遗传算法优化小偏心率椭圆轨道卫星编队设计

本文主要探讨了遗传算法在近圆轨道编队设计中的应用，针对椭圆参考轨道卫星编队设计的复杂性进行了深入研究。椭圆轨道相较于圆轨道，其卫星队形设计更具挑战性，特别是在寻找满足特定队形要求的初始条件时，难度显著增大。Lawden方程在此背景下被用于解决这一问题，它提供了一种有效的方法来设计在椭圆参考轨道下具有圆形星下点的编队结构。 文章关注的是小偏心率椭圆轨道的情况，因为对于大偏心率的椭圆轨道，圆形星下点队形是不存在的。与传统的对圆参考轨道采用C-W方程进行初始条件修正的方法相比，遗传算法在此方法中展现了更高的设计精度。通过遗传算法，编队的队形设计和重构轨迹规划得到了优化，尤其是在能量最省方面的性能。 遗传算法作为一种生物启发式优化算法，它的并行搜索能力、全局优化特性和自适应性使其在处理这类复杂优化问题时表现出色。在文中，作者使用脉冲推力模型来模拟实际的轨迹规划，验证了遗传算法在设计小偏心率参考轨道卫星编队时的有效性和实用性。 总结来说，这篇文章的研究成果对于提高椭圆轨道卫星编队设计的效率和准确性具有重要意义，不仅为工程实践提供了理论支持，还展示了遗传算法在空间飞行器编队控制领域的潜在应用价值。关键词包括卫星编队飞行、椭圆参考轨道、Lawden方程、遗传算法以及队形设计与重构，这些主题都围绕着如何利用遗传算法优化卫星在非理想轨道上的协同工作，以实现更高效的任务执行。