粒子群优化：天基光学短弧观测下的精确定轨算法

本文主要探讨了天基光学短弧观测在空间目标定轨问题中的应用，特别是通过粒子群优化算法来提高定轨效率和精度。粒子群优化定轨方法是一种新颖的解决方案，针对传统基于网格搜索的定轨算法存在的多解、局部最优解以及运算量大的问题。作者首先定义了天基光学短弧观测的关键概念，如测量帧集和测量约束域，这些是确定目标位置的关键元素。 在论文中，作者提出了一种创新算法，它将粒子群优化技术引入到空间目标的轨道确定过程中。粒子群优化算法模仿了鸟群觅食行为，通过群体协作和适应性调整，寻找目标函数在约束域内的最优解。这种方法能够在保证轨道精度的同时，显著减少计算量，避免了网格搜索可能出现的冗余搜索和局部最优解陷阱。 为了验证算法的有效性，作者进行了多次仿真实验。实验结果显示，新的粒子群优化定轨算法不仅提高了定轨的精度，使其接近于克拉美罗极限，这是衡量定轨算法性能的重要指标，而且显著降低了计算负担。这表明，对于天基光学短弧观测的数据，使用粒子群优化方法能够实现更高效的定轨，并且在实际应用中具有很高的实用价值。 这项研究对空间目标定轨领域有着重要的理论贡献和实际意义，特别是在处理复杂观测数据和优化定轨算法方面，展示了粒子群优化技术的潜力。对于从事航天工程、光学观测或计算机优化算法研究的工程师和技术人员来说，这篇论文提供了一个值得深入研究和借鉴的实践案例。