成像卫星任务规划模型、算法及其应用

近年来, 成像卫星数量越来越多,成像任务需求呈现出多样化、复杂化和快速 增长的趋势,成像卫星任务规划问题在卫星管控中的作用越来越突出.在对成像卫星任务规划基础理论进行 阐述的基础上,总结了成像卫星任务规划的基本模型和主要求解算法. 建立了考虑任务合成的成像卫星调度模型, 提出了求解该模型的快速模拟退火算法.成像卫星调度模型、求解 方法和任务规划技术,已运用到成像卫星的日常管控中, 取得了很好的效果.     

局部邻域搜索在对地观测卫星任务规划中的应用与扩展

任务规划作为一项重要技术,已经广泛应用于卫星的星载与地面控制系统中,以提高卫星任务执行的鲁棒性、可预测性和高效性。描述了对地观测卫星任务规划问题及特点,给出了对地观测卫星任务规划的一般处理过程。针对约束规划中的局部邻域搜索算法不能有效反应对地观测卫星成像的时效性和分辨率等需求的问题,提出了基于动态优先级的局部邻域搜索算法。算法在经典约束满足问题求解算法的基础上,主要扩展了任务优先级的定义及在搜索过程中的启发式。通过典型的仿真算例,验证了算法的可行性和有效性。     

航天任务模型到规划模型转换的映射方法研究

卫星任务规划与调度的基础是建立合理的任务规划的数学模型,由于针对具体的规划问题,规划模型的构建效率较低而且通用性不强.通过提出转换规则,分析模型转换的源模型--基于PDDL的航天应用任务模型(记为EOSAST-PDDL)和目标模型--规划模型,得到模型转换的主要因素,在此基础上提出了模型转换的映射方法.针对规划模型的组成元素设计转换规则和转换的过程算法,实现了数学模型的自动化构建.最后,通过对地观测卫星对点目标的观测应用任务的案例,验证了映射方法的可行性.     

对地观测小卫星星座长期任务规划求解技术

针对小卫星星座的成像特点和约束特性,建立长期任务规划数学模型。将该模型分解为初始轨道分配和冲突消解两阶段进行求解：首先将初始轨道分配问题映射为图的k-GCP模型,并提出了贪婪顶点序列着色算法进行分配;然后采用区间变量表示成像时间,根据区间变量间的时间关系对影响任务拓扑排序,设计了一种基于深度优先搜索的任务规划算法进行冲突消解。算例表明,该方法能够在满足时效性的前提下解决小卫星星座的长期任务规划问题。     

面向成像卫星组网的群任务规划方法研究

本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星协同的群规划方法.研究中不仅考虑了一些部门存在特有的任务规划需求，还考虑到一些重要部门有卫星资源或者经申请有允许规划的卫星资源. 分析了群规划的模式需求及提出群规划框架；针对分层规划与可共享的资源服务，建立群规划多目标优化模型；针对任务规划这一高维离散组合优化问题，借鉴蚁群算法的快速收敛和遗传算法的强知识表示能力，阐述组合高低阶知识表示的改进遗传求解算法. 仿真实验验证了本文规划模型与求解算法的有效性.     

基于贪婪算法的卫星地面站任务规划方法

针对卫星地面站系统任务规划问题 ,在可视时间和任务时间的约束条件下 ,为满足最大化资源利用的目标 ,基于贪婪算法提出了一种解决该问题的有效方法 ,为进一步研究该类问题 ,给出了一种新的思路。     

基于时间间隔的观测卫星操作规划

卫星的有效载荷的操作规划是卫星自主性的要求，目的是使卫星根据任务目标及有效载荷的当前状态，从有效载荷可选动作集合中自主选择有序的动作集合去完成任务。传统的行为规划技术在时间约束表示上有所不足，因此不能解决有效载荷的操作规划问题。本文介绍了一种基于时间间隔表示的规划方法，并将其应用于卫星的操作规划问题，可以很好的表示有效载荷操作规划中复杂的时间约束，通过一个简单的实例，给出了用这种方法在卫星操作规划问题中的成功应用。     

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。     

基于状态-动作模型的中继卫星操作规划问题建模

通过分析中继卫星操作规划问题特点,提出一种基于状态-动作模型的任务规划建模方法。采用PDDL语言对中继卫星的领域知识进行描述,解决动作的持续时间约束、复杂资源约束以及一类特殊的外部事件的表达问题。最终建立的中继卫星操作规划模型表明,该方法较传统规划建模方法具有更强的描述能力。通过引入领域知识将操作任务规划问题分解为规模较小的子规划问题,并给出子任务对应的可选动作集合,从而减小了规划解的搜索空间,提高了求解效率。     

面向敏捷卫星任务规划的云层建模及处理方法

针对云层遮挡影响光学卫星成像质量的问题,以新一代敏捷卫星任务规划问题为背景,对云层信息进行建模,提出了一种云层遮挡时间窗口计算方法,通过引入预判和二分法推进计算环节来提高遮挡窗口的求解效率。根据任务约束条件建立了考虑云层信息的敏捷卫星任务规划模型,并利用蚁群算法进行寻优计算。具体设计了状态转移规则、任务安排规则和信息素更新规则。通过10个不同规模的情景案例进行仿真对比分析,仿真结果验证了云层模型和提出的处理方法在敏捷卫星任务规划问题上的有效性。     

成像卫星鲁棒性调度策略研究

针对不确定条件下的成像卫星调度问题,分析了鲁棒性调度要求,提出了鲁棒性调度策略,将成像卫星调度分为鲁棒性调度方案生成和鲁棒性调度方案动态调整两个阶段。在鲁棒性调度方案生成阶段,以调度方案收益和鲁棒性为优化目标,建立了成像卫星鲁棒性调度模型。在鲁棒性调度方案动态调整阶段,以调度方案收益和新老调度方案差异为优化目标,建立了成像卫星动态调度模型。仿真实例验证了成像卫星鲁棒性调度策略和模型的有效性。     

卫星与浮空器协同侦察任务规划方法

针对卫星和浮空器协同对地侦察任务规划问题,提出了一种分阶段任务规划方法,将卫星与浮空器协同任务规划分为任务聚类、任务组分配和任务排程3个相继的阶段。使用层次聚类算法进行任务聚类,通过聚类形成多个任务组;给出了任务组分配的规划模型,将任务组与平台资源进行匹配;建立了任务排程的混合整数规划模型,并使用粒子群算法进行求解,将任务最终分配到相应的平台上。仿真结果表明,所提出的方法可行且有效。     

基于多目标遗传算法的卫星成像任务调度技术

针对成像卫星的任务调度问题,考虑多种约束条件,提出了成像任务约束图模型。基于多目标优化和遗传算法思想,提出了一种应用于卫星成像任务调度的多目标遗传算法,详细分析了算法的各个关键步骤的设计思想,能够求得基于成像约束图模型的满意解,生成卫星的优化拍摄计划。卫星成像任务调度原型系统的实现和实验结果验证了该模型和算法的合理性和有效性。     

卫星数据传输全流程调度及优化算法

卫星数据传输过程包括两个环节:一是卫星到地面站的星地传输环节,二是地面站到数据中心的地面传输环节。卫星数据的传输问题即合理分配地面接收资源和数据传输链路资源,高效传输卫星数据。以在最短时间内获取卫星数据为目标,建立了包含星地传输和地面传输两个环节的全局调度优化模型,包括星地传输过程中的冲突消解模型和地面传输过程中数据传输模型。利用成像软件生成不同规模的调度任务,采用动态规划和遗传算法的混合算法求解。实验结果表明,与传统调度将两个环节分开优化相比,所提的全局优化能够明显缩短卫星数据传输总时间。     

面向中小型碎片的卫星自主观驱规划仿真研究

针对目前地基探测系统无法对中小型碎片清晰成像的问题,提出了一种面向中小型碎片的卫星自主光学观测与驱离规划仿真方法。该仿真方法采用C++、QT、STK(satellite tool kit)进行联合设计,主要包含批量碎片生成模块、光学观测模块、碎片与卫星交会模块和自主驱离规划模块,可有效实现海量碎片数据的筛选,以及自主观测与驱离任务下的卫星姿态与驱离载荷的开关机时间的时序规划。最后,通过space-track网站和在卫星轨道周围批量生成碎片作为输入条件,有效验证了该仿真方法的可行性。     

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。     

基于改进DE算法的敏捷成像卫星前摄式调度

针对卫星资源失效或应急任务加入对敏捷成像卫星前摄式调度的影响,构建了鲁棒模型,提出了一种改进差分进化(differential evolution,DE)算法。首先,考虑卫星资源失效概率、任务执行主从窗口构建了期望收益和松弛时间指标,将这两个指标作为优化目标构建了前摄式调度鲁棒模型;然后,针对该模型的多目标优化特性,在传统DE算法的基础上,重新设计了变异、交叉和选择算子,增加了外部存档更新策略,优化了Pareto解集评价指标,提出一种多目标离散差分进化(multi-objective discrete differential evolution,MDDE)算法,并给出了算法的实现步骤;最后,仿真结果表明,与NSGA-Ⅱ算法相比,MDDE在Pareto解集评价指标上提高了10.42%左右,在求解时间上降低了9.72%左右,为敏捷成像卫星前摄式调度提供了一定的方法支撑。     

敏捷成像卫星时间依赖型调度问题、模型与算法

针对敏捷成像卫星时间依赖型调度问题展开研究,将时间依赖调度与敏捷成像卫星调度相结合,在分析主要约束条件的基础上,建立了问题的数学模型.根据成像质量随成像时间动态变化的特点,设计了随时间动态变化的收益函数,并将轮盘赌思想和时间窗口裁剪概念引入到求解方法中,提出了一种启发式算法.实验数据显示,通过对时间依赖的考虑,更多的任务能够在最佳观测时刻点附近成像,同时也表明了模型的合理性以及算法的有效性.     

基于改进蚁群算法的敏捷成像卫星任务调度方法

针对敏捷成像卫星观测任务调度问题, 综合考虑卫星最长连续工作时间、任务间卫星姿态调整时间、能量、容量等约束建立了任务调度模型. 考虑到密集任务间的相互影响, 着重分析了任务间卫星姿态调整时间约束, 并给出调姿时间求解方法. 提出一种改进蚁群算法对问题进行求解, 借鉴蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想设计寻优策略和信息素更新策略. 并结合实际约束, 引入最早、最晚可观测时间和任务优先级等因素来控制转移概率. 实验算例验证了模型和算法的有效性.