Структурно-параметрический синтез алгоритмов управления группой космических аппаратов дистанционного зондирования земли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Подчуфаров Андрей Андреевич

• Подчуфаров Андрей Андреевич
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Подчуфаров Андрей Андреевич

Введение...................................................................................................................Стр

Глава 1 Постановка задачи повышения эффективности дистанционного зондирования Земли группой космических аппаратов.......................................Стр

1.1. Решение задачи ДЗЗ с помощью околоземных орбитальных космических аппаратов...............................................................................................................Стр

1.2. Современное состояние орбитального ДЗЗ в России и за рубежом ... Стр

1.2.1 ДЗЗ за рубежом...................................................................................Стр

1.2.2 ДЗЗ в России.......................................................................................Стр

1.3. Группа спутников как перспективное направление развития ДЗЗ.....Стр

1.3.1. Преимущества использования группы спутников ДЗЗ для повышения показателей качества зондирования.............................................................Стр

1.3.2. Требования к алгоритмам управления спутниками из состава группы как фактор повышения качества ДЗЗ..............................................Стр

1.4. Выводы к главе 1.......................................................................................Стр

Глава 2 Разработка комплексной модели группы КА ДЗЗ................................Стр

2.1. Обоснование и выбор структуры комплексной модели группы спутников ДЗЗ.....................................................................................................Стр

2.2. Общая модель спутника-прототипа группы...........................................Стр

2.3. Модель орбитального движения КА из состава группы.......................Стр

2.3.1. Описание констант Земли, систем координат и внешних возмущающих факторов орбитального движения спутников...............................................Стр

2.3.2. Описание динамики орбитального движения группы с помощью системы дифференциальных уравнений.......................................................Стр

2.3.3. Дифференциальный метод спутниковой навигации.......................Стр

2.4. Модель углового движения КА из состава группы...............................Стр

2.4.1. Описание вращательного движения спутников из состава группы Стр

2.4.2. Учет внешних возмущающих моментов...........................................Стр

2.5. Модели исполнительных и измерительных подсистем КА из состава

группы .................................................................................................................. Стр

2.5.1. Исполнительные подсистемы КА из состава группы.....................Стр

2.5.2. Измерительные подсистемы КА из состава группы........................Стр

2.6. Модель групповых действий КА...........................................................Стр

2.7. Проверка адекватности комплексной модели......................................Стр

2.8. Выводы к главе 2.....................................................................................Стр

Глава 3 Разработка алгоритмов управления группы спутников ДЗЗ.............Стр

3.1. Методика разработки алгоритмов управления координации группы Стр

3.2. Алгоритмы классификации целей и формирования программы зондирования.....................................................................................................Стр

3.3. Алгоритм комплексного управления КА в группе..............................Стр

3.4. Выводы к главе 3.....................................................................................Стр

Глава 4 Отработка технических решений по управлению группой КА ДЗЗ . Стр

4.1 Описание комплексного моделирующего стенда....................................Стр

4.2 Структура специального программного обеспечения моделирования КА группы................................................................................................................Стр

4.2.1. Описание программ, подпрограмм и функций КМС.......................Стр

4.2.2. Программное обеспечение стенда имитационного моделирования

Стр

4.3 Экспериментальная отработка алгоритмов управления группы КА на

базе тестовых задач...........................................................................................Стр

4.4 Анализ результатов отработки и обоснование требований к системе координации КА группы..................................................................................Стр

4.5 Перспективы дальнейших исследований.................................................Стр

4.6 Выводы к главе 4.........................................................................................Стр

Заключение...........................................................................................................Стр

Список сокращений.............................................................................................Стр

Список использованных источников.................................................................Стр

Приложение .........................................................................................................Стр

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Структурно-параметрический синтез алгоритмов управления группой космических аппаратов дистанционного зондирования земли»

Введение

Дистанционное зондирование Земли (далее ДЗЗ) из космоса все больше укрепляет свои позиции в космических технологиях. Полученная информация позволяет производить мониторинг природных и техногенных объектов и явлений, что важно для принятия решений практической направленности как на государственном, так на региональном и местном уровнях управления [20]. Если раньше результаты зондирования, сделанные из космоса, использовались только в науке и для решения производственных задач, то теперь они нашли свое применение и просто в обычной жизни людей, что значительно увеличивает число пользователей.

В течение долгого периода основной целевой аппаратурой на космических аппаратах (далее КА) служили датчики оптического диапазона. Поскольку они обеспечивали изображение объектов, не требовавшее обработки в дальнейшем, то можно было смириться с ограничениями, влияющими на их работу (условия освещенности, метеорологическая обстановка просматриваемой территории). Сегодняшний день диктует наличие более точной и подробной информации, поэтому внимание специалистов в области ДЗЗ все чаще привлекают датчики СВЧ-диапа-зона, использующие частоты от нескольких гигагерц до нескольких десятков гигагерц. На борту КА имеется возможность для установки как пассивных систем, принимающих излучение от объектов на земной поверхности, так и активных радиолокационных систем (далее РЛС). Использование РЛС с синтезированной апертурой (далее РСА) на активных РЛС значительно расширяют возможности получения более качественных результатов в изображении целевой области зондирования.

Высокоточные данные, полученные в СВЧ-диапазоне, могут найти свое применение в создании карт местности с большей детализацией, а также для формирования трехмерных рельефных изображений местности. Как дополнение в таких системах производится информация оценки состояния и динамики изменения пространственных и распределенных групповых объектов. Положительным фактором

служит возможность РЛС автоматически анализировать данные за определенный промежуток времени в заданном регионе, оценивая изменения ситуаций. Их применение очень важно при решении задач навигации, требующих высокой разрешающей способности, так как при этом происходит высокоточное наблюдение за аэродромами, дорогами и другими объектами транспортной инфраструктуры и возможность своевременного обнаружения изменения, способные оказать влияние на функционирование навигационных систем.

Орбитальное ДЗЗ сегодня развивается в различных направлениях, среди которых повышение надежности, увеличение срока активного функционирования КА, увеличение эффективности орбитальной группировки, создающейся на низких околокруговых орбитах (в частности, на солнечно-синхронных орбитах), за счет ее структуры и алгоритмов управления. Такие группировки могут выполнять съемку в нескольких режимах в зависимости от её типа, главное отличие которых - повышенное качество получаемых данных, что в свою очередь позволяет получить дополнительное конкурентное преимущество перед одиночными спутниками, которые имеют ограниченный функционал относительно группы спутников, выполняющих аналогичные задачи.

На сегодняшний день в составе орбитальной группировки КА уже существует набор групп спутников, решающих задачу радиолокационного ДЗЗ, в том числе в части построения цифровых трехмерных моделей местности и рельефа с разрешением до 1 метра. Все эти группы находятся в распоряжении зарубежных космических агентств и компаний. В настоящее время в составе отечественной орбитальной группировки отсутствуют группы спутников такого типа, однако имеются как действующие, так и перспективные одиночные аппараты ДЗЗ. Формирование групп на базе существующих и создаваемых на их основе перспективных одиночных аппаратов имеет потенциал, позволяющий обеспечить решение задач ДЗЗ на уровне, не уступающем зарубежным аналогам.

С целью формирования отечественной орбитальной группировки спутников радиолокационного ДЗЗ, актуальным является проведение работ по оценке существующих образцов КА на предмет их соответствия характеристикам перспективного спутника-прототипа и формирования набора дополнительных требований,

позволяющих использовать их в составе групп КА для решения задач ДЗЗ с требуемыми современному потребителю показателями качества, в том числе пространственным разрешением.

Среди требований к группе КА ДЗЗ, непосредственно влияющих на пространственное разрешение РЛ-изображения, можно выделить два основных направления:

- требования к аппаратной части целевой аппаратуры и алгоритмам обработки принимаемого РЛ изображения;

- требования к алгоритмам наведения группы КА на целевую область зондирования.

Отдельного внимания при оценке возможностей повышения эффективности группировок КА заслуживает разработка алгоритмов:

- распределения областей зондирования (формирование программы зондирования) в условиях динамических массивов целевых задач - появления новых и (или) корректировка параметров текущих целевых областей зондирования;

- эффективной отработки программы зондирования с точки зрения достижения требуемых критериев качества выполнения целевой задачи.

Исследованию путей решения описанных проблем и было посвящено исследование, результаты которого приведены в настоящей работе.

Объект исследования диссертации: группа КА ДЗЗ на базе перспективного отечественного спутника-прототипа.

Предмет исследования - алгоритмы классификации целей программы зондирования и комплексного управления КА ДЗЗ в группе, а также методика их разработки.

Цель диссертационной работы состоит в повышении эффективности применения КА ДЗЗ в группе путем структурно-параметрического синтеза алгоритмов управления при выполнении целевых заданий программы зондирования.

Достижение цели исследования обеспечивается решением следующих научных задач:

- анализ тенденций развития орбитального зондирования земной поверхности и обоснование требований к отечественным КА, действующих в составе группы;

- разработка модели для исследования взаимной координации КА в группе, выполняющих ДЗЗ в СВЧ-диапазоне, позволяющих отработать алгоритмы по повышению эффективности управления КА в группе;

- разработка методики синтеза алгоритмов координации КА по совокупности обоснованных требований к системе координации отечественных КА, действующих в составе группы РЛ ДЗЗ;

- разработка алгоритмов управления КА, действующих в составе группы, обеспечивающих повышение эффективности управления КА в группе при РЛ ДЗЗ;

- проверка работоспособности и эффективности предложенных технических и алгоритмических решений по управлению КА в группе при РЛ ДЗЗ.

Для решения вышеперечисленных задач, в рамках настоящей работы рассматривается блок вопросов, направленных на повышение эффективности выполнения группой КА массива задач ДЗЗ. Отдельное внимание уделяется вопросам ориентации КА из состава группы, как относительно целевой области зондирования, так и относительно друг друга. С этой целью разрабатывается комплекс математических моделей группы КА на базе отечественного спутника-прототипа, а также, на основе предлагаемой методики, алгоритм классификации целей и формирования программы зондирования и алгоритм комплексного управления КА в группе, которые впоследствии отрабатываются на платформе математического и стенде имитационного моделирования.

Результаты решения поставленных в настоящей работе задач позволили выполнить структурно-параметрический синтез алгоритмов управления для перспективной группы отечественных КА ДЗЗ как в части необходимых конструктивных доработок аппаратуры КА, так и в части программной реализации разработанных алгоритмов управления группой КА ДЗЗ.

Глава 1 Постановка задачи повышения эффективности дистанционного зондирования Земли группой космических аппаратов

1.1. Решение задачи ДЗЗ с помощью околоземных орбитальных космических аппаратов

Основой для ДЗЗ служит многократное получение в непрерывном режиме качественных и количественных данных о природных и антропогенных объектах и процессах с точной географической привязкой. Такие данные предоставляются различной аппаратурой ДЗЗ, размещаемой на КА. На сегодняшний день термин ДЗЗ понимается в основном в рамках технологий воздушного или космического зондирования местности с помощью распространяемых сигналов (например, электромагнитной радиации).

Главной целью ДЗЗ является обнаружение, классификация и анализ объектов не только на суше или на поверхности Мирового океана, но и в атмосфере Земли [3]. Космические системы ДЗЗ (Рисунок 1.1), позволяющие в короткий период предоставить информацию с более широким охватом площадей (особенно участков, находящихся в трудной, а порой опасной доступности), обеспечивают выполнение задач, включающих:

- обновление различных специализированных карт (навигационных, дорожных, топографических);

- проведение мониторинга сельского хозяйства и природы в целом;

- оценка обстановки и размера нанесенного ущерба (в частности, в результате пожаров или ледовой обстановки);

- прогнозирование в метеорологии;

- мониторинг опасных явлений природы и возникающих в связи с этим бедствий и катастроф, не только природного, но и антропогенного характера, что позволяет эффективно планировать аварийно-спасательные работы в местах чрезвычайных ситуаций (таких как нефтеразлив и миграция нефтяного пятна);

- прогнозирование наводнений и контроль за динамикой развития стихии (в частности, наблюдение за гидротехническими сооружениями, расположенных на каскадах водохранилищ);

- контроль за законностью освоения месторождений полезных ископаемых;

- конкретное местонахождение морских судов в реальном времени;

- контроль строительства объектов дорожно-транспортной инфраструктуры и контроль несанкционированного строительства в целом и др. [6], [48], [52], [53], [57].

Рисунок 1. 1 Система орбитального ДЗЗ [67] Существует пять основных характеристик, определяющих каждую систему дистанционного зондирования с точки зрения качества выполнения целевой задачи [37], [44], [74]:

- пространственное разрешение (площадь зондируемой поверхности на 1 пиксель). На сегодняшний день наилучшим разрешением является 30 квадратных см на пиксель. Основной принцип: чтобы различить на изображении интересующий объект необходимо иметь разрешение, способное различать половину объекта (например, чтобы работать с 10-метровыми объектами, разрешение должно быть менее 5 метров на пиксель);

- спектральное разрешение - рабочий диапазон длин волн (от долей микрометра (видимое оптическое излучение) до метров (радиоволны), которые принимаются аппаратурой, ведущей съемку. Человеческий глаз способен различать только комбинацию из 3 типов волн, в то время как датчик системы ДЗЗ способен обрабатывать более 10 типов единовременно. В связи с этим при анализе данных ДЗЗ необходимо из набора обрабатываемых спектров выбирать не более 3 необходимых в данный момент для анализа;

- радиолокационное разрешение - количество градаций значений цвета (пример: 8 бит информации о цвете эквивалентно 256 градациям от черного к белому, а 11 бит - 2048 градациям);

- размер изображения - площадь, способная покрываться оптической системой спутника в рамках формирования одного изображения;

- временное разрешение - частота пролёта спутника над исследуемой поверхностью. Данная характеристика интересна при исследовании серий изображений, примером может служить изучение динамики лесов, изменений инфраструктуры, динамики распределенных групповых целей.

По типу получаемых данных для последующей обработки методы зондирования могут быть пассивные, то есть использовать естественное отраженное или вторичное тепловое излучение объектов на поверхности Земли, обусловленное солнечной активностью, и активные - использующие вынужденное излучение объектов, инициированное искусственным источником направленного действия [4], [21]. Исходя из описанных методов, можно выделить два типа КА ДЗЗ в зависимости от типа целевой аппаратуры: оптического диапазона (пассивный метод) и СВЧ-диа-пазона (активный метод) длин волн.

Космические аппараты, оснащенные оптико-электронной системой, имеют возможность распознавать пассивное отраженное излучение от поверхности Земли в различном диапазоне (видимый и ближний инфракрасный). В основе генерации электрических сигналов подобных систем лежит интенсивность излучения. Для по-

лучения изображения необходимо объединение большого количества одноэлементных датчиков или сканирование цели одним датчиком. Подобное устройство называется прибором с зарядовой связью (далее ПЗС). Для использования в ДЗЗ стали широко распространяться оптико-электронные сенсоры, позволяющие проводить съемку в полосе, обзор которой предполагает ширину от десятков до сотен километров в надире с разрешением от 0,5 до 300 метров. Подобная съемка сегодня необходима в различных областях жизнедеятельности (например, в сельском хозяйстве, градостроительстве, картографировании ландшафта, при оценке ущерба, в связи с различными природными катастрофами, при анализе изменения диапазона температуры поверхности океанов и суши, снежного покрова и морских льдов, облачности, мониторинг растительного покрова с целью предупреждения очагов возникновения голода). Недостатком данного типа зондирования является возможность получения информации только в безоблачную погоду и в дневное время суток.

Космические аппараты, оснащенные РЛС, выполняют активное зондирование в СВЧ-диапазоне, или, другими словами, в ультракоротковолновой области радиоволн, которые разделены на диапазоны в соответствии с тем, как указано в таблице ниже.

Таблица 1.

Параметры микроволнового радиодиапазона [74]

Диапазон Длина волны, см Частота, ГГц

Ка 0,8-1,1 40,0-26,0

К 1,1-1,7 26,5-18,5

Ки 1,7-2,4 18,5-12,5

X 2,4-3,8 12,5-8,0

С 3,8-7,5 8,0-4,0

S 7,5-15,0 4,0-2,0

L 15,0-30,0 2,0-1,0

Р 30,0-100,0 1,0-0,3

Для измерения характеристик отраженного сигнала и расстояния до объекта радиолокатор направляет луч электромагнитных импульсов на объект. Большая

часть современных радарных систем космического базирования оснащены аппаратурой РСА. Благодаря наличию РЛС такого типа может обеспечиваться круглосуточная съемка Земли. Преимущество подобных съемок обеспечивается возможностью получения информации независимо от метеорологических условий. Это позволяет оперативно получить данные в неблагоприятных широтах и районах стихийных бедствий, а также предоставлять уникальную информацию о подстилающей поверхности, позволяющую определять малейшие вертикальные смещения, порядок которых составляет несколько миллиметров.

К числу отличительных особенностей радиолокационных КА с аппаратурой сверхвысокого разрешения являются их возможность наблюдения за большими площадями и протяженными объектами, пространственное разрешение до 1 метра, возможность выполнения съемки в большом количестве спектральных каналов и с различной поляризацией для последующей интерферометрической обработки и получения высокоточных цифровых моделей рельефа (далее ЦМР) и поверхности (далее ЦМП) с целью выявления подвижек земной поверхности и объектов на ней.

Исходя из вышесказанного, с учетом современных тенденций развития радиолокации в области ДЗЗ с использованием аппаратуры РСА, представляется возможным реализация следующих задач [74]:

- использовать радиолокационные данные в качестве пространственной основы совместно с данными оптического диапазона для решения широкого круга задач в различных областях;

- получить данные в режиме реального времени с задержкой кратной нескольким часам;

- создать высокоточные ЦМР и ЦМП;

- применить поляриметрические данные;

- использовать новые диапазоны и подходы в обработке данных.

Соответствующая частота излучения РСА (нижняя часть спектра - спектр L)

позволяет сигналу проникать сквозь растительность (например, листву деревьев) (Рисунок 1.2) и обнаруживать плохо наблюдаемые цели, что является безусловным плюсом по сравнению с оптическими датчиками [5].

Рисунок 1.2 Глубина проникновения спектров X, C и L в структуру растительности

Все это позволяет с определенной точностью с помощью РСА создавать ЦМР и ЦМП и обновлять ее с регулярностью временного разрешения конкретного спутника ДЗЗ. Данная информация о рельефе местности или модели поверхности достаточно широко востребованы при реализации большого числа проектов, базирующихся на геоинформационных системах. ЦМП включает в себя высоты всех точек на земной поверхности, а ЦМР - высоты рельефа или, как дополнение, высоты отдельных объектов местности. В то же время обе модели являются DEM (Digital Elevation Model) [67]. Для создания пространственной (интерферометрической) DEM необходима съемка одного и того же интересующего участка под несколькими углами [1].

Таким образом, существует два основных подхода к решению задач орбитального ДЗЗ: пассивный и активный. Активный способ имеет ряд преимуществ, особенно в случаях применения аппаратуры РСА. Далее будет освещено современное состояние орбитального ДЗЗ и описаны группы КА, наиболее успешно справляющиеся с поставленными задачами зондирования.

1.2. Современное состояние орбитального ДЗЗ в России и за рубежом 1.2.1 ДЗЗ за рубежом

Как было отмечены в предыдущем разделе, одним из наиболее актуальных направлений развития орбитального ДЗЗ является решение задачи обеспечения поступления данных о целевой области зондирования одновременно с нескольких ракурсов. На сегодняшний день данная задача успешно решена за рубежом несколькими группами спутников ДЗЗ [32]. Среди них, как упоминалось ранее, можно выделить два обособленных типа группировок: пассивное ДЗЗ (что подразумевает

съемку в видимом и инфракрасном диапазонах длин электромагнитных волн, исключая тепловой ИК-диапазон) и активное ДЗЗ (съемка в СВЧ-диапазоне) [18]. В связи с этим далее рассмотрены оба типа группировок. Отдельное внимание уделено группам КА, оснащенным аппаратурой РСА (Таблица 2).

Таблица 2.

Зарубежные группировки КА ДЗЗ

Радиолокационные группировки КА Группировки КА оптического диапазона

RADARSAT (Канада) Sentinel (ESA - Европа) COSMO SkyMed (Италия) КА TerraSAR-X/TanDEM-X (Германия) RapidEye (Германия) WorldView (США)

Группировки КА оптического диапазона RapidEye (Германия)

Немецкая компания RapidEye AG в августе 2008 г. с космодрома Байконур запустила и вывела на солнечно-синхронную орбиту (высота 630 км) 5 мини-спутников ДЗЗ серии RapidEye (Рисунок 1.3) [28]. Для съемки поверхности Земли в мультиспектральном режиме (пространственное разрешение до 5 м) спутники (весом 175 кг) оснастили оптико-электронной аппаратурой (Таблица 3). При этом съемка с охватом площадью 4 млн. кв. км и шириной полосы - 77 км ведется ежедневно, проводя повторную съемку.

Рисунок 1.3 Группировка RapidEye

Таблица 3.

Основные технические характеристики группировки RapidEye

Наименование параметра Значение параметра

Пространственное разрешение в надире, м 6,5 и 5 (после обработки)

Радиометрическое разрешение, бит на пиксель 12

Точность геопозиционирования, м 2,5-50

Ширина полосы съемки, км 77

Периодичность съемки, ч 24

Обработка Коррекция (радиометрическая, сенсорная, геометрическая); приведение к картографической коррекции

WorldView (США)

В октябре 2009 г. к космическим аппаратам WorldView-1 и QuickBird на орбиту вывели спутник WorldView-2 (Рисунок 1.4), вышедший на полную операционную мощность в январе 2010 г. (через 90 дней) [70].

Рисунок 1.4 Группировка спутников WorldView

WorldView-2 имеет такие новаторские решения, как: уникальная комбинация высокой производительности, сверхвысокое пространственное разрешение и 8-ка-нальный спектральный диапазон, что позволяет получать высоко детальные снимки, обеспечивающих совершенно иной уровень качества дешифрирования и значительное улучшение результата анализируемого изображения. Расширение возможностей анализа изображения произошло, когда стали использовать новые каналы - фиолетовый (или прибрежный) (coastal blue), желтый (yellow), крайний красный (red edge) и второй ближний инфракрасный (NIR-2) (помимо традиционных спектральных каналов).

Распознавание мельчайших деталей происходит благодаря высокой пространственной разрешающей способности (от 46 см до 1,84 м) в сочетании с 8 каналами съемки спектрометрией, что находит применение в различных областях (от оценки состояния дорожного покрытия до изучения океанских глубин). Ценность данных обеспечивается съемкой 500 тыс. кв. км в мультиспектральном режиме при средней периодичности съемки в 1,1 дня, а покрытие 8-канальными снимками почти 100 млн кв. км площади позволило сформировать значительный архив данных, полученных и обработанных группировкой спутников WorldView. Всё это выводит на качественно новый уровень проведение съемок, позволяющих расширить детальное видение мира.

Радиолокационные группировки КА

Несмотря на исключительную важность использования группировок КА ДЗЗ оптического диапазона, в последние годы все большее внимание уделяется космическому мониторингу в СВЧ-диапазоне. Как упоминалось ранее, радиолокационное ДЗЗ проводится при длинах волн от 1 см до 1 м и в соответствующих частотах от 0,3 до 40 ГГц. РЛС измеряет характеристики отраженного сигнала и расстояние до объекта (в зависимости от времени прохождения сигнала до объекта и обратно) при помощи отраженного от объекта луча электромагнитных импульсов (около 1500 импульсов в секунду).

В свою очередь, применение орбитальных систем зондирования, оснащенных аппаратурой РСА обусловлено невозможностью получения высокого пространственного разрешения при небольших размерах реальных антенн радиолокационных систем. Благодаря РСА, бортовая антенна небольшого размера последовательно формирует антенную решетку на достаточно большом участке орбиты, что и позволяет получить достаточно высокое пространственное разрешение.

RADARSAT (Канада)

В 1995 г. канадской компанией MDA (MacDonald, Dettwiler and Associates Ltd.) был запущен КА RADARSAT-1, снимающий с разными площадями кадра под многими углами (пространственное разрешение 100 - 7 м). Большое количество режимов съемки обеспечивало достаточный мониторинг одной и той же территории (каждые 2-3 дня под разными углами съемки).

Логическим продолжением RADARSAT-1 стал КА RADARSAT-2 Канадского космического агентства CSA (Canadian Space Agency) и компании MDA, запущенный в декабре 2007 г. с космодрома Байконур на солнечно-синхронную орбиту (высота 798 км и наклонение 98,6°, период обращения 100,7 минут). Спутник имел уникальные возможности (изменение ширины полосы съемки и пространственное разрешение до 1 метра) благодаря радиолокатору бокового обзора с синтезированной апертурой. Более того, этот аппарат характеризуется возможностью съемки во всех возможных поляризационных режимах, широким диапазоном площадей кадров и очень высокой производительностью (например, в режиме съемки

Wide Fine пространственное разрешение составляет 7 м при размере сцены 150 х 170 км с возможностью съемки в двух поляризациях одновременно; в режиме Wide Ultrafine - разрешение 3 м при размере сцены 50 х 50 км; в режиме Spotlight A -разрешение 1 м при размере сцены 18 х 8 км). Периодичность мониторинговой съемки каждые 2-3 дня. Съемка поверхности Земли может вестись в различных диапазонах: С-диапазоне длин волн (5,6 см), с изменяемой поляризацией излучения (HH, VH, HV, VV), в диапазоне съемочных углов от 10 до 60 градусов.

Продолжением проекта, подающим надежды на новые перспективы, стал запуск в июне 2019 г группировки RADARSAT Constellation Mission (RCM), которая состоит из трех спутников, имеющих несколько режимов съемки, с характеристиками аналогичными RADARSAT-2 [9]. Данная RCM обеспечивает съемку радаром покрытие территории страны круглосуточно (Рисунок 1.5), благодаря чему можно получить повторные снимки одних и тех же районов в разное время суток. Это дает возможность эффективнее решать различные задачи стратегических и оборонных интересов (например, в прибрежных зонах, в северных и арктических территориях).

Рисунок 1.5 Группировка спутников RCM Использование комплекса автоматизированного дешифрирования снимков и оперативное получение данных системы RCM нашло своё применение при мгновенном обнаружении и идентификации морских судов в Мировом океане. Значи-

тельное ускорение обработки данных позволит получение необходимой информации в режиме реального времени. В таблице ниже представлены различные возможности режимов группировки RCM.

Таблица 4.

Технические характеристики группировки RCM

Режим Номинальное про- Ширина Диапазон Поляризация

странственное раз- полосы углов

решение, м съемки, км съемки, град

Низкого разре- 100х100 500 19-54

шения Одинарная

Среднего раз- 50х50 350 19-58 (по выбору -

решения (мор- НН, УУ, НУ

ской) или УН);

Среднего раз- 16х16 30 20-47 Двойная (по

решения выбору -

(земля) НН/НУ или

Высокого раз- 5х5 30 19-54 УУ/УН)

решения

Сверхвысокого 3х3 20 18-54

разрешения

Режим ледо- 100х100 350 19-58

вых/масляных

поверхностей

Распознавание Разное 350 19х58

кораблей

Sentinel (ESA - Европа)

Принятое в 1998 г. руководящими органами ЕС решение о развертывании программы GMES (Global Monitoring for Environment and Security) призвано обеспечить всеобъемлющий мониторинг окружающей среды. Данная программа (под опекой Еврокомиссии, Европейского космического агентства (European Space Agency, ESA) и Европейского агентства по окружающей среде (European Environment Agency, EEA), позволяет получать высокоточную, современную и доступную информацию как для понимания причин изменения климата, так и для улучшения контроля над изменениями в окружающей среде в целом, что безусловно прежде всего направлено на безопасность жизни людей [13], [29].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Подчуфаров Андрей Андреевич, 2021 год

Список использованных источников

1. Дифференциальная радарная интерферометрия. URL: http://www. scanex.ru/thematic/projects/differentsialnaya-radarnaya-interferometriya/ (дата обращения: 27. 09. 2016).

2. Российская космонавтика: планы и перспективы. URL: http://www.aviaport.ru/digest/2016/09/15/395955.html (дата обращения: 27. 09. 2016).

3. Мальцев Е. А. Разработка алгоритмов обработки данных дистанционного зондирования Земли для распознавания пространственных объектов сельскохозяйственного назначения с линейной геометрической структурой : дис. Сибирский федеральный университет, 2016. С. 136.

4. Горбунов А. В. Методы разработки космических аппаратов для обеспечения качества информации дистанционного зондирования Земли : дис. - Автореф. дис.... канд. техн. наук, 2002. C.157.

5. How to Select the Best Imagery for Your Remote Sensing Project. URL: https://www.youtube.com/watch?v=G1-lwqvRAEc&index=6&list=PL3QVfNDew-WegRPBtSoUKtCSrpaTZZVE4U (дата обращения: 27. 09. 2016).

6. Дистанционное зондирование Земли (РКС). URL: http://russianspacesystems.ru/bussines/dzz/ (дата обращения: 27. 09. 2016).

7. МКА "Кондор-Э" с РСА. URL: http://www.npomash.ru/activities/ru/space1.htm (дата обращения: 27. 10. 2016).

8. Роскосмос объяснил покупку двух технически устаревших спутника. URL: https://news.rambler.ru/science/33659386-roskosmos-obyasnil-pokupku-dvuh-tehnicheski-ustarevshih-sputnika/ (дата обращения: 03. 02. 2019).

9. Canada's next-generation RADARSAT satellite constellation successfully launches to space - Canada.ca. URL: https://www.canada.ca/en/space-agency/news/2019/06/cana-das-next-generation-radarsat-satellite-constellation-successfully-launches-to-space.html (дата обращения: 18. 07. 2019).

10. Космический аппарат «Обзор-Р». URL: http://ofo.ikiweb.ru/proekty/p_obzor-r.html (дата обращения: 18. 07. 2019).

11. Космический аппарат «Кондор-ФКА». URL: http://ofo.ikiweb.ru/proekty/p_kondor-fka.html (дата обращения: 18. 07. 2019).

12. Benediktsson J., Chanussot J., Moon W. Very-high Resolution Remote Sensing: Challenges and Opportunities // Proceedings of the IEEE. 2012. Т. 100. № 6. С. 19071910.

13. Clark S. Environmental sentinel launched from French Guiana - Spaceflight Now [Электронный ресурс]. URL: https://spaceflightnow.com/2017/03/07/environmental-sentinel-launched-from-french-guiana/ (дата обращения: 18. 07. 2019).

14. Weber M. TANDEM-X: A New Area of Global Digital Elevation Data // Photogram-metric. 2011. № Week '11. С. 155-158.

15. Августов Л. И. и др. Навигация летательных аппаратов в околоземном пространстве/Под ред. проф. ГИ Джанджгавы //М.: Научтехлитиздат. 2015.C. 592.

16. Ахметов Р. Методы и модели автономного управления живучестью автоматических космических аппаратов дистанционного зондирования земли // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. 2008. № 2. С. 194-208.

17. Беленов А. Стандартные уровни обработки и форматы представления данных ДЗЗ из космоса. Мировой опыт // Геоматика. 2009. № 4. С. 18-20.

18. Беленов А. Спутниковая стереосъемка - доступный источник высотной информации // Геоматика. 2009. № 2. С. 16-19.

19. Богданов М. Применение GPS /ГЛОНАСС. Учебное пособие. Долгопрудный: Издательский Дом «Интеллект», 2012.C.134.

20. Болсуновский М. Перспективные направления развития дистанционного зондирования Земли из космоса // Геоматика. 2009. № 2. С. 12-19.

21. Болсуновский М. Современные подходы к организации оперативного космического мониторинга // Геоматика. 2010. № 3. С. 13-18.

22. Военно-топографическое управление генерального штаба вооруженных сил Российской Федерации. «Параметры Земли 1990 года» (ПЗ-90.11) Справочный документ. Москва: , 2014.

23. Воронов Е.М. Методы оптимизации управления многообъектными многокритериальными системами на основе стабильно-эффективных игровых решений. Москва: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. C.575.

24. Галкин В. Солнечные и аккумуляторные батареи ОАО «Сатурн» на космических аппаратах с электронными двигателями // Труды МАИ. 2019. № 60. С. 1-10.

25. Государственная корпорация по космической деятельности "Роскосмос". Тактико-техническое задание на опытно-конструкторскую работу "Создание космического комлекса "Обзор-Р" радиолокационного всепогодного круглосуточного наблюдения Земли". Москва: , 2012.

26. Государственная корпорация по космической деятельности "Роскосмос". Тактико-техническое задание на опытно-конструкторскую работу "Создание космического комлекса "Обзор-Р" Дополнение №1. Москва: , 2014.

27. ГУП НПЦ "Элсов". Техническая записка: Модель РЛК как сложной системы (1 этап). Москва: ГУП НПЦ "Элсов", 2006.

28. Дворкин Б. Группировка спутников ДЗЗ RapidEye: уникальные возможности для решения задач мониторинга // Геоматика. 2009. № 3. С. 14-21.

29. Дворкин Б. Европейская программа GMES и перспективная группировка спутников ДЗЗ Sentinel // Геоматика. 2011. № 3. С. 14-26.

30. Дворкин Б. ДЗЗ 2.0: спутник SkySat -1 открывает новый этап глобального космического мониторинга // Геоматика. 2013. № 4. С. 18-21.

31. Дворкин Б. Импортозамещение в сфере геоинформационных технологий и ДЗЗ // Геоматика. 2015. № 1. С. 17-28.

32. Дворкин Б., Дудкин С. Новейшие и перспективные спутники дистанционного зондирования Земли // Геоматика. 2013. № 2. С. 13-36.

33. Захаров А., Прохоров М. Способ определения ориентации космических или летательных аппаратов и устройство его реализующее // //Патент РФ. - 2017. - №. RU 2 620 284 C1.

34. Каляев И. А., Гайдук А. Р., Капустян С. Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. Монография. : Физматлит, 2009.C.278.

35. Кантемиров Ю. Обзор современных радиолокационных данных ДЗЗ и методик их обработки с использованием ПК SARscape // Геоматика. 2010. № 3. С. 44-55.

36. Кантемиров Ю. Обзор современных радарных данных ДЗЗ // Геоматика. 2012. № 1. С. 18-21.

37. Кантемиров Ю. Краткие теоретические основы радарной интерферометрии и ее многопроходных вариаций Ps и SBas // Геоматика. 2012. № 1. С. 22-26.

38. Карпенко А. Обзор-Р. URL: http://bastion-opk.ru/obzor-r/ (дата обращения: 27. 09. 2016).

39. Кирилин А. и др. Космический аппарат «Ресурс-П» // Геоматика. 2010. № 4. С. 23-26.

40. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Том 1. Линейные системы. : ФИЗМАТЛИТ, 2003. C.288.

41. Ким Д. П. Теория автоматического управления. Том 2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. : Физматлит, 2007. C.464.

42. Колташев А. Основные принципы системного тестирования и подтверждения бортового программного обеспечения спутников // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева. 2010. № 1(27). С. 4-7.

43. Коваленко А. П. Магнитные системы управления космическими летательными аппаратами //М.: Машиностроение. 1975. Т. 248.

44. Кондратенков Г. Радиолокационные станции обзора Земли. : Радио и связь, 1983. C.368.

45. Корнеева Т. РЛС с синтезированной апертурой космического базирования // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 2000. № 1. С. 46-48.

46. Круковский С. Особенности формирования орбитальной группировки космической системы с радиолокационной аппаратурой наблюдения // «Актуальные проблемы создания космических систем дистанционного зондирования земли». Москва: АО «Корпорация «ВНИИЭМ», 2016. С. 34-35.

47. Кудря А., Ржига О. Системы координат радиолокационного изображения и анализ точности измерения координат объектов в радиолокационном комплексе. Москва: НПЦ "Элсов", 2007.

48. Кури М. Космическая съемка: вся суть — в деталях // Геоматика. 2011. № 2. С. 13-18.

49. Лобусов Е. С., Фомичев А. В. Формирование алгоритмов бесплатформенной инерциальной системы навигации и основных режимов функционирования системы управления малогабаритного космического аппарата. Часть 1 //Мехатро-ника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16, №. 1. С. 64-60.

50. Лобусов Е. С., Фомичев А. В. Разработка и исследование алгоритмического обеспечения для основных режимов функционирования бесплатформенной инер-циальной системы управления движением и навигации малогабаритного космического аппарата //Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. №. 10. С. 1-23.

51. Микрин Е. Бортовые комплексы управления космических аппаратов. Москва: Издательство МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2014. Вып. 1. C.245.

52. Михайлов Е., Михеев О., Положенцев А. Перспективные космические аппараты ДЗЗ «Природа» и «Монитор-Р» на основе унифицированной космической платформы «Яхта» // Геоматика. 2010. № 4. С. 27-30.

53. Неронский Л. Перспективы развития методов и систем радиолокационного наблюдения космического базирования // Журнал радиоэлектроники. 2011. № 11. С. 1-13.

54. Неусыпин К. А. и др. Методы коррекции навигационных систем беспилотных летательных аппаратов //Автоматизация. Современные технологии. 2013. №. 2. С. 30-34.

55. Неусыпин К. А., Пролетарский А. В. Селективный навигационный комплекс //Патент РФ. 2015. №. 2561252.

56. Неусыпин К. А., Чан Н. Х. Исследование алгоритмического метода коррекции автономных навигационных систем //Автоматизация. Современные технологии. 2016. - №. 1. - С. 29-33.

57. Никольский Д. Современные тенденции в радиолокационном дистанционном зондировании Земли // Геоматика. 2008. № 1. С. 4-17.

58. Носенко Ю., Лошкарев П. Единая территориально-распределенная информационная система дистанционного зондирования Земли — проблемы, решения, перспективы // Геоматика. 2010. № 3. С. 35-42.

59. Певзнер Л.Д. Теория систем управления. Санкт-Петербург: Издательство "Лань", 2013. Вып. 2. C. 420.

60. Петри Г. Российский спутник «Ресурс-ДК1»: альтернативный источник данных сверхвысокого разрешения // Геоматика. 2010. № 4. С. 38-42.

61. Подчуфаров Ю.Б. Физико-математическое моделирование систем управления и комплексов. - М : Физматлит, 2002. C.166.

62. Пролетарский А. В., Неусыпин К. А., Кузнецов И. А. Алгоритмы коррекции навигационных систем //Учебное пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана. 2015. C.70.

63. Пролетарский А. В., Неусыпин К. А. Способы коррекции навигационных систем и комплексов летательных аппаратов //Вестник МГТУ им. НЭ Баумана. Сер. Приборостроение.-2012.-Спец. 2012. №. 5. С. 216-223.

64. Рис У. Основы дистанционного зондирования. Москва: Техносфера, 2006. Вып. 2. C.336.

65. Седов А. и др. Космический комплекс радиолокационного наблюдения Земли "Обзор-Р". Основные характеристики и состояние разработки // 15-я Международная научно-техническая конференция "От снимка к карте: цифровые фотограмметрические технологии". Юкатан: , 2015. С. 7-8.

66. Слободской И., Горбунов А. Космический комплекс оперативного мониторинга техногенных и природных чрезвычайных ситуаций «Канопус-В» // Геоматика. 2010. № 1. С. 30-33.

67. Ткачева А.А. Использование данных дистанционного зондирования Земли при трехмерном моделировании естественных ландшафтных сцен // Вестник СибГАУ. 2014. № 5(57). С. 136-144.

68. Фатеев В. Инфраструктура малых космических аппаратов. Москва: Радиотехника, 2011. Вып. 1. С.430.

69. Фрадков А. Л. и др. Проблемы сетевого управления. Москва: Институт компьютерных исследований, 2015. С.392.

70. Херринг Ч. Спутник WorldView-2 — новая веха в развитии технологий дистанционного зондирования Земли // Геоматика. 2010. № 2. С. 28-32.

71. Чемоданов Б. Следящие приводы. В 2-х книгах / Под ред. Б. К. Чемоданова. Книга первая. : М.: Энергия, 1976. С.382.

72. Кай Ш. Разработка высокоточных алгоритмов коррекции навигационных систем летательных аппаратов : дис. - Москва. 2017. С.129.

73. Юревич Е.И. Теория автоматического управления. Санкт-Петербург: "БХВ-Пе-тербург", 2016. Вып. 4. С.560.

74. Яковлев О. И., Захаров А. И., Смирнов В. М. Спутниковый мониторинг Земли. Радиолокационное зондирование поверхности //М.: Красанд. 2012. С. 248.

75. Подчуфаров А.А. Комплексный моделирующий стенд для отработки алгоритмов управления группой космических аппаратов дистанционного зондирования Земли // Вопросы оборонной техники. Научно-технический журнал. Технические средства противодействия терроризму. Серия 16. Выпуск (133 - 134), 2019 С.109-114

76. Подчуфаров А.А. К получению высокодетализированных изображений земной поверхности // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук Выпуск 108 (3,2019), 2019 С. 85-90

77. Подчуфаров А.А, Фомичев А.В. Устройство получения радиолокационного изображения земной поверхности. 2019

Приложение

П.1 Листинг специального программного обеспечения

Основная программа орбитального движения

L1P1_L0_InValues;

t=0:100:Ta;

Вызов процедуры со входными значениями орбитального движения Заданный момент времени [с]

L1F1_L0_SatKmematik(t,Pts,rts,Lants,its,wts,mu); Вызов функции расчета

кинематики орбиты ведущего спутника

L1F1_L0_SatKinematik(t,Ptd,rtd,Lantd,itd,wtd,mu); Вызов функции расчета

кинематики орбиты ведомого спутника

L1P3 L0 EarthRelative

Вызов процедуры расчета движения относительно вращающейся Земли

Подпрограммы реализации орбитального движения

function [u,x,y,z,Vx,Vy,Vz,gx,gy,gz,B,L] = L 1F1_L0_SatKinematik(t,P,r,Lan,i,w,mu)

и = 2*р^Р; Расчет угла, определяю-

щего положение спутника на орбите [рад]

x = r*(cos(Lan)*cos(u)-sin(Lan)*sin(u)*cos(i)); Система кинематических

y = r*(sin(Lan)*cos(u)+cos(Lan)*sin(u)*cos(i)); уравнений движения по

z = r*sin(u)*sin(i); орбите

filename = 'BL.xlsx';

xlswrite(filename,t,1,'A1:CW1');

xlswrite(filename,x,1,'A2:CW2');

xlswrite(filename,y, 1 ,'A3: CW3');

xlswrite(filename,z,1,'A4:CW4');

Vx = -w*(cos(Lan)*cos(u)+sin(Lan)*sin(u)*cos(i));

Vy = -w*(sin(Lan)*sin(u)+cos(Lan)*cos(u)*cos(i));

Vz = w*cos(u)*sin(i);

gx = -mu*x/(rA3); gy = -mu*y/(rA3); gz = -mu*z/(rA3);

Расчет составляющих силы тяжести на орбите

B = asin(sin(u)*sin(i));

Геоцентрическая широта спутника

L = Lan+atan(tan(u)*cos(i))-(S0+wE*t);

Долгота спутника, отсчитываемая от гринви-ческого меридиана на восток

FBL = figure ('Name','Широта-Долгота спутни- Вызов процедуры вы-ка','NumberTitle','off,); вода графиков

plot (L,B,'b') grid on;

set(FBL,'WindowStyle','docked'); L2P1_L 1F1 _GraphOrbit_v2;

Расчет энергии вывода спутников на орбиту

Qktx = Mtsx*mu/(2*rts); Кинетическая энергия

Nts = fix(2*pi/dLts);

dLdayts = 2*pi-Nts*dLts;

Qptx = Mtsx*mu*(1/R-1/rts);

Qtx = Qktx + Qptx dLts = Pts*wE;

Подпрограммы динамики твердого тела

Расчет осевых моментов инерции основания спутника

Jx = Mop*(SatWA2+SatHA2)/12; Jy = Mop*(SatHA2+SatLA2)/12; Jz = Mop*(SatLA2+SatWA2)/12;

Расчет осевых моментов инерции солнечной батареи (как пластины)

MSB = MSBsp*SatLSB*SatH; JSBxc =

MSB*(SatLSBл2+SatHл2)/12;

Масса солнечной батареи [кг]

Осевой момент инерции солнечной батареи относительно центра

[кг*м2]

JSBxe = (MSB*SatHЛ2)/3 + (MSB*SatLSBЛ2)/12;

Осевой момент инерции солнечной батареи относительно края [кг*м2]

JSBy = (MSB*SatHЛ2)/12; JSBz = (MSB*SatLSBЛ2)/12; Ssb = SatH*SatLSB; Psb = Ssb* 130;

Wheel_engine; Magnetic_Torquer;

Подпрограмма Wheel_engine;

Jdm = 0.02388; момент инерции двигателя маховика [кг*м2][Н*м*с2]

Lkmax = 15; %максимальный кинетический момент [Н*м*с]

Ldm = 2.99*10Л(-4); индуктивность катушки [Гн] Завьялова

Rdm = 0.3; сопротивление двигателя [Ом] Завьялова

Fdm = 0.95*10Л(-4);магнитный поток [Вб]

Zdm = 4; число пар полюсов

wmax = Lkmax/Jdm;

Tdm = Ldm/Rdm; Kddm = 0.01; виваемом двигателем,

постоянная времени двигателя маховика [с] Коэффициент пропорциональности между моментом, рази током

Kvdm = 16*10А(-6); Коэффициент вязкого трения М^т =1.65*10А(-7); Модуль момента сухого трения Kedm = 0.0161; Коэффициент противо-ЭДС

Расчет коэффициентов передаточной функции двигателя маховика

Admx = Kddm*Jx;

Admy = Kddm*Jy;

Admz = Kddm*Jz;

Bdm = Ldm*Jdm;

Cdm = Jdm*Rdm+Kvdm*Ldm;

Ddm = Kedm*Kddm+Kvdm*Rdm;

а0 = Jx*Bdm; а1 = Jx*Cdm; а2 = Jx*Ddm+Admx; а3 = 0;

аы = а1;

dh2 = а1*а2-а0*а3; dh3 = а1*а2*а3 - а0*а3А2;

Расчет устойчивости Двигателя маховика (Критерий Гурвица) ПИ-регулятор

к1 = -1*(Jx*Ddm/Admx)+1; temp1 = Cdm/Ddm;

temp2 = (Jx*Cdm*Ddm)/(Bdm*Admx); к2 = temp1*k1 + temp2 - 40;

Ь0 = Jx*Bdm; Ь1 = Jx*Cdm;

Ь2 = Jx*Ddm+Admx*k1; Ь3 = Admx*k2;

Расчет устойчивости Двигателя маховика (Критерий Гурвица) ПИД-регулятор

pidk3 = (-1)*(Jx*Cdm)/Admx+0.6; pidk1 = (-1 )*(Jx*Ddm)/Admx+1;

pidk2 = (Jx*Cdm+Admx*pidk3)*(Jx*Ddm+Admx*pidk1)/(Jx*Bdm*Admx)-840;

c0 = Jx*Bdm; c1 = Jx*Cdm+Admx*pidk3;

c2 = Jx*Ddm+Admx*pidk1; c3 = Admx*pidk2;

bpidk3 = (-1)*(Jx*Cdm)/Admx+0.7; bpidk1 = (-1 )*(Jx*Ddm)/Admx+5;

bpidk2 = (Jx*Cdm+Admx*bpidk3)*(Jx*Ddm+Admx*bpidk1)/(Jx*Bdm*Admx)-4900;

d0 = Jx*Bdm; d1 = Jx*Cdm+Admx*bpidk3;

d2 = Jx*Ddm+Admx*bpidk1; d3 = Admx*bpidk2;

Итоговые ПИД-регуляторы

[Xk1 ,Xk2,Xk3,Xa0,Xa1 ,Xa2,Xa3] = PIDcontroller(Jx,Admx,Bdm,Cdm,Ddm); [Yk1 ,Yk2,Yk3,Ya0,Ya1 ,Ya2,Ya3] = PIDcontroller(Jy,Admy,Bdm,Cdm,Ddm); [Zk1,Zk2,Zk3,Za0,Za1,Za2,Za3] = PIDcontroller(Jz,Admz,Bdm,Cdm,Ddm);

function [k1,k2,k3,a0,a1,a2,a3] = PIDcontroller(J,Adm,Bdm,Cdm,Ddm)

k3 = (-1)*(J*Cdm)/Adm+0.7; k1 = (-1 )* (J*Ddm)/Adm+5;

k2 = (J*Cdm+Adm*k3)*(J*Ddm+Adm*k1)/(J*Bdm*Adm)-4900; a0 = J*Bdm; a1 = J*Cdm+Adm*k3; a2 = J*Ddm+Adm*k1; a3 = Adm*k2;

Подпрограммы формирования программы зондирования

added_path = [pwd,'/sub_fuctions']; используемые функции в поддиректории addpath(added_path);

n_targets=3; количество целей

n_params=3; количество параметров

п_=10; количество промежутков

mRANGE = [0 30; 0 10; 0 10]; 1-я строка - диапазон допустимого угла обзора цели

2-я строка - диапазон энергии

3-я строка - диапазон продолжительности

xLIMIT = 15; угол больший данного заменяем на X (зависит от точности зондирования)

зависит от показателей точностных модели

связки (пример: позволит найти связь точности ЗД и результатов решения задачи оптимизации)

vPRЮRГГY = [1 5 10]; приоритет цели

vKOEF = [1 1 0 5]; 3 параметра + период

период: время от текущего положения до начала съемки (штраф за дальность до цели по времени)

mDATA; матрица из комплекса моделей

mDATA = fo_GENERATE_DATA(n_targets, n_params, mRANGE, xLГMГT);

mOPT_PATH = zeros(n_targets,3);

строка = номер цели, период, продолжительность

for i = 1 :n_targets цикл по числу целей (на каждом шаге мы уменьшаем количество анализируемых целей)

[opt_target_num ,opt_period_num] = fn_FIND_NEXT_TARGET(n_targets-i+1, n_params, n_t, mDATA, vPRIORITY, vKOEF);

mOPT_PATH (i, :) = [opt_target_num,opt_period_num, mDATA(opt_tar-get_num,opt_period_num,3)];

mDATA = fn_GENERATE_DATA(n_targets-i, n_params, n_t, mRANGE, xLIMIT); end

pause;

function [mDATA] = fn_GENERATE_DATA(n_targets, n_params, n_t, mRANGE, xLIMIT)

mTEMP = zeros(n_targets, n_t, n_params);

for i = 1 :n_targets цикл по числу целей

for j = 1:n_params цикл по числу параметров

a = mRANGE(j,1); b = mRANGE(j,2);

r = (b-a).*rand(n_t,1) + a; % X = rand(sz1,...,szN) returns an sz1-by-...-by-szN array of random numbers

% in the interval (0,1) where sz1,...,szN indicate the size of each

dimension.

% For example, rand(3,4) returns a 3-by-4 matrix. mTEMP (i,:,j) = r; % заполнение данными сегмента 3-мерной матрирцы

end end

mTEMP(mTEMP(:,:,1) >= xLIMIT) = NaN; % третье измерение - это первый параметр, на который есть уловие, задаваемое xLIMIT (если больше xLIMIT то заменяем на NaN)

mDATA = mTEMP;

end

function [opt_target_num,opt_period_num] = fn_FIND_NEXT_TARGET (n_targets, n_params, n_t, mDATA, vPRIORITY, vKOEF)

ttt = zeros(n_params,1);

mOBJ = zeros(n_targets,n_t);

for i = 1:n_targets цикл по числу целей

for j = 1:n_t цикл по времени

ttt= permute(mDATA(i,j,:),[3 1 2]); изменение размерности матрицы (поворот осей параллелепипеда даннных)

%mTEMP(mTEMP(:,:,1) >= xLIMIT) = -100;

if (~isnan(ttt)) TF = isnan(A) returns an array the same size as A

containing

logical 1 (true) where the elements of A are NaNs and logical 0

(false) where they are not. mOBJ(i,j) = fn_OBJECTIVE(ttt,vPRIORITY(i), vKOEF, j); else

mOBJ(ij) = NaN; end end end

minimum=min(min(mOBJ));

[opt_target_num,opt_period_num]=fmd(mOBJ==mmimum); end

function [ res ] = fn_OBJECTIVE( mPARAMS, vPRIORITY, vKOEF, period)

vTEMP = vPRIORITY*vKOEF;

res = [mPARAMS' period].* vTEMP; res = sum(res); end