基于HTN的卫星应用任为分解方法

文章在深入分析卫星应用任务复杂性的基础上,研究了层次任务网络(HTN)方法对复杂卫星应用任务分解问题的适用性,并给出了相应的问题求解框架;深入研究了卫星应用任务需求要素预处理工作的主要内容和步骤,并在此基础上构建了卫星应用任务的域模型;最后给出了复杂任务及其分解方法的定义,采用基于HTN的方法对复杂卫星应用任务分解问题进行求解,同时给出了基于HTN的状态空间前向搜索算法.     

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.      

基于遗传算法的Tiling覆盖策略天文卫星任务规划

天文卫星机遇目标任务规划是一个复杂的多目标优化问题.针对Tiling覆盖策略的机遇目标任务规划要求及其约束条件进行抽象,建立任务规划问题模型,在规划模型基础上设计基于遗传算法的多目标优化任务规划算法TPA,并通过实例数据验证了不同参数条件下的求解.在解决Tiling覆盖策略的天文卫星机遇目标多目标任务规划问题时,所提方...     

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。     

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.      

基于数据驱动的移动目标卫星任务规划

卫星任务规划是卫星地球观测的重要前提。传统的卫星任务规划主要针对固定地面目标,不能满足日益复杂的任务需求。针对移动目标的卫星观测任务,提出了一种基于数据驱动的移动目标卫星任务规划方法。该方法在大量的移动目标数据的基础上,通过改进的长短期记忆神经网络算法预测了目标的未来轨迹和位置信息,并通过约束满足型遗传算法规划了基于预测算法结果的移动目标卫星观测任务。鉴于移动目标观测中约束和任务冲突的复杂性,约束满足型遗传算法以条件形式将约束嵌入到遗传算法中,并在算法中特别设计了冲突消除算子以解决任务冲突问题。仿真结果证明了该方法在解决移动目标卫星任务规划问题上具有优良的效率,并获得了很高的观测精度。     

考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划

针对现有的任务规划方法在响应深空动态不确定因素的扰动情况时存在的不确定因素识别度低、响应策略单一等问题,文章提出了一种考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划算法。首先,对不确定扰动按从轻到重四个等级进行划分,并采用模糊神经网络评估不确定扰动属于哪种扰动级别,根据评估结果选择对应的扰动响应策略;然后,采用基于分层任务网络规划（HierarchicalTaskNetwork,HTN）的局部任务修复方法,对受到扰动的子系统对应的复合任务重新进行任务分解,完成对初始规划方案的调整修复。仿真结果表明所提出的算法可以有效地对深空动态不确定因素进行评估和响应,从而提高了任务规划的可靠性和灵活性。     

基于遗传算法的多学科设计优化分解方法

通过分析现有的多学科设计优化中任务分解方法(枚举法、聚类识别法和分支定界法)的特点,指出了现有方法的不足.提出了将遗传算法应用于优化任务的分解问题,给出了具体的算法描述和详细的任务分解算法流程,并分析总结给出了该算法的优点:①遗传算法对搜索空间没有任何要求,因此对函数关系矩阵(FDT,Function Dependence Table)也没有任何要求;②遗传算法是一种随机迭代方法,不需要估计初值;③遗传算法同时对一组解进行搜索,大大提高了搜索速度,在保证计算精度的基础上得到全局最优解.最后还以齿轮减速器优化问题为例,将遗传算法应用于上述问题的任务分解过程,得到了较为满意的分解结果,并从计算方案次数的角度定量地比较了所提出方法与现有方法的区别,从而证明了该方法的正确性和优越性.     

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。     

多约束多星快响巡察任务规划方法

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。     

星载软件可测试性设计方法

随着星载软件复杂度的增加,提高软件测试效率对保证软件质量越来越重要,软件的可测试性设计成为提高软件测试效率的关键手段。文中针对星载软件的可测试性设计提出了四种方法:设计可测试的分层体系结构可将软件故障限制在层次范围内;合约式任务模板可规范任务的输入输出,降低任务间的耦合性;状态序列编码可用于动态指示软件的切换与流向;多任务调度记录与堆栈使用记录可用于静态复现一段时间内软件的详细工作过程。可测试性设计方法应用在某项目的软件研制中,软件测试效率有明显提高,证明方法可行有效。     

对地观测DSS任务分配问题的CSP模型与算法

任务分配是对地观测分布式卫星系统(Distributed Satellites System, DSS)自主协作运行过程中的一个重要环节. 针对任务分配中的约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem, CSP), 以DSS完成任务总耗能最少为原则, 构建了任务分配问题的CSP模型, 并引入MAS理论中的合同网协议, 给出模型的求解算法, 通过仿真算例对模型和算法进行了验证.      

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

Energy efficient reactionless design of multi-arm space robot for a cooperative handshake maneuver

Space robots play a significant role in on-orbit capture, space structure construction, and assembly tasks. Since the robotic arms are attached to a free-floating satellite, the motion of the manipulator in such tasks and the satellite are coupled. Multiple-arm space robots can perform complex cooperative tasks and are superior to single-arm space robots. Current work proposes a reactionless manipulation algorithm for a multi-robotic arm based on the iterative Newton–Euler method for space robots with many task and balance arms. The present work demonstrates two tasks and one balance arm to perform a reactionless handshake maneuver in space. This maneuver is presented in detail for a planar and spatial case. The planar case uses 3 DoF robotic arms, while the spatial case uses 6 DoF robotic arms. In addition, the balance arm has been designed considering the efficient usage of energy satisfying reactionless manipulation concept. The design procedure focuses on minimizing energy used during the motion of the balance arm for a known motion of task arms using a genetic algorithm. Moreover, computational experiments are conducted to validate the use of the genetic algorithm for optimization. The results of proposed reactionless manipulation algorithm have been validated with the results available in the literature for the spatial case that uses a different method. In the future, an energy-efficient balance arm will be designed to handle tumbling objects.     

基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

面向卫星多目标重复观测任务的分层聚类规划

针对敏捷卫星多目标重复观测任务规划面临的可行任务执行序列集合规模庞大困难,提出了一种任务执行序列时间解耦的分层聚类任务规划方法。该方法以规划过程中的可观测窗口和任务执行窗口为聚类对象,通过单次可观测窗口聚类和多次任务执行窗口聚类将任务集合按任务窗口属性分解为一系列时间解耦的小规模集合,在两次任务执行窗口聚类间使用基于贪婪优化的搜索算法对聚类生成的小规模任务集合分别进行集合内任务规划,最后将各集合的任务规划结果合并后得到所有任务的执行序列。仿真结果表明,该分层聚类方法可有效降低全局优化复杂度,消解不同优先级观测任务的冲突,提高任务规划质量,能够在不降低目标点观测完成率的前提下对有多个观测机会的目标点进行重复观测,且算法稳定性好,能在数秒内得出规划结果,适用于星上自主任务规划。     

一种面向动态需求的多优先级天文观测卫星任务重规划方法

针对多优先级天文观测卫星任务动态规划问题，分析了高优先级任务动态插入以及未知事件中断原任务规划方案执行的情况，研究了原任务规划方案相应的动态规划问题.在关于SVOM （Space multi-band Variable Object Monitor）卫星任务规划系统的研究中，针对单星机遇目标任务重规划问题，提出一种基于滚动优化策略的任务重规划求解方案.在每个滚动周期内，优先安排高优先级动态到达任务，回滚处理原方案中受未知事件和高优先级机遇目标影响的任务，或者删除原方案中受影响的任务.目标函数综合考虑了全年卫星任务规划总时长和机遇目标的规划总时长.仿真验证结果表明，本文设计方法对于快速响应高优先级机遇目标以及提高服务质量具有一定意义.      

基于BM3803的1553B总线通信软件设计

在某卫星地面检测设备中使用BM3803处理器来模拟卫星中的总线控制端对远程终端进行检测,构建了比传统的Windows+1553B_PCI板卡方案实时性更强的卫星数据仿真平台。首先向BM3803移植了实时操作系统μC/OS II,设计了适用于BM3803的板级支持包,保证了软件的可在轨更新和任务的实时性,确定了用户任务与硬件高度分离的软件结构。在设计μC/OS II的用户任务时,充分利用BM3803和B61580的校验功能,提高了软件的可靠性。最后令本设计和Windows+1553B_PCI板卡方案完成相同的用户任务,对比可得本设计有更好的实时性,可满足卫星高层通信协议对实时性的要求。     

机载公共设备综合管理系统任务分配算法研究

机载公共设备的综合管理是机载系统发展的必然方向,为解决机载公共设备综合管理系统中任务分配问题,进行了任务划分.根据周期任务和非周期任务对系统风险系数的贡献不同,提出了两层任务分配策略;以单机风险系数均衡为目标函数,设计了基于蚁群算法的周期任务分配算法.对蚁群算法进行了模糊自适应参数调整的改进,仿真结果表明改进算法能够有效地使蚁群算法从局部最优点中逃脱,解决任务分配问题.