多目标蚁群算法及其在固液混合火箭发动机系统优化设计中的应用

为了提高求解多目标优化问题的Pareto解集的效率,建立了适用于多维、多目标优化问 题的多目标蚁群算法（Multi\|objective Ant Colony Algorithm,简称MACA）。该算法首 先修正了蚁群算法的信息素更新机制和转移概率,然后改进了蚂蚁的行进策略,即提出了依 概率选择搜索策略。最后,应用该算法对某型号固液混合火箭发动机系统进行了优化设计。 计算结果表明,多目标蚁群算法获得的Pareto解集分布均匀、散布范围广,可以有效解决多 目标优化问题,能为决策者进行目标权衡提供充分依据。
     

一种新的卫星测控资源调度模型及其求解算法

针对低轨卫星测控资源优化调度问题,以卫星可见弧段为调度元素建立了一种新的复合独立集模型.新模型可分解为多个具有约束关系的子优化问题.在应用蚁群优化算法求解该问题时,蚁群分别对各子问题的可行域进行搜索,并引入局部搜索策略提高蚁群算法的求解质量.实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度,能够生成较好的调度计划,测控网的利用率获得提高.     

一种基于蚁群算法的防空C~3I目标分配

针对防空指挥、控制、通信和信息(C3I)系统的目标分配问题,在信息素更新中引入最优蚂蚁保留策略,提出了一种基于蚁群算(ACO)的目标分配优化方法,给出了算法的步骤和参数确定原则.算例表明:与模拟退火算法(SA)相比,该算法的寻优能力强、收敛速度快.     

粒子群算法和蚁群算法的结合及其在组合优化中的应用

文章首次提出了一种用于求解组合优化问题的PAAA算法。该算法有效地结合了粒子群算法和蚁群算法的优点,先利用粒子群算法的随机性、快速性、全局性得到初始信息素分布(即粗搜索),再利用蚁群算法的并行性、正反馈性、求解精度高等优点求精确解(即细搜索)。将文中提出的算法用于经典TSP问题的求解,仿真结果表明PAAA算法兼有两种算法的优点,同时抛弃了各自的缺点。该算法在时间效率上优于蚁群算法,在求精效率上优于粒子群算法,是综合了两种算法长处的一种新的启发式算法,达到时间性能和优化性能上的双赢,获得了非常好的效果。     

多星联合任务规划中不同迭代修复策略比较研究

对地观测卫星任务规划需要对参与规划的任务安排卫星成像窗口,问题优化目标是在不违反约束的情况下,最大化安排任务的重要性评价值,是一类典型的过载规划问题.引入迭代修复算法思想对多类型卫星任务规划问题进行求解,设计了迭代修复算法流程,给出基于成像概率、基于时间序和基于随机选择的三种不同的启发式策略,并结合不同的贪婪初始解生成策略进行比较研究.实验结果表明,基于随机选择的启发式策略在改进问题解上表现最优,而结合领域知识的初始解能有效提高算法收敛速度.     

柔性空间结构时间-燃料多目标优化控制研究

针对柔性航天器的rest\|to\|rest机动问题,研究了基于最小时间-最少耗能的多目标优 化开环控制问题。提出了空间柔性结构最小时间-最少耗能的多目标优化控制模型;然后采 用非支配排序进化求解算法（NSGA-II）,对某柔性结构进行了多目标优化控制的分析设计; 通过典型算例证明了本文算法的正确性和有效性,并可应用于柔性航天器姿态机动控制器的 分析设计之中。
     

卫星装配序列规划的智能优化算法研究

结合单个算法的优缺点,文章提出了一种用包含多种改进型智能优化算法的算法库(IIAL)来解决卫星装配序列规划问题的方法。算法库由算法向导和多种算法组成,算法向导可依据若干参数描述给出适合当前规划任务的最合适算法,规划人员可依据向导建议在遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、模拟退火算法中选择相应算法进行求解。最后,用实例验证了方法的合理性。该方法可为星上设备装配序列规划提供参考。     

大型星座混合模拟退火遗传算法测控任务规划

提出了一种基于拥挤度的混合模拟退火多层编码遗传算法,用于解决大型星座的测控任务规划问题。首先,建立了大型星座测控问题的约束满足模型,对任务规划过程中的各种约束条件和优化目标进行了形式化描述。第二,采用多层编码的方法建立测控方案与解空间的对应关系,并采用遗传算法的启发式方法进行全局搜索。第三,为了增加种群的多样性并加快收敛速度,在每代进化结束后对种群中最优的部分个体进行基于拥挤度的模拟退火。超180颗卫星,32个地面测控天线的真实大型星座测控任务规划试验表明,基于拥挤度的混合模拟退火遗传算法的任务完成率高达99%,归一化综合收益大于0.9,算法运行时间小于15 min,验证了该方法具备工程实用价值。     

考虑任务聚类的多星观测分阶段调度方法研究

单个轨道圈次内星上能量和侧摆次数有限,在卫星观测调度时考虑任务聚类可以提高观测效率。分析了满足用户分辨率需求下多任务聚类的约束条件,并对聚类任务的时间窗口和侧摆角度进行了合理优化。提出了先聚类后调度再修复的分阶段求解策略:首先用团划分聚类算法和启发式插入聚类算法把多星多轨道圈次观测调度问题转化为单星单轨道圈次观测调度问题,然后采用基于时间序无圈有向图的多准则优化卫星调度方法求解单星单轨道圈次调度问题,最后提出一种修复策略进一步优化调度结果。案例仿真表明,提出的方法可行,能够提高卫星的观测效率。     

改进的快速蚁群系统求解二次分配问题

二次分配问题(QAP)是经典的组合优化问题之一,广泛应用于许多领域中.针对 QAP,提出了一种新的蚁群算法—改进的快速蚁群系统(IFANT).该算法通过限制迭代最优解与当前解的信息素升级的速度,拓宽了快速蚁群系统解的搜索范围,提高解的寻优能力.     

Study on TT&C resources scheduling technique based on inter-satellite link

The navigation constellation will have the capability of supporting Tracking Telemetry and Command (TT&C) operations by inter-satellite link (ISL). The ISL will become an important solution to reduce the shortage of ground TT&C resources. The problems need to be studied urgently in the field of space TT&C network resources scheduling management are how to determine the availability of ISL and how to allocate TT&C resources of ISL. The performance and scheduling constraints of navigation constellation?s ISL are analyzed, and three utilization strategies of ISL to perform TT&C operations are proposed. The allocation of TT&C resources based on ISL falls into two successive phases. Firstly, master satellite determination equation is established by using 0–1 Programming model based on the availability matrix. Mathematical method is used to solve the equation to determine the master satellite and the topology of ISL. Secondly, Constraint Programming (CP) model is used to describe the ground TT&C resources scheduling problem with special requirements of TT&C operations based on master satellite, and a heuristic algorithm is designed to solve the CP model. The equations and algorithm are verified by simulation examples. The algorithm of TT&C resources scheduling based on ISL has realized the synthesized usage of both the ISL and ground resources on TT&C field. This algorithm can improve TT&C supports of territorial ground TT&C network for global navigation constellation, and provides technical reference for the TT&C mission planning of global constellation by using ISL.     

空间交会调相综合变轨优化

基于近圆轨道偏差线性方程研究了摄动交会调相综合变轨问题,建立了综合变轨两层非线性优化模型:上层问题以变轨点纬度幅角为优化变量,下层问题以脉冲向量为优化变量.为了快速获得上层问题全局优化性较好的摄动解,采用了并行模拟退火算法与序列二次规划算法相结合的混合策略;下层问题使用基于可行域最速下降的线性迭代方法求解.采用一个两天近地轨道调相问题测试了本文的综合变轨求解策略,并将综合变轨与特殊点变轨、综合变轨混合优化与遗传算法优化进行了比较.结果表明,建立的两层优化模型是有效的,本文的求解策略有着良好的全局收敛性和较高的收敛效率,综合变轨相对于特殊点变轨可以显著地节省燃料.     

采用改进模拟退火算法的高速飞行器随控总体优化方法

选取翼身组合体气动布局的高速飞行器为研究对象,基于已建立的飞行器总体参数与气动非线性/耦合性等随控性指标间的表征数学模型,开展高速飞行器的随控总体优化方法研究,使得飞行器在全弹道上所有特征点处的非线性度/耦合度的最大绝对值达到最小。为改善经典模拟退火算法的全局搜索能力, 提高退火算法的趋优避劣性,引入精英集合策略。算法测试结果表明：改进模拟退火算法比经典模拟退火算法具有更好的收敛稳定性和收敛速度。算例飞行器的随控总体优化结果表明：飞行器在全弹道上的非线性度m α  NL 、耦合度C xy 、C yx 分别改进了90.6%、99%、36.5%,取得了较好的优化效果。     

敏捷成像卫星调度的改进量子遗传算法

针对敏捷成像卫星调度问题中解空间大，选择任务的搜索空间和确定任务观测时间的搜索空间分别是离散域和连续域的难题。建立了多种决策变量混合的敏捷成像卫星调度模型，提出一种改进的量子遗传算法对其求解，改进的量子遗传算法采用二进制与实数杂合的编码方式，降低染色体的基因位编码数目，提高了搜索效率，有效适应了敏捷成像卫星调度问题中离散与连续混合的解空间；以杂合编码为基础，设计对应的观测函数将敏捷成像卫星调度问题的解映射到相位空间，从而将量子优化机制引入敏捷成像卫星调度问题中，利用量子遗传算法在相位空间搜索的特性解决敏捷成像卫星解空间大、解空间离散与连续并存的问题。最后，通过不同规模的仿真校验对算法的调度效果进行测试和分析。结果表明，所提改进的量子遗传算法在收敛速度和方案收益方面都有较好的表现，能够满足敏捷成像卫星调度的需要。     

面向GEO目标的快速在线在轨服务任务规划

针对地球同步轨道多对多在轨服务任务规划问题,提出了一种基于拍卖算法和先验知识的改进启发式拍卖算法(IHAA)。首先,建立了基于Lambert变轨的任务规划问题表征,设计了给定变轨时长约束下的快速燃料最优估计策略。其次,针对考虑J 2摄动影响的航天器在轨服务规划问题,提出了一种基于拍卖算法的快速求解流程。其中,为确定每一轮拍卖算法任务列表,提出了基于变轨先验知识的目标优先级排序启发式策略,实现了快速的服务时序确定方法;此外,为减少因部分航天器服务能力低导致的分配失败情况,设计了一种基于失败任务再分配的重拍机制。最后,将所提算法与遗传算法、模拟退火算法进行了对比,结果表明IHAA可以快速给出相对适应度较高的规划结果,可用于突发事件星上在线自主规划,亦可提供优化算法初值以提升规划效率。     

导航星座的任务重构技术研究

以COMPASS卫星导航星座为对象,研究了导航任务的重构技术。首先,对COMPASS卫星导航星座的主要性能进行了分析和仿真;其次,分析了星座中部分卫星失效后对导航性能的影响;最后,提出了分别利用在轨运行的高、中、低轨卫星及临近空间飞行器进行任务重构的方法,并对重构后的导航性能进行了仿真。仿真结果表明：提出的任务重构方法对于保证导航星座的正常运行是有效的。同时,对于研究飞行器应急测控技术具有借鉴意义。     

大面积三维场景中的无人机碰撞检测快速算法

无人机实时监控与驾驶员模拟训练系统的三维可视化子系统具有计算无人机与其他物体 (包括山脉、树木、建筑物等 )碰撞可能性、具体碰撞点、碰撞方向和碰撞力量的功能。但无人机测控系统中的三维场景可视面积很大 ,场景中的物体数量庞大 ,至使碰撞检测的运算量很大 ,因而会大幅度降低三维场景的实时性。因此 ,设计快速有效的碰撞检查算法十分必要。作者设计的快速算法快速有效 ,效果良好     

一种用于深空高动态微弱信号的频率估计算法

研究了低载噪比与高动态环境下的深空测控系统频率估计算法,在分析已有方法不足的基础上,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的闭环载波跟踪方法。此方法结合了锁频环鉴别器和UKF的优点,获得了宽的估计范围,高的估计精度和低的载噪比门限。在分析UKF模型的基础上,此方法还减少了原有UKF算法的运算量。仿真过程模拟了接收机的高动态运动轨迹,结果表明此法具有较好的动态适应能力、收敛性能和跟踪精度,能够有效地完成低载噪比与高动态环境下的频率估计。此法与基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的频率估计算法相比,具有更低的频率估计误差,因此有着良好的应用前景。     

星箭分离减冲击环结构优化设计

针对星箭分离过程，建立了减冲击环结构模型，并分析了该结构的减冲原理。利用冲击响应谱的时域合成算法计算获得符合冲击谱规范的时域载荷，并以此作为结构优化设计中动力学模型的输入载荷工况。以减冲击环的连续层数、单层支撑块数、连续层厚度、支撑块层高度以及环的外半径和内半径6个结构参数为设计变量，以减冲效果和结构强度、刚度为约束，以质量最轻为目标，建立减冲击环的结构优化设计模型，这是一包含离散变量和连续变量的混合优化问题。为了在跨平台下求解该混合优化问题，采用代理模型策略和自适应模拟退火算法求解，并在最优点处开展结构性能对设计变量的敏度计算，对计算结果进行了分析评估。本研究对强冲击动力学环境下的航天器结构分析与设计有一定的指导意义。     

星载测控应答机中嵌套环路仿真与优化

建立了星载测控应答机中嵌套环路的仿真模型,对测控应答机中嵌套锁相环路进行了分析和优化。分析发现,存在一个最佳环路带宽,使接收机锁定时间最快;嵌套结构与单环结构相比,可以获得更优的噪声特性。这些结果已用于微小型化星载测控应答机设计中,并得到实验的验证。本文建立的仿真模型可用于测控应答机的设计、调试过程,以寻求最佳设计参数、提高性能指标。