本發(fā)明涉及太空態(tài)勢(shì)感知和空間目標(biāo)識(shí)別，具體是一種基于成像輔助數(shù)據(jù)的空間目標(biāo)異動(dòng)判別方法。

背景技術(shù)：

1、隨著空間技術(shù)的飛速發(fā)展，人類(lèi)活動(dòng)的領(lǐng)域已經(jīng)從傳統(tǒng)的陸、海、空，向空間拓展，且空間由于其特殊的位置優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)成為地球上通信、經(jīng)濟(jì)、軍事戰(zhàn)略和國(guó)際關(guān)系的核心。現(xiàn)在，它是人類(lèi)探索、開(kāi)發(fā)以及可能征服的最新舞臺(tái)。隨著人類(lèi)在太空領(lǐng)域活動(dòng)的不斷增多，以及對(duì)空間資源的持續(xù)開(kāi)發(fā)利用，空間目標(biāo)的數(shù)量正在呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

2、低軌方面，隨著一系列巨型星座的建設(shè)部署，將嚴(yán)重?cái)D壓太空空間，如此數(shù)量龐大和密集分布的衛(wèi)星將給航天器的發(fā)射入軌、正常運(yùn)行和離軌處置帶來(lái)巨大的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。星鏈衛(wèi)星在發(fā)射入軌的初期，將在小推力作用下進(jìn)行持續(xù)近1個(gè)月的軌道抬升，并在啟動(dòng)推力和停止推力的前后還會(huì)出現(xiàn)推力值跳變的現(xiàn)象，同時(shí)為了規(guī)避星座內(nèi)部的碰撞風(fēng)險(xiǎn)，星鏈衛(wèi)星上加裝了自主避撞系統(tǒng)，其能夠接收美國(guó)國(guó)防部的太空目標(biāo)編目數(shù)據(jù)，在需要時(shí)進(jìn)行軌道機(jī)動(dòng)。星鏈衛(wèi)星為了避撞會(huì)經(jīng)常進(jìn)行很多小規(guī)模的軌道修正和調(diào)整，但太空探索公司并不完全發(fā)布星鏈衛(wèi)星進(jìn)行軌道機(jī)動(dòng)的情況，會(huì)使其他航天器的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)成倍增加。高軌方面，隨著衛(wèi)星平臺(tái)由大型一體化向小型分散化發(fā)展，高軌衛(wèi)星更加頻繁的進(jìn)行軌道機(jī)動(dòng)以開(kāi)展衛(wèi)星延壽、空間試驗(yàn)等任務(wù)。

3、當(dāng)前，各國(guó)航天器在軌機(jī)動(dòng)頻繁，尤其是國(guó)內(nèi)外航天器之間存在碰撞預(yù)警事件時(shí)，雙方往往沒(méi)有溝通，均為“背對(duì)背”的處置進(jìn)行機(jī)動(dòng)，存在因機(jī)動(dòng)而產(chǎn)生碰撞的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)這些軌道異動(dòng)空間目標(biāo)的觀測(cè)、監(jiān)視與識(shí)別一直是研究的重點(diǎn)方向，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并判別該類(lèi)目標(biāo)的軌道異動(dòng)行為，可有效支撐空間碰撞預(yù)警。我國(guó)在軌航天器搭載的小口徑望遠(yuǎn)鏡可長(zhǎng)時(shí)間對(duì)目標(biāo)進(jìn)行跟蹤，獲得大量觀測(cè)數(shù)據(jù)，但受裝備能力影響，這類(lèi)小口徑望遠(yuǎn)鏡的探測(cè)能力不足，導(dǎo)致視場(chǎng)內(nèi)恒星數(shù)量有限，在目標(biāo)跟蹤過(guò)程中往往無(wú)法完成天文定位測(cè)量，同時(shí)該類(lèi)望遠(yuǎn)鏡測(cè)角精度較差，難以準(zhǔn)確定位，因此往往無(wú)法使用傳統(tǒng)異動(dòng)檢測(cè)方法進(jìn)行異動(dòng)判別，數(shù)據(jù)難以充分利用，因此，亟需一種有效的空間目標(biāo)異動(dòng)判別方法。

4、針對(duì)空間目標(biāo)的異動(dòng)檢測(cè)，傳統(tǒng)異動(dòng)檢測(cè)的原理是：將目標(biāo)預(yù)期在相機(jī)坐標(biāo)系中的角位置與實(shí)際角位置作比較，當(dāng)超過(guò)一定檢測(cè)閾值后認(rèn)為發(fā)生異動(dòng)。根據(jù)目標(biāo)的預(yù)報(bào)位置以及監(jiān)測(cè)衛(wèi)星/相機(jī)的坐標(biāo)系信息，可以計(jì)算時(shí)目標(biāo)相對(duì)于相機(jī)是否可見(jiàn)，以及如果可見(jiàn)的情況下目標(biāo)在相機(jī)坐標(biāo)系中的位置。目標(biāo)的實(shí)際相平面位置與預(yù)報(bào)相平面位置，以角度計(jì)之差記為，機(jī)動(dòng)后目標(biāo)是否出現(xiàn)在相機(jī)視場(chǎng)內(nèi)，在假設(shè)目標(biāo)可見(jiàn)的情況下，與視場(chǎng)大小、預(yù)報(bào)位置與實(shí)際位置之差的大小，以及預(yù)報(bào)位置的方向有關(guān)。如果預(yù)報(bào)位置在視場(chǎng)邊緣，當(dāng)小于視場(chǎng)角時(shí)且位置差方向理想，則機(jī)動(dòng)后目標(biāo)將出現(xiàn)在視場(chǎng)內(nèi)；如果預(yù)報(bào)位置在視場(chǎng)中心，當(dāng)小于視場(chǎng)角時(shí)，則機(jī)動(dòng)后目標(biāo)將出現(xiàn)在視場(chǎng)內(nèi)。

5、傳統(tǒng)異動(dòng)檢測(cè)采用基于特征量的方法，即實(shí)測(cè)值與理論預(yù)報(bào)值按照如下公式，轉(zhuǎn)換計(jì)算得到特征量，超過(guò)設(shè)定異動(dòng)閾值即判為異動(dòng)，因此，傳統(tǒng)異動(dòng)檢測(cè)識(shí)別的主要影響要素包含特征量觀測(cè)誤差、特征量理論計(jì)算誤差，具體而言就是利用反應(yīng)特征量的天文定位實(shí)測(cè)值和天文定位理論值來(lái)計(jì)算誤差。

6、

7、其中，表示天文定位赤經(jīng)的實(shí)測(cè)值，表示天文定位赤經(jīng)的理論值，表示天文定位赤緯的實(shí)測(cè)值，表示天文定位赤緯的理論值。

8、雖然該方法具有測(cè)量精度高的優(yōu)點(diǎn)，但是其缺點(diǎn)是方法復(fù)雜且時(shí)效性差，需要首先完成天文定位，要求測(cè)角精度高，對(duì)成像類(lèi)裝備不適應(yīng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷和不足，提供一種基于成像輔助數(shù)據(jù)的空間目標(biāo)異動(dòng)判別方法。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于成像輔助數(shù)據(jù)的空間目標(biāo)異動(dòng)判別方法，其特征在于：具體包括以下步驟：

4、s1．針對(duì)各時(shí)刻，根據(jù)目標(biāo)軌道計(jì)算出空間目標(biāo)的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角理論數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角理論數(shù)據(jù)，并獲取空間目標(biāo)在跟蹤成像過(guò)程中的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)；

5、s2．對(duì)得到的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)，分別利用改進(jìn)的限幅濾波算法進(jìn)行野值剔除；

6、s3．對(duì)野值剔除后的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行濾波估計(jì)，得到各時(shí)刻對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)；

7、s4．利用得到的各時(shí)刻的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角理論數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)臺(tái)方位角估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角理論數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)，計(jì)算對(duì)應(yīng)時(shí)刻的估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)和理論數(shù)據(jù)之間的實(shí)際相似度；

8、s5．根據(jù)計(jì)算出的所有時(shí)刻的實(shí)際相似度，擬合出相似度函數(shù)，計(jì)算出該時(shí)刻的估計(jì)相似度；

9、s6．針對(duì)n個(gè)連續(xù)新時(shí)刻中的每個(gè)時(shí)刻，得到該時(shí)刻的實(shí)際相似度，利用所述相似度函數(shù)得到該時(shí)刻的估計(jì)相似度，計(jì)算該時(shí)刻下實(shí)際相似度和估計(jì)相似度之差的絕對(duì)值，作為相似度差異值，其中，n為大于0的自然數(shù)；

10、s7．判斷所述n個(gè)連續(xù)新時(shí)刻的相似度差異值是否滿(mǎn)足異動(dòng)條件，若是，則確定所述空間目標(biāo)發(fā)生異動(dòng)；若否，則返回步驟s6。

11、進(jìn)一步的，所述步驟s1具體包括：利用空間目標(biāo)的軌道和轉(zhuǎn)臺(tái)的方位俯仰測(cè)量值，計(jì)算空間目標(biāo)在各時(shí)刻的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角理論數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角理論數(shù)據(jù)，并獲取轉(zhuǎn)臺(tái)方位編碼器實(shí)時(shí)輸出的空間目標(biāo)在各時(shí)刻的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)，以及轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰編碼器實(shí)時(shí)輸出的空間目標(biāo)在各時(shí)刻的轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)。

12、進(jìn)一步的，所述的步驟s2具體包括以下步驟：

13、s21．在限幅濾波算法基礎(chǔ)上提出以下用于野值剔除的初始公式：

14、（1）

15、式（1）中，表示野值剔除后的數(shù)據(jù)，表示第個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的采樣數(shù)據(jù)，表示第個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的采樣數(shù)據(jù)，為大于或等于1的自然數(shù)；

16、表示采樣數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的閾值，當(dāng)采樣數(shù)據(jù)為轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí)，野值剔除后的數(shù)據(jù)為野值剔除后的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)，為轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的閾值；當(dāng)采樣數(shù)據(jù)為轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí)，野值剔除后的數(shù)據(jù)為野值剔除后的轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)，為轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的閾值；

17、s22．設(shè)置式（1）中的：假設(shè)轉(zhuǎn)臺(tái)方位角或轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角的轉(zhuǎn)動(dòng)角加速度為，則有：

18、（2）

19、式（2）中，表示采樣間隔，yn-1表示第n-1個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的采樣數(shù)據(jù)，yn-2表示第n-2個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的采樣數(shù)據(jù)；

20、s23．結(jié)合式（1）和（2），對(duì)經(jīng)步驟s1得到的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)，分別利用改進(jìn)的限幅濾波算法進(jìn)行野值剔除，公式如下：

21、（3）

22、式（3）中，表示第個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的采樣數(shù)據(jù)，其余參數(shù)同式（1）。

23、進(jìn)一步的，所述的步驟s3具體以下步驟：

24、s31．確定針對(duì)目標(biāo)角度，即轉(zhuǎn)臺(tái)方位角或轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角的狀態(tài)模型為：

25、（4）

26、式（4）中，表示第個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)矩陣，表示第個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)矩陣，為大于或等于1的自然數(shù)，表示第個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，表示第個(gè)時(shí)刻的控制輸入矩陣，表示第個(gè)時(shí)刻的控制量，表示過(guò)程噪聲，期望值為0；

27、s32．確定針對(duì)所述目標(biāo)角度的觀測(cè)模型為：

28、（5）

29、式（5）中，表示第個(gè)時(shí)刻的系統(tǒng)狀態(tài)矩陣的觀測(cè)值或測(cè)量值，對(duì)應(yīng)野值剔除后的目標(biāo)角度測(cè)量數(shù)據(jù)，也就是說(shuō)，表示第個(gè)時(shí)刻的野值剔除后的目標(biāo)角度測(cè)量數(shù)據(jù)，即第個(gè)時(shí)刻的野值剔除后的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角測(cè)量數(shù)據(jù)或野值剔除后的轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角測(cè)量數(shù)據(jù)；表示狀態(tài)觀測(cè)矩陣，表示第個(gè)時(shí)刻的測(cè)量噪聲；

30、s33．確定針對(duì)所述目標(biāo)角度的預(yù)測(cè)方程為：

31、（6）

32、式（6）所示的預(yù)測(cè)方程基于所述步驟s31中的狀態(tài)模型得到，其中，表示第個(gè)時(shí)刻的先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)值，表示第個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)值，即第個(gè)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)角度估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)，表示第個(gè)時(shí)刻的先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差，表示第個(gè)時(shí)刻的后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差，即第個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)協(xié)方差，at表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，表示系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣，其余參數(shù)同式（4）。

33、s34．基于迭代初始值、野值剔除后的目標(biāo)角度測(cè)量數(shù)據(jù)以及所述預(yù)測(cè)方程，迭代計(jì)算各時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)值，得到各時(shí)刻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)角度估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)；其中，所述迭代初始值包括預(yù)設(shè)的初始最優(yōu)估計(jì)值和初始后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差。

34、進(jìn)一步的，所述的步驟s34可以包括以下步驟：

35、a1．確定恒定的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣、控制輸入矩陣和狀態(tài)觀測(cè)矩陣，確定系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣，確定觀測(cè)噪聲協(xié)方差，共同作為估計(jì)參數(shù)；

36、a2．針對(duì)所述目標(biāo)角度，確定當(dāng)前次迭代對(duì)應(yīng)的最優(yōu)估計(jì)值和后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差，共同構(gòu)成當(dāng)前次迭代的輸入值；其中，首次迭代對(duì)應(yīng)的最優(yōu)估計(jì)值和后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差分別為預(yù)設(shè)的初始最優(yōu)估計(jì)值和初始后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差；

37、a3．基于所述估計(jì)參數(shù)、當(dāng)前次迭代的輸入值和所述預(yù)測(cè)方程，計(jì)算所述目標(biāo)角度的先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)值和先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差，得到以下結(jié)果：

38、（7）

39、a4．基于計(jì)算出的先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差和所述觀測(cè)噪聲協(xié)方差，利用卡爾曼增益計(jì)算公式計(jì)算出卡爾曼增益；

40、其中，所述卡爾曼增益的計(jì)算公式為：

41、（8）

42、式（8）中，表示第個(gè)時(shí)刻的卡爾曼增益，ht表示狀態(tài)觀測(cè)矩陣；

43、a5．基于計(jì)算出的卡爾曼增益、先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)值和第個(gè)時(shí)刻的野值剔除后的目標(biāo)角度測(cè)量數(shù)據(jù)，利用最優(yōu)估計(jì)值計(jì)算公式，計(jì)算出最優(yōu)估計(jì)值；

44、其中，所述最優(yōu)估計(jì)值計(jì)算公式為：

45、（9）

46、式（9）中，最優(yōu)估計(jì)值表示第個(gè)時(shí)刻的目標(biāo)角度估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)；

47、a6．基于計(jì)算出的先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差和卡爾曼增益，利用最優(yōu)估計(jì)協(xié)方差計(jì)算公式，計(jì)算出后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差；

48、其中，所述最優(yōu)估計(jì)協(xié)方差計(jì)算公式為：

49、（10）

50、式（10）中，后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差表示第個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)協(xié)方差；

51、a7．將計(jì)算出的最優(yōu)估計(jì)值和后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差共同構(gòu)成新一次迭代的輸入值，重復(fù)迭代，直至計(jì)算出各時(shí)刻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)角度估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)。

52、進(jìn)一步的，所述的步驟s34也可以包括以下步驟：

53、b1．確定狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，控制輸入矩陣，狀態(tài)觀測(cè)矩陣，根據(jù)控制系統(tǒng)精度確定系統(tǒng)噪聲協(xié)方差矩陣，根據(jù)所述觀測(cè)模型和傳感器精度確定觀測(cè)噪聲協(xié)方差，共同作為估計(jì)參數(shù)；

54、b2．針對(duì)所述目標(biāo)角度，確定當(dāng)前次迭代對(duì)應(yīng)的最優(yōu)估計(jì)值和后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差，共同構(gòu)成當(dāng)前次迭代的輸入值；

55、其中，首次迭代對(duì)應(yīng)的最優(yōu)估計(jì)值和后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差分別為預(yù)設(shè)的初始最優(yōu)估計(jì)值和初始后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差；

56、b3．基于所述估計(jì)參數(shù)、當(dāng)前次迭代的輸入值和更新的預(yù)測(cè)方程，計(jì)算所述目標(biāo)角度的先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)值和先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差；

57、其中，所述更新的預(yù)測(cè)方程為：

58、（11）；

59、b4．基于計(jì)算出的先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差和所述觀測(cè)噪聲協(xié)方差，利用更新的卡爾曼增益計(jì)算公式計(jì)算出卡爾曼增；

60、其中，所述更新的卡爾曼增益計(jì)算公式為：

61、（12）；

62、b5．基于計(jì)算出的卡爾曼增益、先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)值和第個(gè)時(shí)刻的野值剔除后的目標(biāo)角度測(cè)量數(shù)據(jù)，利用更新的最優(yōu)估計(jì)值計(jì)算公式，計(jì)算出最優(yōu)估計(jì)值，表示第個(gè)時(shí)刻目標(biāo)角度估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)；

63、其中，所述更新的最優(yōu)估計(jì)值計(jì)算公式為：

64、（13）；

65、b6．基于計(jì)算出的先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差和卡爾曼增益，利用更新的最優(yōu)估計(jì)協(xié)方差計(jì)算公式，計(jì)算出后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差，表示第個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)估計(jì)協(xié)方差；

66、其中，所述更新的最優(yōu)估計(jì)協(xié)方差計(jì)算公式為：

67、（14）

68、b7．將計(jì)算出的最優(yōu)估計(jì)值和后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差共同構(gòu)成新一次迭代的輸入值，重復(fù)迭代，直至計(jì)算出各時(shí)刻對(duì)應(yīng)的目標(biāo)角度估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)。

69、進(jìn)一步的，所述的步驟s4所采用的公式為：

70、（15）

71、式（15）中，表示第個(gè)時(shí)刻計(jì)算出的實(shí)際相似度，表示第個(gè)時(shí)刻的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角理論數(shù)據(jù)，表示第個(gè)時(shí)刻的轉(zhuǎn)臺(tái)方位角估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)，表示第個(gè)時(shí)刻的轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角理論數(shù)據(jù)，表示第個(gè)時(shí)刻的轉(zhuǎn)臺(tái)俯仰角估計(jì)真實(shí)數(shù)據(jù)，為自然數(shù)。

72、進(jìn)一步的，所述的步驟s5中，根據(jù)所有時(shí)刻以及分別對(duì)應(yīng)的實(shí)際相似度，利用最小二乘法擬合出所述的相似度函數(shù)。

73、進(jìn)一步的，所述的步驟s6中，針對(duì)n個(gè)連續(xù)新時(shí)刻中的每個(gè)時(shí)刻，執(zhí)行步驟s1~s4，即可得到該時(shí)刻的實(shí)際相似度；執(zhí)行步驟s1~s5，即可得到該時(shí)刻的估計(jì)相似度；然后計(jì)算該時(shí)刻下實(shí)際相似度和估計(jì)相似度之差的絕對(duì)值，作為相似度差異值。

74、進(jìn)一步的，所述的步驟s7中，判斷所述n個(gè)連續(xù)新時(shí)刻的相似度差值是否滿(mǎn)足異動(dòng)條件，包括：判斷所述n個(gè)連續(xù)新時(shí)刻的相似度差異值中，是否有m個(gè)相似度差異值均大于預(yù)設(shè)閾值，若是，則確定滿(mǎn)足異動(dòng)條件；其中，m為大于0的自然數(shù)，且n/2<m<n。

75、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

76、1、本發(fā)明根據(jù)成像過(guò)程中跟蹤轉(zhuǎn)臺(tái)方位、俯仰角變化，建立數(shù)學(xué)模型，評(píng)估測(cè)量數(shù)據(jù)和理論數(shù)據(jù)的差距得到實(shí)際相似度，并進(jìn)行線性函數(shù)擬合以預(yù)測(cè)新時(shí)刻的估計(jì)相似度，利用新時(shí)刻的估計(jì)相似度和實(shí)際相似度的差異來(lái)快速發(fā)現(xiàn)空間目標(biāo)的異動(dòng)，該方法能夠提高研判時(shí)效性，為數(shù)據(jù)運(yùn)用提供支撐。

77、2、本發(fā)明相較于傳統(tǒng)的基于目標(biāo)在相機(jī)視場(chǎng)位置誤差的異動(dòng)檢測(cè)方法，無(wú)需完成天文定位，方法更加簡(jiǎn)單，在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行特性成像的同時(shí)能夠快速檢測(cè)出目標(biāo)軌道異動(dòng)，時(shí)效性更高，實(shí)現(xiàn)了資源整合運(yùn)用。

78、3、本發(fā)明方法填補(bǔ)了利用在軌衛(wèi)星小口徑望遠(yuǎn)鏡對(duì)目標(biāo)軌道異動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)判別的空白，可基于成像輔助數(shù)據(jù)快速檢測(cè)出目標(biāo)軌道異動(dòng)，有效降低了因軌道機(jī)動(dòng)造成的空間目標(biāo)碰撞風(fēng)險(xiǎn)，能夠提高空間目標(biāo)在軌運(yùn)行的安全性。