高低轨对地观测卫星协同任务规划方法研究

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1、硕士学位论文高低轨对地观测卫星协同任务规划方法研究RRESEARCHONCOLLABORATIVEMISSIONSCHEDULINGMETHODSOFHIGH-ORBITANDLOW-ORBITEARTHOBSERVATIONSATELLITES庞中华哈尔滨工业大学2013年6月国内图书分类号：C931.3学校代码：10213国际图书分类号：65密级：公开管理学硕士学位论文高低轨对地观测卫星协同任务规划方法研究硕士研究生：庞中华导师：姜维申请学位：管理学硕士学科、专业：管理科学与工程所在单位：管理学院答辩日期：2013.6授予学位单位：哈尔滨工业大学Classi

2、fiedIndex:C931.3U.D.C:65DissertationfortheMasterDegreeinManagementRESEARCHONCOLLABORATIVEMISSIONSCHEDULINGMETHODSOFHIGH-ORBITANDLOW-ORBITEARTHOBSERVATIONSATELLITESCandidate:ZhonghuaPangSupervisor:WeiJiangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofManagementSpecialty:ManagementScienceAndEnginee

3、ringAffiliation:SchoolofManagementDateofDefence:June,2013Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文摘要利用对地观测卫星对地面进行观测从而获取地面观测数据已经广泛应用于军、民领域。而随着卫星应用的深入，用户提出了更高的对地观测要求，期望对地观测卫星能够完成更加复杂多样的观测任务请求，其复杂性主要体现在空间覆盖上的广阔性、时间覆盖上的持续性和成像类型、波段覆盖上的完善性等多方面。移动目标、周期目标等多类复杂

4、任务请求的出现，导致单颗甚至单类卫星难以完成对目标的持续观测和监视，需要规划算法能够调度多颗多类位于不同轨道的卫星相互协同，共同完成对目标的持续跟踪和监视。但现有卫星任务规划算法在对多颗多类卫星进行任务规划时，规划效率低下，规划结果难以满足用户需求，资源利用率低。论文针对大型移动目标跟踪、周期目标监视和自然灾害实时监测等复杂任务请求，在充分考虑各类对地观测卫星资源成像数据特点和成像约束条件的基础上，研究了多类复杂任务的协同规划算法。具体工作主要有以下几部分：1.针对移动目标等的跟踪观测要求，结合地球同步轨道/静止轨道对地观测卫星和低轨对地观测卫星的观测特点，设计

5、了高低轨卫星协同观测的基本流程，明确了高、低轨卫星在协同观测过程中的作用和职责。2.设计了用来确定复杂协同任务观测方案的协同任务请求辅助决策方法。为了解决大量复杂协同任务观测方案的确定与有限任务规划人员之间的矛盾，论文以历史数据为基础，建立了协同任务辅助决策的指标体系，并借助于分层聚类算法和Fisher判别技术完成了用来解决大量协同任务观测方案确定问题的协同任务辅助决策方法。3.高低轨对地观测卫星协同任务规划模型的建立。本研究充分考虑地球同步轨道和传统低轨对地观测卫星的成像约束，建立了高低轨对地观测卫星协同任务规划的约束满足模型。4.高低轨对地观测卫星协同任务规

6、划算法的提出。针对高低轨对地观测卫星协同任务规划模型，分别建立了基于遗传禁忌的高轨对地观测卫星离线任务规划算法和基于多Agent系统（MAS）的低轨对地观测卫星在线任务规划算法。关键字：任务规划；协同规划；辅助决策；遗传禁忌；多Agent；卫星-I-哈尔滨工业大学管理学硕士学位论文AbstractUsingearthobservationsatellitestoobservetargetsonthegroundandgettingdataoftargetsHasbeenwidelyusedinmilitaryandcivilianfields.Alongwith

7、thedeepeningofsatelliteapplications,usersputforwardhigherrequirementsforEarthObservation,andexpecttheearthobservationsatellitescouldcompletemorecomplexobservationtaskrequests.ThecomplexityismainlyreflectedintheVastnessofspacecovered,thecontinuingonthetemporalcoverage,moreobservationa

8、ldatatypesan