面向巨型星座系统的多地面站协同测控技术

TP393; 测控技术是保障星座系统高效运维和管理的关键技术.近年来,随着星座规模的不断扩大,逐步形成了巨型星座系统,使得对星座的测控需求呈现爆发式的增长,从而对星座系统测控任务的完成量提出了新的要求.首先分析巨型星座系统测控任务约束和地面测控站设备约束并给出问题建模;其次提出一种地面站Agent基于学习规划片段的交互方式,通过引入约束惩罚算子和多地面站联合惩罚算子设计优化的目标函数;最后,提出一种多地面站Agent强化学习算法以求解多地面站协同任务分配策略.仿真结果显示,任务规模较大时,在文中提到的不同场景下该方法较传统算法有12％～20％的增益....

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Bibliographic Details
Published in天地一体化信息网络 Vol. 4; no. 1; pp. 1 - 11
Main Authors 刘阳, 周笛, 盛敏, 李建东, 郝时光, 郑晓天
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西 西安 710071%中国空间技术研究院通信与导航卫星总体部,北京 100094 01.03.2023
Subjects
多地面站协同
测控任务规划
多Agent强化学习
巨型星座
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ISSN2096-8930
DOI10.11959/j.issn.2096-8930.2023001

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Summary:TP393; 测控技术是保障星座系统高效运维和管理的关键技术.近年来,随着星座规模的不断扩大,逐步形成了巨型星座系统,使得对星座的测控需求呈现爆发式的增长,从而对星座系统测控任务的完成量提出了新的要求.首先分析巨型星座系统测控任务约束和地面测控站设备约束并给出问题建模;其次提出一种地面站Agent基于学习规划片段的交互方式,通过引入约束惩罚算子和多地面站联合惩罚算子设计优化的目标函数;最后,提出一种多地面站Agent强化学习算法以求解多地面站协同任务分配策略.仿真结果显示,任务规模较大时,在文中提到的不同场景下该方法较传统算法有12％～20％的增益.
ISSN:2096-8930
DOI:10.11959/j.issn.2096-8930.2023001