基于聚类的密集目标卫星单轨成像规划方法研究_彭玉.pdf
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1、第 46 卷 第 6 期2023 年 6 月测绘与空间地理信息GEOMATICS SPATIAL INFOMATION TECHNOLOGYVol 46,No 6Jun,2023收稿日期:20211213基金项目:海南省重点研发计划(ZDYF2021SHFZ105);国家自然科学基金(41971310)资助作者简介:彭玉(1996),女,四川资中人,测绘工程专业硕士研究生,主要研究方向为卫星成像任务规划。基于聚类的密集目标卫星单轨成像规划方法研究彭玉1,2,张新1,王雷3,牛馨卿1,2(1 中国科学院空天信息创新研究院 数字地球重点实验室,北京 100094;2 中国科学院大学 资源与环境学院
2、,北京 100049;3 中国科学院空天信息研究院海南研究院 海南省地球观测重点实验室,海南 三亚 572029)摘要:卫星能量与存储有限,对密集点目标进行观测时,存在观测任务间互斥、需要观测较多次数的问题。针对成像卫星密集点目标任务规划,本文改进了点目标聚类策略,使用改进的最大度团划分方法生成尽量少数量的任务团,同时使获取的任务团优先级之和更大;建立了考虑时间、能量、观测角度等约束的满足模型,为获得更高的观测总收益,并减少侧摆带来的能量损耗,以观测任务优先级之和与平均侧摆角度为优化目标,设计一种考虑基于侧摆优化的启发式蚁群算法对模型进行求解,最后,用仿真实验验证所提出算法的可行性和高效性,为
3、卫星密集点目标任务规划提供技术支持。关键词:密集任务;团划分算法;任务规划;蚁群算法中图分类号:P228文献标识码:A文章编号:16725867(2023)06003605esearch on Single Orbit Satellite Imaging Scheduling Method ofDense Targets Based on ClusteringPENG Yu1,2,ZHANG Xin1,WANG Lei3,NIU Xinqing1,2(1 Key Laboratory of Digital Earth Science,Aerospace Information esearch
4、Institute,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100094,China;2 College of esources and Environment,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing100049,China;3 Key Laboratory of Earth Observation,Aerospace Information esearch Institute,Chinese Academy of Sciences,Hainan esearch Institute,Sanya 5720
5、29,China)Abstract:Satellites have limited energy and storage,when observing dense point targets,there are problems such as mutual exclusionbetween observation tasks and more observations are required Aiming at satellite dense point target mission scheduling,the point tar-gets clustering strategy is
6、improved,and the advanced maximum clique partition algorithm is used,generating as few mission groups aspossible,and at the same time makes the sum of the acquired mission group priorities higher A satisfaction model considering con-straints such as time,energy and observation angles is established
7、In order to obtain higher total observation incomes and reduce en-ergy loss caused by attitude maneuver,a heuristic ant colony algorithm based on slew angle optimization is designed to solve the modelwith the sum of the observation tasks priorities and the average slew angle as the optimization goal
8、 Finally,the feasibility and efficien-cy of the proposed algorithm are verified by simulation experiments,which can provide technical support for satellite dense point tar-gets mission planningKey words:dense task;clique partition algorithm;task planning;ant colony algorithm0引言随着卫星资源的增多,观测任务的数量也在不断攀
9、升,如何对观测任务进行合理规划,从而高效地完成观测任务,同时节省卫星资源,是当前研究的热点1。卫星任务规划是典型的 NPHAD 问题23,不同卫星性能参数不同,约束条件各异,能量、存储有限,而观测任务的观测时间窗口、地理位置各不相同,增加了卫星任务规划的复杂程度。卫星观测目标主要可分为点目标和区域目标45,点目标数量较多时,需要多次开关机及姿态机动以满足观测条件;此外,任务间存在互斥情况6,即2 个任务观测时间有冲突,或任务间时间太短无法完成姿态转换,使得一些目标无法被观测。传统观测方法观测效率低,能量消耗大。将满足一定条件的任务进行聚类,从而使得多个任务在一次观测中完成,能够减少开关机次数,
10、减少成像卫星姿态机动次数,更高效率地完成观测任务78。在点目标聚类与任务规划方面,白保存9 提出了动态任务合成的启发式算法,考虑最小侧摆、最小冗余规则;陈书剑10 基于观测角度进行简易的目标聚类,并使用前向动态任务规划方法进行求解,但对于密集目标,聚类效果差;KIM11 建立了单星调度问题的团划分模型并给出了相关求解算法;郭雷12 提出了一种基于启发式规则的团划分聚类算法,考虑了侧摆、成像空闲时间,并使用粒子群算法进行求解;耿远卓13 使用基于最大度的团划分方法,并使用启发式蚁群算法进行模型求解,但合成的团未考虑优先级,有可能错过权值和更大的团;于静14 从时间和角度 2 个维度对任务进行基于
11、 MS 的聚类,并使用改进蚁群算法进行求解,但可能出现 2 个间隔时间很长的任务被聚类的情况,造成资源浪费。常态情况下,希望尽量减少姿态机动次数与角度,从而节省卫星能量,一些侧摆较大的任务,可以分配到观测角度较小的轨道圈次进行观测。本文针对卫星对密集点目标观测中存在的问题,考虑目标间侧摆关系及观测时间、目标优先级,使用考虑权值的最大度团划分方法,合成聚类任务团,减少任务数量,根据时间约束、能量约束、存储约束等建立卫星任务规划约束满足模型,并使用基于侧摆的启发式蚁群算法对模型进行求解。1卫星成像规划模型本文研究的卫星成像任务规划问题可描述为:对卫星某一轨道圈次,存在 N 个满足观测时间和观测角度
12、约束的目标,将满足聚类约束的目标进行任务合成,减少任务数量,对合成后的目标制订观测方案,以最大化观测收益及最小化每次机动侧摆角度为优化目标。通过分析问题特征,建立卫星成像任务规划的约束满足模型,模型参数的定义、约束条件、目标函数如下:1 1模型参数及定义(见表 1)表 1变量名称及定义Tab 1Variable name and definition变量名称变量定义T观测任务集合,J 为观测任务的总数量,T=tj|1 j JC聚类后的观测任务集合,H 为聚类后任务的总数量,C=cj|1jHJxj目标决策变量,代表卫星对目标 ctarj进行观测,若被选中执行则 xj=1,否则 xj=0sij观测
13、序列决策变量,sij=1,代表任务 ci的后续任务是 cj,否则 sij=0续表 1Tab 1(Continued)变量名称变量定义TW卫星对点目标观测时间窗口集合,TW=twsj,twej|1jJ,twsj,twej分别为卫星对任务 tj时间窗口开始与结束时间i卫星对目标 ti的观测角度Ci卫星对目标 ci的观测角度CTW卫星对聚类后目标观测时间窗口集合,CTW=ctwsj,ctwej|1jHJ,ctwsj,ctwej分别为卫星对任务 tj时间窗口开始与结束时间ti卫星对任务 ci实际开始观测时间transtij卫星在 2 个任务间的姿态转移时间,为开关机稳定时间与姿态机动时间之和stabl
14、et卫星开机稳定时间Ci聚类后任务 ci的观测收益Wi任务 ti的观测收益Max_opent卫星单次开机最长拍摄时间Cap卫星的最大存储容量OCCj观测目标 cj占用卫星的存储容量P卫星单轨能量1卫星在单位成像时间内的能量损耗3卫星单次开关机的能量损耗g卫星视场角2卫星侧摆单位角度的能量损耗Max_SA卫星的最大侧摆角UAj(t)t 时刻任务 tj所在区域的太阳高度角Sun卫星所需满足的太阳高度角限制Wtotal执行任务总收益N卫星实际执行任务数1 2约束条件1)卫星观测时间约束。观测任务只能在卫星的可见时间窗口内执行,且卫星前一个任务的结束时间与后一个任务开始时间不得小于卫星在 2 个任务间
15、姿态转移时间(开关机稳定时间、姿态机动时间),对于聚类任务,任务结束时间与开始时间之差不得大于卫星单次最长观测时间:i,j 1,Ntwsiti twei(1)twsj twei transtij(2)transtij=stablet+2CiCjamax(3)ctwei ctwsi maxt(4)2)卫星存储容量约束。观测任务存储空间的占用量不可超过有效载荷的存储总量:73第 6 期彭玉等:基于聚类的密集目标卫星单轨成像规划方法研究Ni=1xi OCCi Cap(5)0 OCCi Cap(6)3)侧摆角度约束。对于任意观测目标,传感器的侧摆角度不可以超过卫星的最大侧摆角:Ci maxSA(7)4
16、)太阳高度角约束。为了保证成像质量,可见光载荷需在一定的光照条件下进行对地观测,因此,太阳高度角需大于或等于最小太阳高度角:UAj(t)Sun(8)5)卫星能量约束。卫星进行成像及姿态转移、开关机消耗的能量不得超过卫星单轨总能量:N1i=1(ctwei+1 ctwsi)1+N1i=1CiCi+12+(N 1)3 P(9)1 3优化目标maxHi=1xiCWi(10)minHi=1Hj=1CiCjsij(11)本文建立了两级优化目标,优化目标一为最大化观测收益,优化目标二为最小化观测机动角度。综合考虑观测收益及观测侧摆,得到收益高且耗能少的方案。2基于改进团划分的目标聚类方法卫星单轨能量及观测次
17、数有限,在任务数量密集的情况下,如果对每个目标都单独成像,代价过高,应将满足一定条件的目标进行聚类,从而在一次观测中完成对多个目标的观测,减少卫星观测次数,达到节约资源、提高观测效率的目的。多个任务聚类成 1 个任务团需要满足以下约束:观测角度约束:卫星观测范围由视场角 g 及侧摆角决定,假设卫星对目标(t1,t2,tn)的侧摆角取值范围分别为(1,2,n),其中最大的侧摆角为 max,最小的侧摆角为 min。当点目标可生成聚类任务 cti时,要求侧摆角交集不为空,即:Ci=12 n,Ci,且有 Ci=max+g2,ming2,取 Ci的平均值作为卫星在该轨道圈次、该时间窗口下对聚类任务 ct
18、i的实际侧摆1516,即:Ci=max(Ci)+min(Ci)2(12)观测时间约束:假设卫星对目标(t1,t2,tn)的观测时间窗口分别为 tws1,twe1,tws2,twe2,twsn,twen。则多个任务合成的条件为最早开始的任务与最晚结束的任务之间观测时间长度小于卫星单次开机最长时间,即:Ctwi=tws1,twe1tws2,twe2 twsn,twen(13)开始时间和结束时间为(14)、(15),且需满足(16),如图 1 所示:Ctwsi=min(tws1,tws2,twsn)(14)Ctwei=max(twe1,twe2,twen)(15)Ctwei Ctwsi maxope
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