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    基于改進(jìn)MOPSO算法的區(qū)域偵察彈性星座重構(gòu)方法

    2021-05-21 09:21:00王浩張占月張海濤姜平
    中國空間科學(xué)技術(shù) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:機(jī)動星座種群

    王浩,張占月,張海濤,姜平

    1. 航天工程大學(xué),北京 101400 2. 中國人民解放軍63601部隊,酒泉 732750

    星座中部分衛(wèi)星因故失效后重新調(diào)整星座構(gòu)型的措施稱為星座重構(gòu)[1],按重構(gòu)方式不同可分為在軌衛(wèi)星重構(gòu)和發(fā)射重構(gòu)。在軌衛(wèi)星重構(gòu)是利用星座中現(xiàn)有衛(wèi)星重新部署;發(fā)射重構(gòu)是通過發(fā)射新的衛(wèi)星提升受損星座性能。對區(qū)域偵察彈性星座的重構(gòu)方法進(jìn)行研究,可為偵察星座的建設(shè)提供參考。

    文獻(xiàn)[2-3]對在軌衛(wèi)星重構(gòu)方法進(jìn)行了研究,提出了一種基于Lambert理論的星座重構(gòu)方法,該方法采用Lambert轉(zhuǎn)移對衛(wèi)星進(jìn)行軌道機(jī)動,對機(jī)動過程中的速度增量進(jìn)行了優(yōu)化。文獻(xiàn)[4]對COMPASS導(dǎo)航星座的重構(gòu)方法進(jìn)行了研究,分別提出了利用低、中、高軌衛(wèi)星和臨近飛行器對失效星座進(jìn)行重構(gòu)的方法。文獻(xiàn)[5]對以電推進(jìn)方式進(jìn)行軌道機(jī)動的星座重構(gòu)方法進(jìn)行了研究,運用組合算法解決了在星座重構(gòu)過程中多星耦合機(jī)動的優(yōu)化問題。文獻(xiàn)[6]對全球?qū)Ш叫亲闹貥?gòu)方法進(jìn)行了研究,對受損星座中剩余衛(wèi)星采用軌道機(jī)動的方式,通過遺傳算法對調(diào)整衛(wèi)星的選取及調(diào)整后衛(wèi)星的相位進(jìn)行了優(yōu)化。文獻(xiàn)[7]對區(qū)域覆蓋星座的重構(gòu)方案進(jìn)行了研究,提出了保持軌道基本屬性和星座構(gòu)型的預(yù)置量軌道機(jī)動重構(gòu)方法。文獻(xiàn)[8]對導(dǎo)航星座的重構(gòu)方法進(jìn)行了研究,采取單顆鄰位衛(wèi)星機(jī)動、兩顆鄰位衛(wèi)星機(jī)動和全部衛(wèi)星機(jī)動的重構(gòu)策略,考慮重構(gòu)能量、重構(gòu)時間、能量消耗均衡度、星座的可恢復(fù)性、性能提升程度,建立了星座重構(gòu)優(yōu)化模型。文獻(xiàn)[9]對偵察星座的在軌重構(gòu)方法進(jìn)行了研究,考慮平均重訪時間、最大覆蓋時間,以及基于任務(wù)調(diào)度的覆蓋總時長指標(biāo),建立了重構(gòu)優(yōu)化模型,并提出了一種變量維數(shù)可變的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法,可有效求解重構(gòu)過程中機(jī)動衛(wèi)星和機(jī)動目標(biāo)位置耦合優(yōu)化問題。文獻(xiàn)[10]提出發(fā)射新衛(wèi)星和在軌衛(wèi)星機(jī)動相結(jié)合的重構(gòu)方法,通過發(fā)射衛(wèi)星和在軌衛(wèi)星機(jī)動形成一個新軌道面,對每顆衛(wèi)星的位置及重構(gòu)策略進(jìn)行了優(yōu)化,但并未考慮發(fā)射過程對重構(gòu)的影響。文獻(xiàn)[11]針對通信星座的重構(gòu)方法進(jìn)行了研究,采取在軌衛(wèi)星相位重置的方式進(jìn)行,以網(wǎng)絡(luò)傳輸速率和延遲作為優(yōu)化目標(biāo),建立了重構(gòu)優(yōu)化模型。

    目前對星座重構(gòu)方法的研究大多以在軌機(jī)動的方式對星座進(jìn)行重構(gòu),該方法具有成本低、重構(gòu)時間短的特點,在不考慮備份衛(wèi)星機(jī)動的情況下只能減少星座性能下降程度,難以徹底恢復(fù)原有星座性能,而發(fā)射衛(wèi)星重構(gòu)的成本較高,重構(gòu)時間與快速發(fā)射能力有關(guān),將兩者結(jié)合進(jìn)行重構(gòu)的方法研究較少。本文針對區(qū)域偵察星座重構(gòu)問題進(jìn)行研究,提出一種一箭多星發(fā)射和在軌衛(wèi)星相位機(jī)動相結(jié)合的星座重構(gòu)方法。首先對重構(gòu)評估指標(biāo)進(jìn)行分析,提出彈性指數(shù)作為星座彈性的評估指標(biāo),其次對一箭多星發(fā)射過程和在軌衛(wèi)星相位機(jī)動過程進(jìn)行分析,建立基于重構(gòu)時間和重構(gòu)成本最優(yōu)的重構(gòu)優(yōu)化模型。針對重構(gòu)優(yōu)化模型中的混合變量優(yōu)化問題,對傳統(tǒng)MOPSO算法進(jìn)行改進(jìn),通過變量轉(zhuǎn)化將離散優(yōu)化變量轉(zhuǎn)化為連續(xù)優(yōu)化變量,提出基于學(xué)習(xí)機(jī)制的種群更新策略,并將改進(jìn)的MOPSO算法應(yīng)用于重構(gòu)優(yōu)化模型求解過程。

    1 重構(gòu)性能評估指標(biāo)

    覆蓋指標(biāo)眾多,常用的覆蓋指標(biāo)有覆蓋率、最大重訪時間及空間分辨率,分別衡量星座對目標(biāo)空間維、時間維和質(zhì)量維的覆蓋能力[12]。最大重訪時間定義為目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的點連續(xù)兩次探測最大時間間隔的最大值,可通過網(wǎng)格點法計算[13]。本文選取最大重訪時間作為偵察星座覆蓋能力的度量指標(biāo)。

    重構(gòu)成本按重構(gòu)過程可分為發(fā)射的新衛(wèi)星成本和在軌衛(wèi)星機(jī)動成本,發(fā)射新衛(wèi)星的成本由衛(wèi)星載荷、總裝集成測試、運行控制、地面支持設(shè)備以及發(fā)射成本構(gòu)成,可利用小衛(wèi)星成本估計模型(small satellite cost model, SSCM)計算單顆衛(wèi)星的成本Csat[14]。衛(wèi)星在軌機(jī)動成本可通過衛(wèi)星機(jī)動所消耗的推進(jìn)劑質(zhì)量來衡量,對需機(jī)動的衛(wèi)星進(jìn)行編號,i為編號值,由火箭方程[15]可計算出衛(wèi)星i所消耗的推進(jìn)劑質(zhì)量mi,如下式所示。

    mi=m0(eΔvi/g0Isp-1)

    (1)

    式中:e為自然常數(shù);m0為衛(wèi)星質(zhì)量;Δvi為衛(wèi)星i機(jī)動所需速度增量;Isp=300 s為火箭發(fā)動機(jī)比沖;g0=9.8 m/s2為重力加速度。

    假設(shè)在軌衛(wèi)星機(jī)動消耗單位千克推進(jìn)劑的成本為Cm,則可計算出重構(gòu)總成本C。

    (2)

    式中:nsat為新發(fā)射的衛(wèi)星數(shù)量;nm為需進(jìn)行軌道機(jī)動的衛(wèi)星數(shù)量。

    重構(gòu)時間按重構(gòu)過程可分為發(fā)射過程時間和在軌衛(wèi)星機(jī)動時間。發(fā)射過程時間指新衛(wèi)星通過一箭多星發(fā)射進(jìn)入目標(biāo)軌道所需要的時間,不考慮新衛(wèi)星均勻部署到目標(biāo)相位的時間。在軌機(jī)動時間指在軌衛(wèi)星軌道機(jī)動到達(dá)目標(biāo)位置所需時間。兩個過程分步進(jìn)行,先發(fā)射衛(wèi)星形成新的軌道面,再對在軌剩余衛(wèi)星機(jī)動,保證即使衛(wèi)星發(fā)射失敗,原星座構(gòu)型保持不變,避免性能再度下降。重構(gòu)總時間T可表示為:

    T=tL+tphase

    (3)

    式中:tL為發(fā)射過程時間;tphase為在軌衛(wèi)星機(jī)動時間。

    彈性是衡量星座抗毀能力大小的指標(biāo),可通過星座受損后覆蓋能力下降程度來衡量[14]。本文更關(guān)注于覆蓋指標(biāo)中最大重訪時間的下降程度,將星座受損狀態(tài)定義為星座中單顆衛(wèi)星失效后最大重訪時間下降幅度最大所對應(yīng)的狀態(tài),定義彈性指數(shù)為星座從滿站位狀態(tài)到受損狀態(tài)的最大重訪時間下降幅度相對于滿站位狀態(tài)下最大重訪時間的比例,彈性指數(shù)E如下式所示。

    (4)

    式中:tn為星座滿站位狀態(tài)下的最大重訪時間;td為星座受損狀態(tài)下的最大重訪時間。

    2 基于一箭多星發(fā)射和在軌衛(wèi)星相位機(jī)動的星座重構(gòu)方法

    采用一箭多星發(fā)射和在軌衛(wèi)星相位機(jī)動相結(jié)合的方式對星座進(jìn)行重構(gòu),需要考慮兩個方面,一是如何確定重構(gòu)后星座的構(gòu)型;二是在軌衛(wèi)星如何通過相位機(jī)動到達(dá)目標(biāo)位置。兩者相互耦合,需要對問題解耦,首先對一箭多星發(fā)射過程和在軌衛(wèi)星相位機(jī)動過程進(jìn)行分析。

    2.1 一箭多星發(fā)射過程分析

    通過一箭多星快速發(fā)射形成新的軌道面是恢復(fù)星座性能的一種有效手段,發(fā)射任務(wù)流程如下:1)發(fā)射準(zhǔn)備階段:從發(fā)射任務(wù)下達(dá)開始到發(fā)射準(zhǔn)備工作完成。2)發(fā)射等待階段:發(fā)射準(zhǔn)備工作完成后等待發(fā)射窗口的過程。3)發(fā)射階段:從衛(wèi)星發(fā)射到進(jìn)入目標(biāo)軌道的過程。4)調(diào)相入軌階段:衛(wèi)星在目標(biāo)軌道上通過調(diào)相至目標(biāo)軌道相位。

    對發(fā)射過程分析之前,做如下假設(shè):

    1)采用機(jī)動發(fā)射方式。

    2)為節(jié)省發(fā)射成本和入軌成本,采用共面發(fā)射方式,單共切入軌方式。

    3)發(fā)射衛(wèi)星型號、載荷與在軌衛(wèi)星相同。

    為保證星座構(gòu)型的相對穩(wěn)定,發(fā)射新軌道面的半長軸和傾角與原星座一致,軌面內(nèi)衛(wèi)星均勻分布。發(fā)射過程如圖1所示,發(fā)射場經(jīng)緯度(λ0,φ0),機(jī)動發(fā)射車速度為Vvehicle,機(jī)動發(fā)射區(qū)域為以發(fā)射場為圓心的球面圓形區(qū)域,其半徑由機(jī)動發(fā)射車速度和發(fā)射準(zhǔn)備時間決定,由幾何關(guān)系可計算出機(jī)動發(fā)射區(qū)域的經(jīng)度范圍[λLmin,λLmax]和緯度范圍[φLmin,φLmax]。機(jī)動發(fā)射點L的經(jīng)緯度為(λL,φL),B點為L點天頂方向與目標(biāo)軌道的相交點,C點為入軌點,發(fā)射新軌道面升交點赤經(jīng)為Ωtar。以降軌發(fā)射為例,則從L點發(fā)射的等待時間tw為:

    ?(t)-λL,2π)-tp

    (5)

    式中:mod 表示對兩個數(shù)相除取余;Itar為發(fā)射新軌道面的傾角;?(t)為初始時刻t的格林尼治恒星時角;w′為J2項攝動下目標(biāo)軌道相對于地球的旋轉(zhuǎn)角速度;tp為發(fā)射準(zhǔn)備時間。

    同理,采用升軌發(fā)射,發(fā)射等待時間tw為:

    ?(t)-λL,2π)-tp

    (6)

    經(jīng)過tw+tp時后,火箭從機(jī)動發(fā)射點L發(fā)射,經(jīng)發(fā)射段飛行tf后到達(dá)入軌點C。已知發(fā)射地心角為αL,將火箭發(fā)射過程近似看做兩沖量的開普勒軌道,則發(fā)射軌道上發(fā)射點L的真近點角fL=π-αL,發(fā)射軌道上入軌點C真近點角fC=π,根據(jù)軌道力學(xué)知識可得L點和C點滿足下式[16]。

    (7)

    (8)

    式中:Re為地球半長軸,取6 378.14 km;eL為發(fā)射軌道偏心率;ρ為發(fā)射軌道半通徑;atar為目標(biāo)軌道半長軸。

    式(7)和式(8)聯(lián)立解得ρ、eL,進(jìn)一步求得發(fā)射軌道的半長軸aL:

    (9)

    根據(jù)真近點角與平近點角的關(guān)系,可求得發(fā)射點L的平近點角μL,則可計算出發(fā)射段的飛行時間tf:

    (10)

    式中:μe為地球引力常數(shù)。

    進(jìn)入目標(biāo)軌道后,新衛(wèi)星按重構(gòu)后的構(gòu)型均勻部署于軌道面內(nèi)。

    2.2 在軌衛(wèi)星相位機(jī)動過程分析

    假設(shè)原星座各軌道面內(nèi)衛(wèi)星均勻分布,對存在失效衛(wèi)星的軌道面內(nèi)剩余正常衛(wèi)星采取均勻相位的操作。如圖2所示,該軌道面內(nèi)衛(wèi)星6、7、8失效,剩余正常衛(wèi)星通過相位機(jī)動重新形成相位均勻的相對構(gòu)型。已知存在失效衛(wèi)星的軌道面數(shù)為I,按升交點赤經(jīng)大小進(jìn)行編號,i=1,2,…,I為編號值,軌道面內(nèi)的衛(wèi)星按緯度幅角大小進(jìn)行編號,j為編號值。第i個軌道面內(nèi)第1顆衛(wèi)星的緯度幅角為Mi,1,則該軌道面內(nèi)第j顆衛(wèi)星的緯度幅角為Mi,j,如下式所示。

    (11)

    式中:Qi為第i個失效軌道面內(nèi)原衛(wèi)星總數(shù)。

    圖2 在軌衛(wèi)星均勻相位Fig.2 On-orbit satellites uniform phase

    除去失效衛(wèi)星后,重新按緯度幅角大小進(jìn)行編號,k為編號值,則該軌道面上第k顆正常衛(wèi)星的緯度幅角為Mi,k。

    均勻相位可采用高軌調(diào)相和低軌調(diào)相方法進(jìn)行。高軌調(diào)相過程如圖3所示,衛(wèi)星1從當(dāng)前相位移動到目標(biāo)位置,調(diào)相方式為衛(wèi)星進(jìn)入比目標(biāo)軌道半長軸大的調(diào)相軌道,利用兩個軌道的周期不同,逐漸減小衛(wèi)星1和目標(biāo)位置的相位差。具體實施方式為:衛(wèi)星1首先沿速度方向加速進(jìn)入調(diào)相軌道,在調(diào)相軌道運行一定圈數(shù)后到達(dá)目標(biāo)位置時,再施加一個沿速度反方向的沖量進(jìn)入目標(biāo)軌道。低軌調(diào)相過程與此相反。當(dāng)調(diào)相時間固定時,調(diào)相所需速度增量與衛(wèi)星相位調(diào)整量成正比,當(dāng)相位調(diào)相量ΔM∈(0,180]時,采用低軌調(diào)相所需速度增量更小,當(dāng)ΔM∈(180,360)時,采用高軌調(diào)相所需速度增量更小。

    圖3 高軌調(diào)相Fig.3 High orbit phase adjustment

    均勻相位后第i個軌道面第1顆衛(wèi)星的緯度幅角為Ki,1,則該軌道面第k顆衛(wèi)星的緯度幅角為Ki,k,如下式所示。

    k=1,2,…,Qi-Si

    (12)

    式中:Si為第i個軌道面內(nèi)失效衛(wèi)星數(shù)量。

    第i個軌道面第k顆衛(wèi)星相位調(diào)整量為ΔMi,k=Ki,k-Mi,k。當(dāng)ΔMi,k∈(0,180]時,采用低軌調(diào)相,當(dāng)ΔMi,k∈(180,360)時,采用高軌調(diào)相。

    (13)

    (14)

    式中:Torbit為失效軌道周期。

    若采用高軌調(diào)相,同理可得調(diào)相時間和調(diào)相所需速度。

    (15)

    (16)

    由式(1)和式(2)可計算出所有失效軌道面上正常衛(wèi)星機(jī)動所需成本Cn為:

    (17)

    調(diào)相階段所需總時間tphase為:

    i=1,2,…,I;k=1,2,…,Qi-Si

    (18)

    2.3 基于重構(gòu)時間最優(yōu)的重構(gòu)優(yōu)化模型

    以恢復(fù)原有星座性能為目的,要求重構(gòu)時間最短,建立重構(gòu)優(yōu)化模型,該模型主要應(yīng)用于應(yīng)急狀態(tài)下的重構(gòu)任務(wù)。共存在5+I個優(yōu)化變量:發(fā)射形成的新軌道面內(nèi)衛(wèi)星數(shù)S,機(jī)動發(fā)射點經(jīng)度λL,發(fā)射點緯度φL,新軌道面的升交點赤經(jīng)Ω以及軌道面內(nèi)第1顆衛(wèi)星的緯度幅角M0,第i個失效軌道面相位均勻后第1顆衛(wèi)星的緯度幅角Ki,0(i=1,2,…,I)。

    優(yōu)化目標(biāo):

    min (F,T,E)

    (19)

    式中:F為星座對目標(biāo)區(qū)域的最大重訪時間。

    優(yōu)化變量:

    x=(S,λL,φL,Ω,M0,Ki,0)

    (20)

    約束條件:

    1)為保證機(jī)動發(fā)射點能夠發(fā)射目標(biāo)軌道的衛(wèi)星,機(jī)動發(fā)射點的緯度φL需滿足:

    φL≤itar

    (21)

    2)由于機(jī)動發(fā)射區(qū)域為球面圓區(qū)域,機(jī)動發(fā)射車速率為Vvehicle,發(fā)射準(zhǔn)備時間為tp,機(jī)動發(fā)射點的經(jīng)緯度除滿足邊界約束外,還需滿足:

    (22)

    式中:β為機(jī)動發(fā)射點與發(fā)射場的地心夾角。

    3)在軌衛(wèi)星機(jī)動過程中,當(dāng)ΔMi,k∈(0,180]時,優(yōu)先選擇低軌調(diào)相機(jī)動,調(diào)相軌道半長軸ai,k需高于低軌調(diào)相所允許的最小軌道半長軸。若不滿足,則選擇高軌調(diào)相。

    ai,k≥Rx

    (23)

    式中:Rx為低軌調(diào)相所允許的最小軌道半長軸,一般取6 678 km;ai,k為第i個失效軌道面第k顆正常衛(wèi)星的調(diào)相軌道半長軸。

    2.4 基于重構(gòu)成本最優(yōu)的重構(gòu)優(yōu)化模型

    重構(gòu)目的為最小重構(gòu)成本恢復(fù)原有星座性能,適用于常規(guī)場景下的重構(gòu)任務(wù),建立星座重構(gòu)優(yōu)化模型。模型中的優(yōu)化變量、約束條件及優(yōu)化步驟與基于時間最優(yōu)的重構(gòu)優(yōu)化模型類似,不再敘述。

    優(yōu)化目標(biāo):

    min(F,C,E)

    (24)

    添加約束條件:

    1)發(fā)射過程優(yōu)先選用降軌發(fā)射,當(dāng)發(fā)射時機(jī)不滿足降軌發(fā)射時,即降軌發(fā)射等待時間tw<0,表明無降軌發(fā)射時機(jī),則選擇升軌發(fā)射。

    2)規(guī)定重構(gòu)最大時長為Tmax,則重構(gòu)總時間小于重構(gòu)最大時長。

    T

    (25)

    3 改進(jìn)的MOPSO算法

    傳統(tǒng)的多目標(biāo)算法對離散變量優(yōu)化時多采取圓整和轉(zhuǎn)化為約束條件的操作方法,而星座構(gòu)型問題的離散變量一般為衛(wèi)星數(shù)量和軌道面數(shù),與軌道參數(shù)一同確定星座構(gòu)型,共同影響星座的性能。若采取去圓整的方法將導(dǎo)致初期進(jìn)化階段衛(wèi)星數(shù)量和軌道面數(shù)變化太快,無法對變量空間進(jìn)行充分搜索,遺漏最優(yōu)解。星座問題的強(qiáng)非線性導(dǎo)致約束條件越復(fù)雜越難得到最優(yōu)解,將整數(shù)變量轉(zhuǎn)化為約束條件加大了算法的收斂難度。針對這些問題,本文提出一種改進(jìn)的MOPSO算法,首先通過變量轉(zhuǎn)化法將離散變量轉(zhuǎn)化為連續(xù)變量進(jìn)行處理,其次利用約束支配關(guān)系將約束融入優(yōu)化過程中,之后對種群進(jìn)行Pereto支配排序,依據(jù)排序等級及擁擠度構(gòu)建優(yōu)勢子種群集合,種群中其余粒子向優(yōu)勢粒子學(xué)習(xí),算法流程如圖4所示。

    圖4 MOPSO算法流程Fig.4 MOPSO algorithm flow chart

    建立多目標(biāo)優(yōu)化模型,如下式所示。

    min(f1(x),f2(x),…,fn(x))

    (26)

    (27)

    式中:f(x)為優(yōu)化目標(biāo);x為優(yōu)化變量;g(x)為不等式約束條件;h(x)為等式約束條件;n,m,p分別為編號值;M為不等式約束個數(shù);P為等式約束個數(shù)。

    3.1 約束處理

    優(yōu)化算法常采用約束違反度cv來衡量解違反約束的程度,如下式所示,約束違反度越大,表明該解的適應(yīng)度越差。

    (28)

    式中:ε為等式約束容忍值。

    針對基于Pareto支配的多目標(biāo)優(yōu)化算法,通過約束支配關(guān)系可處理算法中目標(biāo)與約束之間的關(guān)系。加入約束后支配關(guān)系如下[17],對于任意兩個解xa、xb,當(dāng)xaPareto支配xb時,需滿足以下條件之一:

    1)xa是可行解,xb是不可行解。

    2)xa、xb都是不可行解,但cv(xa)

    3)xa、xb都是可行解,xaPareto支配xb。

    3.2 變量轉(zhuǎn)換

    變量轉(zhuǎn)換是一種利用映射關(guān)系將多種不同變量轉(zhuǎn)換為同一類型變量的方法,從而有利于優(yōu)化過程中對變量進(jìn)行操作,常見的兩種變量為離散變量和連續(xù)變量。將轉(zhuǎn)化后的變量稱為名義變量,連續(xù)變量的轉(zhuǎn)化關(guān)系如下[18]:

    xr=a+bxk

    (29)

    式中:xr為連續(xù)變量;a、b為實數(shù);xk為名義變量,xk∈(0,1)。例如xr∈[2,7],則可通過名義變量表示為xr=2+5xk。

    離散變量的轉(zhuǎn)化關(guān)系如下[18]:

    xI=c+d·floor(xk)

    (30)

    式中:xI為離散變量;c、d為整數(shù)。例如xI∈[1,5],則可通過名義變量表示為xI=1+floor(4xk)。

    3.3 基于學(xué)習(xí)機(jī)制的種群更新策略

    傳統(tǒng)MOPSO算法需要建立外部檔案,保存粒子的歷史信息,操作復(fù)雜。本文提出基于學(xué)習(xí)機(jī)制的種群更新策略,只對當(dāng)代粒子進(jìn)行操作,增強(qiáng)了算法的收斂性。策略分為兩步,第一步構(gòu)建優(yōu)勢子種群。根據(jù)Pareto等級和擁擠距離選擇優(yōu)勢粒子構(gòu)建子種群方法如下:假設(shè)優(yōu)勢子種群的粒子個數(shù)為N1(N1

    第二步對種群中其余N-N1粒子進(jìn)行學(xué)習(xí)操作,粒子i學(xué)習(xí)過程如下:1)隨機(jī)選擇優(yōu)勢子種群中的一個優(yōu)勢粒子。2)粒子i向該優(yōu)勢粒子進(jìn)行學(xué)習(xí),使得種群逐漸靠近真實的最優(yōu)解集。參考PSO算法中粒子速度和位置更新策略對種群進(jìn)行更新,用該優(yōu)勢粒子替代歷史最優(yōu)粒子,用所有優(yōu)勢粒子的平均值代替全局最優(yōu)粒子。速度更新公式為:

    (31)

    位置更新公式為:

    xi+1=xi+vi+1

    (32)

    對更新后的種群粒子進(jìn)行變異操作,以保證種群探索新粒子的能力,一般采用多項式變異。合并原種群和更新后的種群,進(jìn)行精英選擇,構(gòu)成新種群參與下一代進(jìn)化。

    4 仿真校驗

    仿真時間為2021-01-01 00:00:00—2021-01-02 00:00:00,通過STK和MATLAB聯(lián)合進(jìn)行仿真。原星座參數(shù):軌道高度為500 km,軌道傾角為86°,3個軌道面升交點赤經(jīng)分別為50°、108°、228°,每個軌道內(nèi)8顆衛(wèi)星均勻分布,3個軌道面第1顆衛(wèi)星的緯度幅角分別為34°、40°、20°。每個軌道面存在2顆失效衛(wèi)星,軌道參數(shù)如表1所示。

    表1 失效衛(wèi)星軌道參數(shù)

    經(jīng)STK計算,可得星座滿站位狀態(tài)下對某一區(qū)域的最大重訪時間為2.797 4×104s,彈性指數(shù)為0.48。在受損狀態(tài)下,星座對區(qū)域的最大重訪時間為3.97×104s,彈性指數(shù)為0.09。

    設(shè)置初始參數(shù)如下:發(fā)射場經(jīng)緯度值(100.5,41.1),機(jī)動發(fā)射車速度88 km/h,發(fā)射準(zhǔn)備時間tp=2 h,則機(jī)動發(fā)射點經(jīng)度值范圍[98.4,102.5],緯度值范圍[39.50,42.68]。衛(wèi)星總質(zhì)量m0=120 kg,在軌衛(wèi)星機(jī)動消耗單位千克推進(jìn)劑的成本Cm=200美元,火箭最大搭載量1 t,發(fā)射地心角αL=10°。在軌衛(wèi)星機(jī)動階段原失效衛(wèi)星運行圈數(shù)l=5。

    建立基于重構(gòu)時間最優(yōu)的重構(gòu)優(yōu)化模型,并通過改進(jìn)的MOPSO算法求解,得到的Pareto解集如圖5所示,圖6為Pareto解集的最大重訪時間與彈性指數(shù)的關(guān)系。

    圖5 Pareto解集(時間最優(yōu))Fig.5 Pareto solution set(time optimal)

    圖6 Pareto解集的最大重訪時間與彈性指數(shù)的關(guān)系(時間最優(yōu))Fig.6 The maximum revisiting time and the elastic index of the pareto solution(time optimal)

    如圖6所示,陰影部分為重構(gòu)后星座大于原有星座性能的重構(gòu)方案,箭頭所指的重構(gòu)方案的重構(gòu)時間最短,為51 711 s,為重構(gòu)時間最優(yōu)方案。具體發(fā)射方案為需要發(fā)射6顆衛(wèi)星,機(jī)動發(fā)射點經(jīng)緯度值為(100.53,40.68),發(fā)射的新軌道面升交點赤經(jīng)為112.32°,面內(nèi)第1顆衛(wèi)星的緯度幅角為49.54°。在軌衛(wèi)星相位機(jī)動方案為:均勻相位后3個失效軌道面內(nèi)第1顆衛(wèi)星的相位分別為32.75°、11.18°、29.03°。重構(gòu)后星座對該區(qū)域的最大重訪時間為2.772 2×104s,彈性指數(shù)為0.047,均優(yōu)于原星座滿站位狀態(tài)下的指標(biāo)值,滿足重構(gòu)要求。

    以重構(gòu)成本作為優(yōu)化目標(biāo),建立基于重構(gòu)成本最優(yōu)的重構(gòu)優(yōu)化模型。規(guī)定最大重構(gòu)時長為1天,得到的Pareto解集如圖7所示,圖8為Pareto解集的最大重訪時間與彈性指數(shù)的關(guān)系。

    圖7 Pareto解集(成本最優(yōu))Fig.7 Pareto solution set(cost optimal)

    圖8 Pareto解集的最大重訪時間與彈性指數(shù)的關(guān)系(成本最優(yōu))Fig.8 The maximum revisiting time and the elastic index of the pareto solution(cost optimal)

    如圖8所示,陰影部分為重構(gòu)后星座大于原有星座性能的重構(gòu)方案,箭頭所指的重構(gòu)方案重構(gòu)成本最少,為1.09×105美元。具體發(fā)射方案為需發(fā)射4顆衛(wèi)星,機(jī)動發(fā)射點經(jīng)緯度值為(101.85,40.82),形成的新軌道面升交點赤經(jīng)為177.46°,面內(nèi)第1顆衛(wèi)星的緯度幅角為154.57°。在軌衛(wèi)星相位機(jī)動方案為:均勻相位后3個失效軌道面內(nèi)第1顆衛(wèi)星的相位分別為32.06°、49.57°、35.77°,重構(gòu)后星座對區(qū)域的最大重訪時間為2.723 6×104s,彈性指數(shù)為0.13,均優(yōu)于原星座滿站位狀態(tài)下的指標(biāo)值,滿足重構(gòu)要求。

    5 結(jié)束語

    本文對區(qū)域偵察彈性星座的重構(gòu)問題進(jìn)行了研究,提出了基于MOPSO的區(qū)域偵察彈性星座重構(gòu)方法,并應(yīng)用于某一受損星座的重構(gòu)優(yōu)化中。結(jié)果表明提出的方法及算法可有效解決重構(gòu)時間最優(yōu)和重構(gòu)成本最優(yōu)兩類區(qū)域偵察彈性星座的重構(gòu)問題。同時該方法也可拓展應(yīng)用于通信、導(dǎo)航等星座的重構(gòu)任務(wù),只需將性能指標(biāo)替換為通信、導(dǎo)航任務(wù)所關(guān)注的指標(biāo)即可。本文僅分析了在軌衛(wèi)星相位機(jī)動情況,除此機(jī)動方式之外,結(jié)合軌面間機(jī)動和發(fā)射考慮的重構(gòu)方法可進(jìn)一步進(jìn)行研究。

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