[发明专利]面向静态目标观测的空天异构对地观测资源协同调度方法

说明书

本发明公开了面向静态目标观测的空天异构对地观测资源协同调度方法，包括步骤：在任务分配阶段，制定任务分配方案分配给各子规划中心；在资源调度阶段，子规划中心根据资源能力和任务需求制定最优的资源观测方案对分配到的任务进行规划；未被规划的任务分配到虚拟子规划中心，采用基于动态邻域结构调整算法的模拟退火算法选择三种邻域结构，求解空天异构对地观测资源协同调度问题，子规划中心重新制定资源调度方案，生成最终的任务分配方案和资源观测方案。本发明引入动态邻域结构调整策略，通过历史的搜索结果适时改变算法的搜索方向，从而引导算法向最优解方向进行搜索，提升了算法的优化性能，并且能加快收敛速度。

技术领域

本发明属于遥感技术领域，尤其涉及面向静态目标观测的空天异构对地观测资源协同调度方法。

技术背景

随着对地观测卫星数量的增加，多星观测网络组网技术研究受到越来越多的关注，多星协同调度问题其中一个重要研究方向。与单颗卫星调度问题相比，多颗卫星的使用可以更充分地利用卫星的观测能力，但也增加了调度的复杂性，给卫星调度问题带来了更大的挑战。多无人机协同调度问题与多星协同调度问题相似，也是一个多资源、多约束的复杂组合优化问题，随着问题规模的增加，其解空间呈指数级增加，属于NP-Hard问题。

多卫星和多无人机的协同调度技术研究已经趋向成熟，然而近些年来对空天异构对地观测资源的协同调度技术研究相当不足。从目前的研究来看，大多数相关研究者主要集中在卫星遥感数据和无人机遥感数据的信息融合上，然而异构资源的遥感数据融合技术已经比较成熟并在相关领域有了丰富的运用，但是针对面向静态目标的空天异构对地观测资源协同组织模式和相应的协同调度技术研究不够充分。

发明内容

本发明公开了面向静态目标观测的空天异构对地观测资源协同调度方法，所述方法应用于多Agent分层协同调度框架，所述多Agent分层协同调度框架包括输入层、协同层、子规划中心层和观测资源层，所述子规划中心层包括多个卫星子规划中心、多个无人机子规划中心和一个虚拟子规划中心，所述方法包括以下步骤：

在任务分配阶段，制定任务分配方案分配给各个卫星子规划中心或无人机子规划中心；

在资源调度阶段，所述卫星子规划中心或无人机子规划中心根据资源能力和任务需求制定最优的资源观测方案对分配到的任务进行规划；

剩下未被规划的任务，将其分配到所述虚拟子规划中心，所述虚拟子规划中心采用基于动态邻域结构调整算法的模拟退火算法选择三种邻域结构，求解空天异构对地观测资源协同调度问题，所述卫星子规划中心或无人机子规划中心重新制定资源调度方案，生成最终的最优任务分配方案和资源观测方案。

进一步地，为了生成一个较好的初始解，根据资源能力优先级分配任务，优先将任务分配给卫星子规划中心，其次再将卫星子规划中心未规划的任务分配给无人机子规划中心。

进一步地，所述邻域结构包括随机选择算子、贪婪选择算子和概率选择算子。

进一步地，假设M_O是虚拟子规划中心的编号，M_i和M_j(M_i，M_j∈M)分别是从卫星子规划中心集合和无人机规划中心集合中随机选择的两个子规划中心的编号，Tasks_O、 Tasks_i和Tasks_j分别表示子规划中心M_O、M_i和M_j规划的任务集合；所述随机选择算子的步骤如下：

从子规划中心M_i的任务集合Tasks_i中随机选择sub_i个任务分配给虚拟子规划中心M_O，即加入到Tasks_O中；