卫星数据传输全流程调度及优化算法

发布时间：2020-08-10 10:47

【摘要】：卫星数据传输的全局优化不仅有利于充分高效利用卫星、地面接收和传输等资源,同时在灾害应急等方面也具有重要的指导意义。在以往的卫星数据传输方面的研究,主要集中在星地数传环节,鲜有涉及地面光纤网络传输环节,而且以往星地数传环节的研究主要集中在两方面,一是解决因为地面接收资源有限且分布集中所带来的卫星对接收天线资源的争用问题,二是试图在一定时间范围内获取最大价值的卫星数据,而很少考虑全局条件下获取所有卫星数据的接收与传输需求。在最短时间内获取所有卫星数据不仅在充分高效利用卫星以及地面接收站资源方面意义重大,在面对自然灾害时,若能尽快获取相关地域的卫星数据,将会为及时采取应急措施提供极大的助力。本文综合考虑星地数传环节和地面网络传输环节的约束,通过双阈值控制的并行遗传算法实现了在最短时间内将所有卫星数据传输至数据中心的目标。针对卫星数据传输问题,本文建立了卫星数据星地数传模型和卫星数据地面网络传输模型,并提出了双阈值控制的并行遗传算法用于实现卫星数据传输的全局优化。主要研究内容和工作如下:1)针对卫星数据星地数传环节地面接收资源有限且分布相对集中等特点,建立了基于冲突消解的卫星数据星地数传模型。与以往数传调度模型试图在一定时间内下传最大价值的卫星数据不同,该模型实现了在最短时间内将所有卫星数据下传到地面接收站的目标。2)提出了带时间属性的双背包问题,并给出了采用动态规划算法求解的改进状态转移方程。针对地面接收站有两条传输链路的情形,建立了卫星数据地面网络传输模型,为卫星数据合理分配传输链路,以便在最短时间内将卫星数据传输至数据中心。最后根据卫星数据地面网络传输问题的特点,将其归约为带时间属性的双背包问题进行迭代求解。3)根据卫星数据传输问题计算量大等特点,提出了双阈值控制的并行遗传算法,该算法在经典遗传算法的基础上,增加了父辈相似度阈值和收敛度阈值分别用于控制变异的时间和概率,同时还对遗传过程采取粗粒度并行。最后将该算法用于卫星数据传输的全局优化调度。
【学位授予单位】：中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：P237
【图文】：

流程图,并行遗传算法,流程图,种群

Parent3:Children1:Children2:p31p31p11p32p32p22p34p24p33p13p33p34图 2.2 多父辈交叉图Fig 2.2 Multiple parents crossing子种群间的相互迁入、迁出[54][55] 1 各子种群内部分别遗传迭代m 次。 2 计算各子种群的适应度函数值。 3 将每个子种群的若干较优个体替换相邻种群的若干较差个阈值控制并行遗传算法的流程.3 和图 2.4 分别为并行遗传算法和双阈值控制遗传算法流程图并行遗传算法中，对各子种群采用双阈值控制的遗传算法。

结果对比,绝对时间,全局优化

图 4.2 结果对比（1）Fig 4.2 result comparison(1)从图 4.2 可以看出，从案例 1-6，全局优化相对于分步优化缩短的绝对时间即分步优化总时间与全局优化时间之差逐渐增加，然后从案例 6-10，缩短的绝对时间基本保持不变。说明随着调度任务规模的逐渐扩大，缩短的绝对时间不会无限制的增加，这也刚好说明了时间缩短百分比为什么会逐渐降低。将表 4.4 中卫星数据传输所需时间关于数传任务总时长的变化展示如图 4.3所示，

结果对比,数传,时长

图 4.3 结果对比（2）Fig 4.3 result comparison(2)从图 4.3 可以看出，随着数传任务总时长的增加，缩短的绝对传输时间也在增加。而且从图中可以看出，无论是分步优化，还是全局优化，将所有卫星数据传输至数据中心所需时间都随着数传任务总时长的增加而接近线性增加，说明将所有卫星数据传输至数据中心所需时间都与数传任务总时长直接相关。当我们更改地面接收站的参数时，如表 4.5 所示，其他参数都保持不变，只是增加地面网络传输带宽较低的地面接收站：牡丹江站、西南站、北极站的接收天线数量，由原来的 1 部分别增加到 3 部，其对应的实验结果如表 4.6 所示，

【参考文献】