一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法技术

本发明专利技术公开一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法，包括：根据约束条件生成初始分配方案向量群；使用贪心算法从未巡视的目标中选择异面脉冲消耗最小的卫星进行巡视，获得巡视顺序；使用SQP算法优化求解在规定任务时间内使共面脉冲最小的转移时间矩阵；利用智能优化算法优化并重复上两步，直至满足中止条件，得到巡视当前优先级目标消耗燃料最小的方案；设置新的约束条件，进行下一优先级规划，直至所有优先级目标都被规划；将紧急目标作为最高优先级，与未巡视目标一起以相同方法重新规划巡视方案。本发明专利技术方法规划效果好、使用范围广、计算速度快，可用于求解燃料消耗最优的多目标卫星巡视方案，能应用于复杂的实际巡视任务中。际巡视任务中。际巡视任务中。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法


[0001]本专利技术涉及航天器轨道动力学与控制
，具体涉及一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法。

技术介绍

[0002]随着航天技术的进步，太空逐渐成为与人类生存和发展紧密相关的重要领域。其中较为重要的轨道部分，在了解和掌握其上卫星的分布与运行状态具有重要的意义与价值。但受观测距离和地面测站分布的限制，现有地基空间监视系统很难实现对目标的全域、精细观测。为此，利用观测航天器近距离接近目标，实现对多目标的接近观测成为空间态势感知技术发展的一个重要方向。可通过在轨道上部署机动星座的方式，通过轨道机动到达目标附近，并与各目标在较近距离保持一段时间的相对运动，以完成巡视任务。因此需要为其规划巡视方案，使其能在规定的任务时间内完成巡视任务，并且消耗燃料最少。另外还需要处理各目标的优先级不同，或者巡视过程中出现新的紧急目标的情况。
[0003]该问题属于动态多旅行商问题，一般可将该类问题分为路径与燃料优化。路径优化需要确定目标的分配与巡视的顺序。燃料优化是在已经确定了巡视路径的情况下，对机动卫星在巡视任务中消耗的燃料进行优化。当目标数较少时，只需要使用某种形式的矩阵代表巡视的路径方案，对其使用智能优化算法进行优化即可。但在通过非线性约束生成路径方案时，需要矩阵中的数字两两之间互不相等，即同一颗目标卫星只需要巡视一次。但很多情况下目标数量较大，约束数目较多，几乎无法生成满足约束的解，并且也需要较长的计算时间，不利于实际应用。
[0004]故本专利技术针对上述问题，需要将分配与顺序规划分开进行，即优化分为三层：首先是分配问题，即确定每个机动卫星巡视哪些目标卫星；其次是顺序问题，即在已知机动卫星负责的目标卫星的基础上，确定巡视这些目标的顺序；最后是燃料优化，在已知完整巡视路径的基础上，对消耗的燃料进行优化。在此基础上，通过分别规划各优先级目标与中止巡视并重新规划方案的方法，来处理优先级与紧急目标的情况。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提出一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法，用以在已知己方机动星座与目标的初始轨道要素的基础上，为机动星座规划规定任务时间内的燃料消耗最小的巡视方案。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提出一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法，具体包括以下步骤：
[0007]S1：以向量表示当前优先级的目标分配方案，根据目标与机动卫星的数量，保持各机动卫星分配到的目标数量大致相同；为当前优先级的目标分配方案设置约束条件，生成满足要求的代表初始分配方案的向量群，表示各机动卫星分别需要负责哪些目标；
[0008]S2：基于初始分配方案向量群，使用贪心算法，每次都从未巡视的目标中选择异面
脉冲消耗最小的卫星进行巡视，以此获得巡视的顺序；
[0009]S3：在已知每颗机动卫星需要巡视的目标卫星和巡视顺序的基础上，通过约束相对运动将巡视转化为交会问题，以转移时间矩阵作为变量，使用SQP算法优化求解规定任务时间内使总的共面脉冲最小的转移时间矩阵；
[0010]S4：根据当前优先级的目标分配方案需要的异面与共面脉冲之和，继续利用智能优化算法对该方案进行优化，得到新的方案向量后重复S2
‑
S3，直至满足优化中止条件，进而得到巡视当前优先级目标消耗燃料最小的方案；
[0011]S5：进行下一优先级的规划，根据各机动卫星已巡视的目标数量，保持各机动卫星分配到的当前优先级目标数量与已巡视目标数量之和大致相同，为当前优先级的分配方案向量设置约束条件，并重复S2
‑
S4，获得当前优先级的巡视方案，直至所有优先级的目标都被规划；
[0012]进一步的，本专利技术方法还包括：
[0013]S6：若在按照上述步骤S5确定的巡视方案执行过程中，突然加入新的应急目标，则根据紧急目标的插入时间与轨道要素，使各机动卫星停止当前目标之后的巡视，将紧急目标作为最高优先级，与未巡视的目标一同以S1
‑
S5的方法重新规划巡视方案。
[0014]在一种可能的实现方式中，在本专利技术提供的上述基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法中，步骤S1，具体包括：
[0015]优先级代表着目标卫星需要被交会的紧急程度，可设置为1，2，
…
，优先级靠前的卫星需要先被交会。所以需要每次只为一个优先级的目标卫星规划巡视方案，完成后再进行下一优先级的规划。若目标卫星共有m个优先级，则需将总的路径优化变成m次各优先级内部的路径优化。定义方案向量以代表当前优先级的目标卫星的分配方案，设待分配的目标卫星个数为n，机动卫星数量为q，p和y分别为n除以q之后的商与余数。为了在规划中，尽量保持每颗机动卫星巡视的目标卫星数量相同，则y颗机动卫星需要各自巡视p+1颗目标卫星，q
‑
y颗机动卫星需要各自巡视p颗目标卫星。可令方案向量中元素数量为q*n+q个，其中前q个元素指示每颗机动卫星需要巡视多少颗目标卫星，其服从0
‑
1分布，第几个元素为1则表示第几颗机动卫星需要负责p+1颗目标卫星，第几个元素为0则表示第几颗机动卫星需要负责p颗目标卫星。
[0016]接下来的n个元素表示第一颗机动卫星需要负责的目标卫星，其服从0
‑
1分布，若为1则表示该目标由第一颗机动卫星巡视。其负责的目标卫星总数需要与前q个元素中的第一个元素相对应。后续的(q
‑
1)*n个元素含义也相同，并且由于每一颗目标卫星只需要进行一次巡视，所以其对应位置只能出现一次“1”，其余皆为“0”。以某一方案向量为例：
[0017]Q＝[1,0,0,1,0,0,1,0,1,0,0,0,0,1,0] (1)
[0018]该方案向量元素数量为3*4+3个，即由3颗机动卫星巡视4颗目标卫星。其中，前3个元素中的第一个为1，表示第一颗机动卫星需要负责2颗目标卫星，而其他机动卫星需要负责1颗目标卫星。同时，该方案中，1号机动卫星巡视1、4号目标卫星，2号机动卫星巡视2号目标卫星，3号机动卫星巡视3号目标卫星，每颗目标卫星只由一颗机动卫星负责巡视。
[0019]至此，可根据以上规则，由选择的智能优化算法自行生成需要的初始分配方案向量群。
[0020]在一种可能的实现方式中，在本专利技术提供的上述基于智能优化算法的多目标卫星
巡视方案规划方法中，步骤S2，具体包括：
[0021]基于已经得到的分配方案，使用贪心算法，对已经了解某机动卫星需要巡视的目标卫星编号，每次都从未巡视的目标中选择脉冲消耗最小的卫星进行巡视，以此获得巡视的顺序。需要注意的是，这里的脉冲是改变轨道平面的异面脉冲，并不包括同平面的调相脉冲即共面脉冲。这样做的原因有二：一是因为变轨过程中主要的能量消耗都是用于改变轨道平面；二是因为如果考虑共面脉冲，则需要实时地计算每颗目标卫星的相位，每次规划需要的脉冲大小都不相同，使用如遗传算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：以向量表示当前优先级的目标分配方案，根据目标与机动卫星的数量，保持各机动卫星分配到的目标数量大致相同；为当前优先级的分配方案设置约束条件，生成满足要求的代表初始分配方案的向量群，表示各机动卫星分别需要负责哪些目标；S2：基于初始分配方案的向量群，使用贪心算法，每次都从未巡视的目标中选择异面脉冲消耗最小的卫星进行巡视，以此获得巡视的顺序；S3：在已知每颗机动卫星需要巡视的目标卫星和巡视顺序的基础上，通过约束相对运动将巡视转化为交会问题，以转移时间矩阵作为变量，使用SQP算法优化求解规定任务时间内使总的共面脉冲最小的转移时间矩阵；S4：根据当前优先级的目标分配方案需要的异面与共面脉冲之和，继续利用智能优化算法对方案进行优化，得到新的方案向量后重复S2
‑
S3，直至满足优化中止条件，进而得到巡视当前优先级目标消耗燃料最小的方案；S5：进行下一优先级的规划，根据各机动卫星已巡视的目标数量，保持各机动卫星分配到的当前优先级目标数量与已巡视目标数量之和大致相同，为当前优先级的分配方案向量设置约束条件，并重复S2
‑
S4，获得当前优先级的巡视方案，直至所有优先级的目标都被规划。2.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法，其特征在于：所述步骤S1，具体过程如下：若目标卫星共有m个优先级，则需将总的路径优化变成m次各优先级内部的路径优化；定义方案向量以代表当前优先级的目标卫星的分配方案，设待分配的目标卫星个数为n，机动卫星数量为q，p和y分别为n除以q之后的商与余数；为了在规划中，尽量保持每颗机动卫星巡视的目标卫星数量相同，则y颗机动卫星需要各自巡视p+1颗目标卫星，q
‑
y颗机动卫星需要各自巡视p颗目标卫星；可令方案向量中元素数量为q*n+q个，其中前q个元素指示每颗机动卫星需要巡视多少颗目标卫星，其服从0
‑
1分布，第几个元素为1则表示第几颗机动卫星需要负责p+1颗目标卫星，第几个元素为0则表示第几颗机动卫星需要负责p颗目标卫星；接下来的n个元素表示第一颗机动卫星需要负责的目标卫星，其服从0
‑
1分布，若为1则表示该目标由第一颗机动卫星巡视；其负责的目标卫星总数需要与前q个元素中的第一个元素相对应；后续的(q
‑
1)*n个元素含义也相同，并且由于每一颗目标卫星只需要进行一次巡视，所以其对应位置只能出现一次“1”，其余皆为“0”；至此，可根据以上规则，由选择的智能优化算法自行生成需要的初始分配方案向量群。3.根据权利要求1所述的一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法，其特征在于：步骤S2所述的异面脉冲消耗，计算过程如下：轨道平面的改变需要修正轨道倾角与升交点赤经，假设机动卫星与目标卫星某时刻的倾角与升交点赤经分别为(i,Ω)与(i
′
,Ω
′
)，定义两轨道平面之间夹角为γ，则有：cosγ＝cosi cosi
′
+sini sini
′
cos(Ω
′‑
Ω)
ꢀꢀꢀꢀ
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王悦，何钰琛，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：