面向海洋观测的成像卫星任务规划方法

doi:10.3780/j.issn.1000-758X.2011.02.012

中国空间科学技术 ›› 2011, Vol. 31 ›› Issue (2): 72-78.doi: 10.3780/j.issn.1000-758X.2011.02.012

面向海洋观测的成像卫星任务规划方法

经飞, 王钧, 李军, 景宁

（国防科学技术大学电子科学与工程学院，长沙 410073)

收稿日期:2010-07-13 修回日期:2010-10-09 出版日期:2011-04-25 发布日期:2011-04-25
作者简介:经飞 1985年生，2008年毕业于国防科学技术大学信息工程专业，现为国防科学技术大学信息与通信工程专业硕士研究生。主要研究方向为卫星任务规划、智能优化算法。
基金资助:
国家自然科学基金（No.60604035），国家863计划（2007AA12020203）

Scheduling for Image Satellite Oriented Ocean Survey

JING Fei, WANG Jun, LI Jun, JING Ning

(College of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology, Changsha 410073)

Received:2010-07-13 Revised:2010-10-09 Published:2011-04-25 Online:2011-04-25

摘要/Abstract

摘要： 面向海洋观测的成像卫星是一种轨道较高的可见光对地观测卫星，主要用于探测海上船舶活动以及监测海洋环境参数等。对地观测卫星任务规划问题是一个复杂的组合优化问题，通过分析面向海洋观测的成像卫星工作特点及约束条件，建立了一种考虑多数传模式共存的数学模型，提出了一种基于最大收益损失比的卫星任务规划算法。试验结果表明该方法能够有效解决面向海洋观测的成像卫星任务规划问题。

关键词: 数传模式, 收益损失比, 任务规划, 海洋观测卫星

Abstract: Image satellite oriented ocean survey (ISOS) is a type of earth observation satellites(EOSs) in high orbit. The scheduling of EOS is a complex combinatorial optimization. A mathematical model with multiform data transmission mode coexistence was proposed by analyzing the constraints and characteristics of ISOS. A scheduling algorithm for ISOS based on the maximal ratio of gain and loss was presented. The experimental results show that the proposed model and algorithm are effective in solving the scheduling problem of ISOS.

Key words: Data transmission mode, Ratio of gain and loss, Scheduling, Oceanographic observation satellite

经飞, 王钧, 李军, 景宁. 面向海洋观测的成像卫星任务规划方法[J]. 中国空间科学技术, 2011, 31(2): 72-78.

JING Fei, WANG Jun, LI Jun, JING Ning. Scheduling for Image Satellite Oriented Ocean Survey[J]. Chinese Space Science and Technology, 2011, 31(2): 72-78.

导出引用管理器 EndNote|Reference Manager|ProCite|BibTeX|RefWorks

链接本文: https://journal26.magtechjournal.com/kjkxjs/CN/10.3780/j.issn.1000-758X.2011.02.012

https://journal26.magtechjournal.com/kjkxjs/CN/Y2011/V31/I2/72

参考文献

[1] BENSANA E, VERFAILLIE G, AGNESE J C, et al. Exact and approximate methods for the daily management of an earth observation satellite [C]. Proceedings of SpaceOps96, Munich, Germany, 1996:216-220.

[2] GABREL V, VANDERPOOTEN D. Enumeration and interactive selection of efficient paths in a multiple criteria graph for scheduling an earth observing satellite [J ]. European Journal of Operational Research, 2002,139: 533-542.

[3] FRANK J, JONSSON A, MORRIS R, et al. Planning and scheduling for fleets of earth observing satellites [C]. Proceeding of the 6th International Symposium on Artificial Intelligence, Robotics, Automation and Space 2002, Montreal, 2002:1520.

[4] GLOBUS A, CRAWFORD J, LOHN J, et al. A comparison of techniques for scheduling earth observing satellites [C ]. In Proc. of the 16th Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence (IAAI04), San Jose, CA, USA, 2004:391398.

[5] 王钧，李军，陈健.多目标EOSs联合成像调度方法[J].宇航学报,2007, 28(2):354-359.

[6] LIN W C, LIAO DAYIN, LEE YONGYAO, et al. Daily imaging scheduling of an earth observation satellite [J]. IEEE Transaction on Systems, Man, and Cybernetics Part A: system and humans. 2005, 35(2):213-223.

[7] 靳肖闪, 刘湘辉. 基于拉格朗日松弛与最大分支算法的卫星成像调度算法 [J].宇航学报,2008, 29(2):694-699.

[8] 郭玉华, 李军.多星联合任务规划的迭代修复求解技术 [J].系统工程与电子技术,2009, 31(8):1958-1962.

[9] DE FLORIO S, ZEHETBAUER T, NEFF T, et al. Optimal operations planning for SAR satellite constellations in low earth orbit [C]. In Proceedings of the Sixth International Symposium on Reducing the Costs of Spacecraft Ground Systems and Operations (ESAESOC). Darmstadt, Germany, 2005:6972.

[10] 陈浩，唐宇. 基于遗传算法的电磁信号采集卫星多星规划方法[J].宇航学报,2009, 30(2):637-644.

[11] 朱小满. EOSs任务规划框架设计与优化算法研究[D]. 长沙：国防科技大学，2009:117-121.

[1]	陈旺, 邵庆龙, 周晓, 刘金普, 兰友国, 余伟, 胡玉新. 海洋一号卫星观测任务规划算法设计及系统应用[J]. 中国空间科学技术, 2024, 44(2): 145-153.
[2]	刘伟, 郑润泽, 张磊, 高梓贺, 陶滢, 崔楷欣. 基于A2C算法的低轨星座动态波束资源调度研究[J]. 中国空间科学技术, 2023, 43(3): 123-133.
[3]	张耀元, 杨洪伟, 袁荣钢, 梁奕瑾, 李爽. 面向卫星多目标重复观测任务的分层聚类规划[J]. 中国空间科学技术, 2023, 43(1): 29-43.
[4]	彭晨远, 张进, 严冰, 周洪喜, 罗亚中. 多约束多星快响巡察任务规划方法[J]. 中国空间科学技术, 2022, 42(3): 39-48.
[5]	杨武霖，陈川，余谦，李明，龚自正. 天基激光移除空间碎片仿真平台研究与开发[J]. 中国空间科学技术, 2019, 39(1): 59-.
[6]	贺川, 李亚晶, 丘震. 按需申请模式下的中继卫星任务规划模型与算法设计[J]. 中国空间科学技术, 2017, 37(6): 46-.
[7]	王晓晖, 李爽. 考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划[J]. 中国空间科学技术, 2016, 36(6): 29-37.
[8]	都柄晓, 赵勇, 陈利虎, 姚雯. 基于三分图的非共面卫星分布式加注任务规划[J]. 中国空间科学技术, 2015, 35(1): 58-65.
[9]	林晓辉, 潘小彤, 张锦绣. 敏捷光学卫星密集区域推扫成像任务规划方法[J]. 中国空间科学技术, 2014, 34(2): 62-68.
[10]	王智勇, 王永强, 王钧, 李军, 吴秋云. 多星联合任务规划方法[J]. 中国空间科学技术, 2012, 32(1): 8-14.
[11]	欧阳琦;赵勇;陈小前;. 共面圆轨道航天器在轨服务任务规划[J]. 中国空间科学技术, 2010, 30(01): 34-40.
[12]	朱战霞;杨博;袁建平;. 对地观测多载荷任务规划的建模与算法[J]. 中国空间科学技术, 2007, 27(06): 64-68.
[13]	沈如松,张育林. 海洋监视卫星无源被动定位精度分析[J]. 中国空间科学技术, 2005, 25(03): 35-39.

面向海洋观测的成像卫星任务规划方法

Scheduling for Image Satellite Oriented Ocean Survey

PDF (PC)

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 13

编辑推荐

Metrics

本文评价