基于策略的遥感卫星管控方法研究

许宇栋，郝继刚，刘伯阳

1. 北京市遥感信息研究所，北京 100192 2. 清华大学 航天航空学院，北京 100084

当前在轨遥感卫星数量规模持续增加，结构类型不断丰富，异构特征日趋明显。与此同时，随着卫星观测资源的不断丰富，用户需求类型也呈现出多样化、定制化的演变趋势，使得遥感卫星任务管理与控制工作的难度与复杂度不断提升。遥感卫星任务管控是在受理用户提出的观测需求后，统筹考虑遥感卫星资源，制定调度计划。现有任务管控大多以型号卫星为单位，将业务应用与底层操作紧密耦合在一起，导致按照用户需求制定计划时，管理人员工作量大、交互多，系统整体扩展性和适应能力不佳。为提升管控系统的动态性、灵活性以及自动化水平，减少人工干预，可采取将应用策略与调度执行相分离的思路。

策略管理的核心思想是通过高层抽象屏蔽底层物理实现，将管理重心从人工操作转移到业务应用上[1]，通过以策略的形式描述管理目标，系统在运行期间可根据预置策略自行完成资源调度，从而将业务应用与底层调度解耦。本文主要探索策略管理技术在遥感卫星管控领域的应用，在实现大规模卫星管控的基础上，提升管控自动化程度，降低管理复杂度，将任务管控的重心由面向各型卫星的调度操作转移到用户需求的定制与实现上。

1 基于策略的管理方法

在基于策略的管理方法中，管理者通过将管理经验，即指导系统行为的目标、规范等，以策略的形式表述，向系统引入自主管理能力。系统在运行期间可自行检索适用策略，并综合实时资源状态，再经过推理、决策，指导相应组件做出正确响应[2]。基于策略的管理模式可以使管理工作自动化、简单化，使管理人员专注于用户提出的业务需求而不是具体操作过程，不仅能够节省时间，而且从一个中心对系统整体进行管理，更容易确保系统及资源状态的一致性。由于策略可以被反复利用，并且可以被动态修改，因此能够显著增强系统的可扩展性和灵活性。

基于策略的管理方法能够把管理人员从繁琐又带有重复性的管理工作中解放出来，在一定程度上实现系统自治，该方法在被提出后主要应用于大型复杂分布式网络化系统，以逐步取代传统的明确控制的任务管理。Goyal和Mikkilineni[3]在基于云构架(Cloud Architecture)的管理过程中采用策略管理技术，有效降低了管理复杂度。刘敖迪[4]针对云组合服务产生的可用性及安全性问题，采用基于策略的管理模式搭建云组合服务访问控制架构，经仿真验证该方法能够兼顾组合服务的可用性与安全性，提升管理效率。李靖[5]利用基于策略的分布式控制方法解决了物联网开放环境下控制的实时性与网络QoS保证之间的矛盾。

随着策略管理方法在大型网络系统中的广泛应用，一些研究者尝试将策略管理思想引入其他系统的自动化管理领域。Verma等[6]运用策略管理技术解决联合作战任务中不同身份指挥官对无人机的调度问题，他们提出一种基于交互图的策略管理框架，通过不同应用场景中无人机调度策略的自动生成机制说明该框架能够进一步提高基于策略的自动化管理水平。韦广立等[7]针对在海战场中大量分布的传感器引发的管理复杂等问题，将基于策略的理念应用于海战场传感器资源运维管理，达到了预期目标。Gopal和Eagling[8]在一项专利申请中，将策略管理技术应用于卫星传输资源的弹性调度，通过策略控制实现信道的自主选择。以上研究表明，基于策略的管理方法具有良好的适应性，能够成为大规模异构系统的自动化管理解决方案。若将策略管理技术应用于遥感卫星任务管控，可在以下4个方面解决现有系统中存在的问题：

1)将遥感卫星任务管控工作的重心前置，可以为更多的用户提供更为精细的定制化服务；

2)简化了对具体卫星调度操作的配置工作；

3)能够更详细更准确地构建全局视野，对系统中各个实体的行为动作、资源分配实施精确控制；

4)能够更好地对日益复杂的异构化遥感卫星进行统一管理。

2 基于策略的管控模型

由IETF定义的基础策略管理系统主要由策略管理工具(Policy Management Tool，PMT)、策略库(Policy Repository，PR)、策略决策点(Policy Decision Point，PDP)、策略执行点(Policy Enforcement Point，PEP)或者执行点代理(PEP-Agent)组成，系统结构如图1所示[9]。近年来，一些更具智能化的策略管理框架成为学术界的研究焦点，但就系统组成而言，智能框架是对基础系统在组件层面上的改进与扩展[6,10]。

图1 策略管理系统结构Fig.1 Structure of policy management system

管理员通过制定PMT、修改策略，评估策略管控效果，对于增加或者修改之后形成的新策略，PMT负责验证其正确性并进行逻辑检测，以确保系统正确运行；PR用于存储策略信息、资源信息以及策略直接或者间接涉及到的系统信息，系统信息包括操作接口、算法模块等；PDP负责调度辖区内的资源，接收策略信息并进行推理解析；PEP是策略管理构架中执行命令的实体对象，接收PDP发送的解析后的策略，并将策略执行情况、系统状态变化以及可用资源信息等告知PDP。

基于策略的遥感卫星管控系统在上述结构的基础上，采用分层控制闭环结构，如图2所示。策略制定与PEP执行分属不同层级，两者在运行期间由决策层实现隔离。策略制定与PDP决策构成控制闭环，完成策略下发与控制效果评价，关注全局策略的执行情况，目标是实现卫星集群的全局控制与评价；PDP决策与PEP执行构成另外一个控制闭环，完成中间层策略至底层策略的解析以及执行状态反馈，关注管理域内遥感卫星的任务执行情况，目标是实现以卫星为单元的遥感任务精确控制。

图2 策略管理层级构架Fig.2 Hierarchical architecture of policy management

高层策略也称为全局策略，采用面向用户的术语描述针对特定需求遥感卫星集群应采用的保障模式，高层策略与自然语言的区别在于高层策略是机器可读的[6]；中间层策略以独立于型号卫星调度操作细节的方式，详细描述实现高层策略需要执行的步骤。中间层策略的存在提升了高层策略和底层策略的灵活性与互操作性；底层策略直接面向调度方案的执行，按照卫星集群的需求保障模式生成控制规则，调用规划算法，完成型号卫星的任务调度。底层策略的定义及实现方式依赖于型号卫星的载荷约束、控制模式等，虽然不同卫星平台的载荷控制要求不尽相同，但是在策略管控系统中可以使用统一的接口对其进行抽象封装。

假定管控系统受理某一用户提交的火灾地区红外影像需求，管理员根据需求信息制订高层策略：在24 h内完成对火灾区域的红外影像覆盖，优先级高。对应的中间层策略为：采用区域目标动态分解方法，通过区域分解与任务规划2个环节的迭代，调度所有红外遥感卫星在24 h内完成区域观测，优先级高；对应的底层策略为：动态规划红外遥感卫星a、b、c等，生成未来24 h观测方案，完成火灾区域分割成的各条带观测任务，优先级高。

3 管理域划分与策略部署机制

3.1 卫星集群管理域划分

遥感卫星具有数量大、种类多、异构特征明显等特征，考虑对观测任务实施精细管控以更好地满足定制化的用户需求，将遥感卫星集群划分为多个管理域，策略管理系统通过域间交互和域内自治实现对遥感卫星的统一调度。学术界给出的管理域概念为：由单一的管理权威所管辖的，由多个功能对象组成的集合体，是独立自治的实体，管理着一组资源，拥有自己的管理权限[11]。管理域可被视为用于存储功能对象(包括域在内)的虚拟容器，同一个域存放着具有某种相同特征的对象[2]。

本文将管理域视为承载具备特定功能、能够完成特定任务卫星集群的容器，如陆地遥感卫星、海洋遥感卫星或者可见光遥感卫星、微波遥感卫星、红外遥感卫星等，如图3所示。同一型卫星可被赋予多重角色，例如承担海洋观测任务的可见光卫星，在载荷功能层面属于可见光卫星，而在任务执行层面则属于海洋遥感卫星。从策略决策点(sPDP)接收主策略决策点(mPDP)下发的策略，根据策略调度辖区内卫星资源，完成相应任务。同时，sPDP负责监测辖区内遥感卫星的任务执行情况。

图3 基于策略的遥感卫星域管理模型Fig.3 Policy-based remote sensing satellite domainmanagement model

3.2 基于LDAP的策略部署机制

在策略管控系统中，为确保全局策略信息的一致性与有效性，PDP动态地从策略库获取策略信息。本文采用目录服务器构架搭建策略库，并使用LDAP(轻量级目录访问协议)作为访问协议[12]。LDAP能够完成从一个服务器到其他服务器的信息动态更新[13]。该功能采用单一主服务器的复制模式，即设定一个服务器为主服务器，从服务器的存储内容为主服务器的局部复制。这种一主多从的配置模式能够有效平衡信息查询与存取负载，在确保全局策略信息一致的同时减轻服务器压力，避免管理域间策略信息的相互干扰。基于LDAP的策略部署构架如图4所示。

上述策略部署构架将遥感卫星划分为n个管理域，每个管理域设有域LDAP服务器，也就是从服务器。系统管理员通过PMT与主服务器进行交互，形成管理中心域。主服务器存储策略管理系统中全部策略信息及资源信息以便于策略验证、冲突检测等；sPDP关注的是部署在本管理域的策略信息，因此从服务器只需有选择地存储部分数据。策略信息的命名模型如图5所示。

图4 基于LDAP的策略部署构架Fig.4 LDAP-based policy deployment framework

图5 全局策略信息命名模型Fig.5 General policy information naming model

命名模型根据信息应用范围，将主服务器存储信息划分成各管理域专属信息以及应用于全局的信息。后者具有普适性，全局策略在经过解析处理形成中间层策略，即明确执行任务的卫星集群以及相应资源后，推送给从服务器。图5中policySpace为策略空间，用于存储策略以及冲突消解方案等信息；resourceSpace为资源空间，用于存储观测、接收等具体资源信息。

从服务器目录信息树(directory information tree, DIT)是主服务器DIT的子树，如图6所示。

在各PDP管理域中，sPDP的主要作用是：1)获取策略信息，解析后将生成的底层策略发送给卫星控制代理；2)监测域内资源的可用性及策略执行状态，若资源不可用或者策略执行失败则自行触发策略更新流程；3)将域内发生的事件发送给mPDP。

4 策略管控实现方法

在策略管控系统中，高层策略的制定由系统管理员参与完成，并根据需求类型确定优先级。PDP决策层负责将面向用户及管理员的高层策略逐层解析，最终由PEP执行层生成载荷控制指令完成卫星控制。中间层及底层策略的生成由策略解析过程实现，主要步骤为：首先定义解析规则，通过规则将高层级用户需求所包含的要素映射至低层级策略；其次根据解析规则分解高层级策略，完成主体(卫星集群或者型号卫星)、目标、动作等要素的属性匹配；最后验证低层级策略与高层级策略的语义一致性。

图6 策略部署示意Fig.6 Diagram of policy deployment

系统自主运行期间，PDP决策层对各管理域内发生的事件持续监测，当某类型事件的特定属性超过阈值后，触发全局策略，控制卫星集群；同时PEP执行层负责将策略执行状态、卫星当前状态等信息发送至本域sPDP，构成PDP决策与PEP执行的控制闭环。下面对策略管理实现中的两个重要过程作出说明。

4.1 管控策略的下发与执行

如前文所述，高层策略由系统管理员根据各类用户需求制订，制订完成后经策略部署系统发送至mPDP进行全局决策，mPDP根据解析规则、约束条件等将高层策略解析后发送至相应管理域的sPDP，sPDP进行域决策后生成底层策略发送给卫星控制代理(PEP)。遥感卫星管控策略的下发及执行流程如图7所示。

步骤1：系统管理员受理各类用户提交的遥感任务需求，根据需求类型、时效性要求、用户身份等因素设定优先级；

步骤2：策略制定模块将用户需求规范化表述为高层策略，包括需求优先级、分辨率限制、传感器要求、观测周期、完成时限以及其他限制规则等因素；

步骤3：策略制定模块负责检验新增策略的语法规则，并使用推理机对策略各要素对应的实体进行逻辑验证；

步骤4：策略管理模块在接收到新策略后对其与系统中已有的全局策略进行冲突检测，根据检测结果制订冲突消解方案；

步骤5：策略管理模块将新全局策略及冲突情况发送给策略部署系统；

步骤6：策略部署系统将新增全局策略存储于图6所示的global子项下；

步骤7：mPDP接收新增全局策略；

图7 管控策略的下发与执行Fig.7 Issuance and execution of control policy

步骤8：mPDP根据高层策略限制规则所指定的分辨率、传感器要求等约束进行推理解析，生成中间层策略，即管理域级策略；

步骤9：mPDP对新生成的中间层策略与相应管理域内已部署的中间层策略进行冲突检测，根据检测结果制订冲突消解方案，默认执行优先级较高的策略；

步骤10：mPDP将新增中间层策略及冲突情况、消解方案发送给策略部署系统；

步骤11：策略部署系统将新增中间层策略存储于图6相应的region子项下；

步骤12：策略部署系统将中间层策略推送给相应管理域内的sPDP；

步骤13：sPDP根据域内卫星载荷特性及当前任务执行状态，对接收到的中间层策略推理解析，生成底层策略，即执行级策略；

步骤14：sPDP对新生成的底层策略进行冲突检测与消解；

步骤15：sPDP将底层策略及冲突情况发送给策略部署系统；

步骤16：策略部署系统将底层策略存储于相应region中所涉及型号卫星的子项下；

步骤17：策略部署系统将底层策略推送给相应型号卫星控制代理；

步骤18：卫星控制代理根据底层策略生成面向型号卫星的控制规则；

步骤19：控制代理按照规则调度卫星任务规划算法，形成观测任务规划方案和数据跟踪接收方案，完成成像参数设置等工作；

步骤20：控制代理将调度方案发送给相应型号卫星的控制模块；

步骤21：卫星控制模块根据接收到的方案信息生成载荷控制指令，最终完成遥感卫星策略控制。

4.2 基于事件驱动的策略控制实现

系统自主运行期间，sPDP将本域内发生的事件运用远程通信技术发送给mPDP，以触发相应全局策略，相应策略集中的中间层以及底层策略状态也置为可用，经不同层次的冲突检测与消解后，由控制规则调度任务规划算法，生成载荷控制指令，完成事件响应。上述工作流程如图8所示。

步骤1：sPDP对本域内发生的事件进行监测；

步骤2：sPDP利用远程通信技术将事件信息发送给mPDP；

步骤3：mPDP汇总各管理域sPDP发送的事件，当某一类型事件的发生超过设定阈值后，触发全局策略；

步骤4：对被触发的策略与其他正在系统中执行的全局策略进行冲突检测。检测出冲突后，若预先未设置折中方案，则将优先级较低的策略置为不可用；

步骤5：更新策略库中的策略信息；

步骤6：将全局策略对应策略集中的中间层策略设为可用；

步骤7：更新相应管理域中的策略状态；

图8 基于事件驱动的策略控制实现Fig.8 Implementation of event-driven policy control

步骤8：对管理域内当前可执行以及正在执行的中间层策略进行冲突检测。检测出冲突后，若预先未设置折中方案，则将优先级较低的策略设为不可用；

步骤9：根据冲突检测与消解结果更新库中的策略信息；

步骤10：将中间层策略所属策略集中的底层策略置为可用；

步骤11至15与全局管理策略的下发与执行中的步骤17至21相同；

步骤16：型号卫星控制模块对相应卫星的载荷指令执行状态进行监视；

步骤17：卫星控制模块将策略执行状态反馈给本管理域sPDP；

步骤18：sPDP根据接收到的反馈更新管理域状态信息；

步骤19：sPDP持续监测本域内发生的事件，实现策略管控闭环。

上述两个过程均涉及策略冲突检测与消解环节。系统中策略冲突主要来源于对有限遥感资源的过度占用，由于卫星能源有限且受载荷特性制约，在保障不同用户需求时可能产生资源冲突。策略冲突检测的要点在于判断相同层级是否存在两条或者多条策略执行条件重叠，但资源调度操作无法同时完成。进行检测时可将策略触发条件的每一项属性抽象为条件空间中的一个维度，将策略调度操作的每一项属性抽象为动作空间的一个维度，从而构建多维条件空间和动作空间。若策略间条件空间有重叠而动作空间互斥，则存在潜在策略冲突。

策略冲突消解既可采用基于优先级的方法，也可采用基于折中方案的方法，前者实现简单，在产生冲突时直接将低优先级策略设为不可用；而后者能够充分利用遥感资源，但实现复杂，需要预先设置优化调度算法，在冲突发生时生成联合规划方案。一般而言，调度算法需要在考虑综合观测效益的同时兼顾任务响应时间[14]。

5 典型用例仿真

本节运用基于策略的遥感卫星管控技术搭建仿真平台，并对典型用例进行仿真。用例的任务定为：某一舰船失联，系统迅速调度遥感卫星进行海上搜索，并在获取目标确切位置后保持对该艘舰船的持续监视，参与搜索卫星的参数如表1所示。

表1 卫星参数

仿真共调度6组20颗遥感卫星对失联舰船进行搜索、跟踪，期间涉及两次策略转换：首先是mPDP获取sPDP发送的舰船目标信息未获取的消息，超过既定阈值仍未得到更新后，生成舰船失联事件，触发全局搜索策略，假定此刻相对时为0；在获取目标详细位置信息、能够准确判断失联舰船航向航速后，mPDP生成舰船位置获取事件，系统执行策略再次转换为定期跟踪。其中，全局搜索策略的底层实现是基于扩散运动及贝叶斯状态估计理论[15]，通过对舰船运动预测得到多个待搜索区域后，优化设计遥感卫星调度方案，生成载荷控制指令。在遥感卫星多次获取舰船位置且获得高分影像后，即可触发定期跟踪策略。全局搜索与定期跟踪对应的中间层策略如表2所示。

表2 中间层策略

由于高分辨的卫星遥感图像包含更为清晰的舰船细节信息，如结构、纹理等；而中低分辨率图像则具有一定的统计信息，可以分辨出舰船的整体形状特征[16]，全局搜索策略在执行时需要调度所有遥感卫星以快速获取失联舰船位置并积累更为详细的目标特征信息，进而判定舰船的细节特征；通过连续捕获失联舰船，能够预判舰船航向航速后，系统转为执行定期跟踪策略，即仅调用海洋遥感卫星实施观测，从而降低搜索任务对遥感卫星资源的占用。

仿真平台独立运行舰船航行模拟线程，表3给出了舰船目标海上运动轨迹，假定舰船在海面以10节/h的速度移动，整个仿真过程中经历7次转向。

表3 舰船运动轨迹

考虑太阳高度角等因素后，卫星集群对舰船的可见性推算结果如图9所示，横轴为相对时，起始位置表示舰船失联事件产生时刻。

仿真系统对遥感卫星集群的调度结果如图10所示，图中竖线右侧部分表示舰船位置获取事件产生后，系统执行策略由全局搜索转换为定期跟踪。与图9的23次观测机会相比，图10仅调度卫星实施9次观测，在保障舰船搜救任务的基础上有效利用了遥感资源，且通过预先设置的策略，仿真系统实现了遥感卫星集群的自动控制，避免人工干预。

图9 卫星集群对舰船的可见性推算结果Fig.9 Visibility calculation results of satellite clusters on the ship

图10 遥感卫星集群调度结果Fig.10 Results of remote sensing satellite cluster scheduling

6 结束语

本文针对遥感卫星管控运行过程中，业务应用与底层调度紧耦合导致的操作复杂、人工干预多、自动化程度不高等问题，将基于策略的管理方法引入遥感卫星任务管控领域。首先搭建了基于策略的遥感卫星管控模型，在此基础上采用分域管理思想并设置了策略部署机制，从而确保全局策略信息的一致性，最后分析并详细阐述了基于策略的卫星管控实现方法。经仿真验证，与现有管理方式相比，该方法能够在自动化及智能化等方面取得较大提升。在本文提出理论方法的基础上，后续可重点开展以下两方面研究：

1)用户需求向高层策略的转换问题。对于一般用户而言，不必了解遥感卫星调度的实现细节，只需提出观测需求。如何将这些需求转换成为系统能够理解的策略，是下一步需要重点研究的问题。

2)遥感卫星地面控制与星上自主决策的结合问题。本文所提方法主要通过地面卫星控制代理生成载荷控制指令，完成卫星遥控。考虑到未来遥感卫星大多具备自主决策能力，卫星可直接成为策略决策点，那么本文所设计的管理构架需要进一步改进。