面向航天器观测规划的改进混合重调度策略研究

为解决不确定性条件下航天器观测规划的重调度问题,对重调度请求的响应策略进行了研究分析.首先分析了现有重调度策略的特点,进而针对其存在的弊端,在引入BP神经网络的基础上,设计了基于最小间隔的改进型混合重调度策略.算例的计算表明,应用改进后的混合重调度策略,不仅能适应环境的动态变化,获得满意的调度结果,而且能有效地降低重调度的次数,验证了该方法的有效性.     

集群航天器鲁棒自适应快速任务分配

针对集群航天器协同观测任务分配问题，提出一种基于深度神经网络和鲁棒自适应拍卖算法的快速任务分配策略。为提高燃料消耗指标的计算效率，利用深度神经网络直接预测连续推力转移轨迹的燃料消耗，避免在线规划相对运动轨迹。通过构造虚拟收益矩阵和分配向量使得拍卖算法适用于航天器数与任务数目不一致的分配问题。为提高拍卖算法的收敛速度，提出报价增量自适应调整策略。考虑到通信失联、航天器故障等不确定因素，通过在线调整故障航天器的收益和报价矩阵以提高算法鲁棒性。数值仿真表明深度神经网络对燃料消耗指标预测精度高，基于深度神经网络和鲁棒自适应拍卖算法的快速任务分配策略可在保持计算精度的同时，将计算效率提升约两个数量级。     

低轨星座跟踪传感器搜索调度方法

针对静态区域搜索调度和无调度的顺序搜索难以适应低轨星座跟踪传 感器所关注的高速运动目标和复杂空间环境引起的不确定观测问题,基于搜索区域动态更新 ,提出全局信息增益准则下动态区域搜索调度方法;并引入非二元观测模型,提出观测数据 不确定条件下搜索调度方法。仿真实验表明,所提方法对目标高速运动和观测数据不确定情 况的目标捕获性能更优,尤其是传感器单帧检测概率较低情况。
     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
     

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。     

地球观测网络成像任务可调度性预测方法

为了能够快速、合理地分配成像任务,充分发挥对地观测网络的观测效能,对成像任务可调度性预测问题进行了研究,提出一种由协同任务分配组件、任务调度组件、特征提取组件以及任务可调度性预测组件所构成的组件化求解架构。在成像卫星经典调度模型的基础上,提取成像任务特征,并采用变隐含层节点的反向传播（BP）神经网络集成技术求解成像任务可调度性问题。仿真结果表明,集成BP神经网络的平均预测准确度可以达到85%以上。     

X射线脉冲星导航中相位模糊度解算

分析了脉冲星相位观测量的特点,介绍了采用单差、先双差后单差、航天器钟差辅助检验等三种模糊度搜索方法.利用仿真数据对比了三种方法检验的效果.通过计算,先双差后单差检核方法明显优于单差检核的方法.解算航天器钟差同样可起到辅助检核的作用,提高模糊度搜索的成功率.模糊度搜索受时间误差、脉冲星位置误差的影响较小,受相位误差影响较大.进行模糊度搜索时,在寻求较少模糊度组合数的同时,应优选几何结构好、测距误差小的脉冲星组合.     

综合点目标和区域目标的多星观测调度

卫星遥感应用中存在点和区域两类任务,两类任务的调度方式存在区别,将二者综合调度困难.本文将点目标视为特殊的区域目标,将它们按照卫星观测机会分解成元任务,并将两类任务统一成元任务.根据任务类型分别构建收益函数,兼顾了二者在收益计算上的差异,从而建立综合模型对两类任务统一处理.根据问题特征,设计了具有多重分化机制的模拟退火算法进行求解,通过随机扰动、重排列及重启动三种分化机制,避免算法陷入局部最优,以得到更优解.实例验证了方法的有效性.     

一种卫星成像调度的约束修正方法

约束修正是卫星成像调度的重要组成部分,负责处理成像调度方案的约束满足与优化的问题.为得到优化可行的成像调度方案,针对一类带有卫星存储器和数据下传等约束的卫星成像调度问题,提出一种新的约束修正方法.首先构建时间序有向图模型,将约束修正问题归结为点带约束成本的路径搜索问题,针对该模型提出一种基于标记更新的约束修正算法.通过针对实际问题的实验分析,表明该方法能够在规定的时间内求得问题的最优解,有效的解决了卫星成像调度的约束满足与优化问题.