面向區(qū)域目標(biāo)觀測(cè)的多星協(xié)同成像任務(wù)規(guī)劃方法

婁樂 柳震 齊星 林靖

(航天科工海鷹集團(tuán)有限公司,北京 100071)

隨著遙感數(shù)據(jù)在災(zāi)害應(yīng)急、環(huán)境監(jiān)測(cè)、城市建設(shè)等領(lǐng)域需求的持續(xù)增加,越來越多的遙感星座開始大規(guī)模建設(shè)組網(wǎng),面向大目標(biāo)區(qū)域的多星協(xié)同成像任務(wù)規(guī)劃成為一個(gè)亟待解決的問題[1]。區(qū)域目標(biāo)觀測(cè)主要用來獲取大面積的地表信息,不同于點(diǎn)目標(biāo)觀測(cè)[2],不能被一個(gè)觀測(cè)條帶覆蓋,通常需要多個(gè)觀測(cè)條帶進(jìn)行拼接、鑲嵌等處理,以獲取完整的區(qū)域信息[3]。合理利用衛(wèi)星星座觀測(cè)資源,減小觀測(cè)時(shí)間間隙,提高目標(biāo)區(qū)域的觀測(cè)效率,對(duì)于遙感星座的建設(shè)和運(yùn)營具有重要意義。

面向目標(biāo)區(qū)域的多星資源調(diào)度問題是復(fù)雜的優(yōu)化問題。衛(wèi)星資源眾多,用戶需求多樣,且存在復(fù)雜的星地可見性約束和空間幾何轉(zhuǎn)化,導(dǎo)致確定性的優(yōu)化方法無法在多項(xiàng)式時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)解,存在指數(shù)爆炸的特點(diǎn)[4]。面向此類問題,文獻(xiàn)[5]中將多星任務(wù)規(guī)劃問題與0-1背包問題進(jìn)行了比較,將成像任務(wù)作為一個(gè)項(xiàng)目,將觀測(cè)時(shí)間窗口縮減為一個(gè)具有多個(gè)屬性的背包,并提出了一個(gè)兼容性列表來描述項(xiàng)目與背包之間的復(fù)雜對(duì)應(yīng)關(guān)系,建立了背包多維動(dòng)態(tài)模型。文獻(xiàn)[6]中分析了多星聯(lián)合觀測(cè)的效果,設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)合同網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的多星分布式任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng),包括規(guī)劃體系結(jié)構(gòu)和規(guī)劃流程,并對(duì)該任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試和試驗(yàn)驗(yàn)證。文獻(xiàn)[7]中將多星自主任務(wù)規(guī)劃問題分解為多星任務(wù)分配和單星自主任務(wù)規(guī)劃2個(gè)問題,將衛(wèi)星系統(tǒng)建模與衛(wèi)星自主任務(wù)規(guī)劃建模相結(jié)合,基于約束滿足模型的建模思想,構(gòu)建了多星任務(wù)規(guī)劃通用模型。文獻(xiàn)[8]中將多星多載荷聯(lián)合調(diào)度問題分為觀測(cè)調(diào)度階段和數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度階段,分別給出了各階段的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件,建立了基于階段優(yōu)化的多星多載荷聯(lián)合調(diào)度模型。文獻(xiàn)[9]中建立了多負(fù)載電磁探測(cè)衛(wèi)星任務(wù)驅(qū)動(dòng)規(guī)劃模型,設(shè)計(jì)了基于多智能體的多級(jí)混合協(xié)同規(guī)劃算法,有效解決了多負(fù)載電磁探測(cè)衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問題。文獻(xiàn)[10]中面向區(qū)域目標(biāo)內(nèi)部觀測(cè)收益不均等的特性,把目標(biāo)區(qū)域觀測(cè)分成區(qū)域目標(biāo)分割和任務(wù)規(guī)劃2個(gè)問題進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[11]中基于多智能體系統(tǒng)理論構(gòu)建了具有可變協(xié)同分工的分布式成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃模型,并提出一種混合離散多元優(yōu)化算法來解決模型中工作代理規(guī)劃問題。文獻(xiàn)[12]中依據(jù)不同衛(wèi)星側(cè)擺能力、遙感器可視性能及衛(wèi)星軌道參數(shù)特征,對(duì)區(qū)域目標(biāo)進(jìn)行量化覆蓋分析,建立了網(wǎng)格劃分模型,提出了基于一次性覆蓋策略的覆蓋優(yōu)化算法。文獻(xiàn)[13]中研究了變像時(shí)光學(xué)視頻衛(wèi)星的任務(wù)規(guī)劃問題,在考慮任務(wù)優(yōu)先級(jí)和工件擁塞的情況下提出了一種計(jì)算各觀測(cè)任務(wù)像時(shí)的專用方法。文獻(xiàn)[14]中考慮側(cè)擺機(jī)動(dòng)成像衛(wèi)星的觀測(cè)特點(diǎn),建立了考慮任務(wù)合成的成像衛(wèi)星調(diào)度模型,并提出一種快速模擬退火算法對(duì)模型進(jìn)行求解。文獻(xiàn)[15]中將多星任務(wù)規(guī)劃等效為合同網(wǎng)協(xié)議任務(wù)分配問題,構(gòu)建衛(wèi)星與觀測(cè)目標(biāo)之間的招標(biāo)投標(biāo)關(guān)系并建立對(duì)應(yīng)的模型,然后根據(jù)衛(wèi)星目標(biāo)屬性建立相應(yīng)的投標(biāo)機(jī)制,在此基礎(chǔ)上對(duì)任務(wù)規(guī)劃進(jìn)行求解。

上述大多數(shù)任務(wù)規(guī)劃方法是將規(guī)劃時(shí)間內(nèi)目標(biāo)區(qū)域的最終覆蓋率和任務(wù)完成率作為優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),沒有考慮實(shí)現(xiàn)區(qū)域目標(biāo)覆蓋的即時(shí)性。文獻(xiàn)[16]中提出成像規(guī)劃方案周期最短的目標(biāo)項(xiàng),但并沒有將同一時(shí)間窗口側(cè)擺角唯一的先驗(yàn)知識(shí)引入到遺傳算法求解中,只是在算法種群層面進(jìn)行協(xié)同,沒有在個(gè)體基因?qū)用孢M(jìn)行關(guān)聯(lián)沖突消解。本文在滿足用戶需求約束和資源約束的情況下,將區(qū)域覆蓋率、覆蓋即時(shí)性、條帶個(gè)數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo),提出面向區(qū)域目標(biāo)觀測(cè)的即時(shí)性多星協(xié)同成像任務(wù)規(guī)劃模型,并使用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行求解,可實(shí)現(xiàn)同一可見時(shí)間窗口不同側(cè)擺角條帶間的關(guān)聯(lián)沖突消解。試驗(yàn)結(jié)果表明:含有觀測(cè)即時(shí)性正則項(xiàng)的模型相對(duì)于不含觀測(cè)即時(shí)性正則項(xiàng)的模型,能夠在更短的時(shí)間內(nèi)以更少的條帶完成區(qū)域目標(biāo)的覆蓋。

1 多星協(xié)同成像任務(wù)規(guī)劃方法

面向目標(biāo)區(qū)域觀測(cè)的多星協(xié)同成像任務(wù)規(guī)劃方法求解流程見圖1。其具體求解步驟為:①根據(jù)衛(wèi)星資源、目標(biāo)區(qū)域,使用四階軌道預(yù)報(bào)模型計(jì)算星地可見時(shí)間窗口,結(jié)合各種資源約束,對(duì)可見時(shí)間窗口進(jìn)行篩選,得到滿足觀測(cè)需求的星地可見時(shí)間窗口集合。②根據(jù)星地可見時(shí)間窗口集合,以固定步長遍歷可見時(shí)間窗口的側(cè)擺角,生成所有滿足需求的條帶集合。③結(jié)合約束和優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng)構(gòu)建面向目標(biāo)區(qū)域的多星資源調(diào)度模型,根據(jù)不同的目標(biāo)優(yōu)化策略賦予適應(yīng)度函數(shù)各正則項(xiàng)權(quán)重參數(shù)。④以觀測(cè)條帶集合作為改進(jìn)遺傳算法的輸入,使用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解,并根據(jù)軌道外推模型對(duì)條帶成像時(shí)間裁剪得到被執(zhí)行調(diào)度的條帶集合。

圖1 方法求解流程Fig.1 Method solving flow

1.1 多星資源調(diào)度描述

衛(wèi)星資源調(diào)度是衛(wèi)星運(yùn)控中心關(guān)心的重要問題。面向區(qū)域目標(biāo)觀測(cè)的多星成像任務(wù)規(guī)劃是指通過合理的任務(wù)規(guī)劃算法和策略,使得一組對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星在滿足目標(biāo)區(qū)域覆蓋率、觀測(cè)時(shí)效和資源約束的前提下,降低觀測(cè)成本和能耗,提高數(shù)據(jù)采集的效益和質(zhì)量,制定最優(yōu)的任務(wù)執(zhí)行方案。

區(qū)域目標(biāo)觀測(cè)通常采用推掃成像模式。在成像過程中,衛(wèi)星遙感器固定不動(dòng),遙感器的視場(chǎng)隨衛(wèi)星的運(yùn)動(dòng)掃描地面,成像單元持續(xù)地獲取地面信息,最終被整合成一景完整的觀測(cè)條帶。低軌對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星圍繞地球高速運(yùn)動(dòng),根據(jù)軌道外推模型,可得到調(diào)度時(shí)間內(nèi)衛(wèi)星相對(duì)于目標(biāo)區(qū)域的可見時(shí)間窗口。衛(wèi)星遙感器視場(chǎng)角有限,在1個(gè)可見時(shí)間窗口內(nèi)只能形成1條觀測(cè)條帶覆蓋目標(biāo)區(qū)域的一部分。雖然某些衛(wèi)星具有敏捷機(jī)動(dòng)能力,包括滾動(dòng)、俯仰、偏航等,但目前滾動(dòng)側(cè)擺成像依舊是商業(yè)遙感衛(wèi)星最常用的機(jī)動(dòng)方式。衛(wèi)星進(jìn)行側(cè)擺機(jī)動(dòng),側(cè)視成像的角度決定了在該時(shí)間窗口內(nèi)觀測(cè)條帶的位置。利用多星完成區(qū)域目標(biāo)覆蓋任務(wù),需要在滿足衛(wèi)星資源約束和用戶需求約束的前提下,通過任務(wù)規(guī)劃方法得到在每顆衛(wèi)星可見時(shí)間窗口內(nèi)的側(cè)視角和成像時(shí)間,最終確定1組觀測(cè)條帶,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)區(qū)域的觀測(cè)覆蓋。

在進(jìn)行衛(wèi)星成像規(guī)劃時(shí)需要考慮各種約束條件,并達(dá)到指定的優(yōu)化目標(biāo)。其中,約束條件分為資源約束和需求約束2種。資源約束是指衛(wèi)星資源具備的能力邊界;需求約束是指用戶對(duì)該任務(wù)提出的具體要求。優(yōu)化目標(biāo)是指任務(wù)規(guī)劃過程中期望達(dá)到的目標(biāo)項(xiàng)。表1為本文需要考慮的約束和優(yōu)化目標(biāo)。

表1 約束和優(yōu)化目標(biāo)Table 1 Constraints and optimization objectives

1.2 模型構(gòu)建

S表示衛(wèi)星集合;?si∈S,集合中的衛(wèi)星si資源情況可表示為[st, ire,ifa,iβife,itac,i],為六組元。其中:st, i為衛(wèi)星遙感器類型;re,i為遙感器分辨率;fa,i為遙感器視場(chǎng)角;βi=[βmin,i,βmax,i],為側(cè)擺角范圍;fe,i為衛(wèi)星單軌最長觀測(cè)時(shí)間,與星上能源和存儲(chǔ)有關(guān);tac,i為姿態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)間。

用戶需求D為八元組,它可以表示為[Addtsdtedminpdstdredmaxβdp]。其中:Ad為觀測(cè)目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)集,?ad,i∈Ad,ad,i為集合Ad中的點(diǎn);dts和dte分別為要求最早成像時(shí)間和最晚成像時(shí)間;dminp為用戶提出的最小覆蓋率約束;dst為用戶要求的衛(wèi)星遙感器類型;dre為用戶要求的最低分辨率;dmaxβ為用戶可以接受的最大側(cè)擺角;dp為用戶要求達(dá)到的對(duì)目標(biāo)區(qū)域的覆蓋率。

Ws為滿足觀測(cè)需求的星地可見時(shí)間窗口集合,可由衛(wèi)星相對(duì)于觀測(cè)目標(biāo)區(qū)域的星地可見性求得,?ws, i∈Ws,集合中的可見時(shí)間窗口ws,i可表示為[siwst,iwet,iαi]。其中:wst,i和wet,i分別為該時(shí)間窗口的開始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間;αi為該可見時(shí)間窗口的太陽高度角。

B為滿足觀測(cè)需求的條帶集合。?bi∈B,條帶bi可表示為[wisits,ite,ira,iAa,i],為六元組。其中:wi為該觀測(cè)條帶對(duì)應(yīng)的時(shí)間窗口;ts,i和te,i分為開始成像時(shí)間和結(jié)束成像時(shí)間;ra,i為該條帶對(duì)應(yīng)衛(wèi)星的側(cè)擺角;Aa,i為該條帶覆蓋目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)的集合。

所有執(zhí)行調(diào)度的條帶集合Bd?B。?bd,i∈Bd,bd,i可表示為[wd,isd,itds,itde,irda,iAda,i]。其中:wd,i為該觀測(cè)條帶對(duì)應(yīng)的時(shí)間窗口;sd,i為該條帶對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星;tds,i和tde,i分別為該條帶的開始成像時(shí)間和結(jié)束成像時(shí)間;rda,i為該條帶對(duì)應(yīng)衛(wèi)星的側(cè)擺角;Ada,i為該條帶覆蓋目標(biāo)區(qū)域點(diǎn)的集合。

規(guī)劃的場(chǎng)景開始時(shí)間為tscs,結(jié)束時(shí)間為tsce,完成區(qū)域目標(biāo)指定覆蓋率的時(shí)間為toe。

表1中的資源約束①通過星地可見時(shí)間窗口集合Ws進(jìn)行約束;資源約束②和用戶需求約束②描述為參與任務(wù)調(diào)度的衛(wèi)星遙感器類型和分辨率要滿足用戶需求,見式(1);資源約束③描述為單個(gè)軌道圈次衛(wèi)星遙感器開機(jī)時(shí)間小于一定值,保證星上能源消耗在設(shè)計(jì)范圍內(nèi),見式(2);資源約束④描述為成像條帶的側(cè)擺角要限制在衛(wèi)星側(cè)擺能力范圍內(nèi),且小于用戶可接受的最大側(cè)擺角,見式(3);資源約束⑤描述為被執(zhí)行觀測(cè)條帶由不同的可見時(shí)間窗口產(chǎn)生,即同一可見窗口只能存在1個(gè)側(cè)擺角的觀測(cè)條帶被執(zhí)行,見式(4);資源約束⑥描述為對(duì)同一衛(wèi)星推掃得到的2個(gè)觀測(cè)條帶之間的時(shí)間間隔要大于姿態(tài)轉(zhuǎn)換時(shí)間,見式(5);用戶需求約束①描述為所有被調(diào)度的觀測(cè)條帶需要滿足用戶要求的光照條件約束,例如可見光衛(wèi)星需要滿足一定的太陽高度角,見式(6);用戶需求約束③描述為成像時(shí)允許的側(cè)視角要小于用戶可接受的最大側(cè)視角,見式(7);優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng)①描述為場(chǎng)景時(shí)間內(nèi)所有參與調(diào)度觀測(cè)條帶的合集相對(duì)于目標(biāo)區(qū)域的覆蓋率,見式(8);優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng)②描述為達(dá)到用戶指定覆蓋率的時(shí)間盡可能短,見式(9);優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng)③描述為完成此區(qū)域目標(biāo)觀測(cè)任務(wù)參與的條帶盡可能少,見式(10);優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng)存在相互沖突的情況,將其放在優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)中進(jìn)行表達(dá),通過指定正則項(xiàng)f1,f2,f3前的權(quán)重參數(shù)w1,w2,w3決定優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng)的重要程度,見式(11)。

st,i=dst&re,i=dre

(1)

fe,i

(2)

式中:C為常數(shù)。

(3)

wd,i≠wd,j?i≠j

(4)

|tds,i-tde,j|≥tac,i&|tde,j-tde,i|≥tac,i?i≠j

(5)

αi

(6)

rda,i≤dmaxβ

(7)

(8)

(9)

(10)

式中:Ng為計(jì)算集合中元素個(gè)數(shù)的函數(shù)。

f=w1·f1+w2·f2+w3·f3

(11)

1.3 改進(jìn)的遺傳算法

遺傳算法是基于種群進(jìn)化的啟發(fā)式優(yōu)化算法,每個(gè)解對(duì)應(yīng)種群中的1個(gè)個(gè)體,通過優(yōu)化模型構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù)評(píng)價(jià)個(gè)體的好壞。模型解的形式為多維的布爾向量,1代表該元素對(duì)應(yīng)的條帶執(zhí)行,0代表該元素對(duì)應(yīng)的條帶不執(zhí)行。然而,同一可見窗口按照側(cè)擺角的步長可產(chǎn)生若干條帶,但在執(zhí)行的調(diào)度方案中最多只能選擇1條進(jìn)行執(zhí)行,即遺傳算法中每個(gè)個(gè)體中的特定元素是存在關(guān)聯(lián)沖突的。如圖2所示,bm,bm-1,bm-2,bm-3是由同一可見窗口不同側(cè)擺角產(chǎn)生的1組條帶,衛(wèi)星執(zhí)行側(cè)擺成像時(shí),只能選擇1個(gè)觀測(cè)條帶執(zhí)行。

圖2 條帶與遺傳算法個(gè)體的對(duì)應(yīng)關(guān)系Fig.2 Correspondence between banding and genetic algorithm individuals

由于同一可見時(shí)間窗口不同側(cè)擺角的條帶存在關(guān)聯(lián)沖突,本文在傳統(tǒng)遺傳算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),采用隨機(jī)的方式消除關(guān)聯(lián)沖突。圖3為關(guān)聯(lián)沖突消除的過程,個(gè)體1中的關(guān)聯(lián)條帶集合C是由同一可見時(shí)間窗口衛(wèi)星不同側(cè)擺角對(duì)應(yīng)的1組條帶,若經(jīng)過復(fù)制、交叉、變異后存在2個(gè)條帶被執(zhí)行,采用關(guān)聯(lián)組間條帶隨機(jī)保留的方式進(jìn)行關(guān)聯(lián)沖突消除后,只能有1個(gè)元素為1,保證同一可見時(shí)間窗口按照不同側(cè)擺角產(chǎn)生的條帶只能有1條被執(zhí)行。

圖3 關(guān)聯(lián)沖突消除示意Fig.3 Association conflict elimination diagram

2 實(shí)例驗(yàn)證

本文的仿真場(chǎng)景設(shè)定為國際協(xié)調(diào)時(shí)間(UTC)2024-05-01T00:00:00-2024-05-04T00:00:00。衛(wèi)星星座使用Walker構(gòu)型的太陽同步軌道,共24顆衛(wèi)星,歷元時(shí)間為2024-05-01T00:00:00,軌道高度為560km,軌道傾角為97°,共3個(gè)軌道面,升交點(diǎn)赤經(jīng)分別為0°,120°,240°,每個(gè)軌道面8顆衛(wèi)星,衛(wèi)星在各自軌道面上均勻分布,相位差為45°,見圖4。每顆衛(wèi)星配有相同的光學(xué)遙感器,分辨率為0.5m,半視場(chǎng)角為2.5°,具有側(cè)擺機(jī)動(dòng)能力,側(cè)擺范圍為-30°～+30°。由于衛(wèi)星能耗的約束,要求衛(wèi)星每繞地球運(yùn)動(dòng)1周光學(xué)遙感器最多開機(jī)1次,開機(jī)時(shí)間小于5min。

注:衛(wèi)星編號(hào)的第1個(gè)數(shù)字表示軌道面號(hào),第2數(shù)字表示衛(wèi)星號(hào),例如衛(wèi)星15表示第1個(gè)軌道面的第5顆衛(wèi)星。圖4 衛(wèi)星軌道和觀測(cè)目標(biāo)區(qū)域Fig.4 Satellite orbit and observation target region

目標(biāo)區(qū)域?yàn)?50.0°N,18.0°E)、(42.2°N,21.4°E)、(42.5°N,13.9°E)、(50.2°N,12.5°E)圍成的四邊形,要求觀測(cè)時(shí)太陽高度角不小于30°,完成區(qū)域目標(biāo)97%以上的覆蓋。

在保障星地資源輸入和約束條件相同的情況下,采用含觀測(cè)即時(shí)性正則項(xiàng)和不含觀測(cè)即時(shí)性正則項(xiàng)的目標(biāo)函數(shù)2種優(yōu)化策略進(jìn)行分析。

2.1 優(yōu)化策略1

目標(biāo)函數(shù)中不含觀測(cè)即時(shí)性正則項(xiàng)時(shí),有f=w1·f1+w3·f3,調(diào)度結(jié)果見圖5～7。遺傳算法經(jīng)過797次迭代完成收斂,共需要12個(gè)條帶可以在場(chǎng)景時(shí)間內(nèi)完成目標(biāo)區(qū)域99.52%的覆蓋。具體條帶信息見表2。因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)中不包含觀測(cè)即時(shí)性正則項(xiàng),優(yōu)化算法盡可能追求覆蓋率最大;同時(shí),由于存在觀測(cè)條帶數(shù)盡可能少的優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng),保證在滿足覆蓋要求的條件下節(jié)省衛(wèi)星觀測(cè)資源。

圖5 策略1迭代收斂過程Fig.5 Iterative convergence process of strategy 1

圖6 策略1覆蓋條帶Fig.6 Strategy 1 covering strip

圖7 策略1覆蓋率Fig.7 Strategy 1 coverage rate

2.2 優(yōu)化策略2

目標(biāo)函數(shù)中包含觀測(cè)即時(shí)性正則項(xiàng)時(shí),有f=w1·f1+w2·f2+w3·f3,調(diào)度結(jié)果見圖8～10。遺傳算法經(jīng)過462次迭代完成收斂,共需要10個(gè)條帶可以在場(chǎng)景時(shí)間內(nèi)完成目標(biāo)區(qū)域97.97%的覆蓋。具體條帶信息見表3。因?yàn)槟繕?biāo)函數(shù)中包含觀測(cè)即時(shí)性正則項(xiàng),所以優(yōu)化算法按照覆蓋率、覆蓋完成總時(shí)間、觀測(cè)條帶個(gè)數(shù)3個(gè)正則項(xiàng)權(quán)重去平衡其重要程度。

表3 策略2覆蓋條帶信息Table 3 Strategy 2 details about stripe

圖8 策略2迭代收斂過程Fig.8 Iterative convergence process of strategy 2

圖9 策略2覆蓋條帶Fig.9 Strategy 2 covering strip

2種優(yōu)化策略都得到可以接受的調(diào)度結(jié)果,對(duì)比分析結(jié)果如表4所示。目標(biāo)函數(shù)中帶有即時(shí)性觀測(cè)正則項(xiàng)的策略2比策略1可以在更短的時(shí)間以更少的條帶個(gè)數(shù)完成對(duì)目標(biāo)區(qū)域97%以上的覆蓋率,即時(shí)性更強(qiáng)。

表4 策略1和策略2結(jié)果分析Table 4 Result analysis between strategies 1 and 2

3 結(jié)束語

本文面向目標(biāo)區(qū)域觀測(cè)的多星協(xié)同成像任務(wù)規(guī)劃問題,將完成區(qū)域目標(biāo)覆蓋的即時(shí)性優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng)引入約束滿足模型中,并通過改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行求解。對(duì)照試驗(yàn)表明:引入即時(shí)性優(yōu)化目標(biāo)的多星資源調(diào)度方法相對(duì)于沒有引入即時(shí)性優(yōu)化目標(biāo)項(xiàng)的調(diào)度方法,能夠有效提高調(diào)度方案的即時(shí)性,在犧牲有限覆蓋率的情況下以更短的時(shí)間和更少的條帶完成對(duì)目標(biāo)區(qū)域的覆蓋。此外,本文未考慮多星的測(cè)控任務(wù)規(guī)劃和遙感數(shù)據(jù)的回傳任務(wù)規(guī)劃,遙感星座的測(cè)控、運(yùn)控、數(shù)傳一體化調(diào)度問題是未來的研究重點(diǎn)。