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基于统计学习的卫星接收资源预规划方法

2021-02-03宋世杰刘晓丽高朝晖彭会湘孔庆玲

无线电工程 2021年1期
关键词:概率模型天线分配

宋世杰,刘晓丽,高朝晖,彭会湘,付 伟,孔庆玲

(1.北京跟踪与通信技术研究所,北京 100094;2.中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北 石家庄 050081)

0 引言

现有的遥感卫星运控系统,一般都以天为周期批处理集中式进行多星多站综合任务规划,必须等待所有卫星任务都受理完成后才能执行综合任务规划[1-3],有些虽然能够进行接收资源预规划,之后进行单星分布式任务规划,但是接收资源预规划的前提也是已受理的卫星任务,依据卫星任务进行接收资源需求分析,据此进行接收资源预规划[4-6]。这种接收资源使用模式能够有效地解决各卫星接收资源使用冲突,实现接收资源的优化分配[7-8]。在接收资源由一个部门统管并服务于多部门的情况下,接收资源管理部门需要面向不同的资源使用部门,各部门各卫星任务规划周期不同,无法严格按照卫星任务需求进行精确的资源分配。因此接收资源的分配必须根据各卫星历史资源需求情况进行预测,再根据当天的实际任务情况进行临时申请与微调。由于各卫星载荷的任务承载能力依据卫星设计指标与使用约束基本可以确定最大额度,任务区域分布不同、载荷模式不同、任务量不同等原因会造成资源使用需求的不同,主要体现在资源时间窗口数量不同、时间窗口分布不同,但一般差别都在有限范围内。因此可以基于历史数据中各卫星资源使用情况进行当前资源需求的预测。

1 概述

借鉴智能决策与机器学习领域的统计学习方法[9-12],分析当前国内各类测控与数传资源管理部门运行模式[13-17],考虑未来地面站网发展趋势,以及各类卫星任务管控部门用户需求[18-20],本文提出基于统计学习的卫星数据接收资源预规划方法,通过统计分析历史资源使用计划,通过自学习获取资源使用概率模型,并可依据每日运行数据自适应更新资源使用概率模型,以周或天为周期基于资源使用概率模型进行各卫星所需接收资源预分配,满足各卫星基本资源需求。各卫星在任务规划过程中根据当日任务情况临时再申请资源,进行资源动态调配。这种接收资源预规划方法不需要等待所有任务都受理后再进行资源申请协调,预先解决了各卫星对接收资源的使用冲突,各卫星可根据自身任务情况与测控周期随时进行任务规划,提升任务规划的相对独立性,能够很好地适应多部门多卫星分布式任务规划的情况。

2 基于统计学习的卫星数据接收资源预规划流程设计

基于统计学习的卫星数据接收资源预规划方法技术流程如图 1所示。

图1 技术流程Fig.1 Technical flow chart

具体实施步骤如下:

(1)收集所有卫星寿命期的历史数据接收计划,剔除无效数据后统计分析各卫星在一个回归周期内每天使用的接收资源窗口平均数量、窗口平均间隔时间、各窗口使用概率、资源窗口关联使用情况以及各卫星地面站使用偏好,形成资源使用概率模型。

(2)按照卫星与地面站天线数传能力匹配关系,以及可见时间窗口冲突情况,进行卫星与地面站天线可见时间窗口分组,首先计算各卫星与各地面站天线可见时间窗口,依据卫星与地面站天线数传能力匹配关系进行窗口初步过滤,按照可见时间窗口的时间冲突情况将所有的可见时间窗口进行分组,分为多组冲突的可见时间窗口集。

(3)不存在冲突的时间窗口,直接分配给可接收的卫星。

(4)对于冲突的可见时间窗口集,按照资源预留比例随机抽取部分可见时间窗口集进行资源预留,并依据近期重大保障任务需求或特殊任务需求对剩余的可见时间窗口集进行特定任务优先预分配。

(5)针对步骤(4)处理完成后剩余的可见时间窗口集分别按照资源使用概率模型进行资源冲突消解,具体方法如下:

① 选取一组窗口集,若该组窗口集中有窗口为其他已分配窗口的关联使用窗口,则将该窗口进行分配,标记为“已分配”状态,窗口集中与其冲突的其他窗口被锁定,标记为“已锁定”状态;

② 选取一组窗口集,若该组窗口集中没有窗口为其他已分配窗口的关联使用窗口,在资源使用概率模型中选取日常使用该时间窗口概率较高的多个卫星(具体数量可配置);

③ 统计这几个卫星已分配的窗口数量,以及已分配窗口与该窗口的间隔时间,基于资源使用概率模型计算这几个卫星对该窗口的资源需求度;

④ 将该窗口分配给需求度最高的卫星,若需求度相同时,分配给使用概率最高的卫星,将该窗口标记为“已分配”状态,窗口集中与其冲突的其他窗口被锁定,标记为“已锁定”状态。

(6)基于资源均衡使用原则与各卫星资源满足度均衡原则,对已分配的所有可见时间窗口进行整体微调,具体方法如下:

① 基于资源均衡使用原则,在所有已分配的可见时间窗口中,查找资源过度使用的地面站天线,获取该天线所有已分配的冲突窗口集对应的卫星,再搜索包含该卫星的其他地面站天线的冲突窗口集,从中搜索资源使用不足的地面站天线,将该天线的冲突窗口集相对该卫星的时间窗口进行分配;

② 基于各卫星资源满足度均衡原则,若某个卫星资源满足度过高,则从其所有已分配窗口中搜索在同一冲突集中其他卫星窗口,查找资源满足度过低的卫星窗口,进行互换。

(7)在预分配接收资源的基础上,各卫星任务规划过程中根据任务满足情况申请预留的可见时间窗口;根据应急任务需求在所有未使用的可见时间窗口范围内申请满足任务需求的可见时间窗口,具体为:在预分配接收资源的基础上,各卫星任务规划过程中若资源不足时,在预留的可见时间窗口集内临时申请使用资源,当进行应急任务快速调整时,在所有未使用的可见时间窗口内应急申请使用接收资源,若申请的可见时间窗口与已分配给其他卫星的可见时间窗口冲突时,在预留的可见时间窗口范围内进行资源调配,无法调配时,申请失败。

(8)根据各卫星最终的数据接收计划定期自适应更新资源使用概率模型;返回步骤(2),具体方法如下:

① 定期获取各卫星每天的数据接收计划,基于已有的资源使用概率模型,重新计算模型中各卫星数据,更新资源使用概率模型;

② 对于新发射卫星早期阶段,根据测试任务需要按照步骤(4)进行特定任务优先预分配,转长期运行阶段,先按照同类卫星的平均资源使用概率模型生成该卫星初始资源使用概率模型,进行预分配,然后不断在运行中根据实际任务情况自适应调整更新资源使用概率模型;

③ 对于新增加的接收天线,按照各卫星对该天线的使用概率均等原则修改各卫星的资源使用概率模型,逐渐在使用过程中学习更新资源使用概率模型。

3 算法设计

3.1 创建资源使用概率模型

本技术方法实施的第一步是获取资源使用概率模型。收集各卫星寿命期所有的地面站数据接收计划(不包括在轨测试、轨控以及故障期),以各卫星的回归周期划分数据,按天为单位进行数据统计分析,得到资源使用概率模型中各数据。如图 2所示,资源使用概率模型包括三部分:资源使用基本信息、资源使用概率与窗口关联使用概率。其中资源使用基本信息描述了各卫星资源使用的概要情况,包括卫星标识、平均窗口使用数量、平均窗口间隔时间,最大窗口间隔时间、最小窗口间隔时间和偏好地面站;资源使用概率描述了各卫星对各地面站可见时间窗口的使用概率;窗口关联使用概率描述了各卫星时间窗口关联使用概率。

图2 资源使用概率模型示意Fig.2 Schematic diagram of resource usage probability model

资源使用概率模型获取方法如下:

(1)设num(i,j)为卫星i第j天的接收计划数量,N为接收计划总天数,则卫星i的平均每天窗口使用数量为:

(1)

(2)设pan(i,j)为卫星i第j个接收计划与第j+1个接收计划的时间间隔,M为接收计划总数,则卫星i的最大窗口间隔时间为:

(2)

(3)设pan(i,j)为卫星i第j个接收计划与第j+1个接收计划的时间间隔,M为接收计划总数,则卫星i的最小窗口间隔时间为:

(3)

(4)设pan(i,j)为卫星i第j个接收计划与第j+1个接收计划的时间间隔,M为接收计划总数,则卫星i的平均窗口间隔时间为:

(4)

(5)

(6)

(6)设num(i,j,s,k)为卫星i在第j个回归周期中对地面站s的第k个时间窗口的使用数量,N为寿命期回归周期个数,则卫星i对地面站s第k个时间窗口的使用概率为:

(7)

(7)设Pi(an)为卫星i在一个回归周期中对地面站a的第n个时间窗口的使用概率,Pi(bm)为卫星i在一个回归周期中对地面站b的第m个时间窗口的使用概率,则卫星i对窗口an与窗口bm的关联使用概率为Pi(bm|an),即卫星i在使用窗口an前提下,使用窗口bm的条件概率:

(8)

3.2 可视时间窗口分组

按照卫星与地面站天线数传能力匹配关系,以及时间窗口冲突情况进行卫星与地面站天线可见时间窗口分组示意如图3所示,图中根据各地面站可见时间窗口时间间隔,以虚线分隔冲突窗口组。

图3 可见时间窗口分组示意Fig.3 Schematic diagram of visible time window grouping

首先计算各卫星与各地面站天线可见时间窗口,依据卫星与地面站天线数传能力匹配关系进行窗口初步过滤,按照可见时间窗口的时间冲突情况将所有的可见时间窗口进行分组,分为多组可见时间窗口集。

3.3 基于资源使用概率模型进行可见时间窗口分配

对于以上生成的可见时间窗口集,剔除设备维修等特殊情况需要占用的时间窗口。对于不存在冲突的时间窗口,可直接分配给可接收的卫星。对于冲突的可见时间窗口集,首先依据近期重大保障任务需求或特殊任务需求对剩余的可见时间窗口集进行特定任务优先预分配,然后按照资源预留比例随机抽取部分可见时间窗口集进行资源预留。

针对以上处理完成后剩余的可见时间窗口集,分别按照资源使用概率模型进行资源冲突消解:

(1)选取时间窗口集W={w1,w2,…,wn}进行冲突消解,从W选取一个窗口wi,判断该窗口是否其他已分配窗口的关联使用窗口,判断方法:基于资源使用概率模型,从其他已分配窗口的关联使用概率模型中查找该窗口,若关联使用概率大于设定的值,则将窗口进行分配;若没有关联窗口或关联使用概率小于设定的值,按照以下方法进行处理。

(2)若该窗口与相应卫星已分配窗口间隔时间大于等于卫星资源使用概率模型中最大窗口间隔时间,则窗口wi直接分配;从W中选取m个使用概率最高的窗口,并且该窗口与相应卫星已分配的窗口间隔时间大于卫星资源使用概率模型中最小窗口间隔时间,m可根据实际情况进行配置,按照式(9)计算各窗口的资源需求度Q,选取Q值最大即资源需求度最高的窗口进行分配,分配到具体的天线,该天线在该时间窗口集的相应其他卫星的窗口被锁定。

(9)

式中,p为卫星对某个接收时间窗口的资源使用概率;N为卫星资源平均需求数量;n为当前卫星已分配窗口数量;S为卫星接收时间窗口平均间隔时间;s为当前窗口与已分配临近窗口的间隔时间。

3.4 资源均衡微调

基于资源均衡使用原则与各卫星资源满足度均衡原则,对已分配的所有可见时间窗口进行整体微调。

(1)基于资源均衡使用原则,在所有已分配窗口中,查找资源过度使用的地面站天线(标记为天线A),从天线A所有已分配窗口的冲突窗口集中搜索资源使用不足的地面站天线(标记为天线B)时间窗口,将天线B相对该卫星的时间窗口进行分配,将该窗口标记为“已分配”状态,将与之冲突的天线A时间窗口锁定,标记为“未分配”,此过程可反复多次执行,直到天线资源的使用大体均衡。

(2)基于各卫星资源满足度均衡原则,在所有已分配窗口中,查找资源满足度过高的卫星(标记为卫星A),从卫星A所有已分配窗口所在的冲突窗口集中搜索资源满足度过低的卫星B窗口,将卫星B相应的时间窗口进行分配,将该窗口标记为“已分配”状态,将与之冲突的卫星A相应的时间窗口释放,标记为“未分配”,此过程可反复多次执行,直到各卫星资源满足度大体均衡。

3.5 资源应急申请

在预分配接收资源的基础上,各卫星任务规划过程中根据任务满足情况申请预留的可见时间窗口;根据应急任务需求在所有未使用的可见时间窗口范围内申请满足任务需求的可见时间窗口。具体方法如下:

在预分配接收资源的基础上,各卫星任务规划过程中若资源不足时,在预留的可见时间窗口集内临时申请使用资源,当进行应急任务快速调整时,在所有未使用的可见时间窗口内应急申请使用接收资源,若申请的可见时间窗口与已分配给其他卫星的可见时间窗口冲突时,在预留的可见时间窗口范围内进行资源调配,无法调配时,申请失败。

3.6 自适应更新资源使用概率模型

根据各卫星最终的数据接收计划定期自适应更新资源使用概率模型。具体方法如下:

(1)定期获取各卫星每天的数据接收计划,基于已有的资源使用概率模型,重新计算模型中各卫星资源使用数据,更新资源使用概率模型,若某颗卫星经常额外申请更多的资源,则调整该卫星的资源预分配模型,增加资源窗口;若某卫星对预分配的资源最终未使用,则调整该卫星的资源预分配模型,减少资源窗口;若某卫星常使用的资源窗口发生变化,或者检测到资源窗口使用的关联性,则更新该卫星资源预分配模型;若某颗卫星经常额外申请更多的资源,但预分配的资源多数未使用,则重新统计学习形成新的资源使用概率模型。

(2)对于新发射卫星早期阶段,可以根据测试任务需要进行特定任务优先预分配,转长期运行阶段,先按照同类卫星的平均资源模型进行预分配,然后不断在运行中根据实际任务情况自适应调整更新资源预分配模型。

(3)对于新增加的接收天线,预先配置各卫星的使用概率均等,逐渐在使用过程中学习更新概率模型。

4 结束语

本文针对航天地面系统运控领域,基于各卫星历史资源使用情况预测当前资源使用需求的卫星数据接收资源预规划方法,适用于在卫星所有任务下达之前预先进行地面站接收资源分配,可解决各卫星接收资源使用冲突,剥离单星任务规划的耦合性,为各卫星分布式异步任务规划模式建立基础。这种接收资源预规划方法在上层进行集中资源统筹预分配基础上,提升各卫星任务规划的相对独立性和对应急任务的快速动态调整能力,能够很好地适应多部门多卫星分布式任务规划的情况,提高系统任务规划效率,并且能够适应应急任务快速调整对接收资源的需求,适应滚动式动态任务管控模式。采用本文方法,接收资源管理部门可为多个不同的卫星管控部门提供资源服务,改变目前接收资源分别由各自独占使用的现状,接收资源可共享使用,提高资源综合使用效能。本文研究的方法经过改进后也可应用于测控资源的预规划,以及接收与测控资源的综合分配,以实现资源的统筹使用。

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