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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利InSAR卫星集群构型NSGA-III智能优化算法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114779803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210279927.8，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权InSAR卫星集群构型NSGA-III智能优化算法是由贾庆贤;桂玉乐;舒睿;于丹;吴云华;高君楠设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本InSAR卫星集群构型NSGA-III智能优化算法在说明书摘要公布了：本发明公开了InSAR卫星集群构型NSGA‑III智能优化算法，使用EI矢量的描述方法对InSAR卫星集群相对运动进行建模；根据InSAR卫星系统长短基线搭配测高成像的基线长度约束，确定“同心环”构型的优化变量及其优化范围；从集群构型的安全性、稳定性以及有用性三个角度构造星间距离目标函数、构型稳定目标函数和测高性能目标函数；最后通过多目标NSGA‑III优化算法对上述3个目标函数进行优化求解，得到满足星间避碰、构型稳定与测高精度任务要求的最优InSAR卫星集群构型。本发明提供的多目标智能优化算法有效解决了InSAR卫星集群优化设计涉及多目标、多约束的求解难题，实现了卫星集群“同心环”构型的智能优化设计，为InSAR卫星集群系统获取高精度DEM产品的任务提供了技术基础。

本发明授权InSAR卫星集群构型NSGA-III智能优化算法在权利要求书中公布了：1.InSAR卫星集群构型NSGA-III智能优化算法，其特征在于,包括： 步骤1，基于相对偏心率倾角矢量建立InSAR卫星集群相对运动学模型，设计两颗从星相对一颗主星运动的“同心环”集群构型； 步骤2，基于所述相对运动学模型，结合InSAR卫星集群长短基线确定“同心环”构型的优化变量及其优化范围； 步骤3，基于集群相对运动学模型，建立以星间安全、构型稳定、测高性能为优化指标的目标函数，分别为：星间距离目标函数、构型稳定目标函数和测高性能目标函数； 具体的，步骤3.1，建立InSAR卫星集群系统的星间距离目标函数G1：G1＝-min{d1,d2}，其中d1为主星与从星之间距离的最小值，d2为各个从星之间距离的最小值； 步骤3.2，建立InSAR卫星集群系统的构型稳定目标函数G2： 采用广义不变构型的概念，使得构型中心的y向漂移速度为零，保证构型沿航迹向稳定，稳定条件为Δa，集群构型沿航迹向的漂移速度为vd，其中，n为平均轨道角速度且vd→0， 步骤3.3，建立InSAR卫星集群系统的测高性能目标函数G3：包括测高精度指标及时间覆盖率指标两部分，其中，测高精度指标即测高误差σΔh，时间覆盖率指标即满足测高精度要求的轨道周期时间占比PT，其中，N为从星数量，α和β为加权系数，满足α＞0，β＞0； 步骤4，利用NSGA-III算法对目标函数进行优化求解，求得帕累托最优解集，具体的， 步骤4.1，初始化NSGA-III算法中的种群，设置算法参数，包含种群规模、迭代次数、交叉概率与变异概率； 步骤4.2，设置目标函数相关的优化变量参数，优化变量为2颗从星轨道平面内的构型尺寸p与相位角种群中的每个个体记为4维向量目标函数向量记为[G1,G2,G3]； 步骤4.3，随机产生种群大小为S初始父代种群Pt，并通过交叉、变异等遗传操作生成子代种群Qt； 步骤4.4，将父代种群和子代种群进行合并,得到种群大小为2S的新种群Rt，计算Rt中个体适应度值，即目标函数值； 步骤4.5，对新种群Rt进行快速非支配排序,得到若干非支配层，然后基于参考点选择较好的S个个体作为下一代的父代种群； 步骤4.6，重复步骤4.3至步骤4.5，直到算法达到最优或最大迭代次数时，结束进化过程，得到帕累托最优解； 步骤5，根据帕累托最优解确定目标构型参数和卫星轨道要素参数，实现集群构型的智能优化设计。

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