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针对航天器轨道追逃博弈问题,提出一种多阶段学习训练赋能方法,使得追踪星在终端时刻抵近逃逸星的特定区域,而逃逸星需要通过轨道机动规避追踪星。首先,构建两星的训练策略集,基于逻辑规则设计追踪星和逃逸星的机动策略,通过实时预测对方的终端位置,设计己方的期望位置和脉冲策略,显式给出追逃策略的解析表达式,用于训练赋能;其次,为提升航天器的训练赋能效率及应对未知环境的博弈能力,提出一种基于强化学习技术多模式、分阶段的学习训练方法,先使追踪星和逃逸星分别应对上述逻辑规则引导下的逃逸星和追踪星,完成预训练;再次,开展二次训练,两星都采用邻近策略优化(PPO)策略进行追逃博弈,在博弈中不断调整网络权值,提升决策能力;最后,在仿真环境中验证提出的训练方法的有效性,经过二次训练后,追踪星和逃逸星可有效应对不同策略驱动下的对手,提升追逃成功率。 相似文献
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多航天器编队飞行在深空探测及协同对地观测等领域有着重要应用,而多航天器的姿态跟踪及协同控制技术作为其关键技术之一也引起了极大的关注。近年来,随着分布式人工智能技术的发展,多智能体系统(MASs)受到了航天器控制领域学者的关注并将其应用到多航天器编队控制中。本文回顾了多智能体系统协同控制及其在多航天器编队姿态协同控制中应用的研究进展。首先,从多航天器编队不同控制需求出发,分别从一致性跟踪控制、有限时间控制、事件驱动控制方面,回顾了多智能体系统协同控制问题的进展;其次,回顾了多航天器姿态协同控制在上述需求方面的研究进展,并基于多智能体系统的协同控制理论,提出了相应的分布式姿态协同控制策略。 相似文献
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针对目前多传感器系统中常用的航迹融合方法精度与计算量不能兼顾,不能很好地处理不确定性,特别是对曲线航迹拐点的融合误差较大等问题,提出一种基于不确定性分析的航迹融合算法.该算法通过分析航迹融合所需的信息量,用标准熵量化每条航迹的不确定程度,从总体上删除质量较差的航迹,然后对每条参与融合的航迹进行分析,用正交多项式回归的方法剔除了测量误差较大的数据点.该算法有效的处理了传感器航迹中的不确定因素,解决了目前航迹融合方法中拐点融合误差较大的问题,以较小的计算开销达到了较高的精度,从而平衡了精度与计算量之间的矛盾.最后在多传感器多航迹的环境下讨论了其具体实现过程,仿真实验结果验证了该算法的有效性、优越性. 相似文献
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国外多模式霍尔电推进发展概况及启示 总被引:2,自引:0,他引:2
多模式霍尔电推进具有多个工作模式,调节能力强,相对于20世纪80年代以来广泛应用的只有一个工作模式的霍尔电推进器,其优势明显,能很好地适应诸如GEO卫星轨道转移和在轨位置保持,以及深空探测器和空间运输平台的主推进等多种任务,因此得到了广泛研究和应用.国外多模式霍尔电推进发展现状和趋势对我国多模式霍尔电推进的发展具有重要的启示作用.针对我国航天器对电推进的迫切任务需求,定量分析应用多模式霍尔电推进的收益,提出我国多模式霍尔电推进发展的建议. 相似文献