CN106650028B - 一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法及系统,通过建立任务驱动敏捷卫星设计参数优化的仿真系统,确定待优化参数的取值范围,进而确定基准水平值和第二水平值并构造两水平正交表,生成基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真试验方案;再根据所述仿真试验方案,运行所述仿真系统并记录第一仿真结果并进行极差分析,确定第一最优参数组合;按照所述第一最优参数组合运行所述仿真系统,记录第二仿真结果;判断所述第二仿真结果是否满足结束规则;若是,则结束优化;若否,则更新最优参数组合并运行所述仿真系统,实现了敏捷卫星设计参数的优化,减少了优化方法多次迭代求解,提高了寻优算法的效率。

Description

一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法及系统
技术领域
本发明涉及卫星设计参数优化技术领域,特别是涉及一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法及系统。
背景技术
对地观测卫星的任务通常是根据用户的观测需求,获取地球表面指定目标的图像信息。由于卫星观测具有诸多优点,受到了世界各国的高度重视。卫星总体设计参数优化是卫星研制过程中一个重要的环节。卫星总体设计参数是指卫星在制造和使用过程中可以调节,并对卫星应用效能产生影响的卫星性能指标。由于技术水平以及制造成本等因素的制约,卫星各项性能指标不能无限制的提升,卫星总体设计参数优化就是通过合理配置卫星的各项性能指标,最大化卫星的应用效能,对于航天装备的发展建设具有重要意义。
对于传统的非敏捷卫星优化,由于只具有有限侧摆能力以及技术水平落后等原因,卫星能够完成任务类型单一,无法考虑更多的任务要求,任务对卫星资源的消耗容易计算,卫星观测效能可以根据卫星静态能力直接推断得出,因此对非敏捷卫星的优化设计重点是对各分系统静态能力的提高以及各分系统间物理结构的优化,但敏捷卫星是新一代对地观测卫星,相对于传统的非敏捷卫星,具有侧摆、俯仰以及偏航三个维度的姿态机动能力,增加了卫星对给定目标进行观测的灵活度,大大提高了完成任务的能力。由于敏捷卫星对观测灵活度的增加,敏捷卫星的应用效能更加依赖于任务管控过程制定的整体观测计划。对于敏捷卫星,由于其具有俯仰能力,对目标具有可以滑动的时间窗口,选择不同的开始时间,与目标的姿态机动会相应改变,敏捷卫星所消耗的资源也会有很大差异,从而影响整体观测效能。因此,敏捷卫星应用效能不仅依赖于卫星静态能力指标,同时依赖于任务管控过程,传统的非敏捷的卫星优化方法不再适用。
目前,对于敏捷卫星优化研究有如下几个特点:
1.在针对一个或多个子系统进行参数优化的研究中,优化目标多为各个分系统的性能指标,如成像分辨率、电源负载、热控等,此类研究中卫星建模比较精确,但对子系统之间的相互影响考虑较少。
2.在针对卫星总体参数进行优化设计的研究中,主要采用先分割再集成的综合集成方法,先建立各个分系统的数学模型,在模型的基础上对各个分系统进行优化,再综合考虑各个分系统的整体优化效果。
3.SBO方法在应用中多与智能优化或其他优化方法相结合,将仿真系统嵌入到优化方法中去,但此种方法对仿真系统有一定的要求,并且在时间性能方面往往消耗较大。
4.目前任务规划算法比较多样,总体而言,考虑的现实约束越多,建模越困难,算法也越复杂。已有的研究大多对问题做了简化,集中研究问题的某一方面,若要考虑全部约束,算法复杂度将非常高。
针对现有的优化需求,当前的研究还面临着以下问题:
现有的卫星参数优化研究主要是针对与卫星硬件平台相关的卫星能力的优化,如分辨率优化、卫星结构优化等,难以与卫星完成用户需求的能力需求相对应。敏捷卫星观测能力不仅取决于卫星硬件的能力,同时也依赖于任务的分布特点,资源的动态变化以及卫星规划调度算法的设计,目前已有文献中还缺乏此类的研究。
在应用SBO方法时,若仿真系统复杂度很高,将仿真系统嵌入优化方法中会导致搜索效率的降低,优化方法往往需要多次迭代求解,大大增加了寻优算法的时间开销,在应用时往往采用简化模型来代替原模型以提高算法效率。而敏捷卫星规划系统是一个高度复杂的仿真系统,很难用简化模型进行近似,其优化方法依然有待研究。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法及系统,通过建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统并运行,得到最优参数组合,实现敏捷卫星设计参数的优化。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法,所述优化方法包括:
建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统;
获取待优化参数的取值范围;所述待优化参数的取值范围中的初始值为基准水平值,所述待优化参数的取值范围中的第二个值为第二水平值;
根据所述基准水平值以及所述第二水平值,构造两水平正交表,生成基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真试验方案;
根据所述仿真试验方案,运行所述仿真系统并记录第一仿真结果;
对所述第一仿真结果进行极差分析,确定第一最优参数组合;
按照所述第一最优参数组合运行所述仿真系统,记录第二仿真结果;
判断所述第二仿真结果是否满足结束规则;
若是,则结束优化;
若否,则更新最优参数组合,运行所述仿真系统。
可选的,所述建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统,具体包括:
基于在总结用户需求特点、场景任务分布以及资源配置的实际条件上,建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统。
可选的,所述对所述第一仿真结果进行极差分析,确定第一最优参数组合,具体包括:
对所述第一仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;
判断当前参数的显著性指标是否大于设定的阈值,得到判断结果;
若所述判断结果表示当前参数的显著性指标大于设定的阈值,则用所述优水平值代替当前参数的基准水平值;
若所述判断结果表示当前参数的显著性指标不大于设定的阈值,保持当前参数的取值不变;。
根据所述判断结果,依次确定各参数的取值,进而确定第一最优参数组合。
可选的,所述判断所述第二仿真结果是否满足结束规则,具体包括:
对所述第二仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;
判断所述第二仿真结果的显著性指标是否达到卫星实际应用效能的评价指标;
或判断所述第二仿真结果中各参数的优水平值是否达到待优化参数边界值。
可选的,所述更新最优参数组合,具体包括:
以每个参数基准水平值和第二水平值增加量为固定步长的基础上,搜索方向为卫星能力增强的方向进行计算,初步更新最优参数组合;
在所述初步更新最优参数组合之后进行的小范围搜索;所述小范围搜索采用二分法,不断缩小搜索固定步长,更新最优参数组合。
一种基于敏捷卫星设计参数的优化系统,所述优化系统包括:
仿真系统建立单元,用于建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统;
待优化参数取值范围获取单元,用于获取待优化参数的取值范围;所述待优化参数的取值范围中的初始值为基准水平值,所述待优化参数的取值范围中的第二个值为第二水平值;
仿真试验方案生成单元,用于根据所述基准水平值以及所述第二水平值,构造两水平正交表,生成基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真试验方案;
第一仿真结果记录单元,用于根据所述仿真试验方案,运行所述仿真系统并记录第一仿真结果;
第一最优参数组合确定单元,用于对所述第一仿真结果进行极差分析,确定第一最优参数组合;
第二仿真结果记录单元,用于按照所述第一最优参数组合运行所述仿真系统,记录第二仿真结果;
结束规则判断单元,用于判断所述第二仿真结果是否满足结束规则;
第一结果输出单元,用于所述第二仿真结果满足结束规则,则结束优化;
第二结果输出单元,用于所述第二仿真结果不满足结束规则,则更新最优参数组合,运行所述仿真系统。
可选的,所述仿真系统建立单元,具体包括:
仿真系统建立子单元,用于基于在总结用户需求特点、场景任务分布以及资源配置的实际条件上,建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统。
可选的,所述第一最优参数组合确定单元,具体包括:
各参数的优水平值以及显著性指标计算子单元,用于对所述第一仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;
结果判断子单元,用于判断当前参数的显著性指标是否大于设定的阈值,得到判断结果;
第一结果输出子单元,用于若所述判断结果表示当前参数的显著性指标大于设定的阈值,则用所述优水平值代替当前参数的基准水平值;
第二结果输出子单元,用于若所述判断结果表示当前参数的显著性指标不大于设定的阈值,保持当前参数的取值不变;。
第一最优参数组合确定子单元,用于根据所述判断结果,依次确定各参数的取值,进而确定第一最优参数组合。
可选的,所述结束规则判断单元,具体包括:
各参数的优水平值以及显著性指标再次计算子单元,用于对所述第二仿真结果进行极差分析,再次计算各参数的优水平值以及显著性指标;
结束规则判断条件第一子单元,用于判断所述第二仿真结果的显著性指标是否达到卫星实际应用效能的评价指标;
结束规则判断条件第二子单元,用于判断所述第二仿真结果中各参数的优水平值是否达到待优化参数边界值。
可选的,所述第二结果输出单元,具体包括:
初步最优参数组合更新子单元,用于以每个参数基准水平值和第二水平值增加量为固定步长的基础上,搜索方向为卫星能力增强的方向进行搜索,初步更新最优参数组合;
最优参数组合更新子单元,用于在所述初步更新最优参数组合之后进行的小范围搜索;所述小范围搜索采用二分法,不断缩小搜索固定步长,更新最优参数组合根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明提供一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法及系统,通过建立基于在总结用户需求特点、场景任务分布以及资源配置的实际条件上任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统,克服了现有技术中敏捷卫星设计参数优化研究难以与卫星完成用户需求的能力需求相对应现状,使敏捷卫星设计参数优化研究不仅与卫星硬件的能力有关,同时也与任务的分布特点,资源的动态变化以及卫星规划调度算法的有关;然后确定待优化参数的取值范围,进而确定基准水平值和第二水平值并构造两水平正交表,生成基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真试验方案;再根据所述仿真试验方案,运行所述仿真系统并记录第一仿真结果并进行极差分析,确定第一最优参数组合;按照所述第一最优参数组合运行所述仿真系统,记录第二仿真结果;判断所述第二仿真结果是否满足结束规则;若是,则结束优化;若否,则更新最优参数组合,运行所述仿真系统。本发明通过上述的仿真试验方案实现了敏捷卫星设计参数的优化,减少了优化方法多次迭代求解,提高了寻优算法的效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中的敏捷卫星设计参数的优化方法流程图;
图2为本发明实施例中的敏捷卫星设计参数的优化系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明将从实际应用出发,从以下两个方面对该问题进行研究。
基于仿真的敏捷卫星总体设计参数优化
要实现对敏捷卫星总体设计参数的优化,首先要建立对敏捷卫星总体设计参数的评价指标,最客观的评价标准,就是敏捷卫星对用户需求的完成情况,基于仿真的敏捷卫星总体设计参数优化,就是依托仿真系统来完成对设计参数的评价。首先,由于敏捷卫星使用方式灵活多样,对敏捷卫星资源调度以及任务安排的过程也更加复杂,必须依托任务规划过程来完成,在实际的应用中,任务规划过程由任务规划系统来实现。其次,任务规划过程采用的规划算法不同,规划结果也往往有较大的差异。因此在进行敏捷卫星总体设计参数优化时,任务规划系统的规划算法应当和卫星实际使用过程中的规划算法一致,才能保证优化结果的有效性。本发明仿真过程采用敏捷卫星任务规划与调度系统来实现,其结果与卫星实际应用有较高的吻合性,可信度较高,能够为敏捷卫星参数设计提供较客观的优化结果。
任务驱动的敏捷卫星总体设计参数优化
任务驱动的敏捷卫星总体设计参数优化,就是针对具体的任务场景优化卫星总体设计参数,提高卫星在这些场景下的观测能力。未来信息化战争具有突发性强、节奏快、持续时间短等特点,要求一旦出现紧急情况,能够在较短的时间内发射卫星执行特定的任务,这些任务具有很强的战役战术目的,需要对某一些特定场景具有较强的观测能力,需要以任务为驱动对卫星进行参数优化。其次,任务应用场景和敏捷卫星总体设计参数都是敏捷卫星任务规划系统的输入,任务应用场景同样会影响任务规划系统的输出,在不同的应用场景下,同样的设计参数敏捷卫星观测能力可能存在较大差异,本发明研究敏捷卫星应用场景明确前提下的设计参数优化问题。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明的目的是提供一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法,通过此优化方法,建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统并运行,得到最优参数组合,实现敏捷卫星设计参数的优化。
如图1所示,图1为敏捷卫星设计参数的优化方法流程图,所述优化方法包括:
步骤101:建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统,具体包括:所述任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统基于在总结用户需求特点、场景任务分布以及资源配置的实际条件上而建立的基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统。
步骤102:获取待优化参数的取值范围;所述待优化参数的取值范围中的初始值为基准水平值,所述待优化参数的取值范围中的第二个值为第二水平值。
结合敏捷卫星硬件参数要求,设定各参数向量的取值范围,所述各参数向量的初始值为基准水平值;
根据所述基准水平值,按照一定的步长间隔比例,确定各参数的第二水平值。
步骤103:根据所述基准水平值以及所述第二水平值,构造两水平正交表,生成基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真试验方案;其中,假设现有参数基准水平值以及第二水平值如表1.1所示。
表1.1正交试验参数水平表
Figure BDA0001164078570000081
步骤104:根据所述仿真试验方案,运行所述仿真系统并记录第一仿真结果。
步骤105:对所述第一仿真结果进行极差分析,确定第一最优参数组合,具体包括:对所述第一仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;其中,所述显著性定义指标
Figure BDA0001164078570000082
判断当前参数的显著性指标是否大于设定的阈值,得到判断结果;
若所述判断结果表示当前参数的显著性指标大于设定的阈值,则用所述优水平值代替当前参数的基准水平值;
若所述判断结果表示当前参数的显著性指标不大于设定的阈值,保持当前参数的取值不变;
根据所述判断结果,依次确定各参数的取值,进而确定第一最优参数组合。
极差分析,又称直观分析法,是分析正交试验结果的一种简单直观的方法。在分析某一因素时,认为其他因素取值的差异对此因素的影响是均衡的,通过各个因素平均指标值的差异来确定较优水平值,从而确定最优参数组合。如表1.2所示,构造正交试验表,运行仿真试验,记录仿真结果,运用极差分析法,得到极差分析表。
表1.2极差分析表
Figure BDA0001164078570000091
Figure BDA0001164078570000101
表中T是指所有指标的和,
Figure BDA0001164078570000102
本例中T=3.26。
Ti表示任意一列上水平号为i(1,2)时所对应的试验指标之和。在表中,T1行姿态机动参数x0因素列的数据1.61是x0因素6个1水平试验指标值的和,而x0因素6个1水平分别在1到6号试验,因此
参数x0列中的1表示参数x0为基准水平值水平所对应的试验指标和为T1=y1+y2+y3+y4+y5+y6=1.61;
参数x0列中的2表示参数x0为第二水平值所对应的试验指标和为T1=y7+y8+y9+y10+y11+y12=1.65;
同理可计算其他列中的Ti,结果见表1.2。
ti是试验指标的平均值,
Figure BDA0001164078570000103
其中r为任一列上各水平出现的次数。在表1.2中,r=6。
由Ti(或ti)的大小可以判断参数的优水平值。参数优水平值的确定与试验指标有关,若指标越大越好,则应选取使指标值大的水平,即各列Ti(或ti)中最大值所对应的水平;反之,若指标越小越好,则应选取使指标值小的水平,即各列Ti(或ti)中最小值所对应的水平。在本发明中,评价指标值取任务完成率,因此各参数优水平值如表1.2所示。
步骤106:按照所述第一最优参数组合运行所述仿真系统,记录第二仿真结果;
步骤107:判断所述第二仿真结果是否满足结束规则;若第二仿真结果满足结束规则,则执行步骤108;若第二仿真结果不满足结束规则,则执行步骤109;其中对第二仿真结果是否满足结束规则的条件具体为:
首先,对所述第二仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;
然后判断所述第二仿真结果的显著性指标是否达到卫星实际应用效能的评价指标;
或判断所述第二仿真结果中各参数的优水平值是否达到待优化参数边界值。
步骤108:则结束优化;
步骤109:更新最优参数组合,具体包括:
更新最优参数组合的过程可以分为两个阶段,也就是设计参数算法的优化过程可以分为为二个阶段第一阶段为固定步长搜索,第二阶段为小范围精确搜索;
第一阶段:固定步长搜索
固定步长搜索是主要用在目标参数取值搜索的初始阶段,此时每个参数基准水平值和第二水平值之间差距取固定值。本阶段的目的是通过快速搜索,确定目标参数取值的范围,即初步更新最优参数取值。具体为:在确定参数第二水平值时,搜索方向为卫星能力增强的方向,增加量采用固定步长的方法,假设固定步长为γ,第n+1代基准水平值为Xn,记第n+1代第二水平值X'n+1,则
Figure BDA0001164078570000111
其中,式中
Figure BDA0001164078570000112
表示参数所代表的卫星能力提高γ。在本发明中,假设卫星能力越强,观测效能越好。对于敏捷卫星设计参数,部分取值越大,代表卫星能力越强,对于这一部分参数,有
x'n+1=min{(1+γ)×xn,xmax} (5)
而另一部分取值越小,代表卫星能力越强,此时
x'n+1=max{(1-γ)×xn,xmin} (6)
若Xn中已有参数达到参数边界,则在之后的优化中锁定该参数值,即不再将该参数看作待优化参数。
固定步长搜索主要用在目标参数取值搜索的初始阶段,那么,也就是在目标参数算法优化的初始阶段,此时,卫星总体参数水平较低,提升参数水平会使观测效能大幅度提高,而对于某一具体应用场景,采用固定步长搜索,敏捷卫星观测效能随着迭代次数的增加,提升会越来越慢,直至不再提升,此时卫星能力在该场景下达到极限。
第二阶段:小范围精确搜索
在卫星能力达到要求或无法继续提升时,即目标参数的初步取值范围确定之后,需要进行小范围搜索,直到确定目标参数取值。本阶段采用二分法,不断缩小搜索步长,即各参数基准值与第二水平值之差,直到达到精度要求。
假设优化到第n代,yn值大于yn-1,若要求参数值无冗余,则目标参数组合既可能在Xn之后,也可能在Xn-1到Xn之间,则在第n+1代的优化中,保持固定步长。
若yn的值不大于yn-1,则说明参数在取值Xn-1的时候已经达到了饱和状态,则目标参数组合在Xn-2与Xn-1之间,此时需要对这个区间内进行更为细致的搜索,此时进入小范围精确搜索,具体为:在卫星能力达到极限值或达到用户要求时,停止对卫星能力的优化,此时进入第三步,即精确搜索阶段。假设优化到第n代时此时未达到边界的参数值组合为
Figure BDA0001164078570000121
共l个参数。则精确搜索的范围[Xdown,Xup]。
精确搜索第一步,确定精确搜索的范围。其中参数上限
Figure BDA0001164078570000122
且满足
Figure BDA0001164078570000123
参数下限
Figure BDA0001164078570000124
记在参数组合Xdown下,指标值为ydown,在参数Xup下,指标值为yup,记
Figure BDA0001164078570000125
在进行搜索的时候,引入二分法的思想,将第Xdown与Xup的中间值Xmid与Xdown作为新的参数两个水平,通过寻优算子,得出新的最优参数组合X'。
根据所述得出新的最优参数组合X',运行仿真系统,对应生成指标值为y'。若有y'=yup,则令Xup=X';否则,若y'<yup,则令Xdown=X',循环上述操作,再次更新最优参数取值组合,直到区间[Xdown,Xup]小于预定的精度要求,结束仿真。
其中,小范围精确搜索主要功能是满足参数“无冗余”的要求,在满足用户需求的前提下减小卫星制造成本。在实际的卫星设计中,往往要求卫星各设计参数留有一定的冗余量,因此在实际应用过程中,精确搜索步骤并非是必须的,具体取决于用户的需求。
本发明通过建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统,克服了现有技术中敏捷卫星设计参数优化研究难以与卫星完成用户需求的能力需求相对应现状,使敏捷卫星设计参数优化研究不仅与卫星硬件的能力有关,同时也与任务的分布特点,资源的动态变化以及卫星规划调度算法的有关;然后运行所述仿真系统,优化设计参数,实现了敏捷卫星设计参数的优化,减少了优化方法多次迭代求解,提高了寻优算法的效率。
本实施例提出了任务驱动的敏捷卫星设计参数优化框架。由于仿真结果不仅依赖于卫星设计参数的取值,同时也依赖于场景任务分布以及资源配置情况,因此本发明建立了任务驱动的敏捷卫星设计参数优化框架,在总结用户需求特点以及资源配置的实际条件的基础上,建立仿真场景,模拟敏捷卫星应用环境,并以卫星实际应用效能为评价指标,使优化结果更加贴近实际应用
本实施例还提出了设计了一种基于正交试验设计思想的仿真优化方法。随着仿真系统越来越复杂,SBO方法的应用方式也在逐渐改变,敏捷卫星任务规划系统具有很高的复杂度,应用现有的SBO方法分析敏捷卫星总体设计参数的优化问题,时间开销非常大。本发明基于正交试验设计思想提出了一种新的迭优化算法,对于应用SBO方法实现对复杂系统的优化分析具有一定的借鉴意义。该仿真优化方法针对传统非敏捷卫星参数总体设计参数优化方法不再适用于敏捷卫星总体设计参数优化问题,针对复杂的敏捷卫星任务规划仿真系统设计了一种基于正交试验设计的优化方法,该方法通过正交试验设计,减少了仿真次数,达到提高算法效率的目的
本发明的另一目的是提供一种基于敏捷卫星设计参数的优化系统,通过此优化系统,建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统并运行,得到最优参数组合,实现敏捷卫星设计参数的优化。
如图2所示,图2为敏捷卫星设计参数的优化系统结构图,所述优化系统包括:仿真系统建立单元201、待优化参数取值范围获取单元202、仿真试验方案生成单元203、第一仿真结果记录单元204、第一最优参数组合确定单元205、第二仿真结果记录单元206、结束规则判断单元207、第一结果输出单元208以及第二结果输出单元209。其中,
仿真系统建立单元201,用于建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统;具体包括:仿真系统建立子单元,用于基于在总结用户需求特点、场景任务分布以及资源配置的实际条件上,建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统。
待优化参数取值范围获取单元202,用于获取待优化参数的取值范围;所述待优化参数的取值范围中的初始值为基准水平值,所述待优化参数的取值范围中的第二个值为第二水平值。
仿真试验方案生成单元203,用于根据所述基准水平值以及所述第二水平值,构造两水平正交表,生成基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真试验方案。
第一仿真结果记录单元204,用于根据所述仿真试验方案,运行所述仿真系统并记录第一仿真结果,具体包括:
各参数的优水平值以及显著性指标计算子单元,用于对所述第一仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;
结果判断子单元,用于判断当前参数的显著性指标是否大于设定的阈值,得到判断结果;
第一结果输出子单元,用于若所述判断结果表示当前参数的显著性指标大于设定的阈值,则用所述优水平值代替当前参数的基准水平值;
第二结果输出子单元,用于若所述判断结果表示当前参数的显著性指标不大于设定的阈值,保持当前参数的取值不变;。
第一最优参数组合确定子单元,用于根据所述判断结果,依次确定各参数的取值,进而确定第一最优参数组合。
第一最优参数组合确定单元205,用于对所述第一仿真结果进行极差分析,确定第一最优参数组合;
第二仿真结果记录单元206,用于按照所述第一最优参数组合运行所述仿真系统,记录第二仿真结果;
结束规则判断单元207,用于判断所述第二仿真结果是否满足结束规则;具体包括:
各参数的优水平值以及显著性指标再次计算子单元,用于对所述第二仿真结果进行极差分析,再次计算各参数的优水平值以及显著性指标;
结束规则判断条件第一子单元,用于判断所述第二仿真结果的显著性指标是否达到卫星实际应用效能的评价指标;
结束规则判断条件第二子单元,用于判断所述第二仿真结果中各参数的优水平值是否达到待优化参数边界值。
第一结果输出单元208,用于所述第二仿真结果满足结束规则,则结束优化;
所述第二仿真结果的显著性指标达到卫星实际应用效能的评价指标,则结束优化;
或所述第二仿真结果中各参数的优水平值是否达到待优化参数取值边界,则结束优化。
第二结果输出单元209,用于所述第二仿真结果不满足结束规则,则更新最优参数组合,运行所述仿真系统;具体包括:
初步最优参数组合更新子单元,用于以每个参数基准水平值和第二水平值增加量为固定步长的基础上,搜索方向为卫星能力增强的方向进行搜索,初步更新最优参数组合;
最优参数组合更新子单元,用于在所述初步更新最优参数组合之后进行的小范围搜索;所述小范围搜索采用二分法,不断缩小搜索固定步长,更新最优参数组合。
本发明通过仿真系统建立单元,克服了现有技术中敏捷卫星设计参数优化研究难以与卫星完成用户需求的能力需求相对应现状,使敏捷卫星设计参数优化研究不仅与卫星硬件的能力有关,同时也与任务的分布特点,资源的动态变化以及卫星规划调度算法的有关;然后运行所述仿真系统,优化设计参数,实现了敏捷卫星设计参数的优化,减少了优化方法多次迭代求解,提高了寻优算法的效率
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法,其特征在于,所述优化方法包括:
建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统;具体包括:基于在总结用户需求特点、场景任务分布以及资源配置的实际条件上,建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统;
获取待优化参数的取值范围;所述待优化参数的取值范围中的初始值为基准水平值,所述待优化参数的取值范围中的第二个值为第二水平值;
根据所述基准水平值以及所述第二水平值,构造两水平正交表,生成基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真试验方案;
根据所述仿真试验方案,运行所述仿真系统并记录第一仿真结果;
对所述第一仿真结果进行极差分析,确定第一最优参数组合;
按照所述第一最优参数组合运行所述仿真系统,记录第二仿真结果;
判断所述第二仿真结果是否满足结束规则;
若是,则结束优化;
若否,则更新最优参数组合;具体包括:以每个参数基准水平值和第二水平值增加量为固定步长的基础上,搜索方向为卫星能力增强的方向进行计算,初步更新最优参数组合;在所述初步更新最优参数组合之后进行小范围搜索;所述小范围搜索采用二分法,不断缩小搜索固定步长,更新最优参数组合。
2.根据权利要求1所述一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法,其特征在于,所述对所述第一仿真结果进行极差分析,确定第一最优参数组合,具体包括:
对所述第一仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;
判断当前参数的显著性指标是否大于设定的阈值,得到判断结果;
若所述判断结果表示当前参数的显著性指标大于设定的阈值,则用所述优水平值代替当前参数的基准水平值;
若所述判断结果表示当前参数的显著性指标不大于设定的阈值,保持当前参数的取值不变;
根据所述判断结果,依次确定各参数的取值,进而确定第一最优参数组合。
3.根据权利要求2所述一种基于敏捷卫星设计参数的优化方法,其特征在于,所述判断所述第二仿真结果是否满足结束规则,具体包括:
对所述第二仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;
判断所述第二仿真结果的显著性指标是否达到卫星实际应用效能的评价指标;
或判断所述第二仿真结果中各参数的优水平值是否达到待优化参数边界值。
4.一种基于敏捷卫星设计参数的优化系统,其特征在于,所述优化系统包括:
仿真系统建立单元,用于建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统;具体包括:仿真系统建立子单元,用于基于在总结用户需求特点、场景任务分布以及资源配置的实际条件上,建立基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真系统;
待优化参数取值范围获取单元,用于获取待优化参数的取值范围;所述待优化参数的取值范围中的初始值为基准水平值,所述待优化参数的取值范围中的第二个值为第二水平值;
仿真试验方案生成单元,用于根据所述基准水平值以及所述第二水平值,构造两水平正交表,生成基于任务驱动的敏捷卫星设计参数优化的仿真试验方案;
第一仿真结果记录单元,用于根据所述仿真试验方案,运行所述仿真系统并记录第一仿真结果;
第一最优参数组合确定单元,用于对所述第一仿真结果进行极差分析,确定第一最优参数组合;
第二仿真结果记录单元,用于按照所述第一最优参数组合运行所述仿真系统,记录第二仿真结果;
结束规则判断单元,用于判断所述第二仿真结果是否满足结束规则;
第一结果输出单元,用于所述第二仿真结果满足结束规则,结束优化;
第二结果输出单元,用于所述第二仿真结果不满足结束规则,更新最优参数组合;具体包括:初步最优参数组合更新子单元,用于以每个参数基准水平值和第二水平值增加量为固定步长的基础上,搜索方向为卫星能力增强的方向进行搜索,初步更新最优参数组合;最优参数组合更新子单元,用于在所述初步更新最优参数组合之后进行小范围搜索;所述小范围搜索采用二分法,不断缩小搜索固定步长,更新最优参数组合。
5.根据权利要求4所述一种基于敏捷卫星设计参数的优化系统,其特征在于,所述第一最优参数组合确定单元,具体包括:
各参数的优水平值以及显著性指标计算子单元,用于对所述第一仿真结果进行极差分析,计算各参数的优水平值以及显著性指标;
结果判断子单元,用于判断当前参数的显著性指标是否大于设定的阈值,得到判断结果;
第一结果输出子单元,用于若所述判断结果表示当前参数的显著性指标大于设定的阈值,则用所述优水平值代替当前参数的基准水平值;
第二结果输出子单元,用于若所述判断结果表示当前参数的显著性指标不大于设定的阈值,保持当前参数的取值不变;
第一最优参数组合确定子单元,用于根据所述判断结果,依次确定各参数的取值,进而确定第一最优参数组合。
6.根据权利要求5所述一种基于敏捷卫星设计参数的优化系统,其特征在于,所述结束规则判断单元,具体包括:
各参数的优水平值以及显著性指标再次计算子单元,用于对所述第二仿真结果进行极差分析,再次计算各参数的优水平值以及显著性指标;
结束规则判断条件第一子单元,用于判断所述第二仿真结果的显著性指标是否达到卫星实际应用效能的评价指标;
结束规则判断条件第二子单元,用于判断所述第二仿真结果中各参数的优水平值是否达到待优化参数边界值。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110967685B (zh) * 2019-12-09 2022-03-22 Oppo广东移动通信有限公司 评价干扰信号的方法及系统、电子装置和存储介质
CN111950121A (zh) * 2020-07-08 2020-11-17 合肥工业大学 卫星任务归并方法和系统
CN113221504B (zh) * 2021-04-19 2023-05-23 山东英信计算机技术有限公司 一种高效率的Via仿真数据获取方法、系统及介质
CN114416193A (zh) * 2021-12-15 2022-04-29 中国科学院深圳先进技术研究院 一种准确快速确定大数据分析系统的配置参数值域的方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103591950A (zh) * 2013-10-30 2014-02-19 航天东方红卫星有限公司 一种敏捷卫星的结构布局参数确定方法
CN103744733A (zh) * 2013-07-03 2014-04-23 邢立宁 成像卫星资源调用配置方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103744733A (zh) * 2013-07-03 2014-04-23 邢立宁 成像卫星资源调用配置方法
CN103591950A (zh) * 2013-10-30 2014-02-19 航天东方红卫星有限公司 一种敏捷卫星的结构布局参数确定方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Experimental Design in Simulation Optimization of The Top Design of Earth Observation Satellite System;JING Xian-rong 等;《2010 3rd International Conference on Computer and Electrical》;20101231;第V9-600—第V9-604页 *
基于改进蚁群算法设计的敏捷卫星调度方法;严珍珍 等;《系统工程理论与实践》;20140325;第34卷(第3期);第793-801页 *
试验设计在对地观测卫星系统顶层设计中的应用研究;陈盈果 等;《宇航学报》;20121230;第33卷(第12期);第1852-1859页 *
面向对地观测卫星系统顶层设计的试验设计方法研究;荆显荣;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技辑II辑》;20120215(第2期);第C031-145页 *

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