航天测控网数传资源优化策略研究

张虹 陈林 薛嘉 李怡 康良

(西安卫星测控中心,西安 710043)

航天测控网资源分配主要是根据各类卫星用户需求,使用资源分配策略对有限的资源合理分配,做到资源利用率最高,最大限度满足各用户需求。随着我国航天事业快速发展,卫星数量迅速增加,测控网资源调度面临着大量卫星同时过境进行数据传输的应用要求,使得测运控资源的紧张情况日趋凸显,为卫星提供数传服务的地面资源也越来越紧张,导致资源冲突大量存在,传统解决资源冲突的方法是建立测站增加设备,但这将带来巨大的经济投入,无论是国内还是国外,面临高昂的地面站建设、维护成本,全球布站难度都很大[1-5]。基于现有测控资源基础,提高资源利用率是解决资源冲突的一种小投入、大收益的有效方法,也是在原有设备数量不变的基础上,解决航天测控系统资源分配和卫星用户需求矛盾的主要途径。资源调度过程就是各类约束满足问题,在满足各类约束同时提高设备利用率最大化地发挥地面资源使用效益,是当前航天测控网资源分配首要关注点[6-10]。本文立足现有航天测控网数传资源基础,开展数传资源优化策略研究,通过一系列策略组合运用,在原有设备数量不变的基础上,有效提升资源利用率,提高任务满足率。

1 数传资源使用模式分析

1.1 数传资源使用模式

当前的数传资源在遵循一定优先级的基础上采用“谁先申请、谁先使用”模式,卫星用户根据需要进行资源申请,资源调度中心完成计划编排,同时向卫星用户和设备发送计划,设备在计划驱动下完成卫星数据的接收;若因为资源紧张导致资源冲突,申请不满足时,用户根据需要可进行资源协调,资源协调是人工参与的多次交互,其时效性不高,有高时效性要求的申请,采用协调交互不能满足用户需求。

传统的资源管理模式下,资源粗放式管理一直存在,随着技术的发展测控设备与数传设备在功能上趋于一致,呈现一体化特性,但当前的数传资源与测控资源仍然分开规划,一套设备能完成的工作用两套设备完成;设备跟踪模式采用全弧段跟踪,其实数传任务有些圈次不需要设备全程跟踪,有些圈次的数传量仅需2～3min可完成工作,这种情况若卫星完成工作,可直接断开与设备联系,设备转入空闲或下次任务准备,一定程度可缓解资源紧张情况,但当前系统申请只支持按圈号申请,不支持按弧段时长进行申请,一定程度浪费了数传资源,降低了设备利用率。

1.2 问题研究

在数传资源日趋紧张的情况下,采用当前的数传资源使用模式存在数传资源大量浪费,在数传设备数量不变的基础上,将不能很好地完成卫星的数传任务,主要包括以下问题。

(1)“谁先申请、谁先使用”原则,在一定程度导致用户随意进行资源“抢占”,可能卫星用户在临近任务开始时刻会将多申请的资源进行释放,但对其他用户来说,时间紧急来不及进行任务规划,导致这部分资源浪费,同时降低其他用户申请满足率。

(2)数传资源仅支持按圈号申请,可见即跟踪模式,如图1所示,卫星进入设备可见范围(t1～t2),达到设备跟踪条件开始跟踪,即跟踪的最低仰角(t3～t4),开始跟踪,卫星飞离设备可见范围,停止跟踪;申请模式不能灵活匹配,导致小于全弧段的设备空闲资源不能完全利用,同时存在“无目的”跟踪,为做好精细化管理,把资源充分利用起来,支持用户按滑动窗口灵活匹配模式进行资源申请,可有效提高任务满足率。

(3)测控数传分开规划模式,这种资源规划模式导致数传和测控资源不能有效地合并,造成资源浪费。

(4)系统运行无有效评估,无法对资源运行情况进行反馈,导致各种问题长期累积,不利于资源更好的使用;良好的评估系统对系统的运行有促进作用,因此完整的评估系统研究也是有必要的。

图1 可见即跟踪模式示意图Fig.1 Schematic of the visible trace mode

2 数传资源冲突解决方法

随着卫星数量增加,卫星的数据传输需求也随之增加,为卫星提供数传服务的资源越来越紧张,一般解决数传资源冲突的方法如下。

(1)增加测控站,增加测控设备。此方法运维、人员管理等都需要巨大的经济投入,时效性不高,同时因为国际关系等原因,不可能在全球范围内建立合适的测控站。

(2)资源协调。主要是人工参与的多次交互,通过资源的挪动、转让完成重要任务的数传资源调整;人工协调在卫星数量少,设备少的情况下,有一定的作用,但随着卫星数量迅速增加,调整难度大幅增加,且时效低,调整结果很难达到局部最优。

(3)资源调度算法研究。近年来国内外学者针对调度算法进行了一系列的研究,取得了丰硕的研究成果[10],算法研究极大提高了资源利用率及任务申请满足率。

(4)资源优化策略研究。主要是基于算法研究的基础上,结合系统运行情况,对算法进行更细化、更深入的研究,使算法功能实现更加合理、有效,进一步提升资源利用率、提高任务满足率。

相比之下,资源优化策略研究是节约成本,提高资源利用率最有效的途径,基于此,开展航天测控网数传资源优化策略研究是非常有必要的。

3 数传资源优化策略

文章通过研究分析,主要探讨滑动窗口灵活匹配策略、算法智能转让策略、测控数传一体化策略,通过以上策略组合应用,在节省资源的基础上,进一步提高资源利用率,提高应急申请响应时效。

3.1 滑动窗口灵活匹配策略

在数传资源日趋紧张的情况下,为保证数传任务申请的成功率,用户进行资源申请时根据任务需要可采用全弧段、最小弧段、窗口滑动等组合模式进行资源申请,具体窗口组合模式申请见图2。任务按3种组合窗口模式发送申请,当用户申请全弧段模式,设备无可用空闲资源,用户可根据任务需要选择最小弧段模式或窗口可滑动模式进行申请,从图2可知最小弧段模式下,设备3空闲资源可完成任务,窗口滑动模式下设备1与设备2空闲资源均满足任务,系统按用户的优先级模式,对可满足用户需求的3种解进行排序,最终输出优先级高的解。

图2 窗口组合模式示意图Fig.2 Schematic of the window composition mode

3种窗口模式申请过程如下。

(1)全弧段跟踪模式,即卫星和设备互相可视模式。卫星飞入设备可视范围即跟踪,直至卫星飞离设备可视范围,跟踪结束,这也是传统的任务跟踪模式,此模式用户申请不够灵活,存在资源浪费情况,同时导致大量小于全弧段的空闲资源被浪费。

(2)最小弧段模式,即完成该任务需要最短的时间模式,也是指定时间的一种申请模式。用户根据任务数据量基于设备可见弧段,指定开始时刻或结束时刻,设置完成该任务的最短时间进行资源申请,最小弧段模式可极大提高设备空闲碎片时段的利用率,进而提高任务满足率。

(3)窗口滑动模式,满足跟踪时长的基础上,开始跟踪时间和结束跟踪时间可根据资源空闲情况进行自动调整模式,对跟踪开始时刻或结束时刻无约束需求,同时多个弧段可满足时,根据任务需要选择弧段最长的设备或最先完成任务的弧段,此模式灵活性最高,在资源申请中,成功率也最高。

用户进行资源申请时,根据任务需要,可对申请模式进行优先级设置,申请窗口滑动灵活匹配策略,是在资源紧张情况下,提高数传资源申请满足率的一种有效途径,同时可极大提高数传资源利用率;使用窗口滑动灵活匹配策略需要与用户在接口、申请内容、申请模式等方面进行沟通。

3.2 算法智能转让策略

算法的应急调整是基于空闲资源及优先级模式下的应急资源调整,优先级模式下的资源调整可能引起其他多个卫星的计划调整,计划调整将导致卫星指令、载荷上注等一系列错综复杂的调整,不利于卫星运行的安全,风险较大。算法智能化转让策略是在应急调整的模式下尽量做到“影响域最小”,是基于单个任务的挪动,只调整一颗星的跟踪设备,不调整跟踪圈次,既保证了计划的稳定性,又提高了应急任务满足率,提高任务申请响应时效。算法智能转让策略示意如图3所示,设备1与设备2在时间相近时刻执行不同任务。从图3可知,设备1执行任务3与任务4,设备2执行任务1与任务2,每套设备两圈任务之间均有空闲时间(设备执行完一个任务后,进入下一个任务需要一定的切换时间,因此两圈次中间空闲时间若可以加入一个新计划,空闲时间需满足卫星跟踪时间和设备切换时间之和),当新任务5到来时,执行步骤如下。

(1)新任务5申请到来,任务5跟踪开始时间与设备2跟踪的任务1冲突,同时任务5跟踪结束时间与设备1跟踪的任务4冲突,正常情况下新任务5的申请发生冲突,系统进入优先级模式下的资源调整,若该任务优先级高,导致其他任务资源被抢占;若该任务优先级低,申请被拒绝,即申请不满足。

(2)若用户确实需要该资源,自动系统无法完成时,需要人工进行干预,通过资源来回挪动、转让等方法完成资源的调配,人工干预模式导致系统响应时间增加,同时影响域比较大,不利于计划的稳定,影响卫星运行安全。

(3)算法智能转让模式下,当新任务到来时,系统优先查找单任务可挪动资源,在△t1与△t2满足设备切换时间的情况下,设备1执行的任务4挪至设备2执行的任务1与任务2之间,设备1的资源释放。

(4)系统将新任务5的计划调整至设备1,计划满足,向用户发布计划调整结果。

此类情况在卫星数量迅速增加、设备数量多的情况大量存在,但现有的系统采取优先级模式进行资源调整,算法不够智能,若不能满足要求时,由人工干预完成,但设备数量多,依靠工作人员进行查找,反复比对,耗时长,也存在查找不到的情况;因此采用智能转让策略,新任务到来时因冲突不能满足时,算法优先查找单任务可挪动资源,不按优先级模式,可进一步提高任务响应时效。

图3 算法智能转让示意图Fig.3 Algorithm intelligent transfer schematic

3.3 测控数传一体化策略

测控数传一体化策略是最大限度提高资源利用率、节省资源的一种方法,当新任务到来时,不再优先查找空闲资源,而是优先查找可合并执行的任务,即数传和测控任务同由一套设备来执行的情况,若无可一体化执行的任务,再查找其他可用资源。执行过程见图4。

一体化资源申请的执行步骤如下。

(1)新任务到来时,算法优先查找可“影随”资源,检测任务在申请圈次或时间段内是否存在已分配的计划,如果能向已分配计划“影随”,优先进行“影随”,不独立分配资源。

(2)当申请圈次或时间段内无可“影随”资源,查找空闲资源,依据申请内容匹配得到空闲可用弧段集合后,优先选用设备功能较为单一的弧段,尽量预留设备功能强的资源用于后续应急申请。(随着应急任务增加,可用资源逐渐减少,为保证后续应急申请尽可能满足,尽量预留“好用”资源)。

图4 一体化资源申请流程Fig.4 Integrated resource application process

(3)无可“影随”资源及空闲资源时,查找可转让资源,同样,在转让过程中查找资源补偿时,优先选用功能较为单一的设备。

(4)以上流程都不能满足任务需求时,算法按优先级设置了可抢占资源,优先级高的任务在应急情况下可直接抢占优先级低的任务,被抢占的资源进行资源补偿时,依照以上流程。

采用测控数传一体化策略,可发挥设备最大潜能,尽可能节省资源,提高资源利用率,同时提高任务响应时间,可更好的满足用户需求,在当前数传资源紧张的情况下,对资源更精细的管理是提高任务满足率的有效途径。

4 策略应用

4.1 滑动窗口灵活匹配策略应用结果

选取40颗卫星和分布在不同点位的5套设备,在滑动窗口灵活匹配策略引入的情况下进行3次验证,按每颗星升降轨各3圈、4圈、5圈进行验证。在实际工程上,每个点位部署设备较多,卫星轨道高低不同,与地面设备可见时间不同,因此此次验证结果和选取的卫星型号有关,为充分验证该策略的有效性,本次验证选取轨道高度为1000km左右的40颗卫星,轨道高度接近,卫星与地面设备可见时间也比较接近,卫星资源争用情况比较突出,验证结果见表1。

表1 滑动窗口灵活匹配验证结果Table 1 Sliding Windows match the results flexibly

从表1可看出:在申请圈次不断增加的情况下,采用滑动窗口灵活匹配策略,可有效提高任务满足率;在申请数量少的情况下,系统能力提升较少;随着申请数量增加,滑动窗口灵活匹配策略优势较为明显。

4.2 算法智能转让策略应用结果

通过对设备可使用时间禁用,保证3套设备冗余度接近50%的情况下,发送应急申请分别为10圈、20圈、30圈,验证结果见表2。

从表2可看出:使用算法智能转让策略可显著提高系统平均响应时间,提高任务满足率;尤其申请圈数逐渐增加的情况下,算法智能转让策略系统响应时间优势较为明显。

表2 算法智能转让验证结果Table 2 Algorithm intelligent transfer verification results

4.3 测控数传一体化策略应用结果

表3给出了某一周3套设备任务数量,3套设备均具备测控数传一体化功能,分布点位不同,按可见数传接收卫星“圈圈分配资源”的最高数传接收需求,3套设备当周可见数传圈见表3,采用数传一体化策略后,系统成功融合圈次即为可节约的测控任务圈次。

表3 测控数传一体化验证结果Table 3 Test and control data transmission integration verification results

从表3可看出:采用测控数传一体化策略后,当周各设备可释放较多空闲资源,随着任务量的增加,测控数传成功融合数量将进一步增加,采用此策略可极大提高任务满足率,提高资源利用率,并增加设备冗余度。

5 结束语

数传资源优化策略是有效提高资源利用率的主要途径,文章对传统的数传资源使用模式及解决资源冲突的方法进行分析,并对其存在的问题进行了探讨,在此基础上,提出窗口可滑动灵活匹配、算法智能转让、测控数传一体化等数传使用优化策略,通过对策略的深入研究并经过方法验证,以上策略可有效提高资源利用率及系统响应时间;同时测站设备资源动态重组可极大挖掘设备潜力,完善的评估机制可有效提高整个系统运行效率,进而提高资源使用效率,这些策略还需进一步探讨,本文的研究为后续工程应用提供了借鉴。