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连续小推力航天器的深空探测轨道优化方法综述
随着航天技术的不断发展和卫星数据的丰富，太空探测任务在深空探索方面发挥着越来越重要的作用。然而，如何在深空中实现连续小推力航天器的优化轨道，仍是一个需要深入探讨的热门问题。
在深空探测任务中，连续小推力航天器是一种常用的载体。通过小推力发动机发射推进剂，航天器逐渐改变自身的轨道速度和轨道半径，最终到达目标轨道。相对于传统的推力较大的航天器，小推力航天器具有以下优点：
首先，小推力航天器能够大幅缩减发射所需的燃料和材料，降低成本。其次，小推力较为安全，能够降低任务中可能出现的风险和失误，提高任务成功率，保护贵重的仪器和科学装备。最后，由于小推力航天器可以实现相对准确的轨道调整，因而在太阳系的深空航行中具有广泛的应用前景。
然而，小推力航天器在深空探测中仍存在不少技术问题，其中最关键的是优化轨道问题。具体来说，如何确定最优的小推力航天器深空轨道、如何在探测过程中实现频繁的轨道优化，是我们所需要关注的问题。
对于小推力航天器的深空轨道优化，研究者们提出了许多具有前瞻性的方法。以下是当前较为广泛的三种小推力航天器深空轨道优化方法：
1.最优控制方法
最优控制方法是用于小推力航天器优化轨道的数学方法之一。该方法可以实现最小能量轨道的计算，这是目前所研究的最理想的轨道之一。最优控制方法适用于精确的任务和需要长时间的轨道变化的任务。但是，该方法需要解决复杂的数学方程和优化算法，并且需要占用大量的计算资源。
2.差分演化方法
差分演化法是一种基于优化算法的方法。它通过使用进化算法来找到最优的航天器位置，将所有的位置参数放在多个向量中，并使用根据这些参数找到最优解的算法进行处理。不同于最优控制法，差分演化法更为灵活，对航天器的估计误差和状态参数变化具有更好的适应性。
3.模型预测控制方法
模型预测控制（MPC）方法是一种灵活的航天器深空优化方法。该方法可以通过建立小船模型，并在该模型的基础上以预测为基础设计一个控制器。该控制器可以将信息用于最小异向角控制，达到轨道的最大效率。与其他控制方法不同，MPC并不需要其他控制方法的复杂控制算法和模型。
综上所述，小推力航天器的深空探测轨道优化是解决深空探测中最重要的技术问题之一。在当前的研究中，最优控制方法、差分演化法和MPC方法被广泛应用。这些优化技术均具有互补性和广泛的应用领域。在未来的深空探测中，我们可以根据任务特点选择最合适的深空优化方法来实现小推力航天器的优化轨道。