异构MAS结构下的空天资源多阶段协同任务规划方法

利用空天资源的互补优势进行协同观测是对地观测领域的新趋势.为提高对地观测效益和多阶段观测任务的完成度,分析了空天资源协同观测任务规划问题中的观测资源异构性和多阶段观测任务分解方式的多样性.针对卫星和无人机的任务规划模型不一致的特点,建立了异构多智能体系统(MAS)多阶段协同任务规划模型,根据模型特点将问题求解分解为两个协商过程,并分别提出了基于市场模型的异构MAS多阶段协同任务规划算法和基于自适应“超级步”的资源Agent协同任务规划算法.最后,研究了该方法在空天资源联合观测中的应用情况,实验及分析结果表明该方法能够有效解决空天资源对地观测协同任务规划问题.     

人工智能在卫星任务规划中的应用

智能规划与调度是实现卫星自主规划其飞行任务的关键。将人工智能方法应用于卫星的任务规划,以执行对地观测任务为例,将任务规划问题归于组合优化问题,建立了相应的数学模型,并应用Hopfield神经网络算法进行求解,结果表明,该方法可用于单个仪器的任务规划。     

基于地面任务-空间姿态映射的敏捷卫星任务规划

面向观测时间窗口相互重叠的多点目标观测任务需求,对敏捷卫星单星单轨任务规划问题进行研究。针对传统方法在卫星机动能力受限和成像任务冗余两种情况下求解效率低的缺陷,引入任务-姿态协同规划思想。首先,建立地面任务和空间姿态映射关系,并考虑相邻任务间姿态机动时间的最优性使得卫星在观测相邻任务时无多余等待时间,以此来设计任务-姿态协同规划数学模型。其次,根据任务-姿态协同规划数学模型,设计自适应伪谱遗传算法（APGA）,用以求解满足调整时间最优性的敏捷卫星任务规划问题。最后,通过仿真实验,验证了模型和算法能够有效地解决传统算法求解敏捷卫星任务规划问题时存在的求解效率低的缺陷。     

基于分层控制免疫遗传算法的多卫星联合任务规划方法

 研究面向复杂任务需求的多卫星联合下的任务规划技术,对于提高对地观测系统的保障能力具有重要意义。各种类型的复杂任务需求由于需求特点的差异,使得相对于针对点观测任务的规划更加复杂。在提炼问题特点的基础上,建立了整数规划问题模型,并提出了分层控制免疫遗传算法。该算法采用双层操作,在父层采用遗传操作算子,在子层采用免疫操作算子,并引入基因重组、自适应免疫更新、小生境等机制改进搜索过程。仿真实验表明,分层控制免疫算法在解决复杂任务的任务规划中是可行有效的。     

遥感卫星任务规划问题研究现状与展望

随着遥感卫星的发展以及遥感应用需求的增加，遥感卫星任务规划问题日益突出。本文分析遥感卫星任务规划问题的分类和主要约束，分别从模型表示及求解算法两方面分析卫星任务规划的研究进展。最后，针对多颗遥感卫星的任务规划，指出未来的研究方向。     

多星任务规划中的FFFS-DTMB与ADTPC-DTMB算法

 多星对地观测任务规划是一类典型组合优化问题,针对该问题中常见的时间窗口冲突问题,根据同一时间窗口内的冲突任务的处理方式提出了两种有效处理此类问题的规划算法：带有冲突任务时间窗口后移的先完成先规划算法(FFFS DTMB)以及冲突任务共存性判断算法(ADTPC DTMB),并给出了关键步骤的算法过程与伪代码。完整的卫星任务规划过程包括了约束检查、优先级检查以及任务规划,不考虑任务间关系与优先级,主要研究处理具有时间窗口冲突的任务规划算法。文中给出的两种算法优化目标均为最大化规划任务数量。算法的主要思路是通过采用一个冲突任务替换一个已规划的任务,并将替换任务后移至下一时间窗口或在同一时间窗口内部后移。最终的评价结果显示了两种算法的有效性。     

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。     

多类异构对地观测平台协同任务规划方法

目前,不同类型的对地观测平台之间缺乏有效的协同交互机制。这种孤立的资源管控模式难以应对多样且大量的对地观测需求。特别是在一些紧急情况下,如地震、武装冲突、洪涝灾害和森林火灾等,这种模式的弊端尤为突出。研究了多类异构观测资源,包括卫星、飞艇及无人机(UAV)的协同规划问题。首先,提出一种基于多Agent的分层协同规划框架,整合不同观测资源构成一个分布式和松耦合的对地观测系统。其次,将异构对地观测平台的协同规划问题转化为不同子规划中心间的任务分配问题。第三,针对该任务分配问题,提出一种结合禁忌列表模拟退火(SA-TL)算法,在该算法中融合了禁忌表策略,有效提高了算法的性能。仿真实验验证了多Agent协同框架的优越性和SA-TL算法的效率。     

基于执行时段滑动调整策略的中继卫星任务规划算法设计

针对中继卫星任务规划问题开展研究,提出一种基于执行时段滑动调整策略的任务规划算法。首先分析了中继卫星资源调度过程,并对任务申请的时间特征进行形式化描述,然后归纳出任务分配的主要约束,从而完成问题建模。在此基础上,对优化算法进行设计,给出了执行时段滑动调整步骤。通过调整已规划任务执行时段的方法,使部分原本无法执行任务具备执行可能,提升了任务执行率和资源利用率。在仿真实验中,通过大规模测试分析对比不同算法的优化效果,验证了文中所提方法的有效性。     

用于对地观测和科学任务的小卫星

一.任务目的和技术途径美国仙童航天公司和法国马特拉航天公司合作,对用于对地观测和科学任务的廉价、快速可用的“交钥匙”卫星系统进行设计研究。该研究的目的综合如下: ·建造一个具有下列组成的卫星系统: ——空间部分:舱体+载荷——地面部分:用于跟踪/遥控和图象接收/处理。·基本任务:环境监测·其它任务:作物分类和农业研究;测绘与测地;渔业和矿业资源·主要目标:廉价、快速可用性廉价和快速的主要目标决定了基本的技术方针: ·小卫星:重量:200—300千克     

一种基于优先级的卫星成像任务快速规划流程

针对现有卫星成像任务规划算法模型复杂、计算量大、难以满足快速成像任务规划需求的问题,对成像任务规划中的各个过程进行了分析和分解,讨论了点目标可见预报算法及任务规划过程,建立了星历和星下点计算模型,给出了基于目标的重要程度和紧急程度的成像任务优先级确定方法,通过分析无侧摆和有侧摆卫星任务规划的特点,设计了一种基于观测目标优先级的成像任务规划流程,能够通过分布式或并行计算,实现成像任务快速规划。     

基于非精确计算的空间探测相控阵雷达任务规划算法

针对空间探测相控阵雷达系统，提出了一种新的基于非精确计算模型的观测任务规划算法。首先，建立了目标观测的实时任务模型，并分析了观测任务所占用传感器的资源；其次，基于非精确计算模型，提出一种多任务并行的实时容错调度算法来解决观测任务规划问题，该算法综合考虑相控阵雷达的搜索任务与跟踪任务，来进行系统资源的分配。对于跟踪任务，算法结合目标的过境时间以及当前系统的负载情况，以此来确定雷达对该目标的观测时间段；最后给出了算法的评估方法。利用2886个低轨空间目标进行仿真验证，结果表明，基于非精确计算模型的任务规划算法，可显著提高系统调度成功率以及时间资源利用率．比传统方法更稳健。     

电磁探测卫星星上自主规划模型及优化算法

电磁探测卫星自治(AEDS)是一类对地观测卫星,其搜集的信息对工业、科研和军事等领域有着重要的意义。针对电磁探测卫星有效载荷特点,建立了基于动态拓扑结构无环路有向图的星上自主规划数学模型,提出了基于标记更新最短路径搜索的星上自主规划精确算法,对其完备性和时间复杂度进行了分析。并对精确算法时间复杂度较高的缺点,将近似支配概念引入到模型中,提出了标记更新最短路径搜索近似算法,分析了算法的近似程度和时间复杂度。最后,根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁探测卫星自主任务规划问题。     

一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化算法

随着中国航天事业的发展,卫星地面站资源匮乏问题日益突出,需要对其进行统筹优化使用。因此,卫星地面站资源规划问题得到了广泛关注。在分析问题特点的基础上,对用户规划结果的偏好信息进行建模表达,建立了涵盖用户偏好的多目标数学规划模型,提出了基于偏好多目标进化算法的卫星地面站资源规划算法。为了进一步提升算法性能,设计了基于领域知识的启发式策略,包括：任务扩充策略、冲突消解策略以及任务缩减策略等。实验结果表明,与现有算法相比,用户偏好信息的引入能有效提升问题求解针对性,在IGD-CF （Inverted Generational Distance based on Composite Front）指标上取得了更好的效果。     

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。     

一种多目标区域多轨道星座设计方法

在有限资源条件下,针对多目标区域的对地观测问题是航天器轨道设计、在轨任务规划中的重要问题。卫星效能的充分发挥基于科学的卫星星座设计。围绕多区域多轨道星座设计问题:首先,结合运载器实际能力,确定轨道类型和设计变量;然后,根据轨道外推、星下点轨迹、探测区域等算法,提出重访时间的计算方法,以最大重访时间作为星座性能指标,采用多层嵌套变量搜索方法实现星座设计;最后,对 1个具体任务进行实例设计。结果表明,采用该方法能够设计出满足指标要求的星座,具有可行性。     

基于能量最优的敏捷遥感卫星在轨任务规划

针对敏捷遥感卫星对多个离散观测点在轨自主任务规划问题,在考虑姿态运动方程耦合性的基础上,将问题分解为空间资源调度问题和连续最优控制问题,进而提出了一种结合伪谱法和遗传算法的混合求解算法。该算法针对基于行商问题(TSP)模型建立的空间资源调度问题模型,选用二维编码结构对观测顺序和相对观测时间进行实数编码,并采用遗传算法求解观测序列和观测时间;针对判断观测时间可行性时涉及的时间最优控制问题、以及姿态转移过程中涉及的最小能量消耗问题,将其归结为连续最优控制问题,并基于Gauss伪谱协态变量映射定理,采用Gauss伪谱法进行求解。通过与基于单纯遗传算法的规划算法进行对比试验,本文所提出的基于伪谱法和遗传算法的混合求解策略针对目标问题,在典型工况下姿态转移过程中能量消耗降低60%。     

基于网络中心的航空地磁观测的几个技术问题

地磁场是深入研究最多的地球物理场之一,携带着诸多地球物理学信息,目前地磁观测在防震减灾、资源勘探、地磁导航、水下目标探测等领域有着广泛应用。与卫星磁测相比,飞机、浮空器等航空平台具有航路可规划、观测高度低、受外太空磁干扰小等优点。但是,发展网络环境下的空基地磁观测,遇到了新的技术问题,本文从航电综合的角度,给出了解决这些技术难点的可行途径。     

模块化可重构卫星在轨自重构的分层规划

模块化可重构卫星具有组织灵活、操作方便、适应性强等特点，可以有效降低卫星研制和发射成本、提高卫星对紧急任务的响应速度、延长卫星寿命。重构规划问题对模块的具体移动方式进行求解，是实现自重构需要解决的核心问题之一。针对同构式旋转立方结构，给出其离散运动模型，推导出运动空间求解算法。为降低重构规划问题的不确定性和复杂程度，采用分层规划策略，将规划任务分解为设计中间构型的上层规划和求解实现中间构型移动方式的下层规划，每层规划内部独立进行求解。设计了利用Kuhn-Munkres算法实现上层规划的重构规划算法，使中间构型具有较小的结构跨度，特别适合在轨自重构的重构规划问题求解。仿真结果表明了所提规划策略和所设计规划算法的可行性和有效性。     

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。