智能算法在对地观测计划制定中的应用

论文摘要

卫星对地观测是通过星载遥感器从太空获取地面图像数据,从而迅速、准确、全面的提供有关地球资源,生态环境等方面的信息,对于资源开发和经济发展都具有重要作用。对地观测计划制定就是通过合理分配卫星系统的资源,充分发挥各分系统的能力,以满足用户日益增多的成像需求。本文从问题分析模型和优化求解算法两个角度对该问题进行了研究,并尝试将研究的结果应用到了参与研制的卫星计划管理原型系统中。为了建立计划制定问题模型,本文首先研究了对地观测卫星的相关特性,及其基本工作模式。通过了解用户的成像需求,分析计划制定中需要考虑的一般约束条件。在明确了对地观测计划制定是混合了复杂的资源和时间约束的规划问题后,本文对该问题作了适当程度的简化,分析其在实际应用中将考虑的主要约束。最后,参考约束满足问题,建立了计划制定问题分析模型,并给出了模型的形式化表示。算法的研究需要结合模型的设计,本文选择了三种算法进行应用分析:贪婪算法,模拟退火算法和遗传算法。针对建立的模型改进算法流程,设计了适当的关键操作,并通过简化的应用实例,比较了不同算法的求解效果。最后,本文论述了模型以及算法是如何应用到研制的卫星计划管理原型系统中,重点描述了该系统中计划制定模块的设计及实现方式。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 问题分析模型
• 1.2.2 优化求解算法
• 1.2.3 软件系统
• 1.3 文中部分术语说明
• 1.4 本章小结
• 1.5 论文的组织结构
• 第2章 对地观测卫星计划制定问题分析
• 2.1 对地观测卫星简介
• 2.1.1 对地观测卫星相关特性
• 2.1.2 “环境星”相关介绍
• 2.2 卫星计划制定问题概述
• 2.2.1 智能规划的基本理论
• 2.2.2 卫星计划制定问题的需求分析
• 2.2.3 计划制定的主要流程
• 2.3 本章小结
• 第3章 对地观测卫星计划制定模型
• 3.1 计划制定中的约束分析
• 3.1.1 单星计划制定约束分析
• 3.1.2 多星计划制定约束分析
• 3.2 约束满足问题概述
• 3.2.1 约束满足问题的概念及形式化表示
• 3.2.2 CSP 问题的延伸——约束满足优化问题
• 3.2.3 CSP 的典型求解算法
• 3.3 计划制定问题模型的建立
• 3.3.1 问题假设和简化条件
• 3.3.2 模型中的基本概念和基本元素
• 3.3.3 单星及多星计划制定时的约束表示
• 3.3.4 计划制定的优化目标
• 3.4 本章小结
• 第4章 计划制定算法设计与分析
• 4.1 基本算法简介
• 4.2 应用测试实例
• 4.3 卫星观测计划制定中应用分析
• 4.3.1 贪婪算法的应用
• 4.3.2 模拟退火算法的应用
• 4.3.3 遗传算法的应用
• 4.4 测试环境及算法比较分析
• 4.4.1 测试环境说明
• 4.4.2 算法比较分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 计划管理系统的设计与实现
• 5.1 系统的需求分析
• 5.2 系统的功能模块及工作流程
• 5.3 计划制定模块的设计与实现
• 5.3.1 功能单元组成
• 5.3.2 模块接口设计
• 5.3.3 数据元素分析
• 5.3.4 建立分析模型
• 5.3.5 计划制定流程
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结和展望
• 6.1 本文总结
• 6.2 阶段成果
• 6.3 工作展望
• 参考文献
• 发表论文
• 致谢