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摘要：本发明公开了一种基于改进的非支配排序鲸鱼优化算法Non‑DominatedSortingWhaleOptimizationAlgorithm，NSWOA的敏捷遥感卫星星座任务规划方法，涉及卫星星座任务规划领域。本发明考虑了多种实际工程中的约束条件，以最大化任务收益、最小化卫星平均姿态角为作优化目标，进行任务规划研究。本发明参考了遗传算法中交叉、变异等操作的更新机制，对传统NSWOA中个体位置的更新方式进行了改进，并将改进后的NSWOA应用到敏捷卫星星座任务规划研究中。本发明所采用的方法主要适用于对任务收益及成像质量有要求的现实场景，改进后的NSWOA逻辑清晰，流程合理且无需调整参数，对敏捷遥感卫星星座任务规划研究提供了帮助。
主权项：1.一种基于改进NSWOA的敏捷遥感卫星星座任务规划方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，给定卫星的数量、轨道参数及载荷类型，生成由光学卫星和SAR卫星组成的卫星星座；给定目标的经纬度范围，生成给定数量的大规模观测成像点目标，并设置目标的优先级；步骤2，根据星座、载荷、点目标经纬度，进行高精度的轨道递推，生成所有卫星对各任务的初始观测时间窗口，删除在规定时间内不能被任意卫星观测的点目标，将剩余目标按照任务序号进行排序，得到观测任务集合；步骤3，采用双染色体实数编码的方式对观测任务集合中的任务进行编码，并随机产生m个双染色体作为初始种群；步骤4，对初始种群进行约束检测和冲突任务消解，并将消解后的种群作为第一代种群，计算个体目标值，迭代次数加1；步骤5，采用改进NSWOA对原始种群中的个体进行更新，并生成新的高级种群；步骤6，对高级种群中的个体进行约束检测和冲突任务消解，计算目标值；步骤7，合并原始种群和高级种群，采用精英保留策略生成最终种群；步骤8，判断当前迭代次数是否达到最大迭代次数，若是则输出步骤7中适应度最大的观测任务序列，否则迭代次数加1，将当前种群作为上一代种群并返回步骤5。
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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于改进NSWOA的敏捷遥感卫星星座任务规划方法
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