基于进化计算的极短弧定轨方法

发布时间：2020-10-30 14:44

　　 空间碎片观测中的巡天观测获得了大量的极短弧观测数据,采集到的弧段很多甚至只有10余秒。鉴于初轨计算问题中本征的病态性,对于弧长极短的观测资料,传统方法不再适用,研究极短弧定轨具有极其重要的意义。本文从进化的角度对极短弧定轨问题进行了详细的研究。基于遗传算法、粒子群算法、差分进化算法三种不同进化机制的进化算法,构造了优化方法在极短弧定轨下统一的计算框架,确定了优选变量,并利用Matlab计算软件,处理了近圆轨道下的实测数据,结果表明,10s弧段下传统方法已失效,而这三种进化算法得到的半长径仍保持在10 km左右的精度,说明进化算法在极短弧定轨中可有较好表现,定轨结果可以为新目标的再次捕捉提供保障,是解决极短弧定轨的有效手段。为了给出进化算法定轨结果的精度范围,本文采用了参数化的Bootstrap方法,同时对实测资料中的野值问题采用稳健估计法进行了处理,主要是在适值函数中利用最小中值二乘保证了极短弧定轨的稳健性,克服了传统野值处理3σ准则不适用于进化算法的困难。进化算法中各算法参数和算子的选择对求解效果有影响,而差分进化算法参数和算子相对其他算法更为简便,本文采用正交试验设计的方法对差分进化算法的参数进行优选,使得优选结果具有较强的理论依据。前面研究的几类进化算法关注的重点是某个有优势的个体,本文还引入了基于统计学习的分布估计法,通过建立解空间的概率模型构造了极短弧定轨的计算方法,从对优势解整个群体刻画的新角度对极短弧定轨问题进行探索。计算结果与其他进化算法相当,但算法本质不同。通过分析前面几类进化算法各自的优缺点,选用差分进化算法与分布估计法进行融合构建了混合的进化算法,有效地将全局搜索和局部搜索统一起来。混合算法使定轨结果的精度和置信水平大大提高,得到结果的分布比单一的分布估计法更为集中,并且在更短的3 s弧段下依然保持较高的计算精度。在对观测的几何模型进行修改后,将进化算法应用到天基和大偏心率下的短弧定轨。研究表明,对于小偏心率轨道的天基极短弧定轨,进化算法有较好的表现,但对于大偏心率目标定轨,由于其本身的复杂性,几类进化算法不能直接给出初轨计算结果,只能得到其近似的“V”型分布带。通过对偏心率进行分区搜索,发现在真解附近适值更优但密集程度不够,进化过程中由于种群数量不足容易被掩盖。针对“V”型分布特点进行约束后再次搜索,发现优势解聚集在少数几个区域,并且真解是其中之一,缩小了初轨的选择范围,可为后续工作提供便利。
【学位单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P113
【部分图文】：

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??只有７９?ｋｍ，７０?ｓ弧段的定轨精度也仅为１６?ｋｍ。而图２．４表明１０?ｓ的观测弧段??下ＧＡ算法得到的半长径ｆｌ仍在合理区间内，远优于极短弧定轨本身能够达到的??精度。表２．２和表２．３分别给出了?２０?ｓ和３０?ｓ弧长计算中的１０组结果，也说明??了这点，１０组计算结果有一定差异，但最终残差都非常小，相互差异小于０．１＂，??在精度范围内这些解应当是等价的。对实测资料的短弧定轨问题而言解并不唯一，??极短弧情况下更为突出，ＧＡ算法的全局搜索能力只是在不同组得到了不同的最??优解。在实践中可进行多组计算，选择适值相对较小或者多组的平均值作为定轨??结果。??１８?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ??１６?－?－??１４＂?｜??Ｉ：?｜?ｉｔ?：?１?：??６?－１－??ｉｎｄｌＨｉ??７１９０?７１９５?７２００?７２０５?７２１０?７２１５?７２２０?７２２５?７２３０??ａ／ｋｍ??图２．４不同随机数种子下的半长径分布??ＧＡ算法是基于种群的算法，其计算效率较经典的初轨计算方法大大降低，??但对于极短弧而言
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本文编号：2862623