1.一种针对敏捷卫星的在线调度方法，其特征在于，包括：Step1，设置由一个低分辨率目标发现星和一个敏捷高分辨率目标识别星组成的星簇，目标发现星在目标识别星的前端飞行；Step2，目标发现星在飞行过程中利用其宽幅相机和星上图像处理软件发现目标，获取目标的低分辨率图像，并从低分辨率图像中提取目标坐标以及根据目标的形状、尺寸确定目标收益；Step3，目标发现星将目标坐标和目标收益传送给目标识别星；Step4，目标识别星接收目标坐标和目标收益，并观测目标，以获取目标的高分辨率图像，同时根据目标坐标和目标收益，以目标总收益最大化为优化目标，在线生成一个满足时序约束条件的观测调度方案，该观测调度方案具体生成步骤如下：Step41，针对敏捷卫星调度问题建立由可视时间窗和姿态机动时间约束组成的时序约束模型，通过将所有目标均处理成平行于星下线的条带目标，同时假设有侧摆角造成的分辨率降低不会影响目标的识别以及目标的发现顺序与目标的时间窗中点的顺序一致，每个目标只有一个可视时间窗；Step41中，时序约束模型为：目标函数：决策变量：约束条件：x 0 ＝1； (8)x NT+1 ＝1； (9)x i ∈{0,1},y ij ∈{0,1}，i,j＝1,…,NT； (14)式中，p i 为目标i的收益；ws i 为目标i的可视时间窗的开始时间；we i 为目标i的可视时间窗的结束时间；dur i 为目标i的成像时长需求；st i 为目标i的观测开始时间；et i 为目标i的观测结束时间；atis i 为卫星开始观测目标i时对应的观测姿态，包括俯仰角、侧摆角和偏航角；atie i 为卫星结束观测目标i时对应的观测姿态，包括俯仰角、侧摆角和偏航角；dmin(.,.)为两个姿态间的最小机动时间；NT为场景内的总目标数目；S为所有目标的所有可能子集；式(1)表示优化目标为最大化所有观测目标的收益总和；式(2)和式(3)表示模型的决策变量，其中，x i 表示目标i是否被观测，当目标i被观测时x i ＝1，否则x i ＝0；y ij 表示目标j是否在目标i后被观测，如果目标j在目标i后被观测则y ij ＝1，否则y ij ＝0；式(4)至式(11)表示敏捷卫星调度问题的约束条件；式(4)表示任一观测目标的开始观测时刻和观测结束时刻都应在对应的时间窗范围内；式(5)表示任一观测目标的观测结束时刻等于其观测开始时刻加上观测时长；式(6)表示后续目标的观测开始时刻应该大于前一观测目标的观测结束时刻加上两个观测姿态间的转换时间；式(7)表示对于任意目标y ii ＝0；式(8)和式(9)表示场景中有一个虚拟开始目标和虚拟结束目标，二者的观测开始时刻和观测时长都为0；式(10)和式子(11)表示任一观测目标有且只有一个前继目标和一个后续目标；式(12)是经典的DFJ子回路消除约束；式(13)表示如果目标i在目标j后被观测，则说明两个目标都被观测；式(14)表示变量的取值范围；和Step42，根据目标发现星提供的目标信息，利用分支定界算法在当前目标观测完毕前决策出下一个要观测的目标，分支定界算法的计算时间小于当前目标的观测时长，以在任意时刻返回一个有效的观测调度方案，并随着计算时间的延长不断优化该观测调度方案；“分支定界算法”具体包括：Step4231，采用先到先服务原则，初始化分支定界算法的全局下界；Step4232，从搜索树的根部开始搜索，对每个节点进行逐一排查，并利用深度优先的策略计算搜索树的每个节点对应的观测调度方案的收益，如果计算出来的观测调度方案的收益大于全局下界，则将计算出来的收益最大对应的观测调度方案更新为当前的最优观测调度方案，并将更新后的观测调度方案的收益更新为全局下界；其中的搜索树中的每个节点代表一个目标观测调度方案，搜索树根据目标的可视时间窗升序逐一展开；Step4233，根据以下三个条件判断当前节点是否需要进行剪枝操作，若该节点满足以下任何一个条件，则对该节点的后续搜索树进行剪枝操作，否则继续扩展该节点；扩展节点的方法是：对每个节点进行扩展时，最先扩展尚未被考虑安排的目标中时间窗开始时刻最小的目标；1)节点是否满足对称性消除剪枝条件；2)节点是否满足支配剪枝条件；3)节点的上界是否小于全局下界，“节点的上界”为已安排的观测目标收益和加上仍有观测机会的目标收益和；Step4234，判断分支定界算法的计算时间是否到达指定的时间上界，如果是，则进入Step4236；Step4235，判断是否搜索到了全局最优解，如果是，则进入Step4236，否则进入Step4232；Step4236，分支定界算法计算结束；Step5，当观测完当前目标，目标识别星根据Step4生成的观测调度方案，目标识别星姿态机动到下一个目标的开始观测姿态。
2.如权利要求1所述的针对敏捷卫星的在线调度方法，其特征在于，Step42具体包括：Step421，将已没有可视时间窗口的目标全部删除；Step422，添加由目标发现星新发现的目标；和Step423，判断是否有新发现的目标，如果有新发现的目标，则调用分支定界算法来决策后续观测调度方案，否则延用以前的观测调度方案。
3.如权利要求2所述的针对敏捷卫星的在线调度方法，其特征在于，Step423，“判断是否有新发现的目标”的方法具体包括：CR为上一前瞻时间窗内的目标集合；LAR为当前前瞻时间窗内的目标集合；NR为在LAR但是不在CR中的目标，即 若判定为 则表示目标发现星发现了新的目标，否则表示为目标发现星未发现新的目标。
4.如权利要求3所述的针对敏捷卫星的在线调度方法，其特征在于，Step4231采用先到先服务原则生成分支定界算法的初始下界，具体如下：将所有目标按照时间窗开始时间的升序排列，在试图将每个目标在满足时序约束的条件下将目标的可视时间安排在最早可视时间。
5.如权利要求3所述的针对敏捷卫星的在线调度方法，其特征在于，Step42采用序列解的方式来描述一个观测调度方案，并利用一个调度解生成器来将一个序列解翻译成一个可行的调度解，调度解生成器采用基于贪婪规则的构造方法的将序列解翻译成调度解，具体如下：用ps来表示一个由目标序列构成的序列解，该解中所包含的目标是目标全集中的一个子集；用D(ps)表示序列解的求解空间，D(ss)表示调度解的解空间，用SB表示基于贪婪规则的调度解生成器；对于D(ps)中的任一序列解，都用SB生成其在D(ss)中对应的调度解；调度解生成器按照目标在序列解中的顺序来安排目标，采用紧前安排的方法，在满足约束条件的情况下尽可能早地观测对应的目标，若其中的目标由于时间窗或姿态机动时间约束导致无法被观测，则直接舍弃该目标并安排观测下一个目标。
6.如权利要求5所述的针对敏捷卫星的在线调度方法，其特征在于，Step4233中判断节点是否满足对称剪枝条件具体包括：Step42331，用调度解生成器将当前节点的序列解ps转换为调度解ss；Step42332，判断序列解ps与调度解ss是否一致；如果序列解ps中的目标都可以被观测，则序列解ps与调度解ss一致，进而表明该序列解ps所对应的可行调度解ss中包含了ps中所有的目标；Step42333，若不一致剪枝，否则继续扩展。
7.如权利要求6所述的针对敏捷卫星的在线调度方法，其特征在于，Step4233中的支配剪枝条件具体包括如下步骤：Step42334，先生成对应节点的调度解ss；Step42335，找到当前最好解对应该调度解ss的关键节点j；Step42336，判断当前最好解的子序列cBPlan 1…j 是否支配ss，若支配则对该节点进行剪枝，否则继续扩展。
