CN116307535A - 一种基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法 - Google Patents

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CN116307535A CN202310157312.2A CN202310157312A CN116307535A CN 116307535 A CN116307535 A CN 116307535A CN 202310157312 A CN202310157312 A CN 202310157312A CN 116307535 A CN116307535 A CN 116307535A
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Abstract

本申请公开了一种基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，从成像任务规划目标函数和协作约束条件出发，由用户提出成像需求，获取卫星资源集及对地观测目标任务集信息，计算对地观测目标可见时间窗口，分析和确定目标函数和约束条件。然后，本申请提供了一种改进差分进化算法，该算法构建了基于个体适应度值权重排序的变异策略及自适应多策略候选池，在种群初始化阶段，随机生成若干个个体，其中个体即为卫星成像任务方案；在种群进化阶段，经过变异算子、交叉算子和选择算子生成新一代个体，通过多星协作成像适应度值进行迭代寻优，最终获得最优规划方案。本申请在任务收益和响应时间方面均具有较好性能，极大地提高了多星协作成像任务规划的效率。

Description

一种基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法
技术领域
本申请属于多星协同任务规划领域，尤其涉及一种基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法。
背景技术
近年来，在轨卫星数量的不断增加，卫星对地观测需求日益复杂。单颗成像卫星受机动能力、卫星轨道约束等限制，无法对随机或指定区域目标进行持续性观测。相比之下，多星协作的任务规划模式因其分布卫星数量较多，且分布区域较广，可对观测目标实现长效时、多方位的持续监测。目前，多星协作成像任务规划问题已成为航天技术应用领域中不可避免的研究问题。
多星协作成像任务规划问题(Multi-satellite cooperative imaging missionplanning,MSCIMP)是指根据异构卫星资源、不同观测需求，在复杂任务环境下，对有限的卫星系统资源进行合理的优化配置，提高对地或者对空观测获取遥感图像的运行效率。多星任务规划问题需要综合考虑卫星资源约束、任务需求约束、环境约束、协作任务约束等众多约束条件，导致问题求解十分复杂，已经被证明是NP-hard问题。
目前，国内外对多星协作成像任务规划问题求解的研究主要集中于，利用确定性算法或启发式算法进行多星协作成像任务规划。确定性算法具有高稳定性、高效率性等特点，在问题复杂度较低、侦测任务规模较小的情况下，能稳定地在多项式时间内找到最优解，但对问题的初始点要求较高，对复杂的、规模较大的求解问题效率较低。启发式算法运行过程简单，算法实现高效，能够有效解决较大规模的多星任务规划问题，但该算法适用范围有限，需要设计合理的启发式规则获取启发式信息。现有的针对多星协作成像任务规划的算法研究，只能有效解决小规模的任务规划问题，而在实际解决工程问题时，往往面临的大规模多卫星协作任务规划问题，缺乏有效性和时效性。
发明内容
根据本申请的一个方面，提供了一种基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，能够在较短时间内利用有限的卫星资源完成成像任务，并使效益最大化。
所述基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，包括：
(1)根据用户的成像需求，获取卫星资源集信息，并构建对地观测目标任务集；
(2)计算对地观测目标可见时间窗口；
(3)初始化卫星基本参数信息、改进差分进化算法基本参数信息，将种群信息定义为一个结构体；
(4)以每个卫星成像任务方案作为一个个体，利用所述改进差分进化算法进行求解，输出最优规划方案；
所述改进差分进化算法为：在差分进化算法的基础上，基于个体适应度值权重排序构建变异算子和自适应多策略候选池，子种群根据自身探索性能与开发性能的偏向性，从所述自适应多策略候选池中选择变异策略，生成新一代种群。
进一步地，步骤(1)中，所述获取卫星资源集信息包括：
(11)根据轨道六根数建立多星协作成像任务规划的仿真环境；
(12)根据用户的成像需求，定义对地观测目标要求载荷类型；
(13)加载卫星资源的预设场景，获取卫星资源集信息；
(14)随机生成成像目标点，模拟任务需求，构建对地观测目标任务集；
(15)设置目标的目标优先级。
优选地，所述成像需求包括周期性侦察大规模成像任务(针对机场、港口等区域)、应急保障任务(针对地震、森林火灾等场景)。
优选地，所述卫星资源集信息记作
Figure BDA0004095126760000021
Sj表示第j个卫星，NS表示卫星数量。对于/>
Figure BDA0004095126760000022
其相关参数包括：遥感器最大侧摆角度Aj、遥感器视场角θj、卫星sj单次最长开机时间tmaxsj、卫星sj单次最短开机时间tminsj、平均侧摆速率wj、卫星载荷类型dj、卫星在规划周期内的轨道圈次数/>
Figure BDA0004095126760000031
卫星遥感器的最佳分辨率/>
Figure BDA0004095126760000032
优选地，所述对地观测目标任务集记作
Figure BDA0004095126760000033
ti表示第i个用户需求任务，NT为任务总数量。
优选地，对于各用户需求任务
Figure BDA0004095126760000034
i表示执行任务的序号，包含参数：任务的目标地理位置Pi＝(Pi lat,Pi lon)(Pi lat为目标纬度，Pi lon为目标经度)、执行任务的优先级wi、要求遥感器类型Ti、要求最低分辨率ri t(上标t表示用户需求任务)。
优选地，所述目标优先级采用采用[1,10]之间的整数。
进一步地，所述步骤(2)包括：
(21)抓取每颗卫星及星载遥感器路径，通过STK的ComputeAccess获取卫星资源集S及对地观测目标任务集T，其中所述卫星资源集S包含卫星基本参数信息；
(22)根据观测目标点起始位置纬度及终止位置纬度，计算星下点轨迹的垂足处位置，判断观测目标点与星下点轨迹垂足处的位置关系，计算得到卫星侧摆角；
(23)清除不满足用户分辨率需求约束、载荷约束的时间窗，保存每一个目标的可见时间窗及其相关参数。
进一步地，步骤(3)中，所述卫星基本参数信息包括：视场角、单次最长开机时间、最大侧摆角度、平均侧摆角速度。
优选地，所述改进差分进化算法基本参数信息包括：迭代次数、个体长度、种群个体数量、任务规划总时间、卫星单轨道周期时间。
优选地，所述种群信息包括：目标函数值、执行任务规划方案所分配的卫星、分配卫星的对应时间窗口、应急保障任务收益、响应时间、任务总收益、任务规划方案、执行应急保障任务数量。
进一步地，所述(4)包括：
(41)在边界范围及时间窗口约束范围内，随机生成若干个个体形成初始种群，每个个体对应一个卫星成像任务方案；
(42)遍历所述初始种群中所有个体及个体中的所有目标任务，判断当前目标任务是否具有可见时间窗，若具有，则为其随机匹配一颗卫星执行任务；否则，不为其匹配卫星执行任务；
(43)遍历所述初始种群中所有个体及个体中的所有卫星；获取当前卫星所分配执行的观测目标任务序号、当前卫星在各轨道圈次执行目标任务的轨道圈次及各轨道圈次内的目标任务序号；
(44)遍历当前个体中各卫星对应的观测目标任务，获取每颗卫星所执行目标任务的可见时间窗口信息，具体包含：目标任务序号、执行任务开始时间、执行任务结束时间、执行任务持续时间、卫星执行任务侧摆角；
(45)建立目标函数，根据用户任务需求自适应选择目标函数并进行单星调度计算，得到目标函数值、应急保障任务收益、响应时间、任务总收益、任务规划方案及执行应急保障任务数量，完成种群初始化；
(46)计算种群中每个个体适应度值，构建基于个体适应度值权重排序的变异算子及自适应多策略候选池；
(47)经过变异、交叉、选择生成新一代种群，迭代优化过程中采用适应度值函数保留每一代优秀个体，淘汰适应度值低的个体，当达到终止条件时，输出当前种群的最优个体，该个体为多星协作成像任务规划的最优方案。
优选地，步骤(45)中，所述目标函数包括针对普通成像任务的目标函数和针对应急保障任务的目标函数。
优选地，所述针对普通成像任务的目标函数如下式所示：
Figure BDA0004095126760000041
其中，NT为用户需求任务ti的总数量，NS为卫星数量，
Figure BDA0004095126760000042
为卫星在规划周期内的轨道圈次数，xijk为决策变量，wi为任务的优先级。
优选地，所述针对应急保障任务的目标函数如下式所示：
Figure BDA0004095126760000043
其中，NT为用户需求任务ti的总数量，NS为卫星数量，
Figure BDA0004095126760000044
为应急保障任务数量，/>
Figure BDA0004095126760000045
为卫星在规划周期内的轨道圈次数，xijk为决策变量，ti’为应急保障任务的响应时间。
优选地，所述目标函数的实现满足如下约束条件：
(451)观测持续时间约束，如下公式：
Figure BDA0004095126760000051
Figure BDA0004095126760000052
其中，S为卫星资源集信息，T为对地观测目标任务集，Wijk为观测时间窗的数据集，
Figure BDA00040951267600000521
为卫星sj单次最长开机时间，/>
Figure BDA00040951267600000520
为卫星sj单次最短开机时间，xijk为决策变量，/>
Figure BDA0004095126760000053
为成像结束时间，/>
Figure BDA0004095126760000054
为成像开始时间。
(452)工作模式约束，如下公式：
Figure BDA0004095126760000055
其中，
Figure BDA0004095126760000056
为卫星sj在第k轨道圈次对任务ti的任意观测时间窗，Ti为要求遥感器类型，tj为当前时刻用户需求任务。
(453)分辨率约束，如下公式：
Figure BDA0004095126760000057
其中，
Figure BDA0004095126760000058
为卫星sj在第k轨道圈次对任务ti的任意观测时间窗，/>
Figure BDA0004095126760000059
为当前卫星sj遥感器分辨率，ri t为要求最低分辨率。
(454)侧摆角速度约束，如下公式：
Figure BDA00040951267600000510
其中，
Figure BDA00040951267600000511
为卫星sj在第k轨道圈次的任意观测任务，/>
Figure BDA00040951267600000512
为对地目标成像侧视角，Aj为卫星最大侧视角。
(455)侧摆角转换时间约束，如下公式：
Figure BDA00040951267600000513
其中，
Figure BDA00040951267600000514
为卫星sj在第k轨道圈次的任意观测任务，/>
Figure BDA00040951267600000515
为第k轨道圈次的两个连续合成任务侧摆角，wj为平均侧摆速率，/>
Figure BDA00040951267600000516
为前一个合成任务的成像结束时间，/>
Figure BDA00040951267600000517
为成像开始时间。
(456)唯一性约束，如下公式：
Figure BDA00040951267600000518
其中，NT为用户需求任务ti的总数量，NS为卫星数量，
Figure BDA00040951267600000519
为卫星在规划周期内的轨道圈次数，xijk为决策变量，唯一性约束表明每个任务仅被执行一次且仅分配一颗卫星执行。
优选地，步骤(46)中，所述构建基于个体适应度值权重排序的变异算子包括：
(461)引入初始种群中每个个体的适应度值，按个体适应度值升序排序，并将其定义为个体的开发偏向性排序
Figure BDA0004095126760000061
Figure BDA0004095126760000062
其中，
Figure BDA0004095126760000063
表示个体/>
Figure BDA0004095126760000064
的适应度排序，NP为种群规模，开放偏向性排序与个体适应度值大小成正比。
(462)选取在空间分布中处于开放性个体与探索性个体之间的中间个体适应度值作为参考值：
Figure BDA0004095126760000065
其中，
Figure BDA0004095126760000066
表示个体/>
Figure BDA0004095126760000067
的适应度，适应度值排序为/>
Figure BDA0004095126760000068
的个体即为中间个体。
(463)计算个体适应度值与参考值之间的偏差值S：
S＝|fiti-fitmiddle|,i＝1,...,NP
其中，fiti表示当前个体的适应度值，fitmiddle表示中间个体适应度值，S表示当前个体与中间个体适应度值之差的绝对值，适应度值较大的个体，若偏差值S较大，则表明当前个体距离最优个体较远或可能陷入局部最优；适应度值较小的个体，偏差值S相差较大，则意味着当前个体距离中间个体较远，在空间中的位置更为边缘。
(464)将偏差值S按升序排序，将其定义为个体的探索偏向性排序
Figure BDA0004095126760000069
Figure BDA00040951267600000610
(465)将开发偏向性排序及探索偏向性排序进行加权组合，得到新的适应度值排序R：
Figure BDA00040951267600000611
其中，
Figure BDA00040951267600000612
表示为当前个体/>
Figure BDA00040951267600000613
的探索偏向性排序，wF为指导种群进化偏向的权重，如下公式所示：
Figure BDA00040951267600000614
其中，
Figure BDA00040951267600000615
表示当前个体的适应度值，/>
Figure BDA00040951267600000616
表示当前种群中的最佳适应度值，wF引导种群的进化方向。
优选地，步骤(46)中，构建所述自适应多策略候选池包括步骤：
根据新适应度值排序，将每一代种群划分成三种不同的子种群：“开发性种群”、“探索性种群”及“平衡性种群”；
构建自适应多策略候选池,其中包含三组变异策略：“DE/best/1”、“DE/rand/1”、“DE/current-to-best/1”；
不同的子种群根据自身探索性能与开发性能的偏向性，从候选池中自适应选择满足自身开发与探索需求的变异策略。
根据本申请的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机指令，所述计算机指令被所述处理器执行时实现所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法中的部分或全部步骤。
本申请能产生的有益效果包括：本申请充分考虑了在实际工程应用中，多星协作成像任务规划满足任务需求、协作任务、卫星资源限制等多方面的约束条件。继而采用改进差分进化算法来解决多星协作成像任务规划问题，通过构建基于个体适应度值权重排序的变异算子及自适应多策略候选池，能够有效平衡种群的多样性和收敛性，提高算法收敛速度，在任务收益和响应时间方面均具有较好性能。继而经过变异算子、交叉算子和选择算子生成新一代个体，通过多星协作成像适应度值进行迭代寻优，实现了在较短时间内利用有限的卫星资源效益最大化地完成成像任务的优化目标，为多星协作成像任务规划提供有效参考。
附图说明
图1为本申请一种实施方式中基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法流程图；
图2为本申请一种实施方式中改进差分进化算法的流程示意图；
图3(a)为一种实施例中采用本申请改进差分进化算法得到的实验数据，图3(b)为采用传统差分进化算法得到的实验数据；
图4(a)为又一种实施例中采用本申请改进差分进化算法得到的实验数据，图4(b)为采用传统差分进化算法得到的实验数据。
具体实施方式
下面结合实施例详述本申请，但本申请并不局限于这些实施例。
一种基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，具体包括如下步骤：
S1、用户提出成像需求，以大规模成像任务为例，获取卫星资源集信息，并构建对地观测目标任务集。
在一种实施方式中，步骤S1具体包括步骤如下：
S11、通过STK软件设置演示场景，从STK标准数据库中选取8颗成像卫星。其中，卫星编号1-6为光学成像卫星，卫星编号7-8为合成孔径雷达SAR卫星。根据轨道六根数建立多星协作成像任务规划的仿真环境。
S12、使用MatlabR2018b与STK11.6进行互联。
S13、根据用户提出的大规模成像任务需求，获取对地观测目标要求载荷类型；
S14、加载STK中所有卫星资源的预设场景，抓取每颗卫星传感器，获取卫星资源集信息
Figure BDA0004095126760000081
Sj表示第j个卫星，NS表示卫星数量。
Figure BDA0004095126760000082
的相关参数包括：遥感器最大侧摆角度Aj、遥感器视场角θj、卫星sj的单次最长开机时间/>
Figure BDA0004095126760000083
卫星sj的单次最短开机时间/>
Figure BDA0004095126760000084
平均侧摆速率wj、卫星载荷类型dj、卫星在规划周期内的轨道圈次数/>
Figure BDA0004095126760000085
卫星遥感器的最佳分辨率/>
Figure BDA0004095126760000086
其中，j表示卫星的序号，上标o表示轨道orbit。
S15、在纬度[-30,70]，经度[-180,180]的全球范围内，随机生成100个成像目标点模拟任务需求；其中，80个目标符合可见光需求，20个成像目标符合SAR需求。构建对地观测目标任务集
Figure BDA0004095126760000087
ti表示第i个用户需求任务，NT为任务总数量；
Figure BDA0004095126760000088
的相关参数包括：任务目标地理位置Pi＝(Pi lat,Pi lon)(其中Pi lat为目标纬度，Pi lon为目标经度)、执行任务的优先级wi、要求遥感器类型Ti、要求最低分辨率ri t。
S16、采用[1,10]之间的整数设置各目标优先级，以区分目标重要程度。
S2、计算对地观测目标可见时间窗口，明确执行任务卫星与指定目标点的可见关系。
多星协作成像任务规划问题被视作一类具有时间窗口的任务规划问题，卫星执行成像任务通常具有多个可见时间窗，每个可见时间窗与执行任务卫星及地面观测目标构成一个卫星成像任务规划的元任务。因而，在卫星成像任务规划的预处理阶段，需首先明确执行任务卫星与指定目标点的可见关系。根据对地观测任务集T进行可见时间窗计算，每个成像卫星对地面观测目标的每一个可见时间窗构成一个任务规划的元任务；成像卫星sj第k轨道圈次对任务ti的时间窗为wijk：
Figure BDA0004095126760000091
其中，i表示任务编号，j表示卫星编号，k表示当前任务规划中元任务的轨道圈次编号，tstart表示可见时间窗的开始时间，tstop表示可见时间窗结束时间，a表示卫星执行任务侧摆角。
在一种实施方式中，步骤S2具体包括步骤如下：
S21、通过MatlabR2018b与STK11.6进行互联，在卫星传感器与地面观测目标之间建立连接。
S22、通过stkInit接口函数抓取每颗卫星及星载遥感器路径，通过STK的ComputeAccess获取卫星资源集S及对地观测目标任务集T，包含最大侧摆角、星下点数据在内的卫星基本参数信息，并保存成二进制数据文件；
S23、根据观测目标点起始位置纬度及终止位置纬度，计算星下点轨迹的垂足处位置，判断观测目标点与星下点轨迹垂足处的位置关系，计算得到卫星侧摆角。
S24、最后，清除不满足用户分辨率需求约束、载荷约束的时间窗，保存每一个目标的可见时间窗及其相关参数。
S3、初始化卫星基本参数信息及算法基本参数，将种群信息定义为一个结构体。
在一种实施方式中，步骤S3中，卫星基本参数信息包含：视场角、单次最长开机时间、最大侧摆角度、平均侧摆角速度。具体实施数据如下：
卫星视场角θj＝[5 5 6 6 7 7 8 8]；
单次最长开机时间tmaxsj＝[400 400 450 450 450 450 500 500]；
最大侧摆角速度Aj＝[30 30 30 30 35 35 40 40]；
平均侧摆角速度wj＝[0.3 0.3 0.3 0.4 0.4 0.4 0.5 0.5]。
在一种实施方式中，算法基本参数包含：迭代次数、个体长度、种群个体数量、任务规划总时间、卫星单轨道周期时间。具体实施数据如下：
迭代次数MAXGEN＝300；
个体长度lengthT＝TargetNumber；
种群个体数量M＝50；
任务规划总时间PlanTime＝24*3600；
卫星单轨道周期时间SatPeriod＝5431.18。
在一种实施方式，结构体中所定义的种群信息具体包含：目标函数值、执行任务规划方案所分配的卫星、分配卫星的对应时间窗口、应急保障任务收益、响应时间、任务总收益、任务规划方案、执行应急保障任务数量。
S4、在边界范围及时间窗口约束范围内，随机生成若干个个体形成初始种群，每个个体对应一个卫星成像任务方案。
在一种实施方式中，步骤S4具体包含步骤如下：
S41、遍历种群中所有个体，遍历种群个体中的所有目标任务，判断当前目标任务是否具有可见时间窗，若当前目标任务具有可见窗口，为其随机匹配一颗卫星执行任务。若当前目标任务不具有可见窗口，则不为其匹配卫星执行任务。
S42、遍历种群中所有个体，遍历种群个体中的所有卫星。获取当前卫星所分配执行的观测目标任务序号，及当前卫星在各轨道圈次执行目标任务的轨道圈次信息及各轨道圈次内的目标任务序号信息。
S43、遍历当前个体所有卫星的所有观测目标任务，获取每颗卫星所执行目标任务的可见时间窗口信息，具体包含：目标任务序号、执行任务开始时间、执行任务结束时间、执行任务持续时间、卫星执行任务侧摆角。
S44、建立目标函数，根据用户任务需求自适应选择目标函数并进行单星调度计算，得到目标函数值、应急保障任务收益、响应时间、任务总收益、任务规划方案及执行应急保障任务数量，至此，种群初始化完毕。
针对普通成像任务，建立如下目标函数：
Figure BDA0004095126760000101
式(1)表示成像卫星应尽可能多地完成相对重要的普通成像任务。其中，NT为用户需求任务ti的总数量；NS为卫星数量；
Figure BDA0004095126760000102
为卫星在规划周期内的轨道圈次数；xijk∈{0,1}为决策变量，xijk＝0表示任务ti未被卫星Sj在第k轨道次成像，xijk＝1表示任务ti被卫星Sj在第k轨道次成像；wi为任务的优先级。
针对应急保障任务，建立如下目标函数：
Figure BDA0004095126760000111
式(2)表示成像卫星应当尽快执行应急保障任务。其中，
Figure BDA0004095126760000112
为应急保障任务数量；NT为用户需求任务ti的总数量；NS为卫星数量；/>
Figure BDA0004095126760000113
为卫星在规划周期内的轨道圈次数；xijk∈{0,1}为决策变量，xijk＝0表示任务ti未被卫星Sj在第k轨道次成像，xijk＝1表示任务ti被卫星Sj在第k轨道次成像；ti’为应急保障任务的响应时间。
目标函数的实现需满足各种约束条件，下面详细描述为多星协作成像任务规划在本实例大规模成像任务中所需满足的约束条件：构建了任务合成的约束满足模型，任务合成序列中的任意一个任务需要满足成像持续时间在卫星开机持续时间；将卫星载荷的每一次开关机看作一个工作模式，要求卫星sj在第k轨道圈次对任务ti的任意时间窗
Figure BDA0004095126760000114
内，满足遥感器使用类型Ti与当前时刻用户要求任务tj一致；卫星sj在第k轨道圈次对任务ti的任意时间窗/>
Figure BDA0004095126760000115
内需满足卫星遥感器分辨率/>
Figure BDA0004095126760000116
小于等于卫星成像用户要求最低分辨率ri t；星机动性能要求对地目标成像侧视角/>
Figure BDA0004095126760000117
不能超过卫星最大侧视角Aj；任务合成序列Cjk当中任意一个规划元任务，侧摆角转换时间需小于等于观测持续时间；卫星传感器在任意时刻单次只能执行一次任务。
根据上述描述抽象出约束条件数学表达如下：
1)观测持续时间约束条件：
Figure BDA0004095126760000118
Figure BDA0004095126760000119
其中，S为卫星资源集信息，T为对地观测目标任务集，Wijk为观测时间窗的数据集，
Figure BDA00040951267600001114
为卫星sj单次最长开机时间，/>
Figure BDA00040951267600001115
为卫星sj单次最短开机时间，xijk为决策变量，/>
Figure BDA00040951267600001110
为成像结束时间，/>
Figure BDA00040951267600001111
为成像开始时间。
2)工作模式约束条件：
Figure BDA00040951267600001112
其中，
Figure BDA00040951267600001113
为卫星sj在第k轨道圈次对任务ti的任意观测时间窗，Ti为要求遥感器类型，tj为当前时刻用户需求任务。
3)分辨率约束条件：
Figure BDA0004095126760000121
其中，
Figure BDA0004095126760000122
为卫星sj在第k轨道圈次对任务ti的任意观测时间窗，/>
Figure BDA0004095126760000123
为当前卫星sj遥感器分辨率，ri t为要求最低分辨率。
4)侧摆角速度约束条件：
Figure BDA0004095126760000124
其中，
Figure BDA0004095126760000125
为卫星sj在第k轨道圈次的任意观测任务，/>
Figure BDA0004095126760000126
为对地目标成像侧视角，Aj为卫星最大侧视角。
5)侧摆角转换时间约束条件：
Figure BDA0004095126760000127
其中，
Figure BDA0004095126760000128
为卫星sj在第k轨道圈次的任意观测任务，/>
Figure BDA0004095126760000129
为第k轨道圈次的两个连续合成任务侧摆角，wj为平均侧摆速率，/>
Figure BDA00040951267600001210
为前一个合成任务的成像结束时间，/>
Figure BDA00040951267600001211
为成像开始时间。
6)唯一性约束条件：
Figure BDA00040951267600001212
其中，NT为用户需求任务ti的总数量，NS为卫星数量，
Figure BDA00040951267600001213
为卫星在规划周期内的轨道圈次数，xijk为决策变量，唯一性约束表明每个任务仅被执行一次且仅分配一颗卫星执行。
S5、计算种群中每个个体适应度值，构建基于个体适应度值权重排序的变异算子及自适应多策略候选池。
为了将改进差分进化算法与多星协作成像任务规划问题紧密结合，以式(1)、(2)中提出的目标函数作为个体适应度函数；变异操作通过构建基于个体适应度值权重排序的变异算子及自适应多策略候选池实现。针对多星协作成像任务规划存在执行方案多，规划时间长的难点一方面，将个体适应度值作为个体空间分布位置的参考因素，通过个体的开发偏向性及探索偏向性对种群个体(即执行方案)进行预评估。另一方面，个体根据适应度值权重排序结果从策略池中自适应选择变异策略。
首先，根据个体的适应度值进行开发性排序，并引入偏差值及参考个体的概念，计算种群中每个个体与参考个体的偏差值；然后，按照计算开发性排序与探索性排序的权重生成新的排列顺序；最后，按照新的排列顺序将种群划分为“开发性”种群、“探索性”种群及“平衡性”种群，子种群在策略池中自适应地选择变异策略完成变异。
构建基于个体适应度值权重排序的变异算子具体步骤为：
S511、引入初始种群中每个个体的适应度值，按个体适应度值升序排序，并将其定义为个体的开发偏向性排序
Figure BDA0004095126760000131
Figure BDA0004095126760000132
式(9)中，
Figure BDA0004095126760000133
表示为个体/>
Figure BDA0004095126760000134
的适应度排序，开放偏向性排序与个体适应度值大小成正比，Np为种群规模。
S512、选取在空间分布中处于开放性个体与探索性个体之间的中间个体适应度值作为参考值：
Figure BDA0004095126760000135
式(10)中，
Figure BDA0004095126760000136
表示为个体/>
Figure BDA0004095126760000137
的适应度，适应度值排序为/>
Figure BDA0004095126760000138
的个体即为中间个体。
S513、计算个体适应度值与参考值之间的偏差值S：
S＝|fiti-fitmiddle|,i＝1,...,NP (12)
式(12)中，fiti表示当前个体的适应度值，fitmiddle表示中间个体适应度值，S表示当前个体与中间个体适应度值之差的绝对值，适应度值较大的个体，若偏差值S较大，则表明当前个体距离最优个体较远或可能陷入局部最优；适应度值较小的个体，偏差值S相差较大，则意味着当前个体距离中间个体较远，在空间中的位置更为边缘，为解的探索贡献更多的随机性与多样性。
S514、将偏差值S按升序排序，将其定义为个体的探索偏向性排序
Figure BDA0004095126760000139
Figure BDA00040951267600001310
S515、将开发偏向性排序及探索偏向性排序进行加权组合，得到新的适应度值排序R：
Figure BDA00040951267600001311
其中，
Figure BDA00040951267600001312
表示为当前个体/>
Figure BDA00040951267600001313
的探索偏向性排序，wF为指导种群进化偏向的权重：
Figure BDA00040951267600001314
式(15)中，
Figure BDA00040951267600001315
表示当前个体的适应度值，/>
Figure BDA00040951267600001316
表示当前种群中的最佳适应度值，wF引导种群的进化方向。
构建自适应多策略候选池的具体步骤为：
S521、根据新适应度值排序，将每一代种群划分成三种不同的子种群：“开发性种群”、“探索性种群”及“平衡性种群”。
S522、构建自适应多策略候选池,其中包含三组变异策略：“DE/best/1”、“DE/rand/1”、“DE/current-to-best/1”。
S523、不同的子种群能够根据自身探索性能与开发性能的偏向性，从候选池中自适应选择满足自身开发与探索需求的变异策略。
不同的子种群能够根据自身探索性能与开发性能的偏向性，从候选池中自适应选择满足自身开发与探索需求的变异策略，进而从有效识别向量解空间的最优解区域及加速优化收敛两方面提升差分进化算法的整体性能。需要注意的是，每一次迭代过程中，自适应多策略候选池中的变异策略有且仅有一组被执行。
S6、经过变异、交叉、选择生成新一代种群，迭代优化过程中采用适应度值函数保留每一代优秀个体，淘汰适应度值低个体；
通过构建基于个体适应度值权重排序的变异算子及自适应多策略候选池，不同的子种群自适应选择其对应变异策略，并根据其变异策略随机选取个体执行步骤S511-S515，产生新一代种群，执行变异、交叉、选择，迭代优化过程中采用适应度值函数保留每一代优秀个体，淘汰适应度值低个体。当达到终止条件时，输出当前种群的最优个体，该个体为多星协作成像任务规划的最优方案，能够使得在有限卫星资源在较短时间内使得卫星资源收益最大。
S7、一种基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划在大规模成像任务实例中进行实验验证，对目标点为100的大规模成像任务场景，采用本申请的改进差分进化算法(IADE)和传统差分进化算法(DE)在种群规模300迭代次数300的参数控制下进行性能对比实验，如图3(a)、图3(b)、图4(a)、图4(b)显示。本申请在任务收益和响应时间方面均具有较好性能。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机指令，所述计算机指令被所述处理器执行时实现所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法中的部分或全部步骤。
以上所述，仅是本申请的几个实施例，并非对本申请做任何形式的限制，虽然本申请以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限制本申请，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案的范围内，利用上述揭示的技术内容做出些许的变动或修饰均等同于等效实施案例，均属于技术方案范围内。

Claims (10)

1.一种基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，该方法包括：
(1)根据用户的成像需求获取卫星资源集信息，并构建对地观测目标任务集；
(2)计算对地观测目标可见时间窗口；
(3)初始化卫星基本参数信息、改进差分进化算法基本参数信息，将种群信息定义为一个结构体；
(4)以每个卫星成像任务方案作为一个个体，利用所述改进差分进化算法进行求解，输出最优规划方案；
所述改进差分进化算法为：在差分进化算法的基础上，基于个体适应度值权重排序构建变异算子和自适应多策略候选池，子种群根据自身探索性能与开发性能的偏向性，从所述自适应多策略候选池中选择变异策略，生成新一代种群。
2.根据权利要求1所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，步骤(1)中，所述获取卫星资源集信息包括：
(11)根据轨道六根数建立多星协作成像任务规划的仿真环境；
(12)根据用户的成像需求，定义对地观测目标要求载荷类型；
(13)加载卫星资源的预设场景，获取卫星资源集信息；
(14)随机生成成像目标点，模拟任务需求，构建对地观测目标任务集；
(15)根据任务需求设置所述成像目标点的目标优先级；
优选地，所述卫星资源集信息记作
Figure FDA0004095126750000011
Sj表示第j个卫星，NS表示卫星数量；
对于各卫星
Figure FDA0004095126750000012
其相关参数包括：遥感器最大侧摆角度Aj、遥感器视场角θj、卫星sj的单次最长开机时间/>
Figure FDA0004095126750000013
卫星sj的单次最短开机时间/>
Figure FDA0004095126750000014
平均侧摆速率wj、卫星载荷类型dj、卫星在规划周期内的轨道圈次数/>
Figure FDA0004095126750000015
卫星遥感器的最佳分辨率/>
Figure FDA0004095126750000016
其中，j表示卫星的序号，上标o表示轨道orbit；
优选地，所述对地观测目标任务集记作
Figure FDA0004095126750000021
ti表示第i个用户需求任务，NT为任务总数量；
优选地，对于各用户需求任务
Figure FDA0004095126750000022
包含参数：任务的目标地理位置Pi＝(Pi lat,Pi lon)、执行任务的优先级wi、要求遥感器类型Ti、要求最低分辨率ri t，其中，Pi lat为目标纬度，Pi lon为目标经度，上标t表示用户需求任务，i表示任务的序号；
优选地，所述目标优先级采用采用[1,10]之间的整数。
3.根据权利要求1所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：
(21)抓取每颗卫星及星载遥感器路径，通过STK的ComputeAccess获取卫星资源集S及对地观测目标任务集T，其中所述卫星资源集S包含卫星基本参数信息；
(22)根据观测目标点起始位置纬度及终止位置纬度，计算星下点轨迹的垂足处位置，判断观测目标点与星下点轨迹垂足处的位置关系，计算得到卫星侧摆角；
(23)清除不满足用户分辨率需求约束、载荷约束的时间窗，保存每一个目标的可见时间窗及其相关参数。
4.根据权利要求1所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，步骤(3)中，所述卫星基本参数信息包括：视场角、单次最长开机时间、最大侧摆角度、平均侧摆角速度；
优选地，所述改进差分进化算法基本参数信息包括：迭代次数、个体长度、种群个体数量、任务规划总时间、卫星单轨道周期时间；
优选地，所述种群信息包括：目标函数值、执行任务规划方案所分配的卫星、分配卫星的对应时间窗口、应急保障任务收益、响应时间、任务总收益、任务规划方案、执行应急保障任务数量。
5.根据权利要求1所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，所述(4)包括：
(41)在边界范围及时间窗口约束范围内，随机生成若干个个体形成初始种群，每个个体对应一个卫星成像任务方案；
(42)遍历所述初始种群中所有个体及个体中的所有目标任务，判断当前目标任务是否具有可见时间窗，若具有，则为其随机匹配一颗卫星执行任务；否则，不为其匹配卫星执行任务；
(43)遍历所述初始种群中所有个体及个体中的所有卫星；获取当前卫星所分配执行的观测目标任务序号、当前卫星在各轨道圈次执行目标任务的轨道圈次及各轨道圈次内的目标任务序号；
(44)遍历当前个体中各卫星对应的观测目标任务，获取每颗卫星所执行目标任务的可见时间窗口信息，具体包含：目标任务序号、执行任务开始时间、执行任务结束时间、执行任务持续时间、卫星执行任务侧摆角；
(45)建立目标函数，根据用户任务需求自适应选择目标函数并进行单星调度计算，得到目标函数值、应急保障任务收益、响应时间、任务总收益、任务规划方案及执行应急保障任务数量，完成种群初始化；
(46)计算种群中每个个体适应度值，构建基于个体适应度值权重排序的变异算子及自适应多策略候选池；
(47)经过变异、交叉、选择生成新一代种群，迭代优化过程中采用适应度值函数保留每一代优秀个体，淘汰适应度值低的个体，当达到终止条件时，输出当前种群的最优个体，该个体为多星协作成像任务规划的最优方案。
6.根据权利要求5所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，步骤(45)中，所述目标函数包括针对普通成像任务的目标函数和针对应急保障任务的目标函数；
优选地，所述针对普通成像任务的目标函数如下式所示：
max:
Figure FDA0004095126750000031
其中，NT为用户需求任务ti的总数量，NS为卫星数量，
Figure FDA0004095126750000032
为卫星在规划周期内的轨道圈次数，xijk为决策变量，wi为任务的优先级；
优选地，所述针对应急保障任务的目标函数如下式所示：
min:
Figure FDA0004095126750000041
其中，NT为用户需求任务ti的总数量，
Figure FDA0004095126750000042
为卫星在规划周期内的轨道圈次数，NS为卫星数量，/>
Figure FDA0004095126750000043
为卫星在规划周期内的轨道圈次数，xijk为决策变量，t’i为应急保障任务的响应时间，/>
Figure FDA0004095126750000044
为应急保障任务数量。
7.根据权利要求5所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，所述目标函数的实现满足如下约束条件：
(451)观测持续时间约束，如下公式：
Figure FDA0004095126750000045
Figure FDA0004095126750000046
其中，S为卫星资源集信息，T为对地观测目标任务集，Wijk为观测时间窗的数据集，
Figure FDA0004095126750000047
为卫星sj单次最长开机时间，/>
Figure FDA0004095126750000048
为卫星sj单次最短开机时间，xijk为决策变量，
Figure FDA0004095126750000049
为成像结束时间，/>
Figure FDA00040951267500000410
为成像开始时间；
(452)工作模式约束，如下公式：
Figure FDA00040951267500000411
其中，
Figure FDA00040951267500000412
为卫星sj在第k轨道圈次对任务ti的任意观测时间窗，Ti为要求遥感器类型，tj为当前时刻用户需求任务；
(453)分辨率约束，如下公式：
Figure FDA00040951267500000413
其中，
Figure FDA00040951267500000414
为卫星sj在第k轨道圈次对任务ti的任意观测时间窗，/>
Figure FDA00040951267500000415
为当前卫星sj遥感器分辨率，ri t为要求最低分辨率；
(454)侧摆角速度约束，如下公式：
Figure FDA00040951267500000416
其中，
Figure FDA00040951267500000417
为卫星sj在第k轨道圈次的任意观测任务，/>
Figure FDA00040951267500000418
为对地目标成像侧视角，Aj为卫星最大侧视角；
(455)侧摆角转换时间约束，如下公式：
Figure FDA0004095126750000051
其中，
Figure FDA0004095126750000052
为卫星sj在第k轨道圈次的任意观测任务，/>
Figure FDA0004095126750000053
为第k轨道圈次的两个连续合成任务侧摆角，wj为平均侧摆速率，/>
Figure FDA0004095126750000054
为前一个合成任务的成像结束时间，/>
Figure FDA0004095126750000055
为成像开始时间；
(456)唯一性约束，如下公式：
Figure FDA0004095126750000056
其中，NT为用户需求任务ti的总数量，NS为卫星数量，
Figure FDA0004095126750000057
为卫星在规划周期内的轨道圈次数，xijk为决策变量，唯一性约束表明每个任务仅被执行一次且仅分配一颗卫星执行。
8.根据权利要求5所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，步骤(46)中，所述构建基于个体适应度值权重排序的变异算子包括：
(461)引入初始种群中每个个体的适应度值，按个体适应度值升序排序，并将其定义为个体的开发偏向性排序
Figure FDA0004095126750000058
Figure FDA0004095126750000059
其中，
Figure FDA00040951267500000510
表示个体/>
Figure FDA00040951267500000511
的适应度排序，NP为种群规模，开放偏向性排序与个体适应度值大小成正比；
(462)选取在空间分布中处于开放性个体与探索性个体之间的中间个体适应度值作为参考值：
Figure FDA00040951267500000512
其中，
Figure FDA00040951267500000513
表示个体/>
Figure FDA00040951267500000514
的适应度，适应度值排序为/>
Figure FDA00040951267500000515
的个体即为中间个体；
(463)计算个体适应度值与参考值之间的偏差值S：
S＝|fiti-fitmiddle|,i＝1,...,NP
其中，fiti表示当前个体的适应度值，fitmiddle表示中间个体适应度值，S表示当前个体与中间个体适应度值之差的绝对值，适应度值较大的个体，若偏差值S较大，则表明当前个体距离最优个体较远或可能陷入局部最优；适应度值较小的个体，偏差值S相差较大，则意味着当前个体距离中间个体较远，在空间中的位置更为边缘；
(464)将偏差值S按升序排序，将其定义为个体的探索偏向性排序
Figure FDA0004095126750000061
Figure FDA0004095126750000062
(465)将开发偏向性排序及探索偏向性排序进行加权组合，得到新的适应度值排序R：
Figure FDA0004095126750000063
其中，
Figure FDA0004095126750000064
表示为当前个体/>
Figure FDA0004095126750000065
的探索偏向性排序，wF为指导种群进化偏向的权重，如下公式所示：
Figure FDA0004095126750000066
其中，
Figure FDA0004095126750000067
表示当前个体的适应度值，/>
Figure FDA0004095126750000068
表示当前种群中的最佳适应度值，wF引导种群的进化方向。
9.根据权利要求5所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法，其特征在于，步骤(46)中，构建所述自适应多策略候选池包括步骤：
根据新适应度值排序，将每一代种群划分成三种不同的子种群：“开发性种群”、“探索性种群”及“平衡性种群”；
构建自适应多策略候选池,其中包含三组变异策略：“DE/best/1”、“DE/rand/1”、“DE/current-to-best/1”；
不同的子种群根据自身探索性能与开发性能的偏向性，从候选池中自适应选择满足自身开发与探索需求的变异策略。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机指令，所述计算机指令被所述处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述的基于改进差分进化算法的多星协作成像任务规划方法。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116562466A (zh) * 2023-07-07 2023-08-08 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 一种高轨卫星观测任务的规划方法
CN116882142A (zh) * 2023-06-27 2023-10-13 中国空间技术研究院 基于松耦合的对地观测多层级规划策略方法、设备及介质
CN116957311A (zh) * 2023-09-21 2023-10-27 交通运输部水运科学研究所 一种应急策略的智能分配方法及系统
CN117271146A (zh) * 2023-11-23 2023-12-22 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于复杂异质场景下知识转移的多星成像任务规划方法
CN117332624A (zh) * 2023-12-01 2024-01-02 武汉大学 顾及影像mtf退化的超敏捷卫星任务规划方法及系统
CN117332981A (zh) * 2023-10-26 2024-01-02 宁波市特种设备检验研究院 一种基于偏序聚类和改进差分进化算法的任务分配方法
CN117952399A (zh) * 2024-03-26 2024-04-30 中国人民解放军国防科技大学 一种多星多轨成像任务规划方法、系统及装置
CN118153671A (zh) * 2024-05-09 2024-06-07 中国人民解放军国防科技大学 基于遗传算法的固定站卫星观测方法、系统、设备和介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108388958A (zh) * 2018-01-31 2018-08-10 中国地质大学（武汉） 一种二维姿态机动卫星任务规划技术研究的方法及装置
CN115042996A (zh) * 2022-04-07 2022-09-13 哈尔滨工程大学 一种多星同时段同区域观测任务规划方法
CN115688568A (zh) * 2022-10-21 2023-02-03 武汉大学 超敏捷卫星多星区域成像任务的调度方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108388958A (zh) * 2018-01-31 2018-08-10 中国地质大学（武汉） 一种二维姿态机动卫星任务规划技术研究的方法及装置
CN115042996A (zh) * 2022-04-07 2022-09-13 哈尔滨工程大学 一种多星同时段同区域观测任务规划方法
CN115688568A (zh) * 2022-10-21 2023-02-03 武汉大学 超敏捷卫星多星区域成像任务的调度方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
陈书剑等: "应急任务响应时间最优的多星成像规划方法", 《中国空间科学技术》, vol. 40, no. 2, 25 April 2020 (2020-04-25), pages 18 - 27 *

Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116882142B (zh) * 2023-06-27 2024-03-05 中国空间技术研究院 基于松耦合的对地观测多层级规划策略方法、设备及介质
CN116882142A (zh) * 2023-06-27 2023-10-13 中国空间技术研究院 基于松耦合的对地观测多层级规划策略方法、设备及介质
CN116562466A (zh) * 2023-07-07 2023-08-08 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 一种高轨卫星观测任务的规划方法
CN116562466B (zh) * 2023-07-07 2024-02-23 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 一种高轨卫星观测任务的规划方法
CN116957311A (zh) * 2023-09-21 2023-10-27 交通运输部水运科学研究所 一种应急策略的智能分配方法及系统
CN117332981B (zh) * 2023-10-26 2024-05-03 宁波市特种设备检验研究院 一种基于偏序聚类和改进差分进化算法的任务分配方法
CN117332981A (zh) * 2023-10-26 2024-01-02 宁波市特种设备检验研究院 一种基于偏序聚类和改进差分进化算法的任务分配方法
CN117271146A (zh) * 2023-11-23 2023-12-22 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于复杂异质场景下知识转移的多星成像任务规划方法
CN117271146B (zh) * 2023-11-23 2024-02-23 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于复杂异质场景下知识转移的多星成像任务规划方法
CN117332624B (zh) * 2023-12-01 2024-03-08 武汉大学 顾及影像mtf退化的超敏捷卫星任务规划方法及系统
CN117332624A (zh) * 2023-12-01 2024-01-02 武汉大学 顾及影像mtf退化的超敏捷卫星任务规划方法及系统
CN117952399A (zh) * 2024-03-26 2024-04-30 中国人民解放军国防科技大学 一种多星多轨成像任务规划方法、系统及装置
CN118153671A (zh) * 2024-05-09 2024-06-07 中国人民解放军国防科技大学 基于遗传算法的固定站卫星观测方法、系统、设备和介质

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