面向重访周期需求的敏捷成像卫星任务规划方法

为满足敏捷成像星座观测目标的重访周期需求,提出一种混合编码差分进化算法.分析敏捷成像卫星的工作特点,构造评价重访周期需求满足情况的目标函数,建立成像任务约束满足模型.针对观测任务选择与否、执行顺序和成像时间的优化需求,提出一种二进制-实数混合编码差分进化算法,实现了成像任务在时间轴上的分布优化.通过工程实例进行仿真校验,仿真结果表明相比于基于二进制编码的遗传算法,本文算法在优化时间和优化效果方面都有较大优势.

面向体系仿真的敏捷成像卫星系统建模方法

敏捷成像卫星具有灵巧机动的优点,能够实现对观测任务的快速响应,已获得较广泛的军事应用。基于体系对抗仿真应用背景,采用组件化建模方法构建敏捷成像卫星平台模型、卫星机动组件模型、光学成像传感器组件模型、通信设备组件模型,设计构建卫星地面站模型以及基于任务动态插入的敏捷成像卫星地面任务系统模型。在集成敏捷成像卫星系统仿真系统的基础上,通过仿真试验验证所构建的敏捷成像卫星系统模型能够实现自动化成像任务编排,可模拟敏捷成像侦察过程,有效地支撑卫星作战运用背景下的体系对抗仿真需求。

面向区域目标的敏捷成像卫星单轨调度方法

随着社会经济不断发展,我国政府部门愈发提高对卫星调度工作的重视程度,针对卫星调度情况提出各种相关规范,保证卫星调度工作能达到预期效果。但从目前卫星调度情况来看,其在调度中很容易受到各种外在因素影响,传统卫星调度方法很难满足应急观测强时效性要求,甚至会给整个调度效果带来严重影响。

敏捷成像卫星自主任务规划方法

在观测需求动态变化的情况下,由于存在时间窗口限制等因素,地面根本无法快速调整卫星的观测方案。为快速响应需求变化,唯有让卫星具备自主任务规划能力。对敏捷成像卫星自主任务规划问题进行了研究,提出将规划、决策、执行和信息反馈相结合的自主任务规划模式与框架,介绍了框架结构和模块功能。在分析问题主要约束条件的基础上建立了问题模型,提出一种滚动规划启发式算法,利用连续的多次局部规划替代一次性全局规划。通过实验表明了问题模型、自主任务规划模式与框架的合理性,验证了算法的有效性。

敏捷成像卫星密集任务聚类方法

面向应急条件下的观测需求,为提高成像任务完成效率,对敏捷成像卫星密集任务聚类问题进行研究。分析了敏捷成像卫星观测过程,给出了任务聚类的俯仰、翻滚观测摆角及任务间过渡时间约束。建立了聚类图模型,给出了模型的构建算法。设计了一种基于最大最小蚂蚁系统的聚类算法,结合聚类模型特点设计蚁群策略,并对重叠和冲突的聚类任务进行处理。实验算例验证了模型和算法的有效性。

敏捷成像卫星自主调度技术综述

针对现代卫星载荷能力与机动能力不断提升以及卫星任务需求多样化与复杂化程度持续增加的现状,阐述了敏捷成像卫星调度问题的基本特征,给出了敏捷成像卫星调度问题的一般化描述方法。在此基础上,分别从自主感知、自主决策和自主协同三个方面梳理了国内外敏捷卫星自主调度关键技术的研究进展。最后,面向未来卫星技术发展需求,指出了敏捷成像卫星自主调度技术进一步的研究方向。

调姿时间对敏捷成像卫星任务规划影响仿真

任务间卫星观测姿态调整时间是敏捷成像卫星任务规划最为重要的一个约束。对姿态调整时间的影响因素进行分析,建立空间运动学模型计算任意时刻卫星对目标的观测摆角。在此基础上,给出一种姿态调整时间的计算方法。通过仿真实验,对不同调姿模式和调姿开始时间条件下姿态调整时间的变化及其对最早可观测时间的影响进行了分析,旨在为敏捷成像卫星任务规划提供支持。

敏捷成像卫星自主规划模型与算法

针对敏捷成像卫星自主规划问题,将规划、决策、执行和信息反馈相结合,提出星上自主规划框架,并介绍框架结构和模块功能。在分析主要约束条件的基础上,建立基于时间线约束网络的问题模型。通过将各种卫星动作前后衔接,组合成能够完成不同任务的动作序列,提出一种面向卫星动作序列的启发式算法。该算法分为规划和决策两个部分,并在卫星执行每一个动作序列的同时基于多种启发式规则进行规划,在动作序列执行结束时进行决策。实验结果表明了自主规划框架和模型的合理性以及算法的有效性。

基于视线轨迹匹配的遥感相机敏捷成像几何形变分析

由于航天遥感相机在敏捷成像过程中姿态和成像方位的变化,以及地球曲率的影响,会导致像面空间几何映射形状发生不同程度的形变。文章分析了遥感相机的敏捷成像模式及特点;根据时间延迟积分(TDICCD)遥感相机的成像特点,建立了基于共线方程的几何配准模型,通过追迹地面点精确地描述任意姿态下的空间成像几何数学关系;通过样例计算各种工况下的整个视场对应的像元地面分辨率,分析了在各种敏捷成像状态下的几何形变情况。以在轨实际图像进行数据比对,结果表明平均误差小于0.009m。该方法同样可应用于其它类型航天遥感相机在不同姿态下的几何形变分析。

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(RITCAGA)。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,设计了一种相对成像时刻编码与解码规则,可适用于规划周期长、卫星对目标有多个时间窗口的情况。最后,通过典型任务规划算例下的对比仿真实验验证了本文所设计方法的有效性与优越性。

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。

密集观测场景下的敏捷成像卫星任务规划方法

针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模.提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型(Ind-PN)对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器.基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束.基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率.实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率.

敏捷成像卫星“逐级择优”在轨任务实时规划

为实现对航班失联、自然灾害等突发事件的快速响应与有效观测,针对面向热点区域内多个目标的敏捷成像卫星在轨任务实时规划问题,设计了一种基于目标等级的逐级择优在轨任务实时规划算法,用以快速形成最优成像序列。首先,将热点区域内的多个地面目标按重要程度划分为多个等级,在分析目标位置与卫星性能之间约束条件的基础上,将任务规划问题转化为以成像收益为目标的优化问题。然后,针对该优化问题,在同等级目标中按"先到先得"的方法进行筛选,在当前级最优成像序列的基础上,进行下一级目标的筛选与插入,逐级实现成像收益的最大化。最后,对18个地面目标进行为期500s的规划仿真。结果表明,算法能够在1s内给出对应最大收益的对地成像序列。同遗传算法相比,所提算法解算更快,结果更为稳定,满足工程应用的快速性与高收益要求。

敏捷成像卫星调度的改进量子遗传算法

针对敏捷成像卫星调度问题中解空间大,选择任务的搜索空间和确定任务观测时间的搜索空间分别是离散域和连续域的难题。建立了多种决策变量混合的敏捷成像卫星调度模型,提出一种改进的量子遗传算法对其求解,改进的量子遗传算法采用二进制与实数杂合的编码方式,降低染色体的基因位编码数目,提高了搜索效率,有效适应了敏捷成像卫星调度问题中离散与连续混合的解空间;以杂合编码为基础,设计对应的观测函数将敏捷成像卫星调度问题的解映射到相位空间,从而将量子优化机制引入敏捷成像卫星调度问题中,利用量子遗传算法在相位空间搜索的特性解决敏捷成像卫星解空间大、解空间离散与连续并存的问题。最后,通过不同规模的仿真校验对算法的调度效果进行测试和分析。结果表明,所提改进的量子遗传算法在收敛速度和方案收益方面都有较好的表现,能够满足敏捷成像卫星调度的需要。

敏捷成像卫星任务动态调度仿真系统设计与实现

针对卫星资源和观测任务不确定条件下敏捷成像卫星任务调度与管理需求,设计实现任务动态调度仿真系统。分析敏捷成像卫星任务动态调度仿真系统设计需求,设计仿真系统的总体结构、功能模块以及运行流程,利用C#与Matlab混合编程实现仿真系统,并通过典型实例验证。验证结果表明:该系统是可行、有效的,能满足数据管理、任务调度、方案评价和显示输出等需求,并降低动态调整方案的扰动测度。

基于改进DE算法的敏捷成像卫星前摄式调度

针对卫星资源失效或应急任务加入对敏捷成像卫星前摄式调度的影响,构建了鲁棒模型,提出了一种改进差分进化(differential evolution,DE)算法。首先,考虑卫星资源失效概率、任务执行主从窗口构建了期望收益和松弛时间指标,将这两个指标作为优化目标构建了前摄式调度鲁棒模型;然后,针对该模型的多目标优化特性,在传统DE算法的基础上,重新设计了变异、交叉和选择算子,增加了外部存档更新策略,优化了Pareto解集评价指标,提出一种多目标离散差分进化(multi-objective discrete differential evolution,MDDE)算法,并给出了算法的实现步骤;最后,仿真结果表明,与NSGA-Ⅱ算法相比,MDDE在Pareto解集评价指标上提高了10.42%左右,在求解时间上降低了9.72%左右,为敏捷成像卫星前摄式调度提供了一定的方法支撑。

一种面向区域目标的敏捷成像卫星单轨调度方法

针对传统卫星调度方法难以满足应急观测强时效性的问题,提出一种针对敏捷成像卫星的调度方法。首先动态计算敏捷卫星观测摆角、幅宽和持续时间,再以平行条带分割区域目标,获得最小姿态调整时间;在此基础上,设计等步长搜索算法求解对区域目标的最佳观测点。构建了包含4颗敏捷成像卫星的STK仿真场景,仿真结果说明该方法在提高观测目标覆盖率的同时减少了获取影像的时间。

敏捷成像卫星多星密集任务调度方法

面向应急观测需求,对敏捷成像卫星多星密集点目标观测任务调度问题进行研究。针对敏捷成像卫星观测特点,综合考虑卫星可观测时间窗口、任务间卫星姿态调整时间、卫星最长连续工作时间、星上存储容量、卫星能量等约束,建立多星任务调度模型。提出了一种改进的蚁群优化(ACO)算法对调度模型进行求解。该算法借鉴了蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想,结合调度相关约束设计寻优策略和信息素更新策略。引入任务优先级、最早及最晚可观测时间等因素来控制转移概率。仿真结果验证了模型和算法的有效性。

基于改进蚁群算法的敏捷成像卫星任务调度方法

针对敏捷成像卫星观测任务调度问题,综合考虑卫星最长连续工作时间、任务间卫星姿态调整时间、能量、容量等约束建立了任务调度模型.考虑到密集任务间的相互影响,着重分析了任务间卫星姿态调整时间约束,并给出调姿时间求解方法.提出一种改进蚁群算法对问题进行求解,借鉴蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想设计寻优策略和信息素更新策略.并结合实际约束,引入最早、最晚可观测时间和任务优先级等因素来控制转移概率.实验算例验证了模型和算法的有效性.

敏捷成像卫星时间依赖型调度问题、模型与算法

针对敏捷成像卫星时间依赖型调度问题展开研究,将时间依赖调度与敏捷成像卫星调度相结合,在分析主要约束条件的基础上,建立了问题的数学模型.根据成像质量随成像时间动态变化的特点,设计了随时间动态变化的收益函数,并将轮盘赌思想和时间窗口裁剪概念引入到求解方法中,提出了一种启发式算法.实验数据显示,通过对时间依赖的考虑,更多的任务能够在最佳观测时刻点附近成像,同时也表明了模型的合理性以及算法的有效性.