衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題研究熱點(diǎn)與趨勢分析

摘 要：面對日益增長的觀測任務(wù)需求，衛(wèi)星資源合理高效的任務(wù)規(guī)劃愈發(fā)關(guān)鍵。為更好地把握當(dāng)前衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢，結(jié)合文獻(xiàn)計(jì)量分析和內(nèi)容分析方法，首先，利用可視化科學(xué)知識圖譜工具CiteSpace對該領(lǐng)域關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，得出分布式協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法和規(guī)劃求解算法為該領(lǐng)域的主要熱點(diǎn)問題，接著，對其研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述，最后，對未來研究可重點(diǎn)關(guān)注的發(fā)展方向進(jìn)行展望，為衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題研究及應(yīng)用提供參考。

關(guān)鍵詞：衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃;觀測任務(wù);可視化分析;分布式協(xié)同;規(guī)劃求解算法

中圖分類號：E917；V474 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.3969/j.issn.1673-3819.2025.01.019

Satellite observation mission planning issues： hotspots and trends analysis

WANG Yi， LIU Desheng， LIU Jiatong， YANG Yang， HU Qinying

（Space Engineering University， Beijing 101416， China）

Abstract：In the face of the continuous growth of demand for observation missions， it is increasingly critical to execute reasonable and efficient mission planning for more and more satellite resources. In order to better grasp the current research hotspots and trends of satellite observation mission planning， this paper combines the bibliometric analysis and content analysis methods. First of all， by using science knowledge mapping tool CiteSpace， the visualization analysis of keywords in this field is carried out， drawing a conclusion that the main hotspots are distributed collaboration mission planning methods and planning solving algorithms. Then， the researches on these two issues are respectively discussed. On this basis， the development directions of this field that can be focused on in the future are forecasted at last. This paper provides reference for the research and application of satellite observation mission planning.

Key words： satellite mission planning; observation mission; visual analysis; distributed collaboration; planning solving algorithm

衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃是面向具體任務(wù)需求的頂層規(guī)劃設(shè)計(jì)問題，主要目標(biāo)是在衛(wèi)星有效的工作時(shí)間段內(nèi)，依據(jù)觀測任務(wù)需求、衛(wèi)星資源能力、外界約束條件等信息，合理高效地安排有限的資源執(zhí)行更多、更重要的任務(wù)，規(guī)劃方案的優(yōu)劣決定觀測效益的高低，因而受到學(xué)者的廣泛關(guān)注和研究。

本文基于文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)的研究方法，采用定量和定性分析相結(jié)合的方式，利用CiteSpace可視化科學(xué)知識圖譜軟件對衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃研究熱點(diǎn)與趨勢進(jìn)行分析與總結(jié)，并對分析得出的主要熱點(diǎn)問題的研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理與歸納，最后總結(jié)并展望未來發(fā)展方向。

1 研究方法及數(shù)據(jù)處理

文獻(xiàn)計(jì)量法是一種基于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的定量分析方法［1］，通常輔以可視化科學(xué)知識圖譜，更生動(dòng)形象地展現(xiàn)某領(lǐng)域研究的發(fā)展進(jìn)程、研究熱點(diǎn)和趨勢。本文將應(yīng)用CiteSpace可視化分析軟件，挖掘衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題研究關(guān)鍵詞聚類分布，發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)及前沿趨勢，并基于此對目前的相關(guān)研究進(jìn)行總結(jié)。

文獻(xiàn)檢索數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫和Web of Science（WOS）核心合集數(shù)據(jù)庫，詳細(xì)檢索情況如表1所示。

數(shù)據(jù)獲取并篩選完畢后，在CiteSpace軟件中進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，并設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜，最后，利用其聚類分析功能得到以關(guān)鍵詞為標(biāo)簽的聚類網(wǎng)絡(luò)?；贑NKI數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)為290，節(jié)點(diǎn)間存在521條連線，模塊值（簡稱Q值）為0．576 2，表明該結(jié)構(gòu)較為清晰（當(dāng)Q值gt;0．3時(shí)，可以認(rèn)為該聚類結(jié)構(gòu)顯著），且用于衡量網(wǎng)絡(luò)平均同質(zhì)性的平均輪廓值（簡稱S值）為0．902 7，可認(rèn)為該聚類圖合理（當(dāng)S值gt;0．5時(shí)，可以認(rèn)為該聚類合理）?；赪OS核心合集數(shù)據(jù)庫的關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)為237，節(jié)點(diǎn)間存在662條連線，Q值為0．660 7，S值為0．901 9，表明該聚類圖合理且結(jié)構(gòu)較為清晰。

2 國內(nèi)外研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢分析

綜合關(guān)鍵詞共現(xiàn)和聚類分析功能，關(guān)鍵詞聚類按照聚類規(guī)模從大到小進(jìn)行排序，經(jīng)過整理篩選得出如圖1所示的國內(nèi)外衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題關(guān)鍵詞聚類圖譜。

對國內(nèi)外衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題關(guān)鍵詞聚類圖譜進(jìn)行綜合分析，可以得知：具有靈活姿態(tài)機(jī)動(dòng)能力的敏捷衛(wèi)星具備更大范圍、更加高效的對地觀測能力，備受研究者青睞;隨著在軌衛(wèi)星資源的不斷增加，多星協(xié)同以及分布式衛(wèi)星系統(tǒng)架構(gòu)也是當(dāng)前該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn);作為規(guī)劃求解的關(guān)鍵，算法一詞在多個(gè)聚類中均有出現(xiàn)，可見其廣受該領(lǐng)域研究者的重點(diǎn)關(guān)注。

在關(guān)鍵詞聚類圖譜的基礎(chǔ)上，繪制關(guān)鍵詞聚類時(shí)間線圖譜如圖2所示。

從圖2可以看出，當(dāng)前衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題熱度持續(xù)不減，多星協(xié)同和遺傳算法自2010年左右興起，分布式衛(wèi)星系統(tǒng)自2015年開始受到大量研究關(guān)注，至今仍是該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。近年來，針對更大規(guī)模衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星集群的關(guān)注和研究日益增加;在考慮星間協(xié)商決策問題上，多星協(xié)同和博弈逐漸成為主要研究的熱點(diǎn);隨著智能化、自主化的發(fā)展熱潮，衛(wèi)星自主規(guī)劃、在線調(diào)度、分布式協(xié)同也成為該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn);在求解算法上，遺傳算法持續(xù)備受關(guān)注，智能體學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)也是熱點(diǎn)關(guān)鍵詞，算法的更新與改進(jìn)研究持續(xù)升溫。

綜上，衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題受到國內(nèi)外研究者的持續(xù)關(guān)注，分布式多星協(xié)同和任務(wù)規(guī)劃求解算法不僅是當(dāng)前該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題，也是該領(lǐng)域持續(xù)深入研究的重要方向。

3 主要熱點(diǎn)問題研究現(xiàn)狀分析

通過分析可知，當(dāng)前衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題的研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢主要集中在分布式協(xié)同規(guī)劃和規(guī)劃求解算法兩大方向，分布式協(xié)同是規(guī)劃架構(gòu)層面，側(cè)重于頂層設(shè)計(jì)的研究，算法是規(guī)劃求解層面，側(cè)重于效益提升的研究。

3．1 分布式協(xié)同規(guī)劃研究

分布式的多星協(xié)同任務(wù)規(guī)劃是指每顆衛(wèi)星在避免與其他衛(wèi)星沖突的前提下，結(jié)合自身與其他衛(wèi)星的狀態(tài)，分別進(jìn)行自主決策完成部分對地觀測任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)多星協(xié)同完成總體觀測任務(wù)。

在解決多星分布式協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題時(shí)，具有分配效率高、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)等特點(diǎn)的合同網(wǎng)協(xié)議機(jī)制逐漸成為一種有效的方法［2］。文獻(xiàn)［3］設(shè)計(jì)了投標(biāo)者初選策略以及誠信機(jī)制，有效降低了系統(tǒng)的通信負(fù)擔(dān)，但衛(wèi)星之間沒有建立有效的協(xié)調(diào)機(jī)制。文獻(xiàn)［4］針對海洋目標(biāo)的快速響應(yīng)問題設(shè)計(jì)了改進(jìn)的合同網(wǎng)算法，充分利用了衛(wèi)星計(jì)算的實(shí)時(shí)特征和靈活性。文獻(xiàn)［5］設(shè)計(jì)了分層分布式任務(wù)框架，底層規(guī)劃根據(jù)合同網(wǎng)協(xié)議進(jìn)行任務(wù)分配。文獻(xiàn)［6］提出了可解約循環(huán)合同網(wǎng)進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃，有效降低了衛(wèi)星的通信成本，但沒有考慮突發(fā)情況的影響。

合同網(wǎng)協(xié)議機(jī)制雖然能夠?qū)Χ嘈菂f(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題進(jìn)行建模優(yōu)化，但是由于評標(biāo)節(jié)點(diǎn)和拍賣節(jié)點(diǎn)的中心性較高，一旦中心節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，很可能導(dǎo)致整個(gè)任務(wù)的失敗?；贛ulti-Agent和博弈理論的分布式規(guī)劃研究提供了新的解決思路。文獻(xiàn)［7］面向應(yīng)急任務(wù)建立了基于虛擬星座的Multi-Agent任務(wù)規(guī)劃模型，對標(biāo)準(zhǔn)的合同網(wǎng)協(xié)議進(jìn)行了改進(jìn)求解。文獻(xiàn)［8］考慮了許多動(dòng)態(tài)因素，應(yīng)用Multi-Agent的體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行求解，并總結(jié)了Multi-Agent這一分布式架構(gòu)的優(yōu)勢。文獻(xiàn)［9］構(gòu)建基于Multi-Agent的星上自主管理和多衛(wèi)星協(xié)同體系結(jié)構(gòu)，解決多星系統(tǒng)的自主任務(wù)規(guī)劃問題。文獻(xiàn)［10］以黑板模型建立衛(wèi)星協(xié)作的Multi-Agent協(xié)商機(jī)制，并采用串行和并行兩種策略，有效降低了星間平均協(xié)商次數(shù)。

研究理性個(gè)體間競爭與合作的博弈理論也逐漸得到衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃領(lǐng)域研究人員的關(guān)注。文獻(xiàn)［11］提出了基于效用的后悔博弈、煙霧信號博弈和基于廣播的博弈作為分布式協(xié)商策略，但僅適用于任務(wù)規(guī)模小并且需求簡單的衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃。文獻(xiàn)［12］提出一種基于博弈的網(wǎng)絡(luò)化博弈模型，能夠得到性能略低于集中式調(diào)度的解，但場景約束較為簡化。文獻(xiàn)［13］提出了基于博弈的分布式任務(wù)算法，在各規(guī)模場景實(shí)驗(yàn)下，可以獲得接近集中式粒子群優(yōu)化算法的結(jié)果。文獻(xiàn)［14］提出了一種博弈協(xié)商機(jī)制的多星自主分布式任務(wù)規(guī)劃模型，能夠用于較大規(guī)模問題，但對于博弈均衡的具體過程和結(jié)果沒有進(jìn)行詳細(xì)闡述。

綜上分析，隨著衛(wèi)星智能化的不斷發(fā)展，博弈論研究的不斷深入，隱含著Agent理論、星間競爭合作關(guān)系描述更為清晰的基于博弈理論的協(xié)同規(guī)劃方式更可能成為未來研究的重要方向。

3．2 規(guī)劃求解算法研究

隨著智能技術(shù)的發(fā)展，越來越多的研究將智能優(yōu)化算法應(yīng)用到衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題的求解中。智能優(yōu)化算法計(jì)算相對簡單，求解效率更高，面對大規(guī)模問題也能在有效時(shí)間范圍內(nèi)尋得較優(yōu)解，因而應(yīng)用日益廣泛。從形成原理角度，智能優(yōu)化算法可分為4類：進(jìn)化機(jī)制算法、群智能算法、虛擬物理規(guī)則算法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

（1）進(jìn)化機(jī)制算法

進(jìn)化機(jī)制算法是一種基于種群劃分的優(yōu)化算法，主要包括遺傳算法、多目標(biāo)進(jìn)化算法、差分進(jìn)化算法等。文獻(xiàn)［15］提出一種改進(jìn)遺傳算法，引入資源隨機(jī)分配的解碼策略來提高算法性能。文獻(xiàn)［16］提出了一種多目標(biāo)二進(jìn)制編碼差分進(jìn)化算法，能夠更有效地獲得收斂性和分布都較優(yōu)的解。文獻(xiàn)［17］提出一種基于偏好的多目標(biāo)進(jìn)化算法，在計(jì)算效率上有較好的提升。文獻(xiàn)［18］提出一種多目標(biāo)學(xué)習(xí)進(jìn)化算法來解決成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃的區(qū)域映射問題。

（2）群智能算法

群智能算法通常是模擬自然界中生物的聚集、合并、覓食等行為構(gòu)建的一類智能優(yōu)化算法，主要包括蟻群算法、人工蜂群算法和粒子群算法等。文獻(xiàn)［19］基于合作競爭機(jī)制和動(dòng)態(tài)調(diào)整方法，提出一種進(jìn)化蟻群優(yōu)化方法進(jìn)行任務(wù)預(yù)規(guī)劃。文獻(xiàn)［20］建立了基于分治策略的多星觀測分層調(diào)度框架，在第一層采用蟻群算法將任務(wù)分配至衛(wèi)星軌道圈次進(jìn)行求解。文獻(xiàn)［21］提出一種改進(jìn)的人工蜂群算法，提高了搜索優(yōu)化能力。文獻(xiàn)［22］提出一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法，解決了該優(yōu)化模型中的離散-連續(xù)混合變量問題。

（3）虛擬物理規(guī)則算法

虛擬物理規(guī)則算法是模擬自然界中的一些物理和化學(xué)現(xiàn)象的智能優(yōu)化算法，主要包括模擬退火算法、多元宇宙算法等。文獻(xiàn)［23］提出了一種自適應(yīng)模擬退火算法，通過引入額外參數(shù)解決由連續(xù)不滿意迭代次數(shù)導(dǎo)致的溫度上升過快問題。文獻(xiàn)［24］基于雙層編程和分而治之的思想設(shè)計(jì)了自適應(yīng)大鄰域搜索算法，外層采用模擬退火準(zhǔn)則來控制搜索過程。文獻(xiàn)［25］提出禁忌退火遺傳混合算法，提高了尋得全局最優(yōu)解的概率和求解速度。文獻(xiàn)［10］提出一種混合離散多元宇宙優(yōu)化算法，有效降低了求解復(fù)雜度，尋優(yōu)能力得到提升。

（4）機(jī)器學(xué)習(xí)方法

隨著人工智能技術(shù)快速發(fā)展，通過優(yōu)化方法挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律的機(jī)器學(xué)習(xí)方法逐漸被大量研究人員關(guān)注。文獻(xiàn)［26］構(gòu)建了動(dòng)態(tài)隨機(jī)背包觀測模型，采取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行求解。文獻(xiàn)［27］研究了一種通用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對任務(wù)規(guī)劃模型進(jìn)行求解。文獻(xiàn)［28］提出一種基于Multi-Agent深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多星協(xié)同觀測調(diào)度方法，能夠降低系統(tǒng)通信負(fù)擔(dān)，縮短響應(yīng)時(shí)間。文獻(xiàn)［29］提出多頭注意力指針網(wǎng)絡(luò)算法，求解效率較高，但僅針對單星單次觀測任務(wù)規(guī)劃問題進(jìn)行研究。

綜上分析，衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃求解算法作為解決該問題的關(guān)鍵一環(huán)，算法的設(shè)計(jì)優(yōu)化是研究的重中之重。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，具備自我學(xué)習(xí)能力、環(huán)境感知能力和自主決策能力的機(jī)器學(xué)習(xí)方法更可能成為未來規(guī)劃求解算法的重點(diǎn)研究方向。

4 結(jié)束語

本文基于CiteSpace可視化科學(xué)知識圖譜軟件，對CNKI數(shù)據(jù)庫和WOS核心合集數(shù)據(jù)庫中近20年的衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題研究文獻(xiàn)的關(guān)鍵詞進(jìn)行了可視化的系統(tǒng)分析，并梳理總結(jié)了當(dāng)前主要熱點(diǎn)問題研究現(xiàn)狀，充分展現(xiàn)了衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題的研究熱點(diǎn)及發(fā)展趨勢，其研究前景十分廣闊。該領(lǐng)域未來深入研究的方向可以著重關(guān)注以下兩個(gè)方面：

（1）融合博弈理論的衛(wèi)星觀測任務(wù)主從規(guī)劃方法研究。衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題其實(shí)際是任務(wù)分配-資源調(diào)度兩階段問題，是一類多層級優(yōu)化問題，兩階段不僅是主從關(guān)系，還具有不同的優(yōu)化目標(biāo)，其分別制定決策的過程就是一場博弈：任務(wù)分配階段的決策不僅受其自身?xiàng)l件約束限制，還受資源調(diào)度階段決策結(jié)果的影響，資源調(diào)度階段的決策亦然。兩階段互相影響、互相約束、互為博弈對象相互制衡。因此，如何應(yīng)用博弈思想充分闡明衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃問題兩階段的內(nèi)在耦合關(guān)系，利用博弈協(xié)商機(jī)制以衛(wèi)星個(gè)體間的交互實(shí)現(xiàn)全局優(yōu)化，將主從博弈理論與該問題的求解更加系統(tǒng)、完整地結(jié)合，是未來研究的重要方向。

（2）融合博弈理論的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)規(guī)劃求解算法研究。已有研究對問題以Multi-Agent結(jié)構(gòu)進(jìn)行系統(tǒng)建模，并引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)小規(guī)模場景的衛(wèi)星快速、自主規(guī)劃求解，可見其具有進(jìn)一步發(fā)展的潛力。面對大規(guī)模復(fù)雜場景，由于衛(wèi)星數(shù)量的增加，在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中將最大化單個(gè)個(gè)體的累積回報(bào)的期望值作為學(xué)習(xí)目標(biāo)往往很難收斂，而博弈理論可以很好地解決衛(wèi)星間交互關(guān)系，能用均衡解來替代最優(yōu)解，進(jìn)而求得更為行之有效的策略。因此，如何針對衛(wèi)星觀測任務(wù)規(guī)劃這一大規(guī)模復(fù)雜實(shí)際問題，采用融合博弈理論的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對衛(wèi)星系統(tǒng)的Multi-Agent模型進(jìn)行規(guī)劃求解，是未來實(shí)現(xiàn)多星自主協(xié)同完成任務(wù)規(guī)劃的突破性關(guān)鍵技術(shù)問題。

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（責(zé)任編輯：胡前進(jìn)）