基于量子遗传算法的多星任务规划问题研究

发布时间：2020-04-05 11:43

【摘要】：随着我国航天事业的不断发展,卫星在军事、农业、商业等应用领域发挥越来越重要的作用。成像卫星任务规划就是综合考虑卫星、地面站等资源以及来自不同用户的需求的基础上,通过制定无冲突的调度方案将有限的资源实现利用率最大化。成像卫星任务规划问题属于复杂的组合优化问题,随着问题的规模的增加,解空间也成指数倍增长。量子遗传算法作为遗传算法的新的衍生算法,具有收敛快、多并行等优点,被用于组合优化、函数优化、通信、图像、自动控制、路径规划等领域,展现出了良好的效果。本文结合成像卫星在现代社会的应用需求,采用量子遗传算法求解多星任务规划问题。首先分析了多星联合任务规划问题的原理和方法,建立了多星联合调度模型,考虑卫星的存储、能量、姿态调整等因素,分析了问题的输入和输出;其次建立了基于量子遗传算法的求解过程,设计了一种新型的编码方式,将问题的求解分为两个阶段:时间窗选择阶段和构造时间窗序列阶段,建立了无圈有向图模型,把问题转化为路径规划问题,设计了两种数据下传任务安排策略;最后,本文对算法进行了仿真实验,与CPLEX以及贪婪算法(GRA)、基于冲突度规则的启发式算法(CHA)和基本遗传算法(GA)进行了对比,仿真实验的结果表明,相比于其他算法,量子遗传算法适用性更好,能够获得较高质量且较稳定的可行解。
【图文】：

示意图,卫星观测,下传,示意图

多星对地任务规划的研宄涉及很多理论方法和关键技术。本章主要对卫星逡逑成像进行问题描述，探宄其成像原理及过程，综合考虑其成像及下传约束，建逡逑立问题假设和对应的数学模型。逡逑此外，本章主要对多卫星协同调度进行问题分析。相对于单星调度，采用逡逑多颗卫星协同可以增加任务目标的观测机会，为任务成像提供了巨大的便利条逡逑件。对于给定的任务区域目标，多颗卫星工作时可以实现对目标的最优成像，逡逑提高整体方案的效益。逡逑２．１卫星工作过程描述逡逑卫星在距离地球表面一定的高空按照固定轨道飞行，利用星上搭载的卫星逡逑传感器获取地球表面信息。人造地球卫星在地面的投影点（或卫星和地心连线与逡逑地面的交点）称星下点。对地观测卫星沿轨道飞行，卫星传感器会在地球表面瞬逡逑时形成一个封闭的观测区域，称之为传感器观测范围，传感器观测范围可由星逡逑下点和传感器参数确定。只有当地面目标进入传感器观测范围时，卫星对地面逡逑目标“可视”，卫星才可以对这些区域内的地面目标进行观测。逡逑卫星逡逑

示意图,示意图,卫星,成像

对同一个目标的重复观测，一种是不同卫星对同一个目标的重复观测。这种重逡逑复拍照不仅占用卫星携带的存储器的内存，，同时也在消耗着卫星的能量。所逡逑以，合理的规划观测任务可以减少资源消耗。如图２－２，其中观测任务４未重复逡逑成像任务，实际上任务４只需由一个卫星进行成像即可。逡逑ｙ’：＇逦观n,任务逦／＼，＇逡逑ｉ邋ｆ逦ｃ逦ｉ卫星１成像覆逡逑卫星２成像菹逦ｕｐ、邋５逦盖_T带逡逑蓬条带逦＇重复成像区域逡逑２邋３邋＇邋６逡逑（■逦７—１逡逑＼逦Ｚ逦、＼一邋／逡逑Ｖ＊’逡逑图２．邋２重复观测示意图逡逑８逡逑
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：V474

【参考文献】