申请/专利权人：武汉大学

申请日：2023-12-01

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117332624B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06N3/006;G06Q10/0631;G06F111/06;G06F111/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.08#授权;2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明公开了一种种顾及影像MTF退化的超敏捷卫星任务规划方法及系统，对待成像区域以条带长度总和最短为优化目标，进行条带分解生成成像条带集合；构建姿态机动角速度与影像MTF之间的映射关系；构建基于偏序的Pareto多目标成像任务规划模型；针对所构建基于偏序的Pareto多目标成像任务规划模型，利用基于偏序的NSGA‑II方法求解模型；获得顾及动中成像影像MTF退化的超敏捷卫星多星区域成像任务规划方案并输出。本发明针对所构建模型的特殊性，对NSGA‑II的非支配排序策略进行了重新设计，得到在优先确保最大化成像覆盖收益前提下，实现影像MTF和观测效率均衡优化的成像任务调度。本发明能够有效适用于顾及动中成像影像MTF退化的超敏捷卫星多星区域成像任务调度。

主权项：1.一种顾及影像MTF退化的超敏捷卫星任务规划方法，其特征在于，包括以下处理：对待成像区域以条带长度总和最短为优化目标，进行条带分解生成成像条带集合；构建姿态机动角速度与影像MTF之间的映射关系；构建以最大化成像覆盖收益、最大化影像MTF和最小化成像任务执行时间为目标函数，条带选星编号、条带成像动作序列编号、条带成像方向编号、条带端点成像时刻的归一化系数为决策变量的基于偏序的Pareto多目标成像任务规划模型；所构建的基于偏序的Pareto多目标成像任务规划模型中，最大化成像覆盖收益、最大化影像MTF和最小化成像任务执行时间这三个目标函数之间具备偏序关系，包括以最大化成像覆盖收益为首要优化目标，第二优化目标为最大化影像MTF和最小任务执行时间，其中，首要优化目标与第二优化目标构成优先级排序关系，优先确保首要优化目标基础上，再实现两个第二优化目标的均衡；针对所构建基于偏序的Pareto多目标成像任务规划模型，利用基于偏序的NSGA-II方法求解模型；所述利用基于偏序的NSGA-II方法求解模型，是在求解过程中优先比较种群中的两个个体之间的覆盖收益进行非支配排序，当且仅当两个个体之间的覆盖收益相等时，再对影像MTF和成像任务执行时间进行非支配排序；获得顾及动中成像影像MTF退化的超敏捷卫星多星区域成像任务规划方案并输出。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 武汉大学 顾及影像MTF退化的超敏捷卫星任务规划方法及系统

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