← 返回列表

一种基于深度强化学习的卫星对运动目标跟瞄方法及系统

申请号: CN202410169830.0
申请人: 中国科学院国家空间科学中心
申请日期: 2024/2/6

摘要文本

本发明涉及宇航飞行器及设备领域,具体涉及一种基于深度强化学习的卫星对运动目标跟瞄方法及系统。该方法包括:根据卫星初始状态和运动目标的初始状态,针对卫星对运动目标的跟瞄分阶段建模,包括初始阶段、姿态机动阶段和跟瞄阶段;将完成姿态机动阶段的卫星姿态数据的误差四元数和角速度输入预先建立和训练好的跟瞄模型,输出控制扭矩控制卫星姿态,实现对运动目标的跟瞄;所述跟瞄模型基于强化学习的模型架构及奖励函数实现。本发明可以有效解决卫星对运动目标跟瞄的难题,提高跟瞄的精确度和稳定度。可以作为基准,从单颗卫星的应用扩展到在庞大的智能卫星星座中进行大范围、多时间敏感运动目标跟瞄的复杂领域。

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于深度强化学习的卫星对运动目标跟瞄方法及系统
专利类型 发明申请
申请号 CN202410169830.0
申请日 2024/2/6
公告号 CN117699055A
公开日 2024/3/15
IPC主分类号 B64G1/24
权利人 中国科学院国家空间科学中心
发明人 芦文龙; 牛文龙; 李运; 王迪; 彭晓东; 杨震
地址 北京市海淀区中关村南二条1号

专利主权项内容

1.一种基于深度强化学习的卫星对运动目标跟瞄方法,包括:根据卫星初始状态和运动目标初始状态,针对卫星对运动目标的跟瞄分阶段建模,包括初始阶段、姿态机动阶段和跟瞄阶段;将完成姿态机动阶段的卫星姿态数据的误差四元数和角速度输入预先建立和训练好的跟瞄模型,输出控制扭矩控制卫星姿态,实现对运动目标的跟瞄;所述跟瞄模型基于强化学习的模型架构及奖励函数实现。 搜索马 克 数 据 网