考虑任务合成的成像卫星调度问题

某些成像卫星的侧摆机动性能较差,限制了卫星的观测能力,需要考虑任务合成以提高观测效率。建立了考虑任务合成的成像卫星调度问题模型,并提出了求解该模型的快速模拟退火算法(VFSA)。算法针对元任务及合成任务分别构造邻域,采用合成邻域、分解邻域实现调度过程中任务动态合成操作。采用“冒险”的接受概率和快速退火计划,提高算法的求解速度。采用回火机制及3种分化策略,避免算法陷入局部最优。大规模测试算例验证了算法的效率。     

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。     

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。     

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。     

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。     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

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%。     

基于任务聚类的多星观测调度方法

星上传感器侧摆次数有限,在卫星观测调度时进行任务聚类可以节省资源,提高观测效率.提出了动态聚类调度算法(DCSA)来解决多星多轨道圈次的观测调度问题,DCSA把聚类和调度动态结合起来,并使用模拟退火算法搜索全局最优解;分析了在满足分辨率需求前提下多任务聚类的约束条件,并对聚类任务的侧摆角度和时间窗口进行合理优化;根据任...     

Satellite group autonomous operation mechanism and planning algorithm for marine target surveillance

In terms of fast response problem of unanticipated marine target, it is necessary to design the satellite-ground-combined operation mechanism and planning algorithm for autonomous task planning. Firstly, based on the autonomous operation and task planning of remote sensing satellite group, it is divided into two parts: ground planning and satellite autonomous planning. Secondly,the satellite-ground-combined operation mechanism and operation flow for task planning are proposed after fully considering the resource characteristics and task demand characteristics of the ground and satellite. The satellite autonomous task planning algorithm based on extended contract net is designed. Through the simulation operation of the self-developed distributed simulation demonstration software, it shows that the operation mechanism can coordinate and cooperate effectively between the satellite autonomous task planning and ground planning. It can give full play to the advantages of the ground computing resources, reflect the control intention, make full use of the real-time feature and flexibility of the satellite calculation, and respond fast to the unanticipated task. Besides, it has solved problems of the untimely response of ground control on unanticipated observation task, the limitation of satellite computing resources and satellite-ground planning and coordination, which can effectively improve the responsiveness of remote sensing satellite to the observation task of maritime unanticipated target.     

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。     

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。     

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。     

基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划

无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机航迹规划。算法前期使用Dijkstra 算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic 混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快,陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明：在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文的改进蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定应用价值。     

基于因子图的卫星拒止环境下的多信息融合技术

目前，几乎所有军用和民用系统都依靠基于卫星的组合导航系统来获取导航定位信息。但卫星信号在都市、室内、地下等环境中容易受到干扰，使得导航结果精度降低。为了解决在卫星拒止环境下的导航定位问题，选用基于因子图的信息融合算法，来实现不同采集频率的导航数据信息的融合。实地跑车试验表明，该方法能在卫星信号失效情况下，实现多传感器信息快速有效融合，确保系统导航精度，提升卫星拒止环境下载体导航定位能力。     

考虑协同航路规划的多无人机任务分配

针对多无人机任务分配与协同航路规划问题，以分布式合同网拍卖算法为基础，构建无人机集群任务拍卖架构与拍卖收益函数，结合模拟退火算法协调任务执行次序，采用A^*算法完成两任务点间航程预估，在任务分配阶段同步完成多无人机间协同航路的初规划，确定最佳任务执行次序，实现任务分配与协同航路规划的紧耦合。仿真结果表明，在考虑禁飞区、障碍威胁情况下，该算法能够有效完成多架无人机不同类型任务的分配，且目标分配、执行次序合理，总执行代价小，各机间负载均衡；在任务分配阶段考虑协同航路规划具有明显的效果，能够有效提高任务分配的合理性。