基于改进蚁群算法的多机器人任务分配

任务分配是多机器人系统需要解决的首要问题.针对传统蚁群算法求解多机器人任务分配收敛速度慢且易陷入局部最优问题,提出了改进蚁群算法.考虑多机器人任务分配问题,建立多旅行商问题模型,采用蚁群算法优化出解空间,然后采用遗传算法中的变异算子对每个机器人执行任务的顺序进行优化,并根据模拟退火过程中Metropolis准则以一定的概率接受优化过程中较差的解.在复杂约束条件下,为解决蚁群算法收敛速度慢且易陷入局部极小问题,引入局部优化变异算子和改进模拟退火算法.仿真结果表明,改进蚁群算法可以更好的解决多机器人任务分配问题.     

一种分布式异构多AUV任务分配鲁棒拍卖算法

为了解决异构多自主式水下航行器(AUV)的任务分配问题,提出了一种分布式鲁棒拍卖算法。建立了异构多AUV任务分配分布式拍卖模型,包括任务分配系统(拍卖商)的优化模型及AUV的优化模型。针对现有拍卖算法忽略拍卖商的利益,不符合市场规律的问题,引入任务奖励反馈机制,任务分配系统通过多轮试探拍卖市场,自适应地调整任务奖励,达到保证AUV效用的同时,有效降低任务分配系统成本的目的,促进了任务分配系统参与拍卖。针对水下洋流对任务分配模型产生的不确定性因素,提出了一种鲁棒优化算法对抗不确定性因素,提高了多AUV任务分配系统应对复杂水下环境的能力。仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和有效性。      

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.      

分布式系统中的冗余任务分配研究

提出了分布式容错系统的任务分配算法,算法考虑了系统任务的周期性、冗余性、适应度、重要等级等特点,以处理机负载平衡为目标,通过三步静态分配实现了任务在处理机中的冗余分布,即使同一任务的活动任务、准活动任务和睡眠任务分布在不同处理机中.对系统执行过程中的处理机故障,启动冗余任务动态唤醒算法,通过任务状态的转换实现系统重构.冗余任务分配算法既能满足系统可靠性要求,又可保证系统重构的实时性.     

超视距空战中多机协同制导方法

对空空导弹制导权交接的任务分配问题,根据己方飞机与制导权需交接的导弹的态势建立了对导弹的态势优势模型;根据己方飞机对该导弹攻击目标的态势建立了对目标的探测能力模型;根据敌方飞机对己方飞机的态势建立了己方飞机受到的威胁度模型;根据敌我双方飞机的空战能力建立了空战效能优势模型.在这4种模型的基础上建立了己方飞机对导弹的总的制导优势模型.在总的制导优势的基础上建立了协同制导任务分配模型,并采用遗传算法对协同制导任务分配问题进行优化求解.仿真结果表明,该方法能够实时地计算制导优势和进行任务分配,有效地完成多机协同制导.     

基于多星联合侦察的卫星数传调度问题模型

基于多星联合侦察的卫星数传调度问题是研究如何为卫星数传任务中每个单数传任务分配地面资源及数传时间的问题,对该问题的模型进行了研究.首先建立了单数传任务模型及卫星数传任务模型;然后在此基础上建立了问题的约束满足优化模型,重点分析了问题的目标函数及主要约束条件;为了解决该问题,最后提出了一个基于双综合优先度的启发式调度算法,并通过实例验证了算法的有效性.研究成果实现了问题的形式化描述,并给出了一种有效的问题求解算法.      

空战中协同干扰、探测、攻击任务分配

针对空战中协同干扰任务分配问题,根据己方飞机的干扰功率、干扰工作频段、干扰样式,敌方飞机雷达的工作功率、工作频段、抗干扰样式,建立了干扰功率优势、干扰频率优势、干扰样式优势;再考虑己方飞机的干扰作战能力以及敌我双方的空战能力指数建立了总的干扰优势,建立了协同干扰任务分配模型.根据干扰后敌方飞机的距离性能以及敌我双方的空战态势,对己方飞机对敌方飞机的探测能力、攻击能力进行了研究,建立了多机协同探测加攻击任务分配模型.采用遗传算法对建立的任务模型问题进行优化求解.仿真结果表明,这些模型能够有效地完成协同干扰、探测加攻击任务分配.      

基于约束可满足的深空探测任务规划方法研究

基于传统的CSP算法不能充分体现规划过程的特点,讨论了如何将规划中的动作关系映射到CSP结构中,并据此提出了一种以动作为中心的启发式变量选择策略;分析验证了该方法能够显著降低传统CSP变量搜索策略的时间复杂度,同时对于约束编码的规划问题具有一般适用性。仿真实验表明,本文提出的方法减少了约束处理中的冗余操作,有效提高了问题的求解效率,为工程应用奠定了基础。     

基于离散粒子群算法的多飞行器在轨服务任务分配

为解决多约束条件下飞行器在轨服务任务分配问题,以在轨卫星群为研究对象,提出了一种基于离散粒子群算法的多服务飞行器的目标分配方法,综合分析目标飞行器价值、服务飞行器消耗以及能量时间消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型。通过构建粒子与实际问题间的对应关系,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式求解任务分配问题。仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务飞行器协同任务分配问题。     

分布式卫星系统自主运行体系结构模型研究

在分析现有分布式卫星系统(DSS)体系结构不足的基础之上,针对DSS自主运行特征,提出了一种适应动态、复杂不确定环境的DSS两级系统层次的混合体系结构模型.同时根据多星协作和星内自治的需求,给出一种较为通用的面向自主协作的卫星控制结构Agent模型,并讨论了该结构中各Agent模块的组成、功能及相互联系.      

Task allocation strategies for cooperative task planning of multi-autonomous satellite constellation

In recent years, the application of imaging satellites has entered a completely new stage, with the new demands such as rapid response to emergency events, observation of large-scale regional targets and multivariate data fusion, the multi-autonomous satellite constellation has been proposed. This paper first designs the structure of multi-autonomous satellite constellation, and a centralized-distributed structure is proposed. This structure could improve the dynamic response capacity of the whole constellation. Then, this paper adds adapted filtering mechanism to single autonomous satellite online scheduling algorithm to enhance its performance. This article also pays more attention on task allocation strategies of the master satellite in constellation, and ten different task allocation strategies based on five dimensions are analyzed by simulation experiments. At last, this paper extracts several characteristic features of the regular observation targets and designs a selector based on support vector machine (SVM). This selector could select an appropriate strategy according to the features of each experiment scenario.     

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。     

A multi-objective binary-encoding differential evolution algorithm for proactive scheduling of agile earth observation satellites

A robust model and a Multi-objective Binary-encoding Differential Evolution (MBDE) algorithm are proposed in this paper for agile earth observation satellite proactive scheduling considering satellite resource failure and emergency task insertion. Firstly, considering that the reserved slack time in schedule can absorb uncertainties, two indicators are proposed: schedule profits and slack time, based on which, a robust model of proactive scheduling is established. Secondly, to solve the multi-objective model, solutions are represented via binary-encoding, mutation, crossover, and selection operators are re-designed, besides, an external archive update strategy is adopted to store elitist solutions in the evolution process, moreover, non-dominated Pareto set evaluation metrics are improved. Finally, computational results have demonstrated that, compared with NSGA-II and SPEA-2, the MBDE algorithm is able to obtain well-distributed solutions with good convergence more efficiently. The study can provide the method support for proactive scheduling of agile earth observation satellites.     

基于日地月信息的航天器全弧段自主容积卡尔曼滤波导航

高精度全弧段航天器自主导航是航天应用技术的发展方向,是实现航天器在轨任务执行的前提和基础。文章对仅利用日、地、月等天文信息进行航天器全弧段自主导航方法进行了研究。首先,以航天器轨道动力学方程和航天器与日地月之间的夹角信息及地心距作为自主导航系统的状态模型和观测模型,构建了非线性导航系统模型。其次,给出了全弧段自主导航算法,在日月可见弧段采用非线性容积卡尔曼滤波实现航天器自主导航,在星蚀时段利用航天器轨道动力学模型进行高精度轨道预报。最后,给出了数值仿真算例。结果表明,基于日地月天文信息的航天器全弧段自主导航精度保持在2km以内,能够满足其自主导航的要求。     

国外高分辨率对地成像观测系统现状与发展趋势

分析了国外以光学、雷达、高光谱载荷为主的高分辨率对地成像观测系统的现状和发展趋势,旨在为我国新一代高分辨率对地观测系统提供参考。研究表明：随着微纳卫星、高性能载荷、人工智能等关键技术的快速发展和应用,国外规划的新一代对地观测系统以智能小卫星集群为主,卫星平台研究集中于高性能微纳卫星、软件定义卫星、小卫星群组;载荷研究在提高载荷时间、空间、光谱分辨率的基础上,智能化、一体化、轻小型化是未来的发展趋势。     

基于合同网的对地观测资源动态协同规划方法

卫星、无人机等对地观测资源已经成为执行灾害救援、灾损评估等多样化监测任务的主要观测手段,而大规模任务的随机调整和动态执行环境是快速制定对地观测方案的核心难点。针对此问题,提出一种面向不确定环境的对地观测资源动态协同规划方法,以动态高效地制定异构观测资源的协同观测方案。首先,结合合同网协议提出一种自下而上的分布式动态协同框架,以整合空天地异构观测资源构建分布式、动态、松耦合的协同观测网络。然后,根据该协同框架提出多轮组合分配方法及优化算法以快速动态地分配大规模监测任务。最后,通过仿真实验证明,在任务持续并发的动态不确定环境中,基于合同网的动态协同规划方法在提升了约25%任务完成率的同时,降低了约20%的运行时间,实现了任务完成率与方法运行时间的平衡。      

A novel system parameters design and performance analysis method for Distributed Satellite-borne SAR system

As a promising new technology emerged in recent years, the Distributed Satellite-borne SAR (DSS) system with Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) imaging capability has been recognized by the remote sensing community as an integrated part of the spaceborne earth observation system. However, most researches on DSS were focused on individual aspects of system design/analysis and data processing, while few studies have been dedicated to establishing a standard methodological framework for universal DSS system design. Aiming at this problem, the topics of DSS system error analysis and design method are investigated in this paper. Firstly, a rigorous error propagation model of height measurement is theoretically derived from the DSS InSAR imaging geometry, and the impact of each error sources in this model on the height measurement accuracy is analyzed individually. In particular, the baseline length and its measurement error in the InSAR imaging plane are identified as the dominant factors. Second, a new method for DSS system design is proposed based on our analyses with the error propagation model. This method consists of two important phases, namely collaboration design and monostatic design. The major objective of collaboration design is to determine the configuration and parameters for the coordination between satellites in the DSS system. Afterwards, the key parameters for single satellite and the payload are determined by the monostatic design. Thirdly, a system performance analysis method is developed to comprehensively evaluate the performance of the pre-designed DSS system. In the next section, a typical example of DSS system design is given to demonstrate the effectiveness of the proposed system design and analysis methods. The target DSS system has the same goal and hardware configuration as the TanDEM-X mission. Finally, the conclusion is drawn with our major findings are presented.     

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。     

基于星间测量的卫星星座 自主导航算法

自主导航能力是新一代导航星座的重要特性,利用卫星星间相对测量实现星座自主导航,是实现导航星座自主运行的基础.基于相对测量的导航卫星自主导航问题,将导致测量方程和状态方程的高度非线性,对导航算法提出了新的要求.在总结前人工作的基础上,提出了一种星载导航算法方案:利用三颗卫星之间的相对矢量在惯性空间的投影作为测量量,利用高精度星载轨道预报器作为系统的状态方程,使用SRUKF(Square Root Unscented Kalman Filter)滤波算法同时对三颗卫星的位置进行估计.仿真结果表明,该方案具有可行性,并且当轨道预报器的精度较高时有可能在100d内实现5m的导航精度.