[发明专利]基于分解思想和粒子群融合方法的导航星座优化设计平台及方法

说明书

技术领域

本发明属于星座优化设计领域，具体涉及基于分解思想和粒子群融合方法的导航星座优化设计平台及方法。

背景技术

目前随着导航技术的迅猛发展，世界各国都争相研究本国导航定位系统，中国也在加紧建立自己的“北斗二代”全球定位系统。但随着导航定位系统全球化覆盖，单颗卫星独立工作模式已经无法满足对地覆盖要求，导航卫星必须以星座组网的方式协同工作才能满足覆盖要求，因此设计合理的导航星座是实现全球定位的关键。与此同时，随着导航卫星的相继发射应用，星座规模越来越大，星座的构型也随之变得更加复杂，不仅需要同时考虑卫星星座的各种参数指标，还要兼顾卫星系统的各种性能和设计成本之间的相互制约关系。为了获得最佳的星座设计效果，必须对参数指标、性能要求和设计成本等多维的设计目标进行综合计算。但是导航星座优化设计涉及内容过于广泛，应用多维目标方法计算成本消耗过大，同时国内缺少一个完整的设计平台来实现星座优化设计要求。提出一个高性能的多目标优化方法，并建立一个系统的星座优化设计平台，对简化设计过程，提高计算效率是十分重要的。

导航星座优化设计包括导航星座构形设计和导航星座系统设计。导航星座构形设计指的是考虑多种设计准则的星座空间几何结构和任务轨道的优化设计，导航星座系统设计指的是包括星座构形参数和卫星关键技术指标的系统总体设计。

目前，星座优化设计的传统设计方法主要是基于数值分析的方法，如线性加权法、约束法、单纯形法和复形调优法，这些方法在实际工程和理论分析过程中占据了主要地位。这些方法主要依赖初始点位置，探索未知空间的能力不强，容易陷入局部最优；同时由于星座设计中优化变量与覆盖性能之间的关系是模糊的，无法用具体的解析表达式来描述，一些利用梯度信息的优化方法难以运用。由于遗传计算方法具有良好的寻优特性，近几年来，国内外学者相继推出适用于星座优化设计的经典进化计算方法，如：NSGA-II、SPEA2，虽然这些方法解决了一般的优化方法不能解决的问题，取得了很大的成绩，但是也存在计算成本消耗大、计算迭代次数过多的不足。

通过上述分析，可以发现传统的优化方法一般都是对于低目标维数、低复杂度的星座设计处理比较有效，即对于目标函数低于6，变量个数低于30的星座进行设计，而对于高目标维数问题的计算具有一定的局限性，同时随着维度的不断提高，计算消耗和设计成本也随之增加，这与目前我国加快实现导航定位全球化的目标以及国家综合国情不相符合。另外目前星座优化设计的研究大多停留在方法的优化上，没有构建一个完整的技术平台，因此提供一个公共的星座优化平台有助于节省研究成本，便于各种设计思想的应用。

基于分解的多目标改进方法就是将多目标优化问题转换为单目标优化问题，是用数学规划方法求解多目标优化问题的基本策略，典型的转换方法包括权重和法、柴贝彻夫法、边界交集法等，近两年研究将这种传统的多目标求解策略与进化方法相结合构造了一种新颖的基于分解的多目标进化方法(如：MOEA/D)，该方法将逼近整个Pareto前沿面的问题分解为一定数量的单目标优化问题，然后用进化方法同时求解这些单目标优化问题。方法维持一个由每个子问题的当前最优解组成的种群，子问题之间的近邻关系定义为子问题权重向量之间的距离，每个子问题的优化过程通过与其近邻子问题之间的进化操作来完成。该方法已经成功地将数学规划中常用的分解方法引入到进化多目标领域，而且可以直接采用进化方法求解单目标优化问题时的适应度分配和多样性保持策略。

发明内容

本发明的目的是为了解决传统星座设计方法在高目标维数、构型复杂的星座优化设计问题中的计算缺陷，同时实现搭建统一的我国导航星座优化平台的目标，提出基于分解思想和粒子群融合方法的导航星座优化设计平台及方法。

本发明的基于分解思想和粒子群融合方法的导航星座优化设计平台，包括人机交互模块、星座构型模块、星座性能模块、星座成本模块、多目标整合模块、联合算法模块、星座综合分析模块、可视化模块及报表生成模块。