一种卫星成像与传输的联合任务规划方法

摘要

本发明公开了一种卫星成像与传输的联合任务规划方法，其特征是包括：1获得二维成像数据表和二维传输数据表；2使用多算法混合迭代求解，获得规划结果。本发明能实现从卫星成像传输一体的全局的角度进行规划计算，从而能提供更优化的自动化规划服务。

主权项

一种卫星成像与传输的联合任务规划方法，是应用于由N_T个任务$T=\{t_1,t_2,...,t_i,...,t_{N_T}\},$N_s个成像卫星$S=\{s_1,s_2,...,s_j,...,s_{N_S}\},$N_C个中继卫星$C=\{c_1,c_2,...,c_k,...,c_{N_C}\}$和N_P个地面站$P=\{p_1,p_2,...,p_l,...,p_{N_P}\}$构成的任务规划场景中；t_i表示第i个任务，1≤i≤N_T；s_j表示第j个成像卫星，令第j个成像卫星s_j的最大存储为M_max、当前存储为M(s_j)；所述第j个成像卫星s_j带有一个成像传感器，并具有同步成像和传输功能；1≤j≤N_S；c_k表示第k个中继卫星，1≤k≤N_C；p_l表示第l个地面站，所述第l个地面站p_l能同时接收多个成像卫星或中继卫星传输的成像数据；1≤l≤N_p；其特征是，所述联合任务规划方法按如下步骤进行：步骤1：获得二维成像数据表和二维传输数据表：步骤1.1、获得所述N_s个成像卫星对N_T个任务的访问时间窗集合D、N_s个成像卫星对N_C个中继卫星的访问时间窗集合F以及N_C个中继卫星对N_P个地面站的访问时间窗集合L；所述N_s个成像卫星对N_T个任务的访问时间窗集合D为二维成像‑任务数据表，且表头包括：任务，成像卫星，开始成像时间和结束成像时间；所述二维成像‑任务数据表的每行数据表示所在行任务的成像候选方案；所述N_s个成像卫星对N_C个中继卫星的访问时间窗集合F为二维成像‑中继传输数据表，且表头包括：成像卫星、中继卫星、开始传输时间和结束传输时间；所述N_C个中继卫星对N_P个地面站的访问时间窗集合L为二维中继‑地面传输数据表，且表头包括：中继卫星、地面站、开始传输时间和结束传输时间；步骤1.2、为所述二维成像‑任务数据表中每个任务的成像候选方案添加编号，从而形成二维成像数据表；遍历所述二维成像数据表，获得每个任务的成像候选方案的总个数；步骤1.3、将所述二维成像‑中继传输数据表和二维中继‑地面传输数据表进行合并，从而形成二维传输数据表；所述二维传输数据表的表头包括：成像卫星、传输卫星、地面站、开始传输时间和结束传输时间；所述二维传输数据表的每行数据表示所在行卫星的传输候选方案；步骤2：使用多算法混合迭代求解，获得规划结果：步骤2.1、随机生成N_G个一维整数向量v_m表示第m个向量，1≤m≤N_G；并有，表示第m个向量v_m中第i个分量，表征第i个任务t_i所选择的候选成像方案编号；所述第m个个体v_m的长度等于任务的总个数N_T；将所述向量集合V中的每一个向量作为一个个体，v_m表示第m个个体，则N_G个个体形成规模为N_G的群体G；令每个个体代表一个解方案；令所述第m个个体v_m中第i个分量的取值范围为零到第i个任务t_i的候选成像方案总个数之间的整数值，当时，表示第m个个体v_m所代表的解方案中，第i个任务t_i不执行；步骤2.2、使用遗传算法、蚁群算法和粒子群算法对群体进行混合迭代；步骤2.2.1、设定最大混合迭代次数为N_M‑U，设定当前迭代次数为α，并初始化α＝1；步骤2.2.2、判断α＞N_M‑U是否成立，若是，则终止迭代，获得第N_M‑U次迭代修正的群体否则，转步骤2.2.3；步骤2.2.3、更新蚁群算法的信息素数据，更新粒子群算法的粒子飞行速度数据；步骤2.2.4、从遗传算法、蚁群算法、粒子群算法中随机选择一个算法，作为第α次迭代的群体智能算法；步骤2.2.5、利用第α次迭代的群体智能算法对群体G进行迭代，获得第α次更新的群体G_α；步骤2.2.6、利用所述第α次更新的群体G_α对N_s个成像卫星进行第α次冲突检测，并对N_T个任务进行第α次传输规划，获得第α次修正后的群体G′_α；步骤2.2.7、将α+1赋值给α；并返回步骤2.2.2执行；步骤2.3、选择所述第N_M‑U次迭代修正的群体中适应度最好的个体映射到N_s个成像卫星上，并对N_T个任务进行传输规划，获得N_T个任务的规划结果，从而实现联合任务规划。