王許煜,胡敏,趙玉龍,張學(xué)陽(yáng),李玖陽(yáng)
航天工程大學(xué),北京 101400
導(dǎo)航星座為了滿(mǎn)足系統(tǒng)對(duì)可用性、連續(xù)性和完整性的嚴(yán)格要求,通常會(huì)在空間部署若干顆備份衛(wèi)星。若星座中有衛(wèi)星失效,則通過(guò)在軌備份衛(wèi)星變軌對(duì)其進(jìn)行替換。如GPS(global positioning system)星座將備份衛(wèi)星部署在故障概率最大的衛(wèi)星附近形成“衛(wèi)星對(duì)”[1],以便其中的一顆衛(wèi)星發(fā)生故障時(shí),備份衛(wèi)星能夠在較短時(shí)間內(nèi)通過(guò)軌道機(jī)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)故障衛(wèi)星的快速替換[2],從而降低對(duì)用戶(hù)的影響。在軌備份方案的優(yōu)化設(shè)計(jì)關(guān)系到整個(gè)導(dǎo)航星座運(yùn)行期間的服務(wù)性能,同時(shí)還涉及到空間軌道資源的維護(hù)利用等問(wèn)題[3],因此必須對(duì)在軌備份方案進(jìn)行合理設(shè)計(jì)。
目前,與導(dǎo)航星座在軌備份方案優(yōu)化設(shè)計(jì)相關(guān)的研究較少。文獻(xiàn)[3]基于系統(tǒng)服務(wù)性能提升,從PDOP(position dilution of precision)值、地面可見(jiàn)星數(shù)和地面對(duì)新增衛(wèi)星可視情況3個(gè)方面對(duì)比分析了北斗衛(wèi)星導(dǎo)航(區(qū)域)系統(tǒng)中GEO和IGSO備份星在不同軌位時(shí),對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)服務(wù)性能的影響。文獻(xiàn)[4]基于5GEO/5IGSO/4MEO區(qū)域?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng),在僅有2顆備份衛(wèi)星的條件下利用星座的幾何關(guān)系給出了同軌道面?zhèn)浞莺彤愜壍烂鎮(zhèn)浞輹r(shí),備份星IGSO的最優(yōu)相位分布,從而有效地保證了系統(tǒng)的連續(xù)性和可用性。上述文獻(xiàn)只對(duì)GEO和IGSO備份星軌位進(jìn)行了分析,而沒(méi)有考慮MEO備份星軌位的設(shè)計(jì),同時(shí)由于GEO和IGSO軌道面內(nèi)衛(wèi)星數(shù)量較少,且備份星軌位相對(duì)固定,因此也都未涉及到在軌備份星替換的優(yōu)化設(shè)計(jì)。
本文以中軌道Walker導(dǎo)航星座為研究對(duì)象,首先針對(duì)星座運(yùn)行期間在軌備份星與工作衛(wèi)星存在共同提供服務(wù)的情況,通過(guò)建立軌位優(yōu)化模型,以PDOP值和可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)為目標(biāo)函數(shù),利用NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm)算法分析在軌備份星在不同軌位下對(duì)系統(tǒng)服務(wù)性能的影響。其次,基于在軌備份星軌位的優(yōu)化結(jié)果,建立在軌備份星替換的軌道機(jī)動(dòng)模型,分別以替換所需的速度增量最少和替換時(shí)間最少為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行在軌備份星替換方案的優(yōu)化設(shè)計(jì),并分析比較兩種替換方案。
在軌備份星的軌位直接決定了備份星對(duì)系統(tǒng)服務(wù)性能的增強(qiáng)效果,與星座優(yōu)化設(shè)計(jì)一樣,在軌備份星軌位的設(shè)計(jì)同樣屬于多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題。本文以中軌道Walker導(dǎo)航星座為分析對(duì)象,該星座由24顆衛(wèi)星組成,星座參數(shù)為24/3/1,軌道高度為21 528 km,傾角為55°,同時(shí),模型中每個(gè)軌道面上分別部署2顆在軌備份星。
(1) 優(yōu)化變量
在軌備份星軌位優(yōu)化設(shè)計(jì)中,模型優(yōu)化變量為每個(gè)軌道面上在軌備份星的軌位fi,j,i∈(1,2,3),j∈(1,2),其中i為軌道面編號(hào),j為在軌備份星編號(hào)。如f1,2表示第1個(gè)軌道面上的第2個(gè)在軌備份星的軌位。
(2) 目標(biāo)函數(shù)
在導(dǎo)航星座中,定位精度是其性能評(píng)估的重要指標(biāo),而該指標(biāo)除了受到各偽距測(cè)量值的影響,還與星座的幾何構(gòu)型有關(guān)[5],通過(guò)計(jì)算星座位置精度衰減因子(PDOP)值可以對(duì)構(gòu)型進(jìn)行量化評(píng)估[6]。因此,本文選取PDOP值作為備份星軌位優(yōu)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)之一,其計(jì)算如下[7]。
假設(shè)用戶(hù)坐標(biāo)為(X0,Y0,Z0),此時(shí)在用戶(hù)本地坐標(biāo)系中,滿(mǎn)足最小觀測(cè)仰角α的N顆衛(wèi)星坐標(biāo)可表示為:
ri=[Xi,Yi,Zi],i=1,2,…,N
(1)
則相應(yīng)的系數(shù)矩陣H為:
(2)
記矩陣Q為:
(3)
最終用戶(hù)坐標(biāo)的PDOP值為:
(4)
同時(shí),導(dǎo)航星座除了定位精度要求外,還有其它的性能要求,本文選取可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)作為另一個(gè)備份星軌位優(yōu)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)??梢?jiàn)衛(wèi)星數(shù)是指在一定的仰角范圍內(nèi),用戶(hù)能接收到衛(wèi)星導(dǎo)航信號(hào)的衛(wèi)星數(shù)目,其值的大小不僅決定精度因子計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性,還與星座對(duì)地面的覆蓋特性密切相關(guān),因此同樣是衡量導(dǎo)航星座性能優(yōu)劣的重要指標(biāo)。
為了更全面地評(píng)價(jià)導(dǎo)航星座服務(wù)區(qū)域的性能,本文采取網(wǎng)格分析法,對(duì)導(dǎo)航星座的服務(wù)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分,并統(tǒng)計(jì)在每一時(shí)刻所有網(wǎng)格點(diǎn)的PDOP值和可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù),從而獲得仿真時(shí)間內(nèi)每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的平均PDOP值和平均可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù),最終對(duì)所有網(wǎng)格點(diǎn)的數(shù)值求平均,得到服務(wù)區(qū)域內(nèi)PDOP值和可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)的平均值,分別用FP(X)和FM(X)表示。綜上可得,導(dǎo)航星座在軌備份星軌位優(yōu)化設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)模型為:
(5)
(3) 約束條件
在軌備份星軌位優(yōu)化設(shè)計(jì)中,模型的約束條件為在軌備份星的軌位fi,j∈[0°,360°],同時(shí),由于工作衛(wèi)星的存在,在軌備份星的軌位不能取值為同一軌道面中已有工作衛(wèi)星的軌位。
(1) 軌位優(yōu)化變量的編碼方式
在軌備份星軌位優(yōu)化變量屬于連續(xù)型變量,要利用NSGA-Ⅱ算法對(duì)其進(jìn)行求解,必須對(duì)優(yōu)化變量進(jìn)行編碼。變量編碼有多種編碼方式,其中應(yīng)用最廣泛的為二進(jìn)編碼方式,然而當(dāng)模型優(yōu)化變量取值范圍較大時(shí),為了保證優(yōu)化變量具有較高的精度,需要增大二進(jìn)制字符串位數(shù),這會(huì)導(dǎo)致染色體基因過(guò)長(zhǎng),從而降低搜索效率,影響算法的收斂速度。因此,本文采用浮點(diǎn)數(shù)編碼方法,染色體中每個(gè)基因代表一個(gè)變量,該編碼方法能夠有效降低染色體編碼長(zhǎng)度,提高運(yùn)算效率,同時(shí)能確保變量具有較高的精度。對(duì)每個(gè)變量進(jìn)行編碼后,將它們串聯(lián)成一個(gè)染色體,從而完成對(duì)一個(gè)個(gè)體的編碼,如圖1所示。
圖1 染色體編碼示意Fig.1 Chromosome coding diagram
(2) 基于Pareto占優(yōu)的選擇機(jī)制
與單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題不同的是,由于在求解過(guò)程中難以獲得一個(gè)能使所有目標(biāo)函數(shù)都達(dá)到最優(yōu)值的理想解,當(dāng)進(jìn)一步優(yōu)化一個(gè)目標(biāo)時(shí)通常會(huì)引起其他目標(biāo)的劣化,因此多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的最優(yōu)解是一組最優(yōu)解集。已有大量學(xué)者對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題的求解展開(kāi)了研究并提出相應(yīng)的求解思路,其中應(yīng)用較為廣泛的是基于Pareto 占優(yōu)思想的優(yōu)化方法[8]。
假設(shè)多目標(biāo)優(yōu)化是求解目標(biāo)函數(shù)的最小值,若可行解x1所對(duì)應(yīng)的任意一個(gè)目標(biāo)函數(shù)值fk(x1)都小于等于可行解x2對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值fk(x2),并且存在一個(gè)目標(biāo)函數(shù)值fl(x1)小于x2對(duì)應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)值fl(x2),則稱(chēng)可行解x1相比于x2占優(yōu)或x1支配x2。
(6)
如果可行解x不被其他任一解所支配,則該可行解稱(chēng)為非支配解,經(jīng)過(guò)算法迭代進(jìn)化,可以得到所有非支配解,并組成非支配解集,稱(chēng)為Pareto前沿[9]。在NSGA-Ⅱ算法中采取Pareto占優(yōu)的選擇機(jī)制來(lái)獲得Pareto前沿,其公式為[10]:
(7)
式中:μi,g為試驗(yàn)向量,Xi,g為目標(biāo)向量。
(3) NSGA-Ⅱ算法的優(yōu)化流程
非支配排序遺傳算法(NSGA)是Srinivas和Deb于1994年提出的基于Pareto占優(yōu)選擇的多目標(biāo)優(yōu)化算法[11]。在此基礎(chǔ)上,Deb等人于2002年進(jìn)一步提出了NSGA的改進(jìn)算法NSGA-Ⅱ[12],該算法較上一代算法的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在NSGA-Ⅱ算法采取快速非支配排序法,從而降低了搜索非支配解的復(fù)雜度,并定義擁擠距離來(lái)計(jì)算各層中點(diǎn)之間的擁擠度,代替了NSGA算法中共享函數(shù)的使用,避免了人為確定共享參數(shù)對(duì)解空間分布的影響,保持了種群的多樣性,同時(shí)還引入精英策略,通過(guò)對(duì)解空間進(jìn)行分層確定非支配序列,保留了種群中解的優(yōu)越性,也擴(kuò)大了采樣空間[13]。NSGA-Ⅱ算法主要包括初始化、選擇、交叉和變異等步驟,其具體流程如圖2所示。
圖2 NSGA-Ⅱ算法流程框圖Fig.2 NSGA-Ⅱ algorithm flow chart
依據(jù)上述模型及優(yōu)化算法對(duì)在軌備份星軌位進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),中軌道Walker導(dǎo)航星座的服務(wù)區(qū)域?yàn)槿騾^(qū)域,并按5°×5°的經(jīng)緯線(xiàn)對(duì)其進(jìn)行網(wǎng)格劃分,仿真時(shí)間為一個(gè)星座回歸周期,用戶(hù)最小觀測(cè)仰角α為5°,數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)步長(zhǎng)為600 s。優(yōu)化算法的初始參數(shù)為:種群個(gè)數(shù)N為50,最大進(jìn)化代數(shù)G為50,交叉因子為1,變異因子為0.16。在軌備份星軌位優(yōu)化結(jié)果如圖3所示。
圖3 在軌備份星軌位優(yōu)化結(jié)果Fig.3 Optimization results of in-orbit backup satellite orbital position
從圖3可得,算法迭代獲得的優(yōu)化解集中可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)對(duì)應(yīng)的區(qū)間為[10.330 3,10.330 6],PDOP值對(duì)應(yīng)的區(qū)間為[1.665,1.695]。同時(shí),對(duì)于優(yōu)化解集中不同的解,其可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)的變化范圍較小,而且在這小范圍內(nèi),不同解所對(duì)應(yīng)的PDOP值呈現(xiàn)出隨著可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)增大而增大的趨勢(shì)。最終,從優(yōu)化解集中篩選出非支配解集,即圖3中的Pareto等級(jí)1,并按照PDOP值進(jìn)行升序排列,如表1所示。
表1 在軌備份星軌位的非支配解集
從表1中的非支配解集可得,可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)變化范圍較小,因此本文將選擇非支配解集中PDOP值最小的解作為最優(yōu)解,即f1,1=202.9°,f1,2=247.9°,f2,1=263.4°,f2,2=306.6°,f3,1=142.5°,f3,2=97.5°,并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化結(jié)果分析。最優(yōu)解的在軌備份星軌位如圖4所示,圖4(b)中M11表示第1個(gè)軌道面上編號(hào)為1的衛(wèi)星。
圖4 在軌備份星軌位示意Fig.4 Schematic diagram of in-orbit backup satellite orbital position
針對(duì)最優(yōu)解的在軌備份星軌位,對(duì)全球區(qū)域內(nèi)中軌道Walker導(dǎo)航星座與加入在軌備份星后的星座PDOP值和可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析,圖5和圖6所示的是在每個(gè)統(tǒng)計(jì)時(shí)刻下,全球區(qū)域內(nèi)所有網(wǎng)格點(diǎn)的PDOP值和可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)的平均值??梢钥闯?,在星座回歸周期內(nèi),中軌道Walker導(dǎo)航星座在不同時(shí)刻下PDOP平均值的最大值為1.888 9,最小值為1.875 9,平均值為1.882 4。加入在軌備份星后星座PDOP平均值的最大值降至1.6797,降低幅度為11.1%;最小值降至1.661 8,降低幅度為11.4%;平均值降至1.669 7,降低幅度為11.3%。同理,中軌道Walker導(dǎo)航星座在不同時(shí)刻下可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)平均值的最大值為8.284 5,最小值為8.247 6,平均值為8.264 2。加入在軌備份星后可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)平均值的最大值升至10.352 9,增大幅度為24.9%;最小值升至10.307 5,增大幅度為24.9%;平均值升至10.330 4,增大幅度為25%。由此可得,按照優(yōu)化所得的軌位進(jìn)行在軌備份星的部署,可以顯著提高導(dǎo)航星座的服務(wù)性能。
圖5 星座PDOP值比較Fig.5 Comparison of PDOP values of constellation
圖 6 星座可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)比較Fig.6 Comparison of the number of visible satellites in constellation
在軌備份星替換方案優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題不僅關(guān)系到衛(wèi)星故障后導(dǎo)航星座服務(wù)性能的恢復(fù),還涉及到在軌備份星替換故障衛(wèi)星過(guò)程中的軌道機(jī)動(dòng)問(wèn)題。目前,針對(duì)軌道機(jī)動(dòng)問(wèn)題通常以軌道機(jī)動(dòng)所需的能量和機(jī)動(dòng)所持續(xù)的時(shí)間為評(píng)價(jià)指標(biāo)[14]。由于衛(wèi)星燃料的消耗會(huì)縮短衛(wèi)星的工作壽命,而單顆衛(wèi)星的壽命會(huì)極大地影響整個(gè)星座的運(yùn)行周期,因此,為了最大限度延長(zhǎng)衛(wèi)星的工作壽命,保證星座的預(yù)期運(yùn)行周期,應(yīng)盡量減少在軌備份星燃料的消耗。同時(shí),考慮到衛(wèi)星發(fā)生故障后會(huì)導(dǎo)致導(dǎo)航星座性能的下降,從而造成相應(yīng)的損失,所以,應(yīng)使在軌備份星替換時(shí)間盡可能短,以確保星座服務(wù)性能盡快恢復(fù)。
本文基于在軌備份星軌位優(yōu)化結(jié)果,考慮在軌備份星替換故障衛(wèi)星時(shí)軌道機(jī)動(dòng)所需的速度增量以及替換時(shí)間,對(duì)在軌備份星替換方案進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。
根據(jù)衛(wèi)星相位調(diào)整過(guò)程中是否涉及軌道面的變化,衛(wèi)星相位的調(diào)整方式可以分為同軌道面相位調(diào)整和異軌道面相位調(diào)整[15]。由于異面軌道調(diào)整所消耗的燃料較大,因此在軌備份星通常只對(duì)同一軌道面內(nèi)的故障衛(wèi)星進(jìn)行替換。根據(jù)故障衛(wèi)星相位和在軌備份星相位的關(guān)系,備份星同軌道面的替換又可以分為相位超前和相位滯后兩種情況。
(1) 相位超前
相位超前時(shí),在軌備份星沿著運(yùn)行方向到故障衛(wèi)星之間的地心角θ∈[180°,360°)。此時(shí),在軌備份星可以通過(guò)抬升軌道高度,在初始位置施加一次沖量進(jìn)入高軌過(guò)渡橢圓軌道,該過(guò)渡軌道的半長(zhǎng)軸a須滿(mǎn)足: