分布式協(xié)同微納遙感星群的智能控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

劉付成，韓飛，韓宇，武海雷，李木子，史可懿

分布式協(xié)同微納遙感星群的智能控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

劉付成1，韓飛2，3，韓宇2，3，武海雷2，3，李木子2，3，史可懿4

（1.上海航天技術(shù)研究院，上海 201109；2.上海航天控制技術(shù)研究所，上海 201109；3.上海市空間智能控制技術(shù)重點(diǎn)實驗室，上海 201109；4.西安電子科技大學(xué) 通信工程學(xué)院，陜西 西安 710071）

近年來，國內(nèi)外微納遙感星座發(fā)展不斷加速，通過高頻重訪大幅提升了對地觀測的時間分辨率，但是由于單顆微納衛(wèi)星觀測能力受限，難以滿足多源同步與融合、高品質(zhì)、大幅寬等數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。為此，將星座與星簇相結(jié)合，以星座化分布滿足高時間分辨率需求，以星座節(jié)點(diǎn)上的星簇協(xié)同觀測獲取多源、高品質(zhì)、寬幅數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于微納衛(wèi)星的分布式協(xié)同遙感系統(tǒng)，是兼顧上述遙感應(yīng)用需求的有效途徑。智能分布式協(xié)同控制是該系統(tǒng)的核心關(guān)鍵，為此，必須研究解決星座+星簇大規(guī)模動態(tài)微納遙感星群控制系統(tǒng)的分布協(xié)同自主導(dǎo)航、智能運(yùn)動規(guī)劃與控制、智能健康預(yù)測與管理、智能組網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)難題。在梳理分析國內(nèi)外分布式微納遙感系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，給出分布式協(xié)同微納遙感星群的概念內(nèi)涵，分析其特有的四方面難題，梳理總結(jié)相關(guān)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢，以期為后續(xù)該方向的研究起到一定的借鑒作用。

分布式協(xié)同遙感；自主導(dǎo)航；智能規(guī)劃控制；智能健康管理；智能組網(wǎng)

0　引言

經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，我國已經(jīng)形成“風(fēng)云”［1］、 “海洋”［2］、“高分”［3］等為代表的氣象、海洋和陸地等全系列遙感衛(wèi)星體系。未來智慧城市、防災(zāi)減災(zāi)、生態(tài)環(huán)保等更廣泛、更便捷的遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用需求，使得空間對地觀測系統(tǒng)不僅需要實現(xiàn)小時級快速過頂?shù)母邥r效應(yīng)急觀測，而且要求過頂時實現(xiàn)更多目標(biāo)、更大幅寬、更多角度、更長時間的高效能靈活觀測。近年來，國內(nèi)外廣泛建設(shè)的基于微納衛(wèi)星的遙感星座，通過微納遙感衛(wèi)星的批量化研制和全球軌道分散部署，可在有效約束成本的同時大幅縮短重訪周期，從而滿足高時效應(yīng)急觀測需求。但是，每次過頂仍然采用單星觀測，受限于微納衛(wèi)星資源受限下的有限觀測能力，微納遙感星座無法滿足高效能靈活觀測的需求。

針對該問題，本文將高重訪星座和自主協(xié)同星簇相結(jié)合，提出基于微納衛(wèi)星的分布式協(xié)同遙感星群系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過全球星座的軌道分布，實現(xiàn)小時級快速重訪；通過星座節(jié)點(diǎn)上星簇的多星自主協(xié)同，實現(xiàn)多視場、多角度、多譜段的多模式協(xié)同觀測；通過多源異質(zhì)數(shù)據(jù)融合提升微納衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)品質(zhì)，彌補(bǔ)微納衛(wèi)星單星觀測能力的不足。同時，兼顧高時效、高效能觀測需求，代表未來空間對地觀測系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。

分布式協(xié)同微納遙感星群存在衛(wèi)星成員數(shù)量眾多、空間分布關(guān)系復(fù)雜時變、協(xié)同觀測模式復(fù)雜多樣等特點(diǎn)，不能僅依賴傳統(tǒng)地面測控，必須具備極強(qiáng)的智能分布式協(xié)同控制能力，由此帶來大規(guī)模動態(tài)星群控制系統(tǒng)的分布協(xié)同自主導(dǎo)航、智能規(guī)劃與控制、智能健康預(yù)測與管理、智能組網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)難題。

本文第1章首先介紹了對國內(nèi)外微納遙感系統(tǒng)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢的調(diào)研分析，明確分布式協(xié)同微納遙感星群系統(tǒng)是未來的發(fā)展趨勢，并對該系統(tǒng)的總體方案進(jìn)行闡述，結(jié)合星群控制系統(tǒng)特點(diǎn)，提出4個關(guān)鍵技術(shù)難題。第2～5章對分布式協(xié)同微納遙感星群控制系統(tǒng)的分布協(xié)同自主導(dǎo)航、智能規(guī)劃與控制、智能健康預(yù)測與管理、智能組網(wǎng)四方面關(guān)鍵技術(shù)難題的具體內(nèi)涵分別進(jìn)行介紹，進(jìn)而梳理總結(jié)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，并在論文最后進(jìn)行總結(jié)，為分布式協(xié)同遙感星群控制系統(tǒng)的后續(xù)研究提供參考。

1　分布式協(xié)同微納遙感星群

1.1　國內(nèi)外微納遙感系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

國際上一般將質(zhì)量在100～500 kg的衛(wèi)星定義為小衛(wèi)星，10～100 kg的衛(wèi)星定義為微衛(wèi)星，1～ 10 kg的衛(wèi)星定義為納衛(wèi)星。近年來，微納衛(wèi)星以較小的體積質(zhì)量、較低的研制成本、靈活的發(fā)射方式，以及豐富的在軌模式，在衛(wèi)星領(lǐng)域取得迅猛的發(fā)展?；谖⒓{衛(wèi)星構(gòu)建全球遙感星座，具有短時間快速重訪、系統(tǒng)成本有效可控等優(yōu)點(diǎn)，成為當(dāng)前國內(nèi)外遙感領(lǐng)域的重要發(fā)展方向［4-5］，也成為商業(yè)航天最先進(jìn)入的領(lǐng)域，國內(nèi)外目前已有多個微小衛(wèi)星遙感星座完成初期部署［6-19］。

美國Planet公司是較早實現(xiàn)微納光學(xué)遙感衛(wèi)星規(guī)?；圃旌瓦\(yùn)營的機(jī)構(gòu)，也是目前國際領(lǐng)域最大的商業(yè)遙感數(shù)據(jù)服務(wù)運(yùn)營商。該公司建設(shè)的鴿群星座是目前全球最大規(guī)模的遙感衛(wèi)星星座［6］，自2014年發(fā)射至今，已形成了200余顆衛(wèi)星的星座規(guī)模。鴿群星座一天就能對全球遙感影像進(jìn)行一次全面更新，充分體現(xiàn)了微納衛(wèi)星星座快速重訪、成本可控的明顯優(yōu)勢。SkySat衛(wèi)星星座［7-8］是目前衛(wèi)星數(shù)量最多的亞米級高分辨率衛(wèi)星星座，具備高清視頻成像能力，并可為用戶提供目標(biāo)區(qū)域動態(tài)變化信息的高時效性圖像和視頻數(shù)據(jù)，體現(xiàn)了微小衛(wèi)星星座應(yīng)用的多樣化靈活觀測、功能集成的明顯優(yōu)勢。

2015年來，我國在衛(wèi)星遙感領(lǐng)域也由傳統(tǒng)的單星作戰(zhàn)向協(xié)同組網(wǎng)轉(zhuǎn)變。長光衛(wèi)星技術(shù)有限公司發(fā)射和運(yùn)營的“吉林一號”衛(wèi)星星座［15］是國內(nèi)目前規(guī)模最大的光學(xué)遙感衛(wèi)星星座。截至2021年9月19日，“吉林一號”衛(wèi)星星座目前在軌運(yùn)行29顆衛(wèi)星，高分衛(wèi)星可條帶拼接、立體成像，視頻星可靈巧成像，具備豐富的多模式成像能力。國內(nèi)高景星座［16］、珠海一號［17］、千乘星座、海絲星座等紛紛提出了建設(shè)光學(xué)/合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）混編遙感微納衛(wèi)星星座的計劃，不斷豐富數(shù)據(jù)獲取手段，提升星座內(nèi)多譜段觀測能力。鴿群和吉林一號拍攝圖像如圖1所示。

圖1　鴿群星座拍攝的圖像與吉林一號拍攝的圖像

除建立微納遙感星座外，通過微納衛(wèi)星編隊飛行也是豐富對地遙感觀測手段的一個重要途徑。目前各國實現(xiàn)的編隊飛行大部分在同一軌道面，衛(wèi)星數(shù)量在2～4顆。例如美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）發(fā)射的地球觀測衛(wèi)星（EO-1）與陸地衛(wèi)星（Landsat-7）實現(xiàn)粗略雙星編隊飛行［20］，是第一個實際的衛(wèi)星集群飛行任務(wù)。該集群的任務(wù)是獲取相同地面目標(biāo)的圖像，以對兩星的成像系統(tǒng)進(jìn)行科學(xué)對照。德國維爾茨堡大學(xué)主持開展的NetSat項目［21］對4顆皮衛(wèi)星的在軌分布式協(xié)同控制等技術(shù)開展研究，前期已對衛(wèi)星在軌通信、自主位姿測定和控制進(jìn)行了驗證，未來該項目還計劃通過4顆衛(wèi)星聯(lián)合觀測實現(xiàn)地球表面立體攝影測量技術(shù)，建立目標(biāo)的3D模型。

總結(jié)國內(nèi)外微納遙感系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀，可以得出：

盡管星座布局的微納衛(wèi)星遙感系統(tǒng)星座可以大幅縮短重訪周期，滿足了高時效應(yīng)急觀測需求，但受限于微納衛(wèi)星有限觀測能力，還不能滿足高效能靈活觀測的需求。而現(xiàn)有的衛(wèi)星編隊的遙感系統(tǒng)又不能實現(xiàn)快速重訪的需求。因此，兼顧高時效、高效能的觀測模式是未來空間對地觀測系統(tǒng)的重要發(fā)展方向。

1.2　分布式協(xié)同微納遙感星群系統(tǒng)概述

針對現(xiàn)有微納遙感系統(tǒng)存在的對地觀測效能受到微納衛(wèi)星能力限制的問題，本文提出星座+星簇構(gòu)型的基于微納衛(wèi)星的分布式協(xié)同遙感星群。通過星座組網(wǎng)實現(xiàn)全球小時級快速重訪，星座內(nèi)每一個節(jié)點(diǎn)為一個星簇，星簇由多顆攜帶不同載荷的微納衛(wèi)星組成，根據(jù)不同觀測任務(wù)需求，星簇內(nèi)衛(wèi)星自由組合、自主協(xié)同實現(xiàn)分布式對地觀測。

系統(tǒng)具備自主運(yùn)行和智能協(xié)同任務(wù)響應(yīng)能力，在收到地面目標(biāo)的觀測指令后，根據(jù)觀測地點(diǎn)經(jīng)緯度范圍、觀測時刻、各節(jié)點(diǎn)軌道過頂情況、衛(wèi)星姿態(tài)側(cè)擺角度范圍，規(guī)劃選擇執(zhí)行任務(wù)的對應(yīng)節(jié)點(diǎn)星簇，任務(wù)星簇收到指令后，成員星通過軌道機(jī)動實現(xiàn)不同星簇軌道構(gòu)型間的重構(gòu)切換，可實現(xiàn)多目標(biāo)同步、多視場拼接、長時間接力凝視、多譜段同步、多角度同步、同區(qū)域同步等協(xié)同觀測模式，提升空間覆蓋性、時間覆蓋性和譜段覆蓋性，并可通過多源異質(zhì)數(shù)據(jù)融合提升微納衛(wèi)星遙感品質(zhì)。分布式協(xié)同微納遙感星群總體思路如圖2所示。

圖2　星座+星簇分布式協(xié)同微納遙感星群

以星座+星簇模式構(gòu)建的分布式協(xié)同遙感星群與傳統(tǒng)的衛(wèi)星編隊任務(wù)不同，衛(wèi)星成員數(shù)量眾多、空間分布復(fù)雜時變、協(xié)同任務(wù)復(fù)雜多樣、相對運(yùn)動關(guān)系復(fù)雜，由此帶來長期自主安全運(yùn)行、面向任務(wù)自主重構(gòu)控制、面向復(fù)雜系統(tǒng)的高可靠性、協(xié)同信息網(wǎng)絡(luò)交互四方面能力需求，對分布式協(xié)同遙感星群控制系統(tǒng)提出協(xié)同自主導(dǎo)航、智能規(guī)劃控制、智能健康管理、智能組網(wǎng)四方面關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。分布式協(xié)同遙感星群智能控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)如圖3所示。

圖3　分布式協(xié)同遙感星群智能控制系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)

1）分布式協(xié)同自主導(dǎo)航技術(shù)

大規(guī)模星群典型特征為成員衛(wèi)星數(shù)目巨大，傳統(tǒng)依賴于地面站的測控方式將導(dǎo)致信息傳輸量顯著增加，地面測控站的負(fù)擔(dān)急劇加重。除此之外，依賴地面站或全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System，GNSS）導(dǎo)航衛(wèi)星會增加星座內(nèi)衛(wèi)星在遇到干擾或者通信導(dǎo)航系統(tǒng)故障時的安全風(fēng)險，減弱航天器的生存能力，影響星座組網(wǎng)功能，極端情況導(dǎo)致密集分布衛(wèi)星存在碰撞風(fēng)險。因此，大規(guī)模星群需要具備無外部系統(tǒng)支持下的長期自主導(dǎo)航能力。與利用地基觀測站點(diǎn)和天基導(dǎo)航星座的導(dǎo)航方式相比，自主導(dǎo)航只需依靠航天器自身攜帶的敏感器，保證了巨型星座對自主性和安全性的需求。

2）智能協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃與控制技術(shù)

分布式協(xié)同微納遙感星群的成員數(shù)量多、分布緊密，易于空間失效衛(wèi)星或空間碎片發(fā)生碰撞，要求微納星群具備碰撞威脅應(yīng)急規(guī)避能力；在抗震救災(zāi)、森林火災(zāi)等應(yīng)急救援任務(wù)中，星群構(gòu)型要能夠靈活切換以實現(xiàn)區(qū)域觀測增強(qiáng)，要求遙感觀測星群具備構(gòu)型變換能力；此外，星群中單顆衛(wèi)星可靠性比較低，星群存在局部衛(wèi)星失效風(fēng)險，要求遙感觀測星群具備局部衛(wèi)星失效條件下的構(gòu)型重構(gòu)能力。因此，分布式協(xié)同微納遙感星群需要具備機(jī)動規(guī)避和構(gòu)型變換能力，解決多約束構(gòu)型變換協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃以及協(xié)同運(yùn)動控制等關(guān)鍵技術(shù)問題。

3）集群衛(wèi)星智能健康管理技術(shù)

分布式協(xié)同微納遙感星群衛(wèi)星規(guī)模龐大，衛(wèi)星上各分系統(tǒng)均為小型化設(shè)計，且集成度較高，星上故障概率大大增加。控制系統(tǒng)作為衛(wèi)星重要的子系統(tǒng)，配置了復(fù)雜的敏感器、執(zhí)行器和控制器，存在較高的故障風(fēng)險。若集群內(nèi)一個衛(wèi)星控制系統(tǒng)發(fā)生故障，其軌道姿態(tài)發(fā)生漂移，極易引發(fā)集群內(nèi)鏈?zhǔn)脚鲎驳臍顼L(fēng)險，甚至形成大量低軌碎片，對空間環(huán)境造成極大影響。因此，亟須對集群衛(wèi)星的控制系統(tǒng)進(jìn)行智能健康管理，傳統(tǒng)的基于傳感器的故障診斷技術(shù)不能充分滿足其可靠性要求，通過智能系統(tǒng)對故障的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測，對衛(wèi)星的壽命進(jìn)行估計，將判斷節(jié)點(diǎn)遷移，為失效衛(wèi)星預(yù)留壽命末期離軌的時間，避免集群系統(tǒng)內(nèi)其他衛(wèi)星受到失效衛(wèi)星的干擾，最大限度地保證集群系統(tǒng)任務(wù)效能。集群衛(wèi)星控制系統(tǒng)智能健康管理技術(shù)面向復(fù)雜的分布式協(xié)同遙感星群，可以極大地降低集群系統(tǒng)失效風(fēng)險，提高系統(tǒng)在軌安全運(yùn)行能力。

4）面向協(xié)同控制的智能組網(wǎng)技術(shù)

分布式協(xié)同微納遙感星群協(xié)同控制系統(tǒng)在導(dǎo)航、規(guī)劃、控制求解計算時涉及區(qū)域協(xié)同的復(fù)雜信息交互，求解速度和能力均受到星間組網(wǎng)路由的約束。星間自組織網(wǎng)絡(luò)需要突破以業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的現(xiàn)狀，向面向協(xié)同智能導(dǎo)航控制任務(wù)需求的智能組網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，為多星協(xié)同導(dǎo)航信息交互、分布式控制求解數(shù)據(jù)傳輸提供信息通路。然而，集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)固有的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時變、單星資源受限、通信時延長、易受干擾等特性，給高效路由方法設(shè)計帶來了挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)天基/地基遙感網(wǎng)絡(luò)需預(yù)先規(guī)劃，不能快速響應(yīng)隨遇任務(wù)需求，難以應(yīng)對故障、干擾等突發(fā)情況，端到端的時延、吞吐量等性能無法保障。面向分布式協(xié)同遙感星群協(xié)同導(dǎo)航、規(guī)劃控制信息交互數(shù)據(jù)傳輸需求，設(shè)計自組織、智能化的集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由方法，滿足傳輸路徑的時間約束及自主構(gòu)建需求。

2　分布協(xié)同自主導(dǎo)航技術(shù)

2.1　問題分析

智能分布協(xié)同對地觀測系統(tǒng)實際由大規(guī)模星座和若干緊密星簇組成，其自主導(dǎo)航既涉及大規(guī)模星座的長期高精度自主導(dǎo)航，又涉及緊密星簇內(nèi)多星間的自主相對導(dǎo)航。

在大規(guī)模星座的長期高精度自主導(dǎo)航方面，傳統(tǒng)星座采用基于分時星間測距的自主導(dǎo)航方法，每顆衛(wèi)星分配一定時間（典型如1.5 s）實現(xiàn)對相鄰衛(wèi)星的星間測距。在星座節(jié)點(diǎn)數(shù)量過多時，星間測距時間過長，測量延遲使得系統(tǒng)無法實現(xiàn)全局自主導(dǎo)航。同時，復(fù)雜動態(tài)星間通信拓?fù)湟蚕拗屏诵情g測量的可用性。傳統(tǒng)星座自主導(dǎo)航仍然采用集中式濾波求解方法，但是，計算量會隨星座節(jié)點(diǎn)數(shù)量增加而爆發(fā)式增長，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出衛(wèi)星計算能力。

在緊密星簇的星間自主相對導(dǎo)航方面，傳統(tǒng)采用差分GNSS、光電跟瞄等實現(xiàn)兩星間的相對導(dǎo)航，但對于成員數(shù)量較多的緊密星簇，差分GNSS、光電跟瞄等方法存在敏感器視場指向約束無法時刻滿足、星間信息交互通道和范圍受限等問題，無法滿足任意時刻、任意兩星之間的相對狀態(tài)估計要求。

2.2　研究現(xiàn)狀分析

2.2.1大規(guī)模星座的長期高精度自主導(dǎo)航

為了提高全球定位系統(tǒng)（Global Positioning System，GPS）在軌生存能力，早在20世紀(jì)80年代美國就開始導(dǎo)航星座自主運(yùn)行研究，提出了利用星間測量進(jìn)行星座自主導(dǎo)航的方法，自此星座自主導(dǎo)航技術(shù)受到國內(nèi)外廣泛重視。迄今為止，GPS星座中的Block ⅡR、Block ⅡR-M、Block ⅡF等批次衛(wèi)星先后在軌開展了多種星座自主導(dǎo)航方法的測試［22-23］。在此基礎(chǔ)上，下一代GPSIII、北斗等星座進(jìn)一步規(guī)劃了基于Ka或V星間鏈路的自主導(dǎo)航功能［24］。

在星座自主導(dǎo)航中，星間鏈路測距是其主要途徑，國內(nèi)外研究主要圍繞提高長期導(dǎo)航精度、優(yōu)化星間測量拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、提升數(shù)據(jù)處理效率進(jìn)行理論和工程實踐研究。其中，提高長期導(dǎo)航精度的方法主要有增設(shè)地錨站、引入星間指向信息、自主測量輔助；優(yōu)化星間測量拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)選取進(jìn)行區(qū)分，提升數(shù)據(jù)處理效率主要分為集中式、分布式研究思路。星座自主導(dǎo)航方法分類如圖4所示。

圖4　星座自主導(dǎo)航方法研究概況

1）星座長期導(dǎo)航精度提升方法

由于地球引力場中作為主導(dǎo)的中心引力項與J2項均具有旋轉(zhuǎn)對稱性，僅利用星間測距數(shù)據(jù)無法確定星座內(nèi)衛(wèi)星的升交點(diǎn)經(jīng)度，從而導(dǎo)致星座長期運(yùn)行存在整體漂移誤差。因此在提高長期導(dǎo)航精度方面，相關(guān)研究主要為了解決基于星間測距進(jìn)行整網(wǎng)定軌存在的星座整體長期漂移不可觀問題。

為了提高星座長期自主導(dǎo)航精度，現(xiàn)有研究主要采用引入先驗信息或者絕對觀測基準(zhǔn)的思路來修正星座的漂移誤差。由于引入軌道先驗信息無法徹底消除星座漂移誤差［25-26］，更多研究關(guān)注于采用增加額外觀測基準(zhǔn)的方式來處理星座整體漂移的問題。根據(jù)選取的基準(zhǔn)類型不同具體思路又可分為3類：第1類為在地表布設(shè)錨固站［27-28］，星座內(nèi)的衛(wèi)星通過與錨固站的相對測量改正整體的漂移誤差［29］，該類方法具有穩(wěn)定高精度的特點(diǎn)，但無法保證星座運(yùn)行的完全自主；第2類思路中引入包含星間指向信息的星間觀測［30-32］，韓飛等［33］提出了基于星間照相觀測的中軌星座自主導(dǎo)航系統(tǒng)方案，利用成員星間視線方向與視場內(nèi)恒星方向的角距作為觀測量，實現(xiàn)了星座整網(wǎng)無漂自主導(dǎo)航，該模式受到星座構(gòu)型、星間可見性等限制；第3類思路利用空間各類目標(biāo)作為導(dǎo)航基準(zhǔn)，如采用天文信息、對地遙感測量、高度計測量等作為基準(zhǔn)觀測數(shù)據(jù)［34-35］。如李木子等［35］在星間測距基礎(chǔ)上，增加雷達(dá)測高和地面圖像標(biāo)志點(diǎn)方位等測量量，有效解決了混合星座長期漂移估計問題。該類思路以其高自主性、安全可靠的特點(diǎn)已成為星座長期自主運(yùn)行主要手段。其中，天文導(dǎo)航以其導(dǎo)航基準(zhǔn)分布廣泛、導(dǎo)航信息豐富以及高可靠性等特點(diǎn)，更是在修正星座整網(wǎng)漂移中受到了廣泛的關(guān)注與研究［36］。

2）星間測量拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化

在以星間相對測量為主要思路的星座自主導(dǎo)航框架中，快速、高效地完成整網(wǎng)自主導(dǎo)航測量與數(shù)據(jù)分發(fā)是星座導(dǎo)航解算的基礎(chǔ)，幾種星間鏈路網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵Ρ热鐖D5所示。

現(xiàn)有工程實踐中，美國GPS與我國北斗導(dǎo)航星座均已完成基于星間測距的自主導(dǎo)航技術(shù)的在軌驗證，其中早期GPS Block ⅡR以及Block ⅡF衛(wèi)星采用UHF頻段寬波束天線建立星間鏈路，輪詢時分體制完成測距。在該體制下為協(xié)調(diào)各衛(wèi)星任務(wù)，每個周期內(nèi)測距子幀設(shè)定36 s為1幀，每顆衛(wèi)星分配1.5 s［24］，對于衛(wèi)星數(shù)目較少的傳統(tǒng)星座，這種方式對星座整體導(dǎo)航效率的影響并不明顯，但是對于大規(guī)模星座，由于衛(wèi)星數(shù)目巨大，星座的單幀測量周期將會大幅延長，無法滿足星座內(nèi)衛(wèi)星導(dǎo)航解算的時效性需求。由此帶來了針對大規(guī)模星座的星間測量拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計及鏈路規(guī)劃的新問題。

圖5　星間鏈路網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋵Ρ?/p>

現(xiàn)有星間鏈路規(guī)劃研究主要以鏈路星地傳輸數(shù)據(jù)延遲為主要優(yōu)化指標(biāo)，以導(dǎo)航星座為研究對象，通過對星間鏈路時分通信流程進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，利用離散差分進(jìn)化（Discrete Differential Evolution，DDE）、模擬退火（Simulated Annealing，SA）算法以及數(shù)據(jù)驅(qū)動啟發(fā)式基因算法（Data-Driven Heuristic Memetic Algorithm，DHMA）等智能優(yōu)化方法，實現(xiàn)對星上數(shù)據(jù)傳輸?shù)降孛嫫骄疃虝r延鏈路獲?。?7-40］。其中一些研究在進(jìn)行延遲時間優(yōu)化的同時，兼顧了對星間鏈路測距效果的評估與優(yōu)化，YANG等［41］在DDE優(yōu)化模型框架下通過在滿足最優(yōu)傳輸時延鏈路的基礎(chǔ)上，根據(jù)各成員星可見星排序進(jìn)行測距鏈路拓展，以最大測距建鏈數(shù)目為目標(biāo)設(shè)計規(guī)劃周期內(nèi)的測距鏈路。同樣是在最優(yōu)平均延遲策略基礎(chǔ)上，SUN等［39］在利用進(jìn)化算法（Genetic Algorithm， GA）構(gòu)建的滿足最優(yōu)通信數(shù)據(jù)鏈路基礎(chǔ)上，以實現(xiàn)與已有鏈路不發(fā)生沖突為約束，以位置精度因子（Position Dilution of Precision， PDOP）值優(yōu)化目標(biāo)設(shè)計規(guī)劃周期內(nèi)的測距鏈路。王東會等［42］針對GPS輪詢時分測距體制對定軌性能提高的限制，提出一種分組時分測距體制，設(shè)計 2步算法提升星間鏈路數(shù)目，提升星座定軌精度。鑒于大規(guī)模星座星間通信測量拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜特點(diǎn)，利用現(xiàn)有智能化優(yōu)化理論成果，構(gòu)建優(yōu)化解算模型，實現(xiàn)快速高效星座測量拓?fù)湓O(shè)計及鏈路規(guī)劃仍是亟待開展研究解決的問題。

3）導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理方法

采用何種導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理方法直接影響星座導(dǎo)航解算效率與導(dǎo)航精度。目前星座自主導(dǎo)航大致可分為集中式、分布式處理。集中式處理模式下，衛(wèi)星系統(tǒng)將各成員星星間觀測信息統(tǒng)一發(fā)送到主星進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及分發(fā)。該模式理論上解算精度最高，但其對設(shè)備通信和計算性能的要求也較高，因此很難應(yīng)用于大規(guī)模星座的自主導(dǎo)航中。相比之下，分布式處理模式下各衛(wèi)星僅使用直接測量關(guān)聯(lián)的觀測量進(jìn)行處理，提升了任務(wù)的可拓展性、容錯性。但由于其僅利用可見星的觀測值進(jìn)行參數(shù)估計，對整網(wǎng)測量解算關(guān)系進(jìn)行了解耦與簡化，從而造成次優(yōu)估計。目前根據(jù)狀態(tài)方程階數(shù)不同，分布式導(dǎo)航算法可分為全階處理（Fractional-Order Extended Kalman Filter，F(xiàn)OEKF）算法、降階處理（Reduced Order Extended Kalman Filter，ROEKF）算法［29］。其中，F(xiàn)OEKF算法需要在每顆衛(wèi)星上運(yùn)行高階濾波器，未有效地減少各衛(wèi)星的計算負(fù)擔(dān)。因此，現(xiàn)多采用ROEKF算法，根據(jù)分散處理方式的不同，ROEKF中又包含ICEKF（迭代級聯(lián)EKF）、IREKF（提升觀測方差的EKF）、SKF（分布式Schmit-Kalman濾波）等多種具體算法［42-45］，依靠該類算法均可以有效地提升星載處理效率。

2.2.2緊密星簇的星間自主相對導(dǎo)航

基于差分GNSS的星間相對導(dǎo)航方法目前已經(jīng)較為成熟［47-49］，國內(nèi)外均已在編隊衛(wèi)星任務(wù)中廣泛應(yīng)用，也被推廣應(yīng)用到微納星群的內(nèi)部成員間相對導(dǎo)航中［50］，但該類方法需要依賴外部的GNSS系統(tǒng)，并非純自主相對導(dǎo)航方法。

針對緊密星簇的星間自主相對導(dǎo)航，國內(nèi)外研究主要圍繞自主相對導(dǎo)航方法、相對狀態(tài)實時感知估計進(jìn)行理論及工程實踐研究。其中，自主相對導(dǎo)航方法可分為測角+測距導(dǎo)航、僅測角導(dǎo)航。相對狀態(tài)實時感知估計包括基于局部測量的全局相對感知、基于僅測距的相對導(dǎo)航以及基于場強(qiáng)的區(qū)域快速定位。星簇相對導(dǎo)航主要方法如圖6所示。

圖6　星簇相對導(dǎo)航方法研究概況

純自主相對導(dǎo)航方法中，基于光電跟瞄、激光/微波雷達(dá)等敏感器測量相對方位和相對距離，進(jìn)而實現(xiàn)相對位置和速度估計［51-53］，也是相對成熟的方法。進(jìn)一步，在功耗、重量約束下，激光、微波等主動探測設(shè)備量程受限，對于微小衛(wèi)星，難以實現(xiàn)遠(yuǎn)程目標(biāo)主動測距，基于紅外/可見光相機(jī)被動成像的僅測角相對導(dǎo)航成為重要發(fā)展方向。WOFFINDEN等［54］和GELLER等［55］根據(jù)提出的可觀性判據(jù)證明了僅測角相對導(dǎo)航的可觀性。歐空局PRISMA計劃在2011—2013年間開展了多次僅測角的相對導(dǎo)航技術(shù)在軌試驗，充分驗證了可行性［56-58］。但是，僅測角的導(dǎo)航系統(tǒng)中相對狀態(tài)中徑向的可觀測度顯著下降，估計精度差甚至發(fā)散。國內(nèi)外學(xué)者先后提出了軌道機(jī)動［59-61］、相機(jī)偏置［62-64］、復(fù)雜動力學(xué)［65-69］和多視線協(xié)同［70-75］等改進(jìn)方法。其中，多視線協(xié)同是最有效的解決方法，可以使系統(tǒng)狀態(tài)完全可觀，從而極大擴(kuò)大微小衛(wèi)星的精確相對導(dǎo)航有效距離范圍。但是，這些方法需要敏感器視場覆蓋目標(biāo)，由于星簇衛(wèi)星數(shù)量較多，且在相對動力學(xué)作用下相對位置連續(xù)時變，敏感器視場難以覆蓋所有其他成員衛(wèi)星，也就難以實現(xiàn)全部成員間實時相對導(dǎo)航。

緊密星簇的全員相對狀態(tài)實時感知估計是近年來新興起的研究熱點(diǎn)，其核心在于解決傳統(tǒng)方法的相對測量指向、通道約束問題。為此，國內(nèi)外提出的主要解決途徑包括3類：基于局部測量的全局相對感知、基于僅測距的相對導(dǎo)航、基于場強(qiáng)的區(qū)域快速定位。MATSUKA等［76-78］考慮星簇的時變通信和相對測量拓?fù)鋱D，提出了去中心化相對位姿估計算法，成員星通過相鄰星間測量確定相對位置并廣播，結(jié)合星群基準(zhǔn)系估計算法，實現(xiàn)統(tǒng)一全局基準(zhǔn)下的星群相對狀態(tài)估計。該方法中每顆成員星僅按照通信和測量拓?fù)鋵崿F(xiàn)相鄰測量與導(dǎo)航，簡化敏感器指向和通道約束，且計算量不隨星群規(guī)模增長，但局部測量仍然需要構(gòu)建相鄰星間的敏感器指向關(guān)系，容易對星簇正常業(yè)務(wù)功能帶來矛盾約束。龔柏春等［79-81］提出了一種基于一致性濾波的僅測距航天器集群的相對導(dǎo)航方法，該方法借助星間通信時標(biāo)測距，可以由全向天線擺脫敏感器視場約束，且無需增加新敏感器，但無線通信測距多徑效應(yīng)、系統(tǒng)低可觀度，都制約了該方法的精度與穩(wěn)定性。韓飛等［82］提出了一種基于場強(qiáng)指紋的星群區(qū)域快速定位方法，在星群中4顆基準(zhǔn)星構(gòu)建一定區(qū)域范圍內(nèi)的統(tǒng)一時空基準(zhǔn)和無線電信號場，進(jìn)入該區(qū)域的成員星接收基準(zhǔn)星發(fā)射的無線電信號并估計強(qiáng)度，通過場強(qiáng)指紋匹配，確定區(qū)域內(nèi)位置，從而實現(xiàn)全局相對導(dǎo)航。該方法成員星僅被動接收無線電信號，同樣不受敏感器指向和測量通道限制，但場強(qiáng)指紋庫的數(shù)據(jù)規(guī)模隨區(qū)域空間尺寸、細(xì)分網(wǎng)格尺寸而急劇增大，導(dǎo)致可用的距離范圍受限。此外，類GPS方法［83］、基于超寬帶（Ultra Wide Band，UWB）［84］的方法也被用來解決星群成員相對導(dǎo)航問題，但都存在多徑干擾、可用距離范圍受限等問題。

2.3　趨勢分析與展望

大規(guī)模星座長期高精度自主導(dǎo)航、緊密星簇的全員相對狀態(tài)實時感知，是新興的2類自主導(dǎo)航問題。

現(xiàn)有的星座自主導(dǎo)航研究從長期導(dǎo)航精度維持、星座導(dǎo)航測量拓?fù)湓O(shè)計、導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理等角度為現(xiàn)有規(guī)模星座提出了解決方案。但伴隨著星座衛(wèi)星小型化、星座規(guī)模化發(fā)展趨勢，星座呈現(xiàn)成員衛(wèi)星數(shù)量龐大、多軌道平面密集分布、單星解算能力受限等新的特點(diǎn)，為自主導(dǎo)航提出了新的挑戰(zhàn)。因此，未來大規(guī)模星座自主導(dǎo)航朝著高度自主、分布式、智能化方向發(fā)展，并聚焦星座整網(wǎng)長期漂移誤差修正、大規(guī)模節(jié)點(diǎn)復(fù)雜星間測量拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化、降階分布式導(dǎo)航濾波數(shù)據(jù)處理等具體問題展開研究。

緊密星簇由于成員較多，如何在不影響星簇協(xié)同任務(wù)的情況下，擺脫星間相對測量的指向和通道約束，實現(xiàn)全員相對狀態(tài)的實時感知，是需要進(jìn)一步研究解決的問題。

3　智能規(guī)劃與協(xié)同控制技術(shù)

3.1　問題分析

分布式協(xié)同微納遙感星群需要具備機(jī)動規(guī)避和構(gòu)型變換能力，其核心問題是解決星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃和星群協(xié)同運(yùn)動控制兩方面關(guān)鍵技術(shù)。

星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃的本質(zhì)是在分布式求解框架下，綜合安全避撞、構(gòu)型維持、拓?fù)溥B通等多約束條件，考慮單星燃料消耗、星群燃料均衡、構(gòu)型變遷時間、觀測構(gòu)型穩(wěn)定性等多目標(biāo)函數(shù)，解決復(fù)雜攝動、測量與控制不確定、模型未知等因素的多目標(biāo)、多約束、分布式、自適應(yīng)問題。常見的方法包括基于數(shù)學(xué)規(guī)則的星群運(yùn)動規(guī)劃方法和智能星群運(yùn)動規(guī)劃方法?；跀?shù)學(xué)規(guī)則的星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃方法是將單星運(yùn)動規(guī)劃算法拓展應(yīng)用到星群運(yùn)動規(guī)劃中，該類方法需要遍歷整個搜索空間，通常要求解目標(biāo)函數(shù)梯度信息，且計算量隨著星群數(shù)量增加而顯著增大，容易產(chǎn)生搜索的“組合爆炸”。由于星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃面臨著非線性、多約束、拓?fù)錁?gòu)型變換等問題，而進(jìn)化算法、群智能、SA等智能運(yùn)動規(guī)劃方法無需求解目標(biāo)函數(shù)梯度信息，不要求目標(biāo)函數(shù)和約束連續(xù)性和凸性，對數(shù)據(jù)不確定性具有更強(qiáng)的魯棒性，可有效解決星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃中面臨的非線性、多約束、建模困難等復(fù)雜問題。

星群協(xié)同運(yùn)動控制是在星群拓?fù)渥儞Q、環(huán)境動力學(xué)模型不確定、通信異常、突發(fā)干擾等條件下，實現(xiàn)星群運(yùn)動規(guī)劃軌跡的跟蹤控制。常見的方法包括基于分布式結(jié)構(gòu)的控制方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能控制方法。在星群協(xié)同運(yùn)動控制任務(wù)中，面臨動力學(xué)攝動、質(zhì)量變化、拓?fù)錁?gòu)型變化、環(huán)境動力學(xué)模型不確定、通信時延或丟失等問題，需要考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能協(xié)同控制算法，解決星群構(gòu)型拓?fù)鋾r變、模型不精確、個體質(zhì)量特性顯著變化、通信受限等難題。

3.2　研究現(xiàn)狀分析

3.2.1星群智能協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃技術(shù)

星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃是計算一個以時間為參數(shù)的函數(shù)，對于定義域內(nèi)的每一個時間都滿足運(yùn)動學(xué)約束、碰撞約束以及控制受限約束，其輸入包括障礙物預(yù)測軌跡、衛(wèi)星狀態(tài)等信息，輸出各子星與時間相關(guān)的位置函數(shù)。星群規(guī)劃算法包括基于梯度的星群運(yùn)動規(guī)劃算法和智能星群運(yùn)動規(guī)劃算法（如圖7所示），前者包括凸優(yōu)化、基于最優(yōu)規(guī)劃、擬牛頓等規(guī)劃算法，后者包括進(jìn)化、群智能、SA等智能協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃算法，具有簡單、通用、便于并行處理等特點(diǎn)。

圖7　星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃技術(shù)分類

基于梯度的傳統(tǒng)星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃算法是將經(jīng)典的凸優(yōu)化方法、基于最優(yōu)控制原理規(guī)劃、擬牛頓法等算法應(yīng)用在星群規(guī)劃中，具有可靠性高、技術(shù)成熟的優(yōu)點(diǎn)，通常需要求解目標(biāo)函數(shù)梯度信息。但是，解決多目標(biāo)優(yōu)化、目標(biāo)函數(shù)非凸不連續(xù)等復(fù)雜問題時有較大的局限性，且計算量會隨著衛(wèi)星數(shù)量的增加而明顯增加。

基于凸優(yōu)化的星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃是考慮燃料消耗最少、執(zhí)行機(jī)構(gòu)受限、控制過程約束等條件，對數(shù)學(xué)模型進(jìn)行線性化處理，運(yùn)用凸優(yōu)化理論求解星群運(yùn)動規(guī)劃軌跡［85］。該方法求解速度比較快，但存在不能收斂或由于線性化產(chǎn)生誤差較大的問題?；谧顑?yōu)控制原理的星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃以確定任務(wù)為背景，基于最優(yōu)控制和組合學(xué)原理研究星群協(xié)同運(yùn)動控制問題［86-87］，適用于構(gòu)型不變而衛(wèi)星位置改變的特定場景。

與傳統(tǒng)基于梯度的規(guī)劃方法相比，智能星群運(yùn)動規(guī)劃方法無需求解目標(biāo)函數(shù)梯度信息，不要求目標(biāo)函數(shù)、約束連續(xù)性和凸性，對數(shù)據(jù)不確定性具有更強(qiáng)的適應(yīng)性，是解決星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃的有效方法。典型星群智能運(yùn)動規(guī)劃的優(yōu)化算法包括進(jìn)化算法、群智能算法、SA算法。

進(jìn)化算法是基于自然界生物的遺傳和變異等機(jī)理，對進(jìn)化規(guī)律加以模式化而形成的優(yōu)化算法，典型算法包括遺傳算法、差分進(jìn)化算法和免疫算法。基于遺傳算法的星群運(yùn)動規(guī)劃方法是模擬自然進(jìn)化過程，將星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為染色體基因的交叉、變異等進(jìn)化過程，通過對適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，獲得滿足多約束條件的星群運(yùn)動規(guī)劃可行解，該方法具有全局搜索能力強(qiáng)、不依賴于梯度信息等優(yōu)點(diǎn)，但局部搜索能力較弱，通常無法獲得全局最優(yōu)解。

差分進(jìn)化算法是一種隨機(jī)啟發(fā)式搜索算法，基于實數(shù)編碼、差分變異操作和競爭生存策略，有效降低了計算的復(fù)雜性，具有較強(qiáng)全局收斂能力和魯棒性，適用于求解復(fù)雜運(yùn)動規(guī)劃問題。

免疫算法是將免疫概念和理論用于遺傳算法，采用群體搜索策略，迭代計算獲得問題最優(yōu)解，抑制遺傳算法存在的退化問題，具有自適應(yīng)性強(qiáng)、隨機(jī)性高、并行性強(qiáng)、全局收斂性好等優(yōu)點(diǎn)。

群智能算法是一種模擬生物群體行為規(guī)律的優(yōu)化方法，它受社會昆蟲（如螞蟻、蜜蜂）和群居動物（如鳥群、魚群和獸群）的啟發(fā)，無需集中控制和全局模型，可實現(xiàn)復(fù)雜分布式求解。

典型算法包括粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）、蟻群算法、蜂群算法、狼群算法等［88］。PSO［89］是受鳥群或魚群覓食行為啟發(fā)，將星群運(yùn)動規(guī)劃可行解當(dāng)作一個粒子（族群個體），粒子在解空間中移動或游走以獲得最優(yōu)解，該算法的缺點(diǎn)是易陷入局部最優(yōu)。蟻群算法是通過模仿螞蟻覓食時可快速越過障礙物并找到蟻巢與食物之間的最短路徑的行為，實現(xiàn)復(fù)雜問題求解［90］，該算法具有分布式計算、間接通信、無中心控制、易與其他算法相結(jié)合等優(yōu)點(diǎn)，但算法參數(shù)設(shè)置復(fù)雜，參數(shù)設(shè)置不當(dāng)易偏離最優(yōu)解。蜂群算法［91］模仿蜂群采蜜行為，依照任務(wù)分工完成蜜蜂之間的蜜源信息交流和共享，具有結(jié)構(gòu)簡單、搜索效率高的優(yōu)點(diǎn)，但易陷入局部最優(yōu)解［92］。狼群算法是模擬狼群捕食和獵物分配的自然啟發(fā)式算法，通過狼群初始化、頭狼競爭和召喚、獵物圍攻和狼群更新等步驟獲得最優(yōu)解。

王訓(xùn)等［93］針對無人集群系統(tǒng)協(xié)同監(jiān)視任務(wù)，考慮自身能量消耗目標(biāo)函數(shù)，基于PSO規(guī)劃出了局部路徑，使群體系統(tǒng)涌現(xiàn)出聚集行為。張震等［94］針對障礙物規(guī)避的航天器集群動態(tài)目標(biāo)點(diǎn)路徑規(guī)劃問題，提出了一種基于協(xié)同PSO的路徑規(guī)劃方法，得到三維空間中星群動態(tài)路徑規(guī)劃最優(yōu)解。韓博文等［95］提出了一種多策略融合量子PSO，獲得了動態(tài)最優(yōu)軌跡解。王婷等［96］針對多星編隊構(gòu)型優(yōu)化問題，將非線性模型求解問題轉(zhuǎn)化為參數(shù)約束優(yōu)化問題，采用粒子群優(yōu)化算法實現(xiàn)了平面和立體情況下的最優(yōu)靜態(tài)編隊構(gòu)型優(yōu)化。

SA算法是基于蒙特卡洛迭代求解策略，無需搜索空間知識或者輔助信息，在鄰域結(jié)構(gòu)內(nèi)選取相鄰解，采用概率變遷確定搜索方向，基于目標(biāo)函數(shù)評估以獲得最優(yōu)解，該算法對初值不敏感，具有漸近收斂性和并行性，可獲得全局最優(yōu)解。周亮等［97］針對星群重構(gòu)機(jī)動過程中的安全避撞任務(wù)需求，采用改進(jìn)SA算法獲得星群重構(gòu)全局最優(yōu)解。

3.2.2星群智能協(xié)同運(yùn)動控制技術(shù)

星群協(xié)同運(yùn)動控制［98］的典型控制策略包括基于分布式星群協(xié)同運(yùn)動控制、領(lǐng)導(dǎo)者-追隨者協(xié)同運(yùn)動控制、基于虛擬結(jié)構(gòu)的星群協(xié)同運(yùn)動控制、基于行為的星群協(xié)同運(yùn)動控制等（如圖8所示），在滿足星群一致性和星間安全避撞等方面具有一定優(yōu)勢，但在解決通信延遲和數(shù)據(jù)丟失、動力學(xué)模型不精確、強(qiáng)干擾、拓?fù)錁?gòu)型變換等復(fù)雜任務(wù)時，具有一定的局限性，而以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)為代表的星群智能協(xié)同運(yùn)動控制方法在解決上述問題中具有較好的控制性能。

圖8　星群協(xié)同運(yùn)動控制技術(shù)分類

基于分布式星群協(xié)同運(yùn)動控制策略是指每個子星的位姿和速度信息與星群中相鄰成員進(jìn)行交互，無需所有星群成員信息，直接與相鄰成員進(jìn)行通信以減少信息量，降低計算和通信限制［99-106］?；陬I(lǐng)導(dǎo)者-跟隨者的星群協(xié)同運(yùn)動控制策略是指星群中由領(lǐng)導(dǎo)者和跟隨者構(gòu)成，領(lǐng)導(dǎo)者與跟隨者保持相對穩(wěn)定運(yùn)動狀態(tài)［107］，采用魯棒控制、自適應(yīng)控制、變結(jié)構(gòu)控制等算法［108］，實現(xiàn)編隊構(gòu)型保持控制?；谔摂M結(jié)構(gòu)的星群協(xié)同運(yùn)動控制策略是基于星群期望狀態(tài)，通過星群協(xié)同控制使系統(tǒng)狀態(tài)總體誤差控制到最小，該策略設(shè)計簡單、魯棒性較強(qiáng)，但對星群之間的通信以及星載計算能力要求都更高［109-110］。基于行為的星群協(xié)同運(yùn)動控制策略是把星群行為分為構(gòu)型保持、構(gòu)型跟蹤、構(gòu)型重構(gòu)、協(xié)同圍捕等［111-112］，并把各個行為模式根據(jù)權(quán)重不同體現(xiàn)在權(quán)函數(shù)中，利用遺傳算法、勢場法［113-115］等得到協(xié)同控制策略，該方法穩(wěn)定性分析較難。

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法和多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法等為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)方法被廣泛應(yīng)用于星群協(xié)同運(yùn)動控制中。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法用大量簡單計算單元模擬人腦神經(jīng)元的信息處理、存儲和檢索等功能，在通信延遲、數(shù)據(jù)丟失、動力學(xué)模型不精確、強(qiáng)干擾等復(fù)雜環(huán)境下，具有較好的控制性能。劉國平［116-117］針對具有通信延遲和數(shù)據(jù)丟失的網(wǎng)絡(luò)多智能體控制系統(tǒng)的一致性和穩(wěn)定性問題，分別提出了一種網(wǎng)絡(luò)化多智能體預(yù)測控制方案和一種用于網(wǎng)絡(luò)化多智能體系統(tǒng)（Networked Multi-Agent Systems，NMASs）的云預(yù)測控制方案，以實現(xiàn)輸出一致性，并主動補(bǔ)償通信延遲和數(shù)據(jù)丟失。岳曉奎等［118］研究了一類具有多源高動態(tài)不確定性的集群式無人系統(tǒng)的抗干擾編隊控制問題，針對編隊飛行動力學(xué)中存在的非線性時變特征所帶來的不利影響，基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改善集群系統(tǒng)的逼近和補(bǔ)償性能，實現(xiàn)星群的自適應(yīng)編隊控制。

基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的星群協(xié)同控制方法，是指星群中每個衛(wèi)星通過與環(huán)境進(jìn)行交互獲取獎勵值，獲得該環(huán)境下最優(yōu)策略，在解決動態(tài)復(fù)雜環(huán)境下星群協(xié)同運(yùn)動控制方面具有明顯的優(yōu)勢。目前，多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)是無人集群系統(tǒng)協(xié)同行為策略學(xué)習(xí)的主流方法。

獨(dú)立多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法是將單智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法直接拓展到多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中，每個智能體都把其他智能體看作環(huán)境的一部分，按照單智能體學(xué)習(xí)方式更新策略［120］，該方法在小規(guī)模離散空間的學(xué)習(xí)效果較好，但由于忽略了智能體之間的相互決策影響，在大規(guī)模星群協(xié)同控制任務(wù)中很難獲得可行解。文獻(xiàn)［121-122］將各智能體的狀態(tài)和動作集中在一起，構(gòu)成擴(kuò)張的狀態(tài)和動作空間，采用多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練所有的智能體，獲得最優(yōu)策略，但該算法隨著衛(wèi)星數(shù)量的增加，狀態(tài)和動作空間會顯著增大，導(dǎo)致無法搜索到可行解。

王毅然等［123］提出了基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的復(fù)雜任務(wù)路徑規(guī)劃方法，采用無模型在線Q學(xué)習(xí)算法，開展了復(fù)雜環(huán)境下的多智能體協(xié)同路徑規(guī)劃，避免了星間以及與障礙物的碰撞，獲得滿足終端約束的最短路徑。趙毓等［124］針對多航天器自主規(guī)避多攔截器攻擊任務(wù)需求，提出了基于MADDPG的多航天器自主智能決策自學(xué)習(xí)模型算法，以相對距離和總機(jī)動時間為變量設(shè)計評價函數(shù)，實現(xiàn)多航天器協(xié)同運(yùn)動控制，提高了多航天器自主機(jī)動逃生成功率。文獻(xiàn)［125］考慮了智能體之間的協(xié)同與對抗關(guān)系，提出了一種多智能體深度確定性策略梯度方法，基于博弈對抗思想，采用“中心化訓(xùn)練-去中心化執(zhí)行”的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，估計所有智能體的策略，實現(xiàn)多智能體協(xié)同運(yùn)動控制。

3.3　趨勢分析與展望

星群智能協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃與控制技術(shù)已經(jīng)成為新一代人工智能的核心研究領(lǐng)域，隨著大規(guī)模商業(yè)衛(wèi)星星座、星群的投入運(yùn)行，星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃與控制技術(shù)不斷向智能化方向推進(jìn)，主要存在2個方面的發(fā)展趨勢：

1）星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃由基于梯度的傳統(tǒng)星群協(xié)同規(guī)劃算法向智能星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃算法發(fā)展，與傳統(tǒng)梯度運(yùn)動規(guī)劃方法相比，星群智能運(yùn)動規(guī)劃方法有效解決了復(fù)雜運(yùn)動規(guī)劃問題，但不同的智能規(guī)劃算法各具特點(diǎn)，且使用場景不同。因此，基于單一的智能優(yōu)化算法解決星群協(xié)同規(guī)劃問題時，可能會面臨算法搜索精度低、收斂速度慢等問題。針對星群協(xié)同規(guī)劃任務(wù)對約束條件和目標(biāo)函數(shù)的不同要求，基于不同智能優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn)，探索混合星群智能協(xié)同規(guī)劃方法，能夠有效提升算法的搜索精度、收斂速度，避免陷入局部最優(yōu)解。

2）星群協(xié)同控制由傳統(tǒng)分布式控制向多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制方向發(fā)展，在星群數(shù)量有限條件下，可有效提升星群在通信延遲、數(shù)據(jù)丟失、動力學(xué)模型不精確和強(qiáng)干擾等條件下的控制性能。但是，目前多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法在智能體數(shù)量顯著增多時，評價網(wǎng)絡(luò)的輸入維度會呈線性增加，導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更難訓(xùn)練和收斂，需要改進(jìn)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，解決大規(guī)模星群協(xié)同控制問題。

4　集群衛(wèi)星智能健康管理技術(shù)

4.1　問題分析

分布式協(xié)同微納遙感星群衛(wèi)星數(shù)量眾多，針對集群衛(wèi)星控制系統(tǒng)的智能健康管理技術(shù)既需要考慮單星控制系統(tǒng)的健康管理，也需要考慮衛(wèi)星集群效能開展評估。

針對單星健康管理的基本需求是感知、決策和執(zhí)行。常用的方法可以分為基于模型驅(qū)動的健康管理技術(shù)、基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康管理技術(shù)?；谀Ｐ万?qū)動的健康管理技術(shù)是以模型為核心，并由模型映射驅(qū)動健康管理的過程。在衛(wèi)星應(yīng)用上，多為部件級別的健康管理，尚無控制系統(tǒng)健康管理模型描述。基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康管理技術(shù)是一種較為新型的問題求解方法，從初始的數(shù)據(jù)或觀測值出發(fā)，運(yùn)用啟發(fā)式規(guī)則，尋找和建立相應(yīng)內(nèi)部變量特征之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)利用數(shù)據(jù)對衛(wèi)星系統(tǒng)健康狀態(tài)的判斷和估計?？刂葡到y(tǒng)作為衛(wèi)星的子系統(tǒng)之一，在衛(wèi)星在軌運(yùn)行的過程中承擔(dān)著十分重要的角色，隨著任務(wù)的復(fù)雜性，星上需要配備多種敏感器、執(zhí)行器和控制器，這些單機(jī)設(shè)備有很強(qiáng)的獨(dú)立隨機(jī)特性，之間又存在強(qiáng)烈的耦合關(guān)系，因而控制系統(tǒng)的精確模型很難完全建立。這也使得基于模型驅(qū)動的健康管理技術(shù)難以在衛(wèi)星控制系統(tǒng)健康管理中廣泛應(yīng)用，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康管理技術(shù)才是未來衛(wèi)星及星群控制系統(tǒng)健康管理的主要解決途徑。

針對星群健康管理的研究目前較少且未形成體系?？傮w而言，基于理論計算研究的思路與單星健康管理基本一致，此外，也有一些學(xué)者基于仿真試驗開展星群智能健康管理研究，其中基于數(shù)字孿生的試驗方法充分利用物理模型、傳感器更新、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，可以搭建較為精準(zhǔn)的試驗?zāi)Ｐ汀?/p>

4.2　研究現(xiàn)狀分析

4.2.1健康管理技術(shù)工程應(yīng)用現(xiàn)狀

針對衛(wèi)星制導(dǎo)、導(dǎo)航與控制（Guidance-Navigation-Control，GNC）分系統(tǒng)的故障預(yù)測與健康管理技術(shù)近年來被推廣應(yīng)用到航天器安全運(yùn)行管理中，發(fā)揮越來越重要的作用［128］。

美國作為航天大國，在健康管理領(lǐng)域起步較早，已開發(fā)了許多針對航天器整器及其各個分系統(tǒng)的健康管理工具，以對衛(wèi)星在軌安全數(shù)據(jù)進(jìn)行管理［131］。早期，美國NASA健康管理主要通過歸納式監(jiān)測系統(tǒng)（Inductive Monitoring System，IMS）［132-134］實現(xiàn)，自2007年起，基于IMS的系統(tǒng)就開始用于控制力矩陀螺的監(jiān)測，后經(jīng)不斷拓展，已可以用于航天器控制分系統(tǒng)，該系統(tǒng)可靠性較高，具有較好的通用性，且不需要過多的計算機(jī)資源，已在“國際空間站”等［135］多個航天器上進(jìn)行了初步應(yīng)用。但該系統(tǒng)僅用于監(jiān)測，且虛警率較高，監(jiān)測數(shù)據(jù)仍需地面進(jìn)行分析和決策。2010年，NASA開發(fā)了下一代衛(wèi)星運(yùn)行管理系統(tǒng)（Integrated Vehicle Health Management，IVHM）［136-137］。該系統(tǒng)已經(jīng)具備一定程度的自主能力，能夠為包括控制系統(tǒng)在內(nèi)的多個分系統(tǒng)的實時健康管理提供數(shù)據(jù)監(jiān)測和一定的分析診斷，包括實時故障檢測、故障判斷、決策和結(jié)果評估，數(shù)據(jù)及結(jié)果都要下傳地面，視故障情況決定是否由地面進(jìn)行分析。

歐洲一些國家在衛(wèi)星自主健康管理領(lǐng)域也取得了一定的成就。瑞典空間物理研究所的 WINTOFT等［138］設(shè)計了一個航天器異常分析和預(yù)測系統(tǒng)（Spacecraft Anomaly Analysis and Prediction System，SAAPS），該系統(tǒng)主要用于識別環(huán)境異常及環(huán)境異常引發(fā)的航天器異常，通過統(tǒng)計模型和神經(jīng)網(wǎng)路模型組成分析模塊，可以識別及預(yù)測異常狀態(tài)，對故障預(yù)測的準(zhǔn)確率可以達(dá)到70%。歐空局在2011年為在軌運(yùn)行12年的XMM-Newton科學(xué)探測衛(wèi)星開發(fā)了一套基于經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷慕】倒芾硐到y(tǒng)［139］。主要針對星上4個反作用輪的摩擦扭矩遙測，可以解算軸承失穩(wěn)發(fā)生的頻率、持續(xù)時間以及對摩擦力矩的影響，并通過更新姿態(tài)控制策略最大限度地降低軸承噪聲增加對衛(wèi)星控制系統(tǒng)造成的影響，進(jìn)一步延長該衛(wèi)星的在軌壽命。

相比而言，我國盡管也在開展星上自主健康管理系統(tǒng)的建設(shè)，但目前控制系統(tǒng)健康管理系統(tǒng)的自主性較差，僅能保證部分單機(jī)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)測量和分析，如控制力矩陀螺和動量輪。高分三號衛(wèi)星［130］在設(shè)計時就對健康管理考慮較為充分，可以實現(xiàn)在非地面干預(yù)情況下，自主對健康狀態(tài)進(jìn)行實時測量與數(shù)據(jù)分析管理。實踐十號衛(wèi)星［141］作為一個短期在軌飛行的低軌航天器，在軌飛行期間對飛輪等關(guān)鍵零部件進(jìn)行了自主健康狀態(tài)監(jiān)控。

衛(wèi)星GNC分系統(tǒng)的健康管理十分復(fù)雜，且必須要與實際工程應(yīng)用緊密結(jié)合。美國在該領(lǐng)域較為領(lǐng)先，已經(jīng)具有在多個型號領(lǐng)域應(yīng)用的理論方法和管理體系。國內(nèi)也有幾個型號開始健康管理的探索，單應(yīng)用方向還較為單一，且自主級別較低，與國外先進(jìn)理論仍存在較大差距。

4.2.2基于人工智能方法的單星健康管理技術(shù)

衛(wèi)星智能健康管理需要星上自主進(jìn)行測量、分析判斷、決策和執(zhí)行。由于衛(wèi)星系統(tǒng)及其相關(guān)組件的復(fù)雜性，在軌衛(wèi)星系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量不斷增大，是一種典型的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，可以通過借助統(tǒng)計推力及數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)等人工智能的手段，根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)及測量數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)進(jìn)行健康狀態(tài)管理［142］。目前系統(tǒng)健康管理常用的方法可以分為基于模型驅(qū)動的健康管理技術(shù)和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康管理技術(shù)，其中數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法包含3種類型：基于知識驅(qū)動、基于統(tǒng)計推力以及基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)。將健康管理技術(shù)中常用的方法總結(jié)如圖9所示。

圖9　健康管理技術(shù)常用的算法劃分

基于模型驅(qū)動的健康管理技術(shù)［143-146］是以模型為核心并由模型映射驅(qū)動健康管理的過程。在健康管理活動中通過創(chuàng)建各種模型精確表達(dá)不同的問題域，并利用模型轉(zhuǎn)換來驅(qū)動包括故障識別、故障診斷分析以及故障剝離等在內(nèi)的整個健康管理過程。在衛(wèi)星應(yīng)用上，多為部件的故障診斷、故障預(yù)警以及部件使用壽命預(yù)測，沒有控制系統(tǒng)健康管理的案例。文獻(xiàn)［143-144］均以動量輪為研究對象，文獻(xiàn)［143］從失效物理分析角度切入，建立基于隨機(jī)閾值的Gauss-Brown失效物理模型來解釋動量輪的失效原因，從而對動量輪開展可靠性評估，所得結(jié)果能夠符合實際工程應(yīng)用；文獻(xiàn)［144］則利用大量實驗，測試動量輪在不同溫度、不同環(huán)境的實際運(yùn)行數(shù)據(jù)作為建?；A(chǔ)，經(jīng)過10年的數(shù)據(jù)累積，最終建立了動量輪的退化模型，以實現(xiàn)在軌故障預(yù)判。文獻(xiàn)［145］以無人機(jī)制導(dǎo)系統(tǒng)作為研究對象，將執(zhí)行器或推進(jìn)系統(tǒng)的故障模型嵌入健康管理模型，可以實現(xiàn)部分故障情況下的功能恢復(fù)以及其他故障條件下的安全返航?？刂葡到y(tǒng)作為衛(wèi)星的子系統(tǒng)之一，在衛(wèi)星在軌運(yùn)行的過程中承擔(dān)著十分重要的角色，隨著任務(wù)的復(fù)雜性，星上需要配備多種敏感器、執(zhí)行器和控制器，這些單機(jī)設(shè)備有很強(qiáng)的獨(dú)立隨機(jī)特性，之間又存在強(qiáng)烈的耦合關(guān)系，因此，控制系統(tǒng)的精確模型很難完全建立。這也使得基于模型驅(qū)動的健康管理技術(shù)難以在衛(wèi)星控制系統(tǒng)健康管理中廣泛應(yīng)用［147］，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康管理技術(shù)才是衛(wèi)星及星群系統(tǒng)健康管理的主要解決途徑。

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的健康管理技術(shù)是一種較為新型的問題求解方法，從初始的數(shù)據(jù)或觀測值出發(fā)，運(yùn)用啟發(fā)式規(guī)則，尋找和建立相應(yīng)內(nèi)部變量特征之間的映射關(guān)系，實現(xiàn)利用數(shù)據(jù)對衛(wèi)星系統(tǒng)健康狀態(tài)的判斷和估計。目前常用的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法可以分為3類：基于知識驅(qū)動的方法［148-149］、基于統(tǒng)計推理的方法［150-152］以及基于數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的方法［153-159］。

基于知識驅(qū)動的健康管理的設(shè)計主旨是將知識與健康管理系統(tǒng)設(shè)計相結(jié)合。其基本思路是：通過總結(jié)健康管理領(lǐng)域的實踐經(jīng)驗和故障數(shù)據(jù)，將人的思維方式總結(jié)提煉成計算機(jī)能夠理解的知識庫，在知識庫的指導(dǎo)下，設(shè)計故障識別、故障預(yù)警、壽命預(yù)測等健康管理方法，由于得到了領(lǐng)域知識庫的支持，所得方法可以更加符合工程實際應(yīng)用。目前國內(nèi)外對于知識驅(qū)動設(shè)計已有大量研究，主要包括基于本體的推理方法、基于規(guī)則的方法和基于模型的方法。文獻(xiàn)［148］針對飛機(jī)的控制系統(tǒng)設(shè)計了一種健康管理模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)提高控制系統(tǒng)參數(shù)的泛化能力，有效減少訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)量以適應(yīng)機(jī)載計算機(jī)。文獻(xiàn)［149］提出了一種閉環(huán)衛(wèi)星控制系統(tǒng)中執(zhí)行機(jī)構(gòu)微小故障檢測與隔離的組合方法，利用基于模型的方法對可能的干擾進(jìn)行解耦和故障隔離，然后用人工智能方法進(jìn)一步減少剩余模型不確定性的影響。具體來說，就是基于觀測器的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法的擴(kuò)展，以提高診斷系統(tǒng)的性能，通過考慮決策邏輯，可以成功地檢測驅(qū)動器的小故障。

基于統(tǒng)計推理的健康管理的設(shè)計主旨是通過對數(shù)據(jù)樣本推理，由部分到全部推理出總體的共性屬性，在分層抽樣的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，數(shù)據(jù)樣本有一定的選擇性，結(jié)論可靠性較高。統(tǒng)計推理的設(shè)計方法主要包括Kalman濾波方法、隱馬爾科夫方法、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法、主成分分析方法等。文獻(xiàn)［150］以衛(wèi)星姿態(tài)傳感器故障作為研究對象，將衛(wèi)星姿態(tài)與傳感器之間固有冗余關(guān)系作為判斷依據(jù)，借助測量空間的特征值，基于主成分分析方法將該冗余關(guān)系進(jìn)行量化，再通過監(jiān)測特征值的變化實施判定，最終確定衛(wèi)星姿態(tài)傳感器的故障類型和故障位置。

以深度學(xué)習(xí)為代表的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法近年來在衛(wèi)星健康管理領(lǐng)域有較高的關(guān)注度，該方法的設(shè)計主旨是利用大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練星上系統(tǒng)自主學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，在學(xué)習(xí)過程中獲得的信息最終對故障特征進(jìn)行解釋，提升故障識別的準(zhǔn)確率。文獻(xiàn)［153］將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)的故障檢測與故障隔離。文獻(xiàn)［154］使用非線性動態(tài)逆控制作為底層控制算法，通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練系統(tǒng)適應(yīng)火箭不同燃燒階段的模式，搭建火箭發(fā)射過程的針對執(zhí)行器故障的容錯控制系統(tǒng)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的衛(wèi)星控制系統(tǒng)健康管理技術(shù)近年來受到眾多學(xué)者的廣泛關(guān)注，有深入挖掘的可能性，但距離工程應(yīng)用還有一定的差距，若要轉(zhuǎn)化應(yīng)用，還需解決以下問題：1）基于深度學(xué)習(xí)的方法對樣本數(shù)據(jù)的需求量巨大，星上單機(jī)產(chǎn)品可以通過地面測試等方式積攢樣本數(shù)據(jù)，但若要應(yīng)用于分系統(tǒng)層級，其樣本數(shù)據(jù)的獲取還存在一些問題；2）基于深度學(xué)習(xí)的健康管理方法數(shù)據(jù)量較大，對計算資源的要求很高，星載計算機(jī)的運(yùn)算能力也是需要考慮的重要問題。

4.2.3星群健康管理技術(shù)

目前針對星群健康管理［160］的研究較少，沒有形成系統(tǒng)的層次體系架構(gòu)。若按研究形式不同加以劃分，有2種發(fā)展方向：基于理論計算的健康管理技術(shù)、基于仿真實驗的健康管理技術(shù)。

針對星群健康管理的理論計算方法與單星相類似，分為模型驅(qū)動、數(shù)據(jù)驅(qū)動。由于星群的系統(tǒng)模型更加復(fù)雜，很難直接得到解析模型，目前也沒有學(xué)者在這方面開展研究。但在武器系統(tǒng)效能評價體系中，常用美國工業(yè)界武器系統(tǒng)效能咨詢委員會模型（Availability-Dependability-Capability，ADC）進(jìn)行系統(tǒng)效能評估，可以借鑒在星群健康管理中。ADC通過理想化假設(shè)建立體系模型進(jìn)行系統(tǒng)效能評估的方法，其定義為“系統(tǒng)效能是指系統(tǒng)能夠滿足（或完成）一組特定任務(wù)要求的量度”對對象、任務(wù)、條件、時間以及能力5個方面規(guī)定了系統(tǒng)效能評價標(biāo)準(zhǔn)。楊卓鵬等［161-162］將ADC的系統(tǒng)效能概念應(yīng)用于導(dǎo)航星座中，集成應(yīng)用Petri網(wǎng)、中斷分析、貝葉斯網(wǎng)對ADC方法進(jìn)行了一定的改進(jìn)，在設(shè)計階段為導(dǎo)航星座的星座覆蓋效能、保障運(yùn)行方案的優(yōu)化提供量化依據(jù)。文獻(xiàn)［163-164］均對ADC模型進(jìn)行了一定程度的改進(jìn)，使其更貼合相應(yīng)的武器裝備系統(tǒng)特征?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動進(jìn)行星群健康管理的方法是一個可行的思路，但訓(xùn)練模型需要的樣本數(shù)據(jù)量過于龐大，而且模型的可理解性較差，目前只能停留在理論階段，無法進(jìn)行工程應(yīng)用。陳辛［165］利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對一主二從結(jié)構(gòu)的微小衛(wèi)星星群中從星的姿態(tài)控制系統(tǒng)故障診斷提出了一種故障診斷方案。該方法對星群結(jié)構(gòu)、故障條件的設(shè)定都較為苛刻，適應(yīng)性不高，但期間考慮了星間相對姿態(tài)信息，星間故障遷移影響等方向，是單體智能健康管理向多體智能健康管理的一次積極嘗試。

由于星群健康管理技術(shù)很難在真實環(huán)境下進(jìn)行測試，基于仿真實驗的研究方式可以理解為星群健康管理技術(shù)的驗證手段。仿真模型搭建越精準(zhǔn)，系統(tǒng)智能化和數(shù)字化程度越高，其試驗結(jié)果越具有真實性。近兩年，有學(xué)者基于數(shù)字孿生的思想開展星群健康管理的研究，2012年NASA給出了數(shù)字孿生的概念描述。

數(shù)字孿生是指充分利用物理模型、傳感器、運(yùn)行歷史等數(shù)據(jù)，集成多學(xué)科、多尺度的仿真過程，它作為虛擬空間中對實體產(chǎn)品的鏡像，反映了相對應(yīng)物理實體產(chǎn)品的全生命周期過程。NASA對空間飛行器建立數(shù)字孿生試驗，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、故障檢測和預(yù)測，開展了飛行器健康管控應(yīng)用。我國也有航天恒星科技有限公司［166］基于數(shù)字孿生建造了低軌巨型星座的智能健康管理系統(tǒng)，實現(xiàn)衛(wèi)星的全生命周期管控。

然而不論哪種研究形式，現(xiàn)有的針對星群健康管理技術(shù)的研究還是基于多個單智能體自主健康管理的堆疊，沒有真正挖掘星群健康管理中群體任務(wù)的需求和特點(diǎn)。星群健康管理在單星健康管理需求（感知、決策、執(zhí)行）的基礎(chǔ)上還需具備溝通、合作的群體任務(wù)需求。具體來說，分布式協(xié)同遙感星群控制系統(tǒng)的健康管理技術(shù)存在3個發(fā)展方向：1）不同于一般的主-從式編隊任務(wù)，其間協(xié)同模式多樣化，拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜，對星群健康管理的動態(tài)拓?fù)浞治鍪且粋€研究難點(diǎn)；2）作為星群系統(tǒng)，可以利用星上攜帶敏感器對星群內(nèi)其他衛(wèi)星的姿態(tài)、軌道狀態(tài)進(jìn)行測量，測量數(shù)據(jù)可以便利地進(jìn)行信息交互，群體交互數(shù)據(jù)感知技術(shù)是星群故障診斷的一大優(yōu)勢；3）該星群中沒有主星的存在，在任務(wù)決策時需要由單星健康管理的單體決策向多體結(jié)構(gòu)的群體決策轉(zhuǎn)變。

4.3　趨勢分析與展望

隨著衛(wèi)星/星座復(fù)雜多變的需求和特點(diǎn)，星上需要配備多種敏感器、執(zhí)行器和控制器。衛(wèi)星控制系統(tǒng)健康管理技術(shù)已經(jīng)成為航天領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。伴隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，星上健康管理技術(shù)也在向基于人工智能的數(shù)據(jù)驅(qū)動智能管理方向發(fā)展。隨著大規(guī)模商業(yè)衛(wèi)星星座、星群的投入運(yùn)行，衛(wèi)星健康管理勢必由單星的健康管理系統(tǒng)向星群星座的健康管理系統(tǒng)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，星群健康管理技術(shù)主要存在以下2個發(fā)展方向：

1）單星健康管理將從檢查/監(jiān)視單一功能轉(zhuǎn)向檢測、診斷、預(yù)警綜合健康管理系統(tǒng)；從針對單機(jī)產(chǎn)品向針對系統(tǒng)方向發(fā)展；從針對單一系統(tǒng)架構(gòu)向開放系統(tǒng)架構(gòu)、通用化方向發(fā)展。總體而言，健康管理技術(shù)將更加智能化、綜合化、實時化和通用化。

2）星群智能健康管理系統(tǒng)建立，分布式協(xié)同觀測星群在單星的單機(jī)、系統(tǒng)、整星3個層級之上還需引入星簇及星座2個層級，形成集群網(wǎng)絡(luò)多層級的健康管理狀態(tài)評估模型。進(jìn)行集群健康管理時，存在星群動態(tài)拓?fù)浞治?、星間數(shù)據(jù)交互式智能健康診斷、群體決策在星群健康管理的應(yīng)用3個發(fā)展方向。

5　集群衛(wèi)星智能自組織路由技術(shù)

5.1　問題分析

星間路由是實現(xiàn)集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中多星協(xié)同控制的關(guān)鍵，為多星協(xié)同導(dǎo)航信息交互、分布式控制求解數(shù)據(jù)傳輸提供支撐［167］。傳統(tǒng)天基/地基對地觀測網(wǎng)絡(luò)的路由需預(yù)先規(guī)劃［168］，由地面控制站計算并上傳至衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)執(zhí)行，不能快速響應(yīng)隨遇任務(wù)需求，無法應(yīng)對因設(shè)備故障或鏈路切換等導(dǎo)致的過時路由問題。面向未來大規(guī)模星群智能協(xié)同導(dǎo)航、控制數(shù)據(jù)傳輸需求，星間路由技術(shù)需朝著自組織、智能化方向演進(jìn)。本章就星間路由的2個主要發(fā)展方向開展分析，對衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的自組織路由技術(shù)和智能路由技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹。

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)自組織路由將摒棄傳統(tǒng)的地面預(yù)先規(guī)劃模式，由衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)自主完成路由計算和業(yè)務(wù)編排。傳統(tǒng)基于靜態(tài)圖的路由算法將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)看作分時段靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)，并在各時段內(nèi)構(gòu)建端到端傳輸通路。由于忽略了時變多維資源間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，端到端的時延、吞吐量等性能受限?，F(xiàn)有基于時變圖的路由方法以低時延/高吞吐量目標(biāo)，能夠在特定場景和資源約束下為業(yè)務(wù)按需構(gòu)建路由路徑，但龐大的圖模型存儲量和復(fù)雜的路徑搜索過程導(dǎo)致算法的可擴(kuò)展性難保障。

星載智能路由將在自組織路由規(guī)劃的基礎(chǔ)上引入邊緣計算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，通過學(xué)習(xí)歷史狀態(tài)（如高時延和高數(shù)據(jù)包丟失率等）中的經(jīng)驗信息，進(jìn)一步優(yōu)化路由結(jié)果。然而，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)固有的拓?fù)鋭討B(tài)性、資源時變性和鏈路不穩(wěn)定性等特性對智能組網(wǎng)架構(gòu)設(shè)計與智能路由計算提出了巨大挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的智能路由方法本質(zhì)都是優(yōu)化衛(wèi)星流量路徑選擇或擁塞控制，仿真實驗未充分考率衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)時變特性，缺乏在逼真環(huán)境中的訓(xùn)練、部署與測試。

5.2　研究現(xiàn)狀分析

5.2.1衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)自組織路由技術(shù)

一直以來，圖論都是建模和求解的路由問題的有力工具?，F(xiàn)階段集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的自組織路由技術(shù)仍處于探索階段，面向低時延和高吞吐量兩項目標(biāo)，許多基于圖的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法被相繼提出，如圖10所示。離散時間動態(tài)虛擬拓?fù)渎酚桑―iscrete-Time Dynamic Virtual Topology Routing， DT-DVTR）［169］、有限狀態(tài)自動化路由（Finite State Automaton Routing， FSAR）［170］和動態(tài)檢測路由算法（Dynamic Detection Routing Algorithm， DDRA）［171］均基于靜態(tài)圖設(shè)計，由于忽略了時變多維資源間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，制約了端到端的時延、吞吐量等特性，網(wǎng)絡(luò)資源利用率難提升［172］。

圖10　衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由算法劃分

時變圖相較于靜態(tài)圖，通過引入時間屬性，能夠精準(zhǔn)刻畫網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、帶寬、存儲等多維資源的動態(tài)特性［172］，助力高效的集群衛(wèi)星路由方法設(shè)計。

1）在低時延傳輸路徑方面，文獻(xiàn)［173］利用快照圖（Snapshot Graph，SG）建模衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)，提出了最小化路徑費(fèi)用（如：時延）的動態(tài)路由算法。該方法依據(jù)衛(wèi)星運(yùn)行軌跡，以發(fā)生鏈路切換的時刻為分割，構(gòu)建表征不同時段內(nèi)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜唾Y源的多個快照，并在各快照中計算端到端的最優(yōu)路徑。然而，由于割裂了不同時段網(wǎng)絡(luò)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，導(dǎo)致可行路徑路徑搜索空間被壓縮，制約最優(yōu)路徑的求取。為提升SG路由的性能，文獻(xiàn)［174］增加了快照的連通性，通過重新分配星間鏈路，優(yōu)化時延性能，提升網(wǎng)絡(luò)鏈路資源的利用率。文獻(xiàn)［175］提出了接觸圖路由（Contact Graph Routing， CGR）來實現(xiàn)時變衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)路由。CGR是一種基于中繼的路由策略，它首先依據(jù)節(jié)點(diǎn)間周期性的接觸計劃構(gòu)建接觸圖，而后以鏈路可用容量為約束選擇端到端最早連通路徑，但由于未考慮衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)的存儲資源限制，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)易產(chǎn)生擁塞，業(yè)務(wù)時延保障性能降低。文獻(xiàn)［176］采用事件驅(qū)動圖（Event-driven Graph，EG）表征衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)時變拓?fù)浜托禽d存儲資源，并以時延保障為前提、傳輸能耗最少為目標(biāo)設(shè)計高效的路由方法。

2）在最大化傳輸容量方面，文獻(xiàn)［177］充分考慮到星上能量資源受限對數(shù)據(jù)傳輸能力的制約，構(gòu)建能量時間擴(kuò)展圖（Energy Time-Expanded Graph，ETEG），支持能量、存儲與鏈路帶寬資源的聯(lián)合調(diào)度，實現(xiàn)能量的最優(yōu)化利用和端到端遙感數(shù)據(jù)的最大化傳輸。文獻(xiàn)［178］針對衛(wèi)星攜帶收發(fā)信機(jī)資源受限的場景，建立了收、發(fā)容量約束的時間擴(kuò)展圖（Time Expanded Graph， TEG）表征，并設(shè)計了最大流路由算法實現(xiàn)收發(fā)信機(jī)資源的優(yōu)化分配，最大化端到端吞吐量。然而，TEG的存儲規(guī)模會隨著網(wǎng)絡(luò)大小及規(guī)劃時間區(qū)間的增加而急劇提升，導(dǎo)致相關(guān)路由算法的求解復(fù)雜度高。為克服上述瓶頸，文獻(xiàn)［179］基于存儲時間聚合圖（Storage Time Aggregated Graph， STAG）聯(lián)合表征衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)時變多維資源和空間業(yè)務(wù)差異化傳輸需求，并將復(fù)雜的服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）路由問題約減為一個基于圖的最大流問題，能夠以低的計算復(fù)雜度同時為多個業(yè)務(wù)構(gòu)建滿足資源需求和時延約束的端到端路徑。

上述基于時變圖的路由算法能夠支持在時變、資源受限的集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中為任務(wù)按需構(gòu)建時延或容量最優(yōu)的路由，且能夠分布式應(yīng)用于各衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)，支持集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的在軌自組織組網(wǎng)。然而，由于路由計算僅依賴于當(dāng)前（鏈路狀態(tài)信息獲?。┘拔磥恚ɑ谛l(wèi)星運(yùn)動軌跡預(yù)測）的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜唾Y源信息，忽略了歷史狀態(tài)（如高時延和高數(shù)據(jù)包丟失率等）中的經(jīng)驗信息，制約了路由結(jié)果的進(jìn)一步優(yōu)化。

5.2.2星載智能路由技術(shù)

星載智能路由技術(shù)是為了解決傳統(tǒng)的路由策略無法狀態(tài)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)的問題，是增強(qiáng)集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)性能的有效途徑［180］。

1）在組網(wǎng)架構(gòu)方面，諸多學(xué)者軟件定義網(wǎng)絡(luò)（Software Defined Network，SDN）在時變衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的可能，致力于提升衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的集中自治能力，為差異化的空間應(yīng)用提供定制化的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)［181］?，F(xiàn)有SDN技術(shù)大多采用OpenFlow協(xié)議作為南向編程接口［182］。然而，隨著協(xié)議版本的迭代，龐大的“多級流表”和復(fù)雜的流表項目查找與匹配問題會對星上的交換、存儲和處理能力帶來巨大挑戰(zhàn)［183］?；诖?，文獻(xiàn)［190］提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SDN衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)智能路由（Information Resource Sharing Service Network，IRSSN）方案。該方案中網(wǎng)絡(luò)控制器將通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network，NN）獲取數(shù)據(jù)流的傳輸模式，并將流表替換為訓(xùn)練的NN，達(dá)到節(jié)省三態(tài)內(nèi)容可尋址內(nèi)存（Tri-state Content-Addressable Memory，TCAM）空間和提升路由與轉(zhuǎn)發(fā)效能的目的。

2）在路由計算方面，當(dāng)前星載智能路由的發(fā)展剛剛起步，其基本思想是在路由規(guī)劃中引入邊緣計算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)與新興服務(wù)模式，優(yōu)化傳輸路徑時延，避免流量擁塞。文獻(xiàn)［184］提出了一種基于正交多項式（切比雪夫）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路由方法，根據(jù)業(yè)務(wù)流的流量類型預(yù)測傳輸路徑，滿足空間應(yīng)用的QoS需求。文獻(xiàn)［185］嘗試在延遲容忍網(wǎng)絡(luò)（Delay Tolerant Network， DTN）中引入Q路由和樸素貝葉斯分類等人工智能方法，優(yōu)化路由性能。文獻(xiàn)［186］提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流智能控制方法，通過預(yù)測衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)的流量分布特性，分析鏈路擁塞趨勢，通過自適應(yīng)路由表更新，實現(xiàn)高效的擁塞控制。文獻(xiàn)［187］提出了一種基于不完全信息博弈機(jī)制和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的有限貪婪快速擁塞控制方法。文獻(xiàn)［188］則設(shè)計了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和貝葉斯學(xué)習(xí)輔助的CGR算法，優(yōu)化DTN路由性能。文獻(xiàn)［180］探討了基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的星上路由機(jī)制的訓(xùn)練與部署方案，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型對精準(zhǔn)預(yù)測網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌⒏鶕?jù)網(wǎng)絡(luò)的歷史流量矩陣對當(dāng)前流量路由進(jìn)行選擇，提高路由轉(zhuǎn)發(fā)的準(zhǔn)確率和效率。

5.3　趨勢分析與展望

星間路由是實現(xiàn)集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)高效星間協(xié)同的關(guān)鍵使能技術(shù)之一?，F(xiàn)有自組織和智能路由方法雖能夠在特定場景和約束下為業(yè)務(wù)按需構(gòu)低時延/高容量的傳輸路徑，支持在軌自主組網(wǎng)，但面向協(xié)同觀測任務(wù)的導(dǎo)航、控制需求，集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)將朝著大規(guī)模、分布式、自主化的方向發(fā)展，對組網(wǎng)路由提出更高要求。

1）時間確定性路由

搶險救災(zāi)等突發(fā)事件的快速響應(yīng)要求數(shù)據(jù)傳輸具備確定性時延保障，而現(xiàn)有的星上路由與轉(zhuǎn)發(fā)技術(shù)僅提供“盡力而為”的傳輸服務(wù)，無法確保端到端的低時延、有界抖動和超低丟包。因此，未來需進(jìn)一步研究時間確定集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)，為時間敏感空間任務(wù)提供保障。

2）遙感通信一體化路由

隨著遙測業(yè)務(wù)需求的不斷提高，衛(wèi)星對地觀測數(shù)據(jù)量與日俱增。為了實現(xiàn)海量遙感數(shù)據(jù)的快速回傳，有必要探索觀測與傳輸全流程的聯(lián)合優(yōu)化方法，支持協(xié)同觀測衛(wèi)星的優(yōu)化安排和數(shù)據(jù)傳輸路由的按需規(guī)劃。

3）分布式智能路由

現(xiàn)有的智能路由方法本質(zhì)上都是優(yōu)化衛(wèi)星流量路徑選擇或擁塞控制，仿真實驗未充分考率衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)時變特性，缺乏在逼真環(huán)境中的訓(xùn)練、部署與測試。如何在分布式、大規(guī)模、高動態(tài)集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計和驗證智能路由架構(gòu)與算法仍是待解問題。

6　結(jié)束語

分布式協(xié)同微納遙感星群對于提高觀測效能、降低觀測成本、提高數(shù)據(jù)品質(zhì)、建立多源觀測能力，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實意義。通過總結(jié)國內(nèi)外典型遙感衛(wèi)星星群發(fā)展現(xiàn)狀，得出以下結(jié)論：現(xiàn)有的微納遙感星座通過高頻重訪大幅提升了對地觀測的時間分辨率，但是由于單顆微納衛(wèi)星觀測能力受限，難以滿足多源同步與融合、高品質(zhì)、大幅寬等數(shù)據(jù)應(yīng)用需求。兼顧高時效、高效能的微小衛(wèi)星是未來遙感領(lǐng)域應(yīng)用的發(fā)展方向。

利用星座+星簇的布局形成的分布式協(xié)同微納遙感星群具有多視角冗余觀測、多源同時空遙感、快速重訪等優(yōu)勢，是兼顧上述遙感應(yīng)用需求的有效途徑。但分布式協(xié)同微納遙感星群衛(wèi)星成員數(shù)量眾多、空間分布復(fù)雜時變、協(xié)同任務(wù)復(fù)雜多樣、相對運(yùn)動關(guān)系復(fù)雜，由此帶來長期自主安全運(yùn)行、面向任務(wù)自主重構(gòu)控制、面向復(fù)雜系統(tǒng)的高可靠性、協(xié)同信息網(wǎng)絡(luò)交互四方面能力需求，對分布式協(xié)同遙感星群控制系統(tǒng)提出協(xié)同自主導(dǎo)航、智能規(guī)劃控制、智能健康管理、智能組網(wǎng)四方面關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。通過對4條關(guān)鍵技術(shù)的研究情況進(jìn)行分析、歸納和整理，可以得出以下結(jié)論。

1）當(dāng)前星座星簇自主導(dǎo)航研究主要針對數(shù)顆至數(shù)十顆衛(wèi)星構(gòu)成的小型衛(wèi)星系統(tǒng)，圍繞提高星座長期導(dǎo)航精度、提升導(dǎo)航數(shù)據(jù)處理效率以及增強(qiáng)星簇內(nèi)相對狀態(tài)估計能力等方面展開。在星座+星簇新型構(gòu)型下，未來自主導(dǎo)航將朝著高度自主、分布式、智能化方向發(fā)展，星座整網(wǎng)長期漂移誤差修正、大規(guī)模節(jié)點(diǎn)復(fù)雜星間測量拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化、降階分布式導(dǎo)航濾波數(shù)據(jù)處理等具體問題，是需要未來持續(xù)關(guān)注解決的問題。

2）星群協(xié)同運(yùn)動規(guī)劃與控制技術(shù)不斷向智能化方向推進(jìn)，主要呈現(xiàn)2個發(fā)展趨勢：① 針對星群協(xié)同規(guī)劃任務(wù)對約束條件和目標(biāo)函數(shù)的不同要求，基于不同智能優(yōu)化算法的優(yōu)點(diǎn)，探索混合星群智能協(xié)同規(guī)劃方法，有效提升算法的搜索精度、收斂速度，避免陷入局部最優(yōu)解；② 星群協(xié)同控制由傳統(tǒng)分布式控制向多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制方向發(fā)展，在星群數(shù)量有限條件下，可有效提升星群在通信延遲、數(shù)據(jù)丟失、動力學(xué)模型不精確和強(qiáng)干擾等條件下的控制性能，但仍需要進(jìn)一步改進(jìn)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，使其適應(yīng)大規(guī)模星群協(xié)同控制問題。

3）隨著大規(guī)模商業(yè)衛(wèi)星星座、星群的投入運(yùn)行，衛(wèi)星健康管理勢必由單星的健康管理系統(tǒng)向星群星座的健康管理系統(tǒng)進(jìn)行轉(zhuǎn)變。目前單星的衛(wèi)星健康管理技術(shù)還需向更加智能化、綜合化、通用化的方向發(fā)展，故障判斷的時間點(diǎn)也不斷前移，通過提前預(yù)判衛(wèi)星健康狀況，可以極大地降低衛(wèi)星在軌的安全風(fēng)險和故障影響。星群智能健康管理系統(tǒng)在單星的單機(jī)、系統(tǒng)、整星3個層級之上還需引入星簇及星座2個層級，將星群整體效能作為健康管理評估目標(biāo)，形成集群網(wǎng)絡(luò)多層級的健康管理狀態(tài)評估模型。進(jìn)行集群健康管理時，存在星群動態(tài)拓?fù)浞治?、星間數(shù)據(jù)交互式智能健康診斷、群體決策在星群健康管理的應(yīng)用等需要解決的具體問題。

4）智能自組織路由是為多星協(xié)同導(dǎo)航信息交互、分布式控制求解數(shù)據(jù)傳輸提供網(wǎng)絡(luò)化傳輸服務(wù)的關(guān)鍵。集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)固有的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)時變、單星資源受限、通信時延長、易受干擾等特性給高效路由方法設(shè)計帶來了挑戰(zhàn)。面向協(xié)同觀測任務(wù)的導(dǎo)航、控制需求，集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)將朝著大規(guī)模、分布式、自主化的方向發(fā)展。未來的主要發(fā)展趨勢包括：需進(jìn)一步研究時間確定集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)，為時間敏感空間任務(wù)提供保障；為實現(xiàn)海量遙感數(shù)據(jù)的快速回傳，需要探索觀測與傳輸全流程的聯(lián)合優(yōu)化方法，支持協(xié)同觀測衛(wèi)星的優(yōu)化安排和數(shù)據(jù)傳輸路由的按需規(guī)劃；在分布式、大規(guī)模、高動態(tài)集群衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)中設(shè)計和驗證智能路由架構(gòu)與算法。

基于微小衛(wèi)星的分布式協(xié)同觀測系統(tǒng)已成為全球熱點(diǎn)領(lǐng)域，不論國內(nèi)還是國外都在進(jìn)行技術(shù)研究和空間部署，比較來說，目前我國的技術(shù)和部署較為緩慢。本文綜述了國內(nèi)外在分布式協(xié)同觀測領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，旨在為同行提供借鑒，推進(jìn)我國微小衛(wèi)星協(xié)同觀測系統(tǒng)的發(fā)展。

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Key Technologies of Intelligent Control System for Distributed Cooperative Micro/Nano Remote Sensing Satellites

LIUFucheng1， HANFei2，3， HANYu2，3， WUHailei2，3， LIMuzi2，3， SHIKeyi4

（1.Shanghai Academy of Spaceflight Technology， Shanghai 201109， China； 2.Shanghai Aerospace Control Technology Institute， Shanghai 201109， China； 3.Shanghai Key Laboratory of Space Intelligent Control Technology， Shanghai 201109， China； 4.School of Telecommunications Engineering， Xidian University， Xi’an 710071， Shaanxi， China）

In recent years， the development of micro/nano remote sensing constellations has been continuous development. The time resolution of earth observation has been greatly improved through high-frequency revisiting. However， due to the limited observation capability of single micro/nano satellite， it is difficult to meet the data application needs such as multi-source fusion， high quality， and large bandwidth. In view of the aforementioned requirements， it is an effective way to build a distributed cooperative remote sensing system based on micro/nano satellites， in which the constellation distribution is used to obtain the high temporal resolution and the collaborative observation of star clusters on the constellation nodes is adopted to achieve multi-source， high-quality， and wide-format data. Since intelligent distributed cooperative control is the core of the system， it is necessary to study and solve the key technical problems such as autonomous navigation， intelligent motion planning and control， intelligent health management， and intelligent networking. In this paper， based on the analysis of recently distributed micro/nano remote sensing systems， the concept of distributed cooperative micro/nano remote sensing star cluster is provided. Four key technologies have been analyzed， to refine the development status and trends. The study could provide a reference for the follow-up relative research.

distributed cooperative remote sensing； autonomous navigation； intelligent planning and control； intelligent health management； intelligent network

2022?04?30；

2022?06?30

國家自然科學(xué)基金（U20B2056）；上海市優(yōu)秀技術(shù)帶頭人項目（19XD1431500）；上海市自然科學(xué)基金（22ZR1427800）

劉付成（1973—），男，博士，研究員，主要研究方向為導(dǎo)航、制導(dǎo)與控制。

韓飛（1985—），男，博士，研究員，主要研究方向為衛(wèi)星集群控制。

V 19； TP 79

A

10.19328/j.cnki.2096?8655.2022.04.001