卫星星座协同优化设计研究

摘要

对全球性资源探测、天基预警、导航和无线通信等服务的需求日益增长,推动了卫星星座系统设计方法的快速发展。卫星星座系统设计是一个典型的大规模、高度约束、多目标和多学科的优化设计问题,协同优化方法之前已成功地求解过此类设计问题。协同优化法的分布式分析结构可以有效提高卫星星座系统的设计质量,降低卫星星座设计与部署总的成本,对于设计可负担的卫星星座系统具有非常重要的现实意义。为了将协同优化方法用于卫星星座设计,提高设计效率和降低计算复杂度,本文在系统研究卫星星座设计理论的基础上,建立了一个基于改进的协同优化方法的卫星星座设计框架。
　　此改进的设计框架包含以下内容:
　　首先,指出了卫星星座传统设计方法和现有优化设计方法的局限性,针对原始构型的选择提出了基于分类与回归树(CART,ClassificationAndRegressionTree)算法的卫星星座原始构型选择策略,将星座原始构型选择空间从满足约束条件的全空间缩小到一个包含少于8个稳定的星座原始构型的小空间。在此策略的基础上,结合卫星星座构型三种典型设计方法的优点提出了层次递进的星座构型设计方法。利用此方法设计了一个区域导航卫星星座的构型,并用数值仿真验证了与现有星座构型设计方法相比层次递进的星座构型设计方法计算效率高,设计的星座能够长期保持稳定的构型。
　　其次,针对NSGA-II(Non-dominatedSortinginGeneticAlgorithmsII)的计算复杂度高的缺点,改进了其非支配排序算法。改进后的NSGA-II其计算复杂度为O(MNlogN),远小于原NSGA-II的O(MN2),降低了原算法的计算量。改进的NSGA-II算法被用于卫星星座协同优化设计的子学科性能分析中,提高了卫星星座协同优化设计的计算效率。
　　最后,针对卫星星座设计涉及学科多,卫星星座协同优化法设计系统级迭代计算次数多,而且每次迭代计算开销大的缺陷,提出了一种基于比例、积分和微分(PID,ProportionIntegrationDifferentiation)控制的卫星星座协同优化设计法。数值仿真验证了该方法与原协同优化法达到了相同的设计结果,但子学科耦合变量本地值与系统级对应耦合变量的目标值之间差值的下降速度加快,系统级迭代的次数减少33.3％,计算量明显下降。
　　结果表明,本文在卫星星座系统设计的多个环节所进行的改进,形成了一套灵活高效的卫星星座协同优化设计框架,促进了卫星星座系统设计的模块化。另外,此设计框架在系统级是以星座系统设计和部署总成本为优化目标,为设计最小成本卫星星座系统奠定了良好的基础。

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1 绪论

1.1国内外研究动态

1.2研究动机与研究目标

1.3研究方法

1.4论文组织和主要创新点

2 星座设计问题与过程描述

2.1应用实例

2.2星座设计问题

2.3当前的概念设计过程

2.4 本章小结

3 多学科优化设计回顾

3.1分布式与综合式分析体系结构的对比

3.2典型的多学科优化方法

3.3协同优化方法

3.4 本章小结

4 星座设计子学科分析模型

4.1覆盖分析模型

4.2卫星模型

4.3发射选择模型

4.4 本章小结

5 星座原始构型的选择

5.1原始构型选择策略概述

5.2 CART算法的结构与分析

5.3 星座原始构型选择分类树的构建

5.4 本章小结

6 星座设计问题求解所用优化算法

6.1 分枝定界优化算法

6.2 三点二次逼近法

6.3 改进的NSGA-II优化算法

6.4 本章小结

7 星座设计问题求解过程

7.1协同优化

7.2 基于PID控制的协同优化

7.3 最终结果

7.4 本章小结

8 全文总结与展望

8.1 全文总结

8.2 研究展望

致谢

参考文献

附录 作者在攻读博士学位期间发表的学术论文