大型星座混合模拟退火遗传算法测控任务规划

提出了一种基于拥挤度的混合模拟退火多层编码遗传算法,用于解决大型星座的测控任务规划问题。首先,建立了大型星座测控问题的约束满足模型,对任务规划过程中的各种约束条件和优化目标进行了形式化描述。第二,采用多层编码的方法建立测控方案与解空间的对应关系,并采用遗传算法的启发式方法进行全局搜索。第三,为了增加种群的多样性并加快收敛速度,在每代进化结束后对种群中最优的部分个体进行基于拥挤度的模拟退火。超180颗卫星,32个地面测控天线的真实大型星座测控任务规划试验表明,基于拥挤度的混合模拟退火遗传算法的任务完成率高达99%,归一化综合收益大于0.9,算法运行时间小于15 min,验证了该方法具备工程实用价值。

复杂真实约束条件下的多星测控资源调度

测控资源调度是卫星调度研究领域的关键问题之一,其在多星条件下面临着因约束信息来源不同、结构差异大、表达模糊而难以建立统一的约束模型,以及求调度问题的最优解是NP-hard的且不易得到较优解的问题。为此,首先将多星测控问题表达为组合优化模型,再将复杂的约束信息归纳为一套约束,最后提出了一种双层并行约束匹配算法求解问题。与用户现有算法对比,所提算法的周期测控调度成功率提升了9%左右,且可以处理更多约束信息类型。

中低轨道卫星多星测控存在的问题及其改进措施

在分析了中低轨道卫星的测控特点与难点的基础上,讨论了地面S频段测控网多星测控存在的问题,并提出了采用高效动态的测控资源调度方法、建立完善的服务等级体系、完善远程监控体系、简化USB测控站面向任务的实时处理过程、增配多星同时测控的S频段测控设备、充分利用USB活动站、租用(或建设)高纬度测控站等改进措施,以提高多星测控能力,适应"在轨卫星数量多、卫星相继过境时间间隔短、多星同时过境"的多星测控需求。

基于深度神经网络的多星测控调度方法

卫星规模的急剧扩大给传统多星测控调度方法带来了巨大挑战。传统调度方法面临调度时间长、任务满足度低等问题,难以适应大规模卫星调度。为此,引入了支持大数据和并行计算且具有自主学习特性的深度神经网络(DNN)算法,提出了一种基于DNN的多星测控资源调度方法。根据多星测控资源调度的特点以及DNN算法的要求,对调度过程中影响调度结果的相关实体和约束等信息进行特性分析,选择对调度结果有较大影响的属性或约束,离散化处理后作为DNN的特征值。在此基础之上通过预处理将测控任务与测控资源间的全匹配缩减为有效匹配,减小求解空间,降低DNN的特征维度以及训练难度。然后基于抽取的特征值及调度特性构建DNN模型,并通过大量历史调度数据完成对该DNN模型的训练。最后经试验表明,DNN调度方法的任务满足度达到99%,且通过特征降维后,算法的运行时间缩减了83%,验证了算法的可行性和高效性。

多星测控调度问题的禁忌遗传算法研究

对多星测控调度问题进行了研究,建立了测控调度模型。根据卫星测控需求及其调度特点,建立了可能任务模型,设计了一种各类型需求通用的编码方式,并在此基础上设计实现了一种禁忌遗传算法。完成了包括遗传算子设计、邻域设计、禁忌移动算子设计、算法流程等一系列关键技术的设计实现。并通过仿真验证了该算法的有效性。

多星测控调度问题综述

多星测控调度问题是指对多颗卫星和地面站之间的测控任务进行调度，是一类高约束、高计算复杂度的任务资源分配问题。本文对国内外相关领域研究情况进行了探讨，从问题的模型描述、解决算法以及最终方案优化等方面，对多星测控调度问题的研究情况进行了分析和总结。在此基础上指出多星测控调度问题的发展趋势。

一种求解多星测控调度问题的启发式算法

一种基于优先级排序的启发式调度算法,首先构造问题的数学模型,对各种类型的卫星及航天器测控需求进行描述。再针对各影响因素分别定义优先级并根据工程实际确定权重,将各优先级加权得到需求的综合优先级。以综合优先级为排序标准,采用优先度最高的需求最先占用的策略,最后将以被占用的需求作为进一步调度的约束完成算法。

基于本体的多星测控调度问题模型研究

针对多星测控调度问题中存在的模型众多、交互困难的不足,引入本体工具分析了多星测控调度问题中各种对象及对象之间的关系,给出了多星测控调度问题中概念本体的构建方法,建立了多星测控调度问题模型框架,为准确表述领域知识、实现模型及数据的重用和交互打下基础。最后利用示例描述说明了模型框架的兼容性。

一种多星测控下行多址干扰分析方法

针对一箭多星发射过程中的多星测控问题,提出了一种适用于多星星地测控链路的下行码分多址干扰分析方法,构建了星箭联合体电磁仿真简化模型,并采用电磁仿真预测与多星干扰强度分析相结合的方法,评估受干扰信号的干信比上限,检验系统的兼容性。以构型为串联结构形式一箭双星发射的某中高度轨道双星为例,根据其主动段双星所处的构型布局和使用时机的复杂约束,分析评估单站同时接收双星下行码分多址扩频测控信号的多址干扰强度,并进行了双星主动段的在轨飞行试验。结果表明:该方法可有效分析多址干扰强度,满足工程实际应用需求。电磁仿真预测与多星干扰强度分析相结合的方法,为检验星地系统参数的兼容性,以及星箭飞行控制过程中地面站的使用策略提供了有效的支撑,可为类似的多目标工程应用提供参考。

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。

多星测控中波达方向估计传播因子虚拟ESPRIT算法

针对多星测控中涉及的阵列天线信号波达方向估计问题,给出了一种新的基于传播因子的二维波达方向估计(2D-DOA)算法——传播因子虚拟ESPRIT算法(PMV-ESPRIT)。传统的虚拟ESPRIT算法需要对互相关矩阵进行特征值分解(EVD)或对数据接收矩阵进行奇异值分解(SVD),因此其运算量较大。而新算法基于传播因子方向向量分割的线性运算对传统算法做了进一步改进,其运算量明显降低,且具有更高的信号波达方向测向精度。仿真实验结果表明了PMV-ESPRIT算法的有效性和可行性。

多星测控调度问题需求分析及任务描述方法研究

以多星测控调度为背景,研究和分析了测控需求和测控任务的描述方法,建立了相应的数学模型,针对测控需求,提出了基于XML的测控需求文件的标准化格式。通过描述实例证明了提出的方法能够用于描述测控需求及测控任务,便于交互。

基于正交设计的多星测控调度协同进化代表个体选择

针对多星测控资源调度问题,设计了和问题特征结合的合作型协同进化调度算法,给出了算法的编码、操作算子和流程,鉴于调度算法采用传统的代表个体最优选择和随机选择将导致求解效果不稳定,提出一种子种群代表个体选择方法及对应的个体适应度计算方法.综合考虑代表个体的协同性和计算开销,借鉴正交设计的思想,依据贪婪性强弱从每个子种群选择三个代表个体,并利用正交表进行个体适应度计算.最后通过一个实例,验证了该方法的有效性.

基于数字多波束天线的多星测控系统

针对多星测控存在的问题和技术解决途径,提出采用数字波束形成技术实现单站多星测控的方案,简要说明了系统的体系结构和工作原理,指出了系统特点和技术难点.基于数字多波束天线的多星测控系统具有良好的技术基础和应用前景.

编队飞行卫星群的测控方法探讨

针对编队飞行卫星群的特点,提出依靠地面测控站和主参考星间的测控(TT&C)链路实现多星同时测控,对星载自主外测和星间通信两大重点技术进行了一定的探讨.

一类适用于多星测控调度问题的模型及求解算法

多星测控调度是一个复杂的NP—hard问题，其模型和算法的研究一直是求解的关键和难点。本文从组合优化角度对问题进行描述，建立了多星测控调度问题的数学模型，并利用启发式调度算法予以求解。最后，将算法应用于一个6站10星的调度问题，进行了数值仿真研究。仿真表明，算法能在较短时间内求得任务支持率高且资源使用相对均衡的解，具有较好的寻优能力。

基于多活性代理的多星测控调度方法

多星测控调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题,其中多星测控任务调度的建模和求解算法是关键。在多活性代理理论的基础上,引入任务调度活性度概念及多活性代理活性保持的协调协商机制,建立基于活性度的多星测控调度模型,并给出一种多活性代理协调协商遗传算法。最后给出实验示例对所提出的算法进行仿真验证。仿真实验表明,所提出的基于多活性代理协商协调的模型及算法能够更好地解决多星测控任务调度问题。

多星测控系统资源配置效能评价指标体系研究

对资源配置效能进行评价,是多星测控过程中对航天器提供测控支持的一个重要环节。综合考虑卫星用户、地面站资源拥有方和测控中心控制方等三方观点,可以提出主要评价指标,建立主要多星测控系统资源配置效能评价指标体系,并利用层次分析法(AHP)对诸多影响因素进行初步定性、定量分析,划分层次结构图,给出相关数学模型,同时通过实例分析对模型和算法进行验证。

基于电推系统的GEO卫星转移轨道段可测控性优化设计

基于电推系统的地球同步轨道(GEO)卫星需要利用霍尔推进器使其从地球同步转移轨道(GTO)推到GEO轨道,整个变轨时间段长达数月。在整个变轨过程中卫星具有姿态无法保持对地的特点,该特点将会减少卫星可测控时长。针对变轨段卫星姿态不确定减少可测控时长的问题,提出了一种在已有的轨道和姿态条件下,使用梯度下降算法寻找测控天线最优布局的方法,目的是使卫星获得最长的总可测控覆盖时长以及对中继星最长的可测控时长。结果显示通过改动天线布局可以显著地提升对地以及对中继星可测控覆盖时长,同时也能提升转移轨道关键时段对中继星可测控覆盖时长。与为天线增加转台与控制系统这类传统方法相比,该方法可以在不增加成本和质量的前提下,在一定程度上改善了电推卫星的可见性时长,对全电推卫星测控有指导意义。

基于局部路径重连的多星测控调度遗传交叉算子

为提高多星测控调度问题简单遗传算法的搜索精度,设计一种基于局部分层路径搜索的交叉算子(local layering path-relinking crossover operator,LLPRCO)。分析多星测控调度问题的遗传算法编码特点,得出解空间的复杂性和基因间较弱的相关性。借鉴路径重连的思想,利用构成初始解和引导解要素的差异性,构建从初始解出发的分层搜索邻域,将邻域中满足模型约束的解作为交叉的结果,并创建2个仿真场景进行验证。仿真结果表明,该交叉算子与具备一定随机特性的交叉算子混合使用能明显提高遗传算法对问题的求解性能。