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.     

一种变步长前瞻性电子侦察卫星引导调度方法

针对存在区域先验信息的电子侦察卫星引导调度问题,提出了一种变步长前瞻性引导调度机制.以卫星实时侦察信息引导后续有限步长内的卫星侦察策略,随着侦察信息的不断下传形成滚动推进的引导调度窗口;提出了一种基于贝叶斯规则的更新方法对区域状态进行预测,建立了引导调度窗口内有限前瞻步长的通用多目标规划模型,并针对模型特点设计了一种改进型多目标蚁群算法进行求解.仿真对比实验表明,该方法能够有效解决面向区域搜索的电子侦察卫星引导调度问题.     

虚拟化云中随机任务与资源调度方法

任务和资源调度方法是云系统的关键技术之一。但是,现有的研究往往忽略实时任务的高动态性和任务执行时间的随机性,使得调度方案的实际性能与期望性能相差甚远。针对以上问题,本文设计一个随机性感知的调度框架;提出一个启发式调度算法集成前摄性和反应式策略(proactive and reactive strategy, PRS)来对任务进行调度,以提高云系统保障实时任务时效性的能力;并提出3个计算资源伸缩策略来动态调整计算资源,以减少能量消耗。最后,通过实验将算法PRS的性能与其他4个算法进行比较。实验结果表明,在任务完成率和能耗方面,算法PRS的性能比已有算法提高13.85%和17.23%。     

一个多星区域观测效率优化工具的设计与实现

多颗成像侦察卫星在指定的时间段内对单个区域目标进行观测时，选择不同观测方案会产生不同的时间覆盖率与空间覆盖率效果，理想的观测方案能够最大程度地达到所需要的覆盖率。针对该观测方案优化问题，给出了一个实用的优化工具，该工具以matlab工具箱形式存在，通过连接STK软件实现了仿真预处理，能够完成从参数输入、仿真到优化求解的完整过程，并最终输出优化侧摆方案。     

电子侦察卫星任务合成探测及混合调度

任务合成探测对于提高电子侦察卫星的侦察效益具有重要意义。分析了电子侦察任务合成探测的条件及性质,建立了多星合成探测调度问题的混合整数规划模型。提出了一种基于模型分解的优化求解算法,将模型分解为任务指派主问题与动态合成子问题,任务指派主问题通过遗传算法生成不同卫星的任务分配方案,动态合成子问题则根据指派的任务进行优化,生成完整的卫星侦察计划。测试案例验证了方法的有效性。     

电子侦察卫星任务调度方法

基于电子侦察卫星任务规划问题的特殊性,提出了规划预处理的基本方法,并基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种改进的遗传退火算法对模型进行求解,为防止最优解的丢失,引入了基于精英保留的选择机制,同时该算法有效避免了遗传算法局部优化能力差及模拟退火算法易陷入局部最优等缺陷。最后,通过实例将该算法与遗传算法(genetic algorithm, GA)及模拟退火算法(simulated annealing algorithm, SA)相比较,结果表明该算法能有效解决电子侦察卫星的任务规划问题。