多约束多星快响巡察任务规划方法

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。     

“嫦娥4号”中继星使命轨道段定轨计算与分析

"嫦娥4号"中继星是"嫦娥4号"探测器实现月球背面着陆与巡视的关键,目前正稳定运行在地-月L2点使命轨道上,该使命轨道为平均周期约14天的南族Halo轨道。因任务的需要,中继星本体系+Z轴需调整指向,处于正对太阳和非正对太阳两种状态。太阳光压在中继星+Z轴对日的情况下会加速卫星的角动量累积,增加卫星卸载喷气频次。基于中继星使命轨道段测控支持条件,采用重叠弧段法对两种状态下的中继星定轨精度进行分析与评估。结果表明,在中继星+Z轴非对日运行状态下,重叠弧段位置误差为1.6 km,速度误差为8 mm/s;在中继星+Z轴对日运行状态下,重叠弧段位置误差为0.6 km,速度误差为3 mm/s,这对中继星的长期运行具有重要参考价值。     

应急任务响应时间最优的多星成像规划方法

针对优化多星应急成像任务规划的响应时间问题进行了研究。为避免优先规划应急任务对任务总收益的影响，提出一种优化应急任务响应时间的同时兼顾任务总收益的多星成像规划方法。首先，针对综合考虑应急任务和常规任务的多星成像规划特点，建立两级目标优化的约束满足模型；其次，将模型求解过程分解为任务时间窗选择和单轨动态规划两个部分，基于自适应免疫算法对时间窗选择进行优化，同时设计前向动态规划算法确定卫星单轨最优观测路径；最后，对所设计算法的性能进行了测试，并与其他算法进行了对比。仿真结果表明本文方法能够保证应急任务响应时间最优，并同时具备较高的任务总收益，适合于求解大规模的多星成像规划问题。     

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

多视场星敏感器工作模式设计

针对多视场星敏感器的特点设计了两种工作模式:高精度工作模式和高更新率工作模式.中央时序控制器根据指令完成工作模式配置,以相应的时序启动图像采集处理模块.结合工作模式的时序特点,在FPGA(Field Programmable Gate Array)内部设计了3个星点质心提取模块,与各自对应的图像采集模块同步运行,实现了两种工作模式下多视场星图快速质心提取.采用Cypress公司的IBIS5-A-1300作为图像传感器,基于FPGA设计了实验平台,对工作模式配置及数据更新率进行测试.实验结果表明:工作模式可灵活配置和切换,在高更新率工作模式下,星敏感器的数据更新率为传统单视场情况的3倍.     

区域机动目标普查监视小卫星组网设计与仿真

针对海洋机动目标任务规划难、搜索难度大的特点,设计了一种面向海洋热点区域机动目标搜索监视的卫星组网星座。首先,根据机动目标搜索任务的特点,建立考虑时空约束条件的卫星成像条带拼接搜索策略;其次,根据机动目标搜索策略,设计了一种高时间分辨率组网星座构型;最后,构建以最小组网卫星侧摆角度和任务观测时间为优化目标的鲁棒模型,采用遗传算法对组网卫星进行优化求解,并给出算法实现流程。仿真结果表明,该卫星组网星座能够有效完成对目标区域机动目标覆盖监视,为热点区域海洋机动目标监视任务提供了一定的方法支撑。     

遗传算法在星座多星接近轨道优化中的应用

以三颗非共轨的Walker星座卫星为研究对象, 对航天器无需变轨与其接近的可能性进行研究. 将Lambert方法得到的航天器轨道作为初始轨道, 利用遗传算法对初始轨道进行优化. 对初始轨道在参考时刻位置和速度的改变量进行编码,形成对应的种群. 以航天器与星座卫星之间的最近距离为适应度函数, 通过种群的繁殖得到优化结果. 结合仿真算例, 分析了最小二乘算法和遗传算法在轨道优化中的优劣以及接近过程中轨道摄动的影响. 结果表明, 遗传算法适用于所提出的轨道改进问题. 研究结果可为单航天器无需变轨对星座多星接近问题提供理论依据.      

天基光学监视的GEO空间目标短弧段定轨方法

利用两个短弧段的天基测角资料实现对GEO空间目标的轨道确定是天基空间目标监视系统需解决的重要问题之一.将短弧段的主要测量信息表示为弧段属性,构造约束空间目标距离和径向速度的容许域,采用桁架平衡法对第一个短弧段的容许域三角剖分采样,以这些采样点的轨道预报第二个短弧段的弧段属性,通过分析预报值与实际值的差异,优先选取多个采样点的轨道作为初轨,分别对各初轨进行轨道改进.仿真结果表明,该方法能成功解算最小二乘轨道.     

全球导航卫星系统多星故障排除新方法

在全球导航卫星系统中,多颗卫星同时发生故障的概率会随着观测卫星数的增加而增加,从而,在接收机自主完好性监测中需考虑多星故障的处理.针对故障检测比故障排除简单、且故障检测率比故障排除率高的特征,以故障检测为基础,提出了一种新的多星故障排除方法——随机搜索法.该方法采用二进制对观测卫星进行编码,通过随机初始化方式获得初始无故障星座,再通过逐步搜索未选卫星方式来得到最终的含有最多无故障卫星的星座,实现故障排除功能.仿真结果表明:大部分情形下,新方法能获得99%以上的故障排除率,既能进行单星故障排除,也能进行多星故障排除,能有效满足全球导航卫星系统关于自主完好性的要求.      

基于多星联合侦察的卫星数传调度问题模型

基于多星联合侦察的卫星数传调度问题是研究如何为卫星数传任务中每个单数传任务分配地面资源及数传时间的问题,对该问题的模型进行了研究.首先建立了单数传任务模型及卫星数传任务模型;然后在此基础上建立了问题的约束满足优化模型,重点分析了问题的目标函数及主要约束条件;为了解决该问题,最后提出了一个基于双综合优先度的启发式调度算法,并通过实例验证了算法的有效性.研究成果实现了问题的形式化描述,并给出了一种有效的问题求解算法.      

A multi-satellite co-tracking method for a single space target based on adaptive distributed spherical simplex information-weighted consensus filter

A multi-satellite co-tracking method for a single non-cooperative target is proposed to extend the arc of observation as well as to improve the accuracy of tracking. Firstly, the motion of the target is considered to be affected by J2 perturbation, and the model of multi-satellite co-tracking a single space target is designed with only measured angles. Then, a multi-satellite co-tracking method for a single space target based on an adaptive distributed spherical simplex information-weighted consensus filter (ADSSICF) is proposed. The spherical simplex is used to reduce the computational cost of the information filter, and to improve the efficiency of tracking. The angle-only measurement equation is linearized by the statistical linear regression method, and linearization errors are compensated for by updating measurement noise. By designing an adaptive consensus algorithm, only a small number of iterations are needed to achieve network consensus, to improve the convergence speed of the consensus algorithm, and prove the stability of ADSSICF. Finally, a simulation of four low-orbit satellites tracking a single space target is established. The focus of this paper is on the real-time performance and tracking accuracy of the multi-satellite co-tracking a single space target with angle-only based on ADSSICF. The performance of ADSSICF is verified from three indicators: the consensus and convergence of algorithm, the accuracy of state estimation.     

基于萤火虫优化神经网络算法的气浮台自动调平衡研究

为了利用气浮台在地面精准演示分布式多星组网技术及验证多模式高分成像过程，提出一种基于改进型BP神经网络PID控制的气浮台快速自动调平衡算法.针对以往算法调平时间较长、容易得到非最优解的问题，引入仿生萤火虫算法对神经网络初始权值进行优化，提高了算法的收敛速度和稳定性.基于构建的三轴气浮台运动学和动力学模型，通过仿真实验验证了优化算法对自动调平衡具有良好的控制效果，满足多星地面仿真的调平衡要求.      

天地基联合多星定轨及精度分析

数据中继卫星和双星定位系统通常由2或3颗地球同步卫星和数颗近地卫星组成,这些系统所提供的“星-星”测量数据提出了多星同时定轨的需求。文章介绍了已知天基星星历定轨和未知天基星星历定轨的主要差别,建立了距离和观测量的测量模型,描述了多星同时定轨的技术难点,分析了整个系统的定轨精度。     

遗传算法在电子战干扰规划中的应用

电子对抗干扰资源任务规划问题对于充分发挥干扰机作战效能,取得最佳干扰效益有重要作用.结合现代电子战特点,利用搜索论推导出了干扰机压制概率的计算公式,建立了干扰任务分配模型,并阐述了传统匈牙利方法在这一问题处理上的局限性.结合智能优化算法,提出了基于遗传算法的干扰资源优化分配模型.解决了优化分配模型所需的符号编码方式,并给出了相关的选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计.利用该模型,解决了2个实例.结果表明,该模型在干扰资源任务配置问题上具有很强的实用性,遗传算法可以有效地辅助指挥员解决干扰资源部署决策这一复杂而困难的问题.     

多星联合任务规划方法

针对多星对地观测系统联合任务规划问题,考虑卫星载荷具备连续侧摆能力和多种数据压缩模式的新特点,构建了多星联合任务规划模型,在此基础上设计多星联合任务规划和数传调度算法框架,实现了卫星连续侧摆成像规划算法和基于任务优先级的数传任务调度算法,最后采用实际算例进行试验,结果表明文章提出的多星联合任务规划方法能在提高完成任务数量的同时降低卫星资源消耗,满足实际应用需求。     

基于改进MOPSO算法的区域侦察弹性星座重构方法

针对区域侦察弹性星座重构问题,提出了基于改进多目标粒子群优化算法(multi objective particle swarm optimization,MOPSO)的区域侦察弹性星座重构方法。该方法采用一箭多星发射和在轨卫星相位机动相结合的方式对受损星座重构。首先选取了星座覆盖、重构成本、重构时间和星座弹性四方面的指标;其次对一箭多星发射过程和卫星相位机动过程进行了分析,对失效轨道面内剩余正常卫星采取均匀相位的策略。以恢复原有星座性能为目的,考虑最大重访时间、重构成本、重构时间及弹性,建立了重构时间和重构成本最优的重构优化模型。最后对MOPSO算法进行了改进,提出了基于学习机制的种群更新策略,通过变量转化将离散变量转化为连续变量,解决了重构优化模型中混合变量优化问题。针对某一受损星座进行仿真,重构时间最优的重构方案为发射6颗新卫星结合在轨卫星均匀相位;重构成本最优的重构方案为发射4颗新卫星结合在轨卫星均匀相位。案例表明提出的重构方法有效,可为侦察星座的建设提供参考。     

基于深度神经网络的多星测控调度方法

卫星规模的急剧扩大给传统多星测控调度方法带来了巨大挑战.传统调度方法面临调度时间长、任务满足度低等问题,难以适应大规模卫星调度.为此,引入了支持大数据和并行计算且具有自主学习特性的深度神经网络(DNN)算法,提出了一种基于DNN的多星测控资源调度方法.根据多星测控资源调度的特点以及DNN算法的要求,对调度过程中影响调度...     

面向多星区域观测调度的改进型自适应遗传算法

针对传统优化算法在解决多星区域观测调度问题中收敛速度缓慢和易于陷入局部最优解的不足,提出了一种改进型自适应遗传算法。该算法通过蒙特卡洛方法结合Hamming距离,给出较优的初始种群;根据种群的平均Hamming距离确定交叉和变异操作的执行顺序,并结合sigmoid函数和高斯函数基于种群的个体适应度设计了自适应非线性的交叉率和变异率;结合双精英保留策略和锦标赛策略,保证最优个体的遗传;使用双重停机条件,提高算法的搜索效率。最后,通过实验表明,该方法可以显著提高全局搜索能力,加快算法的收敛速度,有效提高卫星的观测效率。     

多星分布式无源相干定位方法

针对方向性辐射源信号主瓣波束窄测向定位精度不足的问题，提出多星分布式无源相干定位方法。首先，根据参考星接收到的主瓣强信号对辐射源位置进行粗定位，并根据粗定位信息对频移进行补偿；随后，将参考星信号分发至临近卫星，在粗定位范围内对相干星接收到的旁瓣弱信号进行互相关搜索，解算时差信息；然后，采用多星时差定位体制估计辐射源精确位置；最后对提出算法进行了Cramer-Rao下界分析，并通过仿真实验对算法进行验证。仿真结果表明，算法在弱信号信噪比(SNR在-40～0 dB)的情况下，定位误差能够快速逼近Cramer-Rao下界，并且能够有效提高辐射源的定位精度。