多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合，小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求，提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法，两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束，具有良好的鲁棒性。     

空间小推力轨道最优Bang-Bang控制的两类延拓解法综述

介绍了空间小推力轨道优化问题中的最优Bang-Bang控制问题,对两类延拓解法给出了描述:第一类解法首先求解能量最优解,然后采用能量–燃耗同伦得到最优Bang-Bang控制;第二类解法引入推力开关切换准则,以双脉冲解作为初解,通过参数延拓得到最优Bang-Bang控制。对两类延拓解法进行了比较,指出了各自的优势与特点。对延拓方法应用于求解更加复杂的小推力轨道设计问题进行了展望,提出了包含初解、延拓与拼接三要素的人工智能轨道优化概念。     

天基星空背景观测覆盖范围计算方法研究

针对日趋复杂的空间环境，天基观测由于其分布灵活和全天候观测的特性受到越来越多的关注，该类问题为典型的星空背景观测（above-the-horizon，ATH）问题。基于分段积分思想，提出了一种ATH观测三维空间覆盖范围的计算方法，涵盖了该问题所有可能的10种积分形式，适用于因观测约束参数不同取值而形成的任意几何构型场景。不仅在二维平面覆盖问题上与现有方法进行了比较并验证，还首次解决了ATH在三维空间中覆盖体积的定量解析计算难题。仿真结果表明，平面和空间覆盖最大化所对应的最优观测轨道高度存在明显差异，空间覆盖计算模型能更为准确有效地表示卫星覆盖性能，同时能为星座优化设计提供参考。