基于数据特征挖掘的行星进入可达集最优子集计算方法

摘要

本发明公开的基于数据特征挖掘的行星进入可达集最优子集计算方法，属于深空探测技术领域。本发明从智能数据特征挖掘的角度出发，挖掘探测器进入初始轨迹参量与轨迹包络特征参量之间的映射关系，将机器学习中高斯过程回归思想引入到行星进入可达集的求解过程；首先，对不同行星进入场景下航天器所能达到的可达集最优子集进行优化求解；通过对高斯过程回归模型参数的优化选取，进一步建立探测器初始进入状态与可达集最优子集的直接映射模型；由于不需要进行大量复杂的函数建模，使得行星进入可达集最优子集的计算效率大大提高。利用可达集最优子集的预测计算结果能够分析给定进入场景下，航天器的着陆安全区和碰撞风险区等。