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。     

一种基于分枝定界法的串行测试任务调度算法

 目前的自动测试系统中,对于串行任务的测试一般是以整个任务为粒度,这就导致两个任务可能需要重复设置相同的状态或重复测试相同的内容,延长了测试时间,降低了测试效率。针对这个问题,建立了基于图论的串行测试任务时序模型,用“图”来描述串行任务的测试时间与测试顺序的关系,将实际工程问题转化为图论中的数学问题。在任务时序模型的基础上,提出了一个串行测试任务调度算法。对于多个需要串行测试的任务,利用该算法可以得到测试时间最短的串行任务序列。该算法是借助整数规划问题中分枝定界法的思想实现的,通过相关理论和具体实例对算法的正确性和复杂性进行了分析。在实际系统中对该算法进行了实验验证,结果表明给定任务的测试效率提高了40%以上。     

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。     

基于静态优先级的调度

应用实时系统,如航空电子系统,不仅要满足调度任务的强实时约束,而且要具有较强的系统功能,即需要较高的系统任务可调度利用率。本文首先给出实时任务调度算法的分类及基于优先级调度算法的性能分析;然后详细描述了静态优先级任务系统的调度算法,以及在诸如航空电子系统数据传输网络设计中调度方案的选择。     

考虑断点续传的中继卫星调度模型及启发式算法

为提高中继卫星系统的应用效能及数传任务的完成率，在中继卫星调度中考虑了断点续传这一应用模式，即对单个数传任务进行合理拆分，使其在多个时间窗口内完成。首先构建面向断点续传的中继卫星单址天线的调度模型，然后提出一种基于冲突风险评估的冲突度量化方法，并设计考虑断点续传的两阶段调度算法。最后开展大量的仿真实验将该算法与贪婪算法、基于最小冲突度的启发式算法和基于任务优先级的启发式算法这3个不考虑断点续传的算法进行对比。实验结果表明，所提出的算法在任务完成率方面分别提高了7.67%、6.34%和8.67%。     

一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。     

风险驱动的安全关键实时任务调度

安全关键系统面临着日趋严峻的安全威胁,如何降低安全关键实时应用的风险成为挑战。通过结合风险评估与实时调度,给出一种风险驱动的任务调度方案。在分析非周期实时任务可调度性的基础上,提出一种基于处理器瞬态利用率、系统安全风险最小的在线调度近似算法。在不违背关键任务的时间约束和安全约束的前提下,该算法能够在低时间复杂度内得到安全性能确保的次优解。实验结果显示所提算法能明显降低安全关键实时应用的风险。具体来讲,最大安全风险可降低22.2%,并且在安全风险近似率上界为110%情况下,真实近似率最小为102.4%。     

载人航天飞行任务USB测控网优化配置解决方案

以我国载人航天飞行任务为背景，针对历次任务中USB测控网使用上出现的测站任务准备时间过长、与其他任务测站使用相冲突、测站使用效率不高等问题，在统计和分析实战任务数据的基础上，给出了一个载人航天飞行任务USB测控网优化配置的可行性方案，并提出了任务中选择测站的原则和测站配置确定流程，以期能够在今后的任务中更为合理地分配有限的USB测控网资源，提高其使用效率。     

改进的细菌觅食算法在航空装备维修任务调度优化中的应用

以海军航空装备定检维修工作为原型,将一种新兴的仿生全局随机搜索算法--细菌觅食优化算法应用到该类任务调度问题的解决中,对算法进行了改进,增强了全局寻优能力,并将其应用于工程实践,对维修任务工序进行优化调度.对于提高航空装备维修工作效率和指挥自动化水平,提高资源利用率,降低保障维修费用,有较好的应用价值.     

地基测控网测控点频与上行载波动态配置策略

在不降低地基测控网跟踪覆盖率和质量的前提下,针对如何提高地基测控网使用效率的任务实际需求,从工程实施的角度出发,提出了地基测控网资源配置策略。包括了3个方面的内容:1)测站上行载波加调规则,可以有效地解决测站跟踪弧段多重重叠使用效率低下的问题,利用较少的测站确保地基有效控制弧段的最大化;2)测站测控点频动态配置策略,通过对不同方法的验算结果分析,给出了可用于实际任务的优先级设定法以实现有效控制弧段的连续性;3)基于测站点频动态配置条件下的测站上行载波切换准则。该策略已用于实际任务,并取得了良好的效果。     

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。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

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。     

航空电子系统混合实时任务的双层调度

针对航空电子系统的实时性需求,提出满足综合模块化航空电子(IMA)构架的双层任务调度算法.通过加权轮转调度激活分区,并为分区提供固定的时间窗口,增强了系统的可预测性;分区内部采用可抢占的固定优先级调度,减少了高优先级任务的响应时间.算法支持混合任务集的调度:对周期的强实时任务,建立具有任意时限的任务模型,增强了模型的通...     

基于图禁忌的并行测试任务调度算法

现有算法处理强约束关系的并行测试任务调度问题具有运算时间长、寻优概率低、收敛性差等缺陷,针对这些问题提出了一种基于图禁忌的调度算法.该算法从测试任务间的约束关系人手,利用图论建立测试任务间的关系图,并结合禁忌算法实现并行测试任务的多目标优化调度.算法中将强约束关系的测试任务调度问题与无约束关系的资源配置问题进行分离,提...     

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.     

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。