面向智能遥感卫星网络的自主协同任务规划技术

Aim to the enhanced capabilities of new remote sensing satellites in China and significant demands of onboard autonomous management and control for complex applications, combined with our research foundations of satellite mission planning and intelligent optimization, the autonomous cooperative mission planning technology is proposed to the intelligent remote sensing satellite network. Through the elaborate works on the hierarchical distributed autonomous cooperative mission planning architecture, imaging task schedulability prediction using structured neural network, multi-task multi-resource rolling allocation based on learnable genetic algorithm, autonomous mission planning for single satellite based on intelligent optimization and constraint reasoning, multi-task multi-resource rolling scheduling based on learnable ant colony algorithm, design and implement the autonomous cooperative mission planning prototype system for intelligent remote sensing satellite network. This research will promote the onboard autonomous cooperative mission planning technology to the leading domestic level.

围绕我国在新型遥感卫星能力提升及复杂应用对星上自主管控的重大需求，结合本团队在卫星任务规划和智能优化领域的研究基础，通过对层次化分布式自主协同任务规划架构、基于结构化神经网络的成像任务可调度性预测、基于学习型遗传算法的多任务多资源滚动分配、基于智能优化与约束推理的单星自主任务规划和基于学习型蚁群算法的多任务多地面站滚动调度等理论研究和技术攻关，在此基础上设计并实现智能遥感卫星网络自主协同任务规划原型系统。通过本项目的研究，力争在多星自主协同任务规划领域达到国内领先水平。

21世纪以来，我国航天事业步入快速发展时期，卫星规模呈“爆炸式”增长。为统筹在轨卫星及管控资源，满足卫星应用需求，最大限度发挥卫星系统社会、经济和军事效益，卫星任务调度至关重要。围绕我国在新型遥感卫星能力提升及复杂应用对星上自主管控的重大需求，结合本团队在卫星任务规划和智能优化领域的研究基础，通过对层次化分布式自主协同任务规划架构、基于结构化神经网络的成像任务可调度性预测、基于学习型遗传算法的多任务多资源滚动分配、基于智能优化与约束推理的单星自主任务规划和基于学习型蚁群算法的多任务多地面站滚动调度等理论研究和技术攻关，在此基础上设计并实现智能遥感卫星网络自主协同任务规划原型系统。通过本项目的研究，力争在多星自主协同任务规划领域达到国内领先水平。以“高景一号”商业遥感卫星、“天链一号”中继通信卫星、“北斗三号”导航卫星和美国空军卫星测控任务等四类实际卫星任务调度问题为例，完成了卫星任务调度引擎应用实验，说明了卫星任务调度引擎的可行性和应用前景，为卫星任务调度引擎的工程化应用提供了实践依据。

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