基于时序向量相似性的空间目标群匹配技术研究
网络安全与数据治理
张学文，于兴伟，侯鑫宇，姚云鹏，范光明
（解放军95921部队，山东济南250000）
摘要： 分析了空间低轨目标群的运行特点，提出了基于时序向量相似性的空间目标群匹配算法，提高了对低轨巨型星座的识别管理能力。首先，介绍了时序向量的降维方法，将目标群高维观测时序向量简化为空间构型序列；而后，提出了基于动态时间规整（Dynamic Time Warping，DTW）的目标群空间构型序列相似性判别算法；最后，利用星链卫星目标群仿真和实测数据对算法的匹配能力进行验证。结果表明该算法可实现空间目标群监测数据快速匹配，仿真数据匹配过程中，在群内目标缺失30%的条件下匹配成功率可达100%，在低缺失条件下（缺失率5%以内）群内目标识别成功率平均超过75%；实测数据匹配成功率可达100%。
中圖分類號：TN953文獻標識碼：ADOI: 10.19358/j.issn.2097-1788.2024.02.005
引用格式：張學文，于興偉，侯鑫宇，等. 基于時序向量相似性的空間目標群匹配技術研究［J］.網絡安全與數(shù)據(jù)治理，2024，43（2）：29-36.
引用格式：張學文，于興偉，侯鑫宇，等. 基于時序向量相似性的空間目標群匹配技術研究［J］.網絡安全與數(shù)據(jù)治理，2024，43（2）：29-36.
Research on space target group matching technology based on time series vector similarity
Zhang Xuewen，Yu Xingwei，Hou Xinyu，Yao Yunpeng，Fan Guangming
The Unit 95921 of PLA, Jinan 250000, China
Abstract： This article analyzes the motion characteristics of loworbit space target groups and proposes a space target group matching algorithm based on time series vector similarity, which improves the recognition and management ability of low orbit satellite constellations. Firstly, this article introduces the dimensionality reduction method of time series vectors, which simplifies the highdimensional observation time series vectors of the target group into spatial configuration sequences. Secondly, an algorithm based on Dynamic Time Warping (DTW) is proposed to identify the phase sequence similarity of observed data of target group. Finally, the matching ability of the algorithm is verified by the simulation and measured data of Starlink satellite target group. The results show that this algorithm can match the observed data of the space target group rapidly. During the simulation data matching process, the success rate of matching can reach 100% under the condition of 30% random missing targets within the group, and the average success rate of target recognition within the group exceeds 75% under low missing conditions (with a missing rate of less than 5%). The success rate of matching real observed data can also reach 100%.
Key words : low orbit space target group; time series vector; dynamic time warping; similarity identify
引言
近年來，全球范圍內掀起了低軌互聯(lián)網星座建設的浪潮，隨著“星鏈（Starlink）”“一網（OneWeb）”等多個衛(wèi)星星座系統(tǒng)成功入軌，人們對空間低軌資源使用［1］、低軌巨型星座高效管理［2］等領域產生了極大關注。低軌巨型星座的快速發(fā)展，導致低軌空間目標數(shù)量的迅猛增長，不僅為航天器在軌運行、載人航天等活動帶來巨大風險［3］，也為空間目標編目管理提出了更高的要求。同時，星鏈等低軌星座形成的對地觀測、定位、通信、控制等體系能力，對相關工作中偵察、判斷、決策等方面產生深刻影響［4-5］。由于“星鏈”等低軌巨型星座發(fā)射頻次高、衛(wèi)星規(guī)模龐大，采用一箭多星方式的發(fā)射入軌［6-7］，入軌初期衛(wèi)星以集群方式運行在低地球軌道，過境地基雷達視場時通常呈現(xiàn)為復雜目標群形式。群內各目標在一段時間內保持空間相對位置固定、速度相似的特點，造成目標間相互遮擋干擾地基雷達對目標群的完整觀測。入軌后，“星鏈”等衛(wèi)星在星載電推力器作用下，將運行軌道抬升至目標軌道，衛(wèi)星目標群在電推力的作用下逐漸散開。
作者信息：
張學文，于興偉，侯鑫宇，姚云鵬，范光明
（解放軍95921部隊，山東濟南250000）
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