王許煜,胡敏,趙玉龍,張學陽,李玖陽
航天工程大學,北京 101400
導航星座為了滿足系統(tǒng)對可用性、連續(xù)性和完整性的嚴格要求,通常會在空間部署若干顆備份衛(wèi)星。若星座中有衛(wèi)星失效,則通過在軌備份衛(wèi)星變軌對其進行替換。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”[1],以便其中的一顆衛(wèi)星發(fā)生故障時,備份衛(wèi)星能夠在較短時間內(nèi)通過軌道機動來實現(xiàn)對故障衛(wèi)星的快速替換[2],從而降低對用戶的影響。在軌備份方案的優(yōu)化設計關系到整個導航星座運行期間的服務性能,同時還涉及到空間軌道資源的維護利用等問題[3],因此必須對在軌備份方案進行合理設計。
目前,與導航星座在軌備份方案優(yōu)化設計相關的研究較少。文獻[3]基于系統(tǒng)服務性能提升,從PDOP(position dilution of precision)值、地面可見星數(shù)和地面對新增衛(wèi)星可視情況3個方面對比分析了北斗衛(wèi)星導航(區(qū)域)系統(tǒng)中GEO和IGSO備份星在不同軌位時,對現(xiàn)有系統(tǒng)服務性能的影響。文獻[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系給出了同軌道面?zhèn)浞莺彤愜壍烂鎮(zhèn)浞輹r,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。上述文獻只對GEO和IGSO備份星軌位進行了分析,而沒有考慮MEO備份星軌位的設計,同時由于GEO和IGSO軌道面內(nèi)衛(wèi)星數(shù)量較少,且備份星軌位相對固定,因此也都未涉及到在軌備份星替換的優(yōu)化設計。
本文以中軌道Walker導航星座為研究對象,首先針對星座運行期間在軌備份星與工作衛(wèi)星存在共同提供服務的情況,通過建立軌位優(yōu)化模型,以PDOP值和可見衛(wèi)星數(shù)為目標函數(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系統(tǒng)服務性能的影響。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動模型,分別以替換所需的速度增量最少和替換時間最少為優(yōu)化目標進行在軌備份星替換方案的優(yōu)化設計,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系統(tǒng)服務性能的增強效果,與星座優(yōu)化設計一樣,在軌備份星軌位的設計同樣屬于多目標優(yōu)化問題。本文以中軌道Walker導航星座為分析對象,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,模型中每個軌道面上分別部署2顆在軌備份星。
(1) 優(yōu)化變量
在軌備份星軌位優(yōu)化設計中,模型優(yōu)化變量為每個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,j為在軌備份星編號。如f1,2表示第1個軌道面上的第2個在軌備份星的軌位。
(2) 目標函數(shù)
在導航星座中,定位精度是其性能評估的重要指標,而該指標除了受到各偽距測量值的影響,還與星座的幾何構(gòu)型有關[5],通過計算星座位置精度衰減因子(PDOP)值可以對構(gòu)型進行量化評估[6]。因此,本文選取PDOP值作為備份星軌位優(yōu)化的評價指標之一,其計算如下[7]。
假設用戶坐標為(X0,Y0,Z0),此時在用戶本地坐標系中,滿足最小觀測仰角α的N顆衛(wèi)星坐標可表示為:
ri=[Xi,Yi,Zi],i=1,2,…,N
(1)
則相應的系數(shù)矩陣H為:
(2)
記矩陣Q為:
(3)
最終用戶坐標的PDOP值為:
(4)
同時,導航星座除了定位精度要求外,還有其它的性能要求,本文選取可見衛(wèi)星數(shù)作為另一個備份星軌位優(yōu)化的評價指標??梢娦l(wèi)星數(shù)是指在一定的仰角范圍內(nèi),用戶能接收到衛(wèi)星導航信號的衛(wèi)星數(shù)目,其值的大小不僅決定精度因子計算結(jié)果的準確性,還與星座對地面的覆蓋特性密切相關,因此同樣是衡量導航星座性能優(yōu)劣的重要指標。
為了更全面地評價導航星座服務區(qū)域的性能,本文采取網(wǎng)格分析法,對導航星座的服務區(qū)域進行網(wǎng)格劃分,并統(tǒng)計在每一時刻所有網(wǎng)格點的PDOP值和可見衛(wèi)星數(shù),從而獲得仿真時間內(nèi)每個網(wǎng)格點的平均PDOP值和平均可見衛(wèi)星數(shù),最終對所有網(wǎng)格點的數(shù)值求平均,得到服務區(qū)域內(nèi)PDOP值和可見衛(wèi)星數(shù)的平均值,分別用FP(X)和FM(X)表示。綜上可得,導航星座在軌備份星軌位優(yōu)化設計的數(shù)學模型為:
(5)
(3) 約束條件
在軌備份星軌位優(yōu)化設計中,模型的約束條件為在軌備份星的軌位fi,j∈[0°,360°],同時,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算法對其進行求解,必須對優(yōu)化變量進行編碼。變量編碼有多種編碼方式,其中應用最廣泛的為二進編碼方式,然而當模型優(yōu)化變量取值范圍較大時,為了保證優(yōu)化變量具有較高的精度,需要增大二進制字符串位數(shù),這會導致染色體基因過長,從而降低搜索效率,影響算法的收斂速度。因此,本文采用浮點數(shù)編碼方法,染色體中每個基因代表一個變量,該編碼方法能夠有效降低染色體編碼長度,提高運算效率,同時能確保變量具有較高的精度。對每個變量進行編碼后,將它們串聯(lián)成一個染色體,從而完成對一個個體的編碼,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)的選擇機制
與單目標優(yōu)化問題不同的是,由于在求解過程中難以獲得一個能使所有目標函數(shù)都達到最優(yōu)值的理想解,當進一步優(yōu)化一個目標時通常會引起其他目標的劣化,因此多目標優(yōu)化問題的最優(yōu)解是一組最優(yōu)解集。已有大量學者對多目標優(yōu)化問題的求解展開了研究并提出相應的求解思路,其中應用較為廣泛的是基于Pareto 占優(yōu)思想的優(yōu)化方法[8]。
假設多目標優(yōu)化是求解目標函數(shù)的最小值,若可行解x1所對應的任意一個目標函數(shù)值fk(x1)都小于等于可行解x2對應的目標函數(shù)值fk(x2),并且存在一個目標函數(shù)值fl(x1)小于x2對應的目標函數(shù)值fl(x2),則稱可行解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,則該可行解稱為非支配解,經(jīng)過算法迭代進化,可以得到所有非支配解,并組成非支配解集,稱為Pareto前沿[9]。在NSGA-Ⅱ算法中采取Pareto占優(yōu)的選擇機制來獲得Pareto前沿,其公式為[10]:
(7)
式中:μi,g為試驗向量,Xi,g為目標向量。
(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)選擇的多目標優(yōu)化算法[11]。在此基礎上,Deb等人于2002年進一步提出了NSGA的改進算法NSGA-Ⅱ[12],該算法較上一代算法的優(yōu)勢主要體現(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雜度,并定義擁擠距離來計算各層中點之間的擁擠度,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)對解空間分布的影響,保持了種群的多樣性,同時還引入精英策略,通過對解空間進行分層確定非支配序列,保留了種群中解的優(yōu)越性,也擴大了采樣空間[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)化算法對在軌備份星軌位進行優(yōu)化設計,中軌道Walker導航星座的服務區(qū)域為全球區(qū)域,并按5°×5°的經(jīng)緯線對其進行網(wǎng)格劃分,仿真時間為一個星座回歸周期,用戶最小觀測仰角α為5°,數(shù)據(jù)統(tǒng)計步長為600 s。優(yōu)化算法的初始參數(shù)為:種群個數(shù)N為50,最大進化代數(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)化解集中可見衛(wèi)星數(shù)對應的區(qū)間為[10.330 3,10.330 6],PDOP值對應的區(qū)間為[1.665,1.695]。同時,對于優(yōu)化解集中不同的解,其可見衛(wèi)星數(shù)的變化范圍較小,而且在這小范圍內(nèi),不同解所對應的PDOP值呈現(xiàn)出隨著可見衛(wèi)星數(shù)增大而增大的趨勢。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1,并按照PDOP值進行升序排列,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°,并對其進行優(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個軌道面上編號為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
針對最優(yōu)解的在軌備份星軌位,對全球區(qū)域內(nèi)中軌道Walker導航星座與加入在軌備份星后的星座PDOP值和可見衛(wèi)星數(shù)進行對比分析,圖5和圖6所示的是在每個統(tǒng)計時刻下,全球區(qū)域內(nèi)所有網(wǎng)格點的PDOP值和可見衛(wèi)星數(shù)的平均值??梢钥闯?,在星座回歸周期內(nèi),中軌道Walker導航星座在不同時刻下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導航星座在不同時刻下可見衛(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)化所得的軌位進行在軌備份星的部署,可以顯著提高導航星座的服務性能。
圖5 星座PDOP值比較Fig.5 Comparison of PDOP values of constellation
圖 6 星座可見衛(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)化設計問題不僅關系到衛(wèi)星故障后導航星座服務性能的恢復,還涉及到在軌備份星替換故障衛(wèi)星過程中的軌道機動問題。目前,針對軌道機動問題通常以軌道機動所需的能量和機動所持續(xù)的時間為評價指標[14]。由于衛(wèi)星燃料的消耗會縮短衛(wèi)星的工作壽命,而單顆衛(wèi)星的壽命會極大地影響整個星座的運行周期,因此,為了最大限度延長衛(wèi)星的工作壽命,保證星座的預期運行周期,應盡量減少在軌備份星燃料的消耗。同時,考慮到衛(wèi)星發(fā)生故障后會導致導航星座性能的下降,從而造成相應的損失,所以,應使在軌備份星替換時間盡可能短,以確保星座服務性能盡快恢復。
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)星時軌道機動所需的速度增量以及替換時間,對在軌備份星替換方案進行優(yōu)化設計。
根據(jù)衛(wèi)星相位調(diào)整過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同一軌道面內(nèi)的故障衛(wèi)星進行替換。根據(jù)故障衛(wèi)星相位和在軌備份星相位的關系,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,在軌備份星沿著運行方向到故障衛(wèi)星之間的地心角θ∈[180°,360°)。此時,在軌備份星可以通過抬升軌道高度,在初始位置施加一次沖量進入高軌過渡橢圓軌道,該過渡軌道的半長軸a須滿足: