一种解决多星遥感地面接收资源冲突及优化的方法

针对多星遥感任务规划中的地面接收资源冲突问题,提出了一种利用互斥关系矩阵解决多星遥感中地面接收资源冲突及优化分配的技术,详细解释了互斥矩阵技术的实现方法;应用该技术能够给出多种无冲突的优化分配预案。同时以遥感任务完成量为基准,根据卫星星上数据存储能力和星地数据传输能力,采用优化决策技术建立了一种地面接收资源分配的综合评价模型,用来对多个地面站分配的无冲突预案进行评估,解决多星遥感地面接收资源分配的最优化问题。     

求解卫星地面站调度问题的演化学习型蚁群算法

随着观测需求的日益增加,越来越多的卫星和地面站加入到对地观测系统中,迫切需要采用科学手段对卫星地面站资源进行合理分配。针对卫星地面站调度问题,构建了一种演化学习型蚁群算法。实验结果表明,该算法能有效求解卫星地面站调度问题。将蚁群优化模型和知识模型进行优势互补,可极大提高演化学习型蚁群算法的效率,为现有优化方法的改进提供了一种有益借鉴。     

卫星地面站资源调度优化模型及启发式算法

针对涉及合理确定各地面站各类设备的数量及其分布,对设备进行最优调度,提高地面系统资源利用率等卫星地面站资源优化问题,建立了一种非线性泛函优化模型,并根据实际,在适当假设的基础上建立了系统的0-1规划模型。为了求解模型,提出基于地面站资源冲突消解策略,提出了一种启发式调度算法。利用该算法,研究了一个5站10星问题的调度方案,并与人工经验调度方案进行了比较。结果表明,采用这种启发式调度算法,卫星获得服务的时间增加,平均每天服务总圈数没有明显下降,说明该算法是有效的。     

卫星地面站资源配置仿真研究

首先从卫星用户需求观点和地面站资源拥有方观点两方面提出了评价卫星地面站系统的两类指标，然后根据地面站对卫星提供服务的时序，建立卫星地面站系统的面向对象Petri网模型，给出基于到站卫星冲突消解的一种有效的地面站资源调度算法。利用计算机仿真技术，对多种“卫星—地面站—设备”配置下的服务情况进行仿真，给出不同配置下的系统性能，通过分析比较，得到关于地面站及其设备配置、设备性能、地面站资源调度策略对系统性能指标影响的一些有益结论，最后提出了需要进一步研究的问题。     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

面向应急需求的成像卫星单任务综合规划

针对应急条件下成像卫星任务规划问题,在分析任务响应过程的基础上建立了面向任务需求的应急条件下单任务综合规划模型,模型以完成任务需求最早为优化目标,综合考虑了任务规划过程中卫星、测控及数传资源的分配,并提出了基于深度优先搜索的模型求解算法。算例分析结果表明,所提出的模型及算法有效,规划结果能够就现有卫星、测控及数传资源条件下,为应急成像任务需求提供星地资源调度解决方案。     

在轨卫星与地面时钟精确同步方法研究

卫星的正常运行和应用依赖于在轨卫星星上时间与地面时钟的精确同步 ,星地时间的精确同步是通过地面测控系统对星上时间进行校正实现的。精确确定星地时差是确保时间校正正确性和准确性的关键。分析了卫星星上时间码产生的原理和结构 ,提出了精确计算星地时差的模型、精确测量地面设备时延的方法和计算星地时差时闰秒的处理方法等内容     

卫星观测系统整体调度的收发问题模型及求解

探讨了一类涉及多星、多地面站、多任务的卫星观测系统整体调度问题,该问题要求从过多赋权卫星观测需求中,选择有能力完成的一个任务子集,并为相应的拍照和数据下传活动安排资源和时间,以实现特定的优化目标.用一种变体形式的收发问题模型描述了该问题,并给出了其约束规划和禁忌搜索相结合的求解方法.最后用随机生成的问题示例检验了求解算法的性能.     

基于综合优先度的卫星数传调度算法

研究了在地面站资源有限、数传任务急剧增多的情况下,合理分配资源以有效实现卫星数传任务的调度问题.首先建立了卫星数传任务模型和调度问题模型,提出了综合优先度的概念及其各个指标,对每个指标进行了详细分析.在此基础上,提出了一种基于综合优先度的卫星数传调度算法。仿真结果表明该算法能够取得较好的调度结果.     

基于AMPL的多成像卫星任务调度与规划

成像卫星调度问题是利用在太空中运行的多个对地观测卫星,根据用户的需要,最大限度利用卫星系统的资源实现对地面目标进行观测。该系统涉及多个成像卫星的调度和规划,因此一直以来都是一个富有挑战性的课题。在分析成像卫星工作原理和调度任务约束条件的基础上,首先建立了一个满足多卫星、多监测目标的混合线性模型,并对模型的合理性加以论证。其次,采用一种数学建模语言(a mathematical programming language,AMPL)解决该调度问题的新方法以应对目前约束规划问题求解方法多样、求解性能差异大的问题,并对从卫星工具包上得到的数据进行实验。该建模语言可以根据模型种类,智能调用各类综合多种成熟算法的解法器。实验结果显示,相对于常用求解算法,该方法更加有效地解决了中短期卫星的调度问题。     

基于试探性的卫星数传任务调度算法研究

卫星数传任务调度问题是一个非常复杂的组合优化问题,即如何合理为每个任务分配地面站资源及其服务时间以最大限度满足任务需求的问题。根据卫星数传任务的特点,首先建立了卫星数传任务框架模型,进而提出了任务执行灵活度、执行冲突度等概念,在此基础上提出了一种基于试探性的卫星数传任务调度算法。最后利用AFIT基准数据进行仿真验证,结果表明该算法是可行的。     

基于解构造图的卫星数传调度ACO算法

针对卫星数传调度问题,建立了基于任务调度关系（弧模式）和基于任务调度位置（结点模式）的解构造图,提出了基于解构造图的卫星数传调度蚁群优化(ant colony optimization, ACO)算法。算法利用伪随机概率转移规则进行路径搜索,通过划分冲突任务集来限制蚁群的搜索邻域。算法根据迭代最优解和至今最优解进行全局信息素更新,并将构造图中的信息素浓度限制在一定范围内。仿真结果表明,文中提出的两种解构造图及ACO算法是正确可行的,基于结点模式解构造图的ACO算法能获得更优的解。     

航天器抗辐射等效试验评估建模

针对当前多组源X射线辐射地面模拟试验无法进行的问题, 提出一种单组源X射线辐射等效优化方法, 用来指导等效单组源X射线辐射地面模拟试验中多因素值的确定。首先, 利用克里金模型和层次高斯过程模型等两种数据融合建模方法, 分别构建对应的单组源X射线辐射地面模拟试验数据融合模型。然后, 分别在克里金模型和层次高斯过程模型的基础上, 提出期望提高等效优化算法和层次期望提高等效优化算法。通过对两种优化算法的对比分析可知, 层次期望提高等效优化算法在搜索中包含更多不确定性, 全局搜索效果更佳。仿真结果表明,所提方法可为后续进行等效单组源X射线辐射地面模拟试验提供目标指导。     

多约束混流线平衡与排序优化问题研究

针对G企业混流装配线设计不合理导致工位间负载不均衡及产品堆积现象,考虑工序与工位间匹配关系,节拍时间、工序优先关系等多约束,以减少工位数量、均衡工位间负载、减少产品等待时间为目标,建立混流装配线设计与产品排序问题的多目标混合整数规划模型,分别设计了分层算法和混合启发式算法;利用小规模算例验证了分层次算法的精确性,利用大规模算例验证了混合启发式算法高效性。基于本文算法对G企业装配线进行优化后,其工位间负载极差由15.6 min减少到0.1 min,优化后投产顺序对应的节拍时间降低了6 min。     

基于贪婪随机自适应过程的多类型卫星联合任务规划技术

对地观测卫星任务规划问题需要考虑侧视、星上能量、数据容量和数据传输等多种约束,是一类复杂的组合优化问题,现有研究大多对问题进行了不同程度的简化。面向多种载荷类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,基于贪婪随机自适应搜索过程提出了一种新的混合算法对问题进行求解。实验结果表明,该混合算法在多星联合任务规划领域是可行有效的。     

面向星上的云层探测与规避算法

为避免在遥感卫星成像过程中,因云层遮挡影响光学卫星得到有效的地面目标信息,提出面向星上的云层探测和规避算法。首先利用自适应阈值分割目标和背景,并对分割后的二值图像进行标记,然后提出形状复杂度的概念并计算各连通域的形状复杂度,设定阈值后提取云层区域。建立了卫星轨道空间坐标系和规避云层的模型,推导了敏捷卫星姿态角调整公式,设计了卫星组网通过星间通讯在可见窗口观测目标的方案。通过实验与仿真得出该算法检测云层时间在168~281 ms范围内,正确率为89%,卫星数据利用率在两组轨道参数下分别提高18.15%和22.21%。基本能够将准确度和实时性指标有效结合,并缓解了遥感图像海量数据对传输通道的压力。     

任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用

针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。     

多飞艇协同对地观测和数据传输调度模型与算法研究

浮空器已经发展成为空间遥感信息获取的重要平台之一.本文针对飞艇的资源特性和需求的复杂性,设计了多飞艇协同对地观测和数据传输工作体系.综合考虑多飞艇协同对地观测和数据传输任务的协调优化,将观测任务和数据传输任务视为有向图中顶点,用飞艇在执行先后序列任务的地理位置间的巡航时间来度量有向图中顶点间的距离,将问题转换为带时间窗口的多车场开放式车辆路径问题(multi depot open vehicle routing problem with time windows,MDOVRPTW),并以最大化总收益作为优化目标,构建多飞艇协同对地观测和数据传输任务调度的混合整数规划模型.提出一种文化基因算法(memetic algorithm,MA),嵌套广义阈值算法(generalized threshold algorithm,GTA)计算染色体中各飞艇总巡航时间最短的任务序列,实现对地观测和数据传输资源的优化分配.研究发现,针对不同规模的算例,并与CPLEX计算结果比较,算法能够在较短的时间内获得满意的解.