[发明专利]一种用于解决面向成像卫星的时间依赖型调度问题的算法有效

专利信息
申请号: 201410298315.9 申请日: 2014-06-28
公开(公告)号: CN104063748B 公开(公告)日: 2017-12-15
发明(设计)人: 邢立宁;刘嵩;袁驵;贺仁杰;姚锋;杨振宇;刘晓路;王沛;张雪婷;义余江;李星;朱剑冰;郭坚;汪路元 申请(专利权)人: 中国人民解放军国防科学技术大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06Q10/04
代理公司: 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 代理人: 汤东凤
地址: 410073 湖南*** 国省代码: 湖南;43
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 解决 面向 成像 卫星 时间 依赖 调度 问题 算法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种用于解决面向成像卫星的时间依赖型调度问题的算法。

背景技术

成像卫星是一类用于从太空中获取地面遥感信息的对地观测卫星,可以根据用户需求实时、快速地获取有价值的地面数据,具有覆盖区域广、运行时间长、不受国界和空域限制等优势,已逐渐成为各领域获取地面信息的重要手段。随着“高分辨率对地观测系统”、“载人航天与探月工程”等国家重大专项的相继展开,用户对成像卫星的需求不再仅仅是“量”的增长,而是追求“质”的提升。这种需求的转变使得成像质量与成像时刻之间的这种时间依赖关系变得越来越明显,时间依赖问题日益突出,因此研究成像卫星时间依赖型调度问题更具有现实意义。

成像卫星时间依赖型调度问题与传统的成像卫星调度问题不同,后者被证明是NP-hard问题,而前者比后者更加复杂,求解更为困难。所以针对后者的调度算法无法直接应用于前者,必须探索新的求解算法。目前国内外关于成像卫星时间依赖型调度问题的研究很少,但时间依赖型TSP(Traveling Salesman Problem,简称TSP)问题和时间依赖型VRP(Vehicle Routing Problem)问题已经得到了很深入的研究。本发明在上述相关文献的基础上从成像卫星时间依赖型调度问题的描述入手建立了问题的数学模型,采用启发式算法对其进行优化求解,并通过具体的仿真实验验证了算法的有效性。

发明内容

本发明的目的是根据背景技术中存在的缺点和问题加以改进,提供一种能够提高成像质量,降低产生无用产品的可能性,且求解效果好的用于解决面向成像卫星的时间依赖型调度问题的算法。

本发明的技术方案是提供一种用于解决面向成像卫星的时间依赖型调度问题的算法,包括以下步骤:

步骤S101:设定输入要素:

采用三元组<SatelliteItme,StationItme,TaskItme>来描述;其中SatelliteItme,StationItme,TaskItme分别表示卫星信息,地面站信息和任务信息;

步骤S102:设定输出要素:

采用二元组<ObserveItme,TransmissionItem>来描述。其中ObserveItme,TransmissionItem分别表示观测调度方案属性和回传调度方案属性;

步骤S103:设定任务的优化目标是使得完成成像并数传的任务累积收益最大,并设定任务动态收益函数:

wj是目标j的最大观测收益,j∈J,J为观测任务集,t0、t5为目标j在卫星圈次能被观测的最早开始时刻和最晚开始时刻,每个观测时间窗口都被平均划分为5个时间段;

步骤S104:设定任务的求解算法的框架:

采用启发式方法构建算法框架,该算法框架由任务存取模块、预处理模块、观测活动确定模块、约束检查模块、回传活动确定模块、时间窗口维护模块和收益计算及方案生成模块构成;

所述任务存取模块,主要完成对卫星观测任务文件进行读取操作,并将任务信息转换成指定格式进行存储,为其它模块操作提供数据支持;

所述预处理模块,依据排序规则对任务进行排序,并按照任务队列次序依次将任务信息提交给观测活动确定模块;

所述观测活动确定模块,根据每个任务的可用观测时间窗口情况,选择任务的观测开始时刻,并提交给约束检查模块,再根据约束检查模块的反馈结果确定任务的观测开始时刻;

所述约束检查模块,根据任务的观测开始时刻计算卫星固存情况,判断任务观测开始时刻是否合理,并将检查结果提交给观测活动确定模块和回传活动确定模块;

所述回传活动确定模块,根据当前任务的可用回传时间窗口情况,确定该任务的回传开始时刻,并确保回传开始时刻必须在该任务观测结束时刻之后;

所述时间窗口维护模块,利用卫星的已用时间窗口对观测目标可用时间窗进行裁剪,更新观测目标可用时间窗口信息;

所述收益计算及方案生成模块,根据任务动态收益函数Fj(t)确定每个任务的动态收益,并计算当前方案的总收益,最终输出最优的观测调度方案和回传调度方案。

本发明还提供了一种用于解决面向成像卫星的时间依赖型调度问题的算法,所述方法包括以下步骤:

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