一种动态锁定式多星协同任务规划的A2C算法

提出了一种基于强化学习算法的多星协同任务规划方法。该方法将多星协同任务规划视为多个双星协同规划,采用相邻双星锁定的方式来共享双星任务规划结果信息,基于A2C(优势动作评价)强化学习算法对双星任务规划的结果进行再调整。针对多星协同任务规划状态空间复杂且变化的问题,设计了两级状态空间和价值评价函数决策的方法,对强化学习所依赖的状态空间进行维度限制,确保智能体对任务进行调整的过程不影响状态空间维度。算法设计过程考虑了多种约束条件,设置了天气、成像质量和成像优先级等可调参数作为强化学习A2C算法的评价参数,这些可调参数有助于用户自定义决策评价体系。最后,通过仿真验证了算法的可行性。仿真结果表明,该算法多星协同任务规划的组合任务抛弃率小于10%。

区块链技术赋能卫星产业:优势、挑战与对策

作为数字货币的底层技术,区块链具有去中心化、集体维护、数据不可篡改和可追溯等特性,被认为在很多领域具有广泛的应用前景。卫星产业作为战略性新兴产业,其安全可靠、互联互通和隐私保护等需求,与区块链的核心特性天然吻合。当前区块链技术在卫星产业中的应用尚处于起步阶段,鲜有学者对区块链技术和卫星产业的集成应用进行探讨。通过系统阐述区块链技术的基本原理,对区块链技术当前在卫星产业中的研究现状进行了全面的总结。分析了区块链技术在卫星产业中最有潜力的3个应用场景,重点阐述了区块链在其中所发挥的功能和优势。提出了区块链技术应用于卫星产业需面临的挑战,并给出了解决思路,以为将来区块链技术在卫星产业中的深入应用提供参考。

编队飞行卫星相对半长轴的变化分析和应用

针对某编队飞行卫星控制频次高、控制难度大的问题,分析了卫星间相对运动规律,建立了平面内相对距离、平面外相对距离、相对相位、相对升交点赤经与相对半长轴的数学模型。仿真了某编队飞行卫星副星与主星的相对半长轴变化规律,并通过实际在轨控制对仿真结果进行验证。验证结果表明,选择合适的相对半长轴作为目标控制量,在地球非球形摄动J2项影响下,主副星间相对位置变化情况满足仿真分析结果,在确保星座构型满足载荷使用的约束条件下,极大的降低了星座构型保持的控制频次。