基于多目标粒子群算法的导航星座优化设计

导航星座的设计涉及诸多优化变量的选取,优化设计的目的是选取合适的优化变量使导航星座最大程度地满足人们需求。提出了将导航性能和卫星生产成本作为目标对导航星座进行多目标优化设计的研究方案,导航星座基本构型为中轨道(MEO)与地球静止轨道(GEO)卫星组成的混合星座,MEO卫星用于全球导航,GEO卫星用于增强星座对中国及周边地区的导航性能。探讨了MEO和GEO的轨道设计思路。阐述了星座导航性能与卫星生产成本的计算方法,并选取定位精度因子(PDOP)作为导航性能指标。介绍了基本粒子群算法和多目标优化的概念,提出了改进的多目标粒子群算法(MOPSO),给出了该算法的计算步骤和测试结果。讨论了导航星座多目标优化设计的数学模型,列举了优化设计变量的定义域,采用MOPSO算法对导航星座进行了多目标优化设计,通过分析优化设计结果,说明了导航星座多目标优化设计方案的可行性。     

基于遗传算法的寻优解卫星星座优化设计策略

卫星星座优化设计与直接部署卫星或普通迭代计算后部署卫星等方法不同,目的 是在有限的资源中达到更好的星座观测效果.通过使用遗传算法(Genetic Algorithm),在卫星星座构型模型的基础上,得到星座种群内对目标观测实效性较强、重访周期较短的卫星个体,并使用较优的卫星个体生成Walker星座组网,实现了生成的星座对目标区域的高精度观测与覆盖.这种方法避免了复杂的计算与主观上的加权计算,在经济成本和观测效果相互制约的前提下,得到了更加高效的卫星星座构型设计策略.将此优化设计策略用于选定的卫星星座构型中,通过仿真实验表明,基于遗传算法优化后的"深圳一号"卫星星座相较于其优化前的部署,其对目标区域及全球区域的整体观测性能提升了90％以上.     

低地轨道小卫星星座优化问题研究

以低地轨道小卫星星座为研究对象，着重从星座覆盖性能考虑出发，详细阐述了局部覆盖小卫星星座优化设计的一般方法与思路。针对某一类型任务对两轨道面和三轨道面星座进行了优化设计，阐述了在一定约束条件下星座优化设计的关键因素以及不同轨道面数目下星座优化的特点，并进行了仿真分析。结果表明提供的优化模型对小卫星星座设计具有理论意义和实用价值。     

基于搜索空间变换和序优化的预警星座设计

高轨预警星座由若干颗地球静止轨道卫星和大椭圆轨道卫星组成,星座优化的目标是满足重点监视区域的覆盖和提高覆盖区域的定位精度。对于覆盖性优化,根据多个监视区域的威胁等级,星座系统需要提供不同的覆盖重数;对于定位精度优化,系统在立体观测和单星观测情况下存在很大差异。因此高轨预警星座优化是一个复杂多区域多目标优化问题。针对以上难点,提出了多层次多目标优化模型,可以较完整合理地描述预警星座优化问题;在优化模型求解方面,将优化计算分为覆盖性优化和定位精度优化两个环节;在覆盖性优化环节,提出了基于搜索空间变换的覆盖性快速优化方法,提高了Pareto最优解的计算速度和准确性。在定位精度优化环节,采用序优化方法进一步缩短优化时间。仿真试验表明,该方法可设计出满足预警任务需求的星座,且优化耗时在1 min以内,能有效地缩短预警星座优化时间。     

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。     

区域覆盖星座构型优化及协同控制策略研究

针对区域覆盖卫星星座的回归特性和构型维持需求,利用轨道半长轴和倾角与升交点赤经漂移和相位角漂移变化率之间的线性关系来优化星座构型参数,提高卫星星座构型的长期稳定性,同时通过协同控制轨道半长轴和倾角漂移量来实现区域覆盖星座构型维持。最后对区域覆盖天基雷达星座进行了构型优化设计和仿真,仿真结果表明了星座构型优化设计和维持策略的有效性。     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

共轨迹卫星星座的优化设计及应用探讨

引入了初始卫星和时差的概念,通过仿真实验和优化设计,给出了一种针对我国区域特性的共地面轨迹中轨卫星(MEO)星座。同时利用该星座所具有的较好二重覆盖特性,提出了综合运用静止卫星(GEO)和MEO星座组成卫星区域导航系统的方案,并通过仿真模拟确认了该方案的可行性。     

18参数广播星历分析研究

针对18参数广播星历模型对混合星座（包含GEO（地球同步轨道）、IGSO（倾斜地球同步轨道）、MEO（中地球轨道））的拟合精度和稳定性问题,利用摄动理论中的分析方法研究18参数广播星历模型新增参数的物理意义,通过数值仿真比较分析18参数模型与16参数模型对混合星座的拟合精度和稳定性。分析研究表明,新增2个参数可以较好地逼近轨道变化的长周期项,相同拟合弧长的拟合精度比16参数提高了50%左右,但受短周期项影响,拟合不够平稳,同时由于轨道变化特征的差异,对GEO和IGSO卫星的拟合不如MEO卫星稳定。数值仿真结果表明,要保证稳定性必须增加拟合弧长,但拟合精度会有一定下降,18参数条件下,MEO卫星选用3h拟合弧长能保持很好的稳定性,GEO和IGSO卫星则需要选择5h拟合弧长。     

基于代理模型的高效全局气动优化设计方法研究进展

基于高可信度计算流体力学的数值优化设计方法，在提高飞行器气动与综合性能方面正发挥着越来越重要的作用。基于代理模型的优化算法（SBO），由于能够实现高效全局优化，逐渐成为了气动优化设计领域的研究热点之一。近20年来，代理优化算法研究已取得了长足进步，多种先进的新型代理模型被提出，优化理论和算法也不断完善和发展。以飞行器精细化气动优化设计为背景，综述了基于代理模型的高效全局气动优化设计方法研究进展。首先，介绍了基于变可信度代理模型的气动优化设计方法、结合代理模型和伴随方法的气动优化设计方法以及基于非生物进化的并行气动优化设计方法的研究现状和最新进展。然后，针对飞行器气动优化设计学科领域的前沿问题，介绍了基于代理模型的多目标气动优化设计方法、混合反设计/优化设计方法、稳健气动优化设计方法的研究进展，以及基于代理模型的多学科优化设计方法的研究进展。文献综述表明，代理优化算法在设计效率、全局性以及鲁棒性等方面性能优良，已经发展到可以解决100维（100个设计变量）以内的气动优化设计问题，具有良好的工程应用前景。最后，探讨了基于代理模型的高效全局气动优化设计在理论、方法及飞行器设计应用方面所面临的问题和挑战，给出了未来研究方向的建议。     

视函数法分析卫星覆盖研究

通过所建立的视函数法,得到了星座中每一颗卫星对地面的覆盖区和间隙区出现的时刻,各覆盖区和间隙区的长度、最大间隙出现的时刻等覆盖的详细信息;讨论了星座的覆盖性能指标,并建立了各项覆盖性能指标的计算方法。最后,对ＧＰＳ星座的覆盖性能进行了数值仿真,给出了ＧＰＳ星座的视函数图,并得到了ＧＰＳ星座在不同纬度的覆盖性能。     

超燃冲压发动机/机体一体化优化设计

构建了包括前体/进气道、燃烧室、尾喷管/后体的一体化性能计算程序和优化设计平台,对性能计算程序的适用性进行了验证.进行了燃料为氢的超燃冲压发动机/机体一体化优化设计,对优化设计得到的超燃冲压发动机/机体一体化构型进行了二维数值模拟.计算结果表明:氢燃料超燃冲压发动机/机体一体化性能计算程序准确性较好,优化结果具有较高可...     

LEO navigation augmentation constellation design with the multi-objective optimization approaches

Low Earth Orbit (LEO) satellite for navigation augmentation applications can significantly reduce the precise positioning convergence time and attract increasing attention recently. A few LEO Navigation Augmentation (LEO-NA) constellations have been proposed, while corresponding constellation design methodologies have not been systematically studied. The LEO-NA constellation generally consists of a huge number of LEO satellites and it strives for multiple optimization purposes. It is essentially different from the communication constellation or earth observing constellation design problem. In this study, we modeled the LEO-NA constellation design problem as a multi-objective optimization problem and solve this problem with the Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm. Three objectives are used to strive for the best tradeoff between the augmentation performance and deployment efficiency, namely the Position Dilution of Precision (PDOP), visible LEO satellites and the orbit altitude. A fuzzy set approach is used to select the final constellation from a set of Pareto optimal solutions given by the MOPSO algorithm. To evaluate the performance of the optimized constellation, we tested two constellations with 144 and 288 satellites and each constellation has three optimization schemes: the polar constellation, the single-layer constellation and the two-layer constellation. The results indicate that the optimized two-layer constellation achieves the best global coverage and is followed by the single-layer constellation. The MOPSO algorithm can help to improve the constellation design and is suitable for solving the LEO-NA constellation design problem.     

面对称高超飞行器几何参数与总体性能相关性研究

气动技术是高超声速飞行器的重要支撑技术,气动布局的选择与确定是影响飞行器总体方案论证的重要因素.以一类面对称滑翔飞行器为研究对象,采用针对高超声速飞行器的快速工程算法,建立参数化外形的气动数据库,实现由气动布局要素到总体性能指标的映射,并通过数据分析方法,如相关性分析、灵敏度分析等,梳理出影响高超声速滑翔飞行器不同总体性能的关键气动外形几何参数,并进行相关性排序,研究结果可指导高超声速滑翔飞行器的布局设计及优化.     

前缘吸波结构承载性能优化分析研究

前缘吸波结构具有承载和吸波的双重功能,足隐身结构设计的重要研究方向之一.针对典型前缘吸波结构,利用零阶和一阶参数优化算法对其承载性能进行优化计算,获得透波蒙皮与吸波填充物的优化布置方案;提出提高前缘吸波结构承载效率的优化分析方法和技术途径,为隐身结构设计提供了重要参考.