[发明专利]成像卫星资源调用配置方法

说明书

技术领域

本发明涉及航空航天成像卫星调度技术领域，尤其涉及一种成像卫星资源调用配置方法。

背景技术

近年来，我国航天技术发展迅猛，航天技术开始从国防军事领域迅速向民用航天领域扩展，我国拥有的卫星数目急剧增多，卫星的研制和生产开始步入批量化阶段。成像卫星调度问题包含的资源和任务众多，传统的求解方法是采用整体优化的思想，应用多星联合任务规划与调度技术进行求解。然而随着卫星数量的日益增多，这种传统的多星规划技术建立的模型求解复杂度呈指数增长，即使使用智能优化方法求解，在保证解的质量的条件下求解的效率也难以满足工程上的需求。加上不同观测资源使用模式和约束条件不尽相同，十分复杂，简单的联合调度不能达到理想中的协同效果。

分解优化的思想源于大系统的分解-协调，是将复杂问题分解为多级相对简单的子问题，这些子问题间虽然存在一定的耦合联系但是相对独立，只需要通过有限次反馈与调整实现相互作用，因此，采用分解优化的思想可以大大地简化原问题的求解难度。成像卫星调度问题包含任务的分配和调度等多个决策优化环节，可以视为一个复杂系统，因此可以考虑用分解优化的方法对问题进行求解。从成像卫星调度问题的研究历史来看，调度问题从单星到多星演化，单星调度问题的求解复杂度相对较低，相应的求解技术也比较成熟。再结合我国目前的卫星状态，不同卫星模式特征和使用约束不尽相同，且由不同部门分管，因此，考虑将多星调度问题通过任务的预分配分解为若干个单星调度子问题分别进行求解。即将成像卫星调度问题分解为任务分配子问题和单星调度子问题。在规划之前根据卫星能力和任务需求对任务进行预先分配，将任务分配给合适的卫星，每个卫星再调用与其能力相匹配的单星调度器进行求解。

此外，卫星资源是一种稀缺资源，无论是静态调度还是动态调度，都是在资源给定的情况下进行的，也就是在调度时每种资源的数量已经确定了。这就提出了卫星资源配置方式的问题。

因此，提供一种能够给出卫星如何进行调度的方案并提高卫星资源利用率的成像卫星资源调用配置方法是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够给出卫星如何进行调度的方案并提高卫星资源利用率的成像卫星资源调用配置方法。

为了实现上述目的，本发明提供一种成像卫星资源调用配置方法，该方法的具体步骤如下：

（1）根据成像卫星资源的不同和对任务分配问题特征的抽取，将任务分配问题分为容量过载问题、能量过载问题、能量和容量均过载问题、能量和容量均不过载问题中的一种；

（2）利用算法引擎进行求解，求解过程中根据问题算子知识库中记录的同一类型问题的历史求解算子的不同绩效，实现求解该问题的算子的快速选择，所述问题算子知识库是由（问题分类-算子设计规则-得分）三元组构成，记录每种算子设计在求解每类问题是的历史绩效，从而为今后新的具体问题的求解提供算子设计决策支持；

所述步骤（1）中，任务分配问题的分类具体方式为：

1）分析卫星资源信息和卫星任务信息，并根据卫星任务信息确定卫星对任务的可见时间窗，所述卫星资源信息包括载荷类型、载荷分辨率、观测角度信息、姿态机动能力、存储容量和能力供应，所述卫星任务信息包括需求时间信息、任务优先级、图像质量需求和图像类型需求；

2）基于步骤1）中的分析，对任务分配问题进行分类，依据分解优化的思想，任务分配问题的分类首先是从存储容量和能量方面根据卫星能力和任务需求的供需关系进行分类，然后，是从姿态机动角度将卫星分为敏捷卫星和非敏捷卫星，对于一个确定的卫星调度问题则是进一步的根据任务的分布情况将其分解为均匀分布和块状分布两类，其中，卫星能力只考虑载荷类型、分辨率、容量限制和能量的限制，对于成像卫星任务的需求主要体现在对图像类型和成像质量的需求，成像质量的需求体现为对执行该任务的分辨率和观测角度的需求，根据图像对数据量的需求和卫星容量和能量能力的匹配情况可以将任务分配问题分为能量过载、容量过载，能量和容量均不过载，能量和容量均过载四类。

优选地，所述步骤（2）中算法引擎为蚁群算法引擎，所述蚁群算法引擎构建方式如下：

A）构建问题域：

（a） 问题参数:

：观测任务集合； 

：目标数量；

：目标的优先级；

：目标需要的观测的数据类型包括：光学、红外、多光谱、SAR，数值代表相应类型成像的分辨率；

：卫星集合；

：卫星数量；