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。     

人工智能在卫星任务规划中的应用

智能规划与调度是实现卫星自主规划其飞行任务的关键。将人工智能方法应用于卫星的任务规划,以执行对地观测任务为例,将任务规划问题归于组合优化问题,建立了相应的数学模型,并应用Hopfield神经网络算法进行求解,结果表明,该方法可用于单个仪器的任务规划。     

遥感卫星任务规划问题研究现状与展望

随着遥感卫星的发展以及遥感应用需求的增加,遥感卫星任务规划问题日益突出。本文分析遥感卫星任务规划问题的分类和主要约束,分别从模型表示及求解算法两方面分析卫星任务规划的研究进展。最后,针对多颗遥感卫星的任务规划,指出未来的研究方向。     

基于分层控制免疫遗传算法的多卫星联合任务规划方法

 研究面向复杂任务需求的多卫星联合下的任务规划技术,对于提高对地观测系统的保障能力具有重要意义。各种类型的复杂任务需求由于需求特点的差异,使得相对于针对点观测任务的规划更加复杂。在提炼问题特点的基础上,建立了整数规划问题模型,并提出了分层控制免疫遗传算法。该算法采用双层操作,在父层采用遗传操作算子,在子层采用免疫操作算子,并引入基因重组、自适应免疫更新、小生境等机制改进搜索过程。仿真实验表明,分层控制免疫算法在解决复杂任务的任务规划中是可行有效的。     

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。     

多GEO卫星接近观测任务规划

针对多GEO卫星接近观测任务,研究了时间约束下能量消耗最优的多任务规划问题.按照上层面向任务顺序安排,下层面向时间分配,建立了一对多任务模式下的二层非线性规划模型.基于双脉冲多圈Lam-bert交会原理,将下层连续变量时间分配问题转化为0-1整数规划模型,并设计了遗传-分枝定界算法来求解二层规划模型.仿真结果表明,通过...     

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。     

地球观测科学的发展以及空间站对地观测

综述了地球观测科学的发展以及空间站对地观测。对载人空间站在对地观测中的优势、类型和应用进行了重点论述。介绍了我国空间站对地观测应用的重要意义。最后，论述了以空间站为核心的天基信息网和遥感技术的快速发展是空间对地观测的主要发展趋势。     

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。     

协同进化方法求解多中心卫星任务规划问题

 在分析多卫星中心内部特点及中心间关系的基础上建立了多中心协同规划问题(MCCOPP)的数学模型,提出了解决该问题的多中心合作协同进化规划算法(MCCCSPA)。MCCCSPA基于分治-合作策略,根据中心数目以及观测目标集合特点将观测目标分解分配至各中心;提出等长扩展二进制染色体编码方式有效表达问题的解,便于个体的交叉、变异、合作操作;并综合多中心个体代表合作求解本中心个体适应值;其中交叉、变异、合作算子在确保可行解的前提下保证各中心子种群的多样性、加快收敛速度。仿真实验及分析结果表明:该方法能够有效解决多中心协同的卫星任务规划问题。     

任务规划系统机动模型与航线设计

航空兵任务规划系统中飞机空对地攻击航线解算的准确性、航线生成质量和航线解算速度是衡量任务规划系统能力的重要指标。飞机空对地攻击航线设计是飞机航线规划中典型的多约束复杂机动,其在设计与使用过程中受到来自时间、空间及飞机本体的多维约束,对飞行动力学建模与航迹优化提出了较高的要求。本文利用面向对象的思想对飞机无侧滑动力学模型进行建模,通过航线机动动作拼接、分段优化的方式实现复杂机动过程的设计与优化,并进行仿真分析。结果表明：该航线优化设计能够实现飞机多约束航迹设计与规划功能,迭代优化算法具有较好的收敛性,可满足航空兵任务规划使用要求。     

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。     

复杂卫星组网任务中卫星需求量解析模型研究

根据卫星组网的任务特点,对组网任务过程进行了分解,并以组网任务成功为目标,提出了逆时序分析的卫星需求量模型,并进行了实例验证.     

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.     

微小卫星低可观测外形飞行姿态规划

为提高在轨微小卫星的使用效能及生存能力,提出一种微小卫星低可观测外形飞行姿态规划算法.根据微小卫星雷达散射截面(RCS)、轨道及雷达威胁特性,建立了可进行长时间内最佳飞行姿态规划的数学模型,设计了低计算复杂度的链表式个体结构及进化规划策略,并实现了算法对高威胁区优化规划的能力.同时,算法低迭代步长下的快速收敛特性以及进...     

低地轨道小卫星星座优化问题研究

以低地轨道小卫星星座为研究对象，着重从星座覆盖性能考虑出发，详细阐述了局部覆盖小卫星星座优化设计的一般方法与思路。针对某一类型任务对两轨道面和三轨道面星座进行了优化设计，阐述了在一定约束条件下星座优化设计的关键因素以及不同轨道面数目下星座优化的特点，并进行了仿真分析。结果表明提供的优化模型对小卫星星座设计具有理论意义和实用价值。     

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。     

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。