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A Unified Optimization Framework for LEO Hybrid Constellations Using an Improved Continuous Coefficient Method
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AI
DOI：10.1155/aa/4319772.png)
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摘要
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低地球轨道（LEO）星座正越来越多地部署以提供通信、导航增强和遥感等综合服务。然而，传统星座设计——如Walker、覆盖街道（SoC）和花形星座——依赖不同的参数集，使得混合配置的统一优化具有挑战性。现有的统一方法如连续系数（C2）方法因高维参数空间而受困，导致次优解和收敛问题。为解决此问题，我们提出了一种改进的连续系数（i-C2）方法，该方法减少了实值参数的数量，同时保留了表示对称和非对称星座类型的能力。利用进化算法，我们将i-C2方法应用于设计多种LEO星座，包括单覆盖和双覆盖SoC配置、导航增强混合星座以及集成了定位、导航、授时、遥感和通信（PNTRC）的系统。结果表明，i-C2方法成功再现了Iridium NEXT星座并识别了倾角族结构。与组合的正交圆形和Walker星座相比，i-C2方法分别使100颗和150颗卫星配置的平均可见卫星数量的均匀性提高了20%和77.92%。本研究突出了i-C2方法在统一优化框架内实现高效、灵活和高性能LEO星座设计的能力，为更集成且更具成本效益的卫星系统提供了巨大潜力。
Keyword:
constellation optimization design
continuous coefficient theory
Flower constellation
low Earth orbit
navigation augmentation
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