基于ADDPG策略的超立方体卫星编队控制

摘要：

针对大规模卫星高精度编队控制问题,提出了一种基于吸引法则的深度确定性策略梯度控制方法(attraction-based deep deterministic policy gradient,ADDPG).首先阐述了超立方体拓扑编队拓扑构型特性,建立了卫星编队动力学模型,设计了超立方体卫星编队虚拟中心用于衡量编队整体飞行状态.为解决无模型深度强化学习的探索和扩展平衡问题,设计了ε-imitation 动作选择策略方法,最终提出了基于 ADDPG 的卫星编队控制策略.算法不依赖于环境模型,通过充分利用已有信息,可以降低学习模型初期探索过程中的盲目试错.仿真结果表明 ADDPG 策略以较少的能量消耗达到更高的精度,相比知名算法在加快编队收敛速度的同时,误差减少 5%以上,能量消耗减少 7%以上,验证了算法的有效性.

关键词：ADDPG策略、虚拟中心、超立方体拓扑结构、卫星编队、深度强化学习

所属期刊栏目：43

分类号：P185.18(太阳系)

资助基金：国家自然科学基金52007007

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：24-34