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.      

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...     

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.      

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。     

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。     

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。     

区域机动目标普查监视小卫星组网设计与仿真

针对海洋机动目标任务规划难、搜索难度大的特点,设计了一种面向海洋热点区域机动目标搜索监视的卫星组网星座。首先,根据机动目标搜索任务的特点,建立考虑时空约束条件的卫星成像条带拼接搜索策略;其次,根据机动目标搜索策略,设计了一种高时间分辨率组网星座构型;最后,构建以最小组网卫星侧摆角度和任务观测时间为优化目标的鲁棒模型,采用遗传算法对组网卫星进行优化求解,并给出算法实现流程。仿真结果表明,该卫星组网星座能够有效完成对目标区域机动目标覆盖监视,为热点区域海洋机动目标监视任务提供了一定的方法支撑。     

对地观测多载荷任务规划的建模与算法

研究了空间对地观测中配备多个有效载荷时的观测任务规划问题。首先建立了该问题的组合优化数学模型,优化指标考虑了科学和经济利益的最大化和各项资源约束;然后应用遗传算法对该问题进行了求解,并与贪婪算法结果进行比较;最后,验证了模型的有效性和算法的优越性。     

基于快速响应的导航星座重构构型设计

针对有卫星失效下的导航星座,提出发射快速响应卫星的方法来对星座的空间构型进行重构,以实现修复和改善星座性能的目的.对快速响应任务中快速响应卫星的发射方式和入轨方式进行分析,建立快速响应卫星响应时间的数学模型;建立基于快速响应的重构构型优化模型,对优化问题中的优化变量、约束条件、目标函数进行分析;以北斗中MEO卫星失效为例,利用NSGA Ⅱ算法对优化模型进行求解,并采用双层编码的方式对优化参数进行编码得到以星座性能和响应时间为目标函数下的Pareto前沿.从结果可以看出该重构方法能有效提升受损星座的性能,同时Pareto前沿中对应的所有重构策略中,响应时间均小于一天.     

多星联合任务规划方法

针对多星对地观测系统联合任务规划问题,考虑卫星载荷具备连续侧摆能力和多种数据压缩模式的新特点,构建了多星联合任务规划模型,在此基础上设计多星联合任务规划和数传调度算法框架,实现了卫星连续侧摆成像规划算法和基于任务优先级的数传任务调度算法,最后采用实际算例进行试验,结果表明文章提出的多星联合任务规划方法能在提高完成任务数量的同时降低卫星资源消耗,满足实际应用需求。     

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。     

基于卫星云图的大区域云层预测方法

云层覆盖是影响对地观测卫星成像的一个重要问题,如果遥感图像中云层比例太高,或者特定目标不可见,则遥感图像就会失效。对地观测卫星能够根据云层预测信息,在多个观测目标之间进行选择。面向对地观测卫星任务规划的应用,设计了大区域范围的短期云层预测方法,首先通过光流法获取云运动矢量,然后依据云运动矢量外推获得预测的云层图像,同时引入拉普拉斯算子刻画云层运动过程中的扩散现象,利用风云二号卫星的真实云图序列数据,通过神经网络的反向传播算法优化扩散因子,以提升云层预测的效果。通过对结果进行分析,引入的拉普拉斯算子方法能够提高云层预测的精度,80%分位数的云层覆盖率误差约为11.7%,该精度的云层预测可以用于指导对地观测卫星任务规划。     

敏捷光学卫星密集区域推扫成像任务规划方法

敏捷成像卫星可以实现利用三轴姿态机动所形成的推扫成像模式,同时可以在机动过程中同步成像。在敏捷卫星成像任务的基础上,建立考虑推扫成像模式的敏捷卫星任务规划模型。通过高斯投影建立球面直线扫描条带的数学生成模型,并利用Matlab现有函数进行优化解算;由于模型解算的复杂性,将整体规划问题分为两层子问题分别进行处理,在条带任务分配中,设计了适用于计算机计算的含有条带分配策略的解算算法;在上层规划中,基于推扫成像的双向扫描特性,设计了基于启发式规则的敏捷卫星任务规划算法;之后,将不可规划条带拆作孤立点目标进行处理,最后通过再合成处理完成整体规划。仿真结果表明,文章所设计的算法可以有效处理实际情况下的敏捷卫星推扫成像任务规划问题。     

面向海洋机动目标跟踪监视的卫星重构组网优化与仿真

摘要： 针对海洋机动目标跟踪监视问题，提出通过卫星相位重构调整进行机动目标搜索跟踪的监视策略，构建地理坐标系下机动目标航位预测模型及基于霍曼转移的卫星调相组网方式，并采用NSGA II算法进行优化求解，对比分析卫星重构组网前后的机动目标发现概率.仿真结果表明：在卫星能量消耗允许范围内进行重构组网，能够有效提升对机动目标的发现概率，为海洋机动目标的搜索跟踪问题提供了一定的方法支持.     

应用于卫星自主任务调度的改进遗传算法

针对具有侧摆能力的对地观测卫星的自主任务调度问题,对卫星自主任务调度问题和约束条件进行了描述,针对卫星自主任务调度NP-hard的特点,构建了基于目标收益及多约束卫星任务调度模型。设计了一种改进的遗传算法,从遗传操作的各个部分进行算法优化。首先将小区间法应用于初始种群生成,保证了种群的多样性,并且交叉和变异算子均引入自适应概率;同时采用两代竞争技术来避免“早熟”现象,提高算法的效率和鲁棒性。算法还采用最优保留策略用来保存进化中的最优解,使得算法收敛于全局最优。对局部多冲突观测任务应用该改进遗传算法,并针对区域密集目标的观测问题设计了仿真试验,与传统模拟退火算法及免疫蚁群遗传混合算法进行了比较,验证了该算法的有效性和收敛效果。     

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。     

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.     

基于三分图的非共面卫星分布式加注任务规划

分布式加注规划的目的在于规划加注过程的交会路径,使任务在满足约束的情况下整体燃料消耗最优。针对异面圆轨道卫星间的分布式加注策略,建立了分布式加注任务规划问题的数学模型,把该规划问题归结为非完全赋权三分图的匹配问题,并将整体最少燃料消耗作为规划目标。其次,进行了算法的流程设计,采用了Kuhn-Mundres图论算法和整数遗传算法相结合的LSGA算法加快了收敛的速度保证了全局最优。最后,选取了两个具有小角度轨道偏差的异面卫星星座对该问题进行分析。计算得到了优化后的双冲量机动下加注任务的服务关系与燃料代价,规划算法的有效性也得到了验证。