面向任務(wù)的快速響應(yīng)空間衛(wèi)星部署優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究.pdf

1、如何滿足針對突發(fā)事件、反恐維穩(wěn)、災(zāi)害救援等具有突發(fā)性、短暫性和局部性的觀測需求，是未來國家安全所關(guān)心的重要問題。傳統(tǒng)空間系統(tǒng)以提供戰(zhàn)略服務(wù)為目的，技術(shù)復(fù)雜、成本昂貴，難以有效對這類事件進(jìn)行情報(bào)保障。因此，迫切需要構(gòu)建高效、快速響應(yīng)的空間系統(tǒng)（Operationally Responsive Space，ORS），以滿足多樣化的應(yīng)急任務(wù)需求，實(shí)現(xiàn)對應(yīng)急目標(biāo)的快速響應(yīng)。當(dāng)前，以低成本、低風(fēng)險(xiǎn)、短研制周期、快速發(fā)射、快速響應(yīng)為特點(diǎn)的小衛(wèi)星逐漸

2、成為空間系統(tǒng)的重要組成部分，一系列新技術(shù)、新概念、新管理方式在小衛(wèi)星中的成熟應(yīng)用，為ORS的發(fā)展提供了技術(shù)支持。本文將ORS作為常規(guī)空間系統(tǒng)的有益補(bǔ)充，以快響小衛(wèi)星為主要研究對象，以充分發(fā)揮我國航天資源在應(yīng)對各種突發(fā)事件下的空間觀測優(yōu)勢為目的，綜合運(yùn)用多目標(biāo)優(yōu)化與決策技術(shù)，深入研究面向任務(wù)的ORS衛(wèi)星部署優(yōu)化中存在的問題及關(guān)鍵技術(shù)，提出了相應(yīng)的求解方法。主要研究內(nèi)容包括：
　　⑴研究了面向任務(wù)的三種快速響應(yīng)模式。結(jié)合我國ORS體系

3、結(jié)構(gòu)研究現(xiàn)狀、組成部分和實(shí)際應(yīng)用需求，研究了面向任務(wù)的三種快速響應(yīng)模式：快速發(fā)射模式是在當(dāng)前空間系統(tǒng)無法提供對應(yīng)急任務(wù)的響應(yīng)要求時(shí)，快速發(fā)射一顆小衛(wèi)星在一定周期內(nèi)進(jìn)行應(yīng)急觀測；在軌重構(gòu)模式通過調(diào)整在軌運(yùn)行的多顆衛(wèi)星間的相對位置，從而提高對短周期、臨時(shí)任務(wù)的響應(yīng)能力；本文結(jié)合在軌重構(gòu)衛(wèi)星和補(bǔ)網(wǎng)發(fā)射的衛(wèi)星，提出了多星組網(wǎng)模式，旨在針對移動目標(biāo)實(shí)現(xiàn)多種載荷協(xié)同觀測，多顆成像衛(wèi)星能力互補(bǔ)。
　?、铺岢隽丝焖侔l(fā)射模式下考慮用戶觀測偏好的衛(wèi)星

4、部署優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。針對快速發(fā)射衛(wèi)星的軌道部署優(yōu)化，設(shè)計(jì)了基于規(guī)則的簡單任務(wù)規(guī)劃來滿足用戶觀測偏好，進(jìn)而對軌道方案進(jìn)行效能評估。求解部署優(yōu)化問題時(shí)，提出了考慮局部搜索的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法：通過將算法參數(shù)和設(shè)計(jì)變量一起進(jìn)行編碼，在進(jìn)化過程中使個(gè)體適應(yīng)度最好的算法參數(shù)保存下來，從而達(dá)到參數(shù)自適應(yīng)目的；然后設(shè)計(jì)了基于代理模型的局部搜索策略，該策略利用已有的歷史樣本點(diǎn)構(gòu)建最優(yōu)點(diǎn)鄰域內(nèi)的代理模型，以較小的時(shí)間成本實(shí)現(xiàn)了對最優(yōu)點(diǎn)的局部搜索。算例證明自

5、適應(yīng)參數(shù)調(diào)整和局部搜索策略確保了算法在有限迭代次數(shù)下的求解質(zhì)量和收斂速度。
　?、翘岢隽嗽谲壷貥?gòu)模式下衛(wèi)星部署優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。在軌重構(gòu)被描述為一個(gè)考慮重構(gòu)效能、重構(gòu)成本和重構(gòu)時(shí)間的多目標(biāo)優(yōu)化問題。由于重構(gòu)過程中參加機(jī)動的衛(wèi)星數(shù)目不固定，而機(jī)動衛(wèi)星數(shù)又決定了設(shè)計(jì)空間大小，為了對重構(gòu)結(jié)構(gòu)和每顆機(jī)動衛(wèi)星的變量進(jìn)行同時(shí)優(yōu)化，本文提出了處理維數(shù)可變的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法：在固定長度機(jī)制基礎(chǔ)上采用雙層編碼，通過對上層編碼的“激活”操作來改變下層編

6、碼的實(shí)際有效長度。為了提高算法針對不同機(jī)動組合的搜索能力，本文設(shè)計(jì)了基于多個(gè)子種群的初始化方法、基于估計(jì)分布的變異算子和自適應(yīng)的交叉算子，確保算法在提高搜索能力的同時(shí)還保持種群多樣性和分布的均勻性。針對算法產(chǎn)生的多個(gè)非支配解，本文設(shè)計(jì)了考慮用戶決策偏好的可視化決策方法。算例不僅驗(yàn)證了算法的有效性，同時(shí)也驗(yàn)證了通過在軌重構(gòu)模式來提高對應(yīng)急目標(biāo)響應(yīng)能力的有效性和可行性。
　　⑷提出了面向移動目標(biāo)的多星組網(wǎng)模式衛(wèi)星部署優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。為了

7、實(shí)現(xiàn)對移動目標(biāo)的應(yīng)急觀測，本文提出了多星組網(wǎng)模式下的衛(wèi)星部署優(yōu)化方法：考慮目標(biāo)移動過程中對方案效能帶來的不確定性，將對移動目標(biāo)的觀察描述為一個(gè)對潛在區(qū)域內(nèi)隨機(jī)目標(biāo)的觀測問題，構(gòu)建了考慮魯棒性的多階段效能評估模型，定義了一種新的占優(yōu)支配關(guān)系，基于此提出了面向決策偏好的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法，在求解衛(wèi)星配置和軌道部署優(yōu)化時(shí)，能以更少的迭代次數(shù)，使算法收斂到滿足用戶偏好的局部Pareto前沿。算例驗(yàn)證了本章提出的方法在目標(biāo)隨機(jī)變化的情況下，能顯著