星地系统中的站网资源优化调度综述与展望.pdf
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1、2023 年 8 月第 19 卷 第 3 期系统仿真技术System Simulation TechnologyAug.,2023Vol.19,No.3星地系统中的站网资源优化调度综述与展望张逢贵1,李舒薇2*,杨学海1,贾鹏德1,于青云2,李莉2(1.中国电子科技集团公司第十研究所,四川 成都 610036;2.同济大学 电子与信息工程学院,上海 201804)摘要:随着航天科技的发展,太空中的卫星数量大幅上升,与此同时星地系统中的卫星任务调度需求也显著增加。因此,这不但增加了利用有限地面站网资源完成卫星任务的难度,也对星地系统站网资源优化提出了更高的要求。本研究关注星地系统中的站网资源优化
2、调度问题。首先,梳理了地面站网资源调度的发展历程及其研究现状;接着,分析了地面站网资源调度常见的优化目标与约束条件;随后,整理了地面站网资源优化调度的求解算法并总结算法的特点及适用场景,最后对地面站网资源调度的未来研究方向进行了展望。关键词:星地系统;地面站网资源;优化调度Optimal Scheduling of Ground Station Network Resources in Satellite-Ground Systems:Overview and ProspectsZHANG Fenggui1,LI Shuwei2*,YANG Xuehai1,JIA Pengde1,YU Qin
3、gyun2,LI Li2(1.10th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation,Chengdu 610036,China;2.College of Electronics and Information Engineering,Tongji University,Shanghai 201804,China)Abstract:With the development of space technology,the number of satellites in space has risen dra
4、matically,and the satellite mission scheduling demand in the satellite-ground system has also increased significantly,which increases the difficulty of completing the satellite mission with the limited ground station network resources,and also puts forward higher requirements for resource optimizati
5、on.This paper focuses on the research of optimized scheduling of ground station network resources in the satellite-ground system.Firstly,this paper sorting out the development history of the ground station resource scheduling problem and its current research status;then,it analyzes the common optimi
6、zation objectivesand constraints of this problem;then,it introduces the algorithms for solving this problem and sums up the characteristics of the algorithms and the applicable scenarios,and finally,it looks forward to the future research direction of the ground station network resource scheduling p
7、roblem.Key words:satellite-ground system;ground station network resources;optimal scheduling1 星地系统资源调度发展历程 随着空间技术的迅速发展,越来越多的卫星被发射进入太空。目前,我国在轨工作的卫星数量超过600颗,这些卫星在无线通信、导航定位、气象预测、地球观测等多个领域发挥着重要作用。良好的地面站网资源调度可以更好地发挥卫星功能并减少相关资源的基金项目:国家自然科学基金项目(72171172,62088101)通信作者:李舒薇,E-mail:中图分类号:TJ301 文献标志码:A DOI:10.1
8、6812/31-1945.2023.03.005系统仿真技术第 19 卷 第 3 期浪费。卫星与地面站的交互主要包括卫星日常运行管理和卫星数据传输(如通信导航遥感等)两类:卫星日常运行管理主要保障在轨卫星能够安全稳定运行,日常对卫星进行测定轨性能分析、遥测处理和卫星轨道维护等;卫星数据传输主要满足军民商等不同的行业应用需求,对在轨卫星进行任务规划,进而开展指令上注、数传下行等工作1。卫星日常运行管理和卫星数据传输都需要统筹调度地面站网资源,与在轨卫星建立天地链路实现通信目的,星地对接示意图如图 1所示。随着卫星应用的发展及地面站网资源调度研究的逐步深入,不同星地交互场景衍生了多种地面站网资源调
9、度及其变体,如卫星下行调度、卫星广播调度、多星测控调度等2。卫星下行调度研究是优化从卫星到地面站的通信链路以获取高质量的观测数据,多约束特点突出,其主要围绕数据下行或图像下行调度展开研究。例如,Xiao等3将卫星观测与数据下行调度共同建模为带有3个目标函数的混合整数线性规划模型;Hao等4针对多星数据观测任务的增量数据下行资源调度问题,提出了考虑场景维护和迭代启动机制的遗传算法求解方法;Karapetyan等5为卫星图像下行调度建立了一个鲁棒数学模型并提出了几种启发式解决方法。卫星广播调度是指在卫星通信系统中从一组卫星到一组地面终端的广播时间优化,其优化目标是在满足约束条件下最大化广播通信时长
10、。20世纪80年代末,Bourret等6最早使用三层连接的神经网络来求解卫星广播调度问题,并使用由竞争激活机制控制的顺序搜索排序卫星优先级。当前常用于求解卫星广播调度问题的算法包括退火、遗传算法与人工神经网络等,其中人工神经网络最为广泛。例如,Ansari等7对3个卫星广播调度基准问题进行建模并提出基于Hopfield神经网络平均场退火技术的求解方案;Funabiki等8提出了二进制神经网络求解方案;Shen等9在 Hopfield神经网络基础上增加了竞争性赢家通吃机制,简化网络复杂性并提高问题求解效率。除此之外,Chen等10还提出了一种基于因子图与和积算法的低复杂度算法框架来求解卫星广播调
11、度问题,并在2个小规模问题中进行了测试。多星测控调度问题是指在一定的地面站网资源下通过对卫星的跟踪、遥测、数传进行管理和调度实现资源的合理利用,是一种在理论研究与实际应用中都很常见的调度场景。多星测控调度也是一个多约束、高冲突的复杂组合优化问题,往往需要考虑升降轨、任务优先级、时间及圈次间隔等多种约束。1985年,Arbabi等11应用混合整数规划模型来求解多星测控调度问题,随后越来越多的方法被应用于多星测控调度。例如,凌晓冬团队针对多星测控调度,开展任务优先级、需求分析及任务描述、效能评价指标体系等研究工作,提出了禁忌遗传算法求解方案12-15;Chen 等16设计一种基于种群扰动和消除策略
12、的遗传算法来求解多星测控调度问题,并通过与3种经典算法的对比验证了算法的有效性。整体而言,现有站网资源管理模式难以适应用户(卫星)的数量激增、高效管控和站网资源灵活调配的需求。本研究将从站网资源调度问题描述和求解方面进行综述与分析,并对相应的发展趋势进行展望。2 地面站网资源调度问题描述及求解 地面站网资源调度的优化目标根据不同的研究场景有不同的侧重点,其中常见的优化目标包括最大化任务加权收益、最大化任务有效时长、最大化任务完成率、最大化站网资源利用率、最大化站网资源使用均衡度等。在实际应用场景中,同一个研究场景往往会关注多个优化目标,并将其进行加权组合考虑。地面站网资源调度问题的约束主要来自
13、卫星任务需求约束与星地资源限制约束。卫星任务需求约束指卫星任务自带的基本约束,常见约束包括卫星任务的弧段时长约束、时段约束、拆分次数约束、周期任务约束、升降轨约束、时间间隔约束、圈次间隔约束、任务优先级约束等。星地资源限制约束主要与卫星、地面站的资源硬件限制和对应任务执行限制有关,包括可见图1星地对接示意图Fig.1Schematic diagram of satellite ground station docking284张逢贵,等:星地系统中的站网资源优化调度-综述与展望性约束、过顶仰角约束、资源匹配约束、连接唯一性约束、过渡约束、卫星能量约束等。表1梳理了地面站网资源调度问题中常见的约
14、束条件。在实际应用场景中,调度约束是多样的,有的甚至是一些约束的叠加(如升降轨间隔圈次约束表示2次升/降轨之间的圈次间隔必须满足对应约束)。地面站网资源调度问题求解算法按照搜索的精确性可以分为确定性算法与随机搜索算法。随机搜索算法可以进一步划分为启发式算法、元启发式算法、人工智能算法等。地面站网资源调度问题常用的求解算法及其特点如表2所示。2.1确定性算法确定性算法(deterministic algorithm)是指在算法求解过程中对解空间进行全局搜索,如分支定界算法、动态规划算法等。分支定界算法最早是Land为求解线性规划问题而提出的,其通过分支、剪枝、定界的方式来缩小解空间获得最优解17
15、,因此可用于解决规模较小的调度问题。Gooley等18将任务请求进行分组来求解空军控制网络中卫星任务调度的混合整数规划模型。在敏捷观测卫星调度问题中,Chu等19提出了一种随时分支定界算法用于高分辨率卫星的自主决策系统。动态规划算法是 Bellman于 20世纪 50年代提出的,其核心思想是将大问题划分为多个有关联的小问题并逐步获取最优解20。针对单个地面站卫星数传任务调度问题,刘洋等21依据可见时间窗口内的数传任务最优组合确定调度方案。Liu等22通过识别关键资源将调度问题分解成多阶段决策过程,并设计了一种基于路线缩减的动态规划方法来缓解维数灾难。张利宁等23在建立任务关系图的基础上依照任务
16、优先权分步进行多维动态规划求解。确定性算法在数理基础上对问题解空间进行完全搜索,保证获得最优解,对相同的输入实例产生相同的输出结果,具有稳定、精度高的优势。但该算法本身对问题形式的要求比较严格,处理复杂约束的能力有限,且随着问题规模增大,求解空间与时间将呈指数级增长,因此该算法更加适用于较为简单的小规模问题求解。2.2启发式算法启发式算法是指基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费(指计算时间和空间)内给出一个待求解问题的近似最优解,该近似最优解与真实最优解的偏移程度不一定可以事先预计。站网资源优化调度具有高约束与大规模的特征,因此可用启发式算法进行求解,常见启发式算法有贪婪搜索算法、爬山算法
17、等。贪婪搜索算法根据逐步构造最优解的思路在每一次探索中都选择一个最优策略,能够实现局部优化且具有较高的算法执行效率,可以用于优先考虑某些特定的优化目标。卢盼等24采用贪婪搜索算法确保优先级高的调度任务被优先处理并快速生成调度方案。张红旗25使用贪婪算法依次为优先级从高到低的卫星任务分配对应的可以最大化目标函数增量的地面站资源组合。而单国厚等26在考虑云层遮挡、资源约束、观测收益等因素的基础上设计贪婪搜索算法来提高卫星的观测收益。Liang等27在卫星数据下载调度中结合贪婪搜索算法思想设计了地球同步数据中继系统,并权衡了吞吐量、公平性和服务质量。贪婪搜索算法求解简单快速,相比确定性算法省去了很多
18、穷举操作,但容易陷入局部最优,很难获得高质量的最优解,因此常用于辅助提高其他算法的求解效果。爬山算法本质上是一种贪婪搜索算法,它的算法原理是从当前位置的邻近解空间中选择一个最优解作为当前解直到达到局部最优。爬山算法简单灵活易于实现,能够在较短的时间内完成求解,但是其最优解的质量与初始解和邻域结构关系密切,容易陷入局部最优。因此,在卫星调度问题中,爬山算法常常作为其他算法进行对比实验的基准算法28-29。为了避免算法陷入局部“陷阱”,人们在爬山算法的基础上加入随机因素或扰动因素等跳出局部最优。启发式算法简单直观,能够在可接受的时间内找到一个较优解,但是算法不够稳定,容易陷入局部最优。启发式算法的
19、改进大多集中在针对特定场景加入一些随机因素或是与其他算法的结合,以降低算法陷入局部“陷阱”的概率,提升算法的整体求解效率。2.3元启发式算法元启发式算法是启发式算法的改进,是随机算法与局部搜索算法相结合的产物,通常包括随机策略。元启发式算法包括局部搜索算法与进化算法。其中,局部搜索算法包括模拟退火算法、禁忌搜索算法等;进化算法包括遗传算法、蚁群优化算法、粒子群优化算法等。在地面站网资源调度问题的求解中,元启发式算法是目前运用最为广泛的一类算法。2.3.1局部搜索算法局部搜索算法的基本原理是在邻近解中迭代至不能优化为止,常见的局部搜索算法包括模拟退火算法、禁忌搜索算法等。285系统仿真技术第 1
20、9 卷 第 3 期表1地面站网资源调度问题中常见的约束条件Tab.1Constraints in ground station network resource scheduling problem约束类型卫星任务需求约束星地资源限制约束约束条件弧段时长约束时段约束拆分次数约束周期任务约束升降轨约束时间间隔约束圈次间隔约束任务优先级约束可见性约束过顶仰角约束资源匹配约束连接唯一性约束过渡约束卫星能量约束约束含义有效弧段约束,即单次任务弧段时长必须大于任务最小持续时长。卫星任务必须在指定时段内执行。卫星任务被拆解执行的次数不得大于执行次数上限,单个卫星任务的执行次数设定为1则表示卫星任务必须一次
21、全部完成。卫星必须在固定周期内完成规定次数(或类型)的卫星任务。必须完成满足规定次数(时间间隔、圈次间隔)的升/降轨任务。包括最小时间间隔约束与最大时间间隔约束,一般指同一卫星前后2次任务的时间间隔必须大于最小时间间隔且小于最大时间间隔。包括最小圈次间隔约束与最大圈次间隔约束,指同一卫星完成前后2次任务的圈次差必须大于最小圈次间隔且小于最大圈次间隔。任务调度中保证优先级高的任务先完成。卫星任务执行必须在卫星与地面站可见的时间范围内。卫星任务执行弧段必须满足过顶仰角大于最小过顶仰角。卫星任务只能由对应卫星的可匹配地面站网资源执行。包括卫星连接唯一性与地面站连接唯一性,分别表示任意时刻同一卫星只能
22、与一个地面站进行交互任务、任意时刻同一地面站只能与一个卫星进行交互任务。同一地面站执行前后2次任务之间必须预留任务切换操作(包含任务捕获、任务释放等)的过渡时间。卫星单轨道所有执行任务的能量消耗不得大于该轨道能量负载上限。表2地面站网资源调度问题求解算法Tab.2Algorithm for solving ground station network resources scheduling problem算法分类确定性算法启发式算法元启发式算法人工智能算法局部搜索算法进化算法常见算法分支定界算法动态规划算法贪婪搜索算法爬山算法模拟退火算法禁忌搜索算法遗传算法蚁群算法粒子群算法神经网络强化学习
23、适用场景小规模整数规划的地面站网资源调度小规模分阶段决策或时序分配等场景含任务优先级的调度场景较为简单的调度场景多星测控调度、卫星下行调度等多数调度场景多星测控调度、卫星下行调度等多数调度场景卫星广播调度、多星测控调度等多数调度场景卫星广播调度、多星测控调度等,可用于任务排序场景卫星广播调度、多星测控调度等,可用于长弧段分配卫星广播调度、多星测控调度、卫星任务紧急调度等卫星协同调度、卫星在线实时调度等优点简单,基本适用整数规划问题简化求解过程,计算较快方法简单,计算快速,能够优先考虑某些特定优化简单灵活、计算快速简单灵活,有一定概率跳出局部最优,适用范围广具有全局寻优能力,适用范围较广种群具有
24、随机性,可以全局寻优,适用范围广,具有可拓展性具有随机性,具有较强的鲁棒性算法简单,收敛快,鲁棒性好,适用于连续优化具有自主学习能力,可用于离线场景及预测场景具有自主探索能力,考虑长期回报缺点求解问题类型局限且适用小规模适用于求解小规模问题稳定性不强,容易陷入局部最优参数设置敏感,仍可能陷入局部最优初始解敏感,仍可能陷入局部最优收敛速度慢,编码较为复杂,局部寻优较弱收敛速度慢,计算开销大,可能陷入局部最优应用于星地资源优化往往需要离散化处理,容易陷入局部最优。参数敏感,计算复杂度高,计算开销大收敛速度慢,计算开销大286张逢贵,等:星地系统中的站网资源优化调度-综述与展望模拟退火算法是Metr
25、opolis等30在1953年提出的局部搜索算法。模拟退火算法基于固体退火原理,在搜索中加入随机因素,即根据温度变化概率性接受较差解,来实现跳出局部最优的效果。模拟退火算法保持了局部搜索算法简单灵活的特点,同时由于加入了冷却机制使其能够较少受到初始条件约束,具有良好的渐进收敛性,是求解卫星任务调度问题常用的算法。在站网资源调度中,Xhafa等31就采用了模拟退火算法完成了方案求解,并在3种不同规模的算例中证明了算法的有效性。在卫星下行调度问题中,Liu等32提出的带有禁忌列表和开始时间决策表的模拟退火算法,很好地解决了下行调度问题。模拟退火算法在站网资源优化调度中应用较多,并且经常与其他算法相
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- 系统 中的 资源 优化 调度 综述 展望
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