【深度】基于并行架构的敏捷卫星任务调度优化算法（上）问题分析与模型

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【深度】基于并行架构的敏捷卫星任务调度优化算法（上）问题分析与模型

From 学术plus 学术plus 2019-03-28

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今日荐文

今日荐文的作者为中国电子科技集团公司第五十四研究所专家张超，李艳斌，陈金勇。本篇节选自论文《基于并行架构的敏捷卫星任务调度优化算法》，发表于《中国电子科学研究院学报》第12卷第5期。本文为论文上半部分。

摘要：针对敏捷卫星任务规划调度问题，首先分析了敏捷卫星成像时间影响成像质量、调度和选择相结合等调度特点，构建了基于成像质量惩罚系数的敏捷卫星任务规划组合优化模型；分别采用差分演化、粒子群和模拟退火三种算法进行求解和分析评价；并且采用全局-主从式模型和独立-孤岛模型分别实现了三种算法的并行计算技术。

关键词：敏捷卫星；任务调度；并行算法

引言

在卫星遥感任务调度技术中,实际上要解决的是约束优化和多目标优化问题^[1]。现有研究大多采用最优化算法、基于规则的启发式算法和智能优化算法求解。许多研究表明，最优化算法只能解决小规模的单星成像任务规划问题。基于规则的启发式算法具有简单、直观、便于实现、运算效率高等优点，但解的质量难以保证。禁忌搜索、模拟退火、粒子群算法、差分演化算法等智能优化算法在求解组合优化问题和多目标优化问题方面显示了较强的能力，近年来在成像卫星任务规划领域得到了广泛的应用。Bonissone将领域知识引入进化算法，通过显性知识和隐性知识，处理卫星成像过程中的静态和动态约束，解决了一个包含25个卫星的星座的任务规划问题^[2]。韩伟设计了离散粒子群的位置变化公式利用粒子群算法求解向多对地观测卫星任务规划问题^[3]。

敏捷卫星的发展使卫星对地面目标的观测时间范围更大，观测角度更加灵活多变。敏捷卫星在分散目标快速响应、地面目标三维信息获取、兼顾高分辨率成像与大范围覆盖等需求中应用广泛。敏捷卫星的任务规划调度问题国外研究主要集中在法国欧空局的Lemaître 和 Panwadee、美国 NASA 喷气推进实验室(JPL)等。Lemaître^[4]针对法国Pleiades敏捷卫星的日常任务调度问题，比较了贪婪、动态规划、约束规划以及局部搜索等四种算法，其研究结果显示，局部搜索算法在考虑所有约束的情况下性能最好。Mancel^[5]在 Lemaître的基础上针对法国的 Pleiades 卫星建立了整数规划模型，并采用列生成算法进行求解。在国内，李玉庆^[6]针对三轴稳定卫星点目标任务规划调度问题提出了一种基于模拟退火与遗传算法相结合的混合遗传算法。余婧采用序列二次规划方法求解敏捷卫星同轨多条带拼幅成像问题^[7]。

1 敏捷卫星任务规划调度问题分析

敏捷卫星能够以俯仰、滚动以及偏航灵活的姿态机动调整能力获得更大范围、更加高效的对地观测能力，典型的工作模式有：多条带拼接模式，立体成像模式和多点目标快速成像工作模式。其中：

多条带拼接模式是指敏捷卫星将区域目标分解为多个可观测的条带，利用敏捷卫星在俯仰、侧摆的二维姿态快速机动实现推扫成像。敏捷卫星继续飞行立即进行俯仰方向的反向机动，同时通过侧摆将卫星指向平移约一个幅宽的距离，使得后一次推扫的起始条带与前一次推扫的起始条带相邻^[8]。在任务调度时需要通过合理确定它们的拍摄顺序，不同的拍摄顺序对应要求卫星进行不同的姿态调整和变换过程。立体成像模式是指对同一地区实现不同角度的观测以形成立体像对，从而得出该地区的三维成像信息。此种工作模式主要是利用卫星俯仰轴的姿态机动来实现同轨２次或3次对同一地物不同角度观测。根据摄影测量原理^[9]，当基高比接近1时，对于图像处理立体效果来说较好，因此可以选取在±25°时进行立体成像，以便得到较好的立体成像效果。在任务调度时需要通过合理确定卫星对目标２次或3次观测时的姿态角度，以及后续目标的冲突关系。多点目标快速成像模式是利用敏捷卫星的快速姿态指向能力，实现对分散的目标快速成像。这种成像模式主要利用卫星侧摆加俯仰的快速姿态机动能力实现同轨内距离沿轨迹方向较近的多个点目标成像。在任务调度时需要通过合理确定每个的目标成像开始时间、姿态角度实现近距离多个目标的成像冲突消解。

敏捷卫星特有的姿态灵活机动能力使得卫星对点目标可视时间窗口的变为了一个长时间窗口。点目标观测需要持续一段很短的时间，实际观测片段可以在观测可见时间窗口内自由滑动。因此在一个长时间窗口内，对点目标成像的开始时间决定了成像时采用的俯仰角度，也就决定了卫星成像质量，如图 1所示。同时，敏捷卫星的任务调度过程是一个调度-选择相结合过程，如图 2所示。首先需要调度卫星-目标任务匹配关系；然后备选目标任务还需要在可访问时间窗口中选择成像的时刻。

图 1敏捷卫星成像时间影响成像质量示意图

图 2选择点目标实际的成像片段示意图

敏捷卫星任务规划问题求解面临着很多的难点，复杂多样的观测任务模式、更加灵活的姿态机动能力、更长的可观测时间窗口导致了解空间增大，多个临近目标观测窗口重叠，且临近目标耦合度高，观测顺序不再固定。同时不同观测开始时间对应不同观测姿态角度，进而影响成像质量和任务间卫星姿态转换时间，这些都给敏捷卫星成像任务的调度及观测时间的确定带来了困难。

2 敏捷卫星任务规划调度模型

敏捷卫星任务规划调度建模十分复杂，文献^{[10] [11]}只考虑任务安排数量和优先级最大化作为规划目标建立约束满足模型，文献^[12]将云层遮挡最小作为规划目标建立了敏捷卫星任务规划数学模型，上述文献都没有将任务安排数、任务优先级和任务质量统一考虑。在成像时卫星离地面目标越近、采用的观测角度越小则成像的地面分辨率越高。敏捷卫星对目标的成像时间决定了成像姿态角度，进而决定了成像质量，这是一种具有时间依赖性的成像质量。这与并行机加工调度问题“提早-延期”惩罚相似^[13]，卫星在最佳观测角度成像获得的图像质量最高，而提早或延期成像获得的图像质量则会降低。因此，敏捷卫星任务规划调度模型中将成像质量最好转化为成像观测角度最小，并将其引入规划目标中，建立了多目标组合优化模型。本文只考虑与所研究问题直接相关的约束条件，主要包括数传固存约束、数传模式、指令模板、工作时间（分为观测、接收两个部分）、能源约束和姿态转换，对相关约束与冲突定义如表 1所示。

表1 约束表

① 模型假设及约束变量定义（略）

② 模型表示（略）

（未完待续）

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