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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种GEO多航天器协作式在轨加注任务规划方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：CN120124993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510614527.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种GEO多航天器协作式在轨加注任务规划方法是由彭秀辉;殷艺茹;刘子萌;曾腾腾;熊曦设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种GEO多航天器协作式在轨加注任务规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及航天器在轨服务技术领域，具体为一种GEO多航天器协作式在轨加注任务规划方法，其技术方案要点是，包括：1、建立基于调面调相机动方法的轨道转移模型，揭示航天器轨道转移速度增量与时间的关系；2、建立协作在轨加注任务规划的双层优化模型，在最小化燃耗的基础上确定任务时间范围；3、利用双层优化算法高效求解优化模型，内外层分别采用分支定界算法和快速精英多目标遗传算法；本发明所述方法突破了传统多对多在轨加注策略的限制，允许多个服务航天器协作完成同一加注任务，降低在轨加注任务的燃耗与时间成本，结果接近帕累托最优状态，本发明充分考虑了动态调度和有效载荷限制等多方面约束，更贴近实际工程需求。

本发明授权一种GEO多航天器协作式在轨加注任务规划方法在权利要求书中公布了：1.一种GEO多航天器协作式在轨加注任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、建立基于调面调相机动方法的轨道转移模型，揭示航天器轨道转移速度增量与时间的关系； 步骤2、建立在轨加注任务规划的双层优化模型，在最小化燃耗的基础上确定任务时间范围: 采用多服务航天器与多燃料站，完成多个目标航天器的加注任务，R＝{rj∣j∈1,2,…,n}为目标星群，rj为第j个目标航天器，n为目标航天器数量； Q＝{qi∣i∈1,2,…,m}为服务星群，qi为第i个服务航天器,m为服务航天器数量； F＝{fk∣k∈1,2,…,l}为燃料站,fk为第k个燃料站，l为燃料站数量； 在给定任务参数下，服务航天器从燃料站出发并执行轨道转移，直到服务航天器与燃料耗尽的目标航天器进行交会对接并完成加注任务； 若单个服务航天器携带的燃料不足，则可返回燃料站补给燃料后继续执行任务或与其他服务航天器协作完成； 所有任务完成后，服务航天器需返回燃料站； 服务航天器的状态变量G＝{G1,G2,G3,G4,G5}，包含以下五种情况： G1：服务航天器正在为目标航天器加注； G2：服务航天器在与目标航天器交会对接的轨道转移过程中； G3：服务航天器正在燃料站补充燃料； G4：服务航天器在返回燃料站的轨道转移过程中； G5：服务航天器已完成所有加注任务返回初始位置； 在某个服务航天器发出协作加注请求后，其余服务航天器若正处于轨道转移过程中则满足协作加注的前置条件，即G＝{G2,G4,G5}； 建立在轨加注任务规划的双层优化模型； FindX,T,S,H MinZ1＝dMfuel,Z2＝dT 0＜tij≤Tmax ETj＜tj≤LTj Mmin≤Mi≤Mmax S.t.0＜dmj＜Mj xij∈{0,1} i∈{1,2,...,m},j∈{1,2,...,n} 其中X＝{X1,X2,…,Xm}为服务航天器的加注序列，Xm＝{x1,x2,…,xp}为服务航天器m的加注序列，xp为加注序列中的第p个任务； T＝{T1,T2,…,Tm}为服务航天器每次轨道机动的时间分配，其中Tm＝{ti1,ti2,…,tip}为服务航天器m的每次轨道机动的时间分配，tip为服务航天器i由当前目标位置轨道机动至加注序列中目标p所需时间； S＝{S1,S2,…,Sm}为服务星群的决策变量集,Sm为服务航天器m的决策变量集； H＝{H1,H2,…,Hm}为服务星群的服务数量集，Hm为服务航天器m的服务数量集； Z1＝dMfuel为总燃料消耗； 对于多对多在轨加注任务，Z2＝dT为多个服务航天器中最晚完成任务的时间； xij为航天器协作加注约束，xij＝1代表服务航天器i为目标航天器j加注，xij＝0代表服务航天器i不为目标航天器j加注，所有任务必须完成，每个目标航天器可由多个服务航天器服务； Tmax为服务航天器轨道机动交会时间约束； ETj与LTj为服务航天器动态任务时间约束，为当前任务最小起始时间，为当前任务最大完成时间，TPj为服务航天器执行任务j的前续任务的完成时间，和分别代表执行任务j的最小、最大时间间隔，tj为任务j的执行时间； Mi为服务航天器i的携带燃料约束，Mmin与Mmax分别表示携带的最小、最大燃料量； Mj为目标航天器j的需求约束，dmj为目标航天器j的燃料需求量； Sij为燃料站补给约束，服务航天器i携带燃料不足时返回燃料站j补给，且所有加注任务完成后返回燃料站； 步骤3、利用双层优化算法高效求解优化模型，内外层分别采用BB算法和NSGA-Ⅱ算法，获得最优的服务航天器的服务顺序序列、决策变量集、燃料消耗和任务时间。

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