多星联合任务规划中不同迭代修复策略比较研究

对地观测卫星任务规划需要对参与规划的任务安排卫星成像窗口,问题优化目标是在不违反约束的情况下,最大化安排任务的重要性评价值,是一类典型的过载规划问题.引入迭代修复算法思想对多类型卫星任务规划问题进行求解,设计了迭代修复算法流程,给出基于成像概率、基于时间序和基于随机选择的三种不同的启发式策略,并结合不同的贪婪初始解生成策略进行比较研究.实验结果表明,基于随机选择的启发式策略在改进问题解上表现最优,而结合领域知识的初始解能有效提高算法收敛速度.     

多星联合任务规划中的启发式求解方法研究

多譬联合任务规划问题需要考虑卫星侧视、星载存储容量、星上能量、数据传输等多种约束,是一个复杂的组合优化问题.通过对卫星成像约束条件抽象,建立联合规划的数学模型,将问题归约为特殊的多时间窗约束车辆装卸问题,面向应急条件下的应用,结合领域应用特点,提出基于动态装载概率模型和估算总装载量的启发式搜索任务规划算法(HADPPEC),并与实际运行的多星任务规划系统进行了大量实验比较.结果表明本方法比传统方法在运行时间和算法结果卜都更出色.     

地球观测网络成像任务可调度性预测方法

为了能够快速、合理地分配成像任务,充分发挥对地观测网络的观测效能,对成像任务可调度性预测问题进行了研究,提出一种由协同任务分配组件、任务调度组件、特征提取组件以及任务可调度性预测组件所构成的组件化求解架构。在成像卫星经典调度模型的基础上,提取成像任务特征,并采用变隐含层节点的反向传播（BP）神经网络集成技术求解成像任务可调度性问题。仿真结果表明,集成BP神经网络的平均预测准确度可以达到85%以上。     

改进的遥感卫星成像任务单轨最优团划分聚类方法

针对遥感卫星成像任务规划时对点目标的聚类效果不佳的问题,提出了一种改进的单轨最优团划分聚类方法。根据聚类约束条件,构建任务聚类图模型,并为图模型中的每一条边赋权值;根据图模型中边的权值,构建权值矩阵P;以卫星单轨姿态机动的最大次数作为聚类任务的数量限制,由P依次计算每个聚类任务所有可能的最优聚类方案,并生成对应的收益矩阵M和终点矩阵N;通过循环遍历的方式计算各个聚类方案下的总收益,其中总收益最大的方案即为最优团划分聚类方案。仿真结果表明:提出的改进的团划分聚类方法,能将点目标有效聚类,与传统任务聚类方法相比,可明显提高遥感卫星对点目标的观测效率。研究结果可为我国遥感卫星自主任务规划技术研究提供参考。     

综合点目标和区域目标的多星观测调度

卫星遥感应用中存在点和区域两类任务,两类任务的调度方式存在区别,将二者综合调度困难.本文将点目标视为特殊的区域目标,将它们按照卫星观测机会分解成元任务,并将两类任务统一成元任务.根据任务类型分别构建收益函数,兼顾了二者在收益计算上的差异,从而建立综合模型对两类任务统一处理.根据问题特征,设计了具有多重分化机制的模拟退火算法进行求解,通过随机扰动、重排列及重启动三种分化机制,避免算法陷入局部最优,以得到更优解.实例验证了方法的有效性.     

面向航天器观测规划的改进混合重调度策略研究

为解决不确定性条件下航天器观测规划的重调度问题,对重调度请求的响应策略进行了研究分析.首先分析了现有重调度策略的特点,进而针对其存在的弊端,在引入BP神经网络的基础上,设计了基于最小间隔的改进型混合重调度策略.算例的计算表明,应用改进后的混合重调度策略,不仅能适应环境的动态变化,获得满意的调度结果,而且能有效地降低重调度的次数,验证了该方法的有效性.     

在轨实时引导多星成像任务规划方法研究

针对遥感卫星在轨自主任务规划的强时效需求和依赖地面系统的现状,通过分析卫星的轨道特性和多载荷工作配合的方式,提出了一种面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法。文章首先根据成像的要求,将卫星载荷对目标的可见性,统一转化为"时间-姿态"信息,在保留有效信息的前提下对轨道递推模型合理简化,设计了卫星成像的无冲突任务序列生成方法,并为优化成像收益设计了临机调整策略。仿真结果表明:面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法能实现将多目标向多星系统的分配,增加临机调整策略后,可实时地通过用高收益目标替代低收益目标的方式提高整个规划方案的成像收益,所提出的方法有效,研究结果可为多星在轨自主任务规划技术研究提供参考。     

增量聚类综述及增量DBSCAN聚类算法研究

本文首先介绍了增量聚类算法的分类以及研究现状,提出了增量聚类算法等价性概念;然后介绍了增量DBSCAN聚类算法;最后针对用于批量更新的增量DBSCAN聚类算法,提出了本文的改进方法。其中,用插入更新数据集生成的子模式调整原聚类模式的方法,还可有效地应用于分布式聚类。     

增量聚类综述及增量DBSCAN聚类算法研究

本文首先介绍了增量聚类算法的分类以及研究现状,提出了增量聚类算法等价性概念;然后介绍了增量DBSCAN聚类算法;最后针对用于批量更新的增量DBSCAN聚类算法,提出了本文的改进方法.其中,用插入更新数据集生成的子模式调整原聚类模式的方法,还可有效地应用于分布式聚类.     

多星测控调度问题的禁忌遗传算法研究

对多星测控调度问题进行了研究,建立了测控调度模型。根据卫星测控需求及其调度特点,建立了可能任务模型,设计了一种各类型需求通用的编码方式,并在此基础上设计实现了一种禁忌遗传算法。完成了包括遗传算子设计、邻域设计、禁忌移动算子设计、算法流程等一系列关键技术的设计实现。并通过仿真验证了该算法的有效性。
     

卫星有效载荷的规划与调度

卫星有效载荷的规划与调度要求是指卫星根据自身资源情况合理安排各个载荷的工作状态 ,在满足各种资源约束的条件下实现资源的优化配置。有效载荷的规划与调度可以归结为典型的资源受限的规划与调度问题。本文以对地观测卫星的有效载荷系统为例 ,分析了卫星的资源特点和载荷的工作特性 ,在此基础上提出了一种有效载荷规划与调度的方法。仿真实例表明了算法的可行性     

基于模糊神经网络的小卫星任务自主调度设计

为了提高小卫星星务软件的自主化、智能化水平，提出一种基于模糊神经网络的小卫星任务自主调度的设计方法。该方法根据小卫星有效载荷和任务的需求，将小卫星的星务软件分解为若干个任务模块。同时，考虑到一些任务执行的紧前关系要求，将若干有紧前关系的任务模块划分为一个任务流程。以任务流程为单位，利用模糊神经网络构建任务流程自主调度决策系统。仿真实验结果表明，该决策系统能够根据小卫星的监测数据，以任务流程的自主调度为基础，最终实现对任务模块的动态自主调度。     

敏捷成像卫星自主调度技术综述

针对现代卫星载荷能力与机动能力不断提升以及卫星任务需求多样化与复杂化程度持续增加的现状,阐述了敏捷成像卫星调度问题的基本特征,给出了敏捷成像卫星调度问题的一般化描述方法。在此基础上,分别从自主感知、自主决策和自主协同三个方面梳理了国内外敏捷卫星自主调度关键技术的研究进展。最后,面向未来卫星技术发展需求,指出了敏捷成像卫星自主调度技术进一步的研究方向。     

遥感卫星应用系统的一种多任务并行调度方法

任务调度是遥感卫星地面应用系统管理控制的一个重要功能。为了解决系统生产任务量大,并行调度多等难点,文章提出了基于任务优先级生产策略、面向遥感卫星地面应用的一种多任务并行调度方法,并针对任务特点设计了一套新的线程池运行机制用于多线程的管理。该方法提高了任务调度效率和系统资源利用率,并行执行的任务数量大,系统资源消耗低,任务执行的延迟率减小,解决了遥感卫星地面应用系统时效性低的问题。     

应用近似算法的光学遥感卫星区域目标成像任务规划方法

光学遥感卫星成像任务规划的研究对象多以点目标为主,对于区域目标的处理,多是将其转化为点目标后求解,因此存在精度不高和效率过低等问题。同时,还存在对于长时间周期的规划问题耗时过长,以及大区域长时间任务规划性能较差等问题。文章根据卫星成像任务规划的约束条件,建立成像任务规划模型,分析并归纳光学遥感卫星轨道及星下点轨迹的特点,认为星下点轨迹在中低纬度区域的投影可近似认为是直线;通过将区域目标向直线投影,将二维平面区域转化为一维线状区域,对模型进行求解。该方法能大幅降低求解区域目标问题的复杂度,在一维线状区域的基础上对侧摆进行处理,同时能够提高长时间周期规划的性能。利用环境减灾-1A(HJ-1A)卫星进行验证,结果表明,文章提出的方法能够在较短的时间内解决大区域长时间成像任务规划问题。     

基于外包合同网的自治电磁探测卫星群任务规划

针对具有星间通信能力的自治电磁探测卫星群任务及载荷特点,建立了基于MAS (Multi\|Agent System)的电磁探测卫星群自主规划模型,提出了基于外包合同网的电磁探 测卫星群自主规划算法。根据模拟的数据进行仿真实验及分析,该方法能有效解决电磁 探测卫星群自主任务规划问题。
     

星载异构计算环境下的能耗优化任务调度

针对航空航天探测等要求高可靠性、强实时性、低功耗的尖端领域,基于新型的异构多核计算平台对全迁移策略的支持,提出了能耗优化的实时任务调度算法.算法主要分为2部分:负载分配和任务调度.负载分配确定每个任务在不同的处理器集群上工作量的分配比例,并对系统的能耗进行优化.任务调度在负载分配的基础上,采用时间片划分的思想对已分配的...     

基于四元数的UKF多传感器卫星姿态确定

对采用磁强计和太阳敏感器的卫星姿态模型,应用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法确定卫星姿态。由四元数描述姿态,在算法中将其转换成旋转矢量,另设计了四元数求均值的迭代算法,解决了四元数在UKF算法中的处理。仿真结果表明:广义卡尔曼滤波(EKF)算法对初值依赖性较大,UKF算法不受初值影响且精度高于EKF,具快速性、精度高和稳定性强等优点。     

面向卫星电源系统的一种新颖异常检测方法

面向卫星电源高维周期性时序遥测数据,提出了一种新颖的代表性特征自编码器（RFAE）模型,并用于无监督的异常检测。RFAE采用改进的堆叠自编码器损失函数和训练算法,从而使模型可以学习到相位相同样本的代表性特征;然后根据代表性特征重构样本,根据重构误差来判断样本是否异常。在试验部分首先通过模拟数据校验了RFAE算法能够有效地检测出高维周期性时序数据的异常,然后又采用某卫星电源系统2014年1~12月真实遥测数据进行试验,RFAE异常检测准确率达到99%,检测效果明显优于目前的其他异常检测算法,具有较高应用价值。