【摘 要】
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本文针对星际探测任务设计与规划中的关键问题——发射机会搜索问题进行了研究。首先给出了传统的高等线图法,该方法能够直观和全面反映给定搜索域的发射机会变化情况,但不适
【机 构】
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空间智能控制技术国防科技重点实验室,100190 中国空间技术研究院北京控制工程研究所,100190 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,100083
【出 处】
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中国宇航学会深空探测技术专业委员会第五届年会
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本文针对星际探测任务设计与规划中的关键问题——发射机会搜索问题进行了研究。首先给出了传统的高等线图法,该方法能够直观和全面反映给定搜索域的发射机会变化情况,但不适合于大规模目标的搜索;针对该问题,然后给出了一种基于遗传算法的发射机会搜索方法,与等高线图法相比,该方法所需的计算时间明显减少,但因遗传算法为随机搜索算法,所以得到精确的最优解较为困难。针对以上这些问题,本文提出了一种全局-局部协同搜索方法,该方法根据探测任务要求定义待搜索目标函数并确定搜索域,结合Lambert定理与Gauss算法对该问题进行降维,采用全局-局部协同搜索方法求解,解决了传统等高线图法计算量大,计算效率低,遗传搜索方法求解精确最优解困难的问题。最后,本文以1943 Anteros小行星的交会任务为例验证了这些方法,并对其结果进行了比较。
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