一种卫星成像调度的约束修正方法

约束修正是卫星成像调度的重要组成部分,负责处理成像调度方案的约束满足与优化的问题.为得到优化可行的成像调度方案,针对一类带有卫星存储器和数据下传等约束的卫星成像调度问题,提出一种新的约束修正方法.首先构建时间序有向图模型,将约束修正问题归结为点带约束成本的路径搜索问题,针对该模型提出一种基于标记更新的约束修正算法.通过针对实际问题的实验分析,表明该方法能够在规定的时间内求得问题的最优解,有效的解决了卫星成像调度的约束满足与优化问题.     

考虑任务聚类的多星观测分阶段调度方法研究

单个轨道圈次内星上能量和侧摆次数有限,在卫星观测调度时考虑任务聚类可以提高观测效率。分析了满足用户分辨率需求下多任务聚类的约束条件,并对聚类任务的时间窗口和侧摆角度进行了合理优化。提出了先聚类后调度再修复的分阶段求解策略:首先用团划分聚类算法和启发式插入聚类算法把多星多轨道圈次观测调度问题转化为单星单轨道圈次观测调度问题,然后采用基于时间序无圈有向图的多准则优化卫星调度方法求解单星单轨道圈次调度问题,最后提出一种修复策略进一步优化调度结果。案例仿真表明,提出的方法可行,能够提高卫星的观测效率。     

考虑目标间不同转换方式的成像卫星调度

针对相邻目标间具有不同转换方式的成像卫星调度问题,分析动作转换时间、存储容量、卫星能量等复杂约束,建立动态拓扑结构无环路有向图模型,引入非约束支配路径的概念,提出基于标记更新思想的动态路径搜索算法(DPSA)对问题进行求解。实验结果表明,考虑目标间不同转换方式的DPSA算法在牺牲一定求解效率的基础上,能够全面提高调度效果。     

改进差分进化算法求解多成像卫星调度问题

针对多成像卫星联合调度规划建模难度大和求解复杂度高等问题,通过分析成像卫星的成像过程和工作原理,将成像卫星调度过程分为调度预处理、任务规划和调度优化3个阶段。在调度规划过程中,建立了多星联合调度约束满足最优化模型,采用启发式算法思想,定义了个体适应度评估函数,设计了任务冲突消解方法,提出了一种改进的差分进化算法。在此基础上,采用一些确定性规则对调度规划方案可行解进行了评估和二次优化。结果表明:提出的成像卫星调度问题求解方法能够有效地分配卫星资源,生成优化的调度方案。设计结果也能够为卫星系统最优化设计和效能评估提供必要的决策支持。     

多目标EOSs联合成像调度方法

EOSs（Each Observation Satellites）围绕着地球对成像任务进行拍摄，为了充分有效的利用卫星资源，最大限度的满足成像任务需求，需要进行EOSs联合成像调度。EOSs联合成像调度是一个复杂的多目标组合优化问题。本文通过对卫星成像约束条件的抽象，建立联合成像调度的数学模型，在此基础上设计了多目标EOSs联合成像调度算法，并根据实际的应用问题进行实验和结果分析，表明该方法有效的解决了多目标条件下EOSs联合成像调度问题。     

基于蚁群优化-模拟退火的天地测控资源联合调度

研究了一类约束条件复杂、具有多时间窗口特性的天地测控资源联合调度问题。建立了涵盖多种约束的问题数学模型和基于测控弧段时间序的无圈有向图模型,提出了一种蚁群优化-模拟退火算法(ACO\|SA)求解问题。探讨了两种算法的融合策略,完成了包括状态转移规则、可行解生成策略、信息素更新准则、邻域结构、快速退火计划等关键技术的设计实现。多个算例仿真和结果分析表明,测控弧段时间序能保证ACO\|SA得到高质量的优化结果,模拟退火机制能有效提高蚁群优化算法的收敛速度和求解质量,相比于基本遗传算法和先到先服务算法,ACO\|SA能得到质量更好的解。     

基于任务分解的多星成像规划模型建立与求解

为解决多星成像规划模型中求解算法任务分配不合理、运算效率较低等问题,根据卫星性能指标和遥感器成像能力等约束条件,建立多星成像规划模型。求解该模型时,基于免疫算法设计任务分配方案,并基于图的最长路径算法设计单轨道圈次调度方案,使卫星能够尽可能多地对分配至该轨道圈次的点目标成像。将单轨道圈次调度结果作为反馈信息,调整任务分配方案,并通过多次迭代使得出的结果接近全局最优解。以多颗卫星对不同数量的点目标成像为条件,对模型进行测试,并与现有的规划模型对比。结果表明:文章提出的模型,能够在较短的时间内求解多星成像规划问题,得出较优的成像方案。     

一种基于空间映射的多星成像调度方法

针对NP难解的多星成像过度调度问题,从置换空间到问题空间的映射方法和置换空间 搜索算法两方面进行了研究。基于资源优先卫星分配算法,建立了置换空间到问题空间的映 射关系,以在置换空间优化多星成像调度。提出了一种分散式随机搜索算法,基于有记忆随 机邻域搜索,在置换空间上搜索产生优化调度的置换序列。实验表明,所提算法相对模 拟退火算法平均获得3.12％的改进。     

敏捷成像卫星调度的改进量子遗传算法

针对敏捷成像卫星调度问题中解空间大,选择任务的搜索空间和确定任务观测时间的搜索空间分别是离散域和连续域的难题。建立了多种决策变量混合的敏捷成像卫星调度模型,提出一种改进的量子遗传算法对其求解,改进的量子遗传算法采用二进制与实数杂合的编码方式,降低染色体的基因位编码数目,提高了搜索效率,有效适应了敏捷成像卫星调度问题中离散与连续混合的解空间;以杂合编码为基础,设计对应的观测函数将敏捷成像卫星调度问题的解映射到相位空间,从而将量子优化机制引入敏捷成像卫星调度问题中,利用量子遗传算法在相位空间搜索的特性解决敏捷成像卫星解空间大、解空间离散与连续并存的问题。最后,通过不同规模的仿真校验对算法的调度效果进行测试和分析。结果表明,所提改进的量子遗传算法在收敛速度和方案收益方面都有较好的表现,能够满足敏捷成像卫星调度的需要。     

基于吱呀轮优化的多卫星数传调度问题求解方法

研究多卫星数传调度技术对提高对地观测系统的综合应用效益具有重要意义.通过分析卫星数传调度问题,建立一种考虑时间窗调整的约束优化模型.利用吱呀轮优化(Squeaky-WheeL Optimization,SWO)的大邻域导向式搜索特点,提出了一种基于SWO的多卫星数传调度算法.该算法可以在短时间内获得优化解.实验结果表明,该算法在时间性、优化度等方面取得满意的结果.     

基于改进遗传算法的移动目标成像侦测任务规划问题研究

基于先验信息调用成像侦察卫星监控陆地或海洋移动目标动态信息是卫星成像侦察面临的新 课题。在已知移动目标位置等先验信息基础上,动态构造目标可变潜在区域及其运动预测模 型,利用STK辅助构造其候选成像观测活动集合;在此集合及目标运动预测模型基础上 对动态可变区域成像卫星调度问题进行建模,并设计了一种基于模拟退火算法及遗传算法的 改进遗传算法对问题进行求解,得到近最优的移动目标成像侦测方案。最后通过实例及算法 对比验证了规划模型及算法对解决该类问题的合理性和有效性。
     

基于并行禁忌遗传算法(PTGA)的预警卫星传感器调度研究

对预警卫星的传感器调度进行了研究，提出了传感器管理调度的系统组成。通过对传感器调度的分析，建立起相应的数学模型，定义了评价指标。结合并行遗传算法和禁忌搜索的特点，提出了一种新的解决预警卫星传感器调度问题的并行禁忌遗传算法(PTGA)。该算法采用多种群和禁忌搜索思想改进遗传算法的性能，从而提高整个算法的收敛速度和精度。实验结果表明该算法有效地解决了多目标情况下的传感器实时调度问题，并优于一般启发式算法。     

Development of a scheduling algorithm and GUI for autonomous satellite missions

In this paper, a scheduling optimization algorithm is developed and verified for autonomous satellite mission operations. As satellite control and operational techniques continue to develop, satellite missions become more complicated and the overall quantity of tasks within the missions also increases. These changes require more specific consideration and a huge amount of computational resources, for scheduling the satellite missions. In addition, there is a certain level of repetition in satellite mission scheduling activities, and hence it is highly recommended that the operation manager carefully considers and builds some appropriate strategy for performing the operations autonomously. A good strategy to adopt is to develop scheduling optimization algorithms, because it is difficult for humans to consider the many mission parameters and constraints simultaneously. In this paper, a new genetic algorithm is applied to simulations of an actual satellite mission scheduling problem, and an appropriate GUI design is considered for an autonomous satellite mission operation. It is expected that the scheduling optimization algorithm and the GUI can improve the overall efficiency in practical satellite mission operations.     

低轨卫星高能效载波功率资源联合调度算法

结合多波束低轨（multi-beam low earth orbit, MB-LEO）卫星通信场景，研究了一种多目标载波功率联合优化（joint subcarrier scheduling and power control resource allocation, JSSPC-RA）算法。通过求解整数混合规划非凸优化问题，得到了不同通信需求下MC-DS-CDMA子载波和子载波功率的联合调度方案，实现了系统用户未满足容量和卫星总功耗的最小化。仿真结果表明，相对于传统的载波功率均分策略，JSSPC-RA算法能够在满足系统吞吐量需求的前提下大幅节省卫星总功耗；同时，通过调节权值系数，JSSPC-RA算法可以生成用户吞吐量需求与卫星总能耗折中的系统设计方案，适用于频谱、能量资源高度受限的MB-LEO卫星系统。     

最短路径的编程实现

本文介绍了求最短路径的Floyd算法的设计思路及C语言编程实现。     

运载火箭控制系统漏电故障诊断研究

从系统的角度分析了运载火箭控制系统漏电故障诊断的特殊性，指出故障也是系统要素之间的一种联系方式。为了准确、有效地描述系统状态条件同其故障关系问所存在的关联，提出了条件故障图的描述模型，界定并分析了描述系统状态关系的状态树，并将它与故障图相结合形成条件故障图，用于对故障关系的自动化描述及分析。在此基础上，引入蚁群算法来确定故障树的最优检测次序，并指导系统多故障状态的决策。将它们应用于运载火箭的控制系统，给出了一个特征实例。条件故障图可以有效地描述状态条件对故障关系的影响及作用，蚁群算法能够实时地、自适应地进行动态路径选择。获得了令人满意的效果。     

时间代价启发式多月基装备协同任务规划方法

针对月球科研站构建中优化整体任务用时的需求,提出时间代价启发式多月基装备协同任务规划方法。面向月球科研站构建过程中的原位和路径任务,构建双类型任务关系图,并提出多位置转移时间代价启发式策略引导此图的搜索方向,使规划器沿局部最短耗时任务路径逐个处理任务,降低装备路径转移的时间代价;提出时间代价启发式装备选择策略,从而均衡月基装备任务负载,缩短装备工作时长。最后,以包含资源开采、物料运输、设施建设等任务的月球科研站构建场景为例,对规划算法进行仿真验证。结果表明,此算法能够生成满足复杂约束的多装备协同规划序列。与传统规划方法相比,本文方法得到的月基装备任务序列冗余路径少、任务用时短,可实现多装备在多任务中的高效分时复用。