动态筛选碰撞预警算法

99.9% 风险降低

一种面向多阶段空间碎片碰撞规避的自学习决策算法，通过动态时间交轨分析筛选高风险目标，并优化燃料与碰撞概率的平衡。

Liwen, Yang · Jikai, Wang · 徐明 · Bai, Xue

Aerospace Science and Technology 2026

参数信息

风险降低率

99.9 %

PPO推理时间

25 s

技术优势

风险降幅突破99.9%

MCTS与CEM算法在复杂多阶段场景中实现超过99.9%的风险降低，大幅提升航天器生存概率。

推理近乎瞬时

PPO算法确保推理时间低于25秒，在扰动环境中平衡最优安全性与实时响应能力。

联合优化三大目标

多目标优化框架同时最小化碰撞概率、燃料消耗与轨道偏离，而非仅关注单一指标。

两阶段筛选提效

静态轨道高度筛选与动态交轨时间分析相结合，在规避前快速滤除低风险碎片。

应用场景

• 航天器在轨避碰：为航天器提供实时自主规避决策，减少对地面站的依赖。
• 自主导航与控制：在复杂动态环境中自主生成最优规避机动指令。
• 高风险航天任务规划：提前预警高风险碎片并优化燃料消耗，保障任务安全。