空間仿生可變構(gòu)智能感知網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

王陳亮，郭 康，朱玉凱，袁 源，余 翔，喬建忠，王曉軍，郭 雷

(1.北京航空航天大學(xué)自動化科學(xué)與電氣工程學(xué)院，北京100191；2.鵬城實(shí)驗(yàn)室數(shù)學(xué)與理論部，深圳518055；3.北京航空航天大學(xué)宇航學(xué)院，北京100191；4.西北工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院，西安710072)

0 引 言

空間感知網(wǎng)絡(luò)是指以衛(wèi)星集群為平臺，具有廣域時(shí)空信息獲取和處理能力的感知系統(tǒng)?？臻g感知是保障空間安全的首要任務(wù)和重要發(fā)展方向，應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋空間設(shè)施保障與維護(hù)、空間/地面重大目標(biāo)動態(tài)監(jiān)視和跟蹤、空間/地面態(tài)勢突變預(yù)警等。發(fā)展新型空間感知網(wǎng)絡(luò)是新一輪空間競爭的焦點(diǎn)，也是航天強(qiáng)國建設(shè)的重要內(nèi)容。

隨著小衛(wèi)星批量制造、火箭重復(fù)使用等技術(shù)的快速發(fā)展，衛(wèi)星組網(wǎng)協(xié)同的成本日益降低。為搶占軌道和頻譜資源，美國、英國、歐盟、俄羅斯、加拿大等陸續(xù)提出了星群計(jì)劃[1]，其中規(guī)模最大、計(jì)劃衛(wèi)星數(shù)量最多的是美國太空探索技術(shù)公司(SpaceX)的“星鏈”計(jì)劃。該計(jì)劃預(yù)計(jì)發(fā)射4.2萬顆衛(wèi)星，具有高速率通信、高精度感知和態(tài)勢靈活塑造等多方面用途，顯示出廣闊的軍民兩用前景。在中國，空間感知網(wǎng)絡(luò)建設(shè)已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略高度，目前在研的主要有“鴻雁”星座、“虹云”工程、“行云”工程、“天象”星座等。其中，中國航天科技集團(tuán)有限公司提出的“鴻雁”星座由300顆低軌衛(wèi)星組成，可提供導(dǎo)航定位、應(yīng)急救援和全天候通信等多種服務(wù)。2022年，中國國家航天局宣布，將打造“近地小行星防御系統(tǒng)”，未來幾年內(nèi)將針對小行星抵近觀測、就近撞擊、軌道改變等開展技術(shù)試驗(yàn)。

近年來，盡管國內(nèi)外在包括星群在內(nèi)的集群系統(tǒng)研究方面取得了長足的進(jìn)展[2]，但現(xiàn)有集群系統(tǒng)針對干擾、突變、對抗態(tài)勢的應(yīng)對能力不足。從空間信息感知的需求角度，空間感知網(wǎng)絡(luò)的智能性、自主性、適應(yīng)性以及在“危險(xiǎn)、極端、特殊、惡劣”(“危極特惡”)環(huán)境下的生存能力還有待提升。特別地，現(xiàn)有星群網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎鄬潭?、感知范圍和能力受限，信息獲取手段單一，多源異質(zhì)異構(gòu)信息的融合能力不足。與此同時(shí)，新一代衛(wèi)星的工作環(huán)境更為復(fù)雜，任務(wù)、環(huán)境、本體的未知因素增多，星群等復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)時(shí)常面臨不確定、突變和博弈對抗態(tài)勢[3]。一方面，衛(wèi)星受到來自外部環(huán)境擾動、執(zhí)行機(jī)構(gòu)誤差、結(jié)構(gòu)振動、器部件退化、未建模動態(tài)、星間互干擾、載荷互干擾等客觀因素影響；另一方面，對手極可能實(shí)施惡意接近、瞄準(zhǔn)甚至撞擊等主動行為，并可能施加惡意的網(wǎng)絡(luò)攻擊，帶來虛假信息注入、通道阻塞、數(shù)據(jù)丟包等問題。在干擾對抗環(huán)境下，如何實(shí)現(xiàn)星群智能自主的空間目標(biāo)/態(tài)勢感知，如何提升星群的在“危極特惡”環(huán)境下的生存智能，是未來空間感知系統(tǒng)建設(shè)中需要解決的核心關(guān)鍵問題。

本文結(jié)合近年來科技發(fā)展趨勢，從仿生智能的視角總結(jié)空間感知網(wǎng)絡(luò)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，圍繞實(shí)現(xiàn)空間感知網(wǎng)絡(luò)仿生智能功能和行為的目標(biāo)，探討了一些挑戰(zhàn)性技術(shù)難題以及可能的解決思路，以推動未來我國空間智能感知網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 星群拓?fù)湓O(shè)計(jì)與重構(gòu)

星群拓?fù)湓O(shè)計(jì)是對星群幾何構(gòu)型參數(shù)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化，良好的拓?fù)湓O(shè)計(jì)可以提高星群感知能力，降低建設(shè)和維護(hù)成本。星群拓?fù)湓O(shè)計(jì)通常需要考慮感知任務(wù)需求和覆蓋特性。例如，從任務(wù)需求方面考慮，文獻(xiàn)[4]利用打靶法，提出了一種在全球范圍內(nèi)可實(shí)現(xiàn)任意位置限時(shí)重訪的星群拓?fù)浞桨?。從覆蓋特性方面考慮，文獻(xiàn)[5]結(jié)合模擬退火算法與等面積網(wǎng)格點(diǎn)覆蓋法，針對不規(guī)則區(qū)域成像覆蓋問題進(jìn)行了星群拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)。為解決中國難以全球部署衛(wèi)星地面站的問題，文獻(xiàn)[6]提出了一種雙層星群構(gòu)型，以分布式星群作為低軌衛(wèi)星，利用高軌衛(wèi)星增強(qiáng)中低緯地區(qū)覆蓋性能，從而實(shí)現(xiàn)全球覆蓋。衛(wèi)星在軌運(yùn)行時(shí)受到大氣阻力、地球非球形引力、潮汐引力等多種干擾的影響，星間相對位置可能產(chǎn)生偏移，進(jìn)而影響星群拓?fù)浜透兄芰?。為此，文獻(xiàn)[7]將多種長期攝動對星群整體產(chǎn)生的影響進(jìn)行擬合，根據(jù)擬合結(jié)果設(shè)計(jì)了調(diào)整方案，可保證星群拓?fù)涞姆€(wěn)定性。在空間感知網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行過程中，當(dāng)任務(wù)發(fā)生改變或者部分衛(wèi)星失效時(shí)，往往需要對星群拓?fù)溥M(jìn)行重構(gòu)。在少數(shù)衛(wèi)星失效的情況下，可采取改變當(dāng)前衛(wèi)星運(yùn)行軌道或者快速發(fā)射衛(wèi)星的方法進(jìn)行重構(gòu)。文獻(xiàn)[8]針對存在失效衛(wèi)星的感知星群進(jìn)行了重構(gòu)方案研究，利用相位機(jī)動的方法對在軌衛(wèi)星進(jìn)行調(diào)整，對星群的空間拓?fù)溥M(jìn)行重構(gòu)，以達(dá)到修復(fù)星群的目的。文獻(xiàn)[9]提出了一種基于多目標(biāo)遺傳算法的星群拓?fù)渲貥?gòu)方法。文獻(xiàn)[10]設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的星座重構(gòu)方法，將一箭多星發(fā)射與在軌衛(wèi)星相位機(jī)動兩種策略相結(jié)合來重構(gòu)受損星群。

現(xiàn)有空間感知網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)存在的主要問題是構(gòu)型相對固定、單一，“靜有余而動不足”。為應(yīng)對未來裝備快速化、立體化、隱蔽化、集群化和智能化的發(fā)展趨勢，從仿生和智能的角度來說，空間感知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該涵蓋“眼、耳、腦、體、群”的動態(tài)協(xié)調(diào)，需要實(shí)現(xiàn)從“靜星座”到仿生可變構(gòu)“活星群”的轉(zhuǎn)變?！盎钚侨骸本哂小耙暵牴踩凇惫δ墚悩?gòu)的分布式設(shè)計(jì)和機(jī)動靈活的構(gòu)型拓?fù)渲貥?gòu)能力，實(shí)現(xiàn)感知節(jié)點(diǎn)的“眼珠”、“脖子”、“腰腹”和“腿腳”的機(jī)動，完成視聽時(shí)空信息(包括光學(xué)、射電等異質(zhì)信息)的同步獲取與深度融合。

1.2 星間相對測量與信息融合

星間相對測量和信息融合是星群完成協(xié)同感知任務(wù)的重要前提。星間相對測量方法主要包括GPS相對測量、射頻測量、激光測量、可見光視覺測量、紅外測量等。文獻(xiàn)[11]提出了一種基于多天線的星間GPS載波相位差分技術(shù)，解決了近距離交會對接等任務(wù)過程中航天器GPS天線相位中心造成的誤差等問題。文獻(xiàn)[12]采用基于時(shí)分多址的分布式廣播協(xié)議和非對稱雙邊雙向測距方法，提高了射頻測量系統(tǒng)的可拓展性，使之適用于星群編隊(duì)任務(wù)。星間激光干涉測距精度高，但誤差來源復(fù)雜。文獻(xiàn)[13]分析了激光測距過程中的光學(xué)非線性等誤差項(xiàng)，對噪聲進(jìn)行了分類和量化。文獻(xiàn)[14]使用三臺可見光相機(jī)布置成等邊三角形來獲取圖像，并通過隨機(jī)抽樣一致性方法計(jì)算得到目標(biāo)位置和姿態(tài)信息。紅外測量技術(shù)只能獲得角度信息而無法測量距離，因此通常與其他相對測量技術(shù)結(jié)合使用[15]。

信息融合旨在感知衛(wèi)星本體、環(huán)境和目標(biāo)信息，實(shí)現(xiàn)“看得清”，面對的主要問題還是干擾和對抗因素對信息獲取的影響[16]，其中采用較多的濾波方法是卡爾曼濾波。針對視覺和慣導(dǎo)對空間目標(biāo)進(jìn)行相對導(dǎo)航的情形，文獻(xiàn)[17]提出了一種相機(jī)和慣性測量單元外參數(shù)標(biāo)定方法，同時(shí)使用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行信息融合。針對純差分GPS在衛(wèi)星相對導(dǎo)航性能上的不足，文獻(xiàn)[18]結(jié)合星間自主射頻測量傳感器組成增強(qiáng)導(dǎo)航系統(tǒng)，并采用擴(kuò)展卡爾曼濾波對相對位置和相對速度進(jìn)行估計(jì)。文獻(xiàn)[19]使用迭代擴(kuò)展卡爾曼濾波器估計(jì)了非合作空間目標(biāo)的相對位置和運(yùn)動狀態(tài)，可減小因線性化帶來的誤差。文獻(xiàn)[20]提出了一種改進(jìn)容積卡爾曼濾波算法，通過在線調(diào)整濾波增益提高了在可觀性較差區(qū)段的估計(jì)性能。文獻(xiàn)[21]利用激光雷達(dá)與羅盤獲得衛(wèi)星的空間位置以及衛(wèi)星姿態(tài)和角速度數(shù)據(jù)，聯(lián)合無跡卡爾曼濾波算法進(jìn)行融合處理。

卡爾曼濾波的收斂性是建立在干擾滿足高斯分布且統(tǒng)計(jì)特性精確已知的假設(shè)之上。然而，實(shí)際工程中的主客觀干擾具有多來源、多類型、多通道特征，大部分是非高斯的。為克服卡爾曼濾波的高斯局限性，文獻(xiàn)[22]提出了多源干擾系統(tǒng)復(fù)合干擾濾波方法，針對部分動態(tài)信息已知的干擾設(shè)計(jì)干擾觀測器進(jìn)行在線估計(jì)和前饋補(bǔ)償，針對能量有界干擾設(shè)計(jì)魯棒H2/H∞多目標(biāo)優(yōu)化濾波器進(jìn)行抑制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多源干擾的同時(shí)抑制與補(bǔ)償，顯著提升了濾波器的精確性和魯棒性。文獻(xiàn)[23]針對更具一般性的狀態(tài)空間模型，在隨機(jī)量測缺失的情形下提出了基于干擾估計(jì)和補(bǔ)償?shù)臑V波器設(shè)計(jì)方法，進(jìn)一步完善了復(fù)合干擾濾波理論。

總之，在信息融合方面，現(xiàn)有星群的“視聽”時(shí)空信息共融能力、感知與導(dǎo)航信息深度融合能力以及“本體—環(huán)境—目標(biāo)”融合感知能力仍顯不足，針對博弈對抗環(huán)境下的異常信號估計(jì)、預(yù)測和溯源能力也有待提升。

1.3 面向感知需求的單星自主機(jī)動控制

動態(tài)目標(biāo)監(jiān)視、跟蹤等感知任務(wù)對衛(wèi)星控制系統(tǒng)的精確性、自主性和可靠性提出了高要求，目標(biāo)、環(huán)境、衛(wèi)星本體的不確定性和多來源、多類型、多通道的干擾是主要制約因素。在衛(wèi)星資源受限以及物理、信息、時(shí)空約束情形下如何實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星的快響應(yīng)、高機(jī)動控制是一個挑戰(zhàn)性問題。面向“危極特惡”環(huán)境下的空間感知需求，多種具有抗干擾能力的控制方法得到了深入研究。文獻(xiàn)[24]考慮了修正羅德里格參數(shù)描述的衛(wèi)星姿態(tài)控制問題，提出了一種非線性魯棒H∞控制方法。文獻(xiàn)[25]針對存在外部干擾與模型不確定性的衛(wèi)星姿態(tài)系統(tǒng)，提出了一種自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法。就存在撓性附件的衛(wèi)星姿態(tài)控制問題，文獻(xiàn)[26]基于特征建模提出了一種智能自適應(yīng)控制方法，可有效抑制姿態(tài)角和模態(tài)振動。文獻(xiàn)[27]在高階全驅(qū)系統(tǒng)的理論體系下，提出了一種最優(yōu)姿態(tài)控制方法，可實(shí)現(xiàn)平滑穩(wěn)定的姿態(tài)響應(yīng)。

衛(wèi)星的大帆板和天線使得撓性和質(zhì)心不確定性增大。為進(jìn)一步增強(qiáng)衛(wèi)星控制系統(tǒng)的抗干擾機(jī)動能力，近年來干擾抵消控制方法成為一個研究熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[28]考慮了衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)中的參數(shù)變化與外部干擾因素，設(shè)計(jì)了自抗擾控制器；文獻(xiàn)[29]利用干擾觀測器來估計(jì)并補(bǔ)償衛(wèi)星的模型不確定性與外部干擾。傳統(tǒng)自抗擾控制(Active disturbance rejection control,ADRC)方法與基于干擾觀測器的控制(Disturbance observer-based control,DOBC)方法均針對單一干擾系統(tǒng)。針對多源干擾系統(tǒng)的復(fù)合分層抗干擾控制(Composite hierarchical anti-distur-bance control,CHADC)方法近年來引起了廣泛關(guān)注[30-32]。在CHADC的理論架構(gòu)下，文獻(xiàn)[33]提出了一種具有DOBC前饋補(bǔ)償環(huán)節(jié)和ADRC反饋控制環(huán)節(jié)的衛(wèi)星強(qiáng)抗擾控制(Enhanced anti-disturbance control,EADC)方法，解決了衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)撓性振動、慣量不確定性等多源干擾的表征、分離與解耦估計(jì)難題。文獻(xiàn)[34]總結(jié)了復(fù)合抗干擾動態(tài)調(diào)節(jié)方法的新進(jìn)展，可用于衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)中多源干擾的消納、補(bǔ)償和抑制。

上述控制方法大多僅保證了“內(nèi)部”狀態(tài)的漸近穩(wěn)定性，對于實(shí)時(shí)性要求較高的機(jī)動感知任務(wù)而言，衛(wèi)星姿軌一體化的快速協(xié)調(diào)控制方法必不可少。有限時(shí)間控制具有收斂速度快、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)勢，可為衛(wèi)星快速機(jī)動提供一種有效的控制手段。文獻(xiàn)[35]提出了一種自適應(yīng)有限時(shí)間控制方法，能夠?qū)崿F(xiàn)衛(wèi)星大角度機(jī)動控制。文獻(xiàn)[36]同時(shí)考慮了參數(shù)不確定性、外部干擾、執(zhí)行機(jī)構(gòu)飽和與故障，提出了一種光滑有限時(shí)間姿態(tài)控制算法。另一種常用的快速收斂算法是固定時(shí)間控制，具有收斂時(shí)間不依賴于系統(tǒng)初值的優(yōu)勢。針對模型不確定性與干擾影響下的衛(wèi)星姿態(tài)控制問題，文獻(xiàn)[37]提出了具有固定時(shí)間收斂特性的控制算法，提升了控制系統(tǒng)快速性和精確性。

總之，單星自主控制技術(shù)近年來取得了長足的發(fā)展，但現(xiàn)有成果對強(qiáng)耦合、多約束下衛(wèi)星可控能力和控制性能量化分析不足，姿軌一體的機(jī)動控制方法有待深入研究。特別地，對于空間感知等復(fù)雜空間任務(wù)而言，仍然亟需在“感知—控制—數(shù)傳”一體化的架構(gòu)下，開展干擾對抗等突變、非理想、不確定環(huán)境下衛(wèi)星快速機(jī)動對準(zhǔn)和協(xié)調(diào)操控技術(shù)研究，賦予衛(wèi)星“跟得快”、“對得準(zhǔn)”、“躲得開”等任務(wù)能力。

1.4 感知星群分布式協(xié)同控制

感知星群分布式協(xié)同控制離不開星間通信和數(shù)據(jù)傳輸，星間通信鏈路可由有向圖或無向圖描述。星群的協(xié)同控制的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)廣域、廣譜的信息感知，同時(shí)信息的豐富也為控制能力的提升提供了技術(shù)支持。文獻(xiàn)[38]基于無向圖提出了一種分布式姿態(tài)協(xié)同控制方法，文獻(xiàn)[39]在有向圖下設(shè)計(jì)了姿態(tài)協(xié)同控制方案。文獻(xiàn)[40]基于非線性輸出調(diào)節(jié)理論設(shè)計(jì)了分布式控制器，實(shí)現(xiàn)了慣量不確定星群姿態(tài)對期望姿態(tài)的漸近跟蹤。文獻(xiàn)[41]針對星群信息連續(xù)交互導(dǎo)致通信資源浪費(fèi)的問題，提出了一種基于事件觸發(fā)星間通信策略的姿態(tài)協(xié)同控制方法，降低了星間通信負(fù)擔(dān)。文獻(xiàn)[42]在有向圖下提出了一種基于事件觸發(fā)通信的抗干擾姿態(tài)協(xié)同控制方法，設(shè)計(jì)了非線性干擾觀測器，實(shí)現(xiàn)了干擾精細(xì)估計(jì)和補(bǔ)償，提升了控制精度。上述方法主要研究星群姿態(tài)協(xié)同控制問題，欠缺對于星群感知和控制乃至傳輸(感控傳一體化)的協(xié)調(diào)設(shè)計(jì)。

文獻(xiàn)[43]綜合考慮星群姿態(tài)和軌道控制問題，提出了一種基于非線性干擾觀測器的復(fù)合控制方法，可保證6自由度衛(wèi)星實(shí)現(xiàn)期望的編隊(duì)飛行。文獻(xiàn)[44]在考慮計(jì)算效率和精度的情況下，設(shè)計(jì)了自抗擾姿態(tài)和軌道協(xié)同控制器。文獻(xiàn)[45]針對分布式星群建立了姿軌耦合動力學(xué)模型，提出了一種基于事件觸發(fā)通信的姿軌耦合滑模控制方法。文獻(xiàn)[46]研究了衛(wèi)星編隊(duì)飛行的相對位置跟蹤和姿態(tài)同步控制問題，設(shè)計(jì)了魯棒自適應(yīng)有限時(shí)間快速終端滑?？刂破?，在存在模型不確定性和外部干擾的情況下實(shí)現(xiàn)了編隊(duì)飛行。

現(xiàn)有星群協(xié)同控制方法大多局限于固定拓?fù)?，未充分考慮主被動干擾和時(shí)間(編隊(duì)時(shí)間等)、空間(障礙物等)、物理(執(zhí)行機(jī)構(gòu)飽和、通道非匹配等)、能量(能量受限等)、信息(星間通信受限等)等多維度約束，以及約束下協(xié)調(diào)控制問題。此外，現(xiàn)有協(xié)同控制方法普遍將單星視為同質(zhì)節(jié)點(diǎn)，未充分考慮單星的功能異構(gòu)特征。從仿生的角度看，整個感知網(wǎng)絡(luò)是一個整體，單星分布承擔(dān)“眼、耳、腦”等異構(gòu)功能。針對干擾博弈條件下的異構(gòu)分布式感知星群高精度協(xié)同控制問題，仍需結(jié)合仿生技術(shù)開展感控傳一體化的系統(tǒng)性研究工作。

2 趨勢與展望

空間感知網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展趨勢可總結(jié)為逐漸向智能性、自主性和適應(yīng)性發(fā)展，道法自然而又超越自然，仿生技術(shù)已成為一個重要的研究思路。在干擾對抗環(huán)境下，空間感知網(wǎng)絡(luò)的第一要務(wù)是生存。對于長時(shí)間能量信息等資源匱乏的空間感知網(wǎng)絡(luò)，應(yīng)該具有自隱、自耐和自生能力。自隱就是能夠?qū)ν{和攻擊進(jìn)行感知、預(yù)判、隱藏和規(guī)避，實(shí)現(xiàn)“明察秋毫、未雨綢繆”；自耐就是具備適應(yīng)和調(diào)節(jié)的能力，能夠?qū)Ω蓴_和對抗“兵來將擋、水來土掩”；自生是指在突變和強(qiáng)不確定環(huán)境下能夠?qū)W習(xí)與進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)“魔高一尺、道高一丈”。

在國內(nèi)外現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，為實(shí)現(xiàn)干擾對抗環(huán)境下星群的仿生智能自主感知，以下關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域值得深入探索。

2.1 可變構(gòu)異構(gòu)分布式仿生智能感知網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

從全天域、全天候、高動態(tài)目標(biāo)感知的任務(wù)需求來說，空間感知網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該是一個“眼、耳、腦、體、群”協(xié)同的仿生可變構(gòu)“活網(wǎng)絡(luò)”。然而，傳統(tǒng)星群網(wǎng)絡(luò)構(gòu)型相對固定，異質(zhì)異構(gòu)信息融合能力不足。為此，亟需開展具有仿生意義的可變構(gòu)異構(gòu)分布式智能感知網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)理論與方法研究，包括空間異構(gòu)分布式星群拓?fù)浣M網(wǎng)與軌道設(shè)計(jì)技術(shù)、不確定態(tài)勢下空間網(wǎng)絡(luò)自主重構(gòu)與拓?fù)渖杉夹g(shù)、基于“空間云腦”的視聽信息智能融合與理解技術(shù)等。該方面研究旨在設(shè)計(jì)具有自主任務(wù)切換、智能調(diào)度、機(jī)動靈活、生成重構(gòu)、全域覆蓋能力的可生成式空間異構(gòu)分布式網(wǎng)絡(luò)。從衛(wèi)星平臺技術(shù)看，大平臺的分解、重構(gòu)和協(xié)同能力也是未來的重要研究方向。例如，可使大衛(wèi)星平臺作為母系統(tǒng)，攜帶子衛(wèi)星應(yīng)對突發(fā)事件。

2.2 面向感知需求的單星自主機(jī)動對準(zhǔn)和協(xié)調(diào)操控技術(shù)

突變/不確定空間態(tài)勢感知、空間基礎(chǔ)設(shè)施保障維護(hù)等感知任務(wù)對單星快速機(jī)動對準(zhǔn)以及協(xié)調(diào)操控能力提出了迫切需求。然而，傳統(tǒng)衛(wèi)星難以勝任突變與不確定環(huán)境下智能自主感知需求，亟需實(shí)現(xiàn)從高穩(wěn)定度“靜衛(wèi)星”到高動態(tài)機(jī)動對準(zhǔn)“活衛(wèi)星”的跨越。針對上述問題，需開展面向感知需求的單星自主機(jī)動對準(zhǔn)和協(xié)調(diào)操控技術(shù)研究，包括非合作目標(biāo)自限接近與跟瞄技術(shù)、博弈對抗環(huán)境下自學(xué)習(xí)與思維控制技術(shù)、不確定/突變/損傷情形下自主任務(wù)/控制重構(gòu)技術(shù)、具有干擾消納/補(bǔ)償/抑制能力的精細(xì)抗干擾動態(tài)調(diào)節(jié)技術(shù)、“感知—控制—數(shù)傳”一體化技術(shù)等，提升衛(wèi)星快速接近、精準(zhǔn)跟瞄等任務(wù)能力。

2.3 感知星群分布式高精度協(xié)同控制技術(shù)

空間態(tài)勢感知必然要求星群拓?fù)淇呻S任務(wù)/環(huán)境智能自適應(yīng)變化，對協(xié)同控制精度要求極高。與此同時(shí)，空間感知網(wǎng)絡(luò)是一個“時(shí)間—空間—物理—能量—信息”多維約束嚴(yán)重的系統(tǒng)。傳統(tǒng)星群協(xié)同控制方法拓?fù)涔潭?，難以適應(yīng)動態(tài)拓?fù)浜投嗑S約束，難以事先指定跟蹤精度。針對上述問題，需在復(fù)雜環(huán)境和動態(tài)拓?fù)湎卵芯啃侨悍植际礁呔葏f(xié)同控制技術(shù)，包括不完備信息/攻擊下星群分布式協(xié)同控制技術(shù)、多約束下指定性能姿軌耦合協(xié)同控制技術(shù)、異構(gòu)星群分布式協(xié)同學(xué)習(xí)進(jìn)化技術(shù)、協(xié)同測量與控制一體化技術(shù)等，提升分布式異構(gòu)星群的自組織、自適應(yīng)和自協(xié)同能力。

2.4 干擾對抗環(huán)境下空間感知網(wǎng)絡(luò)生存智能技術(shù)

空間感知網(wǎng)絡(luò)面臨干擾、攻擊、故障和多維約束，在不確定模式下較為脆弱。對于這樣的無人系統(tǒng)來說，生存是第一要務(wù)。無人系統(tǒng)生存智能包含安全控制、綠色控制和免疫控制等要素。安全控制的主旨是在干擾、攻擊、故障等極端環(huán)境下提升系統(tǒng)的安全性。從任務(wù)的角度來說，需要在干擾對抗情況下實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星內(nèi)部算法的動態(tài)調(diào)節(jié)和任務(wù)重構(gòu)，包括小回路異常檢測、“信息獲取—控制—執(zhí)行”全回路動態(tài)優(yōu)化等。綠色控制是指既要在干擾對抗的環(huán)境下生存，又要與環(huán)境和諧發(fā)展。傳統(tǒng)控制方法在不同程度上類似于醫(yī)學(xué)中的“過度醫(yī)療”；而綠色控制具有“省能”、“省時(shí)”、“省力”、“省心”等特點(diǎn)，在能量約束下可減少能量消耗，在探測時(shí)敏目標(biāo)等感知任務(wù)中可縮短響應(yīng)時(shí)間，在物理飽和等約束下可節(jié)約控制強(qiáng)度，在硬件存儲、處理和計(jì)算能力受限情況下可降低計(jì)算負(fù)擔(dān)。免疫控制要充分利用感知信息，識別和診斷有害信號，主動反制或規(guī)避對手的對抗行為。傳統(tǒng)的群體智能研究側(cè)重于基于一致性的方法論和系統(tǒng)論，而仿生智能感知網(wǎng)絡(luò)基于可變構(gòu)、功能異構(gòu)分布式星群設(shè)計(jì)和安全、綠色、免疫控制等手段，旨在具備干擾對抗環(huán)境下強(qiáng)自主、強(qiáng)適應(yīng)、強(qiáng)生存等智能行為能力，從而實(shí)現(xiàn)從方法論、系統(tǒng)論到行為論的跨越。

2.5 星群性能測試分析與評估技術(shù)

不確定性量化與測試評估對于預(yù)測和提升干擾對抗環(huán)境下的無人系統(tǒng)生存能力來說尤為重要，美國NASA和DARPA近年來開展了多項(xiàng)相關(guān)研究。為驗(yàn)證和評估控制方法的性能和仿生空間感知網(wǎng)絡(luò)的生存智能，需開展星群性能測試分析和評估技術(shù)研究，其中的一個核心問題就是干擾和不確定性的精細(xì)量化。針對偵查、監(jiān)視與跟蹤等典型博弈對抗任務(wù)，搭建具有“干擾表征—方法設(shè)計(jì)—性能評估”三維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的衛(wèi)星控制性能測試分析與驗(yàn)證環(huán)境和一體化平臺，開展多源干擾精細(xì)表征、因果分析、溯源分析、閉環(huán)量化分析，建立評估指標(biāo)體系和評估模型。針對“危極特惡”環(huán)境和不同物理約束，在細(xì)微與極端模式下完成不同任務(wù)、不同工況、不同控制算法下的多性能指標(biāo)測試，分析系統(tǒng)極限能力，實(shí)現(xiàn)“算法—軟件—芯片—系統(tǒng)”一體化研究。

3 結(jié)束語

空間感知網(wǎng)絡(luò)技術(shù)屬于基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性、交叉性和前沿性的高新技術(shù)，仿生智能技術(shù)是空間感知網(wǎng)絡(luò)研究中需要重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。空間感知系統(tǒng)正處于需求迫切、蓬勃發(fā)展的機(jī)遇期，建議高校、科研院所、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)以及相關(guān)部門開展緊密合作，促進(jìn)多學(xué)科交叉融合，使理論研究與工程應(yīng)用緊密結(jié)合，建設(shè)具有強(qiáng)自主、強(qiáng)適應(yīng)和強(qiáng)生存能力的仿生空間智能感知網(wǎng)絡(luò)。相關(guān)技術(shù)還可向其他集群系統(tǒng)推廣應(yīng)用，建設(shè)天/空/地/海/潛一體化、可變構(gòu)、分布式異構(gòu)協(xié)同感知網(wǎng)絡(luò)。