墨子号在国际上率先实现千公里级量子纠缠分发

<正>中国科学院网站2017年6月16日报道,墨子号量子科学实验卫星在国际上率先实现了千公里级星地双向量子纠缠分发,并在此基础上实现了空间尺度下严格满足爱因斯坦定域性条件的量子力学非定域性检验,在空间量子物理研究方面取得重大突破,这一成果以封面论文的形式发表于Science。星地量子纠缠分发作为卫星的三大科学实验任务之一,是国际上首次在空间尺度上开展的量子纠缠分发实验。墨子号量子科学实验卫星过境时,同     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

4基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.     

基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.     

量子科学实验卫星射频信道物理层设计

量子科学卫星有效载荷激光链路需要有一条上下行射频高速通信链路作为激光链路的量子秘钥分发途径.构建了量子科学卫星上下行射频链路的物理层硬件和算法,该链路采用符合CCSDS频谱规范的SRRC-OQPSK作为上行调制类型,上行速率达到1.024Mbit·s-1,下行采用SRRC-OQPSK和GMSK调制,速率达到4Mbit·s-1.经过与多个地面站的对接试验测试,结果表明数传通信机的载波捕获灵敏度优于-100dBm,数据解调灵敏度优于-98dBm,AGC（自动增益控制）能力大于43dB,在-96dBm接收信号电平条件下的实际传输误码率优于1×10-9.在轨试验验证证明,射频信道物理层设计方案满足量子科学实验任务要求.      

量子科学实验卫星的多维数据立方体方法研究

科学实验卫星以科学目标为任务战略导向,需要任务团队结合实际业务运行情况制定阶段实验计划.这些实验计划以任务运行数据为依据,由科学卫星任务各分系统数据分析获得的策略集合综合得到.量子科学实验卫星在轨运行期间会产生大量运行数据,如何有效利用这些数据给不同决策层提供辅助是当前面临的一大难题.目前主流方式主要借助值班日志统计和常规的数据库系统数据统计,需耗费较多时间和人力成本,对分析人员专业技能要求较高,无法满足多角度和多粒度任务研判的要求,并且该方法可扩展性差,当问题的观察角度变化时,往往需要重新组织数据统计分析.针对上述问题,本文提出一种基于数据立方体的多维数据建模和分析方法,对于不同主题,能够对数据进行多层次、多角度、多粒度统计分析,为决策提供良好支持.      

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.      

NASA完成世界首次X射线脉冲星导航空间验证

正中国科学院院网报道,中国科学技术大学联合中科院上海技术物理研究所、中科院微小卫星创新研究院、中科院光电技术研究所、中科院国家天文台、中科院国家空间科学中心及奥地利科学院,利用量子科学实验卫星墨子号(QUESS),在中国和奥地利之间首次实现距离达7600km的洲际量子密钥分     

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。     

海洋一号卫星观测任务规划算法设计及系统应用

针对海洋一号卫星观测任务规划需求,提出并实现了基于遗传策略的任务规划框架,解决了卫星实际使用中成像任务受卫星其他业务影响的多类型约束成像规划问题。基于海洋一号卫星实际规划业务要求,对任务规划约束和优化目标建立数学模型,提出了由预处理、窗口约束处理和组合约束处理与优化组成的三阶段规划框架。设计了多约束任务规划优化目标函数,并利用交叉、变异和种群选择等遗传机制对优化问题进行了求解。基于海洋一号卫星实际观测需求数据,对提出的算法进行了有效性和性能验证,结果表明本算法能够给出满足多类型约束的观测规划方案,并在观测时间、观测覆盖率等方面较其他策略有显著提升。研究结果表明通过优化目标函数的设计遗传算法能够实现复杂约束条件的成像规划求解,算法框架可为与海洋卫星具有相似业务特点的对地观测规划系统设计提供借鉴。     

Progress of the Quantum Experiment Science Satellite (QUESS) Micius Project

The Micius satellite was successfully launched on 16 August 2016, from Jiuquan, China, orbiting at an altitude of about 500 km. The main scientific goals, including satellite-to-ground quantum key distribution, satellite-based quantum entanglement distribution, ground-to-satellite quantum teleportation, and satellite relayed intercontinental quantum network, were achieved in 2017. As a starting point, the Micius satellite has become a platform for quantum science experiments at the space scale. Here, we introduce the latest experimental achievements (in 2018-2020) based on the Micius satellite.      

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。     

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.      

Mission planning optimization of video satellite for ground multi-object staring imaging

This study investigates the emergency scheduling problem of ground multi-object staring imaging for a single video satellite. In the proposed mission scenario, the ground objects require a specified duration of staring imaging by the video satellite. The planning horizon is not long, i.e., it is usually shorter than one orbit period. A binary decision variable and the imaging order are used as the design variables, and the total observation revenue combined with the influence of the total attitude maneuvering time is regarded as the optimization objective. Based on the constraints of the observation time windows, satellite attitude adjustment time, and satellite maneuverability, a constraint satisfaction mission planning model is established for ground object staring imaging by a single video satellite. Further, a modified ant colony optimization algorithm with tabu lists (Tabu-ACO) is designed to solve this problem. The proposed algorithm can fully exploit the intelligence and local search ability of ACO. Based on full consideration of the mission characteristics, the design of the tabu lists can reduce the search range of ACO and improve the algorithm efficiency significantly. The simulation results show that the proposed algorithm outperforms the conventional algorithm in terms of optimization performance, and it can obtain satisfactory scheduling results for the mission planning problem.     

考虑物料配送的飞机移动生产线调度问题优化

以飞机移动生产线为实际背景,将作业装配过程调度抽象为资源受限项目调度问题并进行了扩展,引入物料配送与线边存储决策,以及相关能力约束等实际因素,建立了以装配总工期最小化为目标的数学模型。针对模型,设计了一种以遗传算法为框架的启发式算法,其中结合了解生成算法和局部优化搜索算法。在遗传算法较优的全局搜索能力下,通过SCRDS算法综合作业顺序、资源约束、配送能力、线边空间等因素,联合决策作业开始时间、物料配送时间和物料在线边空间的存储位置,提出了两作业间物料摆放位置调整的局部优化搜索算法,对作业开始时间和物料配送时间进行再优化,进一步缩短了装配总工期。利用标准算例库进行了数值实验,实验结果证明了模型与算法的有效性。     

北斗全球卫星导航系统境外星数据快速回传的路由优化方法

针对北斗全球卫星导航系统存在的全球布站不足问题,提出一种利用星间链路将境外星数据快速回传至境内的路由优化方法。首先描述地面站受限情况下的数据快速回传问题,明确传输路由的优化目标、生成规则、约束条件。然后提出基于遗传算法的时延最小数据传输路由优化策略。最后,对算法进行了验证。结果表明,在2个境内站条件下,北斗系统全星座最多2跳（6s内）完成数据传输,可满足境外数据快速回传的要求。     

广义多圈Lambert算法求解多脉冲最优交会问题

基于一种高效高精度的Battin多圈Lambert算法提出一种考虑轨道摄动的广义多圈Lambert算法.与现有算法相比,本算法虽然原理复杂但计算流程非常简单,效率极高,分别通过几次内外循环就可满足精度要求.广义多圈Lambert算法结合一种可行解迭代交会模型构成了一个通用的多圈多脉冲交会规划框架,应用两步法求解此多变量的复杂工程优化问题,首先利用高效率的进化全局优化算法以及解析轨道模型作全局搜索,然后利用序列二次规划算法以及简化高精度轨道计算模型作局部搜索,此方法可以保证高效高精度的求解多圈多脉冲交会问题.算例表明此方法特别适用于满足实际工程约束的交会规划问题.     

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.      

基于混沌粒子群优化的北斗/GPS组合导航选星算法

全球卫星导航系统（GNSS）接收机在接收信号的过程中会受到诸如建筑物遮挡、信号干扰等因素的影响,无法得到全部可见星。为减轻多星座组合接收机的处理负担,研究利用部分可见卫星进行定位的快速选星算法,提出了一种基于混沌粒子群优化（CPSO）的北斗/GPS组合导航选星算法。首先,对当前历元时刻可见卫星进行连续编码,按照选星数目分组,每个分组视为一个粒子。然后,通过混沌映射初始化粒子种群,选取几何精度因子（GDOP）作为评价粒子优劣的适应度函数;粒子通过粒子群优化算法的速度-位移模型更新自身位置,逐渐趋近空间卫星几何分布较好的卫星组合全局最优解。最后,采集北斗/GPS实际数据对选星算法进行仿真验证和性能比较,结果表明,所提算法在选星颗数多于5颗时,单次选星耗时为遍历法选星的37.5%,选星结果的几何精度因子计算误差在0~0.6之间。该算法可适用于北斗/GPS组合导航定位不同选星颗数的情况。