应用改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法

针对目前多星成像目标规划求解算法容易陷入局部最优解,且对于大区域目标及规划时间周期较长时不能尽快规划出较优的成像方案问题,提出一种改进多种群遗传算法的多星成像目标规划方法。以成像规划方案周期最短、覆盖率最大为目标函数建立模型;利用改进的多种群遗传算法对模型进行求解,采用移民算子种群在多种群之间关联及更新种群,保留每代进化中的最优成像方案。利用多星对区域目标成像验证了所提出的方法,结果表明:此方法能够较好地用于模型的建立及求解,有效地规划出目标函数较优的成像方案。     

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。     

一种基于空间映射的多星成像调度方法

针对NP难解的多星成像过度调度问题,从置换空间到问题空间的映射方法和置换空间 搜索算法两方面进行了研究。基于资源优先卫星分配算法,建立了置换空间到问题空间的映 射关系,以在置换空间优化多星成像调度。提出了一种分散式随机搜索算法,基于有记忆随 机邻域搜索,在置换空间上搜索产生优化调度的置换序列。实验表明,所提算法相对模 拟退火算法平均获得3.12％的改进。     

改进差分进化算法求解多成像卫星调度问题

针对多成像卫星联合调度规划建模难度大和求解复杂度高等问题,通过分析成像卫星的成像过程和工作原理,将成像卫星调度过程分为调度预处理、任务规划和调度优化3个阶段。在调度规划过程中,建立了多星联合调度约束满足最优化模型,采用启发式算法思想,定义了个体适应度评估函数,设计了任务冲突消解方法,提出了一种改进的差分进化算法。在此基础上,采用一些确定性规则对调度规划方案可行解进行了评估和二次优化。结果表明:提出的成像卫星调度问题求解方法能够有效地分配卫星资源,生成优化的调度方案。设计结果也能够为卫星系统最优化设计和效能评估提供必要的决策支持。     

多无人机任务分配/航迹规划的一体化求解方法

针对多异构无人机任务分配和航迹规划存在的强耦合特性,为解决串行求解仅能获得局部最优解的问题,提出了一种基于图论的一体化求解框架,采用三维Dubins模型,通过对无人机航向角进行离散化,将路径规划问题和任务分配问题建立为离散图模型。为了实现该混合整数规划问题的快速求解,建立了基于并行化处理的遗传算法策略;为避免执行时序约束任务存在的死锁问题,引入深度优先算法（DFS）,通过检测时序任务图环路状态判断任务规划结果的可行性,从而剔除规划结果中的不可行解。仿真结果表明,相比于解耦方法,一体化求解方法能明显提高规划结果的品质;相比于集中式遗传算法,分布式遗传算法能显著提高算法的收敛速度。     

一种多目标变邻域模拟退火算法及成像星座任务规划方法

为提高成像星座观测任务的完成度和成像质量,提出一种多目标变邻域模拟退火算法(MOVNSA)。首先,分析了敏捷成像卫星观测任务约束和星上资源约束,构造了评价任务完成度和成像质量的目标函数,建立成像任务约束满足模型。然后通过设计多目标模拟退火算法中解的编码解码规则、变邻域搜索方法以及选拔淘汰机制,实现了观测任务成像时刻的滑动优化,兼顾提升了观测任务的完成度和成像质量。最后通过工程实例对多种算法进行测试和分析,结果表明该方法收敛速度快,优化效果好,可以在满足用户需求的前提下最大化任务的完成度。     

基于相对成像时刻编码遗传算法的敏捷成像卫星任务规划

基于相对成像时刻编码方式,提出一种适用于敏捷成像卫星任务规划的自适应遗传算法(RITC-AGA).首先,综合考虑对地凝视成像点目标观测收益与卫星姿态转移期间能耗,构建了卫星任务规划指标函数;其次,基于线性化的姿态动力学模型求解了单次目标间能量最优姿态机动;再次,为确保遗传算法对决策变量有完整的搜索空间并提升迭代效率,设...     

基于多智能体深度强化学习的多星观测任务分配方法

为应对多星环境中复杂多约束条件下的任务分配场景,提出一种多星自主决策观测任务分配算法,该算法采用基于集中式训练、分布式执行的多智能体深度强化学习算法。通过这种方式训练后的卫星智能体,即使在没有中心决策节点或通信受限的情况下,仍具有一定的自主协同能力及独立实现多星观测任务的高效分配能力。     

用启发式算法和基于冲突的回跳算法求解卫星测控资源调度问题

针对卫星用户提出的两种不同性质的申请,建立了问题的约束满足模型;根据申请的不同特点分别提出了启发式算法和基于冲突的回跳算法对模型进行求解,并设计了均衡原则、效能原则和就近原则,引导求解过程趋向多目标优化,在优先提高任务支持率的同时兼顾测控站的使用均衡和效能;最后,将算法应用于一个6站10星的调度问题,并进行数值仿真研究。仿真结果表明,本文提出的算法与遗传算法相比,能在更短时间内求得任务支持率更高且负载更均衡的解,证明了算法具有较好的寻优能力。     

基于全球网格的卫星成像区域目标规划算法

针对多颗成像对某一特定区域协同观察的问题,提出了一种基于全球网格的区域目标规划算法。考虑到卫星幅宽、网格数据更新速度、条带计算精度等因素,采用军用分幅标准对全球进行网格划分,选定1∶50 000作为基准比例尺,并采用网格金字塔实现条带计算精度和网格可见性数据更新速度的平衡;通过并行多节点的点目标访问,计算特定时间段内全球网格的观测可能性,并记录所有网格的可见时刻及对应的卫星姿态信息;按照覆盖面积最大、单次成像最优、加权最优等规则通过贪婪算法依时间顺序选定不同条带,生成对应的协同方案。文章针对不同大小的区域设计了3个试验进行仿真,结果表明:该算法能适应不同大小区域的多星协同观测,反应速度能够达到10秒量级,可为多卫星区域协同观测设计提供参考。     

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。     

基于有效准则矢量生成的成像调度方法

进行高效成像调度是卫星控制的一项重要任务。通过将成像需求序列对应为有向图中的成像路径,结合成像调度问题特点,基于多个优化准则使用支配关系对成像路径质量进行综合评价,提出有效准则矢量生成算法。利用成像有向图的拓扑特性,基于时间顺序顶点选择策略进行顶点标记更新,生成出有向图中所有的有效准则矢量及每个准则矢量对应的一条Pareto优化路径。实验结果表明,获得的有效准则矢量数目小,算法可以在较短时间内得到多条具有代表性的优化成像路径,满足卫星成像调度的时间和性能要求。     

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。     

基于星间链路的多星系统分散定轨算法

介绍了一种基于星间链路信息的多星系统自主导航方法。首先以星间相对位置矢量为观测量建立两星系统的观测方程,采用强跟踪滤波(STF)算法进行集中定轨,获得卫星的参考轨道信息。在此基础上,建立单星的观测方程,然后使用加权最小二乘估计器和卡尔曼滤波器进行单星轨道确定,从而实现了一种不需要长期轨道预报信息的分散定轨算法。数学仿真表明,该算法是可行的,且具有较好的定轨精度。     

一种新的卫星测控资源调度模型及其求解算法

针对低轨卫星测控资源优化调度问题,以卫星可见弧段为调度元素建立了一种新的复合独立集模型.新模型可分解为多个具有约束关系的子优化问题.在应用蚁群优化算法求解该问题时,蚁群分别对各子问题的可行域进行搜索,并引入局部搜索策略提高蚁群算法的求解质量.实验结果表明,该算法具有较快的收敛速度,能够生成较好的调度计划,测控网的利用率获得提高.     

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...     

基于拉格朗日松弛与最大分支算法的卫星成像调度算法

成像调度算法是卫星成像规划中的关键部分之一。建立了卫星成像调度问题的0-1     

基于属性散射中心模型的SAR超分辨成像算法

基于属性散射中心模型,提出一种稳健而快速的SAR超分辨成像算法,在超分辨的同时能够考虑到目标的整体结构。首先利用改进的正交匹配追踪算法（OMP）对简化的属性散射中心模型进行参数估计,然后基于估计的模型参数在信号重构时进行二维频谱外推实现SAR超分辨成像。该算法具有较高的运算效率,相对于传统基于点散射模型超分辨算法,能够有效解决部件不连续的问题,并且初始指向角的利用可以取得良好的聚焦效果。仿真实验验证了该算法的优越性。     

月球探测器成像观测任务设计与验证

针对月球探测器月面软着陆与巡视勘察任务特点,进行需求分析和细化,识别出月面探测任务过程中着陆器动力下降、巡视器释放分离、两器月面工作状态、月面区域地貌状态等成像观测任务的关键环节,兼顾设计约束,开展成像仪器系统设计。基于各个成像观测任务关键环节,结合月面状态、探测器姿态和光照条件之间的相互影响,从成像仪器视场遮挡情况、成像目标的阴影状态、视频的连贯性和数据传输的匹配性等方面,确定成像仪器配置及功能和性能参数。此成像观测任务设计已通过嫦娥三号探测器的在轨验证,为探测器状态的判断、分析及任务实施过程的评估提供了支撑,可为后续深空探测的成像观测任务设计提供参考。