一种基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法

技术特征：
1.一种基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法，其特征在于，包括以下步骤：1)初始化空间信息网络的基本参数；2)建立空间信息网络的时间扩展图；3)各对地观测卫星系统建立待优化本地变量，将0-1变量松弛为连续变量，并以此建立任务规划问题优化模型p；4)各卫星系统初始化迭代参量，令迭代次数t＝0，对偶变量λ
t
＝0；5)各对地观测卫星系统求解所述任务规划问题优化模型p，得最优解并将协作松弛变量本地副本y
c
发送给中继卫星系统；6)中继卫星系统更新对偶变量λ
t 1
；7)令t 1作为新的迭代次数t；8)当||λ
t 1-λ
t
||2>ε，则跳转至步骤5)，否则，则转至步骤9)，其中，ε为正常数；9)中继卫星系统还原协作松弛变量y
c
，得到(y
c
)
*
，并向各对地观测卫星系统发送与(y
c
)
*
相关的数据；10)各对地观测卫星系统n还原本地松弛变量及(z
n
)
*
，得松弛变量的最优解；11)各对地观测卫星系统根据松弛变量的最优解完成最优任务规划与资源调度。2.根据权利要求1所述的基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法，其特征在于，步骤1)中的空间信息网络包括一个中继卫星系统及多个对地观测卫星系统，所述空间信息网络的基本参数包括空间信息网络中的中继卫星集合r、对地观测卫星系统集合对地观测卫星集合s＝u
1≤n≤n
s
n
、地面站集合g＝u
1≤n≤n
g
n
及任务集合om＝u
1≤n≤n
om
n
，其中，第n个对地观测卫星系统中对地观测卫星集合s
n
＝{s
n,1
,s
n,2
,
…
,s
n,i
,
…
}，第n个对地观测卫星系统中地面站集合g
n
＝{g
n,1
,g
n,2
,
…
,g
n,i
,
…
}，规划周期内第n个观测卫星系统任务需求集合om
n
＝{om
n,1
,om
n,2
,
…
,om
n,i
,
…
}。3.根据权利要求1所述的基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法，其特征在于，步骤2)中的空间信息网络的时间扩展图表示为g
k
(v,a)，其中，v＝v
o
∪vv为时间扩展图中顶点集合，v
o
及vv分别为普通顶点集合及虚拟顶点集合，普通顶点表示空间信息网络中观测卫星、地面站和中继卫星在各时隙的副本，虚拟顶点表示中继卫星、地面站接受任务的虚拟汇；普通顶点集合v
o
＝v
ob
∪v
s
∪v
r
∪v
g
，其中，v
ob
、v
s
、v
r
及v
g
分别代表所有观测目标、观测卫星、中继卫星及地面站在每个时间间隔中副本的顶点集合，时间扩展图中的弧集合a＝a
l
∪a
s
∪a
o
∪av，a
l
、a
s
、a
o
及av分别表示链路弧、存储弧、观测弧及虚拟弧集合，a
l
表示各个时隙存在的链路，a
l
＝a
rl
∪a
gl
，其中，a
rl
表示观测卫星与中继卫星之间的链路弧集合，a
gl
表示观测卫星与地面站之间的链路弧集合，a
s
表示顶点通过自身存储空间携带数据能力，a
o
表示待观测目标与观测卫星之间的观测机会，av表示中继卫星、地面站到虚拟顶点的虚拟链路。4.根据权利要求1所述的基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法，其特征在于，步骤3)的具体操作过程为：3a)各对地观测卫星系统建立待优化变量：
其中，z
n
为任务执行变量，0-1变量z
n,i
表示任务om
n,i
是否被成功执行，x
n
为流变量，f表示任务om
n,i
在时间扩展图上对应的流，x(f)表示时间扩展图上流f的流量，表示弧上流f的流量，表示弧流f的流量，表示弧上流f的流量，表示弧流f的流量，表示弧上流f的流量，为本地变量，变量表示第k个时隙内观测资源(ob
n,i
,s
n,j
)是否被调度，变量表示第k个时隙内通信资源(s
n,i
,g
n,j
)是否被调度，为协作变量，变量表示第k个时隙内通信资源(s
n,i
,r
j
)是否被调度；3b)各对地观测卫星系统将离散的0-1变量松弛为连续变量，即令1变量松弛为连续变量，即令1变量松弛为连续变量，即令1变量松弛为连续变量，即令3c)建立任务规划问题优化模型p，对于第n个对地观测卫星系统，建立的任务规划问题优化模型p为：p:s.ts.ts.t
其中，b
n,i
表示调度周期内观测卫星获取及传输的数据量，为对偶变量，sk(f)和dk(f)分别表示流f在时间扩展图中源顶点的时隙和目的顶点的时隙，n(f)表示流f在时间扩展图中所在的对地观测卫星系统，f
n
表示第n个系统在时间扩展图中所对应的流集合，表示观测卫星存储空间的大小，表示一个时隙内对地观测卫星中
成像仪能够从观测目标获得的最大数据量，及分别表示所对应链路在一个时隙内能传输数据的最大数据量。5.根据权利要求1所述的基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法，其特征在于，步骤6)中继卫星系统通过下式更新对偶变量λ
t 1
；其中，α
t
是第t次迭代时的步长，[ ]

表示在非负实数集上的投影。6.根据权利要求1所述的基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法，其特征在于，步骤9)的具体操作为：9a)初始化中继卫星系统未还原协作松弛变量所对应的链路弧集合a
x
＝a
rl
；9b)当则中继卫星系统输出还原后的协作变量，并向各对地观测卫星系统发送与其相关的部分(y
c
)
*
，否则执行9c)；9c)在集合a
x
中寻找链路弧使其满足9d)令9e)令9f)对于任一链路弧令令并转至步骤9b)，其中，表示与链路弧冲突的弧集合。7.根据权利要求1所述的基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法，其特征在于，步骤10)的具体操作为：10a)初始化对地观测卫星系统待还原本地松弛变量对应的弧集合及任务需求集合，令om
r
＝{om
n,i
|om
n,i
∈om
n
}，10b)当则转至步骤10g)，否则，则转至步骤10c)；10c)寻找链路弧使其满足10d)令10e)令10f)对任一链路弧令令然后转至步骤10b)；10g)固定本地任务规划问题优化模型p中的变量重新求解
本地任务规划问题优化模型p；10h)当存在任务使得z
n,i
<1，则转至步骤10i)，否则，则输出对地观测系统还原后的本地松弛变量10i)寻找任务需求om
n,i
，使其满足10j)寻找观测弧使其满足10k)令10l)令10m)对任一观测弧令令10n)将已经固定的变量代入本地任务规划问题优化模型p中，再求解本地任务规划问题优化模型，然后转至步骤10h)。

技术总结
本发明公开了一种基于对偶分解的空间网络观测任务分布式规划方法，包括：1)初始化空间信息网络的基本参数；2)建立空间信息网络的时间扩展图；3)各卫星系统将0-1变量松弛为连续变量，并建立任务规划问题优化模型；4)各卫星系统初始化迭代参量；5)各对地观测卫星系统求解任务规划问题优化模型，并根据求解结果更新变量；6)各卫星系统更新对偶变量；7)更新迭代次数；8)若满足收敛条件，则跳转至步骤9)，否则转至步骤5)；9)中继卫星系统还原松弛变量；10)各对地观测卫星系统还原松弛变量，获得最优解；11)各对地观测卫星系统根据最优解获取最优任务规划与资源调度方案，该方法的收敛速度快。度快。度快。


技术研发人员：刘润滋 丁旭 张文柱 吴伟华
受保护的技术使用者：西安建筑科技大学
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2022/4/8