基于多样本GA-PSO算法的发射入轨段测控设备优化部署

针对当前航天器发射入轨段地基测控设备部署中存在的效率不高、灵活性不足等问题,考虑最高仰角、地形遮蔽等约束条件,以定轨精度、测控覆盖、资源占用为优化目标,建立给定弹道下测控设备部署优化模型.提出基于多样本遗传-粒子群(Genetic-Particle Swarm Optimization,GA-PSO)算法的发射入轨段测控设备部署优化方法,通过目标权重自适应变换和一定强度的蒙特卡洛仿真实验获取Pareto最优解集,统计分析确定全局最优解.仿真结果表明,该方法可进一步提高发射入轨段定轨精度和测控覆盖率,减少设备冗余,为测控方案制定提供有效数据参考.