航天器测控资源调度模型及算法

航天器测控资源调度问题研究的目的是通过一定的调度方法科学地分配有限的地面测控资源和最大化地完成航天器测控任务。在参考面向任务执行计划的航天器测控资源调度模型研究的基础上,文章提出了面向可见窗口的航天器测控调度模型,并给出了问题的确定性分支定界求解算法及其计算复杂度分析。最后,通过仿真计算验证了算法的有效性和实用性。     

基于可视化模型的可重构航天器概念设计方法

针对可重构航天器需要考虑几何和性能双重约束的特点，为了充分发挥概念设计阶段具有较大创新空间的优势，提出了一种基于可视化模型的可重构航天器概念设计方法，给出了具有良好开放性和可扩展性的平台体系框架，搭建了具有高真实度交互界面和快速性能评估功能的可重构航天器概念设计平台，可实现不同可重构航天器构型的拼装。算例表明，所提出的概念设计方法可以满足可重构航天器的概念设计需求，搭建的平台能为可重构航天器概念设计方案论证提供条件保障。      

面向卫星多目标重复观测任务的分层聚类规划

针对敏捷卫星多目标重复观测任务规划面临的可行任务执行序列集合规模庞大困难,提出了一种任务执行序列时间解耦的分层聚类任务规划方法。该方法以规划过程中的可观测窗口和任务执行窗口为聚类对象,通过单次可观测窗口聚类和多次任务执行窗口聚类将任务集合按任务窗口属性分解为一系列时间解耦的小规模集合,在两次任务执行窗口聚类间使用基于贪婪优化的搜索算法对聚类生成的小规模任务集合分别进行集合内任务规划,最后将各集合的任务规划结果合并后得到所有任务的执行序列。仿真结果表明,该分层聚类方法可有效降低全局优化复杂度,消解不同优先级观测任务的冲突,提高任务规划质量,能够在不降低目标点观测完成率的前提下对有多个观测机会的目标点进行重复观测,且算法稳定性好,能在数秒内得出规划结果,适用于星上自主任务规划。     

基于深度强化学习的航天器多约束规避动作快速规划

航天器规避机动过程中面临多种复杂约束条件,传统基于数值优化的动作规划方法在处理相应模型和约束条件时存在初值敏感、计算时间较长等问题,难以对近距离轨道威胁做出及时反应.针对该问题,本文提出一种基于深度强化学习的航天器多约束规避动作规划方法.建立航天器六自由度非线性动力学模型以及相应姿轨机动约束条件;建立基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的动作规划方法,通过TD3训练得到的神经网络在线生成满足多种约束条件的规避机动动作;构造与规划方法相适配的深度强化学习规范化训练环境,确保学习训练过程中智能体和环境的有效交互.仿真结果表明,所提方法能在预期交会时间仅数十秒的情况下快速实时生成规避动作,规划周期小于9 ms,远低于作为对比项的高斯伪谱法.     

基于粒子群算法的航天器姿态机动路径规划

研究航天器在星载设备受多种几何约束情况下,大角度姿态机动时的姿态路径规划问题.采用罗德里格斯参数描述姿态,将姿态机动路径规划问题转化为点机器人的三维路径规划问题.基于粒子群优化技术设计了航天器复杂约束下大角度姿态机动的路径规划算法.数值仿真结果表明,该方法对于复杂约束下航天器姿态机动的运动规划是有效的.     

可重复使用航天器IMU动态精度评估方法

可重复使用航天器使用的惯性测量单元(IMU)既需要满足空间段长期在轨使用需求,又需要满足再入大气过程较严酷的力学振动环境及高动态下的高精度导航需求.针对可重复使用航天器对IMU的需求,本文对研制过程中动态精度设计和验证方法进行了总结,并介绍了一种六自由度振动IMU精度试验方法,该方法能够更真实模拟再入力学环境,可从系统需求出发,对IMU动态精度进行综合评估,为其他天地往返类型航天器提供参考.     

载人航天器在轨维修性系统设计

针对载人航天器在轨维修的特殊性,提出了适用于载人航天器系统设计的维修性设计思想。根据维修性设计理论和工程设计的实际需求,建立了载人航天器维修性系统设计流程,给出了维修性系统指标的确定方法、在轨可更换设备的选择方法、以及维修性分配和预计方法。为载人航天器系统维修性设计提供了一个技术途径。     

深空探测器动态约束规划中的外延约束过滤方法研究

随着深空探测任务的增加以及星上科学任务的日益复杂,深空探测器自主任务规划与调度技术成为研究的热点。在深空探测器任务特点与系统约束分析的基础上,将智能规划理论与约束可满足技术相结合,研究多层约束规划模型中约束的动态特征,设计了基于动态约束表的外延约束快速过滤算法,根据领域信息中活动间的冲突性特征来对新加入的活动进行分类和一致性检查。仿真结果表明:提出的算法能够有效地降低约束处理中无效的约束检查次数,降低问题处理过程中的算法回溯,提高规划效率和成功率。     

面向空间威胁自主规避的航天器资源调度方法

针对航天器遭遇空间非合作目标异常接近的场景,考虑航天器软硬件资源的约束,提出一种面向空间异常接近规避过程的航天器有限资源调度方法,以特定任务下的空间态势信息作为输入,输出动态变化的航天器资源配置.首先,建立威胁规避场景的动力学模型和航天器有限软硬件资源模型,分析威胁规避过程中的信息流;在此基础上,引入“精英保留”和“劣种淘汰”策略设计基于遗传算法的航天器资源调度方法,以加快遗传算法收敛速率.仿真结果表明,相比随机调度策略,本文所提方法寻找的调度策略有效提升了资源约束条件下对非合作目标的定轨收敛速率,更快到达预定位置,同时节约了速度增量消耗.     

基于微小卫星合作博弈的失效航天器姿态接管控制

针对多颗微小卫星接管控制失效航天器姿态运动的问题,提出了一种基于多颗微小卫星合作博弈实现对失效航天器姿态接管控制的方法。首先,面向失效航天器姿态接管控制任务需求,设计了各颗微小卫星的局部目标函数,并在考虑多颗微小卫星与失效航天器所形成组合体的动力学约束、微小卫星控制约束的情况下,建立了多颗微小卫星的合作博弈模型。其次,为实现失效航天器对时变期望姿态轨迹的跟踪,在合理设计期望姿态轨迹的基础上,通过构建组合体增广姿态运动方程,将跟踪期望姿态轨迹的要求描述为微小卫星合作博弈控制问题中的一组约束,并建立了多颗微小卫星控制失效航天器跟踪时变轨迹的合作博弈帕累托最优策略的求解框架。最后,对微小卫星合作博弈控制方法的有效性进行仿真验证,结果表明：该方法能够在不需要进行微小卫星控制分配的情况下,通过多颗微小卫星的合作博弈实现对失效航天器的姿态接管控制。与传统方法相比,这种控制方法可避免进行微小卫星之间的控制分配,能够实现微小卫星能量消耗的全局最优且设计简单便于考虑微小卫星的控制约束。     

Compensation of base disturbance using optimal trajectory planning of dual-manipulators in a space robot

This paper presents a trajectory planning algorithm for a space robot with dual-manipulators. Here one manipulator of the space robot captures a target, and another manipulator is free. In this case, this study uses one manipulator as the mission manipulator to capture the target, and another as the balance manipulator aiming at the compensation of the pose disturbance. For this method, a novel trajectory planning algorithm applied to the balance manipulator is presented. The trajectory planning problem is transformed into series of problems of the optimal state solution, and then the iterative algorithms for the trajectory planning are designed. In the iterative algorithms, the bias force on the spacecraft base caused by the balance manipulator is used as the compensation force. Then, to calculate the expected compensation force and torque, a pose control law for the spacecraft base is introduced. The expected compensation force and torque provide equality constraints for optimization problems, which implies that the trajectory planning algorithm compensates for not only the disturbance generated by the manipulator’s motion, but also environmental disturbances. This is because the expected compensation force and torque depend on the pose change of the spacecraft base rather than the type of the disturbance. Numerical simulation was carried out to analyze the proposed trajectory planning method. It was observed that the method greatly reduces the disturbance of Manipulator A on the spacecraft base. These results validated the effectiveness of the proposed method for the trajectory planning to make the spacecraft base disturbance up to minimum.     

Online feedback motion planning for spacecraft obstacle avoidance using positively invariant sets

This paper investigates a novel reliable feedback motion planning algorithm for steering a spacecraft to the desired position while satisfying dynamics and environmental constraints, such as actuator constraints, unexpected state constraints, bounded disturbances, etc. The proposed algorithm, termed safeRRT1, applies positively invariant (PI) set transitions to an online sampling approach based on the asymptotically optimal rapidly-exploring random tree (RRT1). A time-varying safe corridor is generated which consists of a sequence of PI sets under the instantaneous constraints. A spacecraft is guaranteed to remain within the corridor when the feedback controllers corresponding to the PI set transitions are executed. Simulations of the spacecraft avoiding obstacles validate the feasibility and effectiveness of the proposed safeRRT1 algorithm.     

资源约束条件下舰艇编队多智能体协作规划

从分析舰艇编队对海作战的流程出发,在决策过程中引入多智能体系统(MAS,Multi-Agent System)理论,建立了编队协同反舰作战Agent模型.针对舰艇编队Agent协作规划过程中受资源约束产生资源占用冲突的问题,建立一种主从式结构多Agent协作规划模型,并提出一种集中与分布规划相结合的MAS协作规划方法.仿真实例表明:该方法可有效实现作战编队各Agent之间的协作与协调,保证舰艇编队在满足资源约束条件下实现预期战术目标.      

航天器C51语言软件中断资源冲突分析方法

对航天器C51语言软件中常见的3种中断资源访问冲突情况进行了归纳总结.由目前软件资源冲突分析方法的比较结果,提出基于静态分析技术的C51语言软件资源访问冲突分析方法,并针对上述情况给出了具体分析流程.该方法可以解决多种C51语言软件中断资源访问冲突问题,也可以推广到其他处理器.     

中国返回式航天器发展途径探讨

返回式航天器从一次性使用向多次重复使用的发展,从技术角度看是合乎逻辑的。从技术和经济分析,中国如果发展载人航天器,则不宜发展航天飞机,应该发展载人飞船。中国发展返回式重复使用的飞船式航天器是适宜的。中国宜于继续发展一次性使用的区域着陆和允许无害受损的返回式卫星,发展返回有效载荷重复使用技术。     

Juno/JIRAM: Planning and commanding activities

In the context of space missions, where science is the most important goal, careful planning and detailed commanding are fundamental. The planning and commanding phases are activities whose complexity depends on the instrument characteristics, environmental constraints and scientific goals. The purpose of this work is to describe in detail these activities for the Jovian Infrared Auroral Mapper (JIRAM) on board the Juno spacecraft, a NASA mission to Jupiter.To maximize the scientific return, we fully employ the flexibility offered by the JIRAM operational modes to efficiently plan observations of various Jovian targets, in spite of the harsh Jovian radiation environment and the spinning state of the Juno spacecraft. Moreover, the JIRAM observations are limited by the challenging pointing and timing scheme of the mission, which impose constraints on both the observation planning and instrumental commanding.     

资源约束突变的航天器观测快速重调度优化算法

针对航天器对地观测调度中资源约束发生突变的情况,提出了一种基于蚁群算法的启发式重调度算法。首先对重调度过程中的资源约束进行分析,给出了资源约束发生变化的重调度模型。然后,结合原调度优化结果,给出重调度任务集合更新方法,对任务集合进行剪裁。最终,基于最大限度利用原调度方案信息的思想,结合任务集合更新及优先级等启发式信息,给出了一种改进的重调度优化算法。数值计算结果表明,所设计的算法可以快速有效的提高重调度过程的收益。     

嫦娥四号着陆器载荷电控箱地面测试系统设计

航天器电子设备的地面综合测试是航天器研制过程中的重要环节,对设备功能验证及性能评估具有重要作用.传统的地面综合测试系统可重用性差,导致研制周期长且人力、设备投入较大.嫦娥四号着陆器载荷电控箱的地面测试系统采用模块化、可重用和CPU+FPGA单机集成体系结构,是集供配电测试、1553B通信总线仿真测试、间接指令测试、异步...     

基于有限状态机的交会对接飞行任务规划方法

为实现多约束条件下载人航天器交会对接（RVD）飞行任务的快速、准确规划,提出了一种基于有限状态机（FSM）的飞行任务规划方法。通过飞行过程与有限状态机的映射关系建立图形化任务规划模型,以飞行事件为状态,以测控、光照等约束条件为输入信号,驱动有限状态机的状态转移,进行模型求解,实现交会对接飞行任务的自动规划。以中国神舟十号飞行任务中航天员手控交会对接试验为例,进行了规划验证。经对比,规划计算结果与任务实施结果一致,表明所提方法可以实现交会对接飞行任务的快速、准确规划。