敏捷卫星调度问题可以看做是卫星从备选观测目标集中选取一个能满足所有观测约束的目标子集进行观测,并获得对应的观测收益。该问题的求解目标是最大化卫星的观测收益。其主要约束条件有,时间窗约束、姿态机动的转换时间约束,固存(固态存储)约束和电量约束。与非敏捷卫星不同,敏捷卫星的俯仰能力可使卫星能通过一定观测姿态在不对目标过顶时即可对目标进行成像。这能大幅度提高卫星对目标的观测时间窗长度,但是也增加了问题的求解难度。一是时间窗的增长增大了求解空间,二是多维的姿态机动能力使得转换时间约束具有了时间依赖的特性。因此,敏捷调度问题的关键约束是由时间窗约束和时间依赖的姿态机动约束组成的时序约束。对时序约束的处理效率决定了求敏捷卫星调度问题可行解的质量。本文以敏捷卫星调度问题中时间依赖的时序约束为着力点,逐步展开了对敏捷自主卫星调度问题在不同应用场景下相关调度算法的研究。论文的主要工作有:(1)对时序约束下敏捷卫星调度问题设计了一个分支定界算法。针对敏捷卫星调度问题中关键的时序约束,本文设计了一个能高效处理时序的分支定界算法。该算法能在合理的时间内,求出敏捷卫星单轨调度问题的全局最优解。论文对算法中的解空间与解表达、初始化方法、对称性消除剪枝策略、支配剪枝策略和上下界剪枝策略进行了详细的介绍。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和求解效率,并分析了初始化方法、支配剪枝策略和下界更新策略等机制对算法求解效率的影响。由于时序约束是敏捷卫星调度问题的关键约束,所以该分支定界算法的研究也为论文其他研究工作打下了基础。(2)提出了一个能有效解决海面搜救场景应用需求的双星星簇,并为其中的敏捷自主卫星设计了对应的在线调度算法。近年来,如何利用多种观测手段有效提高海面搜救的效率成为了多个学科的关注热点。针对海面搜救场景中特殊的应用需求,本文提出了一个可以有效应对海面搜救任务的双星星簇,该星簇由一颗在前端飞行的宽幅目标发现星和一个在紧随发现星飞行的高分辨率目标识别星组成。借助于敏捷卫星在线调度算法,该星簇可在发现海面移动目标的后,立即对目标进行高分比率成像进行识别。基于分支定界的研究工作,本文为高分辨率敏捷卫星设计了一个在线调度算法。最后,通过仿真实验对比了双星星簇与传统管控模式下对海面移动目标的识别效率,也对在线调度算法的相关性能进行了分析。(3)设计了一个可用于星上观测目标决策的决策模型,并研究了如何利用地面计算资源对决策模型进行训练。为进一步拓宽敏捷自主卫星的应用场景,使敏捷自主卫星能有效处理时序约束和固存、电量的资源约束,本文设计了一个可用于星上观测目标决策的决策模型。常规敏捷卫星在线调度时,卫星只能根据临近目标(即将有观测时间窗的目标)的相关信息来决策下一个进行观测的目标。这种“短视”的调度方法会导致卫星过早地消耗掉固存和电量的观测资源,从而使卫星在场景的中后期由于观测资源的不足而不得不放弃对高收益的目标进行观测。本文提出了一个可在星上使用的观测目标决策模型来帮助卫星做出更理性的决策,该模型可利用卫星运行历史数据在地面段完成学习训练。在该决策模型的帮助下,卫星在每次决策下一个观测目标时能统筹历史数据中的全局指导信息,避免过早消耗掉观测资源,提高在场景中的全局观测收益。最后,用仿真实验验证了该方法的有效性。(4)讨论了多颗敏捷自主卫星的星座组网结构,并对多星在线协同规划的相关算法进行了研究。本文立足于当前卫星平台的相关技术,对多颗敏捷自主卫星的星座组网模式进行了分析,提出了分布集中式的星型星座结构。该星座结构能使多颗敏捷卫星在兼顾各自常规观测目标的情况下,提高星座整体的应急目标动态响应能力。然后,对所提星型结构星座对动态应急目标的协同分配策略进行了研究。提出了十个星间协同分配策略,并通过仿真实验对各个算法的特点进行分析。最后,利用机器学习中支持向量机的相关技术,进一步优化了星座对应急目标的协同分配策略,可使星座根据常规目标的分布信息在两个备选协同策略中选取合适的应急目标协同分配策略。