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.