基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化

对基于Pareto最优概念的非劣性分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了改进，与区域覆盖卫星星座的多目标优化设计相结合，提出基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化设计方法，并利用多属性决策中的字典序法，根据目标的重要程度，在得到的Pareto解中进行选择．最后，利用STK和Matlab工具对遥感卫星星座进行了仿真，仿真结果表明该算法可以找到多个Pareto解，避免了传统的多目标优化求解方法的权值选择问题，并且比简单遗传算法具有更好的灵活性，从而解决了多目标优化的星座设计问题。     

区域覆盖特殊椭圆轨道星座优化设计

分析了椭圆轨道的优良特性,它可集中覆盖地面上某一指定纬度带或区域.阐述了临界倾角太阳同步回归轨道这种特殊椭圆轨道的设计方法,总结了其轨道要素的计算步骤.探讨了临界倾角太阳同步回归轨道星座的设计思路,指出了影响星座对目标覆盖性能的关键参数是各个卫星通过目标上空的时刻.介绍了用遗传算法进行星座优化设计的数学模型,利用遗传算法进行了优化设计.讨论了优化结果的统计规律,符合该规律的星座就是本文所研究的特殊椭圆轨道星座,星座性能分析结果表明这种星座适用于区域覆盖.      

卫星导航系统失效性能分析与重构方法研究

摘要： 以建成后的北斗卫星导航系统为对象,研究导航星座中有卫星失效下的星座性能和重构方法.分析不同失效模式下导航星座的服务性能,在此基础上建立导航星座重构构型的优化模型和基于遗传算法的导航星座重构构型优化设计方法;研究星座构型重构过程中卫星的机动策略和机动模型;针对某一具体的失效情况通过仿真计算验证重构模型的有效性和准确性并给出该失效情况下构型重构的机动方案.     

涉及非静止通信卫星星座的干扰计算方法

研究了涉及非静止通信卫星星座干扰的两个特性 ,即非固定且时变特性和集总特性 ,并针对这两个特性 ,提出了进行涉及非静止通信卫星星座的干扰计算的思路和方法。该方法引入时间离散化仿真和等效功率通量密度概念 ,可以解决国内亟待解决的涉及非静止通信卫星星座的干扰计算问题。     

基于低密度网格覆盖分析的重访星座优化设计

快速重访星座在对地遥感、网络通信、气象观测、近地空间环境探测等领域具有重要应用价值.网格分析法是星座设计过程中对覆盖性能分析最常用的方法，其计算量较大.针对重访星座，结合正多面体球面剖分模型和采样点分组方案，提出一种低密度网格覆盖分析的星座优化设计方法，在保证设计结果精度的前提下，整体计算量减少了80%以上.实验表明，利用该方法优化设计的多组星座构型方案均具有很好的重访特性，且极大地减少了多次优化设计总时间.      

遗传算法在通信卫星轨道优化设计中的应用

大椭圆通信卫星的发展，既是对传统通信卫星的有力补充，又可以为验证大椭圆轨道通信卫星技术提供平台，具有十分重要的意义。为解决重点区域24小时实时通信覆盖问题，提出了一种改进的遗传算法以寻求卫星组网的最优轨道参数设计。分析了星座的轨道面及相位布置，设计了个体编码方式并提出了改进算法性能的保优算子。仿真结果表明：提出的算法能够寻求到最优星座方案，该方案可为目标区域提供24小时实时通信，且算法的收敛速度快、稳定性好。     

低轨大规模卫星星座内部防碰撞安全性分析

针对低轨大规模星座卫星间碰撞安全问题，对星座构型的最大漂移量开展了研究。基于球面三角形理论计算了卫星轨道平面的最小相位差；采用控制变量法对星座构型参数进行研究，分析不同构型参数对星座卫星最小相位差的影响，以及升交点赤经漂移量与最小相位差的关系，提出了基于最小相位差的星座构型参数协同设计方法；基于相对相位分析方法，建立升交点赤经漂移量与相位漂移量随时间变化的函数关系；最后，以Starlink第一期星座为参考对象进行仿真，验证了构型参数协同设计方法的合理性。     

基于中轨与静止轨道卫星定位系统星座优化设计

文中分析了中国区域性覆盖卫星导航系统“北斗”系统的特点，提出了采用“北斗”系统静止轨道卫星结合若干倾斜圆轨中轨MEO卫星，构成中国区域性覆盖星座的设计思想。文章给出了卫星导航定位系统星座优化设计方法，比较了多种设计思想和多种轨道形式的设计方案。通过仿真计算分析，在多种设计结果中，得到了优选的2颗GEO卫星结合若干MEO卫星星座设计方案设计结论。并且针对所选星座的覆盖性能，仿真给出了区域性覆盖优选星座的PDOP特性。     

卫星星座全球连续覆盖的仿真分析与优化

从仿真的角度对卫星星座的覆盖进行了分析和研究。 仿真分析需注意的问题，并给出了采样时刻的全球覆盖判定算法和地面点覆盖判定算法，；针对仿真计算的初步结果，文章提出了一系列有效指标，并利用模糊评判的方法对这些指标进行了综合分析，获得星座覆盖性能参数；在此基础上，对卫星星座全球连续覆盖性能的非线性优化进行了一定的研究。     

基于参考轨道的Walker星座相对相位保持策略

针对高轨道Walker全球星座相对相位保持问题,在分析星座几何结构演化规律基础上,提出了一种基于动态调整参考轨道的星座相对相位保持策略.该参考轨道的半长轴取星座所有卫星的平均轨道半长轴的平均值,通过计算各卫星相对参考轨道的相对相位偏差以及变化率,而后根据有关维持的约束条件来选择合适的卫星进行站点保持,使得所有卫星的相对参考轨道的相位偏差不超过允许值.当一旦有卫星进行了站点保持,则参考轨道就重新统计确定.文章通过一个12颗MEO卫星构成的Walker-δ星座的分析算例,表明这种相对保持策略可以减少星座的站点维持次数.本文提出的方法可以为我国今后卫星导航星座的维持提供参考.     

基于遗传算法的双余度无刷直流电机优化设计

针对航空电作动系统用双余度无刷直流电机的方案寻优问题,提出了一种基于遗传算法的优化设计方法.通过分析航空作动系统的特点和性能要求得出电机优化设计的目标函数和约束条件.建立电机的电磁和热路模型,得到目标函数和约束条件的解析方程.其中,在电磁模型的建立过程中,采用解析方法得到气隙磁密和反电势系数表达式;在热路模型的建立过程中,采用Bertotti分立铁耗法计算铁心损耗,并利用热路法求解电机各部分的温升.通过遗传算法对电机重量全局寻优.计算结果表明:在满足性能要求的前提下,优化设计方案合理,电机重量减小了13.3%,验证了该优化设计和建模方法的有效性.      

遗传算法综合阵列的幅度和相位方向图

分析了阵列方向图分别为对称、实的或实的且对称时所对应的单元激励关系,简要介绍了遗传算法,并将其用于阵列方向图综合.遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,它直接以目标函数作为搜索信息.通过合理地设计目标函数,遗传算法不仅可以综合幅度方向图,还可以综合相位,适合于需要进行幅度和相位补偿的情况,以及多目标的情况.最后,结合平顶波束方向图与抛物面天线初级馈源的正割平方方向图进行综合,证明了遗传算法的有效性和灵活性,说明使用遗传算法时尽量利用方向图的实的或对称特性,可以减少待优化变量的数目,加快收敛.并提出将传统遗传算法与传统方向图综合方法相结合,可以进一步减少得到最优解所需要的进化代数.     

GA矩阵编码方法及其在模糊建模中的应用

在遗传算法(GA)的实际应用中,许多问题都可以采用树结构描述.模糊建模中的结构辨识是指如何划分输入空间,它是一种复杂的非线性优化过程,模糊树模型可将输入空间的划分表示成二叉树结构的形式.本文提出了一种树结构的矩阵编码方法,这种编码方法直观、简单,非常适合遗传算法的各种遗传操作.针对模糊树模型,以树结构为个体,采用矩阵编码方式,利用遗传算法优化输入空间的划分,得到了一个精度较高而复杂度较低的次优模糊树模型.     

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.     

空间科学任务协同设计过程优化

为了对概念设计阶段空间科学任务协同设计过程进行合理规划, 减少设计反馈, 降低系统耦合度, 提出了设计结构矩阵(DSM)过程建模和遗传算法(GA) 过程优化算法. 该方法采用DSM对空间科学任务设计活动序列进行建模, 通过DSM描述设计活动间的信息依赖关系, DSM上三角之和代表该设计活动序列设计反馈次数; 将 DSM对应的设计活动序列视为染色体, 采用GA进行序列优化, 最小化设计反馈次数. 通过过程优化算法获取最佳设计活动序列, 优化设计过程, 降低系统耦合度. 空间科学任务实例分析结果表明, 该方法能够有效应用于空间科学任务协同设计的过程建模和过程优化, 指导设计过程的制定.      

太阳帆航天器行星际轨道转移优化算法

研究基于遗传算法的太阳帆行星际转移轨道的全局优化问题.通过极小值原理推导了太阳帆全局优化控制律,并以太阳帆飞行时间最短为优化目标函数,运用遗传算法对发射时间、到达时间和协态变量初值进行参数优化设计.为了解决轨道转移这一多约束优化问题,在遗传算法中加入动态罚函数.在此理论基础上作了从地球同步轨道出发到火星同步轨道转移和从地球出发与火星交会两个算例,仿真结果表明了该方法在太阳帆转移轨道全局优化中的有效性.     

椭圆轨道卫星编队飞行的最优控制研究

研究了椭圆轨道卫星编队飞行的队形保持问题,设计了李雅普诺夫(Lyapunov)控制律,并用遗传算法对控制律进行了优化。为克服遗传算法局部寻优能力差的缺点,对遗传算法进行了改进,设计了自适应模拟退火遗传算法。仿真结果表明,采用Lyapunov方法进行队形保持能提高位置保持的精度,且在经过遗传算法优化后,所消耗的燃料基本与线性二次型(LQR)方法一致;同时,减少了计算时间,有利于星上计算机的实现。     

智能交通系统中的运营车辆优化调度研究

阐述了遗传算法GA(Genetic Algorithm)和禁忌搜索法TS(Tabu Search)的基本原理,有机结合两者优点,构成混合遗传算法HGA(Hybrid Genetic Algorithm).针对公交车辆调度现状及所处的运营环境,运用HGA的智能化特征,进行了公交车辆智能调度研究.仿真表明,基于GA-TS的混合遗传算法优化公交车辆运营调度,能够有效地改善原有公交车辆运营调度的不足,提高动态运营决策效率和服务质量.与常规方法相比,运行效率提高15%,时间缩短5%,这为公交车辆智能化运营调度提供合理、可行的调度手段.     

基于遗传算法的载人航天器标准返回轨道设计

载人航天器返回时,根据任务的要求,需要设计一条标准返回轨道,作为制导时的参考轨道。文章探讨利用遗传算法（ＧＡ）来自动设计标准返回轨道。通过仿真表明,遗传算法在标准返回轨道设计中具有一定的优越性。仿真结果满足任务要求。     

智能交通系统中车辆调度问题的遗传算法研究

在智能交通系统(ITS, Intellignet Transportation Systems)的各个子系统中,先进的公共交通系统(APTS, Advanced Public Transportation System)具有重要地位和作用,其中车辆调度问题是APTS的关键.为了提高车辆调度的智能化,提出了一种基于遗传算法(GA, Genetic Algorithm)的公交车辆智能调度方法,采用最小费用作为目标函数,考虑了车辆配置、时间、运营效率及资源利用等方面因素,通过选择、交叉及变异等遗传操作,得到了最优的调度排序方案,并对2种交叉方式进行了比较,仿真结果表明,利用GA解决车辆调度问题具有可行性、先进性和快速性.