地球同步卫星的小推力离轨最优控制

地球同步卫星结束服务时,需要离开地球同步轨道。考虑利用小推力的方式使得地球同步卫星离轨。将小推力的最优控制问题考虑为一个平面轨道转移问题,利用最优控制理论建立两点边值问题求解轨道转移问题,并给出数值计算结果。     

基于最优切换的挠性卫星的姿态控制

在切换系统最优控制的框架下,讨论了挠性卫星的姿态控制问题。首先,根据挠性卫星姿态调整的运动模型,同时考虑两种执行机构的控制作用,将卫星的姿态控制问题转化为一种切换控制问题,并在能量最小性能指标下讨论其最优控制问题。其次,基于粒子群优化算法和Powell算法给出了求解最优切换时间问题的完整优化算法。最后,以3阶挠性卫星系统为例,给出了具体仿真算例,验证了所提算法的有效性。     

GEO卫星辅助的LEO通信星座定位性能研究

由于存在较大的几何精度因子(GDOP)值,单独利用低轨小卫星通信星座进行用户定位存在定位精度低、定位时间长等缺点。在对造成低轨定位系统GDOP较大的原因进行理论分析的基础上,提出采用静止轨道(GEO)卫星辅助低轨卫星(LEO)进行定位的方案,并提出了相应的两种基于多普勒频移和到达时间差的定位算法,通过仿真对算法在该方案中的性能进行了评估。仿真结果表明,该方案可以有效地提高定位精度,减小定位时间,是一种实现低轨小卫星系统通信与导航定位兼容的简单而有效的方案。     

基于PSO-BP神经网络的广播星历轨道误差预测模型

在卫星导航数据处理实践中,发现广播星历轨道误差中客观存在不确定性的规律现象,针对这种不能用确定数学模型表示的误差信息,建立基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的轨道误差预测模型。通过粒子群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行全局寻优,利用广播星历解算出的卫星空间位置和速度,并结合时间信息和摄动改正数对神经网络进行训练和测试。结果表明该模型对广播星历轨道误差具有较好的拟合能力和预测效果,用该模型对卫星位置解算提供误差补偿,可有效提高卫星定轨精度,降低系统级误差。     

低轨卫星辅助的干扰源位置确定

为提高针对影响同步通信卫星正常工作的地面干扰源定位精度,回避无邻近卫星无法定位问题,提出低轨卫星辅助的新方法。该方法充分利用低轨飞行所带来的长基线、近距离的好处,并以多普勒差为观测变量,卫星轨道参数为待估参数,可进一步改善定位精度。针对建立的定位数学模型进行计算,其结果显示,当低轨卫星的高度在5000km时,全区域定位精度优于1km。     

基于伴随星的多模式最优接近研究与仿真

利用最优控制理论编制了在伴随轨道下对中心卫星的固定时间连续推力的最优能量轨道转移程序,通过不同终端条件的设定,该程序应用于对中心卫星不同交会形式。仿真分析了卫星在低地轨道运行中所产生的建模误差,研究分析了不同初始条件对中心卫星最优接近的能量影响以及在不同初始条件下最优轨道的特点。     

基于改进粒子群算法的卫星数传任务调度

建立了卫星数传任务调度模型,讨论了约束条件和调度目标.设计了一种自适应规模粒子群算法,该算法采用基于星地可视时间窗的十进制编码,各粒子编码表示不同可视时间窗内可分配数传作业的概率.在迭代过程中根据粒子群整体差异度动态调整种群规模,删除部分差异度小的粒子,同时增加新粒子以保证种群多样性.通过实例仿真表明,自适应规模粒子群算法在解决卫星数传任务调度问题中具有调度结果优、收敛速度快等优点,并对算法的控制参数取值进行了分析.     

基于X射线脉冲星的高轨卫星自主初轨确定

介绍了X射线脉冲星轨道确定原理,在分析脉冲星相位模型的基础上,推导了X射线脉冲星轨道确定算法,讨论了时间估计法在解模糊度问题中的应用,针对高轨卫星提出了利用其大致高度信息辅助解模糊度的方法。对地球静止轨道卫星初轨确定进行了仿真,结果表明选用周期较大的脉冲星并采用时间估计与高度信息辅助的方法可以有效解决模糊度问题,并达到几十公里级的初轨确定精度。     

地球静止轨道-低轨道最优异面转移方法

研究了轨道转移飞行器（orbital transfer vehicle, OTV）从地球静止轨道向低轨道的最优异面转移过程,提出了解析法和智能优化算法。在解析法中,完整地推导了最优转移轨道的求解方法,提出了最优转移轨道应满足的条件,并采用牛顿迭代法求解第1次速度脉冲应改变的轨道倾角。以离轨点位置、入轨点位置和转移时间为优化变量,采用遗传算法对最优转移过程进行求解,给出了遗传算法求解该优化问题的设计步骤,并将变轨过程在卫星工具包（satellite tool kit, STK）场景中进行了演示。仿真结果表明两种方法均能满足Lawden一阶最优必要条件。     

基于粒子群算法的开关系统最优控制问题的数值算法

针对开关系统,给出了数学模型并引出了其最优控制问题,提出开关系统最优控制问题的加权粒子群算法,给出了相关的推理过程及算法步骤。加权粒子群算法不必找出支付泛函关于时间的显式表达,就可以找到其最优解,同样适用于其子系统为非线性的情形。分析了粒子群算法快速全局优化的特点,说明该算法能找到优化问题的全局最优解。以开关动态系统和一般开关线性二次问题的数值算例验证了该方法的有效性。     

Improved algorithms to plan missions for agile earth observation satellites

This study concentrates of the new generation of the agile （AEOS）. AEOS is a key study object on management problems earth observation satellite in many countries because of its many advantages over non-agile satellites. Hence, the mission planning and scheduling of AEOS is a popular research problem. This research investigates AEOS characteristics and establishes a mission planning model based on the working principle and constraints of AEOS as per analysis. To solve the scheduling issue of AEOS, several improved algorithms are developed. Simulation results suggest that these algorithms are effective.     

梯级水库短期发电优化调度的协进化粒子群算法应用研究

针对传统优化算法在求解高维、复杂的梯级水库短期发电优化调度时多约束条件难以处理、 计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷, 提出了基于协进化的粒子群优化算法, 并建立了相应罚因子的评价机制, 在此基础上对协进化粒子群优化算法进行了改进. 通过实际算例验证了该方法的合理性和可靠性, 从而为高维、复杂梯级水库发电优化调度提供了一种新的求解途径.     

Research on handover algorithm to reduce the blocking probability in LEO satellite network

1.INTRODUCTIONDue totheli mitation of economy andtechnology,theterrestrial networks can only cover some li mited ar-eas.With the increasing demands for real-ti me andinteractive multi media services and mobility,satellitecommunication networkis surely going to be the i m-portant component of the universal mobile telecom-munications system(UMTS)which has been charac-terized by global seamless coverage,mobility and highQoS.For its merits of low propagation delays andglobal seamless covera…     

低轨卫星物联网场景下基于吸引子选择算法的多星负载均衡算法

低地球轨道(low earth orbit, LEO)卫星物联网系统中由于低轨卫星的高速运动,导致卫星波束覆盖范围内节点业务模型在空间和时间两个维度呈现不均匀性和时变性。针对这一特征,提出一种空时二维卫星物联网业务模型,在空间维度采用网格划分的方法确定不同地理环境下节点密度和坐标位置,在时间维度采用贝塔分布进行建模,从而实现LEO卫星物联网业务模型空时两个维度的建模。在此基础上,针对未来LEO卫星星座多星覆盖的场景,提出一种基于吸引子模型的多星负载均衡算法,卫星侧通过负载估计算法估计各个卫星的活性度,节点侧结合接入不同卫星的俯仰角等参数采用多属性决策算法估计不同卫星对于节点的设备满意度,在LEO卫星高动态环境下使得卫星的网络活性度保持一种动态的平衡。仿真结果表明,相比于传统的基于最高优先级的接入策略,所提算法在单星业务峰均比、系统资源利用率、随机接入性能等方面有了显著的提高。     

基于粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法

针对无人水面艇(unmanned surface vessel, USV)集群在路径规划中的协同避碰问题,提出了基于滚动优化策略结合粒子群优化算法的USV集群协同避碰方法。首先,通过已有雷达、光电等传感器参数指标建立综合视域模型;其次,采取基于正切函数的惯性权重调整结合线性调整学习因子的方法来提高粒子群优化算法的全局搜索能力,同时,在适应度函数中加入转艏角控制来提高路径的平滑性;最后,利用改进后的粒子群优化算法规划出每个综合视域内的路径。仿真实验结果表明,该优化算法能实现USV集群的实时避碰,并快速为USV集群规划出平滑、安全的全局最优无避碰路径。     

基于云平台的Starlink星座高性能仿真技术研究

面向星链星座的网络仿真是未来低轨卫星星座设计与建设验证和评估的重要工具。针对星链网络规模庞大,结构复杂的特性,设计了一种高性能卫星网络仿真体系。该体系基于云平台的分布式网络仿真架构,通过系统仿真工具包(system kit tool,STK) Engine底层接口开发、卫星模型库存储优化和消息异步传输等技术,实现对星链星座的快速部署,具有良好的可扩展性。实验表明：所提方法实现了400颗卫星规模的复杂卫星网络的自动化建模,在部署效率上相对于传统方法提升了39.07%,可为大规模低轨卫星建设提供仿真技术支持。