李今飛，王園園，李松彬

中國天繪衛(wèi)星中心，北京，102102

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基于頂層優(yōu)化的多遙感衛(wèi)星并發(fā)任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)設(shè)計

李今飛，王園園，李松彬

中國天繪衛(wèi)星中心，北京，102102

隨著遙感衛(wèi)星數(shù)量的不斷增加，衛(wèi)星運控復(fù)雜程度不斷提升，迫切需要針對多遙感衛(wèi)星并發(fā)任務(wù)規(guī)劃進行頂層設(shè)計優(yōu)化，解決復(fù)雜情況下的衛(wèi)星聯(lián)合調(diào)度問題，以便充分發(fā)揮衛(wèi)星系統(tǒng)效能。本文基于頂層優(yōu)化的思想，構(gòu)建了多星任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)模型，設(shè)計了規(guī)劃調(diào)度、結(jié)果評價等系統(tǒng)子模塊，實現(xiàn)了多任務(wù)目標優(yōu)化算法，并通過實例進行了驗證，取得了較好的仿真結(jié)果。

多星并發(fā)任務(wù)規(guī)劃；頂層優(yōu)化；系統(tǒng)設(shè)計

1　引　言

任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)是遙感衛(wèi)星對地觀測系統(tǒng)的重要組成部分，隨著衛(wèi)星數(shù)量及獲取數(shù)據(jù)能力的不斷提升，衛(wèi)星可執(zhí)行的任務(wù)種類和數(shù)量不斷增加、任務(wù)執(zhí)行方式和要求更加復(fù)雜，多星多任務(wù)條件下帶來的可選規(guī)劃方案成指數(shù)量級增長，僅依靠人工判別難以從中選擇最優(yōu)方案，不能滿足各類任務(wù)需求及最大化發(fā)揮衛(wèi)星使用效能[1]。本文通過頂層優(yōu)化多星任務(wù)協(xié)同，綜合考慮任務(wù)沖突消解，在規(guī)劃系統(tǒng)中建立多目標優(yōu)化模型，最后通過實例進行試驗，結(jié)果表明，本文提出的方法能有效提高衛(wèi)星執(zhí)行攝影任務(wù)效能。

2　衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃頂層優(yōu)化

衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃頂層優(yōu)化主要是指針對特定的需求，評估候選衛(wèi)星系統(tǒng)配置方案的動態(tài)能力，分析比較不同方案的優(yōu)劣，化解并發(fā)任務(wù)沖突和資源條件限制，為衛(wèi)星系統(tǒng)任務(wù)規(guī)劃方案的制定提供決策依據(jù)[2，3]。通過頂層優(yōu)化可以實現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度各型衛(wèi)星資源和地面站資源，增強執(zhí)行任務(wù)的適應(yīng)能力。多星任務(wù)規(guī)劃主要是利用系統(tǒng)綜合集成以及建模仿真等系統(tǒng)規(guī)劃方法和技術(shù)，按照衛(wèi)星及其應(yīng)用系統(tǒng)的原理機制，根據(jù)衛(wèi)星應(yīng)用任務(wù)的需求，使用計算機來高效、合理地規(guī)劃衛(wèi)星系統(tǒng)資源使用，使衛(wèi)星發(fā)揮最佳的應(yīng)用能力。

多星并發(fā)任務(wù)規(guī)劃問題包含了很多約束條件，如衛(wèi)星及載荷使用規(guī)則約束、衛(wèi)星與目標的可見性約束、星載存儲器的容量約束、衛(wèi)星與地面接收站的可見性、任務(wù)沖突約束、數(shù)據(jù)傳輸能力約束以及云量要求等。特別是近年來，遙感衛(wèi)星的靈巧程度不斷提高，為給定目標的觀測提供了更多選擇的機會，這也使得多星任務(wù)規(guī)劃變得更加復(fù)雜。多星任務(wù)規(guī)劃需要綜合考慮目標攝影與數(shù)據(jù)

回傳，首先通過預(yù)報衛(wèi)星軌跡，獲取特定目標可用的衛(wèi)星及可用時間窗口；其次由衛(wèi)星與地面站映射，獲取可用的數(shù)傳時間窗口；然后通過任務(wù)規(guī)劃模型，在各種資源使用約束下，選擇候選目標任務(wù)和數(shù)傳任務(wù)，安排執(zhí)行任務(wù)的具體時間，消解沖突，最終生成可用的攝影任務(wù)序列與數(shù)傳任務(wù)序列。多星任務(wù)規(guī)劃流程如圖1所示。

圖1　多星并發(fā)任務(wù)規(guī)劃流程

3　建模及求解算法

最優(yōu)的衛(wèi)星攝影數(shù)傳方案求解是一個組合優(yōu)化問題，最優(yōu)解需要綜合考慮兩個目標標準：任務(wù)平均完成時間和任務(wù)完成率。其中，任務(wù)平均完成時間定義為所有任務(wù)的完成時間的平均值，任務(wù)完成以數(shù)據(jù)回傳結(jié)束為標識；任務(wù)完成率定義為完成的任務(wù)數(shù)與總的任務(wù)數(shù)之間的百分比率。完成時間越短，完成率越高反映衛(wèi)星系統(tǒng)的任務(wù)執(zhí)行能力越強。

多星任務(wù)規(guī)劃中以最小化任務(wù)平均完成時間，最大化任務(wù)完成率為優(yōu)化目標建立問題模型，本文將在分析多目標優(yōu)化問題的基礎(chǔ)上，建立適應(yīng)的求解算法。多目標優(yōu)化問題可以表示為：

maxy=f(x)=(f1(x),f2(x),…,fk(x))

s.t.e(x)=(e1(x),e2(x),…,em(x))≥0

x=(x1,x2,…,xn)∈X

y=(y1,y2,…,yk)∈Y

模型共包含k個目標函數(shù)；m個約束條件；n個決策變量。其中，x為決策向量；y為目標向量；X為決策向量x形成的決策空間；Y為目標向量y形成的目標空間；約束條件e(x)≤0確定決策向量的可行取值范圍。通常多目標優(yōu)化問題的優(yōu)化函數(shù)是將決策向量 映射到目標向量y，記作f:X→Y。這里的K個優(yōu)化目標之間往往互相沖突，某個目標性能的提高可能會引起其他目標性能的降低，同時使多個目標達到最優(yōu)性能往往是不可能的，在求解過程中需要在多個目標之間進行協(xié)調(diào)權(quán)衡和妥協(xié)處理，使所有的目標盡可能地達到最優(yōu)，因此，導(dǎo)致了多目標優(yōu)化問題的解通常是一組解，這些解無法在改進任何目標函數(shù)性能的同時不削弱至少一個其他目標函數(shù)的性能，被稱為Pareto最優(yōu)解。對于實際的應(yīng)用問題，必須根據(jù)問題的特點和決策人員的主觀偏好，從Pareto最優(yōu)解集中進行選擇，獲得一個或多個解作為所求多目標優(yōu)化問題的最優(yōu)解。

4　系統(tǒng)設(shè)計與開發(fā)

多星任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)能夠針對任務(wù)需求，制定統(tǒng)一的衛(wèi)星及地面接收站的控制計劃，并對整體系統(tǒng)能力進行評估。

4.1系統(tǒng)總體設(shè)計

系統(tǒng)由資源管理模塊、任務(wù)需求管理模塊、場景管理模塊、規(guī)劃調(diào)度模塊、結(jié)果評價模塊及接口管理模塊構(gòu)成。具體如圖2所示。

圖2　系統(tǒng)總體設(shè)計

4.2系統(tǒng)主要功能模塊

規(guī)劃調(diào)度模塊是系統(tǒng)的核心，其功能是給出任務(wù)分配可用的時間窗口，它包括調(diào)度預(yù)處理和資源規(guī)劃兩個子模塊。預(yù)處理模塊驅(qū)動STK接口模塊計算出任務(wù)所有可能的時間窗口，并且對任務(wù)擁有的時間窗口的可用性進行分析，剔除不可用的時間窗口，如果一個任務(wù)沒有被分配時間窗口，系統(tǒng)會在數(shù)據(jù)庫中記錄具體原因。預(yù)處理模塊給出了任務(wù)在規(guī)劃前沒有被分配時間窗口的原因，以便用戶有針對性地調(diào)整任務(wù)需求，更加充分地利用衛(wèi)星資源。資源規(guī)劃模塊負責(zé)對任務(wù)描述中的活動、資源、約束進行分析，建立多目標優(yōu)化模型以消解任務(wù)對資源需求的沖突。

結(jié)果評價模塊的主要功能是對規(guī)劃結(jié)果進行可見性分析和能力評價。可見性分析主要包括訪問時間窗口、訪問次數(shù)和任務(wù)響應(yīng)時間等方面。能力評價主要考慮三個方面：任務(wù)完成情況分析、資源利用情況分析和時效性分析。

規(guī)劃調(diào)度模塊從資源管理模塊、任務(wù)需求管理模塊、場景管理模塊獲得數(shù)據(jù)輸入，并將規(guī)劃結(jié)構(gòu)反饋給結(jié)果評價模塊，各個系統(tǒng)之間的調(diào)用關(guān)系如圖3所示。

圖3　系統(tǒng)模塊之間調(diào)用關(guān)系

4.3系統(tǒng)結(jié)果展示

多星任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)涉及到的資源約束多、任務(wù)需求多、可行性求解方案不唯一，需要通過科學(xué)合理的方式展示，避免關(guān)鍵信息湮沒在海量數(shù)據(jù)之下。通常重點關(guān)注的信息包括任務(wù)何時攝影、何時數(shù)傳接收、衛(wèi)星及地面站的使用效率等結(jié)果指標。在設(shè)計系統(tǒng)結(jié)果展示時需要綜合考慮以上因素，系統(tǒng)在數(shù)據(jù)庫中讀取所有的衛(wèi)星對地面目標的可見時間窗口以及選擇攝影時間窗口，規(guī)劃結(jié)果及中間過程數(shù)據(jù)主要以表格形式進行展示，同時輔以圖形化展示界面。例如，通過甘特圖展示以時間為軸的各衛(wèi)星攝影及地面站接收情況；通過柱狀圖展示比較不同方案之間的資源使用效率等[4，5]。

圖4　衛(wèi)星軌道、地面站及任務(wù)區(qū)域分布

5　應(yīng)用實例研究

本文選取5顆衛(wèi)星作為任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)的輸入，其軌道參數(shù)見表1，軌道歷元時間為2016/1/24，選取10個任務(wù)區(qū)域作為攝影目標。所有任務(wù)的調(diào)度起止時間為2016/1/25 04:00:00 ～ 2016/1/26 04:00:00。衛(wèi)星軌道、地面站及任務(wù)區(qū)域分布如圖4所示。

表1衛(wèi)星軌道參數(shù)

軌道參數(shù)Sat1Sat2Sat3Sat4Sat5半長軸(km)7018.57005.56874.37151.86880.1軌道偏心率0.00171980.00087030.0012320.00010790.0001655軌道傾角(°)97.986897.972197.540198.40797.3455升交點赤徑(°)108.2417103.4484156.009196.914798.8359近地點角(°)261.1374356.8313183.7974110.507664.906平近點角(°)98.78883.285292.5367249.623919.2729

表2衛(wèi)星對任務(wù)可見情況

任務(wù)衛(wèi)星攝影起始時間攝影結(jié)束時間Tar1sat22016/1/262:37:382016/1/262:37:57sat32016/1/256:08:402016/1/256:08:57Tar2sat22016/1/261:03:172016/1/261:03:43sat32016/1/254:36:582016/1/254:37:11

續(xù)表

通過規(guī)劃調(diào)度模塊對觀測任務(wù)進行優(yōu)化設(shè)計，可以得到各觀測任務(wù)優(yōu)化后的衛(wèi)星攝影時段和地面站接收時段，最終的規(guī)劃結(jié)果見表3，優(yōu)化后的平均任務(wù)完成時間為Tav=3.62h、任務(wù)完成率為M=100%。本實例通過頂層優(yōu)化衛(wèi)星間的任務(wù)協(xié)同，在不降低任務(wù)完成率的前提下，將平均任務(wù)完成時間縮減了13.4%，有效提高了任務(wù)完成時效性。

表3衛(wèi)星攝影方案及地面站接收優(yōu)化方案

任務(wù)衛(wèi)星攝影起始時間攝影結(jié)束時間地面站接收開始時間接收結(jié)束時間完成時間(h)Tar1sat32016/1/256:08:402016/1/256:08:57sta12016/1/2513:56:052016/1/2514:04:227.93Tar2sat32016/1/254:36:582016/1/254:37:11sta22016/1/2514:03:512016/1/2514:09:549.55Tar3sat42016/1/2515:33:372016/1/2515:34:10sta12016/1/2519:57:182016/1/2520:07:364.57Tar4sat42016/1/2517:11:182016/1/2517:11:56sta22016/1/2521:31:292016/1/2521:40:524.49Tar5sat42016/1/2510:23:052016/1/2510:23:36sta12016/1/2511:57:572016/1/2512:04:171.69Tar6sat52016/1/2510:43:012016/1/2510:43:20sta32016/1/2512:12:512016/1/2512:20:121.62Tar7sat52016/1/259:24:162016/1/259:24:49sta12016/1/2510:36:212016/1/2510:44:261.34Tar8sat22016/1/2516:56:332016/1/2516:56:56sta12016/1/2519:43:222016/1/2519:48:032.86Tar9sat42016/1/2520:39:382016/1/2520:40:04sta12016/1/2521:36:062016/1/2521:46:571.12Tar10sat32016/1/262:46:282016/1/262:46:46sta32016/1/263:44:152016/1/263:52:391.10

6　結(jié)束語

本文構(gòu)建了基于頂層優(yōu)化的多遙感衛(wèi)星并發(fā)任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)，并通過實例進行了驗證。采用優(yōu)化算法解決了多遙感衛(wèi)星并發(fā)任務(wù)規(guī)劃問題，有效利用了衛(wèi)星和地面站系統(tǒng)資源，并生成較為滿意的規(guī)劃方案，適應(yīng)未來衛(wèi)星管控需要，可以為科學(xué)決策提供輔助支持。

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Multi-satellite Concurrent Mission Planning System Design Based on Top Optimization

Li Jinfei, Wang Yuanyuan, Li Songbin

Tianhui Satellite Center of China, Beijing 102102, China

With the continuous increase of remote sensing satellites, the complexity of satellite operation and control is growing. It is urgent to optimize the top design of the multi-satellite concurrent mission planning, so as to solve the satellite joint scheduling problem under complicated condition and make the best possible use of satellite system. In this paper, a multi-satellite concurrent mission planning model is set up based on the concept of top optimization, sub-modules are designed including scheduling & planning, result evaluation and so on, and multi-mission target optimized algorithm is realized. The algorithm has passed the test and achieved good simulation results.

multi-satellite concurrent mission plan; top optimization; system design

2016-02-16。

李今飛(1987— )，男，工程師，主要從事衛(wèi)星運動管控方面的研究。

P228

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