雷永剛,張若禹,馬佳楠

(北京跟蹤與通信技術(shù)研究所，北京 100094)

0 引 言

隨著大規(guī)模并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和深度學(xué)習(xí)算法等關(guān)鍵技術(shù)的突破，人工智能取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，在圖像處理、模式識(shí)別、自然語言處理、智能機(jī)器人等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出令人期望的發(fā)展前景，其在航天工程領(lǐng)域表現(xiàn)出的巨大應(yīng)用潛能尤其引人矚目。在自主測(cè)控、自主故障診斷、任務(wù)規(guī)劃、資源分配等方面，通過采用智能技術(shù)，將有效提高運(yùn)控系統(tǒng)任務(wù)的完成效率和資源利用率[1]。

運(yùn)控系統(tǒng)是衛(wèi)星工程的六大系統(tǒng)之一，主要承擔(dān)在軌衛(wèi)星的運(yùn)行管理任務(wù)，完成用戶任務(wù)需求受理、載荷任務(wù)規(guī)劃與控制計(jì)劃制定、控制指令生成、天基與地基站網(wǎng)資源申請(qǐng)、載荷數(shù)據(jù)接收以及載荷原始數(shù)據(jù)的匯集、拼接、存儲(chǔ)等預(yù)處理，并監(jiān)視星地設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)與健康管理，系統(tǒng)涉及鏈條環(huán)節(jié)多、工作流程相當(dāng)復(fù)雜。據(jù)UCS(Union of Concerned Scientists)統(tǒng)計(jì)，截至2020年全球共4 084顆在軌衛(wèi)星，其中我國435顆。隨著我國在軌衛(wèi)星數(shù)量、功能與載荷類型的不斷增多，對(duì)運(yùn)控系統(tǒng)的技術(shù)要求也越來越高，尤其對(duì)全流程自動(dòng)化要求更是直接迫切。近年來我國在航天事業(yè)方面取得了舉世矚目的成就，但人工智能在衛(wèi)星運(yùn)控領(lǐng)域的應(yīng)用還有待挖掘與研究，整體距離智能化實(shí)現(xiàn)還有較長的路要走[2]。

2017年，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[3]提出的戰(zhàn)略目標(biāo)之一為，到2030年，在人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為世界人工智能創(chuàng)新中心，在類腦智能、自主智能、混合智能和群體智能等領(lǐng)域取得重大突破，并對(duì)相關(guān)技術(shù)發(fā)展方向進(jìn)行了部署。

1 運(yùn)控系統(tǒng)現(xiàn)狀與展望

如圖1所示，衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)一般由任務(wù)管控、通信、數(shù)據(jù)接收等多個(gè)分系統(tǒng)組成，其中衛(wèi)星的任務(wù)管制分系統(tǒng)作為運(yùn)控系統(tǒng)的核心組成，由業(yè)務(wù)控制、任務(wù)規(guī)劃、計(jì)劃制定、載荷控制、任務(wù)仿真、狀態(tài)監(jiān)視和基礎(chǔ)支持等多個(gè)業(yè)務(wù)子系統(tǒng)組成。運(yùn)控系統(tǒng)主要完成任務(wù)需求統(tǒng)一受理、多星任務(wù)聯(lián)合規(guī)劃、衛(wèi)星計(jì)劃和各地面站數(shù)據(jù)接收計(jì)劃制定、衛(wèi)星有效載荷控制指令編制、衛(wèi)星任務(wù)的統(tǒng)一指揮、地面站網(wǎng)資源調(diào)度、星地系統(tǒng)工作狀態(tài)監(jiān)視等多項(xiàng)工作。

圖1 衛(wèi)星工程運(yùn)控系統(tǒng)組成示意圖

為順利完成在軌衛(wèi)星的管控任務(wù)需要運(yùn)控系統(tǒng)與測(cè)控系統(tǒng)(包含測(cè)控中心、地面站和中繼衛(wèi)星)緊密配合，其中運(yùn)控系統(tǒng)(運(yùn)控中心)主要完成任務(wù)受理、任務(wù)規(guī)劃、計(jì)劃制定、指令編排等工作，并需與測(cè)控系統(tǒng)協(xié)調(diào)衛(wèi)星的測(cè)控計(jì)劃(包括地面站和中繼衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收計(jì)劃)；測(cè)控系統(tǒng)主要根據(jù)運(yùn)控系統(tǒng)需求，制定衛(wèi)星測(cè)控計(jì)劃，接收有效載荷控制數(shù)據(jù)，統(tǒng)籌平臺(tái)控制數(shù)據(jù)，在測(cè)控跟蹤弧段內(nèi)上行發(fā)送至衛(wèi)星，接收衛(wèi)星載荷數(shù)據(jù)并發(fā)送至運(yùn)控系統(tǒng)[4]。

目前我國在軌衛(wèi)星的運(yùn)控系統(tǒng)一般采用“體系開放、資源共享”的思想設(shè)計(jì)建設(shè)，系統(tǒng)利用通用的信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)技術(shù)，構(gòu)建通用的軟件系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了體系架構(gòu)的統(tǒng)籌設(shè)計(jì)、基礎(chǔ)設(shè)施的統(tǒng)一規(guī)劃和平臺(tái)的一體化運(yùn)行，達(dá)到系統(tǒng)的“通用化、系列化、組合化”，具備對(duì)多種類型多顆在軌衛(wèi)星的運(yùn)行管理和控制能力[5]。

1.1 主要差距

(1)任務(wù)規(guī)劃主要側(cè)重單星單任務(wù)，多星多任務(wù)規(guī)劃能力不足

由于現(xiàn)有在軌衛(wèi)星在設(shè)計(jì)時(shí)主要考慮單星執(zhí)行各種任務(wù)，強(qiáng)調(diào)大平臺(tái)、多功能，一顆衛(wèi)星往往攜帶多種類型載荷，同時(shí)為滿足不同使用單位的不同任務(wù)需求設(shè)計(jì)有多種工作模板，同一時(shí)段采用同一模式工作為主，因此現(xiàn)有在軌衛(wèi)星的任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)著重滿足單星單任務(wù)的規(guī)劃需求，在多星協(xié)同、群體協(xié)同方面的聯(lián)合規(guī)劃、綜合運(yùn)用能力顯著不足，對(duì)于任務(wù)分解、多任務(wù)滿足方面還依賴操作人員的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行選擇，不利于任務(wù)實(shí)施，很難實(shí)現(xiàn)星地整體效能的有效發(fā)揮。隨著小衛(wèi)星技術(shù)和星座技術(shù)等的發(fā)展，面對(duì)未來多星多任務(wù)的工作環(huán)境，對(duì)衛(wèi)星的運(yùn)控系統(tǒng)要求觀測(cè)目標(biāo)(區(qū)域)數(shù)量繁多、需求形式各異、應(yīng)急響應(yīng)快速等特點(diǎn)，對(duì)于現(xiàn)有航天運(yùn)控系統(tǒng)這樣一個(gè)資源有限的系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)資源有效利用且最大程度滿足各類用戶需求的任務(wù)，在現(xiàn)有基礎(chǔ)上已經(jīng)無法實(shí)現(xiàn)[6]。

(2)任務(wù)管控嚴(yán)重依賴人員干預(yù)，自動(dòng)化智能化能力不足

目前已經(jīng)研制了一些涉及衛(wèi)星操控、資源調(diào)度等方面的自動(dòng)化軟件，系統(tǒng)可在個(gè)別環(huán)節(jié)、個(gè)別分機(jī)上實(shí)現(xiàn)自動(dòng)運(yùn)行，但在全流程自動(dòng)化、全流程智能化方面普遍應(yīng)用不足。后續(xù)隨著在軌衛(wèi)星數(shù)量、載荷種類不斷的增多，尤其是大型星座、星群等的組網(wǎng)運(yùn)行，單純依靠人力投入已不能完成衛(wèi)星管控任務(wù)。另外，現(xiàn)有系統(tǒng)受現(xiàn)場(chǎng)工作人員能力和技術(shù)水平制約較大，在軌衛(wèi)星發(fā)生故障后的快速發(fā)現(xiàn)、高效定位、迅速解決等無法得有效保證，因此系統(tǒng)必須實(shí)現(xiàn)全流程的自動(dòng)化運(yùn)行。未來需結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(Augmented Reality，AR)技術(shù)、智能化技術(shù)發(fā)展，改革創(chuàng)新站網(wǎng)與中心的智能接入方式，優(yōu)化智能調(diào)度以及健康管理、故障預(yù)測(cè)與診斷、遠(yuǎn)程維護(hù)等智能化管理手段，提高運(yùn)控系統(tǒng)運(yùn)行管理效率以及故障發(fā)現(xiàn)、解決與恢復(fù)的時(shí)效性，是實(shí)現(xiàn)在軌衛(wèi)星的運(yùn)控系統(tǒng)的高水平運(yùn)行管理的必然之路。

1.2 技術(shù)前景

面向以人工智能為中心的新技術(shù)變革，圍繞人工智能技術(shù)在航天建設(shè)中的應(yīng)用與發(fā)展，以衛(wèi)星支援聯(lián)合任務(wù)規(guī)劃為背景，針對(duì)大規(guī)模星地資源統(tǒng)籌和復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃等難點(diǎn)，基于一體化聯(lián)合任務(wù)分析的高動(dòng)態(tài)應(yīng)用環(huán)境，構(gòu)建衛(wèi)星群體智能協(xié)同系統(tǒng)與衛(wèi)星智能任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)，深度感知用戶的需求偏好，能夠自動(dòng)籌劃多源用戶需求，智能調(diào)度大規(guī)模異構(gòu)資源，充分挖潛不同衛(wèi)星載荷(可見光相機(jī)、高光譜相機(jī)、紅外相機(jī)、電子等)、不同測(cè)控?cái)?shù)傳資源(地面站和中繼衛(wèi)星，以及其他具備通信能力的在軌衛(wèi)星)的群體協(xié)同能力、不同傳輸途徑(星地與星間)，精準(zhǔn)規(guī)劃衛(wèi)星動(dòng)作參數(shù)，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星智能組網(wǎng)、智能管理、智能規(guī)劃，支撐地面系統(tǒng)的自主運(yùn)行。

(1)構(gòu)建衛(wèi)星群體智能協(xié)同系統(tǒng)與智能任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)

開展智能化運(yùn)控系統(tǒng)的研制建設(shè)，實(shí)現(xiàn)在軌衛(wèi)星群體智能協(xié)同、在軌衛(wèi)星智能任務(wù)規(guī)劃、天地測(cè)控?cái)?shù)傳資源智能調(diào)度，研究開發(fā)在軌衛(wèi)星群體智能化協(xié)同系統(tǒng)、智能化任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)、智能化資源調(diào)度管理系統(tǒng)、智能化基礎(chǔ)支撐平臺(tái)、智能化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)工程，實(shí)現(xiàn)在軌衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)的智能聯(lián)網(wǎng)、智能組網(wǎng)、智能協(xié)同、單星智能、多星智能等多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)突破[7]。

(2)建立智能任務(wù)規(guī)劃訓(xùn)練數(shù)據(jù)系統(tǒng)

建立在軌衛(wèi)星測(cè)控與數(shù)傳信息需求數(shù)據(jù)、任務(wù)規(guī)劃方案數(shù)據(jù)庫、在軌衛(wèi)星的載荷數(shù)據(jù)拼接、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)服務(wù)功能；建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的全生命周期管理；建立智能化的任務(wù)規(guī)劃數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

2 關(guān)鍵技術(shù)分析

2.1 天地資源優(yōu)化配置建模

2.1.1 主要技術(shù)

天地資源主要包括兩種設(shè)備地面站天線和中繼衛(wèi)星天線，兩種資源需求包括測(cè)控資源和數(shù)傳資源。天地資源優(yōu)化配置模型屬于多元整數(shù)規(guī)劃模型。在資源優(yōu)化設(shè)計(jì)中，首先要建立天地資源配置的評(píng)價(jià)指標(biāo)。目前對(duì)于地面資源配置方案優(yōu)劣的評(píng)價(jià)方法較多，大多數(shù)方法都體現(xiàn)在評(píng)價(jià)在軌衛(wèi)星用戶的需求滿足度和資源利用率兩方面。天地資源優(yōu)化的評(píng)價(jià)指標(biāo)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 天地資源配置評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.1.2 技術(shù)途徑

整數(shù)規(guī)劃是對(duì)全部或部分決策變量為整數(shù)的最優(yōu)化問題的模型、算法及應(yīng)用等的研究，是運(yùn)籌學(xué)和管理科學(xué)中應(yīng)用最廣泛的優(yōu)化模型之一[8]。采用整數(shù)規(guī)劃進(jìn)行星地資源優(yōu)化時(shí)，考慮的星地資源數(shù)量為n個(gè)，第i個(gè)上配置的天線數(shù)為xi，則x=[x1,x2,…,xn]T就構(gòu)成了資源配置的一種組合。資源配置與綜合評(píng)價(jià)之間的基本映射關(guān)系如圖2所示。

圖2 資源配置與綜合評(píng)價(jià)之間的映射關(guān)系

上述映射關(guān)系說明，一種地面資源的配置方案x對(duì)應(yīng)于唯一的綜合評(píng)價(jià)值D。這種映射關(guān)系是在資源調(diào)度的算法中隱含存在的，是確定的關(guān)系。根據(jù)少量的試驗(yàn)樣本，建立資源配置方案與的評(píng)價(jià)指標(biāo)映射關(guān)系，從而避免重新進(jìn)行調(diào)度。進(jìn)一步，由非線性最優(yōu)化算法進(jìn)行求解，即可得出對(duì)于給定測(cè)控任務(wù)需求的優(yōu)化的資源配置方案[9]。

2.2 多星多任務(wù)智能資源調(diào)度技術(shù)

2.2.1 主要技術(shù)

現(xiàn)有在軌衛(wèi)星資源調(diào)度技術(shù)大多針對(duì)單星或簡單資源配置下的測(cè)控資源調(diào)度問題，難以處理數(shù)百顆甚至上千顆的衛(wèi)星以及幾十套地面設(shè)備的大型復(fù)雜資源調(diào)度問題。衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)制定的有效載荷工作計(jì)劃一般情況下均需通過測(cè)控站網(wǎng)資源將相關(guān)指令(或數(shù)據(jù))上注給衛(wèi)星才能按計(jì)劃執(zhí)行各類遙感任務(wù)。在多星聯(lián)合規(guī)劃應(yīng)用情景下，任務(wù)規(guī)劃和調(diào)度周期大大縮短，計(jì)劃隨時(shí)可能生成或變更，需要及時(shí)上注到衛(wèi)星，因此測(cè)控資源調(diào)配情況將直接關(guān)系到每顆衛(wèi)星能否在要求的時(shí)間范圍內(nèi)收到相應(yīng)的指令。在資源有限、時(shí)間有限的情況下，如何對(duì)可用的現(xiàn)有資源進(jìn)行高效的管理和調(diào)度，因此，結(jié)合資源調(diào)度場(chǎng)景，研究以遺傳算法為代表的智能高效資源調(diào)度技術(shù)，實(shí)現(xiàn)沖突消解率高、計(jì)算收斂速度快的資源調(diào)度技術(shù)尤為關(guān)鍵。此外，在多星多任務(wù)模式下，除考慮測(cè)控資源調(diào)度，還需考慮衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的接收資源調(diào)度，尤其需關(guān)注不同型號(hào)衛(wèi)星數(shù)傳體制及多路數(shù)傳下電磁兼容性問題。

2.2.2 技術(shù)途徑

多星多任務(wù)智能資源調(diào)度問題是多種約束并存的組合優(yōu)化問題，在調(diào)度時(shí)必須考慮各種約束的滿足，并在此前提下實(shí)現(xiàn)調(diào)度目標(biāo)和結(jié)果的優(yōu)化。因此在建立相應(yīng)的多星多任務(wù)智能資源調(diào)度模型之前，需要首先對(duì)問題中涉及到的各種約束進(jìn)行詳細(xì)的分析。綜合考慮多星多任務(wù)問題的特點(diǎn)并結(jié)合工程實(shí)際，按約束的對(duì)象將多星多任務(wù)智能資源調(diào)度問題的約束分為資源約束、時(shí)間約束、狀態(tài)約束、關(guān)系約束4類。

遺傳算法的基本思想是將待優(yōu)化問題的所有可能解定義成問題空間，每個(gè)解的優(yōu)劣程度用適應(yīng)度來表示。然后，通過某種規(guī)則將該問題空間映射成一個(gè)編碼空間(是雙映射關(guān)系，將編碼空間向問題空間映射的過程稱之為解碼)，遺傳算法處理的對(duì)象就是這個(gè)編碼空間。它通過一定的規(guī)則從編碼空間中選擇一部分元素(或個(gè)體)形成所謂的初始種群，然后在初始種群基礎(chǔ)上逐代進(jìn)行交叉變異等遺傳操作，使得種群的整體性能越來越好，并最終得到問題的最優(yōu)解[10]。遺傳算法基本運(yùn)行流程如圖3所示。

圖3 遺傳算法的運(yùn)行基本流程

遺傳算法把問題分解為幾個(gè)子問題，每個(gè)子問題對(duì)應(yīng)一個(gè)種群，并且每一個(gè)種群用一個(gè)遺傳算法來進(jìn)化。每一個(gè)進(jìn)化個(gè)體只對(duì)應(yīng)問題的部分解，由不同種群個(gè)體構(gòu)成的一個(gè)共生體對(duì)應(yīng)問題的一個(gè)完整解。對(duì)于多星多任務(wù)的資源優(yōu)化調(diào)度問題來說，衛(wèi)星、載荷、測(cè)控與數(shù)傳資源較多，可見弧段多，需求類型多。對(duì)于所建立的調(diào)度模型，如果采用一般遺傳算法的編碼方式，對(duì)所有可用弧段進(jìn)行編碼，則編碼長度太長，搜索范圍迅速增大，算法本身收斂速度減慢，計(jì)算時(shí)間急劇增加。根據(jù)多星多任務(wù)智能資源調(diào)度的模型和遺傳算法本身的特點(diǎn)，綜合考慮求解時(shí)間和質(zhì)量因素，將整個(gè)調(diào)度問題分解為一系列子優(yōu)化問題，每個(gè)子問題對(duì)應(yīng)一個(gè)測(cè)控需求，這些子問題的進(jìn)化過程相互獨(dú)立，但通過系統(tǒng)模型(所有需求的加權(quán)滿足率)來使各子問題相互合作，共同進(jìn)化。基于遺傳算法的處理流程如圖4所示。

圖4 基于遺傳算法的處理流程

2.3 多用戶需求沖突消解技術(shù)

2.3.1 主要技術(shù)

來自不同衛(wèi)星用戶的任務(wù)需求不僅類型多樣，而且相互之間存在較為復(fù)雜的影響關(guān)系，在天地資源緊缺的情況下尤其會(huì)有各種潛沖突。因此如何快速判斷不同衛(wèi)星用戶需求的可行性，并為沖突協(xié)調(diào)提供消解依據(jù)，是在軌衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)任務(wù)管理與規(guī)劃的難點(diǎn)之一。多衛(wèi)星用戶需求沖突消解主要面向使用天地資源的各衛(wèi)星用戶以及同一用戶內(nèi)的不同任務(wù)需求，對(duì)各類衛(wèi)星用戶需求情況需進(jìn)行統(tǒng)籌分析和匯總分析，結(jié)合資源模型和衛(wèi)星資源功能以及以往消解規(guī)則，對(duì)存在的需求沖突進(jìn)行提示和智能化分析，對(duì)需求集合內(nèi)需求進(jìn)行自動(dòng)合并聚類?；诩s束推理的多用戶需求沖突消解技術(shù)，以衛(wèi)星任務(wù)和現(xiàn)有資源之間相互的約束拓?fù)潢P(guān)系為基礎(chǔ)，結(jié)合各衛(wèi)星用戶任務(wù)需求的重要程度和時(shí)效性要求，通過約束推理來準(zhǔn)確判斷潛在的沖突和載荷任務(wù)完成的可能性，并優(yōu)化協(xié)調(diào)規(guī)則與機(jī)制，提高對(duì)衛(wèi)星用戶需求的響應(yīng)速度和衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃的效率。

2.2.2 技術(shù)途徑

在軌衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)需要從用戶提出任務(wù)需求開始，針對(duì)任務(wù)進(jìn)行分解、整合、資源匹配等，同時(shí)進(jìn)行跟蹤，對(duì)分解后的元任務(wù)情況分析進(jìn)行控制，統(tǒng)一管理任務(wù)，實(shí)現(xiàn)任務(wù)與資源的匹配。在軌衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)的任務(wù)分析主要包括分析計(jì)算任務(wù)的時(shí)間窗口、觀測(cè)質(zhì)量、任務(wù)優(yōu)先級(jí)確定、觀測(cè)機(jī)會(huì)選擇、最早響應(yīng)時(shí)間、點(diǎn)目標(biāo)及區(qū)域目標(biāo)覆蓋能力分析計(jì)算、原始數(shù)據(jù)質(zhì)量分析、資源競爭度與負(fù)載分析等。對(duì)衛(wèi)星用戶需求的沖突和可行性分析是重要環(huán)節(jié)，由于多衛(wèi)星用戶任務(wù)需求之間關(guān)系復(fù)雜，可采用約束推理技術(shù)，將多用戶觀測(cè)需求之間的沖突關(guān)系抽象為資源約束、邏輯約束、時(shí)間約束等多種類型的約束關(guān)系，為快速判斷各衛(wèi)星用戶需求的可行性以及沖突協(xié)調(diào)提供技術(shù)支撐，最大限度滿足各衛(wèi)星用戶需求。

對(duì)于時(shí)間約束問題，存在很多檢驗(yàn)一致性的方法。較為簡單的是圖循環(huán)檢測(cè)算法，如果存在循環(huán)則表示不一致，若一個(gè)新約束導(dǎo)致原本無環(huán)的圖出現(xiàn)循環(huán)，則移除該約束。這樣，任務(wù)規(guī)劃中GP任務(wù)順序的調(diào)整、任務(wù)的選擇、任務(wù)的增刪改等，在時(shí)間層次上都可以對(duì)應(yīng)到具體時(shí)間變量與時(shí)間約束的調(diào)整。

在軌衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)的任務(wù)規(guī)劃與沖突消解中，資源約束推理是在時(shí)間一致的前提下對(duì)資源約束進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，資源約束的一致性問題是資源約束推理要解決的決策子問題。資源約束描述的資源類型分為占用性和庫存類，占用性資源限定的是瞬時(shí)消耗值，庫存類資源限定的是累積消耗值。一般將占用性資源的資源消耗過程分為開始時(shí)間的消耗和結(jié)束時(shí)間的補(bǔ)充，庫存類資源的資源消耗過程映射為開始時(shí)間的消耗或補(bǔ)充。本文的描述中，資源約束可表示為ar=，其中st、et、d的定義類似于時(shí)間約束情況，表示資源變化的活動(dòng)，只是與活動(dòng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系隨資源類型不同而有所區(qū)別，q表示資源改變值[11]。

3 技術(shù)展望

(1)提升衛(wèi)星群體智能協(xié)同能力，充分發(fā)揮星地運(yùn)行效能

進(jìn)入新的歷史時(shí)期，世界新技術(shù)應(yīng)用速度明顯加快，對(duì)空間戰(zhàn)略制高點(diǎn)的競爭日趨激烈，其中對(duì)衛(wèi)星遙感應(yīng)用要求尤其高。作為在軌衛(wèi)星任務(wù)控制中樞的運(yùn)控系統(tǒng)尤其需要在“快”“準(zhǔn)”“全”上下功夫。“快”，就是系統(tǒng)要具備衛(wèi)星任務(wù)管控快速響應(yīng)、應(yīng)急任務(wù)常態(tài)化響應(yīng)等任務(wù)快速處理能力；“準(zhǔn)”，就是系統(tǒng)要具備目標(biāo)觀測(cè)準(zhǔn)確、圖像清晰等衛(wèi)星載荷精準(zhǔn)操控能力；“全”就是系統(tǒng)要具備籌劃協(xié)同運(yùn)用多型多星、多載荷探測(cè)手段，獲取重點(diǎn)區(qū)域各種環(huán)境的全面信息能力。

(2)提升系統(tǒng)智能化運(yùn)行能力，高效發(fā)揮單星使用效能

目前我國大力推動(dòng)人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，在民用領(lǐng)域，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等已成為引領(lǐng)國家高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推器。云計(jì)算作為新一代信息技術(shù)的重要發(fā)展方向，已被廣泛認(rèn)為是支撐信息化應(yīng)用和業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新的核心。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新時(shí)代重要的戰(zhàn)略資源，特別在智慧城市、電信和金融等行業(yè)中大數(shù)據(jù)技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，成為新一代信息技術(shù)融合發(fā)展的核心支撐。國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展體系初步完成，人工智能產(chǎn)品將在不斷迭代中實(shí)現(xiàn)較大突破。

目前衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)在統(tǒng)一功能平臺(tái)、任務(wù)調(diào)整靈活、系統(tǒng)可靠運(yùn)行等方面存在較大不足，需要建設(shè)云架構(gòu)的衛(wèi)星管控的服務(wù)體系；同時(shí)系統(tǒng)在長期的業(yè)務(wù)運(yùn)行過程中積累了大量的衛(wèi)星觀測(cè)方案、數(shù)傳方案、遙測(cè)數(shù)據(jù)等寶貴的歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合日益成熟的大數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等新技術(shù)手段，可以提高系統(tǒng)在任務(wù)規(guī)劃算法持續(xù)優(yōu)化、衛(wèi)星操控合理準(zhǔn)確、衛(wèi)星狀態(tài)故障預(yù)測(cè)等方面的智能化水平，提升星地執(zhí)行航天遙感任務(wù)的效率，發(fā)揮衛(wèi)星的使用效能。

(3)實(shí)現(xiàn)從需求提出到數(shù)據(jù)傳輸全鏈路自動(dòng)化，提升系統(tǒng)支援多場(chǎng)景遙感任務(wù)的快速響應(yīng)能力

現(xiàn)有各衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)在自動(dòng)化程度方面，僅在個(gè)別環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)自動(dòng)化(如任務(wù)受理、遙測(cè)數(shù)據(jù)反演等環(huán)節(jié))，支援多場(chǎng)景遙感任務(wù)的快速響應(yīng)能力不足。因此，系統(tǒng)在全鏈路自動(dòng)化運(yùn)行方面存在較大差距，需要在需求處理、需求籌劃、任務(wù)規(guī)劃、任務(wù)補(bǔ)充、計(jì)劃制定、指令編制等方面進(jìn)行自動(dòng)化設(shè)計(jì)。

(4)與現(xiàn)有系統(tǒng)鉸鏈，實(shí)現(xiàn)無縫接入以及技術(shù)成果應(yīng)用

系統(tǒng)一方面支持天地一體任務(wù)規(guī)劃，能夠融入現(xiàn)有衛(wèi)星管控體系和測(cè)控體系，實(shí)現(xiàn)與衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)、各類空間基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)控系統(tǒng)、資源管理調(diào)度系統(tǒng)的無縫對(duì)接；另一方面，系統(tǒng)產(chǎn)生的技術(shù)成果可實(shí)現(xiàn)向現(xiàn)有衛(wèi)星相關(guān)系統(tǒng)轉(zhuǎn)化、應(yīng)用，提升現(xiàn)有系統(tǒng)的使用效能。

4 結(jié)束語

目前，在以人工智能技術(shù)為引領(lǐng)的全球化技術(shù)革新與發(fā)展背景下，航天任務(wù)呈現(xiàn)應(yīng)急化、智能化和信息化等發(fā)展態(tài)勢(shì)。為了發(fā)揮衛(wèi)星遙感的高技術(shù)性、創(chuàng)新性以及前沿探索性特征的牽引作用，鞏固航天對(duì)國家安全和國家利益的戰(zhàn)略支撐作用，推進(jìn)人工智能技術(shù)在衛(wèi)星智能任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)和衛(wèi)星群體智能協(xié)同系統(tǒng)的應(yīng)用極為重要。對(duì)在軌衛(wèi)星運(yùn)控軟件系統(tǒng)級(jí)架構(gòu)設(shè)計(jì)進(jìn)行技術(shù)攻關(guān)，開展仿真和效能評(píng)估，采用智能化技術(shù)在自主測(cè)控、自主故障診斷、任務(wù)規(guī)劃、資源分配等方面聯(lián)合，將大大提高測(cè)控任務(wù)的完成效率和資源利用率。此外，通過科學(xué)合理的在軌衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)功能和指標(biāo)體系引導(dǎo)，可以系統(tǒng)地考慮衛(wèi)星設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)利用方式，同步牽引相關(guān)領(lǐng)域智能技術(shù)的發(fā)展，改變衛(wèi)星與地面系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用方式，例如以載荷長時(shí)間開機(jī)、在軌智能處理和不再下傳原始圖像等為設(shè)計(jì)原則，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星載荷數(shù)據(jù)在軌直接處理、直接分發(fā)。隨著新技術(shù)的發(fā)展，人工智能技術(shù)在衛(wèi)星運(yùn)控系統(tǒng)的應(yīng)用大有可為。