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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种低轨观测星座多目标敏捷设计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119538397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411240662.6，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权一种低轨观测星座多目标敏捷设计方法是由史人赫;李轩;张宝收;太鑫辉设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种低轨观测星座多目标敏捷设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种低轨观测星座多目标敏捷设计方法，属于卫星星座优化领域。本发明实现方法为：以低轨观测卫星星座的分辨率和低轨观测卫星星座的覆盖率为优化目标，构建低轨观测卫星星座优化问题。分别构造低轨观测卫星星座分辨率目标函数的RBF代理模型和低轨观测卫星星座覆盖率目标函数的RBF代理模型，使用代理模型近似真实模型，将低轨观测星座多目标优化问题转化为低轨观测卫星星座多目标优化问题的参数化模型。采用交叉变异生成子代种群，基于RBF代理模型预测试验种群中个体的目标函数响应值，根据非支配排序和拥挤度距离得出新种群；采用k‑means聚类方法对Pareto前沿中的样本点进行分类，Pareto解集对应低轨观测星座多目标敏捷优化结果。

本发明授权一种低轨观测星座多目标敏捷设计方法在权利要求书中公布了：1.一种低轨观测星座多目标敏捷设计方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤A：确定低轨观测星座多目标优化问题的初始条件，所述的初始条件包括优化的低轨观测星座分析模型、低轨观测星座优化问题的设计变量、目标函数、约束条件、低轨观测星座优化问题的设计空间；确定基于径向基函数代理模型的非支配遗传算法多目标优化策略参数，所述的多目标优化策略参数包括种群规模NP、新增样本点数量Nadd以及最大模型调用次数NFEmax； 步骤B：通过最优拉丁超方设计方法生成用于基于径向基函数代理模型的非支配遗传算法多目标优化的初始样本点，计算样本点处低轨观测卫星星座真实模型真实响应值，并将样本点保存至样本点数据库中Db； 步骤C：以低轨观测卫星星座的分辨率和低轨观测卫星星座的覆盖率为优化目标，构建低轨观测卫星星座优化问题；基于步骤B中的样本点数据库中所有样本的低轨观测卫星星座真实模型响应值，分别构造低轨观测卫星星座分辨率目标函数的RBF代理模型和低轨观测卫星星座覆盖率目标函数的RBF代理模型，将低轨观测星座多目标优化问题转化为低轨观测卫星星座多目标优化问题的参数化模型； 步骤D：采用交叉变异生成子代种群，合并父代与子代种群作为试验种群Q，基于步骤C所构建的RBF代理模型预测试验种群中个体的目标函数响应值，根据非支配排序和拥挤度距离得出新种群；判断当前进化代数是否达到最大进化代数，若未达到最大进化代数，继续进行步骤D进化，否则进化结束，得到进化后的种群，执行步骤E； 步骤E：根据步骤D中进化结束的种群中的Pareto前沿，采用k-means聚类方法对Pareto前沿中的样本点进行分类，将获取的采样点代入低轨观测卫星星座真实模型中，计算低轨观测卫星星座真实目标函数及约束函数响应值，并将获取的样本点加入样本点数据库； 步骤F：判断样本点数据库中样本点数量是否达到最大模型调用次数NFEmax，若未达到则返回步骤C迭代，若达到最大模型调用次数NFEmax则优化结束，并输出Pareto解集，所述Pareto解集对应低轨观测星座多目标敏捷优化结果，即实现低轨观测星座多目标敏捷设计。

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