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基于GEP的大规模星群空间移动目标跟踪任务规划方法
ID：50 View Protection：ATTENDEE Updated Time：2026-07-31 13:30:29 Hits：30 Oral Presentation

Start Time：Pending（Asia/Shanghai）

Duration：Pending

Session：No Session »

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Abstract
针对空间移动目标跟踪面临的实时响应、强不确定性等挑战，提出了一种基于基因表达式编程（Gene Expression Programming, GEP）的任务规划方法。首先，设计分簇协同架构，构建问题的分层求解框架。在此基础上，引入GEP方法离线演化卫星选择规则，通过“离线训练、在线部署”模式，兼顾决策质量与实时响应需求。同时，提出了基于动态优先级的多目标轮巡算法和目标聚合策略，从时间和空间两个维度提升有限卫星资源的利用效率。仿真实验表明，GEP演化规则在丢失目标数和跟踪总时长上均优于三种人工启发式规则，且具备良好的规模泛化能力。同时，目标聚合策略在高密度场景下能够显著提升资源利用率。
Keywords
空间移动目标跟踪,大规模星群协同,自主任务规划,基因表达式编程
Speaker
林雅楠
本科生 国防科技大学

Submission Author
林雅楠 国防科技大学
闻珺 国防科技大学
何磊 国防科技大学
刘晓路 国防科技大学
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Important Date

  • Conference Date

    Aug 07

    2026

    to

    Aug 09

    2026

  • Jun 01 2026

    Abstract Submission Deadline

  • Aug 29 2026

    Registration deadline

  • Aug 31 2026

    Draft paper submission deadline

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