公开(公告)号：CN114742167A

公开(公告)日：2022-07-12

申请号：CN202210399769.X

申请日：2022-04-15

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 陈钢 ,  游红 ,  王佳煊 ,  李彤 ,  黄泽远 ,  程潏 ,  崔子昂

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于机动行为识别的空间非合作目标运动概率预测方法，包括：获得空间目标不同方向速度增量与开普勒六要素变化之间的映射关系；依据所述速度增量与开普勒六要素变化之间的映射关系，获得机动行为判断函数；依据外部测量获得的空间非合作目标历史轨迹数据以及机动行为判断函数，采用层次支持向量机(H‑SVM)获得非合作目标机动行为判别模型；依据空间非合作目标的开普勒六要素历史时序数据与机动行为判别结果，采用DeepAR时间序列概率预测模型，获得空间非合作目标的轨道运动预测结果。根据本发明实例中提供的空间非合作目标的运动预测方法，更好地剖析空间目标的运动能力与运动规律，在展示目标高概率到达区域的同时，通过分布的离散程度评估预测的不确定性，以侧面反映出目标潜在的机动倾向。

公开(公告)号：CN118056756A

公开(公告)日：2024-05-21

申请号：CN202211473394.3

申请日：2022-11-21

Applicant: 北京邮电大学 ,  北京空间飞行器总体设计部

Inventor： 陈钢 ,  崔子昂 ,  刘育强 ,  游红 ,  李彤 ,  周弋迪

IPC: B64G1/24 ,  G06N20/00 ,  G06F17/10 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的航天器集群博弈围捕运动规划方法，包括：依据航天器集群系统结构和集群子机通信性能限制，获得集群内部的通信约束；依据围捕距离要求与所述集群内部的通信约束，获得航天器集群的动作空间、状态空间；依据航天器集群系统任务的完成目标及终止条件，获得复合型奖励函数；依据多智能体强化学习算法中的联合动作‑价值函数和所述复合型奖励函数，获得针对探索阶段、策略优化阶段和策略稳定阶段的分段训练策略；依据所述航天器集群的动作空间及状态空间、复合型奖励函数和分段训练策略，获得航天器集群博弈围捕运动规划策略网络。根据本发明实例中提供的航天器集群博弈围捕运动规划方法，可实现航天器集群对非合作航天器的有效博弈围捕，在保证集群系统围捕任务成功率的同时，通过策略输出网络的可拓展性，使集群博弈围捕规划策略输出网络拥有良好的泛用性，可为动态环境下的空间集群对抗决策提供参考。