JP5748532B2 - Flying object monitoring device - Google Patents
Flying object monitoring device Download PDFInfo
- Publication number
- JP5748532B2 JP5748532B2 JP2011088021A JP2011088021A JP5748532B2 JP 5748532 B2 JP5748532 B2 JP 5748532B2 JP 2011088021 A JP2011088021 A JP 2011088021A JP 2011088021 A JP2011088021 A JP 2011088021A JP 5748532 B2 JP5748532 B2 JP 5748532B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- flying object
- spectrum
- observation
- rocket
- database
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Description
この発明は、衛星に搭載した光学センサで地表付近を飛翔するロケット等の飛翔体を探知、類別する飛翔体監視装置等に関する。 The present invention relates to a flying object monitoring device that detects and classifies a flying object such as a rocket flying near the surface of the earth with an optical sensor mounted on a satellite.
従来のこの種の飛翔体監視装置では、光学センサで観測したスペクトル(背景のみ、又は背景とロケット)と、テンプレートデータベース(各種ロケットのスペクトルと背景のスペクトルから成る)との相関を計算することにより、ロケットの存在判定(探知)やロケットの機種判定(類別)を行っていた(例えば下記特許文献1参照)。
また、大気中を飛翔するロケットの赤外線強度の高度との関係が下記非特許文献1に示されている。
なお、ロケットプルーム(排気)のスペクトルのことを略してロケットのスペクトルと記すことにする。
In this type of conventional flying object monitoring device, by calculating the correlation between the spectrum (only the background or the background and the rocket) observed by the optical sensor and the template database (consisting of the spectrum of various rockets and the background spectrum). In addition, rocket presence determination (detection) and rocket model determination (classification) were performed (see, for example,
Note that the rocket plume (exhaust) spectrum is abbreviated as the rocket spectrum.
従来の装置では、例えば、画像センサ、観測スペクトル出力手段、テンプレートデータベース、相関計算手段、から構成される。画像センサで撮影した画像を元に、観測スペクトル出力手段により画素毎の観測スペクトルが計算される。その観測スペクトルは、相関計算手段においてテンプレートデータベースに収められた複数のスペクトルとの相関が計算され、画素中にロケットが存在するか否か、また存在する場合にはさらにロケット機種も判定されて出力される。 The conventional apparatus is composed of, for example, an image sensor, an observation spectrum output unit, a template database, and a correlation calculation unit. Based on the image photographed by the image sensor, the observation spectrum for each pixel is calculated by the observation spectrum output means. The correlation spectrum is calculated by the correlation calculation means with multiple spectra stored in the template database, and whether or not there is a rocket in the pixel, and if so, the rocket model is also determined and output. Is done.
このような飛翔体監視装置にあっては、テンプレートデータベースとして各種ロケットのスペクトルと背景のスペクトルを用いているが、これらは特定の条件で観測されたスペクトルに過ぎない。一般的に、ロケットの探知追尾には赤外線の波長帯が多用されるが、ロケットを特定機種に限定しても飛行条件(高度や速度)によりロケットから放射されるスペクトルが変化し、また観測条件(ロケット軌道で変化するロケットと衛星の位置関係に依存する大気透過率等)により衛星に到達する観測スペクトルは大きく変化する。 In such a flying object monitoring apparatus, a spectrum of various rockets and a background spectrum are used as a template database, but these are only spectra observed under specific conditions. In general, the infrared wavelength band is often used for rocket detection and tracking, but even if the rocket is limited to a specific model, the spectrum emitted from the rocket changes depending on the flight conditions (altitude and speed), and the observation conditions The observation spectrum that reaches the satellite changes greatly due to the atmospheric transmittance depending on the positional relationship between the rocket and the satellite changing in the rocket orbit.
また、背景も地球表面の状況(海、表土、植生等)、雲やエアロゾルの状況(高度、粒径等)、太陽光の状況(昼夜、季節等)に依存して時間的空間的に変化するものである。従って、特定の条件で作成されたテンプレートデータベースとの相関を計算する従来の飛翔体監視装置では、実際に起こりうる種々の飛行条件や観測条件での観測スペクトルに対して、ロケットの存在判定(探知)やロケットの機種判定(類別)が十分に機能しないという問題点があった。 The background also changes in time and space depending on the state of the earth's surface (sea, topsoil, vegetation, etc.), cloud and aerosol conditions (altitude, particle size, etc.), and sunlight (day and night, season, etc.). To do. Therefore, in the conventional flying object monitoring device that calculates the correlation with the template database created under specific conditions, the presence of rockets (detection) is detected against the observation spectrum under various flight conditions and observation conditions that can actually occur. ) And rocket model determination (category) did not work well.
この発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、飛翔体の飛行条件や衛星からの飛翔体観測条件が様々に変化した場合でも、より可能性の高い飛翔体モデルを高い確度で選択することが可能な飛翔体監視装置等を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problem, and even when the flight condition of the flying object and the observation condition of the flying object from the satellite are variously changed, a highly probable flying object model has high accuracy. It is an object of the present invention to provide a flying object monitoring device and the like that can be selected by the user.
この発明は、地表面上を飛翔する飛翔体を上方の衛星から監視する飛翔体監視装置であって、前記飛翔体の前記衛星からの観測方位を入力として該飛翔体の推定軌道を出力する軌道推定装置と、飛翔体のハードウェアにより定まる情報からなる複数の飛翔体モデルを記録した飛翔体データベースと、前記飛翔体データベースに記録された前記各飛翔体モデルに対して前記推定軌道で表される飛行条件に応じた予測光源スペクトルを求める光源スペクトル算出手段と、前記各予測光源スペクトルに対して前記推定軌道で表される観測条件に応じた予測観測スペクトルを求める観測スペクトル算出手段と、実測の観測スペクトルと前記予測観測スペクトルを比較してスペクトル誤差を計算し、前記飛翔体データベースの中で最も可能性の高い飛翔体モデルを選択する比較装置と、前記スペクトル誤差に従い前記飛翔体データベースの中の前記飛翔体モデルの修正量を求めて修正を行う学習部と、を備えたことを特徴とする飛翔体監視装置等にある。
The present invention is a flying object monitoring apparatus that monitors a flying object flying on the ground surface from an upper satellite, and that outputs an estimated orbit of the flying object by inputting an observation direction of the flying object from the satellite. An estimation device, a flying object database in which a plurality of flying object models composed of information determined by the flying object hardware are recorded, and the estimated trajectory for each of the flying object models recorded in the flying object database A light source spectrum calculating means for obtaining a predicted light source spectrum according to flight conditions; an observation spectrum calculating means for obtaining a predicted observation spectrum according to the observation condition represented by the estimated orbit for each predicted light source spectrum; Spectral error is calculated by comparing the spectrum with the predicted observation spectrum, and the most likely flight in the projectile database A comparison device for selecting a model, the projectile monitoring device or the like, characterized in that it comprises a learning section, a make modifications seek correction amount of the flying object model in said flying object database in accordance with the spectral error is there.
この発明では、飛翔体の飛行条件や衛星からの飛翔体観測条件が様々に変化した場合でも、より可能性の高い飛翔体モデルを高い確度で選択することが可能である。 In the present invention, even when the flight conditions of the flying object and the observation conditions of the flying object from the satellite are variously changed, it is possible to select a more likely flying object model with high accuracy.
この発明に係わる飛翔体監視装置は、飛翔体のテンプレートとして飛翔体の推薬やエンジン仕様を情報とする飛翔体モデルを格納したテンプレートデータベース(飛翔体データベース)、飛行条件に依存する光源スペクトルを計算する流体/燃焼計算装置(光源スペクトル算出手段)、観測条件に依存する観測スペクトル(大気減衰率)を推定する大気減衰推定装置(観測スペクトル算出手段)、上記飛行条件や観測条件である飛翔体の高度、速度、および位置を知るための軌道推定装置、を備える。
テンプレートデータベースとして飛翔体の推薬やエンジン仕様といったハードウェアで決まる固定的な情報を用いており、飛翔体の飛行条件や観測条件の影響を受けない。飛翔体の飛行条件、観測条件は軌道推定装置で計算し、飛行条件の影響は流体/燃焼計算装置で、観測条件の影響は大気減衰推定装置で、それぞれ計算し、観測スペクトルを得る。従って、実観測時の個別の飛行条件や観測条件の変化に影響されずに飛翔体の機種判定を高い確度で行うことができる。
The flying object monitoring apparatus according to the present invention calculates a light source spectrum depending on a flight condition, a template database (flying object database) storing a flying object model that uses propellant and engine specifications of the flying object as information on a flying object template. Fluid / combustion calculation device (light source spectrum calculation means), atmospheric attenuation estimation device (observation spectrum calculation means) for estimating the observation spectrum (atmospheric attenuation rate) depending on the observation conditions, and the flying conditions and observation conditions of the flying object A trajectory estimation device for knowing altitude, velocity and position.
The template database uses fixed information determined by the hardware such as the propellant and engine specifications of the flying object, and is not affected by the flying conditions or observation conditions of the flying object. The flight condition and observation condition of the flying object are calculated by the trajectory estimation device, the influence of the flight condition is calculated by the fluid / combustion calculation device, and the influence of the observation condition is calculated by the atmospheric attenuation estimation device, and the observation spectrum is obtained. Therefore, it is possible to determine the model of the flying object with high accuracy without being influenced by individual flight conditions during actual observation or changes in the observation conditions.
またこの発明に係わる飛翔体監視訓練装置は、背景画像のスペクトルを記録した背景データベースまたは背景画像を得るための画像センサ、仮想軌道を飛行する飛翔体に対して計算された予測観測スペクトルと背景画像を合成する模擬画像生成装置、を備える。
任意の飛翔体軌道に対して観測スペクトルを計算することができるので、実背景やデータベースの背景と合成することでオペレータ訓練用の模擬画像を生成することができる。
The flying object monitoring and training apparatus according to the present invention includes a background database in which a spectrum of a background image is recorded, an image sensor for obtaining a background image, a predicted observation spectrum and a background image calculated for a flying object flying in a virtual trajectory. A simulated image generating device for synthesizing the images.
Since an observation spectrum can be calculated for an arbitrary flying object trajectory, a simulated image for operator training can be generated by combining with an actual background or a database background.
またこの発明に係わる飛翔体監視装置用データベース更新装置は、データベースの更新のために、観測スペクトルの実測値と予測値のスペクトル誤差を計算する比較装置、スペクトル誤差を用いてテンプレートデータベースの中の飛翔体モデルを修正する学習部、を備え得る。
テンプレートデータベースに固定的な情報を用い、スペクトルの実測値と予測値の比較装置と学習部を備えているので、飛行条件や観測条件に影響されることなくテンプレートデータベースの情報を効率良く修正することができる。
なお、データベースの更新のために、上記飛翔体監視装置に学習部を設け、類別(監視)モードとデータ更新モードとで切り換えるように構成してもよい。
Further, the flying object monitoring apparatus database updating apparatus according to the present invention is a comparison apparatus for calculating a spectrum error between an actual measurement value and a predicted value of an observed spectrum for updating the database, and a flight in a template database using the spectrum error. A learning unit for correcting the body model may be provided.
Fixed information is used for the template database, and a comparison device and learning unit for the measured values and predicted values of the spectrum are provided, so that the information in the template database can be corrected efficiently without being affected by flight conditions and observation conditions. Can do.
Note that, in order to update the database, a learning unit may be provided in the flying object monitoring apparatus so as to switch between the classification (monitoring) mode and the data update mode.
以下、この発明による装置を各実施の形態に従って図面を用いて説明する。なお、各実施の形態において、同一もしくは相当部分は同一符号で示し、重複する説明は省略する。また、以下の説明では飛翔体がロケットの場合を例に挙げて説明するが、この発明はこれに限定されない。 Hereinafter, an apparatus according to the present invention will be described with reference to the drawings according to each embodiment. In each embodiment, the same or corresponding parts are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted. Further, in the following description, the case where the flying object is a rocket will be described as an example, but the present invention is not limited to this.
実施の形態1.
図1はこの発明の実施の形態1による飛翔体監視装置の構成(類別運用時の構成)を示すブロック図である。また図2はこの発明の飛翔体監視装置の運用概念を説明するための図である。例えば飛翔体監視装置を搭載した衛星Aの画像センサ1では、大気Eに覆われた地球Dおよび目視線F方向の地表面上を飛翔するロケットBのプルームCが撮影される。背景除去装置2では、画像センサ1で得られた観測画像から背景が除去され、得られた観測画像はスペクトル計算装置3に送られる。スペクトル計算装置3では、背景を除去した観測画像から観測スペクトルが算出されて探知装置4と比較装置10へ送られる。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration (configuration during category operation) of a flying object monitoring apparatus according to
探知装置4では、ロケットBのプルームCが探知された場合には存在画素情報を方位計算装置5へ出力する。方位計算装置5では、存在画素情報から衛星Aから見たロケットBのプルームCへの観測方位が計算されて軌道推定装置6に送られる。軌道推定装置6では、方位からロケットBの推定軌道(飛行条件:高度,速度、観測条件:位置)が計算される。
The
テンプレートデータベースであるロケットデータベース7には、飛翔体のハードウェアにより定まる固定的な情報からなる複数のロケットモデル情報(推薬の種類、エンジン仕様等を含む)が予め記録されている。光源スペクトル算出手段である流体/燃焼計算装置8では、ロケットデータベース7の複数のロケットモデル情報(飛翔体モデル)それぞれに対して、軌道推定装置6で計算されたロケットBの推定軌道中の飛行条件である高度や速度を用いて光源スペクトルの予測値が計算される。観測スペクトル算出手段である大気減衰推定装置9では、流体/燃焼計算装置8で求めた予測光源スペクトルと軌道推定装置6で計算された推定軌道中の観測条件である位置を元に大気減衰率が計算され、さらにこの大気減衰率を用いて観測スペクトルの予測値が計算される。
In the
比較装置10では、スペクトル計算装置3で計算された観測スペクトルの実測値と、大気減衰推定装置9を通して計算された観測スペクトルの予測値とを比較して誤差スペクトルを計算し、ロケットデータベース7に記録された複数のロケットモデル情報の中で誤差スペクトルが小さく最も可能性の高い最尤ロケットモデルが選択される。
The
ここで軌道推定装置6における軌道推定計算では例えば、衛星Aの画像センサ1等で観測されたロケットの方向(方位角と仰角等)の時刻歴を入力とし、仮定したロケット運動モデルを用いて最小二乗法等によりロケットの位置や速度等を推定する処理が行われる。
Here, in the orbit estimation calculation in the orbit estimation device 6, for example, the time history of the rocket direction (azimuth angle and elevation angle, etc.) observed by the
ロケットデータベース7のロケットモデル情報は、流体/燃焼計算装置8で必要となる、ロケット推薬の種類やロケットの性能パラメータ(特にノズル膨張比や燃焼室圧力:ノズル形状,エンジン仕様に係る)で構成される。
The rocket model information in the
流体/燃焼計算装置8に関し、流体/燃焼計算は例えば、数値流体力学等で扱われる対象であり、与えられたロケット推薬やノズル形状に対してナビエ・ストークスの方程式等を解いてロケット排気の速度分布,温度分布,構成分子モル比率等を得る一般的な計算手法である。構成分子のモル比率とその温度が分かれば、光源であるロケット排気が放射する赤外放射スペクトルを計算することが可能となる。そして光源スペクトル算出手段は、ロケットデータベース7の類薬やノズルの性能パラメータを入力として、流体/燃焼計算により得られる流体としてのロケット排気の組成分布や温度分布、更にその結果から計算される赤外線分光放射強度(輝度)を求めることを意味する。なお流体計算に関して、ロケットの飛行高度や飛行速度が大きく影響する。
Regarding the fluid /
大気減衰推定装置9に関し、大気減衰計算は例えば、地表面上を飛翔する飛翔体を上方の衛星から監視する衛星システムでは、地表からの赤外放射を抑制する(大気透過率の低い)特定の波長帯を利用するため、ロケット光源の赤外放射を推定するには大気減衰の影響を補正する必要がある。赤外線の大気の分光透過率に関しては代表的なMODTRAN等の様々な推算式が存在する。ロケット排気スペクトル(光源スペクトル)と、ロケットBと衛星Aの位置関係(観測条件)で決まる大気減衰とから、衛星Aの画像センサ1で受けるスペクトル(観測スペクトル)を計算することができる。そして観測スペクトル算出手段は、得られた赤外画像から光源としてのロケットBのスペクトルに対し、衛星Aからの観測条件に依存する大気減衰を考慮して観測した場合のスペクトルを計算する。比較装置10で推算値と実測値を比較する条件を同一(衛星センサが受ける赤外放射スペクトル)にするために必要である。
With respect to the atmospheric
以上の構成により、ロケットデータベース7に記録される複数ロケットモデル情報は、ロケットBの飛行条件(高度や速度)および衛星AからロケットBのプルームCを観測する観測条件に依存しない情報になっている。その依存しない情報を元に流体/燃焼計算装置8で予測光源スペクトルを、更に大気減衰推定装置9で予測観測スペクトルを計算するので、最も可能性の高いロケットモデルを、飛行条件や観測条件や背景に依存すること無くロケットデータベース7から選択する類別機能を高い確度で実現することができる。
With the above configuration, the multiple rocket model information recorded in the
実施の形態2.
図3はこの発明の実施の形態2による飛翔体監視訓練装置の構成(訓練運用時の構成)を示すブロック図である。図3の(a)は第1の実施例の構成、(b)は第2の実施例の構成、をそれぞれ示し、両者の違いは後述する、背景画像を画像センサ1から実測画像を得るか、背景データベース11から選択するかの違いである。
FIG. 3 is a block diagram showing a configuration (configuration at the time of training operation) of a flying object monitoring and training apparatus according to
図3の(a)の場合、衛星Aに搭載された画像センサ1で地球Dを撮影し、背景画像を得る。訓練教官により入力部15から入力された仮想軌道(飛行条件:高度,速度、観測条件:位置を含む)、さらにロケットデータベース7に記録された複数のロケットモデル情報(推薬の種類、エンジン仕様等を含む)の中から訓練教官により入力部15からの入力により選択されたロケットモデル情報を元に、選択されたロケットモデル情報に関して仮想軌道の高度や速度を用いて流体/燃焼計算装置8で予測光源スペクトルが計算される。大気減衰推定装置9では、流体/燃焼計算装置8で求めた予測光源スペクトルと仮想軌道の位置を元に大気減衰率が計算され、さらにこの大気減衰率を用いて観測スペクトルの予測値が計算される。模擬画像生成装置12では、背景画像に、仮想軌道の位置と予測観測スペクトルから計算されたロケットBの観測画像を合成し、模擬観測画像を得る。なお、図3の(a)の場合、画像センサ1で撮影された背景画像を使用しているのに対し、図3の(b)の場合、予め撮影して背景データベース11に記録した背景画像を使用している。
In the case of (a) of FIG. 3, the earth D is imaged by the
ここで背景データベース11は、ロケットが存在しない時の赤外画像である。リアルタイムに撮影された画像ではなく、背景となる陸(都市部、砂漠、森林等)や水面、昼夜、四季により変化する実測画像を予め複数保存しておき、オペレータ訓練用として例えば入力部15からの入力指定された季節や時刻や場所の模擬画像を適宜生成するためのものである。 Here, the background database 11 is an infrared image when there is no rocket. Instead of images taken in real time, a plurality of actually measured images that change depending on the land (urban area, desert, forest, etc.), water surface, day and night, and the four seasons are stored in advance. This is for appropriately generating a simulated image of the season, time and place designated for input.
また模擬画像生成装置12は、ロケットBが存在しない背景画像の中に、ロケットデータベース7に登録されたロケットBが仮想軌道を飛翔したと仮定したロケット像を加算(ロケットの赤外放射のエネルギー相当分画素値をロケットが存在する画素に加算)するものである。
In addition, the simulated image generation device 12 adds a rocket image that is assumed that the rocket B registered in the
この構成によれば、訓練教官が与えた任意の仮想軌道に対して模擬画像を生成することができるので、この発明で対象とする飛翔体監視装置のオペレータを訓練する訓練機能をもたせることができる。 According to this configuration, since a simulated image can be generated for an arbitrary virtual trajectory given by a training instructor, it is possible to provide a training function for training an operator of the flying object monitoring apparatus targeted by the present invention. .
実施の形態3.
図4はこの発明の実施の形態3による飛翔体監視装置用データベース更新装置の構成(データベース更新運用時の構成)を示すブロック図である。実施の形態1の類別機能と同様に最も可能性の高い最尤ロケットモデルが選択された後、予測観測スペクトルと画像センサ1での観測から得られた観測スペクトルとを比較装置10で比較してスペクトル誤差を計算する。そしてスペクトル誤差を減少させるように学習部13でロケットモデル修正量を計算し、ロケットデータベース7に記録されている最も可能性の高いロケットモデルの情報を修正する。
Embodiment 3 FIG.
FIG. 4 is a block diagram showing the configuration of the flying object monitoring apparatus database update apparatus according to Embodiment 3 of the present invention (configuration during database update operation). After the most likely maximum likelihood rocket model is selected in the same manner as the classification function in the first embodiment, the
ここで学習部13は、観測スペクトルの実測値と予測値の誤差を入力として、スペクトル誤差が小さくなるようにロケットデータベース7の中の該当ロケットモデルを記述する推薬(例えば燃料と酸化剤の比率)やロケットノズル膨張比を修正するものである。例えば燃料と酸化剤の比率を変化させて予測観測スペクトルを計算し、実測値との誤差が小さくなる方向に燃料と酸化剤の比率を変更するものである。
Here, the
この構成によれば、ロケットBの飛行条件や衛星AとロケットBの観測条件に依存せずにロケットデータベース7の中の選択されたロケットモデル情報を修正することができるので、さまざまな飛行条件や観測条件での観測結果を使って選択されたロケットモデル情報を効率よく修正するデータベース更新機能(学習機能)をもたせることができる。
According to this configuration, since the selected rocket model information in the
なお、図1の飛翔体監視装置において、実施の形態1で説明した類別モードと上記説明によるデータベース更新モード(学習モード)を切り換えて実行する構成にしてもよく、その場合の構成は図1に破線で示す構成となる。類別モードではロケットデータベース7に記録された複数のロケットモデル情報の中で誤差スペクトルが小さく最も可能性の高い最尤ロケットモデルが選択され、データベース更新モードでは、スペクトル誤差を減少させるように学習部13でロケットモデル修正量を計算し、ロケットデータベース7に記録されている最も可能性の高いロケットモデルの情報を修正する。これらはそれぞれ別々の独立したモードとして処理される。
Note that the flying object monitoring apparatus of FIG. 1 may be configured to switch between the classification mode described in the first embodiment and the database update mode (learning mode) described above, and the configuration in that case is shown in FIG. The configuration is indicated by a broken line. In the classification mode, the maximum likelihood rocket model having the smallest error spectrum and the highest possibility is selected from the plurality of rocket model information recorded in the
また、上述の実施の形態1,3に関する図1、図4の構成では、背景除去装置2の出力する背景除去された観測画像に対してスペクトル計算装置3で観測スペクトルを求めていたが、それぞれ図5,図6に示すように探知装置4のロケットBのプルームCが探知された存在画素情報に対してスペクトル計算装置3で観測スペクトルを求めるようにしてもよい。これにより処理の効率が向上する。
In the configurations of FIGS. 1 and 4 relating to the above-described first and third embodiments, the spectrum calculation device 3 obtains the observation spectrum for the background-removed observation image output from the
また、上記各実施の形態の構成において、画像センサ1以外の構成については、衛星搭載計算機等の処理能力に応じて一部または全部を地上設置とし、地上処理に必要な情報は衛星から地上に通信手段(図示省略)で転送するようにしてもよい。
In the configuration of each of the above-described embodiments, a part or all of the configuration other than the
なお、この発明は上記各実施の形態に限定されるものではなく、各実施の形態の特徴の可能な組み合わせを全て含むことは云うまでもない。 In addition, this invention is not limited to each said embodiment, It cannot be overemphasized that all the possible combinations of the characteristic of each embodiment are included.
1 画像センサ、2 背景除去装置、3 スペクトル計算装置、4 探知装置、5 方位計算装置、6 軌道推定装置、7 ロケットデータベース(飛翔体データベース)、8 光源スペクトル算出手段(流体/燃焼計算装置)、9 観測スペクトル算出手段(大気減衰推定装置)、10 比較装置、11 背景データベース、12 模擬画像生成装置、13 学習部、15 入力部、A 衛星、B ロケット、C プルーム、D 地球、E 大気、F 目視線。
DESCRIPTION OF
Claims (3)
前記飛翔体の前記衛星からの観測方位を入力として該飛翔体の推定軌道を出力する軌道推定装置と、
飛翔体のハードウェアにより定まる情報からなる複数の飛翔体モデルを記録した飛翔体データベースと、
前記飛翔体データベースに記録された前記各飛翔体モデルに対して前記推定軌道で表される飛行条件に応じた予測光源スペクトルを求める光源スペクトル算出手段と、
前記各予測光源スペクトルに対して前記推定軌道で表される観測条件に応じた予測観測スペクトルを求める観測スペクトル算出手段と、
実測の観測スペクトルと前記予測観測スペクトルを比較してスペクトル誤差を計算し、前記飛翔体データベースの中で最も可能性の高い飛翔体モデルを選択する比較装置と、
前記スペクトル誤差に従い前記飛翔体データベースの中の前記飛翔体モデルの修正量を求めて修正を行う学習部と、
を備えたことを特徴とする飛翔体監視装置。 A flying object monitoring device for monitoring a flying object flying on the ground surface from an upper satellite,
An orbit estimation device that outputs an estimated orbit of the flying object as an input of an observation direction of the flying object from the satellite;
A flying object database that records multiple flying object models consisting of information determined by the flying object hardware,
Light source spectrum calculation means for obtaining a predicted light source spectrum corresponding to the flight condition represented by the estimated trajectory for each of the flying object models recorded in the flying object database;
Observation spectrum calculation means for obtaining a predicted observation spectrum corresponding to the observation condition represented by the estimated orbit for each predicted light source spectrum;
A comparison device that compares a measured observation spectrum with the predicted observation spectrum to calculate a spectrum error, and selects the most likely flying object model in the flying object database;
A learning unit for performing correction by obtaining a correction amount of the flying object model in the flying object database according to the spectral error;
A flying object monitoring apparatus comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011088021A JP5748532B2 (en) | 2011-04-12 | 2011-04-12 | Flying object monitoring device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2011088021A JP5748532B2 (en) | 2011-04-12 | 2011-04-12 | Flying object monitoring device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2012220132A JP2012220132A (en) | 2012-11-12 |
| JP5748532B2 true JP5748532B2 (en) | 2015-07-15 |
Family
ID=47271844
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2011088021A Active JP5748532B2 (en) | 2011-04-12 | 2011-04-12 | Flying object monitoring device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP5748532B2 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2866712B2 (en) | 1990-06-22 | 1999-03-08 | 株式会社第一ラジオアイソトープ研究所 | New heterocyclic compounds |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106595760B (en) * | 2016-12-08 | 2019-04-02 | 上海宇航系统工程研究所 | A kind of design method of launch vehicle telemetry action data automation |
| US11189177B2 (en) | 2018-11-06 | 2021-11-30 | Vianair Inc. | Airspace information modeling and design |
| US12157583B2 (en) * | 2021-02-19 | 2024-12-03 | Mitsubishi Electric Corporation | Flying object coping system, defense information integration center, communication route search device, and flight path prediction device |
| JP7407764B2 (en) * | 2021-04-27 | 2024-01-04 | 三菱電機株式会社 | Flying object tracking system, flight path prediction method, monitoring satellite, and ground equipment |
| JP7499962B2 (en) * | 2021-05-27 | 2024-06-14 | 三菱電機株式会社 | Integrated data library device, flying object countermeasure system, flight path prediction method, and communication route search method |
| KR102544815B1 (en) * | 2022-09-28 | 2023-06-20 | 국방과학연구소 | Apparatus and method for forecasting opponent troop-side strategies with partial supervision at early stages by employing generative models trained on allies training information |
Family Cites Families (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03165288A (en) * | 1989-11-24 | 1991-07-17 | Tech Res & Dev Inst Of Japan Def Agency | Target identifying device |
| JPH03100892U (en) * | 1990-01-31 | 1991-10-22 | ||
| US5300780A (en) * | 1992-12-17 | 1994-04-05 | Trw Inc. | Missile surveillance method and apparatus |
| JP3001757B2 (en) * | 1993-12-28 | 2000-01-24 | 三菱電機株式会社 | Orbit prediction device |
| JPH09288158A (en) * | 1996-04-19 | 1997-11-04 | Mitsubishi Electric Corp | Infrared simulated image generation method |
| US5850285A (en) * | 1996-07-29 | 1998-12-15 | Southwest Research Institute | Advanced missile approach warning system (amaws) and stealth (low observables) detection based on exploitation of quantum effects |
-
2011
- 2011-04-12 JP JP2011088021A patent/JP5748532B2/en active Active
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2866712B2 (en) | 1990-06-22 | 1999-03-08 | 株式会社第一ラジオアイソトープ研究所 | New heterocyclic compounds |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2012220132A (en) | 2012-11-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP5748532B2 (en) | Flying object monitoring device | |
| CN105022035B (en) | A kind of Ballistic Target launch point estimation device and its method based on Modifying model | |
| US7967255B2 (en) | Autonomous space flight system and planetary lander for executing a discrete landing sequence to remove unknown navigation error, perform hazard avoidance and relocate the lander and method | |
| Yuan et al. | A survey on technologies for automatic forest fire monitoring, detection, and fighting using unmanned aerial vehicles and remote sensing techniques | |
| CN109076192A (en) | Planetary Scale Analysis System | |
| US8378880B1 (en) | Explicit probabilistic target object selection and engagement | |
| CN109977609B (en) | Ground high-temperature heat source infrared image simulation method based on real remote sensing data | |
| US7473876B1 (en) | Boost phase intercept missile fire control system architecture | |
| EP2771842A2 (en) | Identification and analysis of aircraft landing sites | |
| CN104932535B (en) | Utilize method of the analogue system to Air-borne Forward-looking Infra-Red Search Set closed loop test | |
| CA2769691C (en) | System integration | |
| Horvath et al. | The HYTHIRM project: flight thermography of the space shuttle during hypersonic re-entry | |
| CN113963035A (en) | Method for estimating missile direction of early warning image trajectory under single-satellite condition | |
| Guo et al. | Research on target localization in airborne electro-optical stabilized platforms based on adaptive extended Kalman filtering | |
| CN103743488A (en) | Infrared imaging simulation method for globe limb background characteristics of remote sensing satellite | |
| WO2021119406A1 (en) | System and method for monitoring and assessing projectile performance | |
| US9777995B2 (en) | System and method for displaying weapon engagement feasibility | |
| JP5235848B2 (en) | Orbit estimation system | |
| GB2522110A (en) | System integration | |
| Ramaswamy et al. | Improvements to the ShipIR/NTCS adaptive track gate algorithm and 3D Flare Particle Model | |
| KR20190136850A (en) | Method for mitigation of topographic effect in infrared images taken from geostationary orbit imaging system and Apparatus Thereof | |
| Ge et al. | Assimilating UAV-based observation data for wildfire spread simulation | |
| Jolliff et al. | Forecasting the ocean's optical environment using the BioCast system | |
| Vaitekunas et al. | Validation of ShipIR (v4. 2) | |
| CN116793150B (en) | Method and device for predicting flight time based on residual neural network and ensemble learning |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20130926 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20140430 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20140507 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20140619 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20141118 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20141204 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20150414 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20150512 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5748532 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |