[发明专利]一种基于约束满足遗传算法的移动目标单星任务规划方法

说明书

本发明公开了一种基于约束满足遗传算法的移动目标单星任务规划方法，包括以下步骤：首先，根据卫星及被观测目标的模型特性及约束计算可见时间窗口，形成初始任务序列；其次，构建目标函数及遗传算法模型，引入冲突消除算子计算冲突序列；再次，对任务序列进行优化求解，得到满足约束的无冲突任务序列；最后，计算卫星任务观测方案并计算卫星机动角度。本发明能够提高卫星对地观测效率，合理利用有限的卫星资源，完成对移动目标的捕捉观测任务。

技术领域

本发明属于卫星应用领域，尤其涉及一种基于约束满足遗传算法的移动目标单星任务规划方法。

背景技术

利用卫星在太空中对地面进行观测，是目前获取地面信息的重要手段。随着科学技术和航天领域相关技术的发展，由于卫星对地观测分布范围广、时效性强、不受地域与国界限制等优点，而使得各行各业，如军事和经济等领域，对航天技术的需求越来越多。各种各样的卫星、遥感器、中继卫星和地面接收站等相关设施的投入使用，给卫星对地观测任务提供了巨大的便利，以此同时，地面目标复杂程度的提高，对地观测精度要求的提高等也为卫星对地观测任务提出了巨大的挑战。因此，如何最大限度的发挥资源的价值，充分利用各种资源，以获得最大的效益成为卫星任务规划系统中的一个重要课题。

卫星任务规划是根据遥感任务需求，在卫星、遥感器、地面站应用约束及用户需求约束条件下，对卫星资源和地面站资源进行分配，对地面目标的信息获取、处理与传输活动进行调度，制定出最大满足观测需求的资源分配和活动调度的优化方案。卫星任务规划问题十分复杂，包含了很多与特定问题相关的约束，如卫星及载荷使用规则约束，卫星与目标的可见性约束，星载存储器的容量约束，卫星与地面接收站的可见性及数据传输能力约束以及观测任务对图像类型、图像分辨率、日照和云层厚度的要求等。特别是近年来，遥感卫星的灵巧程度不断提高，为给定目标的观测提供了更多选择的机会，这也使得卫星任务规划变得更加复杂，因此，传统的任务规划方法已经不能满足现在对卫星任务规划的要求。国内外学者对优化算法进行了大量研究，提出了如蚁群算法、贪婪算法、遗传算法等求解方法，但现有的技术主要集中在对点目标和区域目标的卫星任务规划上，对观测移动目标的卫星任务规划研究很少，同时在已有的卫星任务规划研究中，大多不考虑复杂约束的情况，对于约束的处理和冲突任务的解决大多采用数据层面的预处理方式解决，这样的解决方式不能高效地和优化算法有机结合，影响求解效果，因此，已不能满足越来越复杂的任务规划需求。

发明内容

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，针对移动目标及约束和冲突任务的处理，提供了一种结构简单、执行方便、约束及需求灵活、效率优良的卫星任务规划方法，解决了针对移动目标的单颗敏捷卫星任务规划问题。

本发明的技术解决方案是：一种基于约束满足遗传算法的移动目标单星任务规划方法，具体步骤如下：

第一步，根据卫星及被观测目标的模型特性及约束计算可见时间窗口，形成初始任务序列。

根据卫星模型及移动目标速度v和位置(lat_i，lon_i)，计算卫星对每个移动目标的可见时间窗口w_i＝{[wb_i，wf_i]，target_k}，考虑约束条件，对可见时间窗口进行约束满足计算，计算结果构成初始任务序列W＝{w₁，w₂，…，w_n}，其中lat_i，lon_i分别表示移动目标所在位置的纬度和经度信息，w_i表示第i个可见时间窗口，wb_i和wf_i分别表示该时间窗口的开始时间和结束时间，target_k表示第k个目标。

约束条件如下：

(1)太阳高度角约束，不满足太阳高度角约束条件，超出卫星观测能力范围的观测时间窗口视为无效窗口，该约束用下式进行描述：