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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

摘要：本申请涉及一种基于RNP‑PSO算法的绕轨卫星观测任务调度方法。所述方法包括：建立多传感器协同观测调度模型；根据RNP‑PSO算法对多传感器协同观测调度模型进行求解，得到多个初始解；根据多个初始解构建初始种群；利用反向学习算法对初始种群进行反向学习，得到初始化种群；根据IFPFS算法对初始化种群进行贪婪搜索，得到精英解集合；对粒子群算法中的自适应权重、加速常数、邻域和粒子扰动进行更新，根据更新后的粒子群算法在预先设置的边界条件和终止条件基础上对精英解集合进行搜索，得到候选解；根据观测收益最大化的启发式穷搜索算法对候选解进行搜索，得到最终解。采用本方法能够提高绕轨卫星观测任务调度准确率。

主权项：1.一种基于RNP-PSO算法的绕轨卫星观测任务调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取待调度的传感器、地基传感器集合和观测任务集合；根据地基传感器的资源部署信息和预先获取的绕轨卫星轨道数据库进行事前分析，得到每一个传感器对绕轨卫星的可探测弧段；根据所述可探测弧段、任务需求以及地基传感器的资源信息，设置多传感器协同观测调度的约束条件；以及将待调度的绕轨卫星的任务总收益设置为多传感器协同观测调度问题的目标函数；利用所述约束条件和所述目标函数，建立多传感器协同观测调度模型；根据RNP-PSO算法对所述多传感器协同观测调度模型进行求解，构建多绕轨卫星及多传感器的编码结构，在所述编码结构的基础上根据观测时间、观测机会和观测冲突三种适应度计算所述多传感器协同观测调度模型，得到多个初始解；根据所述多个初始解构建初始种群；利用反向学习算法对所述初始种群进行反向学习，得到初始化种群；根据IFPFS算法对所述初始化种群进行贪婪搜索，得到精英解集合；对粒子群算法中的自适应权重、加速常数、邻域和粒子扰动进行更新，根据更新后的粒子群算法在预先设置的边界条件和终止条件基础上对所述精英解集合进行搜索，得到候选解；根据观测收益最大化的启发式穷搜索算法对所述候选解进行搜索，得到最终解；所述最终解为多传感器协同观测调度方案；利用所述约束条件和所述目标函数，建立多传感器协同观测调度模型，包括：利用所述约束条件和所述目标函数，建立多传感器协同观测调度模型为 其中，f代表调度方案的任务收益值，yi表示决策变量，yi＝1表示任务被成功调度，否则yi＝0，N表示任务数量，pi表示成功执行该任务获得的收益，TS表示调度的起始时间，TE表示调度的结束时间，TD表示调度总时长，i表示观测任务序号，j表示地基传感器的序号，L表示观测任务i与地基传感器j之间所有的可观测弧段的数量集合，l表示观测任务i与地基传感器j之间所有的可观测弧段的数量，M为地基传感器的数量，表示决策变量,表示可探测弧段,Ai,j表示地基传感器与绕轨卫星之间的可探测弧段集合,表示可观测弧段最早开始时间,表示观测弧段最晚结束时间,wi表示一个调度结果,W表示调度结果集合,fsi表示实际任务执行的开始时间，fei表示实际任务执行的结束时间，T＝{ti|i＝1,2,...,N}表示绕轨卫星观测任务集合，ti表示绕轨卫星观测任务，nsi和nei分别表示任务要求的最早开始时间和最晚结束时间，wh表示与wi不同的另一个调度结果，wsk表示一个调度结果集合，fsh表示同一目标另一次实际任务执行的开始时间，trj表示传感器转换时间，feh表示表示同一目标另一次实际任务执行的结束时间，Φ表示空集，rj表示地基传感器，R表示地基传感器集合，表示观测资源与绕轨卫星之间的连线与水平线之间的夹角，dgj表示传感器观测满足的最小角度要求，di表示执行任务i时所需的最短探测时间，frk表示绕轨卫星所需观测的次数，idi表示与任务相对应的标识，dgi表示绕轨卫星相邻两次观测时最短的时间间隔，ids表示任务所属绕轨目标标识，idsh表示另一个任务所属绕轨目标标识，表示可观测弧段最早开始时间，表示可观测弧段结束时间；获取观测时间的过程包括：根据时间优先资源代价的启发式算法和随机窗口算法依次考虑每个窗口是否可以执行该任务，当所述窗口可以执行时，确定其观测开始时间和结束时间，并占用所述窗口的观测资源；所述观测资源为地基传感器资源；所述观测机会为在一个调度周期内，任务在观测资源下的观测机会在数值上等于任务在该观测资源下可观测窗口的数量；所述观测冲突包括无冲突和有冲突；所述无冲突表示如果两个任务选择的观测弧段本身不存在交集，或者属于不同的观测资源，这两个任务发生冲突的概率为0；所述有冲突表示两个任务选择的观测弧段存在交集，且属于同一资源，则在这两个观测时间窗口上存在冲突。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于RNP-PSO算法的绕轨卫星观测任务调度方法