量子科学实验卫星密钥分发实验任务规划

针对量子科学实验卫星密钥分发实验任务规划约束条件多以及时效性要求高的特点，基于对密钥分发实验过程及约束分析，建立了约束满足规划模型.以完成时限最短为优化目标，综合考虑任务规划所需光学及数传站资源分配，利用深度优先搜索算法对模型进行求解，解决了实验过程中多要素紧耦合、强时间约束的难题.仿真分析结果表明，所提出的模型及算法有效，能够满足量子科学实验卫星密钥分发实验星地交互的需求.      

面向卫星多目标重复观测任务的分层聚类规划

针对敏捷卫星多目标重复观测任务规划面临的可行任务执行序列集合规模庞大困难,提出了一种任务执行序列时间解耦的分层聚类任务规划方法。该方法以规划过程中的可观测窗口和任务执行窗口为聚类对象,通过单次可观测窗口聚类和多次任务执行窗口聚类将任务集合按任务窗口属性分解为一系列时间解耦的小规模集合,在两次任务执行窗口聚类间使用基于贪婪优化的搜索算法对聚类生成的小规模任务集合分别进行集合内任务规划,最后将各集合的任务规划结果合并后得到所有任务的执行序列。仿真结果表明,该分层聚类方法可有效降低全局优化复杂度,消解不同优先级观测任务的冲突,提高任务规划质量,能够在不降低目标点观测完成率的前提下对有多个观测机会的目标点进行重复观测,且算法稳定性好,能在数秒内得出规划结果,适用于星上自主任务规划。     

基于改进遗传算法对小卫星星群任务规划研究

针对小卫星星群任务运行特点,建立小卫星星群多任务规划问题模型,提出了基于成像任务时间及任务均衡度的多指标优化函数.针对所建模型,采用改进型遗传算法,引入资源随机分配的解码策略及精英保留策略,保证了算法的全局收敛性,提高了算法的性能.通过仿真算例,验证了算法在解决小卫星星群多目标任务规划问题上的有效性.      

面向天文观测的空间科学卫星任务规划方法研究

面向天文观测的空间科学卫星任务规划是一个复杂的多目标优化问题.通过对天文观测类卫星的任务规划要素及约束条件进行抽象,建立了面向天文观测的多目标任务规划问题模型,在此基础上设计了基于NSGA-II的多目标观测任务规划算法,并通过实例进行了实验及结果分析.研究表明,该方法能够有效解决天文观测类卫星不同规模的任务规划问题.      

一种面向动态需求的多优先级天文观测卫星任务重规划方法

针对多优先级天文观测卫星任务动态规划问题，分析了高优先级任务动态插入以及未知事件中断原任务规划方案执行的情况，研究了原任务规划方案相应的动态规划问题.在关于SVOM （Space multi-band Variable Object Monitor）卫星任务规划系统的研究中，针对单星机遇目标任务重规划问题，提出一种基于滚动优化策略的任务重规划求解方案.在每个滚动周期内，优先安排高优先级动态到达任务，回滚处理原方案中受未知事件和高优先级机遇目标影响的任务，或者删除原方案中受影响的任务.目标函数综合考虑了全年卫星任务规划总时长和机遇目标的规划总时长.仿真验证结果表明，本文设计方法对于快速响应高优先级机遇目标以及提高服务质量具有一定意义.      

基于数据驱动的移动目标卫星任务规划

卫星任务规划是卫星地球观测的重要前提。传统的卫星任务规划主要针对固定地面目标,不能满足日益复杂的任务需求。针对移动目标的卫星观测任务,提出了一种基于数据驱动的移动目标卫星任务规划方法。该方法在大量的移动目标数据的基础上,通过改进的长短期记忆神经网络算法预测了目标的未来轨迹和位置信息,并通过约束满足型遗传算法规划了基于预测算法结果的移动目标卫星观测任务。鉴于移动目标观测中约束和任务冲突的复杂性,约束满足型遗传算法以条件形式将约束嵌入到遗传算法中,并在算法中特别设计了冲突消除算子以解决任务冲突问题。仿真结果证明了该方法在解决移动目标卫星任务规划问题上具有优良的效率,并获得了很高的观测精度。     

HXMT卫星长期任务规划算法

硬X射线调制望远镜（HXMT）卫星是中国首颗空间X射线天文卫星.为充分利用卫星资源,使科学产出最大化,需要进行长期任务规划.长期任务规划是一个复杂的多目标优化问题.通过分析HXMT观测特点和约束条件,建立了HXMT长期任务规划问题模型,并采用贪婪算法加遗传算法对模型进行求解.实例分析结果表明该方法能够有效解决HXMT长期任务规划问题.      

应急任务响应时间最优的多星成像规划方法

针对优化多星应急成像任务规划的响应时间问题进行了研究。为避免优先规划应急任务对任务总收益的影响，提出一种优化应急任务响应时间的同时兼顾任务总收益的多星成像规划方法。首先，针对综合考虑应急任务和常规任务的多星成像规划特点，建立两级目标优化的约束满足模型；其次，将模型求解过程分解为任务时间窗选择和单轨动态规划两个部分，基于自适应免疫算法对时间窗选择进行优化，同时设计前向动态规划算法确定卫星单轨最优观测路径；最后，对所设计算法的性能进行了测试，并与其他算法进行了对比。仿真结果表明本文方法能够保证应急任务响应时间最优，并同时具备较高的任务总收益，适合于求解大规模的多星成像规划问题。     

敏捷光学卫星密集区域推扫成像任务规划方法

敏捷成像卫星可以实现利用三轴姿态机动所形成的推扫成像模式,同时可以在机动过程中同步成像。在敏捷卫星成像任务的基础上,建立考虑推扫成像模式的敏捷卫星任务规划模型。通过高斯投影建立球面直线扫描条带的数学生成模型,并利用Matlab现有函数进行优化解算;由于模型解算的复杂性,将整体规划问题分为两层子问题分别进行处理,在条带任务分配中,设计了适用于计算机计算的含有条带分配策略的解算算法;在上层规划中,基于推扫成像的双向扫描特性,设计了基于启发式规则的敏捷卫星任务规划算法;之后,将不可规划条带拆作孤立点目标进行处理,最后通过再合成处理完成整体规划。仿真结果表明,文章所设计的算法可以有效处理实际情况下的敏捷卫星推扫成像任务规划问题。     

地震电磁卫星任务规划系统研究

地震电磁卫星任务规划是支持卫星在轨业务运控的核心环节. 通过对地震电磁卫星任务规划系统的研究, 提出了地震电磁探测卫星任务规划的基本原则, 设计了地震电磁探测卫星任务规划系统架构, 分析了系统功能需求和规划处理流程, 在此基础上对地震电磁卫星进行了原型实现.      

基于遗传算法的Tiling覆盖策略天文卫星任务规划

天文卫星机遇目标任务规划是一个复杂的多目标优化问题.针对Tiling覆盖策略的机遇目标任务规划要求及其约束条件进行抽象,建立任务规划问题模型,在规划模型基础上设计基于遗传算法的多目标优化任务规划算法TPA,并通过实例数据验证了不同参数条件下的求解.在解决Tiling覆盖策略的天文卫星机遇目标多目标任务规划问题时,所提方...     

面向海洋观测的成像卫星任务规划方法

面向海洋观测的成像卫星是一种轨道较高的可见光对地观测卫星,主要用于探测海上船舶活动以及监测海洋环境参数等。对地观测卫星任务规划问题是一个复杂的组合优化问题,通过分析面向海洋观测的成像卫星工作特点及约束条件,建立了一种考虑多数传模式共存的数学模型,提出了一种基于最大收益损失比的卫星任务规划算法。试验结果表明该方法能够有效解决面向海洋观测的成像卫星任务规划问题。     

Scheduling algorithms for rapid imaging using agile Cubesat constellations

Distributed Space Missions such as formation flight and constellations, are being recognized as important Earth Observation solutions to increase measurement samples over space and time. Cubesats are increasing in size (27U, ～40?kg in development) with increasing capabilities to host imager payloads. Given the precise attitude control systems emerging in the commercial market, Cubesats now have the ability to slew and capture images within short notice. We propose a modular framework that combines orbital mechanics, attitude control and scheduling optimization to plan the time-varying, full-body orientation of agile Cubesats in a constellation such that they maximize the number of observed images and observation time, within the constraints of Cubesat hardware specifications. The attitude control strategy combines bang-bang and PD control, with constraints such as power consumption, response time, and stability factored into the optimality computations and a possible extension to PID control to account for disturbances. Schedule optimization is performed using dynamic programming with two levels of heuristics, verified and improved upon using mixed integer linear programming. The automated scheduler is expected to run on ground station resources and the resultant schedules uplinked to the satellites for execution, however it can be adapted for onboard scheduling, contingent on Cubesat hardware and software upgrades. The framework is generalizable over small steerable spacecraft, sensor specifications, imaging objectives and regions of interest, and is demonstrated using multiple 20?kg satellites in Low Earth Orbit for two case studies – rapid imaging of Landsat’s land and coastal images and extended imaging of global, warm water coral reefs. The proposed algorithm captures up to 161% more Landsat images than nadir-pointing sensors with the same field of view, on a 2-satellite constellation over a 12-h simulation. Integer programming was able to verify that optimality of the dynamic programming solution for single satellites was within 10%, and find up to 5% more optimal solutions. The optimality gap for constellations was found to be 22% at worst, but the dynamic programming schedules were found at nearly four orders of magnitude better computational speed than integer programming. The algorithm can include cloud cover predictions, ground downlink windows or any other spatial, temporal or angular constraints into the orbital module and be integrated into planning tools for agile constellations.     

多约束多星快响巡察任务规划方法

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。     

资源约束突变的航天器观测快速重调度优化算法

针对航天器对地观测调度中资源约束发生突变的情况,提出了一种基于蚁群算法的启发式重调度算法。首先对重调度过程中的资源约束进行分析,给出了资源约束发生变化的重调度模型。然后,结合原调度优化结果,给出重调度任务集合更新方法,对任务集合进行剪裁。最终,基于最大限度利用原调度方案信息的思想,结合任务集合更新及优先级等启发式信息,给出了一种改进的重调度优化算法。数值计算结果表明,所设计的算法可以快速有效的提高重调度过程的收益。     

基于卫星云图的大区域云层预测方法

云层覆盖是影响对地观测卫星成像的一个重要问题,如果遥感图像中云层比例太高,或者特定目标不可见,则遥感图像就会失效。对地观测卫星能够根据云层预测信息,在多个观测目标之间进行选择。面向对地观测卫星任务规划的应用,设计了大区域范围的短期云层预测方法,首先通过光流法获取云运动矢量,然后依据云运动矢量外推获得预测的云层图像,同时引入拉普拉斯算子刻画云层运动过程中的扩散现象,利用风云二号卫星的真实云图序列数据,通过神经网络的反向传播算法优化扩散因子,以提升云层预测的效果。通过对结果进行分析,引入的拉普拉斯算子方法能够提高云层预测的精度,80%分位数的云层覆盖率误差约为11.7%,该精度的云层预测可以用于指导对地观测卫星任务规划。     

The attitude inversion method of geostationary satellites based on unscented particle filter

The attitude information of geostationary satellites is difficult to be obtained since they are presented in non-resolved images on the ground observation equipment in space object surveillance. In this paper, an attitude inversion method for geostationary satellite based on Unscented Particle Filter (UPF) and ground photometric data is presented. The inversion algorithm based on UPF is proposed aiming at the strong non-linear feature in the photometric data inversion for satellite attitude, which combines the advantage of Unscented Kalman Filter (UKF) and Particle Filter (PF). This update method improves the particle selection based on the idea of UKF to redesign the importance density function. Moreover, it uses the RMS-UKF to partially correct the prediction covariance matrix, which improves the applicability of the attitude inversion method in view of UKF and the particle degradation and dilution of the attitude inversion method based on PF. This paper describes the main principles and steps of algorithm in detail, correctness, accuracy, stability and applicability of the method are verified by simulation experiment and scaling experiment in the end. The results show that the proposed method can effectively solve the problem of particle degradation and depletion in the attitude inversion method on account of PF, and the problem that UKF is not suitable for the strong non-linear attitude inversion. However, the inversion accuracy is obviously superior to UKF and PF, in addition, in the case of the inversion with large attitude error that can inverse the attitude with small particles and high precision.     

导航星座星间星地一体化数据交互技术研究

导航星座时分轮询建链体制星间链路与非时分固定建链体制传统星地链路，数据交互机制区别显著，不利于导航星座与地面联合数据交互的高效实现。提出利用与星间链路信号体制一致的星地链路，将星间链路范围扩展至地面，以少量的地面站资源和统一的网络规划，实现星间、星地链路数据传输处理机制统一化以及网络资源调度管理一体化的方法，可支持全球导航系统星-星-地数据的高效精准交互。制定了地面节点设计部署方案和星-星-地一体化资源调度方案；指出一体化网络拓扑规划的核心是境内卫星的建链目标分配，并给出境内卫星建链目标的优化排序方法和排序优先级策略；以最短路径路由方式为代表，定义了按照时间前向搜索传输路径的路由规划方法。通信性能仿真结果表明，相比于使用传统固定建链体制的星地链路，该方式下进行导航星座与地面数据交互的前向接入数据容量和传输时延等性能有明显提升。     

Generation of satellite tracking profile: Problems and validation algorithms

Recently, as a satellite mission becomes complicated, it has been required to generate the schedule of satellite antenna movements automatically without relying upon operator’s ad hoc knowledge. To generate the satellite antenna schedule autonomously, this paper first addresses geometrical problems associated with the antenna scheduling and mission planning problems that can be formulated from satellite navigation and antenna orientation information. Then, based on the solutions of the geometrical problems, a set of antenna azimuth and elevation angles that enables the antenna to point towards the desired ground station is obtained systematically. Using the computed azimuth and elevation angles, the satellite tracking profile (TP) is generated, and to validate it, TP validation algorithms are developed.     

基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配

无人机（UAV）集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势，得到最优武器-目标分配（WTA）方案，使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求，又能够较少作战单元消耗，建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型，采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法（WPA）对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率，避免陷入局部最优，引入蚁群优化（ACO）算法中信息素启发规则，对游走行为及狼群更新机制进一步改进，提出了基于信息素启发狼群算法（PHWPA）的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的，相比较于其他算法，PHWPA具有更高效的寻优能力，能够为UAV集群作战火力规划提供支持。