基于任务合成的成像卫星密集任务调度方法

1.一种基于任务合成的成像卫星密集任务调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：提取卫星任务集；步骤2：对卫星任务集中的任务进行合成处理，得到合成任务观测集合；步骤3：建立合成观测任务的多星任务调度模型；步骤4：对所述多星任务调度模型进行求解，得到合成任务的观测方案；步骤2中进行合成处理的方法是基于MeanShift任务合成方法；所述基于MeanShift任务合成方法是指：步骤2.1：从任务集中筛选出每颗卫星每轨上的任务信息；步骤2.2：随机选取一可行轨道，并在属于该轨道的任务中随机选取一个任务作为合成任务的中心点Center；步骤2.3：根据中心点Center与同轨道上的任务信息计算漂移向量M ab ，得到新的中心点Center New ＝Center+M ab ，随着中心点位置(x * ,y * )、权重因子 的不断更新，权重因子w i 表示任务T i 对中心点Center的位置(x * ,y * )的重要程度，漂移向量M ab 不断地更新，使得椭圆区域所覆盖的任务集合不断更新，最终得到椭圆区域内的覆盖点任务集合S ab ：Time(T i )与Angle(T i )分别为元任务T i 在当前时间窗下的观测时间与观测角度；a为合成任务的观测时长限制参数，b为合成任务的观测角度限制参数，所述椭圆区域内覆盖的点集合S ab 是一组同时满足某一合成约束条件的元任务集合；步骤2.4：如果||Center-Center New ||≤Stopthresh，则判断S ab 中覆盖的任务数量是否大于1，若大于1，则表示合成成功，标记S ab 中覆盖的任务已访问，其所覆盖的任务为一个合成任务；若覆盖的任务数量为1，则将S ab 中覆盖的任务继续尝试在其他的轨道中能否进行任务合成，如果在其他轨道中没有后续观测机会就标记已访问，S ab 中覆盖的元任务为一个合成任务；否则将Center New 赋值给Center，返回步骤2.2；步骤2.5：依次遍历其他轨道信息，直至所有任务都被访问，输出合成任务集合。 2.根据权利要求1所述的调度方法，其特征在于，步骤3中所述多星任务调度模型为：目标函数为：表示目标函数为对被观测的元任务收益进行求和，使卫星的总收益最大，p i 为T i 的优先级，T i 为任务集合T中的第i个元任务；N S 表示参与调度的卫星数量，N T 表示任务集合T中的任务数量，x ij 表示决策变量，指第i个任务T i 是否被第j个卫星所观测，约束条件为：cws ci,j ≤cwe ci,j (3)cwe ci,j -cws ci,j ≤Δt j (4)cwe ci,j +trans(ci,ci+1)≤cws ci+1,j (5)决策变量：公式(2)表示任务的唯一性约束，每个T i 任务至多被观测一次；公式(3)与(4)代表合成任务的观测时间约束，每个合成任务时间窗口的起始时间不能大于其终止时间，且每个合成任务的观测时段不能超过卫星的最大开机时间，cws ci,j ,cwe ci,j 为第ci个合成任务CT ci 在第j个卫星的观测时间窗口的起止时间，αt j 表示第j个卫星的最大开机时间， 表示合成任务的集合，NC表示合成任务的总个数；公式(5)表示被观测的两个观测活动之间的卫星转换时间的约束，前一观测任务的终止时间加上转换时间trans(ci,ci+1)不能超过下一个被观测任务的开始时间，trans(ci,ci+1)表示第ci个观测任务向第ci+1个观测任务的卫星转换时间；公式(6)为卫星的能量约束，β j 为第j颗卫星单位时间内拍摄所消耗的能量，ρ j 为第j颗卫星单位时间内遥感器角度转换所消耗的能量单位能量的消耗，P j 表示第j个卫星单个轨道上的能量存储量；cg ci,j 为CT ci 时间窗口在第j个卫星上的观测角度；公式(7)为卫星的固存约束；α表示单位时间内的固存消耗量，M j 表示第j个卫星的内存， 为决策变量，表示合成任务CT ci 是否被观测；公式(8)表示任务的不可间断性约束，d ci,j 为CT ci 由第j个卫星S j 观测的持续观测时间；公式(9)表示卫星S j 从第ci合成任务到第ci+1合成任务之间的转换时间，Span j 为第j个卫星S j 开机稳定时间，λ j 表示卫星遥感器的角速率。 3.根据权利要求2所述的调度方法，其特征在于，步骤4中对所述多星任务调度模型进行求解的方法是改进蚁群算法。 4.根据权利要求3所述的调度方法，其特征在于，所述改进的蚁群算法具体为：步骤4.1：根据每个合成任务的任务需求度来构造信息素矩阵，初始时刻信息素矩阵中的元素为：其中，CNeed ci 、CNeed cj 为第ci个合成任务CT ci 和第cj个合成任务CT cj 的任务需求度，ci、cj＝1,...,NC，CNeed为合成任务的需求度向量；p i 为元任务T i 的优先级，|O i |为元任务T i 的可见窗口数量，max(CNeed)为合成任务中的最大需求度；步骤4.2：多只蚂蚁随机选择一个合成任务作为初始点；步骤4.3：每只蚂蚁根据约束条件及状态转移规则选择下一个可观测的合成任务，直至没有满足约束条件的合成任务可以选择，得到一条可行解，蚂蚁在选择完一个节点后，执行局部信息素更新；步骤4.4：当所有蚂蚁都完成一条可行解的搜索后，挑选M个精英解执行Insert搜索并得到最优解，然后进行全局信息素更新。 5.根据权利要求4所述的调度方法，其特征在于，步骤4.3中的状态转移规则是，其中τ ci,cl 表示边(ci,cl)上的信息素浓度；η ci,cl 为启发式因子，代表蚂蚁从ci转移cl到的期望程度；α是信息素在概率选择公式中的权重；β是启发因子在概率选择公式中所占的权重；J k (ci)为第k只蚂蚁访问完第ci个合成任务后的后续可访问集合，q为系统随机产生的0-1之间的随机数，q 0 为预先设定的阈值， 表示根据下面的概率选择公式选择的合成任务： 6.根据权利要求5所述的调度方法，其特征在于，步骤4.3中局部信息素更新的方法是指蚂蚁在选择完下一个可观测任务CT cl 后，执行边(ci,cl)上的信息素更新：τ ci,cl ←(1-ρ local )τ ci,cl +ρ local τ 0 (14)ρ local 是局部信息素挥发因子；τ 0 为初始信息素浓度。 7.根据权利要求4所述的调度方法，其特征在于，步骤4.4中Insert搜索方法具体为：步骤4.4.1：选择当前迭代M只精英蚂蚁解，依次遍历寻优；步骤4.4.2：随机选择一个精英解中的第P个合成任务，并计算与第P个合成任务同轨道的后续可访问集合J(P)，若J(P)非空，转步骤4.4.3；若J(P)空，转步骤4.4.4；步骤4.4.3：在J(P)中随机选择一个合成任务作为该解中的第P+1个位置处的合成任务，并判断原解P位置后的合成任务与新加入的合成任务与之间是否有冲突，如果没有冲突，后续任务依次顺延，得到新解；如果有冲突，则删除原解中冲突的合成任务，补全解序列直至没有可插入合成任务，所述冲突指的是不满足任务合成的约束条件；步骤4.3.4：选择不同轨道的可行合成任务安插在P+1位置，补全解序列直至没有可以插入的合成任务输出新解。 8.根据权利要求5所述的调度方法，其特征在于，步骤4.4中全局信息素更新的方法是：τ u,v ←(1-ρ global )τ u,v +ρ global Δτ u,v (15)其中信息素增量为：S best 为当前最优路径；Q为全局信息素增量因子；ρ global 为全局信息素挥发系数，u,v表示最优路径S best 中的各节点，CNeed v 表示第v个合成任务。