[發明專利]基于帶禁忌列表蟻群算法視頻衛星對地凝視任務規劃方法

在審

• 申請號: 201810426459.6
• 申請日: 2018-05-07
• 公開（公告）號: CN109299490A
• 公開（公告）日: 2019-02-01
• 發明（設計）人: 項軍華;崔凱凱
• 申請（專利權）人: 湖南航升衛星科技有限公司
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06N3/00
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 邱軼

本發明提供一種基于帶禁忌列表蟻群算法的視頻衛星對地凝視任務規劃方法，該方法考慮了觀測時間窗口、姿態調整時間、衛星機動能力等約束，并提出了一種帶有禁忌列表的改進蟻群算法進行任務規劃計算，能夠使視頻衛星在時間、空間和能量資源均受限制的條件下，對指定區域內的目標進行選擇和排序，最終使得觀測任務的收益最大化。本發明具有工程適用性強、配置靈活和規劃計算快的優點，能夠進一步挖掘視頻衛星的對地觀測能力，提高在軌衛星資源的利用率。

技術領域

本發明涉及航天任務規劃技術領域，具體涉及一種基于帶禁忌列表蟻群算法視頻衛星對地凝視任務規劃方法。

背景技術

視頻衛星是一種新型的對地觀測衛星，與傳統的對地觀測衛星相比，能夠對某一目標區域進行凝視成像，實現對目標區域在一段時間內的連續觀測，具有重要的軍事和民用價值。對地凝視成像是視頻衛星的主要工作模式，衛星通過姿態控制系統根據需要調整星體的姿態，使星載光學傳感器的光軸始終對準地面目標，實現不間斷成像，獲得目標的動態信息。特別地，在區域作戰、反恐維穩和搶險救災等應急行動中，往往希望在某一時間段內盡可能多地獲取任務區域內各個目標的圖像信息，這時就需要對視頻衛星進行任務規劃，以獲得最大的觀測收益。

視頻衛星對多個目標點的凝視成像任務規劃，就是在滿足時間資源、空間資源和衛星資源等約束條件下對一組待觀測的任務進行選取、排序及確定，使得任務觀測收益最大化的過程。從姿態機動能力來看，視頻衛星其本質上屬于敏捷衛星的范疇，即在俯仰、滾轉和偏航軸均有姿態機動能力。與傳統的非敏捷衛星(僅有滾轉軸可實現姿態機動)相比，其對目標點的可見時間窗口明顯增長，這一特點大大提高了衛星的成像觀測能力和靈活性，如圖1所示。但與此同時，在進行敏捷衛星的任務規劃時，任務間的觀測順序不再固定，臨近任務間的耦合度較高，觀測沖突復雜，這使得在對敏捷衛星進行任務規劃時難度大大增加。

由于衛星任務規劃問題復雜、涉及大量非線性約束、且求解目標不唯一，使得不存在適用于所有問題的通用算法。目前，針對傳統衛星的對地觀測任務規劃問題，學界已進行了較為深入的研究。而對于敏捷成像衛星，其任務調度問題較之傳統非敏捷衛星更為復雜，已被證明屬于NP-hard問題的范疇。Lemaitre針對法國新一代敏捷衛星“Pleiades”的日常任務調度問題，提出約束規劃模型。比較了貪婪、動態規劃、約束規劃以及局部搜索等四種算法。Mancel]在Lemaitre的基礎上針對法國的Pleiades衛星建立了整數規劃模型，并采用列生成算法進行求解，可用于數據規模較小時的規劃求解。Habet針對Lemaitre提出的局部搜索算法進行了改進提出的禁忌搜索算法，在鄰域構造時，采用了一致飽和鄰域的思想。Gabrel則從相容圖理論出發，將敏捷衛星規劃問題視為帶時間窗的多機規劃問題，利用分支定界和最長路徑算法進行規劃調度。Verfaillie則將敏捷衛星規劃看作旅行商問題、JSP規劃或者背包問題，忽略了立體成像約束的情況下，建立了線性規劃模型，在考慮立體成像約束的情況下，建立了非線性模型；并分析了貪婪算法、鄰域搜索和動態約束等算法，結果顯示動態規劃能夠取得更佳的規劃結果。Benoist基于俄羅斯套娃算法求解了敏捷衛星規劃問題的上界。Xin-WeiWang針對單顆敏捷衛星且觀測目冗余的情況，將連續的時間窗口進行離散，并利用復雜網絡的思想，設計了基于規則的啟發式算法進行問題求解。Rui Xu綜合考慮目標的觀測成本以及觀測收益制定啟發式規則，并在任務選擇過程中引入蟻群算法的思想，設計了一種基于規則的隨機搜索算法。Pei-Wang研究了敏捷衛星規劃的啟發式算法，但是會使其衛星的敏捷性受到一定限制。向仍湘建立了敏捷衛星成像規劃的約束規劃模型，并采用基于模擬退火算法與遺傳算法的混合遺傳算法和列生成算法對問題進行求解，對于同軌立體成像目標任務規劃，采用動態調整以及禁忌搜索算法進行求解。李玉慶針對三軸穩定衛星點目標任務規劃調度問題建立了數學規劃模型，提出了一種基于模擬退火與遺傳算法相結合的混合遺傳算法。