5.5 多卫星任务
图 5.13 数据控制器智能协同控制框图
随着科技的进步，智能协同技术在卫星领域的应用正变得越来越重要，尤其是在 实现大规模多卫星共位密集编队的任务中。在这个过程中，我们可以从自然界的群体 行为中汲取灵感，将自组织机制应用于人工智能协同技术，从而实现卫星之间的高效 合作。航天领域中的多卫星人工智能协同技术的发展可以划分为三个阶段：第一阶段，卫星的某些分系统实现了智能化的任务协同。这意味着一些特定的任务或功能可以在
单个卫星上自主完成，并与其他卫星协同工作。第二阶段，单个卫星不再完全依赖具
体的动作指令，而是能够根据既定任务自主进行决策。这包括了自主完成具体行动并具备系统诊断和纠错能力，从而提高了整个系统的稳定性和可靠性。第三阶段，则是在一个任务中所有参与的卫星都实现了智能化。这些卫星通过先进的通信技术进行协同配合，实现了全程无人参与的自主决策。
特别是随着5G技术的普及和6G技术的开发，大带宽无线通信为大规模多卫星共位密集编队卫星群的组建提供了可能。这种技术的发展为实现更高效的卫星协同打下了坚实基础。在这方面的实验中，我们建立了一个基于超深网络和浅网络机器学习框架的仿真环境。通过超深网络训练和地面-轨道双向迁移学习，我们使系统具备了强大的拟合能力。实验结果表明，我们的平台能够在较短时间内对非合作目标进行甄别和定点清除，并在模型迁移后有效地提取特征。未来，随着后端技术验证平台的升级，我们有信心将获得更高效的表现。总的来说，航天领域中的人工智能协同技术正朝着更高的水平不断发展，为卫星之间的智能合作提供了广阔的前景。