基于自适应连续蚁群算法的卫星星座设计(英文)

蚁群算法是一种解决多变量问题的新型启发式仿生算法。本文分析了卫星对地面的覆盖条件,提出用——/(n 1)重覆盖率来评价星座的覆盖性能,建立了以覆盖性能为目标函数的卫星星座参数优化模型。采用蚁群算法对卫星星座参数进行优化,为星座优化问题提供了一种新方法。在连续蚁群算法的基础上对算法进行改进,提出蚂蚁种群数量的自适应准则,有效的提高了搜索范围与收敛速度。通过仿真表明,与其他方法相比,蚁群算法在星座参数优化有着明显的效率。     

基于蚁群算法的多任务导航星座载荷配置

给出了多任务导航星座载荷配置的一套新算法.首先建立了多任务导航星座载荷配置的优化模型;基于任务要求定义并提出了n＋1重覆盖率来评价星座对地面的覆盖性能;蚁群算法(ACA)是一种新型的模拟蚂蚁觅食行为的仿生启发式算法,将蚁群算法运用到载荷配置的优化当中,修正了启发函数及Ant-Cycle模型使它们能够与星座载荷配置的优化相结合;给出了基于该算法的多任务载荷配置优化框图.仿真结果表明蚁群算法快速有效,优化结果满足任务要求.      

基于相对轨道要素的航天器相对运动碰撞分析

采用基于相对轨道要素的方法,建立了计算碰撺概率的数学模型.在二体圆轨道条件下,推导验证了与基于Clohessy-wiltshire(C-W)方程的碰撞模型的等价关系,并解决了C-W方程存在的若干问题.在航天器近距离相对运动构型设计中提出了基于相对轨道要素的碰撞分析方法,突出了相对轨道要素在构型设计以及碰撞分析中的作用....     

一种低轨星座高精度相位保持方法

针对大型低轨星座在轨运行的高精度构型保持问题,提出了一种基于极限环的高精度相位保持方法。首先,推导了实际轨道与参考轨道的平相位角偏差与半长轴偏差的关系；然后,建立了基于极限环的相位保持周期以及半长轴改变量计算方法；最后,基于推导的半长轴偏差与相位偏差的关系,提出了一种相位保持实施方法。考虑地球非球形和大气阻力的数值仿真表明：本文提出的相位保持方法能够在卫星定轨数据精度不高、数据采样间隔较大的情况下,实现低轨星座系统的高精度相位保持。     

基于双蚁群优化的快速轨道转移

研究了Lambert转移的优化问题,并用于航天器的快速轨道机动。以二体模型为基础,在给定的转移时间范围内以燃料最省为目标函数,用蚁群算法(ACA)对Lambert机动问题进行寻优;将第一次寻优用于完成轨道机动所需的速度增量转换成航天器发动机有限推力下的时间序列;考虑地球主要摄动影响,再次用ACA对有限推力工作时段进行边值修正,保证航天器能转移至目标位置范围。仿真结果表明:双蚁群优化方法可有效修正由二体假设导致的Lambert转移的误差,同时由蚁群算法的较强寻优性能保证了Lambert机动过程的燃料最省。     

一种多任务导航星座设计方法

在分析多任务导航星座中心任务和附加任务的基础上,用n 1重覆盖率评价星座对地面的覆盖性能,基于运筹图论对多任务星座设计及选星方案进行了研究。仿真结果表明,由该法确定的选星方案可满足多任务星座的使命要求。