一种卫星在轨活动规划方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种卫星在轨活动规划方法及系统，该方法包括：1)建立一个考虑实际工程约束的数学模型，对卫星在轨活动规划问题进行数学化描述；2)建立基于谓词逻辑的卫星在轨活动规划领域知识模型和结合领域知识设计一组优先启发式规则；3)根据优先规则的引导，通过一次独立的离散事件仿真得到一个满足各项约束条件的规划方案；4)随机调整优先规则中各影响因素的权重，迭代寻找优度性能更好的规划方案。本发明专利技术能在很短的时间内以非常小的计算代价快速求得卫星在轨活动规划问题的一个满意规划方案，兼顾了很高的计算效率和规划解的质量，具有求解方法正确合理、计算过程快速有效、对实际工程任务的适用性好等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种卫星在轨活动规划方法及系统
本专利技术涉及卫星遥感
，尤其是一种求解卫星在轨活动规划问题的基于优先规则的快速启发式方法。
技术介绍
随着地球静止轨道(以下简称GEO)在通信、遥感和导航等领域发挥着越来越重要的作用，采用低轨道(以下简称LEO)卫星编队监测GEO卫星波束进而掌握其频率资源的使用情况具有重要的意义。在GEO卫星波束监测任务中，需要LEO卫星上许多操作指令的成功执行，才能保证整个在轨任务的顺利完成。将LEO卫星上那些可以直接执行的、基本的操作指令统称为卫星在轨活动。而以某种规划目标为导向，将卫星上多个在轨活动排布在时间线上以形成一个合理的在轨活动执行方案的过程，被定义为卫星在轨活动规划。卫星在轨活动规划可以看作是卫星在轨任务规划中的一个子问题，是一个求解困难的组合排布运筹学问题。目前对这类问题的求解有精确算法和近似算法。精确算法有分枝定界算法，这种算法虽然力图求得问题的最优解，但是实践表明它们只能求解小规模问题。为了弥补这个不足，一些近似算法被提出解决该问题。近似算法有结合一定改进策略的现代演化算法，比如基于约束预处理策略的差分进化算法和基于启发式策略的改进遗传算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种卫星在轨活动规划方法，其特征在于步骤包括：S1，根据在轨资源数值约束和在轨活动之间先后逻辑约束建立实数非线性数学模型，描述卫星在轨活动规划问题；S2，建立基于谓词逻辑的卫星在轨活动规划领域模型，并根据领域模型设计一组优先启发式规则；S3，根据优先启发式规则的引导，通过一次独立的离散事件仿真获得一个满足实数非线性数学模型中各项约束条件的规划方案；S4，随机调整优先启发式规则中各影响因素的权重，迭代寻找优度性能符合预期目标的规划方案。

【技术特征摘要】
1.一种卫星在轨活动规划方法，其特征在于步骤包括：S1，根据在轨资源数值约束和在轨活动之间先后逻辑约束建立实数非线性数学模型，描述卫星在轨活动规划问题；S2，建立基于谓词逻辑的卫星在轨活动规划领域模型，并根据领域模型设计一组优先启发式规则；S3，根据优先启发式规则的引导，通过一次独立的离散事件仿真获得一个满足实数非线性数学模型中各项约束条件的规划方案；S4，随机调整优先启发式规则中各影响因素的权重，迭代寻找优度性能符合预期目标的规划方案。2.根据权利要求1所述的卫星在轨活动规划方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：S101，建立的实数非线性规划模型中目标函数的数学化表述如下：f＝min(Makespan)＝min[max(tk+Δtk)](k＝1,2,...,m)(1)其中，Makespan表示m个在轨活动的集合(M＝{A1,A2,…,Ak,…,Am})中所有在轨活动完成时的时间跨度；Δtk为集合M中任意一个在轨活动Ak的持续时间；tk(k＝1,2,...,m)为规划变量，表示集合M中任意一个在轨活动Ak的开始执行时间；S102，建立的实数非线性规划模型中，第一项约束条件是集合M中任一活动的开始执行时间的取值都不能超过集合M中所有在轨活动的持续时间总和：S103，建立的实数非线性规划模型中，第二项约束条件是任意两个有先后逻辑关系约束的在轨活动在时间线上不得重叠，后一个在轨活动必须在其先验活动完成后才能开始执行：其中，Al表示有先后逻辑关系所构成的活动序列集合中的任意一个活动序列；S104，建立的实数非线性规划模型中，第三项约束条件是在任一时刻t，并行执行的所有在轨活动的电功率资源消耗总和不得超过卫星上当前可用的电功率资源数值：∑PSr≤Pavailable,r∈Bt(4)其中，Bt表示在时刻t卫星上并行执行的所有在轨活动所构成的集合，PSr为集合Bt中任意一个在轨活动Ar执行时的电功率资源消耗量，∑PSr为集合Bt中所有并行执行的在轨活动的电功率资源消耗量总和，Pavailable为时刻t卫星上的可用电功率资源数量。3.根据权利要求1或2所述的卫星在轨活动规划方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：S201，基于谓词逻辑的卫星在轨活动规划领域模型可以用以下四元组来表示：OAPDKM＝＜Obj,Predicate,Function,Activity＞(5)其中，Obj表示卫星在轨活动规划领域中的研究对象，Predicate表示卫星系统中各研究对象的谓词，用来描述对象的状态属性，Function表示在轨活动执行过程中所用到的各种计算函数，Activity表示各研究对象可以采取的在轨活动，通过在轨活动的执行改变对象的状态属性；对象类型的定义如下：Obj＝{Id,Name,Subsystem}(6)其中，Id为对象类型的唯一编号，Name为对象类型的名称，Subsystem为对象类型所属的卫星子系统；谓词的形式化定义如下：Prediction＝{(P？O1-Obj1…？On-Objn)}(7)其中，P为谓词名称，Oi为谓词参数，是对象类型的一个实例，Obji为该参数所属对象类型；函数的形式化定义如下：Function＝{dur_time,P_value,other_fun}(8)其中，dur_time为在轨活动的持续时间函数，P_value为卫星系统电功率资源数值变化函数，other_fun为其他计算函数；在轨活动的形式化定义如下：Activity＝{id,parameters(Oi-Obji),duration(dur_time),precondition(λ,Pc),effect(U,P_value)}(9)其中，id为在轨活动编号；parameters(Oi-Obji)为在轨活动涉及到的对象参数所组成的参数列表；(Oi-Obji)为列表中第i个对象参数及其所属的对象类型；duration(dur_time)为在轨活动的持续时间约束；precondition(λ,Pc)为在轨活动执行的前提条件；λ为前提条件中谓词表示的激发状态的集合；Pc为前提条件中的资源约束；effect(U,P_value)为在轨活动的执行效果；U为在轨活动执行后更新的由谓词表示的系统状态；S202，在时刻t搜索所有满足状态约束λ的活动，构成一个备选活动集合(SetAlternative)，备选活动集合中在轨活动Ak的优先度ActivityPriorityk定义为：其中，集合As表示与Ak满足S103的约束所构成的活动序列中持续时间之和最长的活动序列；表示集合As中Ak的所有后续活动的持续时间之和；为集合As中Ak的先验活动的完成时间；PSk为Ak执行时占用的电功率资源数量；α1、α2和α3为权重系数；；S203，对备选活动集合SetAlternative中的在轨活动按照优先度大小进行降序排列，在时间线上优先度大的活动优先得到排布；S20...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗亚中，梁军，朱阅訸，牟帅，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43