基于TVNS的敏捷对地观测卫星自主动作规划算法

针对敏捷对地观测卫星自主动作规划问题,建立了基于时间线约束网络的问题模型。通过对模型的分析,归纳出9种卫星动作序列,确定了各种动作序列之间的衔接关系,并在此基础上设计了动作时间的计算和调整方法,提出了基于三阶段变邻域搜索(Three-stage Variable Neighborhood Search, TVNS)的敏捷对地观测卫星自主动作规划算法。算法以任务调度结果作为初始解,分3个阶段,使用2种邻域结构进行变邻域搜索,实现了任务到动作的转换。通过实验证明了基于TVNS的敏捷对地观测卫星自主动作规划算法的有效性。     

敏捷成像卫星快速需求筹划算法

敏捷成像卫星需求筹划主要解决如何判断敏捷卫星对地观测需求是否可执行以及何时执行的问题。首先,根据敏捷卫星对地观测的约束和特点,将敏捷卫星对地观测场景抽象成基于力学的理想弹簧系统,提出了常量机动时间和劲度系数的计算方法,实现模型关键参数的映射;然后,提出了一种启发式算法,利用理想弹簧系统的平衡状态时对应观测综合角度和最小的特点,通过计算系统的力平衡状态求解多个观测需求的整体最佳观测时间;最后,利用实际的观测需求,通过仿真对比验证了算法的有效性。仿真结果显示,所提算法提高了观测需求满足率和需求的优先级权重和,并且整体成像质量最优。     

敏捷成像卫星需求筹划系统应用探析

作为一类具有大范围、快速机动能力的对地观测卫星,敏捷成像卫星在提高卫星观测效率的同时,也使得卫星需求的筹划与调度变得更加的复杂和困难,给卫星需求筹划技术带来了新的挑战。针对敏捷成像卫星的多种特殊工作模式,分析了敏捷成像卫星需求筹划的技术特点和约束条件,从工程应用实际出发,建立了一套基于复杂需求分解和动态规划调整的敏捷卫星地面需求筹划系统,并根据实际的应用需求,给出了相应的应用实例,最后进一步展望了未来敏捷成像卫星需求筹划的发展方向。     

基于人工蜂群算法的中继卫星任务调度研究

研究中继卫星任务调度问题可以为跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)的任务计划编排提供科学合理的决策方法,任务调度模型的建立与调度算法的设计是中继卫星任务调度的两个关键问题。该文针对中继卫星任务调度问题特点,综合考虑中继卫星与用户航天器之间具有可见时间窗、用户提交的任务属性、中继卫星前向资源受限等约束条件,建立了中继卫星任务调度约束规划模型并提出基于人工蜂群(ABC)算法的中继卫星任务调度算法。最后,通过仿真数据分析,表明基于人工蜂群算法的中继卫星任务调度算法是一种有效的、合理的调度方法。     

复杂约束对地观测卫星成像调度技术研究

 对地观测卫星成像调度需要考虑卫星动作时间切换、存储容量、星上能量等复杂约束,确定要观测的观测目标序列,是一个具有强NP-Hard特性的组合优化问题,一般研究者都对问题约束进行了不同程度的简化.针对一类可见光对地观测卫星小问题规模下的应用,考虑上述多种约束,建立顶点和边都带权的无环路有向图模型,并基于标记更新最短路径算法,采用分层支配和分治思想,提出了复杂约束成像卫星调度算法(SISACC)进行完全路径搜索,得到问题精确解;在此基础上,给出了算法改进措施,分析了完全算法和改进方法的性质;最后通过大量实验验证了算法的适用条件和可行性.该方法已成功应用于某在轨卫星的日常成像调度任务中.     

多卫星成像任务规划的冲突消解

分析了多卫星成像任务规划中多卫星之间的任务冲突,印多卫星成像任务冲突和多卫星下传任务冲突,研究了这两类冲突的消解方法;提出了基于拍摄概率的多卫星成像任务冲突消解算法和基于非互斥链的多卫星下传任务冲突消解算法.将多卫星成像任务规划问题转换成各卫星独立的成像调度问题,从而降低了问题的复杂度.实验表明,该方法解决了多卫星之间的冲突问题,使星地资源得到均衡有效的利用.     

基于差分进化算法的卫星任务未安排原因分析

在卫星任务规划过程中,由于卫星资源有限、卫星约束限制与任务冲突导致卫星任务未安排,在实际工程中需要确切地了解其任务未安排的具体原因。针对以上问题,提出了一种基于差分进化算法的卫星任务未安排原因分析方法,通过将未安排的任务插入原观测序列,采用差分进化算法演化接收窗口,并对演化结果进行约束处理及评价,得到其在规划过程中未安排的原因。实验结果表明,该方法能够准确给出未安排任务的原因,方便用户对任务进行决策。     

面向容错的对地观测卫星实时任务调度研究

提出一种面向容错的对地观测卫星任务调度模型,该模型采用主版本/副版本技术可以实现对任意时刻一颗卫星失效时的容错.在容错调度模型的基础上,提出了一种卫星容错调度算法FTSS.FTSS采用重叠技术,有效提高了卫星资源利用率.此外,FTSS采用了任务合成策略可以有效减少实际执行任务的个数从而进一步提高系统的可调度性.为了验证FTSS算法的性能,本文通过模拟实验对FTSS与其它3个基准算法进行了比较分析.实验结果表明FTSS优于其它算法,适合卫星实时任务容错调度.     

基于高程信息的卫星访问计算方法

成像卫星任务规划的基础是访问分析,而其核心是计算卫星对目标的访问信息,即卫星对目标的观测时间和观测姿态角度。现有卫星任务管控系统中使用的卫星访问信息计算方法通常没有考虑目标高程信息,这使得对高海拔地区目标的观测姿态角度计算不够准确。提出一种基于目标高程信息改进的卫星访问信息计算方法,在构建卫星与目标的空间计算模型时,考虑目标的高程信息,计算得出更为准确的观测姿态角度,使得按此角度做规划后的卫星能够精确地拍摄到目标位置。实验结果表明,该算法降低了系统误差,提高了卫星观测精度。     

多站多星任务调度模型及求解

针对遥感卫星数据接收任务的特征,提出了多站多星任务调度的主要约束条件和优化目标函数,建立了基于约束满足优化问题的多站多星任务调度模型,采用贪婪算法和约束传播相结合的方法对多站多星任务调度进行了求解.该优化调度模型及求解算法已成功运用于遥感卫星数据接收站的日常运行工作中.     

基于SOA的遥感卫星任务规划框架设计

针对当前遥感卫星数量不断增加,规划任务和约束条件日趋复杂的应用现状,迫切需要建立更加灵活的卫星任务规划系统来优化安排遥感卫星资源的使用。为了满足遥感卫星规划过程中所特有的约束和需求,同时考虑系统的可扩展性,采用了先通过专家系统进行遥感卫星的工作模式推理,再基于解修正的遗传算法完成卫星资源的优化分配的两阶段机制,设计了基于SOA的遥感卫星任务规划系统（RS4BS）框架,并通过实例进行了实验及结果分析。研究表明,该框架设计能够有效地提高规划系统的灵活性和可扩展性,降低系统后续扩展的复杂度。     

基于高频角位移数据的卫星平台颤振检测与影像几何质量补偿

随着对地观测卫星成像分辨率和在轨机动性能的提升,卫星平台姿态的高频颤振对成像几何质量的影响更加显著。鉴于传统的基于分时成像数据的颤振检测和补偿方法具有密集匹配计算量大,误差干扰程度高和无法分解各旋角方向的颤振量等缺点。该文以国产遥感系列光学卫星搭载的高频角位移设备为例,研究基于角位移高频测姿数据的直接颤振检测方法和影像几何质量补偿方法。其中包括角位移数据的加窗FIR滤波预处理,在俯仰、翻滚和偏航方向随时间变化的颤振曲线分布规律分析,以及基于角位移数据的影像直接定位补偿。将高频颤振补偿应用于卫星平台的姿态复原和基于严格成像几何模型的几何纠正解算。采用北京地区遥感系列光学卫星数据的实验结果表明,该文方法能够显著地改善高频颤振检测的精度和可靠性,有效地提高颤振补偿后卫星影像的内部几何质量,其中长度变形精度提高了0.5个像素左右。     

自适应遗传算法的数据中继卫星光网络资源调度算法

以数据中继卫星光网络系统资源、任务和约束条件为参量,以任务对资源的选择为优化对象,提出了一种基于自适应遗传算法的数据中继卫星光网络资源调度算法.综合考虑多中继星、多时间窗口、多光学天线以及任务优先级要求,建立调度模型;采用当前任务调度时间的确定和后续任务可见时间窗口的更新的调度操作,对不同资源的任务集合进行调度安排并实现了可见时间窗口的动态更新,获得调度任务的总权值并将其作为参量计算适应度值,最后通过改进的自适应遗传算法对不同调度方案进行寻优.以3颗中继星、12颗用户星,6个光天线,60个任务为条件设置了仿真场景,仿真结果表明该算法在收敛速度、调度效率方面具有优势,适应于多任务、多天线的数据中继卫星光网络系统资源调度.     

超敏捷动中成像高分辨率遥感卫星成像理论分析

对超敏捷动中成像遥感卫星角速度快（6（）/s）、角加速度大（1.5（）/s2）、成像参数随时空复杂多变等新问题,开展了超敏捷动中成像特点分析与成像参数仿真分析工作。构建了动中成像复杂模型,精确分析了动中成像合速度的变化规律。在此基础上,结合信噪比、调制传递函数（MTF）等计算公式,全面分析了不同成像条件下,动中成像系统的行频、TDI级数、姿态稳定度MTF、同步误差MTF、偏流修正误差MTF等随角速度的变化关系,为超敏捷动中成像卫星,尤其是卫星的成像电子学,提供了重要的设计依据。     

改进的Min-Min网格任务调度算法

在网格环境中,如何对任务进行高效调度是当前研究的热点问题。目前Min—Min调度算法是一个简单、快速、有效的算法。但它很难满足网格任务对服务质量的要求。在独立型的任务调度模型的基础上,提出了一种基于权值的改进Min—Min调度算法。改进后的算法通过量化网格任务的优先级和等待时间,解决了原有算法存在的高质量任务和大任务等待时间过长的问题。仿真实验结果表明,改进后的算法满足了网格任务对优先级和等待时间的服务质量要求．是一种网格环境下有效的任务调度算法。     

面向密集多波束组网的卫星通信系统资源调度算法

研究了高动态、资源受限条件下的卫星通信系统资源调度问题。以时间窗口、卫星功耗、信道数量、用户优先级以及任务突发性为约束,建立了卫星资源调度模型。考虑到传统的蚁群优化算法存在初期搜索速度过慢、局部搜索能力较弱以及易陷入局部最优等缺点,提出了以初始解集构造、额外信息素沉积为核心的改进蚁群优化算法,来求解资源调度问题。仿真实验评估了所提资源调度算法在完成任务的数量、优先级和调度完成时间方面的性能。实验结果表明,所提算法具有较快的收敛速度,且与同类型优化算法相比具有更高的调度效率,适用于调度面向密集多波束组网需求的卫星通信系统资源。