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申请/专利权人：北京航空航天大学

摘要：本发明公开一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法，包括：根据约束条件生成初始分配方案向量群；使用贪心算法从未巡视的目标中选择异面脉冲消耗最小的卫星进行巡视，获得巡视顺序；使用SQP算法优化求解在规定任务时间内使共面脉冲最小的转移时间矩阵；利用智能优化算法优化并重复上两步，直至满足中止条件，得到巡视当前优先级目标消耗燃料最小的方案；设置新的约束条件，进行下一优先级规划，直至所有优先级目标都被规划；将紧急目标作为最高优先级，与未巡视目标一起以相同方法重新规划巡视方案。本发明方法规划效果好、使用范围广、计算速度快，可用于求解燃料消耗最优的多目标卫星巡视方案，能应用于复杂的实际巡视任务中。

主权项：1.一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：以向量表示当前优先级的目标分配方案，根据目标与机动卫星的数量，保持各机动卫星分配到的目标数量大致相同；为当前优先级的分配方案设置约束条件，生成满足要求的代表初始分配方案的向量群，表示各机动卫星分别需要负责哪些目标；S2：基于初始分配方案的向量群，使用贪心算法，每次都从未巡视的目标中选择异面脉冲消耗最小的卫星进行巡视，以此获得巡视的顺序；S3：在已知每颗机动卫星需要巡视的目标卫星和巡视顺序的基础上，通过约束相对运动将巡视转化为交会问题，以转移时间矩阵作为变量，使用SQP算法优化求解规定任务时间内使总的共面脉冲最小的转移时间矩阵；S4：根据当前优先级的目标分配方案需要的异面与共面脉冲之和，继续利用智能优化算法对方案进行优化，得到新的方案向量后重复S2-S3，直至满足优化中止条件，进而得到巡视当前优先级目标消耗燃料最小的方案；S5：进行下一优先级的规划，根据各机动卫星已巡视的目标数量，保持各机动卫星分配到的当前优先级目标数量与已巡视目标数量之和大致相同，为当前优先级的分配方案向量设置约束条件，并重复S2-S4，获得当前优先级的巡视方案，直至所有优先级的目标都被规划；其中，若目标卫星共有m个优先级，则需将总的路径优化变成m次各优先级内部的路径优化；定义方案向量以代表当前优先级的目标卫星的分配方案，设待分配的目标卫星个数为n，机动卫星数量为q，p和y分别为n除以q之后的商与余数；为了在规划中，尽量保持每颗机动卫星巡视的目标卫星数量相同，则y颗机动卫星需要各自巡视p+1颗目标卫星，q-y颗机动卫星需要各自巡视p颗目标卫星；令方案向量中元素数量为q*n+q个，其中前q个元素指示每颗机动卫星需要巡视多少颗目标卫星，其服从0-1分布，第几个元素为1则表示第几颗机动卫星需要负责p+1颗目标卫星，第几个元素为0则表示第几颗机动卫星需要负责p颗目标卫星；接下来的n个元素表示第一颗机动卫星需要负责的目标卫星，其服从0-1分布，若为1则表示该目标由第一颗机动卫星巡视；其负责的目标卫星总数需要与前q个元素中的第一个元素相对应；后续的q-1*n个元素含义也相同，并且由于每一颗目标卫星只需要进行一次巡视，所以其对应位置只能出现一次“1”，其余皆为“0”；由选择的智能优化算法自行生成需要的初始分配方案向量群；步骤S3所述的求解规定任务时间内使总的共面脉冲最小的转移时间矩阵，具体过程如下：从初始轨道到转移轨道需要的共面脉冲如下式所示： 其中，r为初始轨道半径，a为转移轨道半长轴，Δθ为目标与机动卫星相位差，Δt为转移时间即目标到达交点需要的时间，也是机动卫星到达交点的时间；n0为初始轨道角速度，n为转移轨道角速度；步骤S4所述的智能优化算法为遗传算法，具体过程如下；由步骤S2-S3得到当前巡视方案需要的异面与共面脉冲之和，通过设置遗传算法的各项参数，包括初始种群数目、交叉和变异概率，选择已有方案中消耗燃料较小的部分来产生新的方案种群；再次重复步骤S2-S3，以获得当前巡视方案需要的脉冲之和，直至满足中止条件，获得经过优化后的当前优先级的巡视方案向量。

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百度查询： 北京航空航天大学 一种基于智能优化算法的多目标卫星巡视方案规划方法