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摘要
为解决火星大气进入末端高度最大化问题，提出Legendre伪谱凸优化(LPCP)方法进行求解。首先以纵向航程角为自变量建立火星进入模型，从而将末端时间自由问题转化为末端纵向航程角固定问题，避免优化末端时间；同时相比基于能量的模型，不必已知末端高度和速度，因此可以求解末端高度最大化问题。然后将状态微分方程在Legendre-Gauss-Lobatto(LGL)配点处离散，将微分方程转化为代数等式约束，并通过一阶泰勒展开凸化过程约束。最后，采用基于虚拟控制技术的凸优化算法迭代求解上述凸优化问题。数值仿真结果表明，相比自适应伪谱法和一般序列凸优化方法，提出的LPCP算法在保证最优性的同时计算效率更高。
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