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龙图腾网恭喜北京控制工程研究所申请的专利一种面向多星轨道交互的机动策略分层训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119805944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510292997.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种面向多星轨道交互的机动策略分层训练方法是由耿远卓;袁利;魏春岭;张海博;王英杰;吴健发;郝智伟设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多星轨道交互的机动策略分层训练方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向多星轨道交互的机动策略分层训练方法，涉及航天器控制，其中方法包括：根据预设的CW坐标系建立三星的轨道追逃交互模型；根据轨道追逃交互模型确定追踪星和逃逸星交互时的第一交互数据和第一奖励函数，以及追踪星和防御星交互时的第二交互数据和第二奖励函数并对预设的初始神经网络进行训练，依次得到追踪星的第一追踪网络模型和逃逸星的第一逃逸网络模型，以及追踪星的第二逃逸网络模型和防御星的第二追踪网络模型；根据轨道追逃交互模型、第一逃逸网络模型和第二追踪网络模型确定三星交互时第三交互数据和第三奖励函数，并对追踪星的初始决策网络进行训练，得到机动策略选择模型。本方案实现了追踪星在追踪和逃逸行为之间的智能切换。

本发明授权一种面向多星轨道交互的机动策略分层训练方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多星轨道交互的机动策略分层训练方法，其特征在于，包括：根据预设的CW坐标系建立三星的轨道追逃交互模型；其中，所述三星包括追踪星、逃逸星和防御星三种航天器，所述轨道追逃交互模型包括相对轨道运动模型、推力约束模型、优化指标和胜负条件；根据所述轨道追逃交互模型确定追踪星和逃逸星交互时的第一交互数据和第一奖励函数，并对双星的第一初始神经网络进行训练，得到追踪星的第一追踪网络模型和逃逸星的第一逃逸网络模型；所述追踪星的第一奖励函数为： 其中，和均为常数；为逃逸星相对于追踪星的位置；为交互结束时刻；为防御星相对于追踪星的位置；和分别为逃逸星和追踪星的安全防卫区半径；所述逃逸星的第一奖励函数为： 其中，和均为常数；为追踪星相对于坐标原点的位置；为逃逸星最大允许的运动范围；根据所述轨道追逃交互模型确定追踪星和防御星交互时的第二交互数据和第二奖励函数，并对双星的第二初始神经网络进行训练，得到追踪星的第二逃逸网络模型和防御星的第二追踪网络模型；所述追踪星的第二奖励函数为： 其中，和均为常数；为追踪星最大允许的运动范围；为追踪星相对于坐标原点的位置；所述防御星的第二奖励函数为： 其中，和均为常数；为防御星最大允许的运动范围；为防御星相对于坐标原点的位置；根据所述轨道追逃交互模型、所述第一逃逸网络模型和所述第二追踪网络模型确定三星交互时第三交互数据和第三奖励函数，并对所述追踪星的初始决策网络进行训练，得到用于切换追踪星机动策略的机动策略选择模型；所述第三奖励函数为： 其中，和均为常数；为防御星相对于追踪星的位置；和分别为逃逸星和追踪星的安全防卫区半径；为常值奖惩。

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