遥感卫星分布式任务规划模型与算法研究

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随着我国航天事业的发展,当前在轨卫星数量的不断增加,遥感卫星作为卫星中最为重要的类别之一,其功能和规模也在持续更新。那么,随之而来的便是用户日益复杂而繁多的对地观测请求和对遥感卫星地面规划调度方法实时性的更高要求。如何构建能很好满足用户需求又具有良好可扩展性的遥感卫星任务规划系统成为了新的挑战,在军事和民用方面都具有重要的应用价值和现实意义。论文立足于当今计算领域特点,将地面遥感卫星任务规划问题拓展到分布式领域展开研究。主要工作及创新点如下:(1)建立了遥感卫星任务规划问题的分布式框架模型。将MAS(Multi-Agent System)技术应用于卫星任务规划建模,在分析卫星任务规划整体过程的基础上,将参与规划的卫星和各数据传输资源映射成MAS中的Agent。该分布式模型具有良好的可扩展性,可以有效缩短新的卫星、地面站和中继星成员投入系统的研发周期。(2)设计与实现了基于合同网协议的遥感卫星观测任务分布式规划算法。将遥感卫星对地观测任务的分配过程看作合同网协议的一系列任务的投标过程。同时,根据遥感卫星观测任务规划特点对传统的合同网协议进行了改进。实验结果表明,该算法相对于集中式算法的效率和实时性上都得到了一定程度的提高。(3)设计与实现遥感卫星数传资源分布式规划算法。将协同进化技术与分布式遗传算法相结合,提出了基于协同进化的遥感卫星数传资源规划分布式遗传算法。在该算法中,各子种群通过协同共同进化最终得到优化解。实验结果表明,该算法能适应资源变化条件下的计算过程,在效率上也较集中式遗传算法有明显提高。(4)基于以上研究成果,论文最后实现了遥感卫星分布式任务规划实验系统。采用客户端-服务器结构,客户端为用户提供规划方案显示,编辑和Agent辅助管理等功能。
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