【技术实现步骤摘要】
本申请涉及卫星调度领域，具体为一种基于深度强化学习的敏捷光学成像卫星调度方法和装置。
技术介绍
1、敏捷光学成像卫星作为新一代卫星平台，具有灵活的姿态机动能力，能够实现滚动、俯仰和偏航三种机动方式。由于敏捷光学成像卫星的卫星姿态机动复杂以及当前对地观测需求激增，敏捷光学成像卫星调度问题已经成为航天任务规划领域的重要问题之一，合理的规划方法是确保对地观测任务合理分配和在轨卫星资源高效利用的关键。
2、现有的敏捷卫星调度方法包括精确算法、启发式算法和深度强化学习算法等。精确算法通过搜索整个解空间来确保能够获取全局最优解，主要包括动态规划、分支定界和整数规划等算法，算法复杂度高。启发式算法依靠迭代搜索的方式花费相对较低的计算时间来获取比较好的解，主要采用的算法包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法和蜂群算法等，求解效果依靠设计的搜索算子的能力。由于敏捷卫星调度问题可以看作一个序贯决策问题，所以部分研究探索利用深度强化学习来求解，主要方法包括深度q网络(deep q-network,dqn)和基于编解码结构的端到端的网络模型，初步验证了...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的敏捷光学成像卫星调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法基于预设自适应学习率策略实现，所述自适应学习率策略包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务列表、所述任务概率分布和预设约束满足模型，确定第二任务，并确定所述第二任务的执行顺序，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束满足模型，包括：优化目标公式、任务执行的唯一性约束、光照约束、最低成像质量约束、姿态转换时间约束、内存容量约束和能量约束中的至少一个或多个。
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【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的敏捷光学成像卫星调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法基于预设自适应学习率策略实现，所述自适应学习率策略包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述任务列表、所述任务概率分布和预设约束满足模型，确定第二任务，并确定所述第二任务的执行顺序，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述约束满足模型，包括：优化目标公式、任务执行的唯一性约束、光照约束、最低成像质量约束、姿态转换时间约束、内存容量约束和能量约束中的至少一个或多个。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二任务和所述卫星状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘正，简平，刘亚丽，熊伟，熊明晖，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：
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