低地球軌道衛星群の可視性を遺伝子アルゴリズムで最適化して,ナビゲーションの可能性を向上させる

科学分野:

• 衛星 の 構成
• 最適化アルゴリズム
• 軌道力学

背景:

• 低地軌道 (LEO) 衛星群は,可視性の最適化課題に直面しています.
• ナビゲーションの精度とダイナミックな安定性を確保することは,LEOの星座にとって非常に重要です.
• J2 波動の影響は,長期にわたるコンステレーション性能に影響します.

研究 の 目的:

• LEO衛星群の可視性最適化のための強化された枠組みを提案する.
• 衛星群のナビゲーションの精度とダイナミックな安定性を向上させる.
• 次世代のグローバル・ナビゲーション・サテライト・システム (GNSS) の技術的基盤を提供すること.

主な方法:

• アダプティブパラレル遺伝子アルゴリズム (GA) フレームワークを開発した.
• 極,ウォーカー,正方形の円軌道を統合したハイブリッド星座を設計した.
• J2の混乱を補うためにダイナミック・リラクゼーション・ファクター (γ) を組み込みました.
• 集団の多様性エントロピーを用いた適応パラメータの調整を実施した.
• マルチコアアーキテクチャの平行フィットネス評価戦略を利用した.
• 簡素化されたフィットネス機能の設計を採用した.

主要な成果:

• 100衛星のシナリオで平均14.3の可視衛星を達成し,D-NSDEを3.6%上回った.
• 位置精度 (PDOP) を2.3に減らし,全体の95.6%をカバーしました.
• "つの衛星の故障後に3.5%のカバレッジの減少で高い強度を示した.
• 軌道の乱れが10年続いた後も 94.8%のカバーを維持した
• 500〜1000の衛星シナリオで,210秒未満の収束時間で,PDOP ≤2.8を達成した.
• 粒子群の最適化と ダイナミック・ノン・ドミナント・ソート・ディファレンシャル・エボリューションを 優越した.

結論:

• 提案されたアダプティブパラレルGAフレームワークは,LEO衛星群の可視性を効果的に最適化します.
• フレームワークは優れたナビゲーションの精度,ダイナミックな強度,計算効率を提供します.
• この研究は,将来のGNSS開発に重要な進展をもたらします.