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基于GEP的大规模星群空间移动目标跟踪任务规划方法
编号：50
稿件编号：226 访问权限：仅限参会人
更新：2026-07-31 13:30:29 浏览：3次
口头报告
报告开始：暂无开始时间 （Asia/Shanghai）
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摘要
针对空间移动目标跟踪面临的实时响应、强不确定性等挑战，提出了一种基于基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）的任务规划方法。首先，设计分簇协同架构，构建问题的分层求解框架。在此基础上，引入GEP方法离线演化卫星选择规则，通过“离线训练、在线部署”模式，兼顾决策质量与实时响应需求。同时，提出了基于动态优先级的多目标轮巡算法和目标聚合策略，从时间和空间两个维度提升有限卫星资源的利用效率。仿真实验表明，GEP演化规则在丢失目标数和跟踪总时长上均优于三种人工启发式规则，且具备良好的规模泛化能力。同时，目标聚合策略在高密度场景下能够显著提升资源利用率。
关键字
空间移动目标跟踪,大规模星群协同,自主任务规划,基因表达式编程
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