卫星任务规划可视化仿真系统设计与实现

解决卫星任务规划方案正确性、可靠性问题的有效途径是建立可视化仿真分析环境,研究多星多地面站任务规划问题,设计了成像需求约束图模型,利用任务规划调度算法进行优化分析生成最优解决方案,同时研究利用基于MapX的地理信息系统功能,设计实现了卫星任务规划可视化仿真系统,实现了二维视景仿真、方案动作仿真以及可视化决策支持等功能.该系统为卫星任务规划的可视化决策、可视化仿真提供了基础,确保了其正确、可靠性.     

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。     

基于模糊偏好的多目标成像卫星调度方法研究

不确定条件下的成像卫星调度问题是一个多目标优化问题。借鉴连续函数的鲁棒性优化思想,提出了一种基于邻域的鲁棒性指标,考虑多种约束条件,建立了多目标成像卫星调度模型。在考虑目标间偏好的情况下,提出了一种基于模糊偏好的多目标遗传算法。实例研究表明,该模型和算法能够有效地解决不确定条件下的成像卫星调度问题。     

最小化全局完成时间的成像卫星任务规划算法

成像侦察卫星任务规划问题是一类典型多约束组合优化问题.最小化全局完成时间是任务规划领域时效性要求较高情况下的一种优化目标.提出一种整合整数规划与约束规划方法,在最小化任务规划方案全局完成时间的目标下,求解成像侦察卫星任务规划问题的组合算法.该算法通过应用Benders分解将原约束整数规划模型划分为主问题与子问题两部分,采用软件MOSEK与GECODE对主、子问题分别求解.根据子问题求解结果生成剪枝约束,返回主问题迭代,直到获得优化解.算法有效性通过仿真实验进行了检验并取得预期效果.     

成像卫星星地联合成像调度

成像卫星星地联合调度问题,涉及调度对象众多,约束条件复杂,需要考虑任务的观测、回传2个过程,是一个具有两层时间窗口约束的双层优化问题,统一建模困难。根据问题的特点,采用基于阶段优化的方式,降低了问题的复杂性。把问题分为观测调度阶段和数据回传调度阶段,分别给出了优化目标和约束条件,建立了基于阶段优化的成像卫星星地联合调度模型,实现了从任务观测到数据回传的全过程调度。仿真实例表明,该方法能够有效解决多星多站的协同任务调度问题。     

基于改进蚁群算法的成像卫星调度方法

成像卫星调度问题中约束条件数量众多且复杂,战场环境中,快速决策的要求增加了成像卫星任务调度的难度。针对这个问题,提出了一种加入精英策略的改进蚁群算法的多卫星成像调度方法,对算法的状态转移规则、信息素更新规则做了详细描述;并提出了基于启发式规则的任务路径处理流程,以此产生调度方案,评价路径优劣,反馈给蚂蚁路径搜索阶段。通过实例计算,并与贪婪算法和遗传算法结果对比,说明本方法能够获得更高质量的求解结果。     

面向存储资源优化的遥感卫星任务规划算法

针对遥感卫星的成像任务规划问题,按照任务重要性的不同,提出了两阶段调度策略,并设计了两个时间窗口选择规则。以星上存储资源优化为目标,利用地面站的下传活动将整个规划过程分为较小的调度区间,提出了可用存储空间上界估计算法计算每个调度区间的可调度存储资源容量,以此为基础对问题进行了简化,并给出了基于规则的启发式求解算法。实验结果表明,该算法是有效的。     

考虑设备随机故障的装备维修作业调度方法

装备维修过程中,维修设备随机故障这一不确定因素易对正常的维修计划造成影响。为了优化制定维修设备随机故障条件下的维修作业调度决策方案,依据维修设备的故障特点,提出一种基于组合调度策略的维修作业调度方法。调度方法兼顾完成时间与鲁棒性两方面目标,通过调度优化模型生成调度决策方案,并采用一种组合调度策略进行方案调整以改善决策方案的鲁棒性。通过随机故障事件模拟实验与分析,验证了调度方法能有效地减少设备随机故障造成的工序延误。     

基于改进烟花算法的密集任务成像卫星调度方法

传统卫星调度模型一般比较简单,当问题规模较大、任务比较集中时,往往会出现任务之间相互排斥,任务收益较低等缺点。针对这个问题,提出一种基于改进烟花算法（IFWA）的密集任务成像卫星调度方法。该方法在分析密集任务处理及成像卫星观测特点的基础上,首先对任务进行合成约束分析,然后基于合成任务综合考虑成像卫星可观测时间、任务间姿态调整时间、成像卫星能量和容量等约束因素,建立基于任务合成的多星密集任务调度约束满足问题（CSP）模型,最后改进烟花算法对该模型进行求解,利用精英选择策略在保证种群多样性同时加快了算法的收敛,得到较优的卫星调度方案。仿真结果表明该模型相比没有考虑任务合成因素,收益平均增加30%~35%,改进算法后效率上提升32%~45%,有效保证了调度方案的可行性和有效性。     

多目标遗传算法在船闸调度中的应用

针对传统水运调度效率低下的现象提出一种基于优化多目标遗传算法的船闸调度方法。借鉴生物进化过程，将船闸排档结果定义为进化对象的个体，进行染色体编码和种群初始化；根据不同调度指标构建目标函数，对初始种群进行个体适应度计算；反复按序进行选择操作、交叉操作和变异操作，从全局的角度进行评估决策，输出满足调度需求的最优排档方案，并使用长洲船闸的实际数据进行实验，结果表明该方法既提高船闸利用率又缩短调度时间。     

卫星自主运行任务调度问题的优化算法

针对卫星自主运行任务调度问题的特点,设计了一种基于遗传的新的调度算法。以卫星对地拍照任务作为仿真实例,对算法的编码方式和解码规则、初始群体的产生方法、适值函数、遗传算子进行了详细的描述。计算结果表明,同精确算法相比,该调度算法能很好地解决卫星自主运行任务调度问题。     

基于Petri网和混合蚁群算法的多星成像调度

提出一种基于综合指标Petri网和混合蚁群算法的多星成像调度策略。在综合指标Petri网变迁中引入指标信息,处理多星并发观测和卫星资源竞争关系、反映卫星能量和存储等约束,使得问题描述更直观和完备。设计一种嵌入局部搜索技术的蚁群优化算法,通过启发式信息综合变迁中的指标,引导蚂蚁进行全局搜索。仿真实例结果表明,该策略能有效求解多星成像调度问题,实现全局搜索和快速收敛的平衡。     

数据驱动的多星任务网络预测调度算法

多星任务调度是具有NP-hard特性的优化问题,随着卫星资源规模和任务需求规模的双重增长,传统调度方法求解效率不高.在轨卫星在常年运行过程中积累了丰富的调度数据.针对大规模多星任务调度场景,建立多星多波束任务调度模型,并提出数据驱动的多星任务网络预测调度算法对其求解.以分割的思想,实现多星场景下任务可调度性预测.从历史调度数据中,提取设定的3个静态特征和5个动态特征,构建并训练预测网络,预测任务被不同卫星完成的概率,并以冲突避免、负载均衡等为原则,得到初始任务和资源卫星的分配方案.进一步设计双链结构的进化算法,以双链编码形式表征上述关系,配合设计的交叉、修复等进化算子,优化初始方案中的任务序列与资源分配关系,输出最终任务调度方案.仿真结果表明,与改进蚁群算法、混合遗传算法和数据驱动并行调度算法相比,所提出算法在运行时间、方案收益和卫星负载均衡3方面均有较好的表现.     

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。     

置换表示方法求解多卫星多地面站调度问题

针对多卫星成像和多地面站数传并存的对地成像调度问题,从置换空间到调度解空间的映射方法和置换空间的搜索算法两方面进行了研究.提出了一种数传时间窗优先的置换序列映射算法,并证明该映射算法可以将置换序列映射到调度解空间上的最优解.提出了一种遗传随机搜索算法,基于有记忆随机邻域搜索,在置换空间上进行搜索.仿真计算表明,随机邻域搜索可以增强遗传算法的局部搜索能力,搜索结果平均获得了4.64%的改进.     

对地观测卫星协同观测区域目标方法研究

对地观测区域目标分割与优选问题是多星协同观测区域目标规划过程中的一个重要环节。采用卫星或遥感器侧摆能力的区域目标动态分割算法,并结合贪婪优化算法对分割结果进行优化规划,在规划过程中依据建立的全球网格参考系统可以方便、高效地计算目标覆盖率,进行实时效能评估以对分割方式进行反馈调整,保证区域目标分割结果最优。依据提出的算法设计了包含三颗对地卫星和一个区域观测目标的应用场景进行实例仿真,并得出了较为理想的仿真结果。