云层遮挡不确定条件下敏捷光学对地观测卫星调度方法研究

In practice, agile optical earth observation satellites (AOEOSs) cannot see through clouds, thus earth observations are highly blocked by clouds. To avoid such adverse effects, it is emergent and essential to take into account cloud coverage in AOEOS scheduling. Through appropriately determining the observation sequence, observation time and observation angle, the observation efficiency of satellites should be improved to some extent. However, cloud coverage is characterized with high dynamics, uncertainties and unpredictability, which brings a lot of challenges to satellite scheduling. Towards the scheduling problem of AOEOSs under uncertainties of clouds, we propose a proactive-reactive scheduling framework. The research consists of the following three aspects: 1) We study the calculation method of cloud coverage time window by modelling the uncertainties of cloud coverage as stochastic events. 2) We construct a chance constrained programming model of proactive AOEOS scheduling. For problems of different sizes, we investigate a branch-and-price algorithm and a learning automata based hyper-heuristic algorithm, respectively. 3) For reactive scheduling, a multi-objective optimization model is constructed, and a re-programming algorithm based on linear regression is developed. With reasonable mathematical models and efficient solution algorithms, we can largely reduce the adverse impacts of clouds on satellite observations. Furthermore, the capacity of resisting disruptions and emergency response is enhanced, and users’ requirements are better satisfied. The research output of this study can support the widespread application of AOEOSs under uncertainties.

敏捷光学对地观测卫星在实际应用中暴露出云层穿透能力弱、观测易受云层遮挡的严重弊端。迫切需要在卫星观测调度中考虑云层遮挡，通过选择合适的观测序列、时间和角度，使卫星观测尽可能避开云层遮挡，提高卫星观测效率。但是云层遮挡具有高动态性、不确定性、难以预测的特点，给卫星调度带来巨大挑战。本课题聚焦云层遮挡不确定条件下敏捷光学对地观测卫星调度问题，提出“前摄式+反应式”调度框架，致力于以下3个方面的研究：1）建立不确定云层遮挡模型，研究不确定条件下云层遮挡时间窗口计算方法；2）建立前摄式调度机会约束规划模型，针对不同规模问题，分别研究分支定价和基于学习自动机的超启发式求解算法；3）建立反应式调度多目标优化模型，研究基于线性回归的观测方案重规划算法。通过以上研究有效减小云层遮挡对卫星观测的不利影响，提高卫星对地观测系统抵御干扰和应急响应的能力，更好地满足用户需求，有效支持卫星在不确定环境下的广泛应用。

光学对地观测卫星在实际应用中暴露出云层穿透能力弱、观测易受云层遮挡的严重弊端。迫切需要在卫星管控中考虑云层遮挡，通过合理地规划调度，提高卫星观测效率。本课题聚焦云层遮挡不确定条件下敏捷光学对地观测卫星调度问题研究，提出了“前摄式+反应式”调度框架，具体研究了对地观测卫星前摄式和反应式调度问题。首先，针对前摄式调度问题，建立了问题随机期望值模型，基于模型分块对角结构的特点，设计了分支定价算法求解问题最优解。基于此，考虑具有时间依赖特征的观测转换时间，设计了一个新的分支-定价-切割求解算法。为了提高任务观测成功概率，考虑将单个任务分配到多个资源上多次观测，建立了一个非线性数学规划模型，提出了基于方案选择的最优化算法和基于随机采样的启发式算法。针对反应式调度问题，考虑调度收益和调度稳定性关键指标，建立了多目标反应式调度模型，基于任务撤销和任务置换策略设计了反应式调度启发式算法。针对启发式策略难以得到高质量最优解的不足，提出了一种基于多方案集成的多星星载协同调度框架，进一步提出了基于多智能体马尔可夫决策过程和混合整数规划的多星协同调度方法。考虑到仅研究卫星观测调度难以满足现实应用需求，本课题对研究工作进行了拓展，研究了卫星测控调度问题，建立了多星多站测控调度0-1整数规划模型，提出了一个基于极大团模型的多星多站测控资源调度方法。进一步，将具有滑动时间窗口的卫星测控调度问题建模为带时间窗口的不相关机器调度问题，建立了两种混合整数规划模型。基于深入的时间窗口复杂交叠关系分析，提出了一个双向滚动窗口的预调度算法和改进模型的有效不等式。研究成果对指导对地观测卫星规划调度方法解决实际中的卫星管控问题，具有重要的现实意义。本课题发表学术论文10篇，出版学术专著2部，授权或受理国家发明专利3项，以本课题研究成果作为支撑，项目负责人获得湖南省自然科学二等奖（排名第2）。

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