【摘 要】
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针对多星观测任务优化这一复杂度高的问题,在构建观测任务模型和任务规划模型的基础上,较为全面地考虑了观测窗口时间约束、姿态调整约束、观测过渡时间约束、光照条件及能量
【机 构】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室,哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心
【基金项目】
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中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室开放基金资助项目(XX17629X009);深空探测着陆与返回控制技术国防重点学科实验室开放基金资助项目(HIT.KLOF.2016.077,HIT.KLOF.017.076)
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针对多星观测任务优化这一复杂度高的问题,在构建观测任务模型和任务规划模型的基础上,较为全面地考虑了观测窗口时间约束、姿态调整约束、观测过渡时间约束、光照条件及能量平衡约束和存储资源约束等条件,并建立了相应的数学模型。针对一般遗传算法在观测任务规划中应用时收敛速度慢的问题,设计了基于贪婪策略的遗传算法,采用STK生成多星观测任务列表,并在Matlab中编程求解观测任务规划方案,通过对比基于贪婪策略的遗传算法和一般遗传算法的性能,说明该方法在保证遗传算法收敛精度的前提下能提高算法的收敛速度,有效解决多星观测任
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