[發明專利]一種敏捷衛星的星上調度方法

有效

• 申請號: 201811023681.8
• 申請日: 2018-09-04
• 公開（公告）號: CN109299861B
• 公開（公告）日: 2021-08-27
• 發明（設計）人: 陳宇寧;魯籍;陳盈果;劉曉路;姚鋒;邢立寧;陳英武;賀仁杰;陳成;王濤;張忠山;呂濟民
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京匯智勝知識產權代理事務所(普通合伙) 11346
• 代理人: 石輝

1.一種敏捷衛星的星上調度方法，其特征在于，包括：

步驟100，離線訓練：根據輸入的訓練用的歷史數據，對樣本進行訓練，以輸出機器學習分類器；所述歷史數據包括：訓練場景集合S＝{sce₁,sce₂,…,sce_n},每個任務場景sce_i均由一系列元任務task_i,j組成，所述任務場景sce_i表示為：

步驟200，在線調度：根據輸入的新的調度場景sce以及由所述步驟100得到的所述機器學習分類器，利用調度算法，獲得與所述新的調度場景sce對應的調度方案Sol；其中，所述新的調度場景sce由一系列元任務task_k組成，k＝1……m；

其中：所述步驟100具體包括：

步驟110：求取訓練場景集合S＝{sce₁,sce₂,…,sce_n}中的每個場景sce_i中的每個元任務task_i,j的特征向量X_i,j，j＝1……m_i；

步驟120：求解訓練場景集合S＝{sce₁,sce₂,…,sce_n}中的每個場景sce_i對應的調度方案Sol_i；

步驟130：確定訓練場景集合S＝{sce₁,sce₂,…,sce_n}中的每個場景sce_i中的每個元任務task_i.j的標簽值Y_i,j；

步驟140：將分配好標簽值Y_i,j且獲取了特征向量X_i,j的元任務task_i,j作為訓練樣本訓練所述機器學習分類器，并輸出訓練好的機器學習分類器；

所述步驟200具體包括：

步驟210：求取輸入的新的調度場景sce以及場景中的每個元任務task_j的特征向量X_j；

步驟220：利用所述機器學習分類器對新的調度場景sce中的每個元任務task_k進行分類，以獲得待調度任務集合；

步驟230：對于待調度任務集合中的每個任務，按照時間窗的開始時間升序排序；

步驟240：按照排序順序依次為待調度任務安排觀測窗口，若安排成功，則將該任務添加到所述新的調度場景的調度方案中，并輸出所述新的調度場景的調度方案。

2.如權利要求1所述的敏捷衛星的星上調度方法，其特征在于，所述步驟110中每個元任務task_i,j的特征向量X_i,j包含如下特征：

基本特征、轉換時間沖突度量、時間窗沖突度量、任務密度度量和局部最優度量，其中，所述基本特征包括任務時長、任務收益、時間窗口長度和時間窗的數量，所述轉換時間沖突度量包括轉換時間損失和利潤和過渡時間的比值，所述時間窗沖突度量包括沖突長度、無沖突長度、沖突數和可能損失，所述任務密度度量包括元任務的均勻性和密度。

3.如權利要求1所述的敏捷衛星的星上調度方法，其特征在于，所述步驟130中，通過查看每個場景sce_i中的各元任務task_i,j是否在對應的調度方案Sol_i中，如果是，則元任務task_i,j的標簽值Y_i,j分配為1；否則將task_i,j的標簽值Y_i,j分配為0。

4.如權利要求1所述的敏捷衛星的星上調度方法，其特征在于，所述步驟120中，使用ALNS算法對訓練場景集合S＝{sce₁,sce₂,…,sce_n}中的每個場景sce_i對應的調度方案Sol_i進行求解。

5.如權利要求1所述的敏捷衛星的星上調度方法，其特征在于，所述步驟220具體包括：如果所述機器學習分類器輸出1，即該樣本是正樣本，則將該任務添加至本次待調度任務集合中；反之，如果所述機器學習分類器輸出0，則將該任務舍棄，不參與本次調度。