MGD-RL星间定位算法

定位精度最高提升48.9%

一种基于混合高斯分布的强化学习算法，用于在能量受限的低轨卫星网络中联合优化卫星选择与功率分配，从而提升无源定位精度。

Zhu, Yujiao · Chen, Mingzhe · Wang, Sihua · Hu, Ye · Liu, Yuchen · 尹长川 · Tony Q. S., Quek

IEEE Transactions on Wireless Communications 2025

参数信息

定位精度提升（对比价值分解网络）

26.8 %

技术优势

定位更准

MGD-RL算法通过混合高斯分布近似价值函数，降低训练复杂度，从而在相同能量约束下实现更高的定位精度。

能耗更省

算法允许每个LEO卫星根据能源约束自主决定角色和发射功率，避免不必要的能量浪费。

应用场景

• 低轨卫星网络：为低轨卫星星座提供能量受限下的高精度星间定位方案，提升网络运维效率。
• 卫星导航增强：利用星间测距增强现有导航星座的定位能力，降低对地面站的依赖。
• 航天器自主定位：使卫星在无地面干预下自主完成定位，提升深空或应急场景下的生存能力。
• 无线传感网定位：借鉴无线传感网的协同定位思想，为大规模分布式航天器网络提供可扩展定位框架。