中继卫星多址链路调度问题的约束规划模型及算法研究

中继卫星多址链路调度问题是中继卫星系统应用中必须解决的重要问题,其重要特点在于,中继卫星与用户航天器之间并非时时可见,因此通信任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,通信任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,采用人工智能中的约束规划技术,建立中继卫星多址链路调度问题的约束规划模型,并提出了基于时间窗口期望值的多步迭代算法。应用结果表明,中继卫星多址链路调度模型的建立与求解是合理的。     

"地月日大系统"数据集成系统的构建研究

"地月日大系统"数据集成系统,是在"地月日大系统"的系统架构下,从系统论和信息流的角度分析从空间任务规划、部署,到空间观测信息的采集、处理、分析、研究,到研究结果实际应用的整个过程。构建"地月日大系统"数据集成系统,作为开展"地月日大系统"研究的重要工具,对于系统地认识未来空间活动的整体目标和任务,如何开展空间活动,认识空间技术、空间应用、空间科学的协调发展等问题具有重要意义。     

基于碰撞概率的交会对接最优碰撞规避机动

发展了一种求解交会对接过程中最优碰撞规避机动的方法,可以在保证碰撞概率降低到安全值的前提下得到最优的避撞机动冲量。这种方法采用机动方向和机动大小分步求解的策略来计算机动冲量。机动方向通过求碰撞概率对于机动冲量的梯度得到,机动大小通过求解一个非线性方程得到。最后,采用这种方法针对交会对接中常用的径向冲量V-ｂａｒ转移轨迹进行了碰撞规避机动计算,计算结果表明本文的方法能够满足交会对接碰撞分析的需求。     

考虑地球扁率J2摄动影响的异面椭圆轨道多冲量最优交会

重点研究了在地球扁率影响下,固定时间内两异面椭圆轨道间的燃料最省多冲量最优交     

基于分层策略的三维航迹快速规划方法

快速航迹规划能力是任务规划系统追求的目标之一。提出了一种基于分层策略的三维航迹快速规划方法。该方法分为两个层次：全局规划和局部规划。全局规划在综合利用战场信息的基础上,利用遗传算法规划出最优或次优的引导点集,该引导点列所在的区域为最优连通域,并且在该连通域内能找到可行航迹,全局规划利用引导点列大致指明了最优航迹的走向;局部规划根据全局规划提供的引导信息和战场信息,利用SAS(Sparse A Search)算法快速规划出满足攻击角度约束的平面可行航迹,高度规划采用速度较快的几何规划方法。仿真实验表明,该方法比SAS规划方法要快,且生成的三维航迹近似最优。     

地球同步轨道卫星群在轨加注任务规划

以地球同步轨道卫星群为研究对象,开展“多对多”在轨加注任务规划问题研究。首先建立了任务规划的数学模型,该任务规划属于多目标规划问题,求解过程中需要解决TSP问题。其次,给出了该规划问题的求解方法及流程,采用遗传算法进行求解并设计了相应的遗传算子。最后,选取了14颗地球同步轨道卫星作为目标星进行求解,并在小角度近似条件下对计算结果进行了分析,计算结果验证了算法的有效性。     

基于PDDL的侦察卫星应用任务建模研究

侦察卫星应用任务是指由侦察卫星完成的任务,构建任务模型是为了使用户提交的复杂多元的侦察任务表达更加清晰化,给后续的任务调度模型提供数据.通过对侦察任务的简单分析,结合规划域定义语言(PDDL)的特点,形成一种航天任务建模的新方法.针对侦察卫星应用任务的资源和时间约束等问题,采用对语言扩展的方法,通过给初始状态、目标说明和活动模型添加被扩展的谓词表达式来解决.最后,给出海上移动目标监视的案例,验证了建模方法的可行性.     

考虑燃料均衡的卫星编队队形重构技术

在卫星编队队形重构过程中,如何在实现编队整体燃料消耗较少的同时使得各子卫星燃料消耗均衡,能够有效地提高卫星编队整体的寿命。提出了一种基于虚拟中心位置可变的卫星编队队形重构新方法。该方法以虚拟中心位置为寻优变量,以首末脉冲时刻可优化的双脉冲规划作为单星轨道机动策略,将编队队形重构问题转化为混合0-1数学规划问题。仿真结果表明,该优化算法在实现整体燃料次优的同时,兼顾了各星当前的燃料剩余水平,实现了各子卫星的燃料均衡。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足,提出了一种改进的遗传算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后,提出一种生成初始种群的方法和精英策略,设计出自适应变异概率,提高了算法的求解质量。同时,在规划过程中,将全局路径规划与局部路径规划相结合,并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同,提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法,能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障,获得无碰最优或次优路径。     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P-CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。