相比早期编队飞行及多飞行器合作完成任务的方法,集群制导方法研究进展中最主要的挑战是飞行器的数量,当编队飞行所涉及的飞行器数量为10个或20个时,对应集群所期望包含的飞行器数量可达到数百甚至数千个。为解决飞行器数量众多的问题,本文研究了概率制导方法,打破原有的常规编队方式,利用大数定律从概率的角度把集群看成一个可以被统计的单元,把飞行器数量之大这一研究问题转化为构型优势,最终实现集群期望构型。对在轨卫星集群进行应用概率制导算法进行空间密度分布研究前,在二维平面空间内对概率制导算法进行研究,根据“AARe ST”计划的实际研究,采用概率制导算法对卫星集群进行在轨空间构型,根据自身可转移的概率做出决策,做决策时仅基于自身当前状态,从而使集群整体最终实现在空间上的期望密度分布。本文采取两种不同的方式设计概率制导方法中的转移矩阵,一个是基于线性矩阵不等式(LMIs),另一个是基于非均匀马尔可夫链(IMC)算法。LMI方法可以保证一个预期的收敛率,并可以使用最小化的成本函数来反映燃油的消耗情况,而IMC方法利用获取集群密度分布反馈增益规划下一步集群分布状态。此外,两种方法都具有自我修复能力,即对于当前的密度分布和期望密度分布存在差异时,集群中各卫星可自行进行移动以实现期望空间构型。