星地一体成像侦察任务规划组合求解方法

成像侦察任务流的航天资源任务规划问题是将有限的航天资源分配给需要侦察的不同目标,最大化满足任务需求.采取了星地一体任务规划思路进行问题建模与求解.提出星地一体虚拟资源聚合模型和算法,并在此基础上,给出了星地一体的虚拟资源冲突检测与消解方法,提出了星地一体任务规划模型的模型分解与组合求解方法,针对分解后的主问题模型给出了一种适应可变冲突约束的遗传算法;针对子问题模型给出了一种基于时间序列排序的任务调度方法,并对上述两种算法进行了设计与实现;最后,结合试验案例进行验证.     

基于模型分解的多机带时间窗口任务规划算法

针对多机带时间窗口任务规划问题,提出了基于模型分解的规划求解算法。通过引入基于逻辑的Benders分解方法,将经典Benders分解算法应用扩展至带离散时间窗口的混合线性整数规划模型,实现模型分解。采用工艺级商业软件MOSEK与GECODE分别求解主、子问题,同时给出Benders剪枝函数生成方法,以迭代方式收敛解空间获得可行解。实现算法并设计测试案例,实验结果验证了算法的有效性。     

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。     

SAR卫星成像任务规划的DHIP方法

合成孔径雷达(SAR)卫星的出现为获取地球空间信息提供了重要手段,本文研究的即是SAR卫星成像任务规划问题.首先描述了SAR成像卫星的一般工作流程,说明针对可见光卫星进行成像任务规划的方法不再适用于SAR成像卫星任务规划;然后归纳了影响SAR卫星成像的主要约束.在此基础上,提出了双层插入规划(DHIP)方法,该方法将待...     

基于有色Petri网的成像卫星任务规划建模

在深入分析成像卫星任务规划问题模型要素的基础上,以有色Petri网为理论工具,提出一种基于CPN(Coloured Petri Net)的成像卫星任务规划模型。该模型分为顶层模型、控制模型、目标成像任务规划模型和图像传输任务规划模型,具有良好的模块化和通用化特点。通过设计典型仿真实例,考察所建模型在无任务冲突情况下和在有任务冲突情况下的任务规划能力,验证了所建模型的有效性。所建模型可以为成像卫星任务规划方案的制定提供理论依据。     

基于统一资源编码的成像卫星联合任务规划算法框架

对于大量的卫星和地面站资源,随着观测任务与日俱增,如何高效安排对应的一体化成像数传活动成为提升卫星管控效能的关键.在综合考虑实际约束的基础上,建立数学模型详细描述成像卫星联合任务规划问题,通过采用统一资源编码的思想设计一种简单且易于理解的个体表示方法,并利用任务有效执行期的潜在冲突关系提出相互冲突任务集的概念以降低问题...     

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。     

基于GA的电子侦察卫星任务规划问题研究

电子侦察卫星是现代战争中获取电子情报的重要手段,在快速作战决策方面具有独特的作用.电子侦察卫星任务规划问题是一类重要的任务规划问题,涉及各种复杂的约束条件.首先通过对电子侦察卫星工作原理的分析提出了基本假设和预处理的基本方法,并建立了CSP模型,然后采用遗传算法(GA)对模型进行求解.算法针对电子侦察卫星任务规划的特点设计了符号型编码以及相应的OBC交叉算子及多点交换变异算子.最后采用所设计的遗传算法和简单贪婪算法分别对不同规模的问题进行了求解,实验结果表明算法有效地解决了针对固定目标的电子卫星侦察任务规划问题.     

基于蚁群算法的卫星地面站任务规划方法

卫星在运行过程中,与地面站之间存在许多可见窗口,只有在可见窗口之内,地面站才能直接对卫星进行观测和操作,因此,如何合理调度地面站资源,实现最大化利用星地可见窗口是一个重要的课题。本文定义卫星与地面站之间的可见窗口为任务集合,将蚁群算法应用于构造有效的任务调度序列,求解任务最大执行时间,即可利用的可见窗口时间最长。实验数据显示,蚁群算法有着优良的调度结果,同时其调度结果亦优于FCFS和贪婪算法。由此可以看出,该算法能有效求解卫星地面站任务调度问题。     

基于层级任务网络的卫星自主规划模型与算法

针对面向任务的卫星操作计划自动生成(即卫星的自主规划)问题，采用层级任务网络规划的任务分解思想，在分析卫星系统结构的基础上，建立了光学成像侦察卫星的规划模型，定义了2种常规任务的任务分解方法。根据模型的特点，开发了一个基于任务分解方法的导引式求解算法。通过一个实例进行了验证，结果表明模型和算法能有效解决卫星的自主规划问题。     

An Integrated Method for Planning and Scheduling to Minimize Tardiness

We combine mixed integer linear programming (MILP) and constraint programming (CP) to minimize tardiness in planning and scheduling. Tasks are allocated to facilities using MILP and scheduled using CP, and the two are linked via logic-based Benders decomposition. We consider two objectives: minimizing the number of late tasks, and minimizing total tardiness. Our main theoretical contribution is a relaxation of the cumulative scheduling subproblem, which is critical to performance. We obtain substantial computational speedups relative to the state of the art in both MILP and CP. We also obtain much better solutions for problems that cannot be solved to optimality.     

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.     

卫星全球普查任务调度系统的设计与实现

卫星全球普查任务是指利用星载遥感设备,周期性地对全球表面进行覆盖监测和数据采集。论文针对卫星全球普查任务需求的特点和卫星资源能力,建立了卫星全球普查任务调度系统。卫星全球普查任务调度系统主要包括想定管理模块、资源管理模块、场景管理模块、调度模块与仿真评估模块等功能模块,文中重点分析了系统核心的场景管理模块、调度模块与仿真评估模块的实现。     

基于分解优化的多星合成观测调度算法

某些卫星的侧摆性能较差, 必须进行合成观测以提高观测效率. 研究了多星联合对地观测中的任务合成观测调度问题. 提出了将原问题分解为任务分配与任务合成的分解优化思路. 任务分配为任务选择卫星资源及时间窗口; 任务合成则针对该分配方案,将分配到各卫星的任务按照轨道圈次分组, 分别进行最优合成. 采用蚁群优化算法(Ant colony optimization, ACO)求解任务分配问题, 通过自适应参数调整及信息素平滑策略, 实现全局搜索和快速收敛间的平衡.提出了基于动态规划的最优合成算法, 求解任务合成子问题,能够在多项式时间内求得最优合成方案. 依据分配方案的合成结果, 得到优化方案的特征信息, 反馈并引导蚁群优化算法对任务分配方案的搜索过程. 大规模测试算例验证了本文算法的效率.     

多维动态规划在对地观测卫星调度中的应用

对地观测卫星调度问题是指如何利用有限卫星资源,在时间、空间等多约束条件下提高对地观测任务执行效率,是一个多约束条件下的目标满足问题.多维动态规划是针对多维约束任务将有限资源进行合理分配、高效调度的有效方法.它以缩短任务完成时间为目标,通过先求解一系列子问题,再处理子问题间关系求得问题最终解,避免了计算的复杂性,又满足了时效性要求.针对卫星对地观测任务约束变量多的特点,将多维动态规划应用到对地观测卫星调度问题中,是解决该问题在时效性要求条件下的有效方法,其可行性通过想定任务在文章中得到证明.     

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.     

卫星任务调度系统的设计与实现

论文给出了一个卫星任务调度系统的总体结构及其功能,讨论了该系统实现过程中的任务描述、调度引擎、卫星时间窗口的仿真计算、调度结果的可视化展现等关键技术,归纳了系统的特点,并总结了今后系统的研究方向。     

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。     

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。     

提高软非周期任务响应性能的调度算法

实时环境中常常既包含硬周期任务,又包含软非周期任务,引入一种改进软非周期实时任务响应时间的算法.已有的解决混合任务调度问题的方法都是基于速率单调（Rate Monotonic）策略的,其中从周期任务“挪用时间”的算法被证明优于其他所有算法.但是,速率单调算法限制了处理器的使用率,从而使周期任务的可“挪用”时间受到限制.最后期限驱动（Deadline Driven）策略DD可使潜在的处理器利用率达到100%.新算法正是在周期任务的调度中适当加入了DD策略,从而使非周期任务的响应时间得以缩短.仿真实验的结果表明,这种算法的性能优于已有的所有算法,而由它所带来的额外开销却不算很高.