[发明专利]考虑传感器侧摆的多成像卫星覆盖优化方法有效

专利信息
申请号: 201810010360.8 申请日: 2018-01-05
公开(公告)号: CN108460178B 公开(公告)日: 2022-06-10
发明(设计)人: 夏维;朱外明;胡笑旋;靳鹏;罗贺;马华伟;王国强 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G06F30/18 分类号: G06F30/18;G06F30/20
代理公司: 北京润平知识产权代理有限公司 11283 代理人: 肖冰滨;刘兵
地址: 230009 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 考虑 传感器 成像 卫星 覆盖 优化 方法
【说明书】:

发明公开了一种考虑传感器侧摆的多成像卫星覆盖优化方法,属于卫星通信技术领域。该方法包括两个阶段,将生成覆盖模式和选择覆盖模式相分离,使得该方法结构合理、层次清晰;该方法能够提供至少一个覆盖方案,使得成像卫星完成覆盖消耗的时间尽可能的少。该方法还通过计算覆盖方案的最优性参数来评价所选择的覆盖方案的质量。

技术领域

本发明涉及卫星通信技术领域,具体地涉及一种考虑传感器侧摆的多成像卫星覆盖优化方法。

背景技术

以马航MH370的搜索为例,2014年3月20日,澳大利亚声称在南印度洋发现疑似MH370残骸,位置为:纬度-43.58,经度90.57。为了搜索该点附近区域,可以把范围扩大为以该点为中心的一个正方形区域。

中国曾调用多颗成像卫星对MH370展开搜索,每颗成像卫星的成像区域是一个条带形区域。图1示出了一颗成像卫星的成像的条带形区域的示意图,如图1所示,通过控制成像卫星上的传感器(如相机)的开关机时间,或者控制传感器的左右偏转角度,传感器成像的条带形区域的位置既可以沿成像扫描方向变化也可以沿垂直于成像扫描方向的方向变化(即可侧摆)。

由于成像卫星成像需要消耗时间,在成像卫星资源充足的情况下,合理的安排各个成像卫星成像的条带形区域的位置,以使得多个成像卫星在将整个区域完全覆盖的前提下消耗的时间尽可能的少具有至关重要的意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种考虑传感器侧摆的多成像卫星覆盖优化方法,该方法通过调整成像卫星成像的条带形区域位置获得消耗的时间尽可能少的覆盖方案。

为了实现上述目的,本发明的实施方式提供了一种考虑传感器侧摆的多成像卫星覆盖优化方法,包括生成覆盖模式和选择覆盖模式,其中生成覆盖模式具体包括以下步骤:确定多个成像卫星的成像扫描方向;将欲覆盖的矩形区域划分成多个网格,以生成第一网格列表G;针对多个成像卫星中的每一个成像卫星:判断成像卫星的成像扫描方向是第一倾斜方向还是第二倾斜方向;在判断成像卫星的成像扫描方向为第一倾斜方向的情况下,以第一网格列表G中的任意网格的左下角顶点为基点,根据成像卫星的成像扫描方向将划分的多个网格重新排序,以生成第二网格列表LG,以第二网格列表LG中的任意网格的左下角顶点为基点,根据成像卫星覆盖的条带形区域的宽度和长度确定成像卫星的覆盖模式的四个顶点,以形成成像卫星的一个覆盖模式,以及遍历第二网格列表LG中的所有网格,以形成成像卫星的覆盖模式列表;在判断成像卫星的成像扫描方向为第二倾斜方向的情况下,以第一网格列表G中的任意网格的左上角顶点为基点,根据成像卫星的成像扫描方向将划分的多个网格重新排序,以生成第三网格列表LG,并以第三网格列表LG中的任意网格的左上角顶点为基点,根据成像卫星覆盖的条带形区域的宽度和长度确定成像卫星的覆盖模式的四个顶点,以形成成像卫星的一个覆盖模式,以及遍历第三网格列表LG中的所有网格,以形成成像卫星的覆盖模式列表;遍历多个成像卫星,以得到覆盖模式集合,该覆盖模式集合包括每个成像卫星的覆盖模式列表;选择覆盖模式具体包括以下步骤:针对多个成像卫星中的每一个成像卫星:设定时间下界的初始值,时间消耗的初始值,迭代次数的上限值,拉格朗日乘子序列的初始值,以及时间系数序列的初始值;根据成像卫星上携带的传感器的开机时间和关机时间,计算成像卫星执行覆盖模式所需要的时间;采用拉格朗日松弛技术建立成像卫星执行覆盖模式所需要的时间最小化的目标函数,以获得成像卫星执行覆盖模式消耗的时间目标值;计算成像卫星执行覆盖模式列表中的每一个覆盖模式消耗的时间目标值,并从覆盖模式列表中选择消耗的时间目标值最小的一个覆盖模式;遍历多个成像卫星,以选择每一个成像卫星的消耗的时间目标值最小的一个覆盖模式,以形成一个覆盖方案;修正覆盖方案,以获得修正后的覆盖方案;更新时间下界的初始值,时间消耗的初始值;根据更新后的时间下界的初始值和更新后的时间消耗的初始值计算修正后的覆盖方案的最优性参数的值;通过更新拉格朗日乘子的值来更新目标函数,基于更新的目标函数重新选择每一个成像卫星的消耗的时间目标值最小的一个覆盖模式,以形成一个覆盖方案,针对新形成的覆盖方案重新计算最优性参数的值;多次更新拉格朗日乘子的值,在拉格朗日乘子的值的更新次数达到迭代次数的上限值的情况下,从选择和重新选择的多个覆盖方案中选择最优性参数的值最小的覆盖方案,作为用于覆盖矩形区域的覆盖方案。

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