Resumen

La agrupación de satélites es un tipo de agrupación artificial que está atrayendo una gran atención en la actualidad. Aunque el método tradicional de parámetros empíricos (TEPM) tiene potencial para abordar la misión de agrupación de satélites, resulta difícil seleccionar los parámetros adecuados. Para mejorar el efecto de vuelo en el problema del agrupamiento de satélites, así como para que la selección de los parámetros de vuelo sea más razonable, se mejoran las zonas de detección tradicionales. Se aplican un elipsoide de error de posición 3σ y un elipsoide de inducción para sustituir a la zona de repulsión y la zona de atracción tradicionales, respectivamente. Además, proponemos un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para el autoajuste de parámetros (RLPST), que se basa en el marco actor-crítico, para aprender automáticamente los parámetros de vuelo adecuados. Para obtener los parámetros de la zona de repulsión, la zona de orientación y la zona de atracción de cada miembro de la agrupación, se diseña un marco de aprendizaje de tres canales. El proceso de aprendizaje hace que el marco encuentre finalmente los parámetros adecuados. Los resultados experimentales numéricos han mostrado las superioridades en comparación con el método tradicional, que incluyen la desviación de la trayectoria y la tasa de detección o la tasa de coincidencia terminal, así como la mejora de las trayectorias de vuelo bajo el marco de aprendizaje.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:método tradicional de parámetros empíricos, resultados experimentales numéricos, marco de aprendizaje de canales, parámetros de vuelo adecuados, tasa de coincidencia terminal, zona de repulsión tradicional, zona, conglomerado de satélites, conglomerado artificial, marco crítico
• Keywords:traditional empirical parameter method, numerical experimental results, channel learning framework, suitable flight parameters, terminal matching rate, traditional repulsing zone, zone, satellite cluster, artificial cluster, critic framework