基于机器学习的空间多碎片清除策略研究

发布时间：2021-08-05 17:49

　　日益增多的空间碎片不断恶化着地球周围的空间环境,也将会是人类在今后进行近地太空行为活动中面临最大的危险之一。主动碎片清除措施（Active Debris Removal,ADR）可以在减少航天器执行任务时与碎片碰撞次数同时降低产生二次碎片概率。本文以空间碎片清除任务中的初始清除范围确定、碎片间转移燃耗估计和空间碎片的质量特性辨识三个问题为研究对象,分别采用机器学习算法中的聚类、集成学习和线性神经网络对以上三个问题的解决策略开展研究。针对多碎片清除任务中的初始范围确定问题,本文利用基于密度的聚类算法（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN）对多碎片清除任务初始标范围进行确定。首先阐述了聚类任务的定义、与分类的区别和聚类效果的衡量标准,分析了4种常见的聚类算法的特点;然后通过对空间碎片的运动规律进行分析后采用一种改进的轨道指示器作为衡量空间碎片转移难度的标准,将本问题完全转化为一个聚类任务;仿真结果证明了聚类算法对于解决本章问题的有效性。针对空间碎片间的转移燃料估计问题,本文在权衡估计精度和估计时... 

【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

按照碎片类型划分的碎片总数演化趋势

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文合，从而引发自燃。由此产生的爆炸可以摧毁物体，从而产生相当大规模的碎片群这些碎片群在质量和传播速度上都处于一个比较广的范围内。除了这种意外的破坏外，近些年来地面导弹拦截卫星也是空间碎片数量的贡献者。图 1-1 按照碎片类型划分的碎片总数演化趋势

哈尔滨工业大学工学硕士学位论文合，从而引发自燃。由此产生的爆炸可以摧毁物体，从而产生相当大规模的碎片群这些碎片群在质量和传播速度上都处于一个比较广的范围内。除了这种意外的破坏外，近些年来地面导弹拦截卫星也是空间碎片数量的贡献者。图 1-1 按照碎片类型划分的碎片总数演化趋势

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多种群协同进化免疫多目标优化算法的百叶窗优化研究[J]. 骆清国,赵耀,桂勇,刘红彬,帅刚.  兵工学报. 2019(04)
[2]基于参数动态调整的多目标差分进化算法[J]. 侯莹,韩红桂,乔俊飞.  控制与决策. 2017(11)
[3]基于SMOTE和GBDT的网络入侵检测方法研究[J]. 封化民,李明伟,侯晓莲,徐治理.  计算机应用研究. 2017(12)
[4]空间非合作目标惯性参数在轨辨识[J]. 孔祥龙,李文龙,李文峰,赵毅.  中国空间科学技术. 2016(04)
[5]一种基于Boosting的集成学习算法在不均衡数据中的分类[J]. 李诒靖,郭海湘,李亚楠,刘晓.  系统工程理论与实践. 2016(01)
[6]带有空间机械臂的航天器系统惯性参数辨识[J]. 文坤,廖瑛,杨雅君.  飞行器测控学报. 2015(04)
[7]小生境多目标蚁群算法在飞行器总体设计中的应用[J]. 池元成,陆小兵,王彦静,何漫,郭大庆.  航天控制. 2015(02)
[8]空间机器人惯性参数辨识的粒子群优化新算法[J]. 马欢,李文皓,肖歆昕,刘宏,蒋再男.  宇航学报. 2015(03)
[9]基于推力器的组合航天器质量特性辨识方法研究[J]. 侯振东,王兆魁,张育林.  航天控制. 2015(01)
[10]月面远程运输飞行轨迹优化设计[J]. 朱小龙,马剑,刘强,高扬.  载人航天. 2015(01)

博士论文
[1]空间机动飞行器清除碎片任务规划与制导控制技术[D]. 王伟林.国防科学技术大学 2017

硕士论文
[1]航天飞行控制的机器学习方法[D]. 姜春生.中国科学技术大学 2018
[2]考虑机械臂柔性的非合作目标惯性参数辨识研究[D]. 舒巨.哈尔滨工业大学 2015
[3]自重构多分支空间机器人动力学与轨迹规划的研究[D]. 张宇.哈尔滨工业大学 2014



本文编号：3324192