区域普查试验卫星任务规划方法与应用研究

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时间:2019-05-23

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1、国防科学技术大学研究生院硕七学位论文摘要区域普查试验卫星任务规划问题是针对区域普查试验卫星轨道不严格回归和单星携带多个成像载荷等的特点,在综合考虑卫星资源能力和用户对卫星负载均衡要求的基础上,采用长短期任务规划相结合的规划方式,将卫星资源无冲突地分配给相互竞争的多个任务,并最终确定每个任务的具体执行时间和执行方式,以最大限度地满足用户需求。本文以应用需求为指导,研究面向大面积区域目标观测的试验卫星任务规划的原理与方法,着重对问题的模型和优化求解算进行研究。本文的主要工作和创新如下:首先,在分析区域普查试验卫星的工作原理、任务可行性、约束条件及输入输出的基础上,设计了改进的区域目标

2、动态划分方法及优先级动态调整算法,并分别建立了长期任务规划的约束优化模型、基于模型预测控制(MPC)的短期滚动任务规划模型。其次,基于本文给出的模型求解框架,采用基于规则的启发式算法对长期任务规划的约束优化模型进行求解,采用基于分级优化策略的禁忌搜索算法对短期滚动任务规划进行求解。通过仿真实例对这些算法的性能进行比较和分析得出:基于规则的启发式算法以一定的解的质量为代价可以换取求解时间上优势,达到了长期任务规划的目的;基于分级优化策略的禁忌算法中需要选择合适的变量才能保证在达到覆盖率与优先级综合收益基础上很好的兼顾负载均衡的目标。最后,分析了区域普查试验卫星任务规划系统在实际中的

3、应用需求,在规划模型和算法研究的基础上,设计实现了卫星任务规划系统。应用研究表明,本文研究实现的卫星任务规划系统能够优化卫星系统的应用方案,从而在确保充分发挥卫星资源潜力的前提下,为航天装备的合理配置提供可信的依据,较好地满足航天装备顶层设计的需求。主题词:区域普查,试验卫星,滚动规划,启发式,禁忌搜索第i页国防科学技术大学研究生院硕士学位论文ABSTRACTResearchonExperimentalSatellite’SMissionPlanningforAreaTargetsSurveyiSdefinedas"basedontheintegratedconsideratio

4、nofthethiskindofsatellites’characteristicsofnotstrictregressorbitandequippedWitllmulti-sensors,thecapabilitiesofsatelliteandusers’especialdemandtowardthebalanceofsensors’use,thisthesisadoptslongperiodalong谢mshortperiods’missionplanningmethod,allocatetheresourcestomultiplecompetitiveobservingt

5、askswithoutconflicts,setdownthesatellites’observationplananddatatransmissionplanascertaintheexecutiontimeandimagingmodeofeverytask,inordertomakefulluseoftheresourcesandmaximallysatisfytherequestsoftheusers.Guidedbytheapplicationrequirementsofthiskindofsatellites,thisthesisfocusesonthetheories

6、andmethodsofexpefimentalsatellite’Smissionplanningforareatargetssurvey,emphasizesonthemathematicmodelandalgorithm.Themainworkandcontributionsareasfollows:First,basedontheanalysesofsatelliteimagingprocedure,imagingconstraints,inputandoutputoftheproblem,thisthesisdesignsanadvancedpolygonsdynami

7、csegmentingmethodandaPRIdynamicadjustmethod,andgivesamodelofconstrainedoptimizingforlongperiodmissionplanning’S,andgivesaMPCmodelforshortperiodsrollingmissionplanning.Second,basedontheframeofsolvingthisthesisgives,thjSthesisadoptstwoheuristic

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