多星联合任务规划的迭代修复求解技术

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.面向多种类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,建立数学规划模型,引入迭代修复方法对问题进行求解,并提出了基于成像任务分布的插入选择和撤销选择启发式准则.实验结果表明,迭代修复技术在多星联合任务规划领域是可行有效的.     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于资源预留的成像卫星鲁棒性任务规划方法

随着新型成像卫星的智能化发展,成像卫星鲁棒性任务规划是一个迫切需要解决的理论和实践问题.综合考虑卫星姿态转换时间,固存和电量等约束条件,建立了成像卫星鲁棒性任务规划模型.在保证任务规划收益最大化的前提下,提出了一种基于资源预留的成像卫星任务鲁棒性规划方法.基于任务之间卫星的转换时间约束及资源预留规则,保证资源的高效利用及地面观测任务的有效安排.通过对不同规模的实例进行求解,实验结果表明本方法具有很好的鲁棒性.本文方法对其它相同类型相关问题具有指导及借鉴作用.     

卫星单轨任务合成观测问题及其动态规划算法

一类遥感卫星的侧摆机动性能较差,必须考虑将某些任务合成观测以提高观测效率。研究了卫星在单个轨道圈次内,任务间的最优合成观测问题。建立了问题的约束优化模型,分析合成任务性质,基于合成任务间存在角度相关及时序特征,将问题按照卫星的最大侧摆次数划分为多个阶段,利用动态规划思想,得到了问题的最优解。测试算例验证了算法的有效性。     

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。     

一类对地观测卫星成像调度系统的设计与实现

针对一类光学小卫星成像调度的应用需求,综合考虑星地等各种资源的载荷使用约束,设计实现了一个成像调度系统.详细分析了载荷约束,针对约束特点,提出了五阶段系统执行流程,并重点介绍了各阶段的关键技术,包括基于成像约束图的观测动作生成算法和基于背包模型的数传动作生成算法.最后给出了应用实例和实验结果,表明了系统的适用性和可行性.该系统已经成功应用于某在轨卫星的日常规划中.     

考虑多数传模式组合的卫星数传调度方法

研究了一类过站时间较长的可见光对地观测卫星数传调度问题.通过分析该类卫星工作特点及数据传输约束条件,利用其长可见时间窗特性建立一种考虑多数传模式组合的约束满足模型,在此基础上给出了基于最大收益损失比的卫星数传调度算法.仿真实验结果表明该方法能够有效解决该类卫星数传调度问题.     

Multi-satellite observation integrated scheduling method oriented to emergency tasks and common tasks

Satellite observation scheduling plays a significant role in improving the efficiency of satellite observation systems.Although many scheduling algorithms have been proposed,emergency tasks,characterized as importance and urgency(e.g.,observation tasks orienting to the earthquake area and military conflict area),have not been taken into account yet.Therefore,it is crucial to investigate the satellite integrated scheduling methods,which focus on meeting the requirements of emergency tasks while maximizing the profit of common tasks.Firstly,a pretreatment approach is proposed,which eliminates conflicts among emergency tasks and allocates all tasks with a potential time-window to related orbits of satellites.Secondly,a mathematical model and an acyclic directed graph model are constructed.Thirdly,a hybrid ant colony optimization method mixed with iteration local search(ACO-ILS) is established to solve the problem.Moreover,to guarantee all solutions satisfying the emergency task requirement constraints,a constraint repair method is presented.Extensive experimental simulations show that the proposed integrated scheduling method is superior to two-phased scheduling methods,the performance of ACO-ILS is greatly improved in both evolution speed and solution quality by iteration local search,and ACO-ILS outperforms both genetic algorithm and simulated annealing algorithm.     

面向应急成像观测任务的多星协同调度方法

针对应急条件下的成像观测任务,设计了多星协同调度框架,将多星协同调度问题分解为任务排序主问题和资源匹配子问题。分析了多星协同调度中的主要约束条件,以任务收益为优化目标构建问题的约束满足模型,并应用改进粒子群优化算法进行求解。详细介绍了算法中的编码、解码、移动、变异等操作,给出算法时间复杂度的计算公式。通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。     

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.     

Solving the Observing and Downloading Integrated Scheduling Problem of Earth Observation Satellite with a Quantum Genetic Algorithm

This paper addresses the integrated Earth observation satellite scheduling problem. It is a complicated problem because observing and downloading operations are both involved. We use an acyclic directed graph model to describe the observing and downloading integrated scheduling problem.Based on the model which considering energy constraints and storage capacity constraints, we develop an efficient solving method using a novel quantum genetic algorithm. We design a new encoding and decoding scheme that can generate feasible solution and increase the diversity of the population.The results of the simulation experiments show that the proposed method solves the integrated Earth observation satellite scheduling problem with good performance and outperforms the genetic algorithm and greedy algorithm on all instances.     

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.     

免梯度混合优化算法在卫星系统顶层设计中的应用

针对卫星系统顶层设计中广泛存在仿真耗时、设计空间大以及非线性约束的特点,提出了免梯度混合优化算法。混合算法结合树状高斯过程（treed Gaussian process, TGP）模型、广义模式搜索和过滤法的优点,通过TGP模型将设计空间划分为互不相交的子空间,在各个子空间构建独立的高斯模型代替实际模型,并根据模型预测值和预测误差生成迭代点,进而指导模式搜索进行寻优,同时结合过滤法处理非线性约束。卫星系统中多星协同观测优化设计表明,该方法能够以较少的迭代次数获得满意解,具有很好的全局搜索特性。