發(fā)布時間：2020-11-18 07:08

　　 任務(wù)規(guī)劃是衛(wèi)星成像流程中的重要部分,通過調(diào)度星上資源以滿足用戶的成像需求。敏捷成像衛(wèi)星自主規(guī)劃技術(shù)是實現(xiàn)衛(wèi)星自主運營的關(guān)鍵技術(shù),敏捷衛(wèi)星高機動能力所帶來的不同成像模式的擴展,以及觀測方式的改變,給成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃領(lǐng)域帶來了很大的沖擊。因此,有必要針對敏捷衛(wèi)星的成像模式及特點研究新的任務(wù)規(guī)劃方法。本學(xué)位論文從單顆衛(wèi)星針對不同任務(wù)目標(biāo)的任務(wù)規(guī)劃入手,對以單點和區(qū)域為目標(biāo)的敏捷成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方法進行了研究。在此基礎(chǔ)上,從單星擴展到多星,針對多星協(xié)同工作的任務(wù)模式,設(shè)計多星的任務(wù)分配方法和故障狀態(tài)下的重規(guī)劃方法。首先,以任務(wù)需求為導(dǎo)向從敏捷衛(wèi)星的成像原理出發(fā),明確任務(wù)規(guī)劃的輸入輸出,并將衛(wèi)星運動學(xué)模型引入任務(wù)規(guī)劃領(lǐng)域,確立任務(wù)規(guī)劃的約束條件。然后,針對密集分布的點狀目標(biāo),提出了基于任務(wù)聚類的點目標(biāo)任務(wù)預(yù)處理方案,并采用雙層禁忌算法在聚類層和全局層分層搜索,求得最優(yōu)觀測路徑序列;仿真結(jié)果表明,該算法可以在保證最優(yōu)解質(zhì)量的前提下,有效地降低大規(guī)模點目標(biāo)的任務(wù)規(guī)劃時間。接著,針對大范圍區(qū)域目標(biāo)覆蓋成像問題,引入制約相機成像質(zhì)量的偏流角約束條件,通過對區(qū)域目標(biāo)網(wǎng)格離散的方法,將觀測路徑設(shè)計問題轉(zhuǎn)化為任務(wù)規(guī)劃調(diào)度問題,采用基于感知策略的蟻群算法搜索尋優(yōu)出最優(yōu)的觀測路徑序列;仿真結(jié)果表明,該算法所規(guī)劃出的觀測路徑可以滿足相機的成像要求。最后,針對多個航天器協(xié)同工作下的任務(wù)分配問題,提出了一種基于拍賣招投標(biāo)策略多層協(xié)商聚類任務(wù)分配模型,以及故障前提下的兼顧原有規(guī)劃方案的交互式任務(wù)重規(guī)劃方法。仿真結(jié)果表明,該方法任務(wù)分配過程的計算資源消耗低,系統(tǒng)均衡性好,適合對故障狀態(tài)下的響應(yīng)處理。
【學(xué)位單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：V474
【部分圖文】：

南京航空航天大學(xué)碩士學(xué)位論文7 115.03 38.57 1 58 120.00 40.00 1 59 121.00 41.00 1 5表 3.4 九點目標(biāo)聚類結(jié)果聚類編號 1 2 3聚類任務(wù) [1,2] [5,3,6,4,7] [8,9]星的相對位置關(guān)系如圖 3.5 所示，衛(wèi)星沿藍色細線運動，紅色目標(biāo)圓周運動。目標(biāo)整體分布在北半球，衛(wèi)星沿縱向運動。9 個點目標(biāo) 2 組聚類包含的點集最多，當(dāng)聚類內(nèi)部點集超過 3 個以后，需要用內(nèi)集做一個路徑規(guī)劃。內(nèi)層禁忌算法路徑規(guī)劃不考慮衛(wèi)星的成像約束坐標(biāo)系下的距離規(guī)劃最短的觀測路徑，并將此次規(guī)劃的結(jié)果作為外一個部分。

敏捷成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方法研究105.40 30.44 2 107.45 50.80 1 114.89 54.62 3 111.30 41.20 1 106.00 31.50 1 108.00 52.10 2 104.00 29.00 2

27 119.70 41.93 3 528 118.18 42.40 3 529 102.88 49.53 2 530 99.47 47.51 2 531 130.09 20.54 1 532 129.09 19.94 2 533 111.72 60.07 1 534 112.42 55.48 1 535 137.88 23.24 3 536 137.04 22.13 2 537 116.28 54.06 3 538 117.05 52.77 1 539 107.09 18.23 3 540 107.69 18.06 3 5
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本文編號：2888455