基于ADDPG策略的超立方体卫星编队控制

针对大规模卫星高精度编队控制问题，提出了一种基于吸引法则的深度确定性策略梯度控制方法(attraction-based deep deterministic policy gradient, ADDPG)。首先阐述了超立方体拓扑编队拓扑构型特性，建立了卫星编队动力学模型，设计了超立方体卫星编队虚拟中心用于衡量编队整体飞行状态。为解决无模型深度强化学习的探索和扩展平衡问题，设计了ε-imitation动作选择策略方法，最终提出了基于ADDPG的卫星编队控制策略。算法不依赖于环境模型，通过充分利用已有信息，可以降低学习模型初期探索过程中的盲目试错。仿真结果表明ADDPG策略以较少的能量消耗达到更高的精度，相比知名算法在加快编队收敛速度的同时，误差减少5%以上，能量消耗减少7%以上，验证了算法的有效性。