Даньдань Су, Неусыпин К.А., Цзямань Ма «Графовый метод обучения для совместного планирования миссий активного удаления космического мусора» Авиакосмическое приборостроение, № 2, с. 13-24 (2026)

Возрастающая засорённость низкой околоземной орбиты (НОО) создаёт существенные риски для безопасной космической деятельности и эффективности действующих миссий. Координация многоаппаратного активного удаления мусора осложняется пространственно-временной неопределённостью траекторий и окон захвата, затрудняющей построение физически реализуемых и оптимальных графов задач, и комбинаторной сложностью совместного назначения задач и маршрутизации при росте числа обломков. Для преодоления этих ограничений предлагается STAR-Граф – пространственно-временная структура назначения на основе графа достижимости с учётом неопределённости. Сначала строится динамический граф достижимости, где парная выполнимость между целями извлекается через контрастное самообучение на орбитальном распространении и временных окнах. Затем применяется дифференцируемая глубокая мягкая кластеризация для формирования планируемых групп задач с учётом временной доступности и пространственной близости. Наконец, планировщик на основе адаптивного поиска по большой окрестности (АПБО), управляемый кластерами совместно оптимизирует назначение и маршруты, повышая вероятность успешного выполнения и снижая суммарные манёвренные затраты (ΔV). Эксперименты на реальных и моделируемых орбитальных сценариях показывают преимущество STAR-Граф над базовыми эвристическими и оптимизационными методами по топливной эффективности, полноте выполнения и устойчивости. Ключевые слова: космический аппарат, космический мусор, STAR-граф, эффективность миссии.