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基于序列凸优化的多目标规避方法

周敬博 李克行

周敬博, 李克行. 基于序列凸优化的多目标规避方法[J]. 空间科学学报. doi: 10.11728/cjss2026.01.2025-0048
引用本文: 周敬博, 李克行. 基于序列凸优化的多目标规避方法[J]. 空间科学学报. doi: 10.11728/cjss2026.01.2025-0048
ZHOU Jingbo, LI Kehang. Muti-Collision Avoidance Method Based on Sequential Convex Optimization (in Chinese). Chinese Journal of Space Science, 2026, 46(1): 1-9 doi: 10.11728/cjss2026.01.2025-0048
Citation: ZHOU Jingbo, LI Kehang. Muti-Collision Avoidance Method Based on Sequential Convex Optimization (in Chinese). Chinese Journal of Space Science, 2026, 46(1): 1-9 doi: 10.11728/cjss2026.01.2025-0048

基于序列凸优化的多目标规避方法

doi: 10.11728/cjss2026.01.2025-0048 cstr: 32142.14.cjss.2025-0048
基金项目: 国家自然科学基金项目资助 (62203046)
详细信息
    作者简介:
    • 周敬博 男, 2000年出生, 硕士研究生, 研究方向为轨道动力学与空间安全防护. E-mail: zhoujingbo200005@126.com
    • 李克行 男, 1977年出生, 研究员, 研究方向为航天器导航制导与控制技术. E-mail: lkh345@126.com
  • 中图分类号: V412.4

Muti-Collision Avoidance Method Based on Sequential Convex Optimization

  • 摘要: 随着近地轨道航天器与空间碎片数量激增, 航天器同空间碎片发生的交会事件不断增多, 航天器可能同时面对多个碎片的碰撞威胁, 因此航天器需具备对多个空间碎片的规避能力. 针对多个空间碎片短期交会的情况, 以航天器推力约束与碰撞概率约束为依据, 提出了基于序列凸优化的多目标规避方法. 将连续推力控制问题转化为脉冲推力的规划问题, 进而将凸优化问题的目标函数与非线性约束进行凸化处理, 采用序列凸优化方法求解该规划问题. 在对多目标的规避问题上, 该方法既能有效降低航天器与空间碎片的碰撞风险, 又能保证较低的燃料消耗, 能够适用于低推力航天器长时间规避机动规划. 同时, 序列凸优化问题的求解速度较快, 可以满足自主计算的需求.

     

  • 图  1  主要物体与次要物体初始轨道

    Figure  1.  Schematic diagram of initial orbit of primary and secondary objects

    图  2  主要物体与次要物体在b平面上的相对位置矢量

    Figure  2.  Relative position vectors of primary and secondary objects in the b-plane

    图  3  规避机动规划结果

    Figure  3.  Result of collision avoidance maneuver

    表  1  主要物体初始时刻轨道根数

    Table  1.   Orbital elements at the initial moment of primary objects

    $ a $/km $ e $ $ i $/(º) Ω/(º) $ \omega $/(º) $ {f}_{0} $/(º)
    7158 $ {0.001\;45} $ $ \text{86.4} $ $ \text{0} $ $ \text{0} $ $ \text{90} $
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    表  3  主要物体与次要物体协方差

    Table  3.   Covariance of primary and secondary objects

    主要物体协方差/$ \mathrm{km}^2 $
    $ {9.317\;009\;058\;875\;35}\times {{10}}^{-5} $$ {-2.623\;398\;113\;500\;550}\times {{10}}^{-4} $$ {2.360\;382\;173\;935\;300}\times {{10}}^{-5} $
    $ {-2.623\;398\;113\;500\;550}\times {{10}}^{-4} $$ {1.777\;964\;542\;795\;11}\times {{10}}^{-2} $$ {-9.331\;225\;387\;386\;501}\times {{10}}^{-5} $
    $ {2.360\;382\;173\;935\;300}\times {{10}}^{-5} $$ {-9.331\;225\;387\;386\;501}\times {{10}}^{-5} $$ {1.917\;372\;231\;880\;040}\times {{10}}^{-5} $
    次要物体协方差/$ \mathrm{km}^2 $
    $ {6.346\;570\;910\;720\;371}\times {{10}}^{-4} $$ {-1.962\;292\;216\;245\;289}\times {{10}}^{-3} $$ {7.077\;413\;655\;227\;660}\times {{10}}^{-5} $
    $ {-1.962\;292\;216\;245\;289}\times {{10}}^{-3} $$ {8.199\;899\;363\;150\;306}\times {{10}}^{-1} $$ {1.139\;823\;810\;584\;350}\times {{10}}^{-3} $
    $ {7.077\;413\;655\;227\;660}\times {{10}}^{-5} $$ {1.139\;823\;810\;584\;350}\times {{10}}^{-3} $$ {2.510\;340\;829\;074\;070}\times {{10}}^{-4} $
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    算法1 序列凸化算法
    输入的CDM信息: $ \boldsymbol{x}'_{\text{p,CA}},\boldsymbol{x}'_{{\text{s}}_{l},\text{CA}} $,$ \boldsymbol{\varSigma }'_{\text{p,RTN}},\boldsymbol{\varSigma }'_{{\text{s}}_{l},\text{RTN}} $,$ t'_{l,\text{CA}} $,$ {R}_{\text{HBR}} $
    指定: $ {t}_{0} $,$ \Delta t $,$ {t}_{\text{end}} $,$ N $,$ \Delta {v}_{\max } $,$ {P}_{\max } $,$ to{l}_{\text{m}} $,$ to{l}_{\text{M}} $
    反向从$ t'_{\text{CA}} $推广到$ {t}_{0} $, 获得$ \boldsymbol{x}'_{\text{p}}\left(0\right),\boldsymbol{x}'_{{\text{s}}_{l}}\left(0\right) $,$ \boldsymbol{\varSigma }'_{\text{p,ECI}}\left(0\right),\boldsymbol{\varSigma }'_{{\text{s}}_{l},\text{ECI}}\left(0\right) $
    分段时间: $ {t}_{0}\colon \Delta t\colon {t}_{\text{end}} $
    $ j\leftarrow 0,{\boldsymbol{X}}^{0}\leftarrow ,t_{\mathrm{l},\text{CA}}^{0}\leftarrow t'_{l,\text{CA}},\Delta \boldsymbol{r}_{l,\text{CA}}^{1,0}\leftarrow \Delta \boldsymbol{r}'_{l,\text{CA}},\boldsymbol{\varSigma }_{l,b2}^{0}\leftarrow \boldsymbol{\varSigma }'_{l,b2} $
    while $ \left(j=0\right)\text{or}{\left|\left|{\boldsymbol{X}}^{j}-{\boldsymbol{X}}^{j-1}\right|\right|}_{\mathrm{\infty }}\geq {e}_{\text{M}} $
      $ j\leftarrow j+1 $
      使用$ {\boldsymbol{X}}^{j-1} $作为输入, 解微分方程(6)获得参考轨迹
      通过式(45)、式(48)、式(54)更新$ N_{l,\text{CA}}^{j},t_{l,\text{CA}}^{j},\Delta \boldsymbol{r}_{l,\text{CA}}^{j},\boldsymbol{B}_{l,\text{CA}}^{j}, $
      $ \boldsymbol{\varSigma }_{\mathrm{l},b2}^{j},d_{l,\text{CA},\max }^{j} $
      $ k\leftarrow 0,\Delta \boldsymbol{r}_{\text{CA}}^{j,0}\leftarrow \Delta \boldsymbol{r}_{\text{CA}}^{j} $
      while $ \left(k=0\right)\text{or}\underset{l=1\cdots M}{\text{max}}\left({\left|\left|\Delta \boldsymbol{r}_{l,\text{CA}}^{j,k}-\Delta \boldsymbol{r}_{l,\text{CA}}^{j,k-1}\right|\right|}_{2}\right)\geq {e}_{\text{m}} $
       $ k\leftarrow k+1 $
       解$ M $个子凸优化问题式(42)得到$ z_{l}^{k} $
       解机动规划凸优化问题式(55)得到$ {\boldsymbol{X}}^{j,k} $
       $ \Delta \boldsymbol{r}_{l,\text{CA}}^{j,k}\leftarrow \Delta \boldsymbol{r}_{l,\text{CA}}^{j,k-1}+\boldsymbol{B}_{l,\text{CA}}^{j}\left({\boldsymbol{X}}^{j,k}-{\boldsymbol{X}}^{j,k-1}\right) $
     end while
     $ {\boldsymbol{X}}^{j}\leftarrow {\boldsymbol{X}}^{j,k} $
    end while
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出版历程
  • 收稿日期:  2025-04-02
  • 修回日期:  2025-09-27
  • 网络出版日期:  2025-09-29

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