本文是一篇工程硕士论文，本文深入研究了多敏捷卫星对多地面目标观测的任务规划问题，构建了一个多目标规划模型。该模型的核心在于：将卫星成像收益、卫星的任务负荷平衡作为目标函数，最大化观测任务的收益和负载均衡度，确保卫星在执行任务时的稳定性和可持续性。
第1章 绪论
1.1 研究背景
近年来，我国的航空航天领域科学技术得到了飞速的发展，卫星技术作为关键技术，发展尤为迅速[1]。主要原因在于：无论在军用领域还是在民用领域，地面目标的观测需求都在持续地增加。新一代敏捷卫星为解决多目标多需求等对地面目标观测问题，提供了全新的解决方式。因此，在现有的情况下，如何充分发挥新一代敏捷卫星的能力，提高其对地观测任务完成效率，成为急需解决的重要问题。
地面观测卫星系统的多任务规划问题，其本质可视为一种受约束条件下的资源优化分配问题，即在有限资源条件下，对多个地面目标观测任务进行规划和调度。由于任务种类的不断增加和数量的急剧上升，如何高效、合理地分配和调度有限的卫星资源，确保各项任务能够按照既定的优先级和时限要求顺利执行，已成为当前卫星系统运营面临的关键问题[2]。这不仅关系到卫星观测任务的质量和效率，也直接影响到卫星系统的整体性能和稳定性。针对这一问题，需要深入研究卫星资源的合理配置和调度策略，探索更加高效、智能的资源管理方法，以应对日益复杂的卫星观测任务需求。
另外，在当今日新月异的信息时代，数据统计与分析的地位愈发凸显，特别是在遥感影像领域，终端客户对于数据的需求持续攀升，呈现出高速增长的态势。与此同时，各类用户对观测卫星影像数据的要求也日益严格，不仅对分辨率和特定区域的覆盖率提出了更高标准，对数据的时效性也给予了更多的关注。尽管成像卫星的成像质量近年来得到了显著提升，卫星的数量也呈现出显著增长的趋势[3]。但尽管如此，成像卫星的资源供给仍然显得捉襟见肘。鉴于此，为了更有效地满足对地观测的需求，采用多颗卫星联合对目标进行成像的观测模式已成为一种直接且高效的方法。
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1.2 研究目的及意义
本课题的研究目的及意义如下：
（1）核心目的在于对现有的任务规划理论方法体系进一步拓展和深化。主要包括观测流程的优化、精确模型的构建以及高效求解算法设计等多个关键领域。本文的研究将为同类型研究提供理论基础，同时，为多敏捷卫星的复杂观测任务规划提供实际参考范例。
（2）研究的关键问题在于针对多敏捷卫星复杂任务的观测规划建模及优化求解算法，而参数空间的多样性对算法的求解效率提出了更为严苛的要求。为了满足任务规划需求，本文建立全新的模型并提出了一种混合优化算法，力求高效准确地规划复杂的观测任务。
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第2章 敏捷卫星对地观测任务规划模型构建
2.1 问题描述 在敏捷卫星在轨运行过程中，敏捷卫星任务规划占据着至关重要的地位。深入剖析其运作机理和独特性质，能够更加明确地界定在任务规划过程中所面临的约束条件，这对于优化规划流程、提升工作效能，具有不可忽视的意义。在研究该问题时，需要设置合理的假设，并对构建模型进行必要的简化。在规划过程中，应综合考虑姿态运动、卫星轨道及目标位置等因素；精确计算卫星在任务规划过程中从一个目标点切换到另一个目标点的姿态转换时间，以确定最佳的观测时间窗口。通过深入分析各种实际约束，建立科学合理的规划模型，以确保卫星能够高效、准确地完成各类成像任务。
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2.2 敏捷卫星对地观测原理及流程分析
在任务规划过程中，研究对地观测卫星的运行特性至关重要。这些卫星通常在距离地球表面180至700千米的太阳同步轨道上运行，其轨道周期稳定在约96分钟，飞行速度较快，可以达到约7.9千米/秒[54]。在敏捷卫星的轨道运行期间，用户提交的观测需求会传送到地面卫星控制中心。地面控制中心在综合考虑地面站和卫星的资源使用情况后进行任务规划，并继续制定卫星对地观测的周期性计划。之后，根据这一规划方案，生成相应的卫星控制指令，卫星依据这些指令对目标进行观测。最终，观测所得到的原始信号将传输至地面控制中心，经过专业处理后交付给用户，从而完成整个观测任务流程。
2.2.1 敏捷卫星对地观测任务规划原理分析
2.2.1.1 观测任务分析
（1）观测任务类型
成像任务源于用户的需求。在进行敏捷卫星的任务规划时，一个不可或缺的先决条件是对用户的任务需求进行详细而深入的分析。在分析中，应涵盖对任务需求类型与属性的分析。考虑如时间紧迫性、目标范围等多重因素，对用户的任务进行如下分类：
① 基于时间紧迫性的差异，用户的任务可以划分为紧急任务与一般任务。
② 根据目标观测范围的尺寸，可以将用户任务区分为区域任务和点任务。 在任务规划的过程中，为了确保成像的效率和精度，必须针对不同类型的目标，采取差异化的规划方法。具体来说，对于点目标，由于其范围相对较小，通常仅需要卫星进行一次精准扫描，即可完成整个成像过程。在此过程中，将观测卫星的视场中心点精确对准目标，可以显著提升成像的清晰度和细节表现。然而，对于区域目标而言，由于其覆盖面积广，单次扫描往往难以覆盖全部区域。因此，通常需要先对目标区域进行合理的分割，然后，通过多次扫描的方式，逐步完成对整个区域的成像工作。观测区域目标与点目标如图2-1所示。这样的规划策略不仅可以确保成像的完整性，还有助于提高成像的质量和效率。
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第3章 敏捷卫星对地观测任务规划优化算法设计 .............................. 33
3.1 模拟退火算法的原理与流程分析 ............................ 34
3.2 蚁群优化算法的原理与流程分析 .................................. 35
3.3 混合模拟退火蚁群优化算法设计 .................................. 36
第4章 案例研究 ....................................... 47
4.1 敏捷卫星对地观测任务规划 .................................. 47
4.1.1 卫星参数设置 ..................................... 47
4.1.2 观测任务规划 .............................. 48
第5章 总结与展望 ...................................... 63
5.1 总结 .......................................... 63
5.2 展望 .................................. 63
第4章 案例研究
4.1 敏捷卫星对地观测任务规划
4.1.1 卫星参数设置
每颗对地观测卫星均装有独特类型的对地观测传感器，采用轨道六根数来描述卫星在空间轨道上的位置，包括：轨道长半轴、轨道偏心率、轨道倾角、升交点赤径、真近点角以及近地点角。卫星轨道的精确数学模型由这些参数共同构成，具体的轨道数据见表4-1。
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第5章 总结与展望
5.1 总结
随着对卫星观测需求的日益增长，敏捷卫星的应用也越来越广泛。为了提高敏捷卫星对地球观测的效率，节约有限的资源，合理地规划和调度观测任务变得尤为关键。本文围绕不同类型的有效载荷资源，建立了多颗敏捷卫星联合成像任务规划问题的数学模型，设计了混合算法以及卫星姿态控制器。主要包括以下几个方面：
（1）针对多种类型的敏捷卫星载荷资源进行分析。首先，对敏捷卫星载荷资源的特性及其观测特点进行了深入细致的分析。其次，对多类型的敏捷卫星资源和用户观测任务需求进行了建模设计。最后，建立了全面且系统的模型框架体系。该建模过程不仅有助于清晰地理解卫星载荷资源的运作机制，更为后续的研究提供了坚实的理论基础。
（2）针对多颗敏捷卫星对地观测任务规划问题进行研究。本文深入分析了多星对地观测任务规划问题的基本原理，明确了基础假设，并以此作为构建数学模型的前提。构建多星成像任务规划问题的数学模型，并做了约束设计。
（3）提出模拟退火蚁群多目标混合算法（SA-ACO），对模型进行求解。在对比分析模拟退火算法和蚁群算法的基础上，设计了模拟退火蚁群多目标混合算法（SA-ACO）进行求解。针对多颗敏捷卫星对地观测任务规划问题，设计了迭代优化的初始解生成方法，同时，对蚁群算法进行改进，将姿态转换时间作为启发信息，在路径选择时加入启发因子。为了提高收敛速度，改进信息素更新策略。通过与二代遗传算法进行对比发现，本文提出的算法取得了更好的效果。引入了模糊PID控制，设计了卫星姿态控制器。结果表明，模糊PID控制具有较好的稳定性和平滑性，能够满足卫星姿态转换的控制需求。
参考文献（略）