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摘要：本发明公开了利用非支配排序遗传算法的低轨导航增强混合星座优化方法，首先采用双Walker混合星座空间构型进行设计，建立惯性坐标系下的混合星座模型，对时间和空间离散化，建立全球观测模型；然后分析目标函数与约束，确定星座优化数学模型；最后利用多目标关联染色体非支配排序遗传算法对星座优化数学模型进行寻优，得到全局最优的低轨卫星星座构型。本发明使得GNSS在低轨增强卫星星座的协作下导航性能得到提升，同时使低轨卫星星座在卫星星载设备、空间构型和任务需求的约束下，星座导航性能得到优化，使星座覆盖性能最优的同时导航精度越高。
主权项：1.利用非支配排序遗传算法的低轨导航增强混合星座优化方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、采用双Walker混合星座空间构型进行设计，建立惯性坐标系下的混合星座模型，对时间和空间离散化，建立全球观测模型；步骤2、分析目标函数与约束，确定星座优化数学模型；步骤3、利用多目标关联染色体非支配排序遗传算法对星座优化数学模型进行寻优，得到全局最优的低轨卫星星座构型。
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百度查询： 西安理工大学 利用非支配排序遗传算法的低轨导航增强混合星座优化方法
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