成像卫星任务规划可视化仿真系统实现技术

对成像卫星任务规划的方案进行可视化仿真分析,是确保成像卫星任务规划的可靠性和高效益的有效途径。本文在分析成像卫星任务规划的可视化仿真特性、建模特性、数据处理技术等的基础上,设计了一种适合于成像卫星任务规划的可视化仿真系统。该系统基于GIS设计了任务规划二维规划视图,在STK基础上构建了任务规划三维视景仿真分析环境。同时,建立了资源库,对仿真的场景、模型资源进行有效管理。该系统已成功应用于某卫星任务规划系统,提高了成像卫星任务规划的效率。     

面向星地协同观测规划问题的改进人工蜂群算法

卫星和地面观测资源利用各自搭载的载荷可以完成灾害预报、环境监测、目标发现等任务,地面观测资源可以与卫星配合共同完成观测任务,提升任务观测效果.通过规划将众多的观测任务分配给有限的卫星、地面观测资源来执行可以让协同观测发挥作用,同时得出卫星和地面观测资源的协同任务执行方案,对任务规划提出了很高的要求.基于此,对星地协同观...     

卫星自主与协同任务调度规划综述

如何利用有限的星上资源执行复杂繁重的空间任务长期以来备受关注,随着卫星载荷能力不断提升,响应时间要求不断缩短,卫星自主与协同任务调度规划研究的重要性逐渐增大.本文从单星任务调度规划为起点,对单星地面离线任务调度规划、单星星上在线任务调度规划、单星星地一体化自主任务调度规划研究现状进行梳理与分析,然后延展至多星领域,综述了多星地面离线协同任务调度规划、多星星上在线协同任务调度规划、多星星地一体协同任务调度规划研究现状.最后,对卫星自主与协同任务调度规划研究进行了总结与展望.     

基于蚁群算法的导航卫星功率增强任务规划

为保障战时区域的导航信号稳定,需要卫星对地面区域进行功率增强,对大规模功率增强任务进行规划能够保障增强效果。本文针对导航卫星功率增强任务规划问题,分析星地可见性以及相邻任务的时间窗口冲突等问题,构建功率增强任务规划模型,选用基于蚁群系统和最大最小蚂蚁系统的自适应蚁群算法,并引入任务收益参数来改进设计算法的寻优策略,在加快算法收敛速度的同时避免陷入局部最优解。实验结果表明,本文的改进蚁群算法对大规模功率增强任务具有很好的规划效果。     

基于STK/Scheduler的空间天文卫星任务规划研究

空间天文卫星任务规划是一类复杂的NP难问题,将STK/Scheduler(Satellite Tool Kit/ Scheduler,卫星仿真工具包/任务规划)商业软件从对地观测任务规划领域拓展应用至空间天文卫星任务规划领域,对于获取可靠解算结果、快速构建地面运控仿真环境、提供解算参考基准具有重要意义。根据空间天文卫星任务规划问题,建立了以最大获取科学回报为目标的多约束任务规划模型,开展了基于STK/Scheduler的空间天文卫星任务规划解算和实例验证。实验结果表明:利用STK/Scheduler开展空间天文卫星任务规划能够适应多种规划时段和解算要求,具有求解稳定等特点,可以满足空间天文卫星任务规划的基本需求。     

卫星对地观测任务规划问题简明综述 *

卫星对地观测任务规划是为了满足用户的遥感图像需求 ,对遥感卫星系统资源和对地观测任务进行规划与调度的过程。合理的任务规划是提高遥感卫星系统效能的重要手段。为此 ,分析了卫星对地观测任务规划问题的主要特点 ,比较了这一问题的若干常用建模方法和求解技术 ,并探讨了卫星对地观测任务规划技术的未来发展趋势。     

我国陆地观测卫星现状及发展战略思考

本文回顾总结了我国陆地观测卫星载荷体系、地面系统建设及数据应用等方面的发展现状和成就,分析了当前所面临的挑战和任务,以此为基础,对我国陆地观测卫星的未来发展进行了战略思考和展望,提出了加强国家顶层规划、加强地面系统统筹建设、实现系列化业务化运营、加强国际合作、推进产业化发展等建议.     

卫星任务规划算法综合评价技术研究

研究卫星任务规划算法综合评价技术,构建一个基于AHP层次结构的指标体系,引入基于AHP算法及Delphi算法的综合评价模型,根据不同评价目的,对几类现有任务规划算法进行综合评价,界定规划算法的适用范围,其评价结果在算法选择和后续算法扩展中具有一定应用价值。     

面向多航天器协同的自主任务规划方法研究

针对多航天器的协同任务规划,设计了一种基于多Agent技术的体系结构,将航天器任务体系分为多航天器协同层、系统层和分系统层的多层结构,分析了同构式多航天器以及异构式多航天器的任务差异,给出了多航天器协同任务模型。在此基础上,提出了多航天器的招投标任务协商策略和评估发布协商策略,以及基于SGPLAN的任务协同算法。以多航天器进行推进补加问题为例进行了验证,仿真表明了模型的合理性以及算法的有效性,为多航天器协同任务实际应用提供了一种可行的方法。     

基于协商对策的卫星任务规划冲突消解

主要对卫星任务规划过程中预处理阶段的目标冲突进行研究.为了更合理地确定卫星应用任务的时间窗口及个时间窗口的属性值,更有效地利用昂贵的卫星资源,首先对卫星任务规划预处理阶段的目标冲突进行了分析,给出了冲突的数学描述,针对冲突的特点提出了基于协商对策的冲突消解方法及协商流程,最后通过实例分析验证了方法在卫星任务规划中对目标冲突消解的有效性.     

一个调度Out-Tree任务图的新算法

Out-Tree任务图代表分治算法的一大类问题。本文专门针对该类任务图，提出了一个新的调度算法。它利用fork结构的最优调度为各任务定义优先级，准确的反映了任务对调度的影响，保证了任务的正确调度顺序，得到优的调度长度。并在不改变调度长度的情况下，将结点尽可能地分配到已用处理器上，节省了处理器。实验表明，本文算法的调度性能优于现有同类算法。     

数据交换平台的任务调度模型设计

为完善辽河流域水体污染控制与治理体系,在辽河流域不同的管理信息系统异构数据源间进行数据交换与共享,需要构建一个数据交换平台.任务调度是数据交换平台的核心部分,主要功能是解析任务模型,动态集成平台资源,驱动整个平台运行.基于辽河流域数据交换平台的系统架构与问题需求,提出一种任务模型,并对系统中任务进行分类,从而引出数据交换平台中的任务调度问题及目标.设计了一个适用于异构数据源间进行数据交换的任务调度模型,阐述了该模型的工作原理及各个部件的主要功能,该模型采用优先级策略来保证任务实时性.最后,通过Java并发机制进行实验模拟,证明了该模型的有效性.     

一种调度In-Tree任务图的算法

In-Tree任务图可用来表示归并、求和等分治算法的很多问题,该文针对这种任务图提出一种分层调度算法,利用队列存放被调度的任务,在同层任务调度中,优先把前驱不为空的任务调度到其一个前驱处理器上执行,只有前驱为空的任务才考虑是否分配新的处理器。实验表明,与以前的算法相比,该算法在调度长度相当的情况下,使用了更少的处理器。     

基于通信竞争的Fork-Join任务图的调度算法

Fork-Join任务图是一种并行处理的基本结构,目前已有的Fork-Join任务图的调度算法大多没有考虑实际应用中通信链路的竞争及延迟以及节省处理机的问题,导致算法在具体应用中效率较低.因此,针对Fork-Join任务图,提出一个基于通信竞争的贪心调度算法,该算法具有高的加速比和总体效率,时间复杂度为O(vlogv),其中v表示任务集中任务的个数.实验结果表明,该算法相比其它算法具有较短的调度长度、较短的完成时间,使用的处理机数较少,具有更强的实用性.     

Context‐aware scheduling in MapReduce: a compact review

It is a fact that the attention of research community in computer science, business executives, and decision makers is drastically drawn by big data. As the volume of data becomes bigger, it needs performance‐oriented data‐intensive processing frameworks such as MapReduce, which can scale computation on large commodity clusters. Hadoop MapReduce processes data in Hadoop Distributed File System as jobs scheduled according to YARN fair scheduler and capacity scheduler. However, with advancement and dynamic changes in hardware and operating environments, the performance of clusters is greatly affected. Various efforts in literature have been made to address the issues of heterogeneity (i.e., clusters consisting of virtual machines and machines with different hardware), network communication, data locality, better resource utilization, and run‐time scheduling. In this paper, we present a survey to discuss various research efforts made so far to improve Hadoop MapReduce scheduling. We classify scheduling algorithms and techniques proposed in the literature so far based on their addressing areas and present a taxonomy. Furthermore, we also discuss various aspects of open issues and challenges in the scheduling of MapReduce to improve its performance. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种全局较优的静态任务调度算法

针对现有任务调度算法优先级选取过于单一所产生局部较优调度结果的问题,从全局较优出发,提出一种先分层后分支决定优先级的静态任务调度算法—HGCOTS算法。该算法考虑了任务间较大的通信开销和冗余任务对异构CMP任务调度效率的影响,通过综合区间插入和任务复制技术最大限度地降低了任务间的通信开销,对冗余任务进行删除,明显提高了任务调度效率。使用随机生成图进行模拟实验,与其他算法相比,新算法具有更小的调度长度。     

一个有效的Join任务图的调度算法

已有的Join任务图的调度算法大多不是基于通信竞争的环境而开发,且未考虑节省处理机的问题,使算法的应用效果不佳.因此,针对Join任务图,提出一个通信竞争环境的调度算法,该算法因串行通信边而改善其调度效率,时间复杂度为O(vlogv),其中,v为图中任务的个数.实验结果表明,与其他算法相比,该算法的调度长度较短且使用的...     

面向物联网终端的任务相关性调度策略

对于具有相关性的任务,调度顺序不合理将影响任务的执行时间和实时性。结合物联网终端任务间依赖关系复杂的特点提出了一种利用任务相关性的调度策略。该策略设计了以作业轮询组为主体的任务模型,根据任务时限建立了优先级因子矩阵作为任务调度的凭据,对于周期任务,在每个任务执行完毕后生成,以任务相关性为参数的增量矩阵用以动态修改任务优先级,使前驱任务能优先执行;对于非周期任务采用了构建临时作业轮询组的方式进行抢占调度。测试结果表明,该策略能够有效减少具有相关性的周期任务集执行时间和调度失败次数,缩短非周期任务响应时间。     

提高卫星服务寿命的任务规划方法研究

基于组网卫星协同工作规划可提高复杂任务处理的基础上,本文探索降低规划风险,提高卫星服务寿命的卫星任务规划方法.从提高卫星服务寿命角度,建立用于描述资源使用期望的目标规划模型;建立卫星任务规划模型,在任务方案与资源使用中考虑了规划风险要素,并将资源使用目标模型引入到任务规划模型中,以期在规划中同时优化卫星服务寿命要素;基于邻域贪心扩展改善遗传禁忌求解算法,并运用分布并行技术提高工程实用性;利用STK提供基础仿真数据,对模型与算法进行了验证.     

On Task Scheduling Accuracy: Evaluation Methodology and Results

Many heuristics based on the directed acyclic graph (DAG) have been proposed for the static scheduling problem. Most of these algorithms apply a simple model of the target system that assumes fully connected processors, a dedicated communication sub-system and no contention for the communication resources. Only a few algorithms consider the network topology and the contention for the communication resources. This article evaluates the accuracy of task scheduling algorithms and thus the appropriateness of the applied models. An evaluation methodology is proposed and applied to a representative set of scheduling algorithms. The obtained results show a significant inaccuracy of the produced schedules. Analyzing these results is important for the development of more appropriate models and more accurate scheduling algorithms.