空间多目标掠飞观测接近轨道设计方法

doi:10.3969/j.issn.1009-086x.2024.01.008

摘要/Abstract

摘要：

针对当前的天基空间观测任务中存在的观测效率低、燃料不足等问题，基于粒子群算法与空间多目标观测模型提出一种空间多目标掠飞观测的接近轨道设计方法以实现观测器在不变轨道的情况下实现对特定多目标的近距离掠飞观测。结合两轨道卫星的距离计算与天光地影条件建立空间多目标观测模型。利用粒子群算法对观测器轨道六根数优化，得到对特定多目标的综合最近距离观测的最优轨道，以轨道高度差产生的周期差抵消目标与交线处位置的相位差，以消耗时间为代价得到了最省燃料的方式。利用仿真说明了该轨道设计方法的有效性。

关键词: 多目标观测, 轨道设计, 天光地影条件, 粒子群算法, 掠飞观测, 燃料最优

Abstract:

Aiming at the problems of low observation efficiency and insufficient fuel in current space-based space observation tasks， this paper proposes a close orbit design method for space multi-target skimming observation based on particle swarm optimization algorithm and space multi-target observation model to achieve the close range skimming observation of specific multi-target under the condition of constant orbit. The space multi-target observation model is established by combining the distance calculation of two orbiting satellites with the conditions of sky light and earth shadow. The particle swarm optimization algorithm is used to optimize the number of six orbits of the observer to obtain the optimal orbit for the comprehensive closest distance observation of a specific multi-target. The periodic difference generated by the orbital height difference is used to offset the phase difference between the target and the position at the intersection in a way that consumes time to get the most fuel-efficient way， and the formula for the most fuel saving is obtained at the cost of time. Finally， the numerical method is used to illustrate the effectiveness of the orbit design method.

Key words: multi-target observation, approach orbit design, skylight and shadow conditions, particle swarm optimization（PSO）, glide observation, fuel optimization

中图分类号:

TJ76

刘育昊, 张兵, 方子今. 空间多目标掠飞观测接近轨道设计方法[J]. 现代防御技术, 2024, 52(1): 57-64.

Yuhao LIU, Bing ZHANG, Zijin FANG. Approach Orbit Design Method for Space Multi-target Glide Observation[J]. Modern Defense Technology, 2024, 52(1): 57-64.

图/表 11

图1 两轨道面日标最近距离示意图

Fig. 1 Schematic diagram of the nearest distancebetween targets on two orbit planes

图2 地影光照条件示意图

Fig. 2 Schematic diagram of ground shadow illumination conditions

图3 太阳角光照条件示意图

Fig. 3 schematic diagram of solar angle illumination conditions

图4 惯性坐标系和轨道坐标系

Fig. 4 Inertial and orbital coordinate systems

图5 相对角速度计算示意图

Fig. 5 Schematic diagram of relative angular velocity calculation

图6 粒子群算法流程图

Fig. 6 Flow chart of particle swarm optimization

表1 目标轨道根数

Table 1 Orbit parameters of the target

目标卫星	轨道高度/km	轨道倾角/（°）	升交点赤经/（°）	近地点幅角/（°）	真近点角/（°）
1	546.783 6	85.287 3	36.487 2	43.564 3	2.523 4
2	553.492 8	89.284 6	66.039 7	32.365 4	216.492 1
3	548.183 7	83.927 3	136.827 6	25.372 6	84.255 6

图7 综合距离迭代图

Fig. 7 Iterative graph of comprehensive distance

表2 观测器轨道根数

Table 2 Orbit alparameters of the observer

轨道高度/km	偏心率	轨道倾角/（°）	升交点赤经/（°）	近地点幅角/（°）	真近点角/（°）
556	0.000 1	77.314 9	24.769 0	69.660 2	318.896 8

表3 对各个目标的观测数据

Table 3 Observation data of each target

目标卫星	观测距离/km	观测时刻（utc时间）	观测太阳角/（°）	该时刻对应太阳矢量 $r s u n$	该时刻相对角速度 $w$ /（°）·s^-1
卫星1	10.921 6	2022-01-29 T 23：46：08	89.341 3	（0.652 0，-0.695 6，-0.301 6）	9.636 4
卫星2	5.376 9	2022-02-05 T 04：12：22	71.046 7	（0.718 8，-0.637 8，-0.276 5）	8.927 3
卫星3	10.086 8	2022-01-27 T 18：51：30	63.798 8	（0.607 3，-0.728 9，-0.316 0）	7.287 3

表3 对各个目标的观测数据

Table 3 Observation data of each target

目标卫星	观测距离/km	观测时刻（utc时间）	观测太阳角/（°）	该时刻对应太阳矢量 $r s u n$	该时刻相对角速度 $w$ /（°）·s^-1
卫星1	10.921 6	2022-01-29 T 23：46：08	89.341 3	（0.652 0，-0.695 6，-0.301 6）	9.636 4
卫星2	5.376 9	2022-02-05 T 04：12：22	71.046 7	（0.718 8，-0.637 8，-0.276 5）	8.927 3
卫星3	10.086 8	2022-01-27 T 18：51：30	63.798 8	（0.607 3，-0.728 9，-0.316 0）	7.287 3

图8 目标与观测器轨道位置图

Fig. 8 Orbit diagram of target and observer

参考文献 16

1	王晓海. 天基空间目标探测系统技术研究进展［J］. 卫星与网络， 2017（11）： 64-70.
	WANG Xiaohai. Research Progress of Space-Based Space Target Detection System Technology［J］. Satellite & Network， 2017（11）： 64-70.
2	张庆泽，尹龙逊，张强，等. 航天器多约束空间抵近掠飞轨迹优化方法［J］. 空间控制技术与应用， 2022， 48（3）： 49-56.
	ZHANG Qingze， YIN Longxun， ZHANG Qiang， et al. Optimization Method for Multi-constrained Space Close-Sweep Trajectory of Spacecraft［J］. Aerospace Control and Application， 2022， 48（3）： 49-56.
3	张敬. 航天器对星座多星接近轨道设计问题研究［D］. 长沙：国防科学技术大学， 2013.
	ZHANG Jing. Study on Approach Orbit Design between Spacecraft and Multiple Constellation Satellites［D］. Changsha： National University of Defense Technology， 2013.
4	徐伟. GEO目标的天基观测任务规划研究［D］. 长沙：国防科学技术大学， 2014.
	XU Wei. Space-Based Observation Mission Research of GEO Targets［D］. Changsha： National University of Defense Technology， 2014.
5	刘洋，易东云，王正明. 地心惯性坐标系到质心轨道坐标系的坐标转换方法［J］. 航天控制， 2007， 25（2）： 4-8.
	LIU Yang， YI Dongyun， WANG Zhengming. Coordinate Transformation Methods from the Inertial System to the Centroid Orbit System［J］. Aerospace Control， 2007， 25（2）： 4-8.
6	汤泽滢，黄贤锋，蔡宗宝. 国外天基空间目标监视系统发展现状与启示［J］. 航天电子对抗， 2015， 31（2）： 24-26， 30.
	TANG Zeying， HUANG Xianfeng， CAI Zongbao. Development Status and Enlightenment of Foreign Space-Based Space Surveillance Systems［J］. Aerospace Electronic Warfare， 2015， 31（2）： 24-26， 30.
7	郑珍珍，朱振才，康一舟. 天基空间碎片可见光观测系统与关键技术发展概述［J］. 光学学报， 2022， 42（17）： 181-188.
	ZHENG Zhenzhen， ZHU Zhencai， KANG Yizhou. Overview of Space-Based Optical Observation Systems for Space Debris and Development of Key Technologies［J］. Acta Optica Sinica， 2022， 42（17）： 181-188.
8	张琪新，孙富春，叶文，等. 基于离散粒子群算法的航天器在轨服务任务分配问题研究［J］. 计算机测量与控制， 2011， 19（11）： 2747-2751.
	ZHANG Qixin， SUN Fuchun， YE Wen， et al. On-orbit Servicing Task Allocation for Spacecrafts Using Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm［J］. Computer Measurement & Control， 2011， 19（11）： 2747-2751.
9	李雁斌，江利中，黄勇. 天基目标探测与监视系统发展研究［J］. 制导与引信， 2012， 33（3）： 50-60.
	LI Yanbin， JIANG Lizhong， HUANG Yong. Development Research on Space-Based Target Detection and Surveillance System［J］. Guidance & Fuze， 2012， 33（3）： 50-60.
10	尹晓叶. 基于粒子群算法的函数优化求解方法研究［J］. 集成电路应用， 2022， 39（9）： 210-211.
	YIN Xiaoye. Study on Function Optimization Based on Particle Swarm Optimization［J］. Application of IC， 2022， 39（9）： 210-211.
11	宋可桢，鄂薇，魏承，等. 基于遗传算法的极短弧段天基轨道确定方法［J］. 航天器工程， 2019， 28（5）： 13-20.
	SONG Kezhen， Wei E， WEI Cheng， et al. Orbit Determination of Space Targets with Short Arcs Based on Genetic Algorithm［J］. Spacecraft Engineering， 2019， 28（5）： 13-20.
12	杜建丽. 面向空间碎片编目的天基监测系统研究［D］. 武汉：武汉大学， 2018.
	DU Jianli. Researches on Space-Based Surveillance System for Cataloging Space Debris［D］. Wuhan： Wuhan University， 2018.
13	杨自兴，李智. 空间目标天基光学成像观测现状研究［J］. 国外电子测量技术， 2015， 34（10）： 58-61， 78.
	YANG Zixing， LI Zhi. Research the Status of Space Based Optical Imaging Observation for Resident Space Objects［J］. Foreign Electronic Measurement Technology， 2015， 34（10）： 58-61， 78.
14	章仁为. 卫星轨道姿态动力学与控制［M］. 北京：北京航空航天大学出版社， 1998： 1-25.
	ZHANG Renwei. Satellite Orbit Attitude Dynamics and Control［M］. Beijing： Beihang University Press， 1998： 1-25.
15	王杰文，李赫男. 粒子群优化算法综述［J］. 现代计算机， 2009， 15（2）： 22-27.
	WANG Jiewen， LI Henan. Summary of Particle Swarm Optimization Algorithm［J］. Modern Computer， 2009， 15（2）： 22-27.
16	刘翔春. 空间目标光学监视卫星轨道设计及任务规划［D］. 长沙：国防科技大学， 2018.
	LIU Xiangchun. Orbit Design and Task Planning of Optics Surveillance Satellite for Space Objects［D］. Changsha： National University of Defense Technology， 2018.

[1]	陶杨, 周益, 蒋黄滔. 改进蚁群算法在地形跟随航线规划问题中的应用[J]. 现代防御技术, 2024, 52(1): 34-40.
[2]	杜石桥, 李贵兰, 寇军, 郝赫, 吴同, 秦国卿, 高红卫. 基于粒子群算法的量子测量系统最优参数求解[J]. 现代防御技术, 2023, 51(6): 155-161.
[3]	屈长虹, 宋钰, 王坤, 崔清勇, 陈蒋洋. 基于PSO算法的反无地基战术激光系统部署方法[J]. 现代防御技术, 2023, 51(5): 15-24.
[4]	宋卫星, 武婧婧, 董志鹏, 张君, 周凯. 基于成本分析的装备维修调度优化模型[J]. 现代防御技术, 2021, 49(5): 88-94.
[5]	潘楠, 刘海石, 陈启用, 颜礼贤, 郭晓珏. 多基地多目标无人机协同任务规划算法研究[J]. 现代防御技术, 2021, 49(2): 49-56.
[6]	马艳艳, 金宏斌, 李浩, 张辉. 改进粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用[J]. 现代防御技术, 2020, 48(3): 104-112.
[7]	俞宙, 单甘霖, 段修生. 面向区域覆盖的多传感器优化布站[J]. 现代防御技术, 2018, 46(6): 94-101.
[8]	王嵩乔, 夏海宝, 许蕴山, 李德芳. 降低OFDM雷达PAPR的SLM改进算法研究[J]. 现代防御技术, 2018, 46(4): 163-168.