敏捷衛(wèi)星同軌多條帶拼幅成像模式研究

余婧喜進軍于龍江蔣方華

（1北京空間飛行器總體設(shè)計部，北京 100094）（2清華大學(xué)航天航空學(xué)院，北京 100084）

敏捷衛(wèi)星同軌多條帶拼幅成像模式研究

余婧1喜進軍2于龍江1蔣方華2

（1北京空間飛行器總體設(shè)計部，北京 100094）（2清華大學(xué)航天航空學(xué)院，北京 100084）

針對長寬均明顯大于相機幅寬的區(qū)域目標的成像觀測，文章建立了敏捷衛(wèi)星同軌多條帶拼幅成像工作模式。對區(qū)域目標的劃分，用相機視場角隨衛(wèi)星姿態(tài)機動掃描將區(qū)域分割成多個條帶，使得劃分的條帶能夠完全覆蓋目標區(qū)域，并保證相鄰條帶之間足夠的重疊寬度。對區(qū)域劃分后得到的條帶，分析了可行的觀測序列，建立了成像起始時刻優(yōu)化模型，采用序列二次規(guī)劃方法對該模型進行求解。

敏捷衛(wèi)星；同軌拼幅；區(qū)域劃分；任務(wù)規(guī)劃；序列二次規(guī)劃

1 引言

敏捷衛(wèi)星是指能夠在短時間內(nèi)實現(xiàn)大角度快速機動的衛(wèi)星，利用其快速姿態(tài)機動能力，能夠迅速改變星上相機對地指向，實現(xiàn)對地面目標的高效、靈活的觀測，敏捷是其最形象的表述。鑒于成像的靈活性與高效性，敏捷衛(wèi)星已成為當今遙感衛(wèi)星的重要發(fā)展方向，世界不少國家已成功發(fā)射或正在研究敏捷衛(wèi)星。比較典型的有美國的艾科諾斯（Ikonos）系列、世界觀測衛(wèi)星（Worldview）系列，法國的昴宿星（Pleiades）系列等，國內(nèi)目前已開展相關(guān)研究工作。

敏捷衛(wèi)星可沿三軸進行轉(zhuǎn)動，具有快速調(diào)姿能力，基于其優(yōu)異的姿態(tài)機動性能，敏捷衛(wèi)星可以實現(xiàn)多種新型的成像工作模式，如同軌多點目標成像、同軌多條帶拼幅成像、同軌多角度成像等。其中同軌多條帶拼幅成像是指衛(wèi)星通過快速姿態(tài)機動來調(diào)整相機指向，對區(qū)域目標連續(xù)進行多次掃描成像以實現(xiàn)對區(qū)域的完全覆蓋。對于寬度與長度明顯大于相機成像幅寬的區(qū)域目標，常規(guī)衛(wèi)星星上相機一次掃描不能完成對區(qū)域目標的完全覆蓋成像，因此需要將區(qū)域目標分解為多個可觀測的條帶，并利用敏捷衛(wèi)星的強機動能力，實現(xiàn)對一較大區(qū)域的快速成像。

國內(nèi)外均針對這種拼幅成像工作模式進行了大量的研究。對于區(qū)域目標的成像觀測問題，一般將其分解為區(qū)域目標劃分與同軌拼幅成像任務(wù)規(guī)劃兩個子問題。

針對區(qū)域目標的劃分，Lemaitre［1］將不規(guī)則的多邊形區(qū)域目標分割成了相互平行的矩形長條帶，分解時需確定條帶的方向與偏移量，對于不同的條帶，其寬度是相等的，但長度是不固定的。

文獻［2］對Lemaitre的區(qū)域分割方法進行了改進，考慮衛(wèi)星可觀測范圍的限制，采用了一種有重疊的分割方法，縮短相鄰條帶之間的距離。國防科技大學(xué)相關(guān)學(xué)者［3］提出了區(qū)域目標動態(tài)分解方法，采用了衛(wèi)星在不同側(cè)擺角下對區(qū)域的覆蓋范圍作為分解的依據(jù)。楊劍［4］針對多星區(qū)域目標成像調(diào)度問題，提出了帶時間標記的成像條帶模型，設(shè)計了約束可滿足的區(qū)域目標分解方法。向仍湘［5］考慮了敏捷衛(wèi)星對地觀測的特點，將楊劍提出的帶時間標記的成像條帶模型方法進行改進，使之適用于敏捷衛(wèi)星成像情形下區(qū)域目標的分解。

關(guān)于敏捷衛(wèi)星成像任務(wù)規(guī)劃模型的建立與求解，文獻［6-8］以Pleiades衛(wèi)星為例，建立了軌道選擇與成像任務(wù)優(yōu)化模型，采用多種方法（貪婪算法、動態(tài)規(guī)劃算法、約束規(guī)劃算法、局部搜索算法［6-7］與禁忌搜索算法［8］）進行求解并比較了各種算法的優(yōu)劣。此外，有文獻采用排列搜索與約束傳播結(jié)合算法［9］和遺傳與模擬退火混合算法［10］對該問題進行了求解。

本文詳細地探討了敏捷衛(wèi)星同軌多條帶拼幅成像工作模式中的區(qū)域劃分、觀測序列確定以及成像起始時刻求解等問題。用相機視場角隨衛(wèi)星姿態(tài)機動掃描對區(qū)域目標進行了劃分，使得劃分的條帶能夠完全覆蓋目標區(qū)域，且相鄰條帶之間具有足夠的重疊寬度，然后建立優(yōu)化模型分析多條帶的觀測序列，選擇最優(yōu)的觀測序列。通過仿真算例表明，所設(shè)計的同軌多條帶拼幅成像工作模式是有效的。

2 同軌多條帶拼幅成像模式

同軌多條帶拼幅成像工作模式是指衛(wèi)星通過快速姿態(tài)機動來調(diào)整相機指向，對區(qū)域目標連續(xù)進行多次同向掃描成像以實現(xiàn)對區(qū)域的完全覆蓋。這里的區(qū)域目標是寬度與長度均明顯大于星下點攝影時幅寬的目標。其工作原理如圖1所示，圖中MS表示衛(wèi)星開始本次成像任務(wù)時對應(yīng)的星下點，ME表示衛(wèi)星結(jié)束本次成像任務(wù)時對應(yīng)的星下點，Bs_i表示第i個條帶（i=1，2，…，n；區(qū)域目標用n個條帶拼接完成，圖1中n取4）相機開始成像時對應(yīng)的星下點，Cs_i表示第i個條帶相機結(jié)束成像時對應(yīng)的星下點，Ai表示第i個條帶成像準備時刻相機光軸指向的地面點，Bi表示第i個條帶成像開始時刻相機光軸指向的地面點，Ci表示第i個條帶成像結(jié)束時刻相機光軸指向的地面點。

圖1 同軌多條帶拼幅成像工作模式原理示意圖Fig.1 Sketch of one-orbit multi-stripes splicing imaging picture

該模式旨在實現(xiàn)對一較大區(qū)域的快速成像，每次掃描時滾動角與俯仰角在掃描過程中不發(fā)生變化，偏航角需要進行修正，實現(xiàn)像移補償，掃描方向為沿跡正向，要求衛(wèi)星對一個條帶掃描結(jié)束后，進行俯仰反向機動，并側(cè)擺一定的角度，使衛(wèi)星指向平移約一個幅寬的距離，同時需要保證相鄰兩個條帶之間有一定的重疊寬度，以便于后期的圖像處理。

同軌多條帶拼幅成像工作模式的設(shè)計，需要解決區(qū)域目標如何劃分成可觀測的條帶目標、條帶觀測序列的確定以及每個條帶觀測起始時刻的求解等問題。

3 區(qū)域條帶劃分算法

對于區(qū)域目標，其寬度與長度明顯大于相機幅寬，衛(wèi)星一次推掃不可能完成對區(qū)域目標的完全掃描成像，需要將其拆分成多個條帶進行掃描。對于區(qū)域目標條帶的劃分，可以基于相機星下點攝影幅寬，也可以基于相機視場角，本文采用基于相機視場角的方法。

星下點軌跡與區(qū)域的位置關(guān)系，有兩種可能情形（見圖2）:①星下點軌跡與區(qū)域無交點或僅有一個交點，②星下點軌跡與區(qū)域有兩個交點。對于后一種情形，星下點軌跡把區(qū)域分為左右兩側(cè)，對于每一側(cè)的區(qū)域，其區(qū)域條帶劃分算法可以按照星下點軌跡與區(qū)域無交點或者僅有一個交點的情形處理。下文先介紹星下點軌跡不經(jīng)過區(qū)域情形下的區(qū)域條帶劃分算法。

圖2 星下點軌跡與區(qū)域的位置關(guān)系Fig.2 Position relationship between sub-track and area target

假設(shè)相機視場角為θFOV，相鄰條帶重疊區(qū)域?qū)挾葹閐overlap，衛(wèi)星對區(qū)域可見開始時刻為ts，可見結(jié)束時刻為te，持續(xù)可見時間Δt=te—ts，將Δt五等分，計算用到的3個時刻為和定義（λ，φ）為某點的經(jīng)緯度坐標，其中λ表示經(jīng)度，φ表示緯度。我們?nèi)∨c對應(yīng)的星下點（λ1，φ1），（λ2，φ2）來確定星下點軌跡方程:

式中:（x，y）表示星下點軌跡的經(jīng)度和緯度。通過星下點軌跡方程，可以判斷星下點軌跡與區(qū)域是否相交，并采取相應(yīng)的區(qū)域劃分方法。

下面對所提到的一些概念進行定義和明確。

（1）視場角θFOV:遙感器的實際視場角，由遙感器高度、焦距和探測器尺寸決定。

（2）視場角θFOV_new:考慮相鄰條帶之間的重疊doverlap后的虛擬視場角，小于遙感器的實際視場角。

（3）條帶邊界、條帶頂點、起始結(jié)束掃描點如圖3（a）所示。條帶邊界，遙感器視場角θFOV對應(yīng)的條帶沿星下點軌跡方向的兩條邊界；條帶頂點，過每個條帶的最下與最上端點作兩個邊界的垂線，總共產(chǎn)生4個交點，這4個交點也即該條帶的4個頂點，即圖中的Vi_j（i表示第i個條帶，i=1，2，…，n；j表示條帶的第j個頂點，j=1，2，3，4；區(qū)域目標用n個條帶拼接完成）。起始結(jié)束掃描點:條帶的起始掃描點是最下兩個頂點的中點（星下點軌跡由下往上），或最上兩個頂點的中點（星下點軌跡由上往下）；相應(yīng)的，另一側(cè)條帶兩個頂點的中點即為相應(yīng)的結(jié)束掃描點；在圖3（a）中分別用Mi_up和Mi_down表示。

圖3 條帶和成像區(qū)域相關(guān)概念示意圖Fig.3 Sketch of concepts about strip and area target

（4）區(qū)域頂點:如圖3（b）所示，①②③④⑤⑥為區(qū)域頂點。區(qū)域頂點矩陣可表示為P=［（λ1，φ1）（λ2，φ2）……（λ6，φ6）］。

圖4給出區(qū)域的多條帶劃分的示意圖，圖中的區(qū)域目標由5塊條帶拼接而成。條帶之間的重疊寬度為:doverlap；A0，A1，A2，A3，A4分別為條帶1，2，3，4，5的靠近星下點軌跡一側(cè)的條帶邊界；A5為條帶5的遠離星下點軌跡一側(cè)的條帶邊界。

圖4 區(qū)域目標的多條帶劃分Fig.4 Multi-stripes partition of area target

3.1 計算劃分視場角

考慮相鄰條帶重疊區(qū)域?qū)挾葹閐overlap，不能用視場角θFOV直接進行劃分，而需要用較小的視場角θFOV_new進行劃分，來保證相鄰條帶之間的重疊。

式中:a為軌道半長軸，Re為地球平均赤道半徑?？紤]相鄰條帶拼接時，需要保留一定的重疊區(qū)域，設(shè)為doverlap，則θFOV對應(yīng)的幅寬為

如圖4和圖5所示，對于劃分得到的一個條帶來說，條帶之間需要重疊doverlap，θFOV_new為

圖5 地心角計算示意圖Fig.5 Sketch of geocentric angle calculation

3.2 確定條帶數(shù)量

根據(jù)可見的中間時刻tmid和滾動角計算方法，可得到此時刻衛(wèi)星對區(qū)域所有頂點的滾動角，用滾動角最大值與最小值之差Δφ及視場角θFOV_new可確定條帶數(shù)量n。

對n0向上取整，即可得到條帶數(shù)量n。

以上的區(qū)域劃分算法是基于星下點攝影時的幅寬進行劃分的，在衛(wèi)星機動成像時，幅寬較星下點成像會增加，造成相鄰條帶重疊寬度超過設(shè)定的寬度，但差異不會很大，且重疊區(qū)域較多更便于后期的圖像拼接。

3.3 求解條帶邊界與區(qū)域邊界的交點

設(shè)區(qū)域頂點矩陣為P，Pj1表示第j個頂點的經(jīng)度，Pj2表示第j個頂點的緯度，調(diào)整區(qū)域頂點矩陣P中各點的順序，使得P中的第一個點為離星下點最近的點。顯然第一個條帶靠近星下點軌跡一邊的邊界方程為y—P12=k（x—P11），該方程與區(qū)域的交點即（P11，P12）。而其他的條帶邊界方程需由該邊界方程向左或向右平移得到，條帶邊界與區(qū)域邊界的交點通過聯(lián)立條帶邊界方程與區(qū)域邊界方程求解得到。

對于第i個條帶來說，靠近星下點軌跡的邊界方程可以由第i—1個條帶靠近星下點軌跡的邊界來獲得，下面給出第i個條帶靠近星下點軌跡的邊界方程的求解方法。

考慮區(qū)域位于星下點軌跡的一側(cè)，其滾動角或全為正，或全為負。

對于全為正的情形，衛(wèi)星對第i個條帶靠近星下點軌跡的邊界的滾動角為

式中:φmin為第一個條帶（最靠近星下點軌跡的條帶）靠近星下點軌跡邊界，即圖4中的A0對應(yīng)的滾動角。

對于滾動角全為負的情形，φ為—|φ|，此時第一個條帶（最靠近星下點軌跡的條帶）靠近星下點軌跡邊界對應(yīng)的滾動角φ絕對值最小，但為負值，所以為φmax，此時衛(wèi)星對第i個條帶靠近星下點軌跡的邊界的滾動角為

3.4 求解條帶4個頂點與起始結(jié)束掃描點

比較各個條帶邊界與區(qū)域邊界的交點、以及區(qū)域各頂點的位置關(guān)系，確定每個條帶的最下與最上端。為求解條帶的4個頂點，還需求解每個條帶考慮了重疊寬度后的邊界方程。

對于第i個條帶，滾動角全為正的情形，衛(wèi)星對其靠近星下點軌跡的邊界的滾動角為

衛(wèi)星對其遠離星下點軌跡的邊界的滾動角為

對于滾動角全為負的情形，衛(wèi)星對其靠近星下點軌跡的邊界的滾動角為

衛(wèi)星對其遠離星下點軌跡的邊界的滾動角為

根據(jù)時刻t1及φnear_i可以計算得到衛(wèi)星指向的地面點（λ1，φ1），根據(jù)時刻t2及φnear_i可以計算得到衛(wèi)星指向的地面點（λ2，φ2），由（λ1，φ1）與（λ2，φ2）可確定第i個條帶靠近星下點軌跡的邊界方程fnear_i。根據(jù)時刻t1及φfar_i可以計算得到衛(wèi)星指向的地面點（λ3，φ3），根據(jù)時刻t2及φfar_i可以計算得到衛(wèi)星指向的地面點（λ4，φ4），由（λ3，φ3）與（λ4，φ4）可確定第i個條帶遠離星下點軌跡的邊界方程ffar_i。由條帶邊界方程fnear_i與ffar_i，以及條帶的最下與最上端即可確定四個頂點及起始結(jié)束掃描點。

3.5 區(qū)域與星下點軌跡有兩個交點的情形

對于區(qū)域與星下點軌跡有兩個交點的情形，區(qū)域被星下點軌跡分為左右兩側(cè)，對于每一側(cè)分別按照按3.1～3.4節(jié)介紹的方法求解即可。

4 同軌拼幅任務(wù)規(guī)劃模型

4.1 觀測序列

對于區(qū)域劃分得到的多個條帶，衛(wèi)星對其進行觀測，需要確定條帶的觀測序列與每個條帶的觀測時間。對于處在星下點軌跡同一側(cè)的條帶，其觀測順序要么是從距離星下點軌跡開始由近及遠觀測，要么是從距離星下點軌跡由遠及近觀測。所以，對于星下點軌跡不過區(qū)域的情形，其可能的觀測序列有2種，見圖6；對于星下點軌跡穿過區(qū)域的情形，其可能的觀測順序有8種，見圖7。

圖6 同軌多條帶拼幅成像可能的觀測順序（星下點軌跡不過區(qū)域情形）Fig.6 Possible observation sequences when the sub-track is not through area

對于每一種觀測序列，需要建立優(yōu)化模型來求解每個條帶的觀測起始時刻，使得衛(wèi)星在整個成像過程中的側(cè)擺角累計和最小。這里的側(cè)擺角指的是衛(wèi)星滾動、俯仰后相對星下點總的機動角度。再比較所有觀測序列的優(yōu)化指標函數(shù)值，從中選擇較優(yōu)的觀測序列。

圖7 同軌多條帶拼幅成像可能的觀測順序（星下點軌跡穿過區(qū)域情形）Fig.7 Possible observation sequences when the sub-track is through area

4.2 起始成像時刻優(yōu)化模型

顯然，每個條帶成像起始時刻的求解問題是一個典型的具有約束的非線性規(guī)劃問題，即在滿足一定約束的條件下，尋找最優(yōu)的成像起始時刻，使得整個成像過程中衛(wèi)星的側(cè)擺角累計和最小。下式為非線性規(guī)劃問題的通用數(shù)學(xué)表達式。

式中:f（χ）為以χ為自變量的指標函數(shù)，c（χ）為非線性不等式約束，ceq（χ）為非線性等式約束，A與b為線性不等式約束的左端矩陣和右端值；Aeq與beq為線性等式約束的左端矩陣和右端值，lb與ub為自變量χ取值允許的下界和上界。

4.2.1 優(yōu)化指標

由于單條帶成像過程中衛(wèi)星的滾動角與俯仰角保持不變，可以所有條帶成像的起始側(cè)擺角的平方和最小為優(yōu)化指標。

4.2.2 優(yōu)化變量

選取每個條帶的起始成像時刻作為被優(yōu)化量，變量的維數(shù)與條帶的數(shù)目一致。這里，記變量為χ。

4.2.3 變量約束

利用STK軟件中的Access Tool工具，可以獲得對各個條帶目標的可見時間段，假設(shè)第i個條帶的可見開始時刻為 （ts）i，可見結(jié)束時刻為（te）i。從而變量的下界為可見開始時刻，變量的上界為可見結(jié)束時刻。可見開始時刻的數(shù)學(xué)表達式為

式中:i為條帶序號；n為條帶數(shù)目。

4.2.4 線性約束

假設(shè)成像任務(wù)間機動時間的最小值為10 s，即上一次成像結(jié)束與相鄰的下一次成像開始之間的時間間隔大于10 s。

4.2.5 非線性約束

這里的非線性約束主要有:①成像準備時刻—成像開始時刻≤0；②可見開始時刻—成像開始時刻≤0，這個約束其實與變量的下界約束是一致的；③成像結(jié)束時刻—可見結(jié)束時刻≤0。這里的成像準備時刻是指衛(wèi)星上一次成像任務(wù)結(jié)束后，并機動到下一次成像起始姿態(tài)所對應(yīng)的時刻。

4.2.6 初值選取

由于變量維數(shù)與條帶數(shù)目一致，對于每個條帶來說，可以選取可見開始時刻與可見結(jié)束時刻之間的中間時刻作為優(yōu)化求解的初值。

4.2.7 優(yōu)化指標函數(shù)求解

對于每一個條帶來說，需要求解的成像數(shù)據(jù)有:成像準備時刻、成像開始時刻、起始經(jīng)度、起始緯度、起始滾動角、起始俯仰角、起始偏航角、起始側(cè)擺角；成像結(jié)束時刻、結(jié)束經(jīng)度、結(jié)束緯度、結(jié)束滾動角、結(jié)束俯仰角、結(jié)束偏航角、結(jié)束側(cè)擺角。在已知第i—1個條帶的信息后，需要計算得到第i個條帶的信息。

對于區(qū)域劃分后的條帶，已知第i個條帶的起始點經(jīng)緯度與條帶長度，起始時刻為待優(yōu)化量，其他信息與優(yōu)化指標函數(shù)的求解流程如下:

（1）根據(jù)起始時刻、起始點經(jīng)緯度及條帶長度計算結(jié)束時刻、結(jié)束點經(jīng)緯度；

（2）計算衛(wèi)星對起始點的滾動角、俯仰角與偏航角，由滾動角與俯仰角計算起始側(cè)擺角；

（3）計算衛(wèi)星對結(jié)束點的滾動角、俯仰角與偏航角，由滾動角與俯仰角計算結(jié)束側(cè)擺角；

（4）由第i—1條帶結(jié)束點的姿態(tài)角與第i個條帶起始點的姿態(tài)角計算條帶之間的衛(wèi)星機動角度。

定義衛(wèi)星軌道坐標系So（o，x，y，z）:坐標原點o，衛(wèi)星在軌時質(zhì)心的位置；坐標z軸，從衛(wèi)星質(zhì)心指向地心；坐標x軸，在軌道平面內(nèi)垂直于z軸指向前（與速度方向夾角小于90°）；坐標y軸，由右手螺旋定則確定。此坐標系隨衛(wèi)星運動而動，具有軌道角速度ωn。定義衛(wèi)星姿態(tài)坐標系Sa（o，x1，y1，z1）:坐標原點o，衛(wèi)星質(zhì)心；坐標系三軸指向，三軸指向由衛(wèi)星軌道坐標系分別繞x軸、y軸和z軸轉(zhuǎn)動順序（1-2-3 Euler角轉(zhuǎn)序）形成，轉(zhuǎn)動角度分別為衛(wèi)星在三軸上的姿態(tài)偏差補償。在此設(shè)定滾動角為φ，俯仰角為θ，偏航角為φ。

衛(wèi)星對第i—1個條帶成像時，由姿態(tài)系到軌道系的轉(zhuǎn)換矩陣為

衛(wèi)星對第i個條帶成像時，由軌道系到姿態(tài)系的轉(zhuǎn)換矩陣為

對于同一個條帶，有（Aao）i（Aoa）i=E，E為單位矩陣。

計算衛(wèi)星從第i—1次成像到第i次成像在姿態(tài)系下的轉(zhuǎn)換矩陣為

計算衛(wèi)星從第i—1次成像到第i次成像的機動角度為

（1）根據(jù)成像條帶之間的機動角度及衛(wèi)星姿態(tài)機動速度能力計算機動時間；

（2）第i次成像的準備時刻=第i—1次成像的結(jié)束時刻+機動時間；

（3）優(yōu)化指標函數(shù)為起始側(cè)擺角平方和。

求解流程見圖8所示。

圖8 條帶成像數(shù)據(jù)與指標函數(shù)求解流程Fig.8 Process for calculation of imaging data indicator function

4.2.8 模型求解方法

對于非線性規(guī)劃問題，有多種求解方法且較為成熟，如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等，這里，使用序列二次規(guī)劃方法對該問題進行求解。

5 結(jié)論

針對區(qū)域目標的敏捷成像問題，本文設(shè)計了敏捷衛(wèi)星同軌多條帶拼幅成像工作模式。采用基于相機視場角的劃分方法將區(qū)域目標劃分成多個可觀測條帶，建立了同軌拼幅任務(wù)規(guī)劃模型將條帶觀測問題分解為觀測序列確定及成像起始時刻優(yōu)化求解兩個子問題。通過比較所有觀測序列的成像期間側(cè)擺角平方和，確定最優(yōu)觀測序列，對于每種觀測序列下的成像起始時刻求解，建立了非線性規(guī)劃模型，采用序列二次規(guī)劃方法對每個條帶的成像起始時刻進行求解。通過仿真算例表明，所設(shè)計的區(qū)域劃分算法對同軌多條帶拼幅成像工作模式是有效的。本文所設(shè)計的同軌多條帶拼幅成像工作模式可為敏捷衛(wèi)星成像模式設(shè)計和優(yōu)化實際工程應(yīng)用提供參考。

（

）

［1］Lemaitre M，Verfaillie G，Jouhaud F，et al.Selecting and scheduling observations of agile satellites［J］.Aerospace Science and Technology，2002，6（5）:367-381

［2］阮啟明，譚躍進，李菊芳，等.對地觀測衛(wèi)星的區(qū)域目標分割與優(yōu)選問題研究［J］.測繪科學(xué)，2006，31（1）: 98-100 Ruan Qiming，Tan Yuejin，Li Jufang，et al.Research on segmenting and selecting of area targets［J］.Science of Surveying and Mapping，2006，31（1）:98-100（in Chinese）

［3］白保存.考慮任務(wù)合成的成像衛(wèi)星調(diào)度模型與優(yōu)化算法研究［D］.長沙:國防科技大學(xué)，2008 Bai Baocun.Study of mathematic model for ISSP-TM and optimization algorithm［D］.Changsha:National University of Defense Technology，2008（in Chinese）

［4］楊劍.基于區(qū)域目標分解的對地觀測衛(wèi)星成像調(diào)度方法研究［D］.長沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2009 Yang jian.Study of satellite imaging scheduling methods based on region decomposing［D］.Changsha:National University of Defense Technology，2009（in Chinese）

［5］向仍湘.敏捷衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度技術(shù)研究［D］.長沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)，2010 Xiang Rengxiang.Study of scheduling of agile earth observing satellite［D］.Changsha:National University of Defense Technology，2010（in Chinese）

［6］Lemaitre M，Verfaillie G，Jouhaud F，et al.How to manage the new generation of agile earth observation satellites［C］//Proceedings of the International Symposium on Artificial Intelligence，Robotics and Automation in Space.Toulouse:CNES，2000:1-10

［7］Verfaillie G，Lema?tre M.Selecting and scheduling observations for agile satellites:some lessons from the constraint reasoning community point of view［C］//Principles and Practice of Constraint Programming 2001.Cyprus:Springer Berlin Heidelberg，2001:670-684

［8］Habet D，Vasquez M.Saturated and consistent neighborhood for selecting and scheduling photographs of agile earth observing satellite［C］//The 5th Metaheuristics International Conference.Kyoto:CNRS，2003: 281-285

［9］Dilkina B，Havens B.Agile satellite scheduling via permutation search with constraint propagation［EB/OL］.（2005-05-31）.［2014-05-05］.http://www.cs.sfu.ca/CourseCentral/827/havens/papers/topic#12（Satellite-Scheduling）/SatelliteSched.pdf

［10］Li Y，Xu M，Wang R.Scheduling observations of agile satellites with combined genetic algorithm［C］//Proceedings the 3th International Conference on Natural Computation.New York:IEEE，2007（3）:29-33

（編輯：張小琳）

Study of One-orbit Multi-stripes Splicing Imaging for Agile Satellite

YU Jing1XI Jingjun2YU Longjiang1JIANG Fanghua2
（1 Beijing Institute of Spacecraft System Engineering，Beijing 100094，China）
（2 School of Aerospace，Tsinghua University，Beijing 100084，China）

For imaging of area target whose length and width are both greater than the photography width，this paper proposes one-orbit multi-stripes splicing imaging for agile satellite.For the partition of area target，the partition algorithm based on camera field of view angle is designed to divide the area target into different strips，and a certain overlap width between adjacent stripes is ensured.Then the feasible observation sequences are analyzed and the start imaging time optimization model is built.For the solution of the optimization model，the sequential quadratic programming algorithm is used.

agile satellite；one-orbit multi-stripes splicing imaging；area partition；mission planning；sequential quadratic programming

TP79

A DOI：10.3969/j.issn.1673-8748.2015.02.005

2014-11-19；

2015-02-12

國家重大航天工程

余婧，女，工程師，從事航天器總體設(shè)計和載荷類研究工作。Email：yuj421@gmail.com。