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。     

面向任务约束的航天器姿控系统在轨重构算法

针对任务约束下的航天器姿态控制系统(ACS)在轨重构问题,提出了一种基于自适应动态规划(ADP)的在轨重构算法。首先,综合考虑航天器在轨任务约束条件设计效用函数和性能指标函数,获得离散Hamilton-Jacobian-Bellman(HJB)方程形式的最优重构策略。其次,采用执行依赖启发式动态规划(ADHDP)方法近似求解HJB方程,避免了直接求解HJB方程的"维数灾难"问题。通过简化设计ADHDP执行网络,提高了迭代训练速度;同时在训练中引入ε-greedy因子,避免了训练算法过早陷入局部最优解。仿真结果验证了所提方法的有效性。     

天基快速响应体系概念研究

为了有效增强现有空间系统应对突发事件的能力,提出了一种基于在轨发射的天基快速响应体系,分析其应用领域和作用过程,明确该体系的特点、组成要素及关键技术,包括适合的在轨发射方案和基于任务的最佳部署策略等。天基快速响应体系由航天器平台、空间运载器、有效载荷和地面基础设施组成,利用空间运载器携带有效载荷实现机动和变轨。文章提出的快速响应体系,面向未来空间在轨服务,有助于增强空间系统在自然故障、突发事件等不确定情况下的快速响应和有效部署能力。     

“多对多”模式下GEO卫星在轨加注任务规划

随着在轨服务技术的发展和对航天器发射运营成本的控制，航天器在轨服务模式将由“一对一”服务逐步发展为“一对多”“多对多”的服务模式。在具有多个服务目标的模式下，针对服务航天器的任务分配与规划将变得尤为关键。因此，本文研究了多服务航天器为多个地球同步轨道(GEO)卫星进行在轨加注的任务规划问题。首先，考虑服务航天器容量约束、服务路径约束等多类约束条件，以最小化燃料消耗为优化指标，以每个服务航天器的服务顺序为决策变量，建立“多对多”在轨加注任务规划模型。其次，针对遗传算法局部搜索能力差、易陷入局部最优的缺陷，设计了一种将大邻域搜索算法和遗传算法相结合的混合启发式算法(LNS-GA)，用以求解该任务规划问题。该算法利用大邻域搜索算法中的“破坏”和“修复”思想，对遗传算法每一代种群中的精英个体进行进一步的迭代搜索，从而增强算法的局部搜索能力。最后，通过设定的仿真场景与单一遗传算法进行仿真对比，验证了本文所提出算法的有效性和优越性。     

航天器远程自主交会方法设计与实现

为解决未来交会对接任务的自主化问题,提出航天器远程自主交会方法。给出适用于远程自主交会的变轨策略,设计航天器上自主变轨规划算法,通过初值计算和精确解迭代两个步骤对变轨策略进行求解,获得变轨控制参数。采用拟平均根数法结合平均密度法进行轨道预报,在尽量保证模型精度的同时极大降低了轨控参数求解过程中的在轨计算量。仿真结果表明,使用该方法规划的远程导引段轨道控制,可使终端精度满足指标要求,且方法简单可靠、合理可行,具有工程应用价值。     

混合空间目标下的多航天器抵近观测任务规划

研究了服务航天器对多个空间目标的抵近观测任务规划问题,并考虑了高价值航天器、普通航天器以及失效航天器或空间碎片3类待观测目标。通过构建合理的评价体系,对目标观测的任务方案进行评分。建立了综合观测目标数量、观测目标类型、燃料消耗、单次点火速度增量以及任务时长的多约束优化模型,涉及的优化变量包括目标分配向量、观测次序向量以及观测时刻向量。服务航天器通过一种四脉冲机动策略抵近每个目标。采用进化算法求解规划问题,并提出一种基于动态规划（DP）的局部搜索策略以优化观测时刻,提升优化效率。最后分别给出了针对单一类型和混合类型空间目标的抵近观测任务规划算例,通过与传统进化算法的求解结果对比,说明了所提出的DP搜索策略的优势。     

对偏差Walker星座卫星的接近轨道设计

文献［1-3］已研究了单航天器无需变轨对理想Walker星座多星交会的轨道设计,在此基础上,针对接近偏差Walker星座多星的轨道设计开展了研究。结合最小二乘算法与启发式的搜索算法,提出了一种轨道设计的思想,并进行了建模和数值仿真分析。研究结果可为单航天器无需变轨对星座多星接近提供理论依据。     

基于欧拉旋转的在轨服务航天器姿态跟踪算法

针对在轨服务航天器对目标器交会捕获的任务要求,提出了一种基于欧拉旋转的姿态     

多约束航天器飞越式接近的两级运动规划方法

针对航天器在轨服务背景,研究了服务航天器在复杂约束条件下实现飞越式接近非合作目标的运动规划方法。根据飞越式接近过程对航天器运动状态调整的快速性、精确性要求,提出一种由改进的快速搜索随机树运动规划算法与进化算法结合的两级规划方法,并对复杂约束条件下航天器按指定时间到达指定运动状态过程进行规划。仿真结果表明:该法在保证规划效率的同时能得到平滑和优化的运动轨迹,可解决此类高维非线性运动规划问题。     

在轨任务规划的新型开发方法

作为未来航天器智能化的发展方向,在轨任务规划的实现是一项涉及多个领域知识的复杂软件工程问题,需要与之匹配的先进开发方法。本文基于动态语言和嵌入式操作系统,提出了一种在轨任务规划的开发方法;从需求出发,调研了一组适用于在轨任务规划应用的开源基础库,涉及航天器任务规划、地理信息数据库、地图投影、坐标变换、几何拓扑关系求解、线性规划等多个方面;将这些领域的典型开源库作为中间件移植到高性能星载计算机和嵌入式操作系统上,并进行了功能测试。本文的工作能给后续在轨任务规划系统的设计和实现提供启发和帮助。     

一种立方星编队重构多脉冲机动规划方法

针对立方星轨道机动能力约束,提出一种基于相对轨道根数动力学模型的多脉冲机动规划算法。对于相对轨道面内各分量之间的控制耦合问题,基于“先控制相对形状、后修正迹向距离”的策略,提出了满足速度增量约束的多脉冲机动规划算法;分析了近地轨道 J 2 摄动和大气阻力摄动对相对轨道的影响,并基于线性化的状态转移模型提出了迭代优化策略,以降低立方星在摄动影响下的轨道机动误差。仿真结果表明,所提出的多脉冲机动规划算法在不同任务条件下均可获得有效的机动规划,迭代优化策略可有效地提高终点位置的精度,在基于高精度轨道递推搭建的任务仿真中也验证了算法的有效性,可用于立方星编队构建和重构任务。     

时间代价启发式多月基装备协同任务规划方法

针对月球科研站构建中优化整体任务用时的需求,提出时间代价启发式多月基装备协同任务规划方法。面向月球科研站构建过程中的原位和路径任务,构建双类型任务关系图,并提出多位置转移时间代价启发式策略引导此图的搜索方向,使规划器沿局部最短耗时任务路径逐个处理任务,降低装备路径转移的时间代价;提出时间代价启发式装备选择策略,从而均衡月基装备任务负载,缩短装备工作时长。最后,以包含资源开采、物料运输、设施建设等任务的月球科研站构建场景为例,对规划算法进行仿真验证。结果表明,此算法能够生成满足复杂约束的多装备协同规划序列。与传统规划方法相比,本文方法得到的月基装备任务序列冗余路径少、任务用时短,可实现多装备在多任务中的高效分时复用。     

地-月低能耗转移轨道中途修正问题研究

采用地-月低能耗转移轨道的探测器从地球停泊轨道转移到极月轨道一般需要3~4个月时间,这类转移轨道对入轨精度有较高的要求。本文对地月转移轨道中途修正问题进行了研究。文中结合地-月低能耗转移轨道的特点,给出一种分段式多目标多次中途修正方案。利用显式制导结合牛顿迭代,分别以地球和月球作为中心天体求解兰伯特问题,在假设探测器各种轨道误差的基础上进行了蒙特卡罗仿真。采用该方法一般需要3~5次中途修正能够满足月球探测器环月轨道入轨精度要求,整个转移过程燃料消耗小于传统地月转移轨道。文中给出的仿真结果验证了该方案的可行性。     

地月空间NRHO与DRO在月球探测中的应用研究

针对地月系统三体问题低能往返轨道转移在月球探测中的应用研究，结合天体借力飞行技术与混合优化技术，系统分析了不同目标轨道与借力方位对任务飞行时间与燃料消耗等关键参数的影响，给出了往返轨道设计初值的选择策略。针对轨道设计初值猜想问题，首先采用遗传算法与二体Lambert转移快速确定轨迹拼接点初值。在同时考虑近月点与近地点多约束条件下，基于序列二次规划算法与多重打靶法进一步对燃料最优的地月往返轨道进行研究，并推导了约束方程解析梯度提高设计效率。最后分析近月点高度、不同目标轨道的转移时间与燃耗变化特性，对于考虑月球借力的地月空间轨道往返转移设计及参数选取具有重要的参考价值。     

不同月球借力约束下的地月Halo轨道转移轨道设计

针对地月系L2点不同任务需求下的低耗能转移轨道设计问题,基于不变流形理论与混合优化技术,深入研究了不同月球借力约束与不同幅值Halo轨道的入轨点（简称HOI点）对转移轨道飞行时间与燃料消耗的影响,给出了HOI点选择策略。首先结合任务要求并考虑月球引力影响,在月球借力点施加不同约束条件,通过微分修正算法调整Halo轨道的稳定流形,设计月球到Halo轨道的转移轨道。采用遗传算法与微分修正算法相结合的混合优化策略,在同时考虑地球停泊轨道高度、倾角、升交点赤经与航迹角等多约束条件下,对燃料最优的地月转移轨道进行研究。最后,分析月球借力高度、借力方位角和不同HOI点对平动点转移轨道飞行时间与燃耗变化量的影响,对于考虑月球借力的地月平动点转移轨道设计与应用具有重要的参考价值。     

基于解析梯度的经典Lambert问题迭代求解方法

针对现有求解模型复杂、收敛速度慢等问题,在将经典Lambert转移问题转化为超越方程的基础上,提出一种基于解析梯度的Lambert问题迭代求解算法。选择转移轨道的真近点角为迭代变量,导出转移时间关于真近点角的解析梯度,构造一种基于解析梯度的牛顿迭代算法,降低了算法计算复杂度。理论分析表明该算法具有二阶以上的收敛速度。依据偏心率向量与转移轨道形状的关系,通过几何方法分析得到转移轨道在初始位置处的速度约束条件,推导转移轨道真近点角的最大值和最小值的解析表达式,并采用线性插值方法确定迭代初值,进一步提高了迭代算法的收敛速度。数学仿真结果表明在各种转移条件下算法均能快速收敛,采用所给出的初值选取方法初值确定精度高,进而能够加快收敛速度,而与较割线法相比较收敛速度快、计算量小,验证了所提出算法的有效性。     

在轨操控机器人拓邻域搜索三维路径规划

针对空间在轨操控机器人在桁架式空间站执行操控任务时,需要在桁架间自由穿行且时刻与空间站保持接触的任务特性,提出基于拓邻域搜索蚁群算法的三维全局路径规划方法.该方法首先建立桁架式空间站的三维栅格模型;充分考虑机器人穿行时的包络约束和操控时的接触约束,在路径规划和轨迹搜索前对被操控对象的三维栅格模型进行预处理和修正,缩减路...     

静止轨道卫星远程交会策略设计

针对静止轨道卫星在轨服务任务，提出一种4脉冲远程快速交会规划方法，可在5圈内完成远程交会。调相策略设计中，通过对基于近圆偏差方程的变轨规划策略进行改进，设计得到了3脉冲调相方案。首先，固定第1和第2调相脉冲执行位置，对3个调相脉冲的速度增量及第3调相脉冲的执行位置进行设计优化；再固定第1调相脉冲，对第2和第3调相脉冲的速度增量和执行位置进行再次优化。轨道面调整设计中，通过求解轨道面节线位置，采用单一法向脉冲进行轨道面修正。数学仿真校验了所提出方法的有效性。     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

基于分层策略的三维航迹快速规划方法

快速航迹规划能力是任务规划系统追求的目标之一。提出了一种基于分层策略的三维航迹快速规划方法。该方法分为两个层次：全局规划和局部规划。全局规划在综合利用战场信息的基础上,利用遗传算法规划出最优或次优的引导点集,该引导点列所在的区域为最优连通域,并且在该连通域内能找到可行航迹,全局规划利用引导点列大致指明了最优航迹的走向;局部规划根据全局规划提供的引导信息和战场信息,利用SAS(Sparse A Search)算法快速规划出满足攻击角度约束的平面可行航迹,高度规划采用速度较快的几何规划方法。仿真实验表明,该方法比SAS规划方法要快,且生成的三维航迹近似最优。