面向新型成像卫星自主任务规划系统设计

随着成像卫星硬件水平的提高,其应用目标也有了更高的要求。因为复杂的约束、难以预测的状态信息以及繁杂的需求种类,卫星任务规划问题一直是系统工程领域的难点问题之一。为更好地适应新的应用环境并满足不同用户的需求,设计了自主卫星任务规划系统。其包括星上与地面两个子系统,各子系统中均包含若干模块,分别实现不同的功能并协同完成某些复杂任务。基于对需求分析,整理出了卫星的应用场景、主要模块和关键技术。通过对两套系统的仿真结果比较,论证了该系统框架的可行性与优化效率,并为未来卫星任务规划系统的设计提供了思路。     

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.     

成像卫星协同任务规划模型与算法

作为一类重要的对地观测卫星,成像卫星多星组网协同工作可提高处理复杂任务的能力,其中的任务规划属于多时间窗口、多优化目标和多约束条件的组合优化问题。针对任务协同规划技术,主要完成两项工作：第一,建立协同规划模型,引入了元任务间的3类协同作用关系,并进一步考虑了风险控制的要素;第二,在阐述引入启发式信息的遗传禁忌选择的求解算法基础上,提出算法协同进化模型求解技术。最后,利用卫星工具箱（satellite tool kit, STK）提供仿真数据,评价几种典型的求解算法,并验证了本文算法在收敛速度和鲁棒性上的有效性。     

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。     

面向应急观测的虚拟星座任务规划技术

虚拟星座为充分利用卫星资源提供了一种高效的解决方案。首先研究设计了任务与资源管理、任务与资源匹配、协调与任务规划的三层协调运行机制,建立了基于多智能体的三层动态交互式体系结构模型;然后通过基于改进合同网协议算法模型,研究虚拟卫星协同任务的招标对象筛选策略、协商合同投标方法、协商合同评标方法;最后针对海上目标监视搜索场景构建仿真实验用例,仿真结果验证了虚拟星座的运行机制和体系结构的合理性、可行性与基于扩展合同网协议的虚拟星座任务规划算法的有效性和正确性。     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

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.     

面向应急物资调度的一种模糊规划模型

灾害救援问题具有信息缺失、数据难以收集与整理的特点.为了科学、合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置应急需求时,从总体上最大限度地降低处置应急物资运输调度的费用和时间.在现有研究成果的基础上,引入了模糊评价方法,建立多出救点、多受灾地的多目标模糊规划模型.模型采用加权语言标签空间描述救援地到受灾地可能发生的费用与时间,考虑决策者对风险的偏好建立无差异函数,将其转化成决策者的效用作为目标值,给出相关算法,确定为每一个应急需求点提供应急物资的供应点以及相应的供应量.最后,给出算例证明其可行性.     

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。     

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。     

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。     

基于随机模拟的电子侦察卫星多目标优化调度方法

提出基于随机模拟的电子侦察卫星模糊自适应遗传算法。采用基于随机模拟的遗传算法来解决电子侦察卫星调度问题,避免了对不确定问题进行转化及复杂的数学推导。针对传统遗传算法在求解过程中部分参数采用基于经验设置,且进化过程中参数固定所带来的不足,引入基于模糊逻辑的方法来自适应改变遗传算法中的关键参数,以更符合自然进化的过程,保证收敛速度和解多样性之间的平衡,并能获取更好的优化结果。     

基于状态转移的UAV单机侦察任务调度策略研究

针对不确定环境中侦察无人机执行多任务时不同的任务调度顺序对代价和收益的影响, 根据多任务执行过程的特征, 建立了任务执行过程的状态转移模型. 通过对模型推导获得了一个最优性判据, 根据该判据对任务进行降序排列能够得到最优调度. 仿真实验结果证明了文中所提调度策略的最优性, 将文中所提策略产生的表调度算法与遗传算法和穷举搜索进行实验对比, 实验结果与理论推导一致, 说明了文中所提策略的最优性和高效性.     

成像卫星集成调度的变邻域禁忌搜索算法

探讨了一类涉及多星、多地面站的成像卫星系统集成调度问题,要求从可能过度订购的卫星观测需求中,选择一个能够无冲突完成的任务子集,并为相应的观测和数据下传活动安排资源和时间,以最大化对所有用户需求的总体满足程度.建立了该问题的变体形式车辆路线问题模型,设计了改进型和调整型两类邻域结构,并提出了一种变邻域禁忌搜索算法.通过交替使用两类邻域结构,增强了算法对解空间的探索能力和规避局部极值的能力.测试算例的计算结果和与其它算法的比较表明,该算法能够在相近的计算时间内显著改善求解质量.     

Modeling for UAV resource scheduling under mission synchronization

Unmanned aerial vehicle (UAV) resource scheduling means to allocate and aggregate the available UAV resources depending on the mission requirements and the battlefield situation assessment. In previous studies, the models cannot reflect the mission synchronization; the targets are treated respectively,which results in the large scale of the problem and high computational complexity. To overcome these disadvantages, a model for UAV resource scheduling under mission synchronization is proposed, which is based on single-objective non-linear integer programming. And several cooperative teams are aggregated for the target clusters from the available resources. The evaluation indices of weapon allocation are referenced in establishing the objective function and the constraints for the issue. The scales of the target clusters are considered as the constraints for the scales of the cooperative teams to make them match in scale. The functions of the intersection between the "mission time-window" and the UAV "arrival time-window" are introduced into the objective function and the constraints in order to describe the mission synchronization effectively. The results demonstrate that the proposed expanded model can meet the requirement of mission synchronization, guide the aggregation of cooperative teams for the target clusters and control the scale of the problem effectively.     

多星联合对地观测调度问题的列生成算法

多星联合对地观测调度问题作为一类大规模组合优化问题, 其求解算法往往采用启发式或超启发式. 运用列生成思想对该问题设计了完全搜索算法. 在建立了问题的整数规划模型之后, 将原问题分解为集合配置主问题和含时间窗口的最短路径子问题, 其中集合配置主问题采用主单纯型法通过CPLEX求解, 含时窗的最短路径子问题采用动态规划求解, 该动态规划算法围绕观测冲突时段这一关键资源进行最优子路径的扩展. 只有在子问题的最优解对主问题的优化目标仍有改进时, 主问题的约束矩阵列才被扩展. 该算法针对部分算例得到了最优解, 其余算例也在指定的时间内得到了相比一种基于优先级的启发式算法更优的解.     

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.