基于空间几何关系的反交会规避机动方法研究（

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1、基于空间几何关系的反交会规避机动方法研究*收稿日期：基金项目：国家自然科学基金资助项目（11572345）；国家重点基础研究发展规划（2013CB733100）作者简介：于大腾（1988－），男，安徽阜阳人，博士研究生，E-mail：ydt236500@126.com；王华（通信作者），男，副研究员，博士，硕士生导师，E-mail：wangh@nudt.edu.cn于大腾，王华，周晚萌（国防科技大学航天科学与工程学院，长沙410073）摘要：针对具有自主接近能力的航天器开展了反交会规避机动方法研究。首先，建立了仅测角相对导航模型，对完全不可观测机动进行定义，基于空间几何关系推

2、导并证明了完全不可观测机动是不存在的。随后，以施加规避机动后追踪器对逃逸器的测量值与未机动时的差异为优化目标，利用矢量乘积原理设计目标函数，建立优化模型并对变量约束进行分析，随后采用遗传算法对最优规避机动方向进行优化。给出的仿真算例结果表明，提出的规避机动方向计算方法能够使目标函数值达到最小，从而提升追踪器对逃逸器的状态估计难度，降低其估计精度。本文方法为规避机动问题研究提供了一种新的视角，可为以主动接近航天器这类新对象进行的规避研究提供有益借鉴。关键词：最优规避；规避机动；可观测性；遗传算法；仅测角中图分类号：V412.4文献标志码：A　　　文章编号：Anti-Rendez

3、vousEvasiveManeuverMethodbasedonGeometricalRelationshipYUDateng,WANGHua,ZHOUWanmeng(CollegeofAerospaceScienceandEngineering,NationalUniversityofDefenseTechnology,Changsha410073,China)Abstract:Ananti-rendezvousevasionmaneuvermethodisproposedinordertoescapefromthespacecraftthathasautonomousap

4、proachingability.First,abearing-onlyrelativenavigationmodelisbuiltandthedefinitionofabsolutelynon-observablemaneuverisproposed.Aftersomealgebra,itisprovedthattheabsolutelynon-observablemaneuverisnon-existent.Basedonthat,anobjectfunctionusingvectormultiplicationisdesignedtofindtheminimumofme

5、asurementdifferenceduringtheevasion.Then,optimizationmodelisestablishedandthevariableboundisgiven,sotheminimumoftheobjectfunctioncanbeobtainedbyGeneticAlgorithm(GA).Finally，thenumericalsimulationisconductedwithdifferentmaneuverimpulse，andtheresultshowsthatthemethodproposedcanminimizethemeas

6、urementdifferencebetweenwithevasivemaneuverandwithoutevasivemaneuver.Themethodoffersanewviewpointforevasionmaneuverresearch.Keywords:optimalevasion；evasivemaneuver；observability；geneticalgorithm；bearings-only随着航天技术的不断发展，特别是X-37B等一系列轨道转移飞行器的成功试验[1]，在轨航天器面临各种非合作主动交会目标的威胁逐渐增多。若仅依靠地面指挥中心提供的指令信息

7、进行规避，在面对这些新增的具有自主接近能力的非合作航天器时，其规避的有效性和及时性将完全得不到保证。若在具有地面观测预警的基础上，增加航天器自主测量设备，在地面对航天器给出预警警报的基础上，通过对空间目标的自主观测，依靠其轨控与姿控发动机进行近距自主规避，与纯粹依靠地面提供的远距规避方案相比，将极大提升规避效果。因此开展在轨航天器规避机动方法研究是重要和必需的｡本文对逃逸航天器（简称逃逸器，Evader）面向仅测角导航追踪航天器（简称追踪器，Pursuer）时的最优规避机动策略进行了研究。在导弹领域，很