Design of agile satellite constellation based on hybrid-resampling particle swarm optimization method
Design of agile satellite constellation based on hybrid-resampling particle swarm optimization method
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基于混合重采样粒子群优化方法的敏捷卫星星座设计
DOI：
10.1016/j.actaastro.2020.09.040
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发表时间：
2021
影响因子：
3.5
通讯作者：
Hao Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shengzhou Bai;Xiaohui Wang;Yuxian Yue;Hao Zhang
近年来，提供全球通信和观测服务的在轨星座出于经济和军事利益而受到广泛关注。因此，卫星星座的设计已成为一个热门话题，主要采用不同的优化方法来实现。然而，传统方法仍然存在收敛性差、计算时间长等缺点，通常限制了工程应用。本文提出了一种新颖的优化方法，即混合重采样粒子群优化（HRPSO）算法，可以为星座设计提供更高的效率。仿真结果表明，HRPSO算法比标准粒子群优化（PSO）算法和其他改进的重采样粒子群优化（RPSO）算法更加高效。因此，HRPSO算法有望成为星座设计的实用选择。
In recent years, on-orbit constellations providing global communication and observation services have attracted widespread attention for economic and military interests. Thus, the design of satellite constellations has become a popular topic, which is mainly approached using different optimization methods. However, there are still some drawbacks to traditional methods, such as poor convergence and long computation time, which usually limit engineering applications. In this paper, a novel optimization method, the hybrid-resampling particle swarm optimization (HRPSO) algorithm, is proposed that provide higher efficiency for constellation design. The simulation results showed that the HRPSO algorithm is more efficient than the standard particle swarm optimization (PSO) algorithm and other improved resampling particle swarm optimization (RPSO) algorithms. Therefore, the HRPSO algorithm is expected to be a practical choice for constellation design.
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DOI：
10.1109/aero.2018.8396743
发表时间：
2018-03
期刊：
2018 IEEE Aerospace Conference
影响因子：
--
作者：
Nozomi Hitomi;Daniel Selva
通讯作者：
Nozomi Hitomi;Daniel Selva
DOI：
10.1145/2598394.2605342
发表时间：
2014-07
期刊：
Proceedings of the Companion Publication of the 2014 Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation
影响因子：
--
作者：
A. Engelbrecht
通讯作者：
A. Engelbrecht
DOI：
10.1016/b978-0-12-409547-2.14581-0
发表时间：
2020
期刊：
Comprehensive Chemometrics
影响因子：
--
作者：
Federico Marini;Beata Walczak
通讯作者：
Federico Marini;Beata Walczak
DOI：
10.1201/9781003206477-5
发表时间：
2021-08
期刊：
Evolutionary Optimization Algorithms
影响因子：
--
作者：
A. Badar
通讯作者：
A. Badar
DOI：
10.1201/9780429422614-20
发表时间：
2018-10
期刊：
Swarm Intelligence Algorithms
影响因子：
--
作者：
Adam Slowik
通讯作者：
Adam Slowik