基于数据与压缩率预测的空间机器人集群中心节点选择策略OA北大核心CSTPCD

近年来,空间机器人集群方式的在轨服务技术受到各航天大国的重视。空间机器人集群对目标航天器进行在轨服务时,要将收集的目标信息传输至中枢卫星,如何均衡集群中每个节点的通信功耗是一个重要的研究问题。针对空间机器人集群与数据中枢卫星之间的通信功率最优问题,提出一种基于数据及其压缩率预测的空间机器人集群中心节点选择算法(DCP)。由于集群通信中的通信功耗主要与通信距离和通信时长(数据量)有关,可以基于集群的运动轨迹预测未来时刻的数据和压缩率,从而选择最优的集群中心节点,构建通信链路。在实验仿真中,与固定中心算法、度中心性算法、介数中心性算法以及接近中心性算法相比,DCP算法可以有效降低集群通信功耗,并且与实际的最优结果相比误差小于3%。