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人工智能 (AI) 有望在从任务设计规划到卫星数据处理和导航系统等太空操作领域取得突破。人工智能和太空运输的进步使人工智能技术能够应用于航天器跟踪控制和同步。本研究评估了三种替代的航天器跟踪控制和同步 (TCS) 方法，包括非人工智能 TCS 方法、人工智能 TCS 方法和组合 TCS 方法。该研究提出了一种混合模型，包括一个用于定义权重系数的新模型和基于区间型 2 模糊集的组合折衷解 (IT2FSs-CoCoSo) 来解决航天器 TCS 问题。一种新方法用于计算标准的权重系数，而 IT2FSs-CoCoSo 用于对 TCS 方法的优先级进行排序。进行了比较分析以证明所提出的混合模型的性能。我们通过一个案例研究来说明适用性，并展示所提出方法的有效性，该方法基于十个不同的子标准对替代 TCS 方法进行优先排序，这些子标准分为三个主要方面，包括复杂性方面、操作方面和效率方面。根据本研究的结果，人工智能和非人工智能方法相结合是最有利的替代方案，而非人工智能方法则是最不有利的。2022 COSPAR。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
航天器跟踪控制和同步 - Madjid Tavana
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