CN107909207A - 遥感卫星地面站多目标优化调度方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种遥感卫星地面站多目标优化调度方法及系统。所述遥感卫星地面站多目标优化调度方法，通过五级筛选流程，即，依次通过能力筛选、状态筛选、冲突筛选、优化筛选以及配置筛选，将复杂的资源调度过程细化分解，获得多目标资源调度结果，其中，基于加权求和法，设计所述优化筛选的流程，实现多目标资源调度方法架构。通过本发明，能够提升当前地面站资源的使用率以及资源负载的均衡性，同时，降低资源间性能差异对系统任务质量以及任务成功率的影响。

Description

遥感卫星地面站多目标优化调度方法及系统

技术领域

本发明涉及卫星地面站应用领域，尤其涉及一种遥感卫星地面站多目标优化调度方法及系统。

背景技术

随着航天技术和应用的发展，越来越多的遥感卫星同时在轨运行使得卫星地面站接收资源面临越来越严重的多星调度冲突问题。因此，研究多星设备调度策略和优化方法，实现卫星地面站系统设备的统一调度和优化利用，对提高完成航天数据传输任务的质量和地面站设备的使用效率都具有重要意义。

依据国内已有的地面站运营经验，资源的分配往往采用先到先得的策略，介于此先决条件，经常会发生任务间资源冲突而不得不拒绝后来任务的情况，导致地面站的资源使用饱和度长期处于一个很低的水平；同时，地面站的资源使用大多采用固定优先级的分配策略，这种分配方法会导致地面站资源的使用率出现两极分化，部分优先级高的资源将持续处于高负荷工作状态，而优先级低的资源则长期处于空闲状态；地面站各类资源，即使指标相同，也可能会存在性能上的偏差，对于不同卫星任务的支持能力也会存在差异，目前的地面站资源调度并未在此方向进行专项考虑，忽略了此类差异对任务带来的影响，从长远来看，地面站任务执行质量与任务执行成功率的提升受到了制约。

发明内容

发明所要解决的技术课题

如上所述，当前的地面系统急需引入一种能够兼容多个优化目标的资源调度方法，实现资源的智能选择，从整体上提升地面站的综合应用效能。

用于解决课题的技术手段

鉴于上述现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种多目标优化调度方法及系统，用于提升当前地面站资源的使用率以及资源负载的均衡性，同时，降低资源间性能差异对系统任务质量以及任务成功率的影响。

本发明提供一种遥感卫星地面站多目标优化调度方法，其特征在于，通过五级筛选流程，将复杂的资源调度过程细化分解，获得多目标资源调度结果，包括如下步骤：

步骤(1)能力筛选，将资源的指标能力与任务要求进行匹配，提取具备执行任务能力的所有接收资源；

步骤(2)状态筛选，对通过能力筛选得到的各资源的状态进行检查，保留所有状态正常的资源，剔除所有状态异常的资源；

步骤(3)冲突筛选，针对通过状态筛选得到的各资源进行冲突检查，剔除在同一时间段内已被占用的资源，保留未使用的资源；

步骤(4)优化筛选，针对通过冲突筛选得到的各资源进行智能提取，基于资源调度目标，实现资源的合理整合；

步骤(5)配置筛选，依据任务中给出的要求，针对通过优化筛选得到的各资源，进行资源配置的匹配，

各筛选过程之间采用松耦合连接且可独立优化升级。

在本发明的一实施方式中，基于加权求和法，设计上述优化筛选的流程，实现多目标资源调度方法架构，该多目标资源调度方法架构将资源调度目标作为优化的目标函数，对每个目标函数设立权值，加权，然后求和，获取每类资源下权值最大的设备资源。由此，能够将多目标优化问题转换为单目标优化问题进行求解。

在本发明的一实施方式中，上述资源调度目标包括：实现地面站资源使用负载均衡的资源调度目标、实现地面站任务保障能力最大化的资源调度目标和实现地面站任务成功率最大化的资源调度目标。

另外，本发明提供一种遥感卫星地面站多目标优化调度系统，包括：

资源库，采取分级分类的方式进行存储，抽象地面站的设备资源，整合为跟踪资源、数传资源以及记录资源，并进行独立管理；

资源管理模块，通过人机交互界面，对资源库中的地面站资源进行管理操作；

资源调度模块，依次通过能力筛选、状态筛选、冲突筛选、优化筛选以及配置筛选对资源管理模块中的资源进行筛选，为各卫星数据接收任务分配资源，并基于加权求和法设计优化算法插件集成平台，调用各插件，执行基于固定目标的资源调度工作，将多个固定目标的调度结果进行整合，形成多目标资源调度结果；

负载均衡目标算法插件，判读资源的历史使用率，以平衡资源整体使用率的方法，实现负载均衡目标；

任务保障目标算法插件，评估资源指标的优劣情况以及资源专项性，以智能化预留资源的方法，实现任务保障能力最大化的目标；

任务执行目标算法插件，依据任务历史执行情况分析资源对于任务的支持能力，以匹配最强任务支持能力资源的方法，实现任务成功率最大以及执行质量最优的目标。

发明效果

与现有技术相比，通过本发明能够获得如下优异效果：

1)通过本发明能够对地面站资源进行有效管理，系统需要扩展资源时，能够快速完成资源库的变更，并纳入资源调度的范围，运行业务以及流程无需进行调整；

2)通过本发明能够面向多个目标开展资源调度，且通过设置算法插件，能够对某个目标的资源调度算法进行独立优化，不会对其他算法插件和调度系统产生影响，同时能够支持更多目标的扩展；

3)通过本发明能够使地面站资源使用负载均衡化；

4)通过本发明能够使地面站任务保障能力最大化；

5)通过本发明能够使地面站任务成功率最大化。

附图说明

图1为本发明的遥感卫星地面站多目标优化调度系统的模式图；

图2为地面站资源的组成图；

图3为本发明中的五级筛选资源调度的流程图；

图4为本发明中的五级筛选中的优化筛选的流程图；

图5为面向负载均衡调度目标的资源选择过程图；

图6为资源对卫星的支持数量不同时的选择过程图；

图7为资源对卫星的支持数量相同时的选择过程图；

图8为面向任务执行成功率最大化调度目标的资源选择过程图。

具体实施方式

以下，参照附图针对本发明进行详细地说明。

本发明的遥感卫星地面站多目标优化调度方法中，通过五级筛选资源调度流程(即，依次通过能力筛选、状态筛选、冲突筛选、优化筛选以及配置筛选)，将复杂的资源调度过程分解，获得多目标资源调度结果，其中，基于加权求和法，设计地面站资源的优化筛选流程，实现多目标资源调度方法架构，具体而言，设计面向系统负载均衡目标的筛选策略，依据历史任务的资源分配情况，自动调整各级资源的匹配优先级，实现地面站资源使用时间、次数的自动化平衡；设计面向地面站任务保障能力最大化目标的筛选策略，评估各类资源的指标能力，避免因“大材小用”造成资源冲突等一系列不合理的资源分配结果，实现地面站资源的智能分配；设计面向任务成功率最大化目标的筛选策略，依据系统对于不同卫星的任务执行情况，分析资源对于任务的支持能力，能够保证对于每圈任务的资源支持能力最大化。

(一)遥感卫星地面站多目标优化调度系统

图1为本发明的遥感卫星地面站多目标优化调度系统的模式图，虚线框部分表示资源调度系统，为本发明需要完成的主要工作，主要包含资源库、资源管理模块、资源调度模块、负载均衡目标算法插件、任务保障目标算法插件、任务执行目标算法插件六部分，以下，针对上述六部分进行具体说明。

(1)资源库

主要用于存储地面站各资源的属性信息、履历信息以及使用情况，存储结构采用分级分类的方式，为资源调度提供基础支撑。图2为地面站资源的组成图，示出了地面站资源的分级分类方法，其中接收资源分为跟踪资源、数传资源以及记录资源。跟踪资源包括天线、变频通道。数传资源包括变频通道、光传输通道、解调通道。记录资源包括记录通道。跟踪资源与数传资源都包括变频通道，能够通过级联矩阵，实现共享管理。

(2)资源管理模块

主要用于对资源库中的地面站资源进行管理操作，能够提供人机交互界面，实现资源的增删改查操作，同时向资源调度模块提供资源读取与占用操作接口，供后者实现资源调度工作。

(3)资源调度模块

按照既定的筛选流程，依次为能力筛选、状态筛选、冲突筛选、优化筛选以及配置筛选，智能化地选择资源，实现多目标资源调度。另外，通过算法插件的集成接口，接收由算法插件获得的资源动态优先级，实现调度目标的持续扩展与优化，通过调用接口将选择生成的资源组及宏配置输送至接收站运行管理系统，实现资源调度功能的服务化。

(4)负载均衡目标算法插件

读取资源的历史使用率信息，优先使用历史使用率低的资源，基于该策略为各资源设置动态优先级，向资源调度模块反馈该调度目标下所有资源的动态优先级。

(5)任务保障目标算法插件

评估资源指标的优劣情况以及资源专项性，优先使用指标低且专项性弱的资源，基于该策略为各资源设置动态优先级，向资源调度模块反馈该调度目标下所有资源的动态优先级。

(6)任务执行目标算法插件

依据任务历史执行情况分析资源对于任务的支持能力，优先使用任务支持能力最强的资源，基于该策略为各资源设置动态优先级，向资源调度模块反馈该调度目标下所有资源的动态优先级。

(二)遥感卫星地面站多目标优化调度方法

本发明的优化调度方法中采用五级筛选资源调度，图3为本发明中的五级筛选资源调度的流程图。该流程发生在任务受理或本地任务创建的时刻，在接收站运行管理系统调用本发明的资源调度系统时进行触发。

首先，对任务要求进行提取，该任务要求包括卫星名、任务时间、任务级别、卫星下传通道号、卫星下传码速率、接收频率、接收天线编码、记录设备编号等。

然后，按照如下步骤，进行资源调度。

步骤(1)能力筛选，将接收资源与任务要求进行匹配，提取具备执行任务能力的所有接收资源。匹配方法为：1、天线由任务直接指定；2、跟踪变频通道、数传变频通道、解调通道、记录通道直接匹配任务中的卫星名。具体而言，资源库中存有各类资源的属性信息，该信息包含了站内所有资源对于卫星的服务支持范围(每个资源都可以不同)，以及资源自身的指标能力。在执行资源调度时，依据任务要求的卫星名称，从库中匹配能够服务该卫星的资源集合，而后依据卫星的任务的要求，对资源的指标能力进行审核，若具备执行该任务的能力，则将该备选资源纳入“资源备选组”。

步骤(2)状态筛选，对通过能力筛选的“资源备选组”中的各资源状态进行检查，提取所有正常接收资源，剔除不在线和在线异常的设备。可自动通过设备(例如，故障诊断设备)进行状态筛选，也可以人为地定义设备的状态。

接收资源包括天线、跟踪变频器(通道)、数传变频器(通道)、解调器(通道)、记录设备(通道)。

步骤(3)冲突筛选，对通过状态筛选的“资源备选组”中的各资源进行冲突检查，剔除在同一时间段内(包含任务开始前准备时间和任务后恢复时间)已经被占用的资源。具体而言，依据任务时间，与已经受理的任务进行冲突消解，剔除已经分配给其他任务的资源，剩下未被占用的资源，即新任务的可用资源。

步骤(4)优化筛选，使用优化算法(例如加权求和法)，对通过冲突筛选的“资源备选组”中的各资源，进行智能提取。考虑资源的负载均衡、任务保障能力以及任务执行成功率等调度目标，实现资源的合理整合，生成“资源任务组”，具体如下述(三)所述。

本级筛选为五级筛选中最为灵活的一级，针对不同的调度目标，可采用算法插件的方式，即通过负载均衡目标算法插件、任务保障目标算法插件及任务执行目标算法插件，来实施优化筛选工作。

步骤(5)配置筛选，依据任务中的具体要求、如接收频率、卫星下传码速率等信息，对通过优化筛选的“资源任务组”中的资源，进行宏配置选择(一个资源对于一颗卫星可以有多条宏配置)，最终生成动态宏配置方案。

(三)基于加权求和法设计的多目标资源调度

图4为本发明的五级筛选中的优化筛选的流程图。整个流程基于加权求和法进行设计。利用加权求和法获取资源的权值公式如下：

其中，ω_i∈[0，1]且满足权重系数ω＝[ω₁，ω₂，…，ω_n]反映了每个目标函数的重要性。需要说明的是，可根据需要，对各目标函数的权重进行配置，权重越高系数越大。

面向地面站而言，参与调配的资源数量基数较小，采用多线程或分布式的方式进行系统设计，对于调度的速度提升并无显著效果。故而采用深层遍历的方式，对每个卫星下传通道，分别选择最为合理的资源组合。

基于加权求和法的多目标资源调度流程主要包括三层遍历：

1)第一层对任务指定卫星的下传通道进行遍历，用于分别对卫星的每个下传通道分配资源；

2)第二层对资源类型进行遍历(天线资源、跟踪变频资源、数传变频资源、光传输资源、解调资源以及记录资源等)，用于分别对每类资源进行筛选；

3)第三层对目标函数进行遍历(任务执行数量尽可能多、资源利用率尽可能平均、任务执行成功率尽可能高)，用于对同一类型的资源从多个目标维度，计算每个资源的权值。

在计算单个资源对于某个目标函数的权值f(x)时，采用排序法，即对于某个调度目标而言，按照每个资源与目标的满足程度进行倒序排序，对于目标匹配度越大的资源排在队列的后方，最后，对于同一类资源而言，每个资源的序号即为该目标函数的权值f(x)，也就是该资源的动态优先级。

(四)以负载均衡为目标的资源调度

为保证资源利用率尽可能平均，在选择资源时应尽量考虑资源的历史使用率，选取使用率较低的资源执行任务，能够从整体上平衡各资源的负载状态。

进行历史使用率比对时，主要从两个方向进行判断：历史使用时长以及历史使用次数。可根据要求选定其中一个方向进行判断，选取使用率较低的设备执行任务。对于地面站接收设备而言，主要是基于任务而使用，且每圈任务的时长范围相对固定，故而采用依据历史使用次数的判断方向更为合理。

图5为面向负载均衡调度目标的资源选择过程图。

(五)以任务保障能力最大化为目标的资源调度

为保证任务保障数量最大化，则在选择资源时应尽量考虑后续可能新增的任务要求，以资源的指标能力与资源的转向性为切入点，尽可能保留对后续新增卫星任务的保障可能性。

主要存在两个资源选择场景：资源对卫星的支持数量不同、资源对卫星的支持数量相同。

图6为资源对卫星的支持数量不同时的选择过程图，应尽量选择支持卫星数量少(指标能力弱)的资源。若将A星任务交由资源1执行，当后续存在C星的任务，只能进行拒绝，因为只有资源1支持C星任务(专项性强)，这不满足任务数量最大化的要求。

图7为资源对卫星的支持数量相同时的选择过程图，应考虑任务时刻剩余可用资源对于其他卫星的支持数量，应选择对于某颗星支持数量最多的资源。若支持C星的剩余可用资源多，则选择资源1执行，反之同理，这样能够最大化保留系统对新增卫星任务的保障能力。

(六)以任务成功率最大化为目标的资源调度

图8为面向任务执行成功率最大化调度目标的资源选择过程图。为保证任务执行成功率尽可能高，则在调度资源时应尽可能选择对于该任务指定卫星的历史任务执行成功率较高的资源。

需要说明的是，以上说明仅是本发明的优选实施方式，应当理解，对于本领域技术人员来说，在不脱离本发明技术构思的前提下还可以做出若干改变和改进，这些都包括在本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.一种遥感卫星地面站多目标优化调度方法，其特征在于，通过五级筛选流程，将复杂的资源调度过程细化分解，获得多目标资源调度结果，包括如下步骤：

步骤(1)能力筛选，将资源的指标能力与任务要求进行匹配，提取具备执行任务能力的所有接收资源；

步骤(2)状态筛选，针对通过能力筛选得到的各资源的状态进行检查，保留状态正常的资源，剔除状态异常的资源；

步骤(3)冲突筛选，针对通过状态筛选得到的各资源进行冲突检查，剔除在同一时间段内已被占用的资源，保留未使用的资源；

步骤(4)优化筛选，针对通过冲突筛选得到的各资源进行智能提取，基于资源调度目标，实现资源的合理整合；

步骤(4)配置筛选，依据任务中给出的要求，针对通过优化筛选得到的各资源，进行资源配置的匹配；

各筛选过程之间采用松耦合连接且可独立优化升级。

2.根据权利要求1所述的遥感卫星地面站多目标优化调度方法，其特征在于，基于加权求和法，设计所述优化筛选的流程，实现多目标资源调度方法架构，所述多目标资源调度方法架构将资源调度目标作为优化的目标函数，对每个目标函数设立权值，加权，然后求和，获取每类资源下权值最大的设备资源。

3.根据权利要求2所述的遥感卫星地面站多目标优化调度方法，其特征在于：所述资源调度目标包括：实现地面站资源使用负载均衡的资源调度目标、实现地面站任务保障能力最大化的资源调度目标和实现地面站任务成功率最大化的资源调度目标。

4.根据权利要求3所述的遥感卫星地面站多目标优化调度方法，其特征在于：所述地面站资源使用负载均衡的资源调度目标，通过历史数据判读来实现，包括：判读待选资源的历史使用时长以及历史任务使用次数，选取历史使用率低的资源，保证各资源的使用率相对平衡。

5.根据权利要求3所述的遥感卫星地面站多目标优化调度方法，其特征在于，所述地面站任务保障能力最大化的资源调度目标，通过资源指标能力评估来实现，包括：评估待选资源指标优劣，保留指标优异的资源；评估待选资源的专项性，保留专项性强的资源；最终，保障后续的新增任务拥有足够满足任务要求的资源。

6.根据权利要求3所述的遥感卫星地面站多目标优化调度方法，其特征在于，所述地面站任务成功率最大化的资源调度目标，通过分析资源对任务的支持能力来实现，包括：对历史任务执行结果进行统计分析，确认资源个体对于不同卫星任务的支持能力，最终选取支持能力强的资源。

7.一种遥感卫星地面站多目标优化调度系统，其特征在于，包括：

资源库，采取分级分类的方式进行存储，抽象地面站的设备资源，整合为跟踪资源、数传资源以及记录资源，并进行独立管理；

资源管理模块，通过人机交互界面，对资源库中的地面站资源进行管理操作；

资源调度模块，依次通过能力筛选、状态筛选、冲突筛选、优化筛选以及配置筛选对资源管理模块中的资源进行筛选，为各卫星数据接收任务分配资源，并基于加权求和法设计优化算法插件集成平台，调用各插件，执行基于固定目标的资源调度工作，将多个固定目标的调度结果进行整合，形成多目标资源调度结果；

负载均衡目标算法插件，判读资源的历史使用率，以平衡资源整体使用率的方法，实现负载均衡目标；

任务保障目标算法插件，评估资源指标的优劣情况以及资源专项性，以智能化预留资源的方法，实现任务保障能力最大化的目标；

任务执行目标算法插件，依据任务历史执行情况分析资源对于任务的支持能力，以匹配最强任务支持能力资源的方法，实现任务成功率最大以及执行质量最优的目标。