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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于多目标优化的重访掩星星座设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118536383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410504938.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于多目标优化的重访掩星星座设计方法是由晁涛;李卫浩;霍炬;王松艳;杨明;杜鹤设计研发完成，并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多目标优化的重访掩星星座设计方法在说明书摘要公布了：一种基于多目标优化的重访掩星星座设计方法。涉及卫星星座设计领域，具体涉及重访掩星星座设计方法。解决现有掩星星座优化设计中多样性损失，以及传统重访星座设计方法不适用的问题，所述方法包括：步骤1：输入观测区域并划分栅格；步骤2：确定构型参数取值范围；步骤3：计算回归轨道对并记录回归周期dr；步骤4：确定优化目标和适应度函数；步骤5：设置优化算法参数，随机初始化种群；步骤6：仿真dr时长得到解适应度；步骤7：MOEAD算法迭代种群，更新非支配解集。本发明在提高星座效率、优化观测能力等方面具有重要的意义。

本发明授权一种基于多目标优化的重访掩星星座设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多目标优化的重访掩星星座设计方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：采集待观测的区域，并将所述区域划分栅格，得到栅格化的区域信息数据集； 步骤2：根据所述栅格化的区域信息数据集，确定卫星星座的决策变量的取值范围； 步骤3：根据所述卫星星座的决策变量的取值范围，在轨道高度取值范围内，计算回归轨道对集合和对应的回归时间； 步骤4：根据所述回归轨道对集合和对应的回归时间，确定优化目标和适应度函数； 步骤5：根据所述优化目标和适应度函数，设置优化MOEA\D算法的参数值，在所述决策变量的取值范围内，随机生成种群初始解； 步骤6：基于轨道对的重访时间与所述种群初始解，仿真得到适应度； 步骤7：基于MOEAD算法进行优化迭代种群解，基于所述适应度更新非支配解集，所述非支配解集用于设计重访掩星星座，若优化结束条件未满足，则返回步骤6； 所述步骤3中，所述计算回归轨道对集合的方法为：设置最长回归天数，在该范围内搜索重访轨道对； 所述搜索重访轨道对的步骤为：先计算出的单个卫星回归轨道高度集合Htotal，在满足高度约束的情况下，遍历d e与k i入选条件是轨道高度h i满足单星覆盖观测回归天数约束， 再对Htotal中的每一个轨道高度h i，计算他的邻接轨道高度集合S hi，选择范围是Htotal集合中的其他轨道，轨道对的回归周期通过 获得,其中，d r为轨道对的回归周期天，d i为轨道高度为h i的回归天数，d j为轨道高度h j的回归天数，d emax为最长回归天数； 所述步骤4中，所述优化目标包括：掩星事件数目、掩星事件均匀度和重访性能； 所述适应度函数包括：掩星事件数目的适应度函数、掩星事件均匀度的适应度函数和重访性能适应度函数； 掩星事件数目的适应度函数通过： 获得，其中，k为系数，n o为仿真时间内的掩星事件的次数加和，T为仿真时间； 掩星事件均匀度的适应度函数通过： 获得，其中，μ grid为按栅格分布的平均值，μ lat为按维度带分布的平均值，σ grid为按栅格分布的标准差，σ lat为按维度带分布的标准差； 重访性能适应度函数通过： 获得，其中，n ogrid为在仿真时间内被观测到的栅格数，t cg为单个栅格的平均重访时间。

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