светового года или 40 трлн. км), то результат воздействия тангажа и рысканья (вращений вокруг осей ОХ и ОУ соответственно) на
объекты на фото-матрице КА сводится к их смещению вдоль осей ОУ и ОХ соответственно. Поэтому значения смещений, обусловленных воздействием тангажа и рысканья, могут быть объединены со значениями смещений вдоль осей ОУ и ОХ. Таким образом, должны быть рассчитаны следующие параметры аффинных
преобразований: сдвиги вдоль осей ОХ и ОУ, угол поворота вокруг оси О2 относительно центра фото-матрицы. Сдвиг вдоль оси О2 не рассматривается, так как не оказывает влияния на положение объектов на фото-матрице.
Зависимость координат соответствующих объектов первого и второго кадра будет выражаться следующей формулой: х' = х0 + (х - х0) • ео8(а) + (у - у0) • 8т(а) + дХ, (1)
У = У0 + (У - У0) • со8(а) - (х - Х0) • 8т(а) + дУ, где х , у -координаты объекта на втором кадре, х, у -координаты объекта на первом кадре, х0, у0 - координаты центра фотоматрицы, а - значение угла поворота вокруг оси О2, dX, dУ - значения смещений вдоль осей ОХ и ОУ соответственно.
На основании первого уравнения из (1) составим систему линейных уравнений. Поскольку в данном уравнении три неизвестных, то достаточно трех линейно не зависимых уравнений в системе для ее разрешения. Данная система примет следующий вид:
(х11 - х0) • С08(«) + (у11 - у0) • 8ш(а) + dX + х0 = х21 (х12 - х0) • С08(«) + (у12 - у0) • 8т(а) + dX + х0 = х22 (х13 - х0) • С08(«) + (у13 - у0) • 8т(а) + dX + х0 = х23 где х11, у11 - координаты 1-го объекта первого кадра, х21, у21 - координаты 1-го объекта второго кадра, а - значение угла поворота вокруг оси О2, dX - значение смещения вдоль оси ОХ, х0, у0 - координаты центра фото-матрицы.
Выразив из первого уравнения dX, получим:
дХ = х21 - х0 - (х11 - х0) • С08(а) - (2)
(уп - у0) •81п(а)
Подставив вычисленное выражение для dX во второе уравнение, получим:
(х12 - хп) • С08(«) + (у12 - уп) • 81п(а) = х22 - х21 Тогда формула для 81п(а) будет выглядеть следующим образом:
81п(а) = х22 - х21 - (х12 - х11) • С05(а) (3)
у12 - у11
Подставив полученные выражения для dX и 8т(а) в третье уравнение, получим:
(х13 - хп) • С08(а) + (у13 - уп) •
х22 - х21 - (х12 - х11) • С08(а) = х х
= х23 - х21
у12 - у11
Отсюда формула для С08(а) будет иметь следующий вид:
С°8(а) = ((X.з - X21) • (у12 — у11) -
— (у13 — у11 ) • Х22 + (у13 — у11 ) • Х21 ) / (4)
/((Х13 — Х11) • ( у 12 — у11) —
— (у 13 — у11) • (Х12 — Х11))
На основании второго уравнения из (1) составим уравнение следующего вида:
(уп — уо) • С08(а) — (Хп — х0) • 8іп(а) +
+ ёУ + уо = у 21
Выразив dY, получим:
= у 21 — уо — (у11 — уо) • С°8(а) + (5)
+ (х11 — х0) • 8іп(а)
Значения С08(а) и 8іп(а) вычисляются по формулам (3, 4).
Таким образом, искомые параметры аффинных преобразований вычисляются по формулам (2-5).
Пятый этап заключается в преобразовании координат объектов структур второго кадра с помощью аффинных преобразований, параметры которых были найдены на предыдущем этапе.
После этого на шестом этапе происходит объединение данных первого кадра и измененных данных второго кадра. В ходе объединения происходит удаление объектов, данные о которых были обнаружены в обоих кадрах. Таким образом, после перечисленных действий формируется объединенный кадр, на котором остаются только искусственные космические объекты. Путем совмещения объединенных кадров для заданных пар последовательных входных кадров
формируются треки искусственных
космических объектов. Треки ОИО являются искомым результатом работы алгоритма распознавания.
Далее для каждого ОИО, трек которого был зафиксирован, определяются орбитальные характеристики. Эта процедура выполняется в два этапа. На первом формируется и отправляется в наземный наблюдательный пункт запрос, в котором указывается трек ОИО. На втором этапе получается ответ на этот запрос, в котором будут содержаться орбитальные характеристики интересующего ОИО. Данные характеристики передаются в хранилище данных для идентификации. Если в хранилище отсутствует информация об ОИО -хранилище пополняется. Процедура определения орбитальных характеристик могла бы проводиться и без участия наземного наблюдательного пункта непосредственно КАН. Для этого необходимо, чтобы на нем было установлено дополнительное
локационное оборудование и СПО, которое могло бы определять орбитальные характеристики ОИО.
После обновления хранилища происходит проверка возможности «механических
конфликтов» между КАН и объектами из хранилища данных. Если выявляется опасность «механического конфликта» между какими-нибудь объектами, то данные об этих объектах отправляются в ЦУП и, по возможности, на эти объекты. В случае если КАН участвует в «механическом конфликте», то отправляется запрос на изменение собственного положения для уклонения.
Резюме.
Разработанные метод, алгоритмические средства и его программная реализация позволяют обеспечить безопасность космических полетов по загрязненному околоземному космическому пространству путем распознавания космических объектов на фоне множества естественных космических объектов. Использование предлагаемого программного продукта позволяет исключить сложные и дорогостоящие технические средства, требуемые для стабилизации
траектории естественных космических объектов, для применения методов, основанных на радиолокации, тем самым, уменьшая общую стоимость комплекса
безопасности космических полетов, в котором будет использоваться данный программный продукт, и снижая энергомассовые затраты.
Программа, реализующая предложенный алгоритм, разработана с использованием Microsoft Visual Studio 2005 и Borland C++ Builder 6, тестировалось на компьютере с процессором Pentium IV 3 ГГц и с 1ГБ оперативной памяти. Проводилось
тестирование программного продукта с помощью данных, сгенерированных
Курский государственный технический университет
специальной программой, моделирующей
ситуации отображения космических объектов на фото-матрице КАН. Входные данные генерировались программой в течение 10 часов. Ошибка распознавания происходила в том случае, когда положение искусственного и естественного объектов совпадали. В остальных случаях ошибки распознавания не наблюдались. Отказ от распознавания происходит, когда в кадры попадают объекты, скорости которых много больше скорости КАН (например, болиды, кометы и т.п.). Такие кадры не участвуют в процедуре распознавания.
Литература
1. Мокшанкина Т.В., Лабуткина Т.В. Программная
реализация метода прогнозирования эволюции «узлов механических конфликтов» для множества орбитальных тел / Украина: Днепропетровский национальный
университет.
2. Американские военные усилят слежку за
космическим мусором. Интернет:
http://news.cosmoport.com/
3. Космос пора «пылесосить». Интернет: http://worldmy stery.ru/
4. Над Сибирью столкнулись российский и американский спутники. / http://lenta.ru
5. Бакулев П. А. Радиолокационные системы. Учебник для вузов. М.: Радиотехника, 2004. 320 с.
6. Способ радиолокации пассивных космических объектов. Патент №2175139.
7. Муртазов А.К. Экология околоземного космического пространства. М: Физматлит, 2004. 304 с.
8. Хутровский З.Н., Каменский С.Ю., Бойков В.Ф., Смелов В. Л. Столкновения в космическим пространстве. М., 1995. С. 19-90.
9. Лабуткина Т.В Модель системы орбитальных тел, учитывающая эволюцию «узлов механических конфликтов // Системні технології. № 4. 2004. С. 90-97.
10. Лабуткина Т. В. Методы анализа конфликтности элементов множества орбитальных тел в околоземном пространстве // Материалы II Белорусс. конгр. Минск, 2005. С. 96-100.
METHOD AND ALGORITHM OF RECOGNITION OF ARTIFICIAL CIRCUMTERRANEOUS ORBITAL OBJECTS AND "DUST" FOR SUPPORT OF SAFETY OF SPACE FLIGHTS
P.S. Zverev, V.M. Dovgal
The considered software product is intended for prevention of collisions (mechanical conflicts) orbital objects by recognition of artificial space objects against set of natural objects. Complexity of recognition consists in presence at low orbital space device-observer equipped with cameras ineradicable backlash on six degrees of freedom because of what positions on one shot and a trajectory on sequence of shots of all space objects on a photo-matrix of the observer chaotically change
Key words: spacecraft, mechanical conflicts, recognition, space garbage