基于多活性代理的多星测控调度方法

多星测控调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题,其中多星测控任务调度的建模和求解算法是关键。在多活性代理理论的基础上,引入任务调度活性度概念及多活性代理活性保持的协调协商机制,建立基于活性度的多星测控调度模型,并给出一种多活性代理协调协商遗传算法。最后给出实验示例对所提出的算法进行仿真验证。仿真实验表明,所提出的基于多活性代理协商协调的模型及算法能够更好地解决多星测控任务调度问题。     

多星测控调度问题综述

多星测控调度问题是指对多颗卫星和地面站之间的测控任务进行调度,是一类高约束、高计算复杂度的任务资源分配问题。本文对国内外相关领域研究情况进行了探讨,从问题的模型描述、解决算法以及最终方案优化等方面,对多星测控调度问题的研究情况进行了分析和总结。在此基础上指出多星测控调度问题的发展趋势。     

多星测控调度问题综述

多星测控调度问题是指对多颗卫星和地面站之间的测控任务进行调度,是一类高约束、高计算复杂度的任务资源分配问题。本文对国内外相关领域研究情况进行了探讨,从问题的模型描述、解决算法以及最终方案优化等方面,对多星测控调度问题的研究情况进行了分析和总结。在此基础上指出多星测控调度问题的发展趋势。     

多星监测调度问题的建模与仿真研究

多星监测调度问题属于典型的资源受限项目调度问题,对其模型研究一直是求解该问题的难点和关键。本文首先对多星监测调度问题进行问题描述,并分析了该问题特有的约束条件及实际应用中的调度需求;其次,在综合考虑监测卫星数目尽可能多、优先级高的卫星优先监测、监测任务平均分配等3类优化目标的基础上,为该问题建立了一个组合优化模型;最后,将该模型应用于2站10星调度的仿真实例中,结论表明该模型能够为多星监测调度问题的求解提供有效的支持。     

敏捷成像卫星多星密集任务调度方法

 面向应急观测需求,对敏捷成像卫星多星密集点目标观测任务调度问题进行研究。针对敏捷成像卫星观测特点,综合考虑卫星可观测时间窗口、任务间卫星姿态调整时间、卫星最长连续工作时间、星上存储容量、卫星能量等约束,建立多星任务调度模型。提出了一种改进的蚁群优化(ACO)算法对调度模型进行求解。该算法借鉴了蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想,结合调度相关约束设计寻优策略和信息素更新策略。引入任务优先级、最早及最晚可观测时间等因素来控制转移概率。仿真结果验证了模型和算法的有效性。     

基于最小包络球的多目标共波束判定方法

为了实施多目标测控并进行调度管理,提出了基于最小包络球的多目标共波束可见判定方法,设计并实现了获得空间目标群最小包络球的随机增量式算法。采用最小包络球来刻画空间目标群的几何尺寸,通过分析最小包络球相对地面测控设备的张角情况来判断其是否共波束可见。仿真实例验证了算法的正确性。结果显示,最小包络球算法能够有效解决星座或编队星群的几何尺寸估计问题;共波束可见判断方法可以解决多个空间目标相对地面测控设备的单波束可见问题。同时在仿真中发现,在资源调度管理时采用最高仰角较小的观测弧段,可以提高测控设备的多目标跟踪效益。     

测控弧段优先级的确定及量化

测控弧段优先级的确定及量化是多星测控过程中对航天器提供测控支持一个重要环节，它与诸多因素有关。测控支持需要进行优化，以期找到一个满意解，由于多目标之间的矛盾性，一般不可能使所有目标同时都达到最优。本文提出利用层次分析法（AHP）分析了影响多星测控的因素，划分了层次结构图，给出该问题的数学模型，并进行了仿真计算。通过实例分析，表明该方法行之有效。     

对地观测卫星调度的混合整数规划模型及求解

首先简要介绍对地观测卫星的成像过程，详细分析多星调度过程中涉及的各种约束。在此基础上，将对地观测卫星调度问题看作一类具有时间窗口的并行机器调度问题，对其进行了数学描述，并建立对地观测卫星调度的混合整数规划模型。采用列生成法，将多卫星调度问题分解为集合分割主问题和单卫星调度子问题，通过循环迭代来求解调度模型。最后，针对本文提出的算法设计一个问题实例，并给出算法计算结果。结果分析表明，列生成法的效率与问题规模大小相关。     

基于改进烟花算法的资源分配

资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。     

面向应急条件的多星动态调度方法

 针对应急条件下多星动态调度问题,建立了多目标数学规划模型,提出了应急条件多星成像任务合成策略:建立多星多轨任务合成图(MSMOTMG)模型,提出任务合成算法CP-TM。为克服合成导致任务成像机会减少的缺陷,提出了基于合成任务分解的修复技术。此外,为进一步提高调度效率,考虑了任务在等待队列中的向后移位策略,提出了综合考虑任务合成、修复和向后移位的多星动态应急调度(TMRBS-DES)算法。通过大量模拟实验,将TMRBS-DES算法同RBHA算法,以及3个baseline算法(BS-DES、TMR-DES和TMBS-DES)进行了比较。实验结果表明TMRBS-DES算法提高了调度质量,适用于应急条件下多星动态调度问题。     

基于时间灵活度的中继卫星调度算法

中继卫星的调度问题是一个多资源多任务的复杂NP问题.作者在分析中继卫星系统资源、任务和约束的基础上,提出了一种基于任务时间灵活度的中继卫星调度算法,最后运用本算法对一个调度算例进行了验证求解.     

多星测控系统资源配置效能评价指标体系研究

对资源配置效能进行评价,是多星测控过程中对航天器提供测控支持的一个重要环节。综合考虑卫星用户、地面站资源拥有方和测控中心控制方等三方观点,可以提出主要评价指标,建立主要多星测控系统资源配置效能评价指标体系,并利用层次分析法(AHP)对诸多影响因素进行初步定性、定量分析,划分层次结构图,给出相关数学模型,同时通过实例分析对模型和算法进行验证。     

海岛独立微电网多时间尺度能量调度方法研究

海岛独立微电网是一个复杂信息物理系统,其能量调度是非线性、多约束、多时间尺度的动态性问题。针对这一问题,研究了改进自适应粒子群算法的多时间尺度优化调度模型,并给出了日前多目标调度模型和日内滚动优化修正模型。日前多目标调度基于改进自适应粒子群算法进行多目标优化,确保微电网系统的经济性和稳定性;日内滚动优化调度采取滚动优化方式修正日前调度,确保日前调度的有效性。仿真算例验证了所提方法的有效性和可行性。     

空间目标编目测量资源调度策略设计与实现

空间目标编目测量资源调度是一个复杂的系统问题。首先对测量资源调度要素进行分析,然后在对调度需求分解的基础上,给出一个基于CSP（约束满足问题）模型的随机搜索编目调度算法。该算法在目标数量多、任务数据量大、复杂度高的任务环境下,求解快速、稳定。最后对调度软件实现中的核心问题——数据结构组织方式进行了阐述,基于合理的数据结构,调度算法得以高效实现。     

一种以燃耗为优化目标的航天器在轨加注作业调度

针对基于空间燃料站的多目标航天器在轨加注任务,以GEO航天器为加注对象,对"多对多"模式的航天器在轨加注作业调度问题进行研究。首先以轨道转移燃耗为优化目标,考虑时间、燃料等约束条件,建立了在轨加注作业调度问题的数学模型。模型中,通过设计优化变量,结合多圈Lambert问题中速度增量与转移时间的关系,将航天器在轨加注作业调度问题转换成整数规划问题,在此基础上,采用遗传算法对其求解。然后以14颗GEO轨道航天器作为目标航天器进行数值仿真计算,并对仿真结果进行分析,验证解的正确性以及算法的可行性,结果表明算法能够有效地解决基于空间燃料站的在轨加注调度问题。     

航天测控资源统一分配的多维遗传算法

对于航天器测控资源分配这一类时间窗受限的约束满足问题,国内外已有许多应用遗传算法的研究并取得了较好的成果。目前的研究主要针对的是低轨道航天器这类可见弧段较短、全弧段跟踪的问题,对于地球同步以及高轨道航天器这一类长弧段可见、非全弧段跟踪的资源分配问题,相关的应用研究较少。针对高低轨航天器测控资源统一分配问题的特点,经过对标准遗传算法的扩展,设计了一种能够描述高、低轨道航天器资源分配问题的多维编码方法,定义了相应的交叉算子、变异算子等算法要素,从而建立了一种能够解决航天测控资源统一分配问题的多维遗传算法。仿真计算表明,该算法能够有效解决目前我国航天测控网面临的"一网多星"管理模式下,高低轨航天器统一管理、统一分配测控资源的问题。     

成像观测卫星多星联合调度模型及其列生成求解算法研究

首先介绍成像观测卫星调度问题的特点和主要约束,将成像观测卫星调度分为调度预处理、调度模型及求解、调度结果评估3个阶段。在此基础上,论述成像观测卫星调度模型,并采用列生成法,将多卫星调度问题分解为集合分割主问题和单卫星调度子问题,通过循环迭代来求解调度模型。最后,针对本文提出的算法设计一个问题实例,并给出算法计算结果。结果分析表明,本文提出的模型和算法能较好解决实际应用问题。     

星间链路数量受限的导航卫星网络链路分配问题

对星间链路数量非常有限、需要同时满足星间测距和星间通信需求的导航卫星网络的链路分配问题进行了研究。首先,分析了导航卫星网络的特点,并设计了一种基于有限状态自动机(FSA)的拓扑处理机制。然后,将星间测距需求作为一个约束,以星间通信的延时性能为优化目标,将导航卫星网络的链路分配问题建模为一个多目标优化问题。最后,针对建立的多目标优化问题,分别提出一种基于首次改善(FI)的本地搜索算法和基于模拟退火(SA)的启发式优化算法以对链路分配问题进行求解,并提出一种基于分支交换策略的新链路分配生成方法。仿真结果表明,通过FI算法和SA算法获得的优化链路分配的网络延时性能均得到了改进,且SA算法的性能要优于FI算法;同时,FSA的状态持续时间的减小有利于获得网络延时性能好的链路分配。     

基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法

应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤：首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。     

用户星中继终端在轨应用策略

在介绍在轨用户星中继终端的分类、功能和使用现状的基础上,重点对用户星中继终端多约束条件进行了梳理分析。为缓解常态化应急测控带来的资源紧张矛盾,提出了用户星中继终端在轨应用策略,即Ka/S模式下影随测控,小S模式下定时捕获。针对Ka+小S模式下实现影随测控的可行性问题,利用STK(Satellite Tool Kit,卫星开发工具包)软件进行了仿真计算分析,结果表明:为实现影随测控,满足测控快速响应需要,要求星载S频段中继测控天线对中继卫星的覆盖范围,应大于星载中继数传天线对中继卫星的覆盖范围。