探讨基于遥感卫星星座的任务规划方法

2021-12-03张栋

电子元器件与信息技术 2021年3期

张栋

（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

随着我国卫星星座技术的创新和应用，遥感卫星星座的任务规划，成为当前国内重要的研究议题，遥感卫星星座具有覆盖范围广、重访时间短、时间分辨率低等特点，因此，开展卫星星座任务规划成为行业发展的趋势。一方面，遥感卫星星座的科研工作，需要借助多种科学研究技术以及研究手段进行实施和开展，另一方面，针对遥感卫星星座的任务规划，以设定为单目标以及多目标的方式进行研究，能够快速解决卫星星座任务规划中的问题。

1 遥感卫星任务规划预处理技术以及规划模型

1.1 遥感卫星任务规划预处理技术

遥感卫星任务规划预处理技术，主要是根据用户的实际需求以及卫星本身能力进行分析和研究，将用户的复杂任务结合多种卫星能力进行分解，进行规划实施的应用技术。我国著名教授贺人杰教授在该领域中提出一系列的理论和创新，尤其是对于偏移参数的有效引入，将分解条带进行相互重叠，从而实现卫星资源有效利用，规避了美国科学家Walton J等无法解决的技术问题。同时，中国科学家白保存教授，在其博士论文中，利用动态分解措施，对目标区域按照观测机会进行技术分析，改变了传统理念中，先分解的技术流程，而是根据任务规划的结果来确定分解结果，为任务预处理技术提供了新的思路[1]。

该理念的提出，将卫星和遥感载荷等一系列内容进行有效的整合和梳理，实现复杂任务的有效规划和实施。不仅如此，我国科学家再接再厉，以甘岚[1]教授为代表的科研学者，根据MapX软件的目标动态分解方法，提高了卫星成像的快速响应能力，同时还实现任务规划问题模型的有效增加，提升了问题模型的应用范围，助力相关技术的进一步提升和改善。

1.2 遥感卫星任务规划模型

遥感卫星任务规划模型，主要分为图论模型、线性整数规划模型以及背包模型、约束模型等。以图论模型为例，任何一种模型的应用，都可能在某一种角度中，显现出卫星成像中的约束问题，同时表明在相关约束中，不同规划模型计算的数据存在一定的差异和影响。因此，在进行各项规划模型的研究过程中，需要进一步强化模型的适用范围以及应用价值。我国著名科学家龚胜平[2]教授在进行成像综合任务规划的模型创建问题中，有效验证了任务规划过程中的性能。另外，王军民博士针对遥感卫星中规划过程中产生的不确定条件，进行鲁棒性的模型调度，结合国内多个学者的技术研发和实用研究，进一步提升模型的应用价值和应用实效。

2 遥感卫星星座任务规划分析

2.1 遥感卫星星座任务规划的主要流程

遥感卫星星座任务规划的主要流程和单个遥感卫星的任务规划，存在一定的共同性，其主要流程为，将对应的任务信息进行分析，任务数据进行预处理，利用规划算法的自动化水平，设置相应的实现目标，多次迭代结果集，提升对应的结果评价，最终对任务的完成情况进行分析和验证。遥感卫星任务规划的主要处理要素包括，卫星资源、数传资源、测控资源三种资源。遥感卫星星座任务规划环节，是地面管控的核心内容，包括数据预处理、任务建模以及优化算法分析三个流程。由于用户在提交任务时，基本不会指定相关任务的资源，导致在固定周期内无法实现任务与遥感卫星星等相关内容的有效关联。因此，在进行任务规划前，务必要将用户的各项任务数据进行分解和判断。将任务分解后，需要在有效周期内，确保所有任务能够被载荷成像范围覆盖，实现对应任务有效拍摄。不仅如此，在应用过程中，还能够有效判断任务点位与卫星图像关联和影响。在进行求解过程中，需要对优化算法结果进行分析评价，确保得到最优化分解方案，从而实现对应的计算目标。通常，模型采用算法以模拟退火算法、遗传算法以及Dijkstra算法为主，需要根据用户提交的任务类型进行数据建模，从而选择合适的算法[2]。

2.2 遥感卫星星座成像过程约束分析

成像任务约束，主要是当卫星飞行到某一区域，相关区域至少被一个成像载荷所覆盖，需要考虑成像任务能够按照既定目标有效完成。首先，需要考虑任务的时效性，同时考虑任务无法执行时以及执行完毕时对应的结果。其次，需要考虑遥感载荷的设备情况，能够满足对成像任务的基本要求和分辨率要求。最后，在进行光照条件以及气候条件等问题的分析时，需要考虑相应的云量要求、光照条件是否满足，从而判定成像任务的执行情况。

对数传载荷数传任务的约束。基于每个数传载荷安装的方位角以及俯仰角等进行分析，能够得出数传载荷的使用约束，尤其是当卫星与中继星建链存在遮挡时，需要考虑对应的约束条件能否满足要求。对地面数传任务的约束，需要考虑地域限制对天地建链的实际影响。当遥感卫星运行到地面站上空时，需要考虑地面能否跟踪接收的约束条件。

2.3 遥感卫星星座单目标任务规划

遥感卫星星座单目标任务规划，包括基于遥感卫星星座任务规划的图论模型，基于SA算法单目标任务规划，基于遗传算法的单目标任务规划仿真以及基于数学规划模型的单目标任务规划。遥感卫星星座在执行任务时，需要变换对应存储器存储数据，并将存储器数据按照一定规则进行存储。将每个成像段对应的存储文件，按照不同应对方式进行选择，依次建立图论模型。根据分段方式以及图论模型的创建流程，强化对数据信息的分析和研究。例如，在数据下载过程中，需要选择不同的星载存储器进行任务数据的下传，并确保数据延迟时间在可控范围内。对应重要程度更高的任务，优先采用实传模式，成像任务对比其他环境下的任务，时效性更加显著。在规划过程中，需要考虑重要性、优先性原则，要结合星载存储器的容量以及遥感载荷记录速率等一系列数据，综合考量星载存储器的利用效率。

基于图论的思想和理念，使用改进后的SA算法进行目标的任务规划，根据安排任务的执行情况验证算法的实践效果。改进后的SA算法能够对单目标任务进行科学管理，尤其是对应的决策矢量函数以及目标函数的映射关系，根据对应的关系进行分析和研究，结合计算机进行梳理和探索，以非支配选择遗传算法，实现对单目标的有效优化，从而提升算法的精准性和有效性。在进行卫星成像星座任务规划时，通过对其进行改进和强化，能够实现计算流程的有效优化，尤其是引入精英解的策略过程中，在形成新父代种群前，旧父代和子父代会合为一体，并进行非支配排序以及拥挤度计算等一系列内容。

基于数学规划模型的单目标任务规划仿真，需要建立对应的数学规划模型，同时对遥感卫星星座的各项变量进行研究。通常，成像任务安排要考虑时间窗口约束、地面站卫星的通信约束、星上能源约束、存储约束等相关因素的影响。光遥感器务必要结合光照条件和云量等级进行约束分析。成像任务的云量等级约束如果没有达到相应的条件和要求，遥感数据后续处理也会受很大影响。通过对单目标任务规划进行仿真，能够进一步提升模型的创建成效，结合遗传算法等计算方式，明确假定成像任务的分界点和任务目标。通过对遥感卫星模型在MATLAB环境的分析和研究，能够进一步提升对应案例和数据，从而实现规划任务的有效完成，对卫星的规划工作起到一定的助力和支持。

2.4 遥感卫星星座基于目标区域的多目标任务规划

遥感卫星星座基于目标区域的多目标任务规划，主要包括区域目标动态分解技术、NSGA2算法的应用以及区域目标分解的多目标任务规划仿真。相关的流程与单目标大致相同，但是由于多目标的任务设定，需要将区域目标的分解状态进行细化和研究，对区域目标进行动态分解，然后结合NSGA2算法的应用，将程序伪代码以及流程图进行详细分析，最终借助数学模型的方式，实现多目标任务规划的有效实施。

2.5 遥感卫星星座任务规划的注意事项

遥感卫星星座任务规划的注意事项，首先要考虑用户对应目标的要求和内容，根据用户需求进行技术划分和技术研究，同时针对数据的差异性影响和多种任务分解模式进行梳理和判断。其次，借助现代化计算方式，采用数据建模以及数学函数的计算策略，能够进一步优化数据的精准性，但是相关数据的实现与用户的任务需求，存在一定的差异。一方面，相关计算过程中，可能存在若干影响因子未能有效采集，导致在实践过程中，缺乏有效的措施和方法，另一方面，在实践过程中，不少任务规划的数据信息，由于环境因素或者计算因素等方面的影响，导致相关数据出现一定的偏差。最后，在进行星座任务规划时，由于任务的分解和实施，是多方面的影响结果，需要保障任何一项环节的有效性和合理性。不少任务的规划方案与分解策略，未能形成固定的模式和标准，产生的规划结果集为综合方向的较优解[3-5]。