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iac-20，b4,3,6，x59219 Olfar的自主任务计划：Lunar轨道上的卫星群，用于射电射线天文学的Sung-Hoon Mok A *，Jian Guo A，Jian Guo A，Eberhard Gill A，Eberhard Gill A，Raj Thilak Rajan Ba Aerospace Engifetry of Aerospace Engineering（lr）（LR），LR），DELLE（LR），deflue（lr），deflue（lr）。荷兰2629 HS，s.mok@tudelft.nl; j.guo@tudelft.nl; e.k.a.gill@tudelft.nl b Faculty of Electrical Engineering, Mathematics & Computer Science (EWI), Delft University of Technology, Mekelweg 4, Delft, The Netherlands 2628 CD , r.t.rajan@tudelft.nl * Corresponding Author Abstract Orbiting Low Frequency Array for Radio Astronomy (OLFAR) is a radio astronomy mission that has been studied since 2010 by several荷兰大学和研究机构。该任务旨在通过在30 MHz频带以下的超低波长状态下收集宇宙信号来产生天空图。一颗卫星群，其中包括10多个配备了被动天线的卫星，将部署在可以最小化射频干扰的太空中，例如，在月球的远处。到目前为止，已经投入了一些研究来设计空间部分，其中包括有效载荷和平台元素。但是，尚未详细设计地面部分，尤其是任务计划系统。在本文中，根据当前的卫星设计提出了任务计划问题后，提出了OLFAR的系统任务计划方法。关键字：任务规划，射电天文学，卫星群，月球轨道，地面部门，自治1。任务控制元素（MCE）是地面部分元素之一，其主要功能是任务计划和计划。简介地面细分市场对于任务成功以及太空领域和发射部门[1]起着重要作用。它旨在在有限的资源和限制下安排几个任务；最终，为特定的计划范围生成时间表。任务计划算法（或不久的算法）通常可以分为三类：确定性精确算法，确定性近似算法和非确定性近似算法[2]。首先，确定性精确算法提供了一个精确的最佳解决方案，但需要三个方面的计算时间最长。例如，蛮力搜索需要在获得全球最佳解决方案之前列举所有可能的候选者。其次，确定性近似算法提供了一个亚最佳解决方案，其计算负担明显较小。它通常被称为启发式算法[3]。有例如贪婪算法和本地搜索算法。第三，非确定性近似算法也提供了次优的解决方案，通常称为元启发式算法或基于人群的算法。遗传算法和粒子群优化是众所周知的非确定性近似算法。但是，应注意的是，算法的定义和分类在文献中通常会有所不同。
射电天文学的月球轨道的卫星群
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