基于遗传算法的掩星数传任务智能规划辅助决策方法

1.基于遗传算法的掩星数传任务智能规划辅助决策方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、构建掩星系统的卫星-圈次-地面站模型；S2、以整体掩星系统的时效性作为适应度函数；S3、以卫星对地面站可见性、地面站传输时间、卫星单圈次执行任务次数、数据传输量及圈次限制为约束条件利用遗传算法对掩星数传任务进行迭代计算；S4、最后通过历史数传规划圈次数据对遗传算法参数调优，得到整体时效性最高的数传规划策略；在步骤S1中，构建的掩星系统的卫星-圈次-地面站模型为一个三维二进制矩阵x ijk ，表示卫星i在第k圈次是否使用地面站j来进行传输；在步骤S3中，遗传算法包括以下步骤：S31、分析掩星星座数传规划时效性问题，建立地面站集合、卫星集合及卫星圈次集合；S32、以每个任务的最小完成时间为目标函数，确保历史圈次数据传输；S33、以卫星对地面站可见性、地面站传输时间、卫星单圈次执行任务次数、数据传输量及圈次限制为约束条件；S34、初始化种群，生成一组初始解，每个解表示卫星和地面站调度方案，引入贪婪算法初始化种群；S35、根据时效性适应度函数，进行选择、交叉、变异操作，对掩星数传规划任务进行迭代求解；在步骤S31中，分析掩星星座数传规划时效性问题，建立地面站集合、卫星集合及卫星圈次集合，包括：S311、地面站集合GS如公式(1)所示，其中，Code表示地面站编号，Time buffer 表示该地面站两次数传之间的最小调整时间间隔；GS＝{Code，Time buffer }   (1)；S312、通过公式(2)和公式(3)得到卫星集合；SAT element ＝{D,N,Src,cT}(2)；其中，SAT element 表示卫星属性集合，D表示需要任务规划的日期；N表示卫星固定编号，便于用户查询和任务结果确认；cT是时效性计算基准时间，也即前一天最后一圈数传结束时间；Src表示可见地面站集合； 表示卫星N在第I圈的可见地面站集合，F是地面站固定编号； 和 表示可见时间窗口开始时间和结束时间，ME表示地面站F对卫星N的最大仰角；在步骤S32中，以每个任务的最小完成时间为目标函数，确保历史圈次数据传输，并引入权重来权衡任务的完成时间和开始时间，选择传输圈次，包括：设定目标函数如公式(4)所示：其中，x ijk 是一个三维二进制矩阵，表示卫星i在圈次k是否使用地面站j进行数据传输，x ijk ＝1表示使用，x ijk ＝0表示不使用；t ijk 表示传输时间：卫星i在第k圈次对地面站j传输数据的开始时间，T comp，i 表示卫星i的任务完成时间，如公式(5)所示；T comp,i ＝max j,k {t ijk ·x ijk }  (5)；在步骤S4中，通过历史数传规划圈次数据对遗传算法参数调优，得到整体时效性最高的数传规划策略，具体的：时效性分为单星单圈次时效性teffic 1 、单星时效性teffic sate 、多星整体时效性teffic all 。 2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的掩星数传任务智能规划辅助决策方法，其特征在于：在步骤S33中，以卫星对地面站可见性、地面站传输时间、卫星单圈次执行任务次数、数据传输量及圈次限制为约束条件，包括：S331、可见性约束，保证卫星i在第k圈次的数传任务执行时间在地面站j的开始时间和结束时间内，如公式(6)所示；其中， 表示卫星i， 表示地面站j， 表示圈次k，S表示卫星集合，G表示地面站集合，K表示圈次集合；S332、传输时间约束，地面站j连续两次任务的时间间隔大于等于最小时间间隔，如公式(7)所示；S333、任务执行约束，单颗卫星在每个圈次只能选择一个地面站进行传输，如公式(8)所示：S334、数据传输量约束，每颗卫星的历史圈次数据必须在可见圈次内传输完毕，如公式(9)所示：S335、数据传输条件约束，保证卫星i在第k圈次对地面站j传输数据的转存结束时间早于其开始时间，如公式(10)所示；S336、圈次时间约束，每次传输时间通常小于300s，但每天最后一次传输数据不能选择小于300s的圈；S337、最大仰角约束，卫星地面站的最大仰角大于最小值；其中，G j 表示地面站j的地理坐标；T min，j 表示地面站j连续两次任务的最小时间间隔；V ijk 为卫星对地面站可见性标识，如果卫星i在第k圈次对地面站j可见，则V ijk ＝1，否则V ijk ＝0；P i 表示卫星i的发射功率；Ri表示卫星i的码速率；T task，i ：每天卫星i的任务圈数；T min，i ：卫星i为保障数据传输所需的最小任务数量，以及两个任务的最小时间间隔；D i 表示任务数据量：卫星i每日需要传输的历史圈次数据量；t ijk s 是传输时间：卫星i在第k圈次对地面站j传输数据的开始时间；t ijk e 是转存结束时间：卫星i在第k圈次对地面站j传输数据的转存结束时间；t ij(k+1) 表示传输时间：卫星i在第(k+1)圈次对地面站j传输数据的开始时间；D ijk 表示卫星i在第k圈次对地面站j传输数据的任务数据量；x ijk 是一个三维二进制矩阵，表示卫星i在圈次k是否使用地面站j进行数据传输，x ijk ＝1表示使用，x ijk ＝0表示不使用。 3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的掩星数传任务智能规划辅助决策方法，其特征在于：在步骤S34中，初始化种群，生成一组初始解，每个解表示卫星和地面站调度方案，引入贪婪算法初始化种群，包括：S341、定义一个三维二进制矩阵x ijk ，表示卫星i在第k圈次是否使用地面站来进行传输；S342、随机生成约束满足的初始种群，在初始化种群时引入贪婪算法：对于每个卫星，按照其数据传输需求排序；对于每个地面站，按照其可接受的卫星传输功率和码速率进行排序；从数据需求最大的卫星开始，选择第一个满足约束条件的地面站。 4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的掩星数传任务智能规划辅助决策方法，其特征在于：在步骤S35中，根据时效性适应度函数，进行选择、交叉、变异操作，对掩星数传规划任务进行迭代求解，如公式(11)所示：其中，fitness(x ijk )表示卫星i在圈次k使用地面站j的适应度值，S表示卫星集合，G表示地面站集合，K表示圈次集合，T comp，i 表示卫星i的任务完成时间，x ijk 是一个三维二进制矩阵，表示卫星i在圈次k是否使用地面站j进行数据传输，x ijk ＝1表示使用，x ijk ＝0表示不使用；t ijk 表示传输时间：卫星i在第k圈次对地面站j传输数据的开始时间。 5.根据权利要求2-4任一所述的基于遗传算法的掩星数传任务智能规划辅助决策方法，其特征在于：在步骤S4中，单星单圈次时效性teffic 1 、单星时效性teffic sate 、多星整体时效性teffic all 的计算公式如公式(12)至公式(14)所示，根据时效性计算结果，通过历史数传规划圈次数据对遗传算法参数调优，得到整体时效性最高的数传规划策略；其中，T表示需要计算时效性的时长，t(t c )表示单星单圈次满足该时效性所占时间，t c 表示单星单圈次数传任务时间，t c e 表示单星单圈次数传任务结束时间，t c s 表示单星单圈次数传任务开始时间；其中，T表示需要计算时效性的时长，t k (t c )表示单星第k圈次满足该时效性所占时间，t c 表示单星单圈次数传任务时间，t sate e 表示单星数传任务结束时间，t sate s 表示单星擦除任务开始时间；其中，T表示需要计算时效性的时长，t ik (t c )表示卫星i第k圈次满足该时效性所占时间，t c 表示单星单圈次数传任务时间，t sate，i e 表示卫星i数传任务结束时间，t sate，i s 表示卫星i擦除任务开始时间。