Global Optimization of Multi-Flyby Trajectories for Multi-Orbital-Plane Constellations Inspection
作者: An-Yi Huang, Hong-Xin Shen, Zhao Li, Cong Sun, Chao Sheng, Zheng-Zhong Kuai
分类: eess.SY, astro-ph.IM
发布日期: 2025-06-28
💡 一句话要点
提出基于轨道面的多星伴飞轨迹全局优化方法，用于星座卫星群的在轨检测。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多星伴飞 轨迹优化 全局优化 遗传算法 混合整数规划 星座检测 轨道设计 空间交通管理
📋 核心要点
- 现有方法难以有效应对低地球轨道巨型星座卫星数量庞大、分布广泛的在轨检测需求。
- 提出基于轨道面的检测策略，将多星伴飞问题转化为多 rendezvous 轨迹规划问题，降低计算复杂度。
- 构建三层全局优化框架，充分利用轨道倾角和升交点赤经的自由度，显著降低速度增量。
📝 摘要（中文）
低地球轨道巨型星座的快速扩张对空间交通管理提出了严峻挑战，需要在经济可行的前提下对卫星进行定期检测，以确保空间环境的可持续性。本研究针对通过伴飞方式检测多个轨道面上的大量卫星的轨道设计难题，提出了一种创新的基于轨道面的检测策略。该方法将多卫星伴飞问题重新表述为多 rendezvous 轨迹规划问题，提出了一种解析方法来确定无机动检测轨道，从而能够伴飞特定轨道面内的所有卫星。此外，开发了一个三层全局优化框架来解决这个问题。第一层建立了一个轨道面访问序列的近似成本评估模型，利用遗传算法从大量候选平面中识别出最佳序列，从而在最大限度地增加检测目标的同时，最大限度地减少燃料消耗。第二层构建了一个混合整数规划模型，以局部优化每个检测轨道的 rendezvous 时刻和轨道参数，以减少总速度增量。第三层精确计算检测轨道之间的最佳脉冲机动和轨迹。与传统的低地球轨道 rendezvous 优化框架相比，该框架充分利用了检测轨道在倾角和升交点赤经（RAAN）上的可调节自由度，显著降低了总速度增量。仿真结果表明，该方法能够有效解决数万颗卫星的星座检测轨迹优化问题。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决低地球轨道巨型星座卫星在轨检测的轨迹优化问题。现有方法难以应对卫星数量庞大、分布在多个轨道面的情况，计算复杂度高，燃料消耗大。传统的低地球轨道 rendezvous 优化框架难以充分利用轨道参数的自由度，导致速度增量较高。
核心思路：论文的核心思路是将多卫星伴飞问题转化为多 rendezvous 轨迹规划问题，通过设计特定的检测轨道，实现对同一轨道面上所有卫星的伴飞。通过优化轨道面的访问顺序和 rendezvous 时刻，降低总的速度增量。充分利用轨道倾角和升交点赤经的自由度，进一步优化轨迹。
技术框架：论文提出的三层全局优化框架包括：第一层，轨道面访问序列优化，利用遗传算法确定最佳的轨道面访问顺序，最小化燃料消耗；第二层， rendezvous 时刻和轨道参数局部优化，构建混合整数规划模型，优化每个检测轨道的 rendezvous 时刻和轨道参数；第三层，脉冲机动和轨迹精确计算，精确计算检测轨道之间的最佳脉冲机动和轨迹。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了基于轨道面的检测策略，将复杂的多卫星伴飞问题分解为多个 rendezvous 问题，降低了计算复杂度。此外，充分利用了轨道倾角和升交点赤经的自由度，显著降低了总速度增量。
关键设计：第一层遗传算法中，适应度函数的设计需要考虑燃料消耗和检测目标数量的平衡。第二层混合整数规划模型中，需要合理设置决策变量和约束条件，以保证 rendezvous 的精度和可行性。第三层脉冲机动计算中，需要选择合适的优化算法，以保证计算效率和精度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
仿真结果表明，该方法能够有效解决数万颗卫星的星座检测轨迹优化问题，充分利用了检测轨道在倾角和升交点赤经（RAAN）上的可调节自由度，显著降低了总速度增量，验证了所提出方法的可行性和有效性。具体性能数据和对比基线未在摘要中明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于低地球轨道巨型星座的在轨检测与维护，例如 SpaceX 的 Starlink 星座、OneWeb 星座等。通过优化检测轨迹，降低燃料消耗，提高检测效率，从而降低星座运营成本，延长卫星使用寿命，并有助于空间交通管理和空间环境的可持续发展。
📄 摘要（原文）
The rapid expansion of mega-constellations in low Earth orbits has posed significant challenges to space traffic management, necessitating periodic inspections of satellites to ensure the sustainability of the space environment when economically feasible. This study addresses the orbital design challenge associated with inspecting numerous satellites distributed across multiple orbital planes through flybys by proposing an innovative orbital-plane-based inspection strategy. The proposed methodology reformulates the multi-satellite flyby problem into a multi-rendezvous trajectory planning problem by proposing an analytical approach to determine a maneuver-free inspection orbit that enables flyby of all satellites within a specific orbital plane. Additionally, a three-layer global optimization framework is developed to tackle this problem. The first layer establishes an approximate cost evaluation model for orbital plane visitation sequences, utilizing a genetic algorithm to identify the optimal sequence from a vast array of candidate planes, thereby maximizing inspection targets while minimizing fuel consumption. The second layer constructs a mixed-integer programming model to locally refine the rendezvous epochs and orbital parameters of each inspection orbit to reduce the total velocity increment. The third layer accurately computes the optimal impulsive maneuvers and trajectories between inspection orbits. In contrast to traditional low-Earth orbit rendezvous optimization frameworks, the proposed framework fully leverages the adjustable freedom in inclination and right ascension of the ascending node (RAAN) of inspection orbits, significantly reducing the total velocity increment. Simulation results demonstrate that the proposed method can effectively address the trajectory optimization problem associated with constellation inspection for tens of thousands of satellites.