一種成像衛星任務規劃方法與流程
2023-09-21 06:21:15 2
本發明涉及計算機技術，特別是一種任務規劃方法及裝置。
背景技術：
為了使地球成像衛星更好地發揮作用，任務規劃技術顯得尤為關鍵。任務規劃的含義是指對待執行的觀測任務進行排程、資源匹配，以及對衛星及其載荷的工作時域、空域和模式等進行確定，並制定詳細工作計劃的過程，其目的是驅動衛星資源科學、高效地執行任務。成像衛星任務規劃必須在複雜的約束條件下和多種優化目標下完成，因此其問題維度廣，優化空間大，目前多採用智能算法得出其近似最優解。
現有技術中遺傳算法在處理成像衛星任務規劃時具有一定的優勢，但確定的最優任務序列通常不是全局最優解，且收斂慢，處理時間較長。
技術實現要素：
針對現有技術中遺傳算法處理成像衛星任務規劃時確定的最優任務序列通常不是全局最優解，且收斂慢，處理時間較長這一技術問題，本發明提供一種成像衛星任務規劃方法和裝置。
第一方面，本發明提供一種成像衛星任務規劃方法，基於改進遺傳算法處理成像衛星任務規劃問題，包括以下步驟：
步驟s1、在初始化步驟中，獲取交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax；
步驟s2、在每輪迭代中執行交叉步驟時，根據交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算該輪迭代中每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，並根據所述組內交叉概率值pc對所述每一待交叉組進行交叉操作；
步驟s3、在迭代過程終止後，將最後一輪迭代中得到的種群中具有最大適應度值的個體作為成像衛星任務規劃的最優解。
可選地，所述步驟s1還包括：在初始化步驟中，獲取變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax；相應地，
在所述步驟s2之後，步驟s3之前，所述方法還包括：在每輪迭代中執行變異步驟時，根據變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax解算該輪迭代中每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，並根據所述個體變異概率值pm對所述每一待變異操作的個體進行變異操作。
可選地，所述步驟s2中，根據交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算該輪迭代中每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，具體包括：
根據第一公式解算每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，所述第一公式為：
其中，np為遺傳算法的種群規模，fmax表示該輪迭代中種群的最大適應度值，favg表示該輪迭代中種群的平均適應度值，f＇表示每一待交叉組中的兩個個體對應的適應度值中的較大值，ac為交叉調整因子。
可選地，所述根據變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax解算該輪迭代中每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，具體包括：
根據第二公式解算每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，所述第二公式為：
其中，np為遺傳算法的種群規模，fmax表示該輪迭代中種群的最大適應度值，favg表示該輪迭代中種群的平均適應度值，f表示待變異操作的個體對應的適應度值，am為變異調整因子。
可選地，所述步驟s1還包括：在初始化步驟中，採用實數編碼方式對成像衛星任務規劃的初始方案進行編碼，得到遺傳算法的初始解；相應地，
所述步驟s3還包括：對成像衛星任務規劃的最優解進行解碼，得到成像衛星任務規劃的最優方案。
可選地，所述初始方案或最優方案中包括真實衛星的待執行任務序列和一顆虛擬衛星記錄的不可執行任務序列，所述待執行任務序列中包括按照時間先後順序排列的對地觀測任務時間窗和對地下傳任務時間窗，每個所述對地觀測任務時間窗與一對地觀測目標相對應，每個所述對地下傳任務時間窗與一地面站相對應。
可選地，所述方法還包括：
將所述最優方案中與每一顆衛星對應的待執行任務序列發送至該衛星中，使得該衛星執行所述待執行任務序列。
第二方面，本發明還提供一種成像衛星任務規劃處理裝置，基於改進遺傳算法處理成像衛星任務規劃問題，包括：
接收模塊、與所述接收模塊連接的處理模塊；
所述接收模塊用於接收待多個衛星執行的對地觀測任務；
所述處理模塊用於採用改進遺傳算法處理成像衛星任務規劃，具體包括：
在採用遺傳算法處理成像衛星任務規劃時，在初始化步驟中，獲取交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax；
在每輪迭代中執行交叉步驟時，根據交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算該輪迭代中每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，並根據所述組內交叉概率值pc對所述每一待交叉組進行交叉操作；
在迭代過程終止後，將最後一輪迭代中得到的種群中具有最大適應度值的個體作為成像衛星任務規劃的最優解。
可選地，所述裝置中的所述處理模塊用於採用改進遺傳算法處理成像衛星任務規劃，具體還包括：
在初始化步驟中，獲取變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax；相應地，
在每輪迭代中執行變異步驟時，根據變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax解算該輪迭代中每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，並根據所述個體變異概率值pm對所述每一待變異操作的個體進行變異操作；
和/或
在初始化步驟中，採用實數編碼方式對成像衛星任務規劃的初始方案進行編碼，得到遺傳算法的初始解；相應地，
對成像衛星任務規劃的最優解進行解碼，得到成像衛星任務規劃的最優方案。
可選地，所述裝置中的所述處理模塊用於根據交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算該輪迭代中每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，具體包括：
根據第一公式解算每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，所述第一公式為：
其中，np為所述遺傳算法的種群規模，fmax表示該輪迭代中種群的最大適應度值，favg表示該輪迭代中種群的平均適應度值，f＇表示每一待交叉組中的兩個個體對應的適應度值中的較大值，ac為交叉調整因子。
可選地，所述裝置中的所述處理模塊用於根據變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax解算該輪迭代中每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，具體包括：
根據第二公式解算每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，所述第二公式為：
其中，np為所述遺傳算法的種群規模，fmax表示該輪迭代中種群的最大適應度值，favg表示該輪迭代中種群的平均適應度值，f表示待變異操作的個體對應的適應度值，am為變異調整因子。
可選地，所述裝置中的所述處理模塊獲得的所述初始方案或最優方案中包括真實衛星的待執行任務序列和一顆虛擬衛星記錄的不可執行任務序列，所述待執行任務序列中包括按照時間先後順序排列的對地觀測任務時間窗和對地下傳任務時間窗，每個所述對地觀測任務時間窗與一對地觀測目標相對應，每個所述對地下傳任務時間窗與一地面站相對應。
可選地，所述裝置還包括：與處理模塊連接的發射模塊；
所述發射模塊用於將每一顆衛星的待執行任務序列發送至該衛星中，使得該衛星按照規劃的待執行任務序列執行觀測任務和/或下傳任務。
與現有技術相比，本發明提供的成像衛星任務規劃方法，採用改進的遺傳算法可在提高運算效率的同時獲得更好的近似最優解，得到當前規劃周期中的最優方案，具有全局搜索能力，提高了收斂速度，能夠保證求解的觀測任務規划具有較好的質量，且處理效率高。
與現有技術相比，本發明提供的成像衛星任務規劃裝置，採用改進的遺傳算法可在提高運算效率的同時獲得更好的近似最優解，得到當前規劃周期中的最優方案，具有全局搜索能力，提高了收斂速度，能夠保證求解的觀測任務規划具有較好的質量，且處理效率高。
附圖說明
圖1為現有技術中衛星觀測地面目標及向地面站下傳數據的示意圖；
圖2為衛星的時間窗與觀測時間窗的示意圖；
圖3為本發明一實施例提供的成像衛星任務規劃方法的流程示意圖；
圖4為本發明又一實施例提供的成像衛星任務規劃裝置的組成示意圖。
具體實施方式
為了更好的解釋本發明，以便於理解，下面結合附圖，通過具體實施方式，對本發明作詳細描述。
首先，界定以下基本事實，這些事實均為本領域普通技術人員所知曉的：
如圖1所示，成像衛星任務規劃問題可以簡要描述為：一組衛星、一組觀測任務,每個觀測任務的完成包含數據採集和數據回傳兩個活動。為每個觀測任務指定一個優先級；觀測任務對應的地面目標與衛星之間具有一組可用時間窗口；一個參考時間範圍作為任務規劃的起止時間。衛星對地觀測需要滿足以下約束：每個觀測任務必須在其某個可用時間窗口內完成；衛星連續兩次觀測之間必須有足夠的調整時間；衛星的側視調整次數、存儲容量有限,使每個圈次的累積觀測時間有限。
在每個調度周期內，每一個衛星與每一個地面目標之間有不止一個可見時間窗口；在每個調度周期內，每一個衛星與每一個地面站之間有不止一個可見時間窗口；在每個調度周期內，每個地面目標只需要也僅能被觀測一次，也即，地面目標的數目與觀測任務的數目是相同的；在每個調度周期內，每個地面站可以多次與不同的衛星進行通信，接收下傳數據。
在每個調度周期內，受制於可見時間窗，會出現待調度的觀測任務不能全部被完成的情形，因此，為了保證觀測任務總數目的完整性，設置一個虛擬衛星來記錄不能被執行的觀測任務。
另一方面，衛星對地觀測需要滿足以下約束條件：
(1)對地面目標的成像必須等待衛星在某一軌道圈次內運動至目標的上空時進行，此時衛星的遙感器會在一個時間段之內能夠看見目標，這個時間段稱為時間窗。在給定的規劃周期內，衛星與目標之間一般不止一個時間窗，衛星對目標的觀測需在其中某一個時間窗之內完成，且目標進行觀測的時間窗一般會小於可見的時間窗，圖2中示出了觀測時間窗的開始時間與結束時間。
(2)一顆衛星在執行2個前後相繼的觀測任務時，中間需要有一定的過渡時間，以讓衛星遙感器作好調整。類似的，地面站接受衛星下傳數據時與觀測任務一樣，數據下傳需要在地面站對衛星的下傳可見時間窗口之內完成。
(3)每一次開關機時間內，衛星的側視調整次數是有限的。
(4)衛星上有一個固定容量的星上存儲器，衛星將觀測的目標圖像數據暫時存放在存儲器中。在將數據傳回地面站之後，存儲器的存儲容量被釋放。因此存儲器的實時容量在整個觀測過程中是動態變化的。
從以上內容可知，成像衛星任務規劃必須在複雜的約束條件下和多種優化目標下求解，因此其問題維度廣，優化空間大，採用智能算法得出其近似最優解的難度比較大。
遺傳算法是一種常用的求解成像衛星任務規劃的算法。本發明提出基於參數自適應的改進遺傳算法來處理成像衛星任務規劃，以提高對問題的求解質量和效率。
目前，已有的基於遺傳算法處理成像衛星任務規劃問題的解算流程如下：
step1：初始化步驟。
(1)、設置以下參數的值：種群規模np、交叉概率值pc、變異概率值pm和終止代數t。
(2)、生成初始種群，即確定初始的np個可行解。具體地，在每一顆衛星上隨機地插入觀測任務或下傳任務，插入的觀測任務或下傳任務均滿足前述約束條件。
step2：選擇步驟。根據輪盤賭方法，選擇遺傳到下一代的個體。
step3：交叉步驟。對隨機選擇的每兩條父代，依據交叉概率值進行交叉。具體地，選擇一個時間點，將時間點之後任務的時間窗進行交叉，將交叉過程中產生衝突的觀測任務放入到虛擬衛星中，並將虛擬衛星中所有的任務嘗試重新插入到真實衛星上，如果插入失敗，則繼續留在虛擬衛星上。
step4：保留優勢解步驟。將隨機選擇的每兩條父代交叉之後得到的兩個子代染色體的適應度值與父代比較，若子代適應度值大於父代，則保留子代，反之，則保留父代。
step5：變異步驟。選擇某一個時間點，按變異概率值對時間點最近的下傳任務進行變異。具體地，將變異過程中產生衝突的觀測任務放入到虛擬衛星中，並將虛擬衛星中所有的任務嘗試重新插入到真實衛星上，如果插入失敗，則繼續留在虛擬衛星上。
step6：判斷是否滿足終止條件，若滿足則迭代結束，若不滿足則回到step2。
以上現有技術中基於遺傳算法求解成像衛星任務規劃的解算流程存下以下缺點：
(1)、在求解成像衛星任務規划過程,其交叉概率和變異概率一直是固定的，求解初期，交叉概率和變異概率較小，種群很難產生優秀的新個體。求解後期，模式向高適應度的個體集中，倘若仍然採用較大的交叉概率和變異概率，容易破壞優良的模式，使算法陷入局部收斂；
(2)、此遺傳算法不能根據種群的大小調整交叉概率和變異概率的大小，即在種群較大時，不能保證較大的交叉概率，使之儘快交叉基因組合成最優的染色體，並且不能保證較小的變異概率，儘量減少多次重複變異出現相同個體的無用功。
為此，一方面，如圖3所示，本發明一實施例提供一種成像衛星任務規劃方法，基於改進遺傳算法處理成像衛星任務規劃問題，包括下述步驟：
步驟s1、在初始化步驟中，獲取交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax；
步驟s2、在每輪迭代中執行交叉步驟時，根據交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算該輪迭代中每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，並根據所述組內交叉概率值pc對所述每一待交叉組進行交叉操作；
步驟s3、在迭代過程終止後，將最後一輪迭代中得到的種群中具有最大適應度值的個體作為成像衛星任務規劃的最優解。
需要說明的是，本發明實施例提供的成像衛星任務規劃方法中涉及的解算適應度值的適應度函數與現有技術中基於遺傳算法處理成像衛星任務規劃方法中的定義相同，請參考cn105955812a《一種地球觀測衛星任務調度的方法及系統》，這裡不再贅述。
舉例來說，根據交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算該輪迭代中每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，具體包括：
根據第一公式解算每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，所述第一公式為：
其中，np為遺傳算法的種群規模，fmax表示該輪迭代中種群的最大適應度值，favg表示該輪迭代中種群的平均適應度值，f＇表示每一待交叉組中的兩個個體對應的適應度值中的較大值，ac為交叉調整因子。
具體地，交叉調整因子ac≥10。
具體地，對於函數當a>＝10時，ψ(a)接近0；當a＝10時，ψ(a)接近0；當a<＝-10，ψ(a)接近於1。為保證具有最大適應度值的個體參與變異的概率比較低，設定變異調整因子ac≥10。
在一種優選的實現方式中，所述步驟s1還包括：在初始化步驟中，採用實數編碼方式對成像衛星任務規劃的初始方案進行編碼，得到遺傳算法的初始解；相應地，
所述步驟s3還包括：對成像衛星任務規劃的最優解進行解碼，得到成像衛星任務規劃的最優方案。
可以理解為，所述初始方案或最優方案中包括真實衛星的待執行任務序列和一顆虛擬衛星記錄的不可執行任務序列，所述待執行任務序列中包括按照時間先後順序排列的對地觀測任務時間窗和對地下傳任務時間窗，每個所述對地觀測任務時間窗與一對地觀測目標相對應，每個所述對地下傳任務時間窗與一地面站相對應。
需要說明的是，本申請處理成像衛星任務規劃時，所以得到的初始方案或最優方案中會包括至少一顆真實衛星的待執行任務序列。
在實際應用中，上述方法還可以包括：
將所述最優方案中與每一顆衛星對應的待執行任務序列發送至該衛星中，使得該衛星執行所述待執行任務序列。
本發明實施例確定的基於改進遺傳算法的成像衛星任務規劃方法的解算流程示例如下：
st1：初始化步驟。
(1)、設置以下參數的值：種群規模np，交叉概率下限值pcmin，交叉概率上限值pcmax，變異概率下限值pmmin，變異概率上限值pmmax，終止代數t。
(2)、生成初始種群，即確定初始的np個可行解。具體地，在每一顆衛星上隨機地插入觀測任務或下傳任務，插入的觀測任務或下傳任務均滿足前述約束條件。
st2：選擇步驟。根據輪盤賭方法，選擇遺傳到下一代的個體。
st3：交叉步驟：首先計算出該輪迭代中種群的最大適應度、種群的平均適應度。隨機選擇的每兩條父代形成一個待交叉組。針對每一個待交叉組，計算每一個待交叉對象的適應度，並根據第一公式解算組內交叉概率值；隨後根據組內交叉概率值確定是否需要進行交叉操作。針對需要進行交叉操作的待交叉組，選擇一個時間點，將時間點之後任務的時間窗進行交叉，將交叉過程中產生衝突的觀測任務放入到虛擬衛星中，並將虛擬衛星中所有的任務嘗試重新插入到衛星上，如果插入失敗，則繼續留在虛擬衛星上。
st4：保留優勢解步驟。將隨機選擇的每兩條父代染色體交叉之後得到的兩個子代染色體的適應度值與父代比較，若子代適應度值大於父代，則保留子代，反之，則保留父代。
st5：變異步驟。首先根據第二公式解算每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值，選擇某一個時間點，按變異概率值對改時間點最近的下傳任務進行變異。具體地，將變異過程中產生衝突的觀測任務放入到虛擬衛星中，並將虛擬衛星中所有的任務嘗試重新插入真實衛星上，如果插入失敗，則繼續留在虛擬衛星上。
st6：判斷是否滿足終止條件，若滿足則迭代結束，若不滿足則回到st2。
本發明實施例通過改進現有的遺傳算法，在提高運算效率的同時可以獲得更好的近似最優解，從而得到當前規劃周期中的最優方案。
與現有技術相比，本發明實施例提供的基於改進遺傳算法的成像衛星任務規劃方法，具有全局搜索能力，提高了收斂速度，能夠保證求解的觀測任務規划具有較好的質量，且處理效率高。
具體地，針對現有技術中採用的固定交叉概率和變異概率問題，設計出了自適應的交叉概率和變異概率，使其能夠根據交叉和變異個體適應度在整體適應度中的情況而定，即適應度高的個體交叉概率和變異概率較低，以保證較優個體得到保存，適應度低的個體具有高的交叉概率，加快新個體產生的速度，此是跳出局部最優解的關鍵因素。
通過變異概率和交叉概率按照個體的適應度在平均適應度和最大適應度之間隨sigmoid曲線進行非線性調整，當種群中的大部分個體擁有相近的適應度且平均適應度與最大適應度接近時，從而提高大多數個體的交叉概率和變異概率。
針對在種群規模較大，即染色體類型(一般情況下，種群越大，不同的個體就會越多，則染色體類型就會越多)較多時不能保證較大交叉概率和較小的變異概率問題，本發明設計了基於種群自適應的交叉概率和變異概率，使之能夠在種群較大時，交叉概率較大，從而加快最優個體的產生速度；變異概率則較小，從而減少變異成種群中相同個體的概率，加快算法速度；同理，種群較小時，則可以保證較小的交叉概率和較大的變異概率。
遺傳算法解決成像衛星任務規劃問題，比較重要也很難的是染色體的編碼問題，常用的二進位編碼在成像衛星任務規劃中並不是很適用，無法直觀的表現出染色體所代表的解的意思，同時二進位編碼也會使編碼的結果過於繁瑣，特別是在任務的數量比較多的時候，解的長度將會很大。本發明實施例採用實數編碼，每一個基因位上的數字就代表任務的編號。這樣可以非常直觀的看到每個衛星上所觀測的任務及其觀測順序。
在成像衛星任務規劃中，染色體的編碼規則、解碼規則以及在迭代中針對染色體的運算規則、約束條件的校驗等操作請參考cn105955812a《一種地球觀測衛星任務調度的方法及系統》，這裡不再贅述。
另一方面，如圖4所示，本發明又一實施例提供一種成像衛星任務規劃裝置，基於改進遺傳算法處理成像衛星任務規劃問題，包括：
接收模塊10、與所述接收模塊10連接的處理模塊20；
所述接收模塊10用於接收待多個衛星執行的對地觀測任務；
所述處理模塊20用於採用改進遺傳算法處理成像衛星任務的規劃，具體包括：
在初始化步驟中，獲取交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax；
在每輪迭代中執行交叉步驟時，根據交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算該輪迭代中每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，並根據所述組內交叉概率值pc對所述每一待交叉組進行交叉操作；
在迭代過程終止後，將最後一輪迭代中得到的種群中具有最大適應度值的個體作為成像衛星任務規劃的最優解。
可選地，裝置中的所述處理模塊20用於採用改進遺傳算法處理成像衛星任務規劃問題，具體還可以包括：
在初始化步驟中，獲取變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax；相應地，
在每輪迭代中執行變異步驟時，根據變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax解算該輪迭代中每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，並根據所述個體變異概率值pm對所述每一待變異操作的個體進行變異操作；
和/或
在初始化步驟中，採用實數編碼方式對成像衛星任務規劃的初始方案進行編碼，得到遺傳算法的初始解；相應地，
對成像衛星任務規劃的最優解進行解碼，得到成像衛星任務規劃的最優方案。
可選地，裝置中的所述處理模塊20用於根據交叉概率下限值pcmin和交叉概率上限值pcmax解算該輪迭代中每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，具體包括：
根據第一公式解算每一待交叉組對應的組內交叉概率值pc，所述第一公式為：
其中，np為遺傳算法的種群規模，fmax表示該輪迭代中種群的最大適應度值，favg表示該輪迭代中種群的平均適應度值，f＇表示每一待交叉組中的兩個個體對應的適應度值中的較大值，ac為交叉調整因子。
可選地，裝置中的所述處理模塊20用於根據變異概率下限值pmmin和變異概率上限值pmmax解算該輪迭代中每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，具體包括：
根據第二公式解算每一待變異操作的個體對應的個體變異概率值pm，所述第二公式為：
其中，np為遺傳算法的種群規模，fmax表示該輪迭代中種群的最大適應度值，favg表示該輪迭代中種群的平均適應度值，f表示待變異操作的個體對應的適應度值，am為變異調整因子。
可選地，裝置中的所述處理模塊20獲得的所述初始方案或最優方案中包括真實衛星的待執行任務序列和一顆虛擬衛星記錄的不可執行任務序列，所述待執行任務序列中包括按照時間先後順序排列的對地觀測任務時間窗和對地下傳任務時間窗，每個所述對地觀測任務時間窗與一對地觀測目標相對應，每個所述對地下傳任務時間窗與一地面站相對應。
可選地，所述裝置還包括：與處理模塊20連接的發射模塊30；
所述發射模塊30用於將每一顆衛星的待執行任務序列發送至該衛星中，使得該衛星按照規劃的待執行任務序列執行觀測任務和/或下傳任務。
與現有技術相比，本發明實施例提供的成像衛星任務規化裝置，採用改進的遺傳算法可在提高運算效率的同時獲得更好的近似最優解，得到當前規劃周期中的最優方案，能夠保證求解的觀測任務規划具有較好的質量，且處理效率高。
最後應說明的是：以上所述的各實施例僅用於說明本發明的技術方案，而非對其限制；儘管參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分或全部技術特徵進行等同替換；而這些修改或替換，並不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的範圍。