面向重访周期需求的敏捷成像卫星任务规划方法

为满足敏捷成像星座观测目标的重访周期需求,提出一种混合编码差分进化算法.分析敏捷成像卫星的工作特点,构造评价重访周期需求满足情况的目标函数,建立成像任务约束满足模型.针对观测任务选择与否、执行顺序和成像时间的优化需求,提出一种二进制-实数混合编码差分进化算法,实现了成像任务在时间轴上的分布优化.通过工程实例进行仿真校验,仿真结果表明相比于基于二进制编码的遗传算法,本文算法在优化时间和优化效果方面都有较大优势.     

基于卫星数字并行系统的星座成像调度方法

遥感卫星星座成像调度是指通过调度和分配可用的卫星观测资源,对多个地面目标点进行成像.为了使成像调度方案满足任务需求并具有最优任务效能,通常将星座成像调度问题描述为含有多种约束的优化问题.本文提出一种卫星数字并行系统,模拟在轨卫星星座运行及控制过程.在系统中建立模拟GNC分系统、数管分系统、测控分系统功能的数字孪生卫星,接收并执行真实卫星控制指令,并以遥测数据的形式反映卫星姿态和轨道控制过程.考虑卫星多目标成像中的能量、时间窗口、光照及气象条件约束,以目标点重访时间为优化指标,将星座成像调度问题建模为一类带有约束的优化问题.通过卫星数字并行系统的加速仿真得到多目标成像序列的可行解集,并通过求解优化问题,得到多目标点重访频率最高的星座成像调度方案.仿真结果表明,本文提出的方法解决了星座成像调度中的目标分配问题,采用的数字孪生卫星模型能够真实模拟卫星姿轨控过程,从而保证该方法在星座成像任务中更具可行性和时效性.     

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。     

基于SBV传感器的地球同步带目标监视系统星座设计

以天基可见光(Space-BasedVisible,SBV)传感器实现对整个地球同步带的监视为研究背景,对监视系统星座构型进行分析与设计.在分析三种观测模式优劣的基础上,给出了最优观测模式;导出了监视卫星轨道高度与搜索栅栏参数之间的关系,并以此确定了监视系统轨道高度的可选范围;通过分析影响天基可见光传感器观测时段和操作策略的因素,给出了SBV传感器的最优观测时段及成像时间的分配原则;在分析单星和双星监视系统方案覆盖率与重访次数的基础上,给出了监视系统卫星数目和搜索栅栏大小的选取原则以及满足回归性的双星监视系统轨道高度选取范围.研究结果表明,监视卫星经过天极附近时采用pinchpoints观测模式可有效提高对较大倾角地球同步轨道目标的覆盖能力,其轨道采用降交点在06:00LT或18:00LT时的太阳同步圆轨道,高度约在615～850km,且在此范围内有6条轨道满足星座回归性要求.      

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.      

遥感卫星传感器的重复观测能力计算

遥感卫星传感器的重复观测能力是体现卫星系统动态监测能力的重要指标之一. 通过分析卫星星下点成像和侧视成像时的重访条件, 给出了卫星可能实现重访的轨道计算方法, 同时以HJ-1A/1B卫星(环境与灾害监测预报小卫星星座的光学星)为例, 给出了特定地区可以实现重访的优选轨道, 并讨论了由两颗卫星组成的卫星星座对重访的影响, 以及纬度对重访的影响.      

基于覆盖性能的Walker-δ星座构型保持

考虑到Walker-δ星座中各星相互协作关系,提出一种基于覆盖性能的星座构型保持策略.作为策略判别指标的覆盖性能由一种改进的网格点仿真法获取.这种改进方法依照卫星星下点与网格点的几何关系,可以快速判断处于覆盖区的网格点,然后统计出星座的全球覆盖信息.卫星的标称位置是考虑J2项摄动长期影响得到的动态位置.星座运行过程中,一旦发现不满足覆盖要求的点,结合各卫星的标称位置,可以找出影响覆盖性能的卫星.最后将该卫星调整到标称位置即可完成构型保持.最后给出构型保持策略的仿真算例,仿真结果表明了策略的有效性.     

环境减灾A、B星星座轨道维持技术与实践

为维持环境减灾A、B星星座的轨道构型,保证CCD相机48h对中国覆盖和对全球重访的特性,满足中国灾害与环境监测以及全球陆地观测的需求,制定了同时考虑地面轨迹和星座相位的轨道维持策略。在减灾和环保业务应用过程中,主要关注星座的重访和覆盖特性,严格的地面轨迹维持意义不大,因而形成了主要考虑星座相位的轨道维持方法。该方法能够减少轨道维持次数,降低操作风险,节省星上燃料,有利于延长卫星寿命。A、B星星座运行3年多,仅通过2次轨道调整就完成了星座轨道维持控制任务。     

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-obj ective 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...     

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。     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合,小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求,提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法,两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束,具有良好的鲁棒性。     

路由算法在LEO通信星座构型优化中的应用

低轨(LEO,Low Earth Orbit)通信星座的特殊功能决定了其构型优化需要综合考虑成本、覆盖和路由性能等因素.以往的研究往往忽略了路由性能,导致优化得到的构型不能很好的满足要求.首先给出了两个意义明确的星座路由性能的评价指标,然后通过将它们作为目标函数进行仿真,验证了其优化必要性和评价有效性.最后利用多目标遗传算法实现了星座的构型优化.仿真结果显示,将路由算法加入到星座的构型优化中,在仅对星座构型参数进行微调的前提下,不仅满足了成本、覆盖等基本要求,而且星座的路由性能大大提高.     

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.      

PSO选星算法参数分析与改进

多星座组合导航提供更多的可用卫星,但也增大接收机计算复杂度,选取部分可见星代替全部可见星进行接收机位置解算成为选星算法研究的热点。粒子群优化（PSO）选星算法将PSO算法引入到选星过程中,该方法能够减少选星时间,实现北斗/GPS组合星座快速选星。研究了该算法的关键参数包括惯性权重因子、加速系数、种群大小等对PSO选星算法性能的影响,并针对搜索过程容易陷入局部最优问题,提出自适应模拟退火粒子群优化（ASAPSO）选星算法,该算法通过引入随适应值大小自适应调整进化参数及结合模拟退火算法调整粒子速度,以增强算法跳出局部极值的能力。采用实际数据对算法进行验证,结果表明:ASAPSO选星算法在保证选星时间的同时,能够提高算法搜索结果的准确性,其性能优于PSO选星算法。      

基于覆盖圆的太阳同步回归轨道卫星目标轨迹调整方法

遥感卫星星座在环境监测、地理测绘等领域运用中,需要考虑目标轨迹分布的优化问题.轨迹分布与星座的重访能力和进出站间隔保持等应用需求密切相关.目前对星下点轨迹分布的优化和调整还缺乏准确实用的方法,存在卫星数目增多带来的计算量增加问题和对多种需求综合考虑不够的问题.为了克服现有技术的不足,解决太阳同步回归轨道遥感卫星星座的目...     

地月空间信息网络链路分配算法研究

在设计拓扑时,如何分配每颗卫星上有限的通信终端建立通信链路,构建一个性能良好的网络拓扑,成为了一个重要的研究问题。以平均月球中继卫星到地面站路径距离最小为优化目标,以卫星携带的通信终端数目、月球中继卫星与地面站的连通性为约束条件,提出了基于竞争决策思想的链路分配算法(Link Assignment Algorithm based on Competitive Decision, LAA-CD)和基于模拟退火法的链路分配算法(Link Assignment Algorithm based on Simulated Annealing,LAA-SA),并与贪婪算法进行对比。仿真结果表明,LAA-CD和LAA-SA算法下所得拓扑的平均月球中继卫星到地面站距离均小于贪婪算法,且LAA-CD算法能够有效降低算法的时间复杂度。进一步对比了两种星座,发现相比拉格朗日轨道卫星星座,在月球极轨道卫星星座下所得拓扑具有更小的平均距离,为空间信息网络分配提供技术支撑。