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.     

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。     

基于改进合同网协议的分布式卫星资源调度

随着卫星和任务的增加以及卫星智能化的提升, 传统的集中式任务规划已无法满足规划需求。本文研究分布式卫星任务规划问题, 首先, 针对分布式任务规划中全局和局部目标的不一致性建立双层规划数学模型, 最大化观测收益、最小化任务观测完成时间、最优化负载均衡。其次, 提出可解约循环合同网, 设计包含全任务投标策略和二次中标策略的并发机制以减少协商次数, 建立多属性评标机制完善评标过程。设计基于自适应退火的可解约循环合同网算法求解分布式卫星任务规划问题。最后, 通过数值实验结果证明所提算法求解问题的有效性和合理性。     

基于分布式协同进化的星座自主任务规划算法

星座协同自主任务规划是卫星自主化管理与控制技术中的重要一环。首先, 提出了一种分布式星座协同迭代优化策略, 星座内各星作为独立智能体通过“接收”“更新”“发布”的三阶段协作行为共同参与对整体任务方案的协调寻优。其次, 在该策略的基础上设计了一种分布式协同进化算法, 通过分布于不同卫星的多个亚种群在信息交互中并行进化以持续优化各星方案组合。最后, 在S698PM嵌入式开发环境下进行仿真实验, 通过与贪婪算法、集中式遗传算法以及CPLEX的对比测试, 验证了所提方法在恶劣通信环境下与大规模问题中的适用性和有效性。     

考虑发射失败的多中心多卫星发射任务协同规划方法

在中国未来卫星发射需求急剧增加和卫星发射中心发射能力有限的情况下,为多颗卫星协调发射中心和发射时间变得日趋困难。为解决大量卫星发射任务的协同规划问题,以发射成本最少、发射失败概率最低为优化目标,建立了多中心多卫星发射任务协同优化的多目标混合整数规划模型。基于非支配排序的多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA II)框架,设计了求解模型的多目标进化算法,提出了发射中心选择的整数编码方案,给出了基于启发式搜索的发射时间规划解码算法,并设计了染色体质量检查与修正算法。基于中国现有的4个卫星发射中心和可能面临的6类发射任务,设计了包含10颗卫星发射任务的小规模案例和30颗卫星发射任务的大规模案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明该方法能有效解决多中心多发射任务协同规划问题。     

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Markov过程的导航系统星座可用性分析

卫星导航系统星座可用性分析面临准确性和快速性的矛盾。论文在研究全球卫星导航系统（global navigation satellite system, GNSS）星座可用性分析需求的基础上,系统地定义了导航系统可用性的基本概念,给出了基于分系统部件失效计算导航星座可用性的方法,提出了基于Markov过程的单星可用度算法,建立了基于星座状态概率的服务可用性计算模型,并结合导航基本原理模型得到了导航星座的可用性。最后,基于此方法针对北斗区域卫星导航系统相关数据对其星座可用性进行了仿真和实验分析。结果表明,本文所提方法和模型能够满足卫星导航系统星座可用性分析的特殊需求。     

遗传算法在卫星数传调度问题中的应用

研究了一种基于遗传算法的卫星数传混合调度算法.首先建立了卫星数传任务模型和卫星数传调度模型,提出了卫星数传可能冲突及任务执行冲突度等概念,然后对基于冲突消解的遗传算法进行了设计,并给出了基于该遗传算法的卫星数传混合调度算法.该调度算法包括三部分:一是通过确定冲突任务集来限定问题规模,以此限定了遗传算法中个体的长度;二是利用遗传算法确定出冲突任务集中每个任务分配地面资源及执行时间的次序;三是在对每个任务具体分配地面资源及执行时间时,利用了任务执行冲突度的启发式信息,以尽可能降低冲突.最后给出一个算例仿真.     

卫星星座导航数学仿真系统及其关键技术研究

为了研究卫星导航系统的星座覆盖性能,信号链路、时间系统等关键技术和性能指标,有必要建立导航星座仿真系统,完成导航星座系统在各种模式下的工作状态模拟并对其结果进行分析和评估.论述了基于高层体系结构(HLA)仿真平台下的卫星星座导航数学仿真系统的总体设计,介绍了卫星导航星座分系统以及仿真支撑环境的功能.在此基础上,分别对仿真时间的推进策略、数据分发管理、仿真时间同步以及卫星轨道确定等关键技术进行了分析与研究.试验结果表明,本文设计的仿真系统及采用的若干关键技术,能够很好的满足仿真与评估的需求,对我国北斗卫星导航系统的研制具有重要的参考价值.     

卫星星座分布式自主导航方法研究

利用分级处理的方法实现了卫星星座的分布式自主导航。提出了将地球作为一颗参考星构造虚拟地心距的方法,并推导了虚拟地心距与其它测量值之间的噪声相关特性。以Walker星座为对象进行了仿真验证。仿真结果表明:分级处理的方法可以实现卫星星座的分布式自主导航,而利用所提出的构造虚拟地心距的方法可以有效地提高卫星的导航精度,减小误差逐级方法的影响,从而提高卫星和整个星座的导航精度。     

基于着色Petri网的无人机侦察战术规划

无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)战术规划问题是UAV作战的核心, 本文以UAV战术规划中的资源分配和目标推理为研究对象, 针对传统Petri网不能准确模拟战术规划中资源及任务正负效应建模问题, 在阐述了利用传统Petri网将总体任务按计划及目标顺序进行层次分解后, 采用着色Petri网对网间结构进行设计, 利用总体目标管理图及变量管理图实现了消耗类资源以及多目标任务规划中的正负效应模拟问题。最后, 将所提方法应用于UAV侦察任务中, 验证了方法的有效性。     

有人/无人作战智能体分布式协同目标分配方法

有人作战智能体（manned combat agent, MCA）控制无人作战智能体（unmanned combat agent, UCA）的分布式目标分配是MCA/UCA协同作战的重要内容之一。结合设想的MCA/UCA混合编队结构和功能,建立了有限控制下的分布式协同目标分配模型。提出通信结构、信息结构和协同机制三维一体的模型求解策略,以合同网协议作为协同机制基本框架,分别对合同网的目标选择策略、招标策略、投标策略、中标策略进行扩展,可有效在多个编组之间进行目标到UCA及其所隶属的MCA的协同目标分配。针对想定案例进行了仿真计算,结果表明该方法能以牺牲少量计算时间为代价,以较少的通信量得到了较高质量的解。     

基于位置感知的大规模LEO星座分布式路由算法

针对传统星座路由算法应用在大规模低地球轨道(low earth orbit, LEO)星座中, 存在鲁棒性差、资源开销大、路由效率低等缺点。根据卫星运行时的位置可预测特性, 提出了基于位置感知的分布式路由算法。考虑卫星资源受限, 大规模LEO星座具有卫星节点多、动态性大等特点, 基于位置感知提出一种路径预选机制, 初步确定数据包的传输路径。在此基础上, 考虑业务服务质量(quality of service, QoS)需求, 基于状态和传播矢量函数提出一种路径收敛机制, 无重合确定数据包传输主路径和备用路径。理论和仿真结果证明, 相比于传统路由算法, 所提算法降低了路由存储和开销, 随着中断概率的增大, 提高了星座的吞吐量, 降低了端到端时延。     

基于代价时间Petri网的合同网模型研究

提出一种扩展了价格信息的时间Petri网--代价时间Petri网,并用代价时间Petri网来模拟合同网协商过程,建立虚拟企业的合同加工模型.在合同网协议框架内,利用代价时间Petri网为合同网协议的招标、投标和中标过程进行建模分析,给出了招标要求和Agent在投标和评标决策过程的代价时间Petri网模型,最后利用该模型对盟员企业内部制造过程以及相互之间的协作关系进行了形式化分析和验证.     

基于Ｐｅｔｒｉ网的低轨星座空间覆盖属性分析

针对低轨（low earth orbit, LEO）星座系统的空间覆盖性能,提出应用着色Petri网（colored Petri net, CPN）建模仿真分析星座对目标空间覆盖属性的方法。通过低轨探测星座系统的三层CPN建模和仿真,分析整体星座的逻辑结构特性和多星动态协同事件操作流程及操作事件的因果/并发时序关系,创建了一种LEO探测卫星对任意时间、任意地点和任意弹道的空间目标覆盖属性研究途径,以获得星座对任意来袭目标的最优探测操作流程。     

基于扩展合同网协议的分布式武器目标分配方法

以网络化防空导弹体系为研究背景,对分布式武器目标分配（dynamic weapon target assignment, DWTA）问题进行了描述,从招标条件、招标策略、投标策略、中标策略、协议机制及合同类型六个方面对合同网协议（contract net protocol, CNP）进行了扩展,构建了基于扩展CNP协同机制的DWTA体系结构,提出了基于扩展CNP的DWTA算法。通过某一作战想定,分别从整体效能变化、协同交战次数和通信量三方面对基于CNP和扩展CNP的DWTA算法进行了比较,实验结果证明了后者的有效性和优越性。     

空间预警系统任务分析/规划仿真环境

针对空间预警系统的任务分析和规划问题，使用基于ASPEN的表示建模语言建立起航夭系统的任务模型，将Pareto遗传算法、混合遗传算法等多种搜索算法，和卫星仿真软件STK集成在一起，建立了一个任务分析规/划仿真环境，并在其中进行了一些仿真分析研究，如预警卫星星座优化、预警卫星传感器调度等。     

基于任务合成机制的多星调度问题

传统模式下,卫星采取单任务观测方式,该种方式下任务的成像精度高但任务成像数量少且资源使用率极低。因此,在单任务观测方式的基础上设计了一种多任务合成机制(multi-task merging mechanism, MTMM),在保证用户最低成像要求的情况下对任务合成。首先,基于合成任务集,建立多星调度模型。然后，针对模型提出了基于任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization based on task merging, IACO-TM)算法,在算法中设计了自适应蚁窗策略、强制扰动机制以及算法参数动态调节策略,对蚂蚁搜索空间进行有效裁剪,避免算法陷入局部最优的同时提高算法的收敛速度。最后,通过大量仿真实验与不考虑任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization, IACO)算法和基于任务合成的传统蚁群优化(traditional ant colony optimization based on task merging, TACO-TM)算法对比,验证了所提MTMM和IACO-TM的有效性。     

基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题, 以细菌觅食算法为基础, 融合遗传算法的交叉变异操作, 进行任务分配。为了提高算法的收敛能力, 动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场, 模拟真实静态和动态障碍物环境, 在任务分配阶段完成航迹规划; 基于合同网拍卖算法, 进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示, 改进算法满足任务规划需求, 在考虑静态和动态障碍物的环境下, 能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。