利用Python写一段程序，功能要求让4颗卫星对20个地面目标完成全覆盖且每个目标的最大重访时间小于6小时，卫星可在轨道进行机动。输入20个地面目标的经纬度位置信息，输出4颗卫星的轨道六要素和轨道机动的位置速度

在Python中，要编写这样一个程序涉及到一些复杂的空间计算和优化问题。这里我们可以假设一个简化模型，其中卫星可以按照一定规则移动并覆盖目标。首先，你需要安装`geopy`库来处理地理位置数据，以及一些数学和优化相关的库，如`numpy`。以下是一个简化的示例：

import numpy as np
from geopy.distance import great_circle
from scipy.optimize import minimize

# 假设每颗卫星初始轨道参数
class Satellite:
    def __init__(self, orbit_elements):
        self.orbit_elements = orbit_elements

    # 简化版的覆盖函数，实际应用中需要更复杂的算法
    def cover(self, targets, max_revisit_time):
        revisit_times = [great_circle(self.orbit_elements.target_position, target).time / 3600 for target in targets]
        return np.max(revisit_times) > max_revisit_time

# 输入20个目标的经纬度信息
targets = [(lat1, lon1), ..., (lat20, lon20)]
max_revisit_time = 6  # 小于6小时的限制

# 初始化4颗卫星的轨道元素
satellites = [Satellite(orbit_elements=...)] * 4  # 这里省略了具体的初始化细节

def optimize_satellites(satellites, targets, max_revisit_time):
    def objective_function(element_list):
        for satellite in satellites:
            satellite.orbit_elements = element_list[satellite.index]  # 设置卫星轨道
            if not satellite.cover(targets, max_revisit_time):
                return 1  # 目标未满足，返回1表示不成功
        return 0  # 满足条件，返回0表示成功

    initial_guesses = ...  # 假设有合理的初始轨道估计
    optimized_orbits = minimize(objective_function, initial_guesses, method='Nelder-Mead')
    return optimized_orbits.x  # 返回优化后的轨道六要素

optimized_orbits = optimize_satellites(satellites, targets, max_revisit_time)

请注意，这只是一个简化版本，实际的轨道设计需要考虑更多的因素，如地球形状、卫星的相对运动等，并且可能需要用到专业的空间轨道规划软件或库。此外，由于计算量大和问题的非线性特性，优化过程可能会非常复杂。