航天测控网资源分配策略分析.docx

沈阳航空工业学院硕士学位论文摘要航天测控网资源分配问题是指在测控资源有限的情况下，如何为测控任务分配合理 的测控资源和执行时间，以解决日趋严重的“多星冲突”问题。本论文对测控网中资源 分配模型和算法进行了研究，主要研究内容如下首先，本文分析了测控资源分配问题中的约束条件。基于时间窗口，分析了利用率 等基本指标；然后分析了任务间的冲突，提出了冲突度的评价指标，该指标为降低调度 过程中任务间的相互依赖提供了依据；最后介绍了网络带宽和时间延迟两个因素，为任 务的可靠、安全传输提供了支持。其次，本文对测控资源分配问题中的约束条件进行了形式化描述，指出当前分配模 型和目标函数中存在的问题，建立了测控资源分配问题的新模型，为调度算法的设计提 供了基本框架。再次，在资源分配模型的基础上，本文设计了两种测控资源调度算法。在改进的遗 传算法中，首先对任务集进行划分，提出任务分配策略，然后设计了改进遗传算法；在 量子遗传算法中，采用了基于静态旋转策略和动态旋转策略的两种不同的调度算法，在 该算法中，利用概率划分策略对任务集进行初始化，利用量子灾变和量子交叉操作保证 算法跳出局部最优解。最后，本文设计了测控资源分配系统，通过STK软件计算卫星、测控站之间的时间 窗口；然后设定了调度场景和流程，通过调度场景对设计的算法进行了分析和验证。研 究表明，实验结果表明，量子遗传算法能够对测控资源进行有效分配，合理地解决测控 冲突问题。关键词资源分配；时间窗口；冲突；量子遗传算法；旋转策略；量子交叉沈阳航空工业学院硕士学位论文AbstractTelemetry,Track and CommandTTCnetwork resource allocation problem is to assign limited ground station resources and time windows reasonably according to satellites tasks for solving the serious problem about“multiple satellites conflict”In this thesis，themodel of resource distribution and scheduling algorithms ale studiedThe main achievementsare as followsFirstly,this thesis analyses the main constraint conditions in TTC networkBased on time window，some basic indicators such as utilization rate ale analyzedOn the basis of the conflicts among the tasks，the conflict degree is put forward as a uating index，which offer support for reducing co盯elative dependence among the tasksAt last，network bandwidth andtime delay are taken into consideration，the inds Can be needed to support reliable andsecure transmissionSecondly,the constraint conditions of resource distribution in TTC network ale alized，and then this thesis points out the main allocation problems about the currentmodel and objective functionBased on above，a new representation and schedulingmodel is designed，which provides a framework for designing the algorithms of resourcedistributionThirdly，based on the above model，this thesis designs two resource allocation algorithms For improving genetic algorithm，task set is divided into some subsets，task allocation strategy is proposed，and then the improved genetic algorithm is studiedIn quantum genetic algorithm，this thesis presents different scheduling algorithm based on static and dynamic rotationstrategyMeanwhile，the way of probability partition is utilized for initializing task set，and the quantum catastrophe and quantum crossover operator are used to escape the local optimumIn the end，the system of resource allocation is designedThe software of STK is utilized for calculating the usable time window between satellites and ground stationsAnd thenII沈阳航空工业学院硕士学位论文several scenarios and process are designed for analyzing and validating the efficiency of these two scheduling algorithmsThe experiment results indicate that，quantum genetic algorithm Can allocate TTC resource effectively，and solve the problem of conflicts reasonablyKeywordsResource allocation；time window；conflict；quantum genetic algorithm；rotation strategy；quantum crossoverIII沈阳航空工业学院硕士学位论文第1章绪论随着我国航天事业的发展，越来越多的中低轨道卫星进入太空。由于需要管理 控制的卫星数量的增加，使得测控资源越来越严重的面临着多星同时过站和多星 同时要求数据传输的形势【l】。因此，研究多星测控站资源分配策略，实现测控资源 的优化利用以及卫星的合理调度，能够有效的解决测控资源与卫星任务调度之间 的供需矛盾，具有重要的理论意义和工程应用价值。11研究背景及意义航天测控网是对运载火箭和航天器进行跟踪、测量和控制的专用网络系统。一 般由航天指挥控制中心和若干测控站含测量船、测量飞机、跟踪与数据中继卫 星及测控通信系统组成【2】。航天测控主要有三部分的任务轨道测量、遥测、遥 控，即Telemetry,Track and CommandTTC。测控站是航天测控网的重要组成部分， 它承担着对航天器进行跟踪测量、峪视控制和信息交换的任务。用户为了获取卫星的信息数据，需要根据测控资源及卫星与测控站之间的可见情况 为卫星任务分配测控资源和执行时剐31。当大量卫星任务之间存在冲突或者测控资源有 限导致无法满足卫星测控需求时，测控资源、可用时间窗口及执行时间的分配就成为非 常重要的问题，这就是卫星测控资源调度问题。当数传任务较少时，测控资源调度问题 比较容易解决，通过人工方式进行调度即可；当卫星数量较多，数传任务相对较大，测 控站面临越来越严重的“多星测控”问题时，必须采用自动化的调度。因此，在卫星数 量较多而测控网中测控资源相对不足的情况下，如何实现测控资源的优化、测控任务的 合理调度，是亟待解决的重要问题。目前各类应用越来越依赖于空间信息的支持，用户对卫星的需求也日益增多，需要 对“多星测控”情况下测控站系统的资源进行合理评估、有效规划，使得在有限的时间 内最大限度地满足不同用户、不同优先级的卫星数据的需求。因此，大力研究多星测 控站资源分配方法已经成为提高卫星应用能力和测控资源使用效率的重要手段。本论文 针对航天测控网的资源分配问题进行研究，为有效分配现有测控站资源以及合理规划各沈阳航空工业学院硕士学位论文类测控站设备数量和分布提供理论依据。 12国内外研究现状资源调度问题是国内外系统工程与管理科学研究中的热点难点问题。卫星测控资源 调度问题与卫星侦察调度、卫星数传调度等问题具有一定的相似性，可以借鉴上述问题 的研究成果对测控资源调度问题进行研究。下面对国内外研究现状进行综述。 121国内研究现状对于测控资源调度问题，国内学者主要从调度模型和调度算法两方面进行深入研究。 目前，主要研究成果有刘洋【4】等研究了一个单天线地面站任务调度问题，将地面站天线与卫星的通信视为 任务，在可视时间窗口的约束条件下，考虑任务权重和地面站天线转换时间，以最大化 完成任务权重之和为目标，建立了整数规划模型。同时，刘洋【5】等针对卫星地面站系统 任务规划问题，在可视时间和任务时间的约束条件下，为满足最大化资源利用的目标， 基于贪婪算法提出了一种解决该问题的有效方法，为进一步研究该类问题提供了一种新 的思路。陈英武、方炎申【6】等在研究卫星任务调度问题的约束规划模型时，在整数规划模型 的基础上，根据卫星任务调度问题的特点，添加了问题中特有的约束，建立了约束规划 模型。贺仁杰【7】等建立了该问题的CSP模型。与MP模型相比，该问题的CSP模型能够更 好的描述该问题。贺仁杰在建立卫星侦察调度问题的CSP模型时，主要考虑了两个方面 的约束路径约束和时间窗口约束。王远振8等研究了多卫星地面站系统中的地面资源优化配置问题及Petri网模型在 此类问题中的应用，建立了时间约束着色Petri网模型。在该模型中，建立了统一的地 面站设备库所和等候服务卫星的库所，对地面站设备按类型着色，对卫星按服务要求着 色，并增加了时间约束。金光【911】等在研究地面站资源优化配置问题时，详细考虑了地面站设备的“故障 修复”、卫星的“进站出站”以及地面站设备对卫星服务等动态过程。为了便于仿真， 采用了Petri网建模思想，建立了对象Petri网模型，该模型主要由上述三个过程构成。另 外，金光针对卫星测控站资源优化问题，建立了一种非线性泛函优化模型，并在适当假2沈阳航空工业学院硕士学位论文类测控站设备数量和分布提供理论依据。 12国内外研究现状资源调度问题是国内外系统工程与管理科学研究中的热点难点问题。卫星测控资源 调度问题与卫星侦察调度、卫星数传调度等问题具有一定的相似性，可以借鉴上述问题 的研究成果对测控资源调度问题进行研究。下面对国内外研究现状进行综述。 121国内研究现状对于测控资源调度问题，国内学者主要从调度模型和调度算法两方面进行深入研究。 目前，主要研究成果有刘洋【4】等研究了一个单天线地面站任务调度问题，将地面站天线与卫星的通信视为 任务，在可视时间窗口的约束条件下，考虑任务权重和地面站天线转换时间，以最大化 完成任务权重之和为目标，建立了整数规划模型。同时，刘洋【5】等针对卫星地面站系统 任务规划问题，在可视时间和任务时间的约束条件下，为满足最大化资源利用的目标， 基于贪婪算法提出了一种解决该问题的有效方法，为进一步研究该类问题提供了一种新 的思路。陈英武、方炎申【6】等在研究卫星任务调度问题的约束规划模型时，在整数规划模型 的基础上，根据卫星任务调度问题的特点，添加了问题中特有的约束，建立了约束规划 模型。贺仁杰【7】等建立了该问题的CSP模型。与MP模型相比，该问题的CSP模型能够更 好的描述该问题。贺仁杰在建立卫星侦察调度问题的CSP模型时，主要考虑了两个方面 的约束路径约束和时间窗口约束。王远振8等研究了多卫星地面站系统中的地面资源优化配置问题及Petri网模型在 此类问题中的应用，建立了时间约束着色Petri网模型。在该模型中，建立了统一的地 面站设备库所和等候服务卫星的库所，对地面站设备按类型着色，对卫星按服务要求着 色，并增加了时间约束。金光【911】等在研究地面站资源优化配置问题时，详细考虑了地面站设备的“故障 修复”、卫星的“进站出站”以及地面站设备对卫星服务等动态过程。为了便于仿真， 采用了Petri网建模思想，建立了对象Petri网模型，该模型主要由上述三个过程构成。另 外，金光针对卫星测控站资源优化问题，建立了一种非线性泛函优化模型，并在适当假2沈阳航空工业学院硕士学位论文设的基础上建立了系统的01规划模型。为了求解模型，作者基于地面站资源冲突消解 策略，提出了一种启发式调度算法，并利用该算法，研究了一个5站10星问题的调度方 案。与人工经验调度方案进行比较的结果表明，采用这种启发式调度算法，卫星获得服 务的时间增加，平均每天服务总圈数没有明显下降。王军民12等对多星联合动态调度问题进行了研究，提出了一种基于规则的启发式求 解算法，其中所用到的规则包括两个最大竞争度的退出启发式规则和最小冲突度的插 入启发式规则。杨萍【l 3】等研究基于冲突回跳的启发式算法求解卫星测控资源调度问题。 根据卫星用户提出的不同性质的申请，设计了均衡原则、效能原则和就近原则，在提高 任务支持率的前提下，兼顾测控站的负载均衡。李云峰【14等研究了一种基于遗传算法的卫星数传混合调度算法。首先建立了卫星数 传任务模型和卫星数传调度模型，提出了卫星数传可能冲突及任务执行冲突度等概念， 然后对基于冲突消解的遗传算法进行了设计，并给出了基于该遗传算法的卫星数传混合 调度算法。同时，李云峰在博士论文卫星地面站数传调度模型及算法研究中分析 了单数传任务间的冲突，提出了可能冲突1 8】等概念，设计了单数传任务集分割算法，并 根据卫星数传调度问题中的调度任务集的特点，提出了基于综合优先度和免疫遗传算法 的卫星数传两阶段调度算法。另外，吴斌151等利用遗传算法对测控资源优化配置问题进 行求解，提供了一条解决资源冲突的新思路。邢立宁1 6】等在卫星地面站系统任务调度问题的研究中，提出了一种有效求解该问题 的基于蚁群优化算法和导向局部搜索方法的混合优化方法。该方法将蚁群优化和导向局 部搜索有效地结合在一起，极大地提高了它的收敛速度和求解精度。实例计算结果表明， 该混合方法能有效地求解卫星地面站系统任务调度问题。黄萍【20】等在航天测控网资源分 配和调度方法的研究中提出了一种改进蚁群算法。该算法将杂交算子和杂交段引入到蚁 群算法中，当新解产生时，对这些新解进行杂交，从而有利于发现更好的解。高黎17】等在对分布式卫星系统任务协作中的优化分配问题进行了分析和描述，提出 了一种基于协商的任务优化分配体系结构，并由此给出任务组的概念，通过集覆盖理论 将任务分配问题转化为集覆盖问题。从而引入合同网协议，以系统完成任务目标的总耗 能最少为原则，加入限定卫星可回应任务数的约束后，提出了一种基于合同网的严格启 发式优化分配算法对问题进行求解。同时，证明算法搜索结果的上确界。3沈阳航空工业学院硕士学位论文西安电子科技大学谷宏志在硕士论文基于启发式算法的卫星地面资源调度系统设 计与实现中提出了非线性模型和O1规划模型1 91。通过研究地面资源调度系统设计的 相关问题，提出了卫星资源调度系统的总体框架结构和基本功能，通过设置卫星地面站 场景，使得资源调度系统完成对地面资源的调度应用。122国外研究现状 对于卫星测控资源调度问题，国外学者也进行了相关研究。下列文献对任务调度问题进行了详细的描述。针对AFSCN的卫星调度问题，Sarah EBurrowbridge21】研究了一个简单的单资源天 线AFSCN低轨卫星调度问题，问题中所有任务共用该资源，并且认为任务的执行时 间等于时间窗口的长度，目标是最大化调度任务数量，采用贪婪活动选择算法获得了最优解。Barbulescu221对于低轨卫星的多资源多地面站天线调度问题，在任务执行时 间等于时间窗口长度的假设条件下，证明了该调度问题为多项式问题，并提出了一种贪 婪算法。该算法运行过程为首先按结束时间不减的顺序排序；依次从前至后确定每个 任务的资源，确定过程中，优先选择任务开始时间之前空闲时间最小的资源。利用该算 法，能够求得问题的最优解。Jeremy Frank231等对于一般的卫星侦察调度问题，提出了一个基于约束的规划器 Constrainedbased Planner，该规划器采用HBSSHeuristic based Stochastic Sampling 算法。该算法中通过一个偏好函数把启发式信息和随机搜索进行了有机结合。Virginie GabrelC24】在解决卫星任务调度问题时，建立了问题的SSPStable Set Polytope模型， 并与O一1线性规划问题进行比较。Pemberton25】综合利用贪婪算法和分枝定界算法解决了 一个单资源卫星任务调度问题。该问题描述较简单，为每项任务设定优先级，且任务开 始时间和执行时间是固定的，调度的目标为最大化调度的任务数目。A1 Globus26】等对遗传算法在地面资源优化配置问题中的应用进行了研究，采用了称 之为GENITOR的遗传算法来解决该类问题，取得较好的调度结果。测试了三种算法 简单启发式算法Simple Heuristic、局部搜索算法和遗传算法。调度结果表明简单启发式算法和局部搜索算法可以取得较好的调度结果，但当问题规模较大、较复杂时，这两种算法的性能将大幅下降，而遗传算法依然能够取得较好的调度结果。Yuqing Li2 7】等还详细对混合遗传算法在卫星调度问题中的应用进行了分析，阐述了混合遗传算法能4沈阳航空工业学院硕士学位论文够获得较好调度结果的原因模拟退火能过使算法跳出局部最优解，遗传算法在进化过 程中，能够继承这些模式并向更好的模式进化。Soma、Rao28,291等研究了ISTRACISRO Telemetry TraCking and Command Network印度航天研究组织跟踪、遥测与遥控网络 多星测控调度问题，提出采用遗传算法解决该问题的途径，并开发了基于遗传算法的调度软件IMPACTIntelligent MultiObjective Priority Activated Task Optimizer。Globus30】等在解决对地观测卫星调度问题时，对进化算法在该问题中的应用进行了研究。 综上，通过对国内外现状的分析，本文总结出当前的研究主要存在以下问题 1卫星、测控资源能力评估指标。当前的卫星测控站资源调度只反映了卫星、测控站系统资源能力的某一方面。卫星的类型、优先级单一；未考虑卫星的可靠性、测 控站执行卫星数据传输任务满意度等因素。因而，无法评估卫星、测控站资源的整体能 力。2“多星冲突”问题的约束条件。在解决卫星测控资源调度问题时，不仅要考 虑卫星、测控资源上的约束条件，如测控资源约束、时间窗口约束、执行时间约束；同 时也要考虑数据传输过程中的因素，如带宽、时延。3对模型进行大量简化。为了保证问题最终求得可行解，通常对模型进行简化， 但是简化调度模型将无法评估卫星、测控资源的整体能力；另外，侧重任务调度收益的 建模，目标函数通常为最大化完成调度任务的数量、总执行权重或者总执行时间，没有 考虑执行任务的资源负荷均衡问题。4调度算法求解困难。一般调度算法如整数规划、线性规划等能够求得最优 解，但是由于问题在求解时的空间和时间复杂性，对于特定的应用，很难求得最优解； 另外，一些算法容易陷入局部最优解，极大地影响搜索速度，且算法不能很好地收敛到 最优解。5卫星、测控资源能力评估的集成环境。建立完善的系统集成环境，特别是如何 有效地集成STK、NS2等卫星计算软件，还需做进一步的研究。13本文的主要工作在全面总结国内外学者的相关研究工作、分析实际卫星、测控站调度过程的基础上， 本文对航天测控网资源分配策略进行了研究，核心内容可以概括为以下几个方面5沈阳航空工业学院硕士学位论文首先，对测控资源调度问题的约束条件进行分析，主要涉及测控资源时间窗口约束、 任务间冲突、传输链路中的网络带宽和时间延迟等约束条件；找出目前研究中存在的问 题，对此进行展开研究。其次，建立合理的数学模型是研究卫星、测控资源调度的基础。结合航天测控网自 身特点，考虑卫星、测控站所涉及的相关约束条件，建立新的调度模型。最后，本文将基于任务分割的遗传算法和量子遗传算法成功应用到航天测控网资源 调度中，并通过仿真实验对各算法的调度性能及运行效率进行验证。14论文的组织结构 在了解测控站系统的主要结构和功能的基础上，本文深入研究了卫星测控站资源调度和优化方法，建立了卫星测控站资源分配算法的数学模型，设计并开发了卫星、测 控站资源调度系统，通过实例验证算法的可行性和有效性。论文共包括五个部分。 第一章为绪论。简述论文的研究背景及意义、国内外研究现状；针对目前研究现状的不足，提出本文的研究内容以及结构框架。 第二章对航天测控网资源调度问题进行分析。阐述测控资源调度问题的特点和难点；分析了卫星测控站资源约束条件并简单介绍了目前常用的调度模型、调度算法和当 前模型和算法中存在的问题。第三章建立测控站资源优化模型。在原有调度模型的基础上，引入网络带宽和时间 延迟约束条件，同时考虑了各测控站的资源负载情况，提出新的资源调度模型；然后设 计了基于任务分割的遗传算法，详细描述了该算法的基本流程。第四章研究了基于量子遗传算法的测控资源调度方法。介绍了量子遗传算法的基本 原理和更新操作；设计了动静两种不同调整策略的量子遗传算法，并在动态量子遗传算 法中增加了量子灾变和量子交叉操作。第五章介绍了测控资源调度系统的设计与实现。简单阐述了系统的总体设计目标， 介绍了STK软件工具包的使用方法；设定卫星测控站所需场景；最后对各种调度算法进 行比较和分析。最后，对论文工作进行总结，并指出今后的研究方向和需进一步完善的工作。6沈阳航空工业学院硕士学位论文第2章航天测控网资源调度问题分析航天测控资源调度问题是航天领域亟待解决的重点问题之一，对该问题的研究将对 解决测控资源与任务需求之间的供需矛盾提供理论依据。本章在介绍测控资源调度的基 本特点、难点及解决方法的基础上，着重分析卫星、测控站资源调度的约束条件；最后 介绍调度问题典型的调度模型和调度算法。21测控资源调度问题概述211测控资源调度基本特点 测控资源调度实际上是对卫星上的任务进行调度，即在确定调度任务序列的基础上，为每个任务分配测控资源及可用时间窗口。测控资源调度主要具有以下特点 1多测控资源。在测控任务下传过程中，需要为其确定测控站、天线等资源。对于某个测控站来说，某一时刻，卫星可能与多个测控站同时可见，这就需要从中进行选 择，确定出用于此次任务调度的测控资源。因此，测控资源调度问题具有多资源选择的 特点。2多时间窗口。在测控任务调度过程中，同时还存在多时间窗口的问题，这是由 于任务的多资源特点决定的。对应某个任务来说，需要为其选择用于该次数传的某个时 间窗口。因此，测控资源调度问题具有多时间窗口选择的特点。3多冲突。在某一时刻，不同调度任务的可用时间窗口可能对应同一测控资源， 并且在时间上相互影响，这便形成调度过程中的冲突。对于冲突的消解，需要从多方面 进行考虑，如任务的重要等级、任务间的依赖程度等。212多星测控存在的问题 我国S频段测控网始建于1986年，于1999年初完成组网，既可服务于中低轨道卫星的长期测控支持，同时又可兼顾部分地球同步轨道卫星的测控。但根据目前已有的具体 技术状态和任务操作模式，S频段测控网尚不能显著地缩短任务切换时间、高效动态地 调配测控资源，因而制约了多星测控功能的有效发挥，越来越难以适应多颗中低轨道卫 星同时在轨的测控需求【311。主要体现在以下两个方面7沈阳航空工业学院硕士学位论文第2章航天测控网资源调度问题分析航天测控资源调度问题是航天领域亟待解决的重点问题之一，对该问题的研究将对 解决测控资源与任务需求之间的供需矛盾提供理论依据。本章在介绍测控资源调度的基 本特点、难点及解决方法的基础上，着重分析卫星、测控站资源调度的约束条件；最后 介绍调度问题典型的调度模型和调度算法。21测控资源调度问题概述211测控资源调度基本特点 测控资源调度实际上是对卫星上的任务进行调度，即在确定调度任务序列的基础上，为每个任务分配测控资源及可用时间窗口。测控资源调度主要具有以下特点 1多测控资源。在测控任务下传过程中，需要为其确定测控站、天线等资源。对于某个测控站来说，某一时刻，卫星可能与多个测控站同时可见，这就需要从中进行选 择，确定出用于此次任务调度的测控资源。因此，测控资源调度问题具有多资源选择的 特点。2多时间窗口。在测控任务调度过程中，同时还存在多时间窗口的问题，这是由 于任务的多资源特点决定的。对应某个任务来说，需要为其选择用于该次数传的某个时 间窗口。因此，测控资源调度问题具有多时间窗口选择的特点。3多冲突。在某一时刻，不同调度任务的可用时间窗口可能对应同一测控资源， 并且在时间上相互影响，这便形成调度过程中的冲突。对于冲突的消解，需要从多方面 进行考虑，如任务的重要等级、任务间的依赖程度等。212多星测控存在的问题 我国S频段测控网始建于1986年，于1999年初完成组网，既可服务于中低轨道卫星的长期测控支持，同时又可兼顾部分地球同步轨道卫星的测控。但根据目前已有的具体 技术状态和任务操作模式，S频段测控网尚不能显著地缩短任务切换时间、高效动态地 调配测控资源，因而制约了多星测控功能的有效发挥，越来越难以适应多颗中低轨道卫 星同时在轨的测控需求【311。主要体现在以下两个方面7沈阳航空工业学院硕士学位论文1测控资源静态调度、部分资源闲置 目前，测控网调度过程仍然是一种静态的测控资源调度过程，缺乏灵活性。一旦计划周期内出现应急测控、设备故障等突发事件，整个测控网就很难适应。另外，目前采 用的调度算法在进行资源分配时，将各个测控站看成没有联系的单站进行任务划分。但 在实际情况下，这种分配方式会造成某个测控站任务数量较多，而其他测控站任务较少 甚至空闲的情况。2单站单星的分时测控体制 目前，s频段测控网所有测控站都只有一套测控设备，而且每套设备只能分时的对不同卫星实施测控支持。当多颗卫星同时或间隔很短经过某些关键测控站时，将会 带来测控资源冲突问题。因此，这种单站单星的分时测控体制在很大程度上制约了整个 S频段测控网的多星测控功能。213多星测控问题的解决途径 当所支持的卫星数量超过一定限度时，各卫星对测控资源的需求就会产生冲突，出现测控资源争用，使某些卫星的测控需求无法得到满足。因此，多星的测控冲突以及冲 突的解决就成为多星测控的核心问题。多星测控冲突问题主要有以下解决途径1改善测控设备性能，提高设备可用率 为适应不同卫星的测控需求，测控设备在为前一颗卫星提供服务之后，需要改变设备配置和工作参数，以便满足下一颗卫星的测控需求，这一过程称为设备的切换活动321。 设备对不同卫星的切换活动必须在两颗连续卫星的过站间隔时间内完成。设备的这一切 换时间越短，设备就有更多的时间支持卫星的测控需求。同时，改善设备性能还包括提 高设备工作的可靠性和可维修性等。2科学合理使用测控资源 在多星任务情况下，根据需要支持的飞行器数量、飞行轨道、具体测控需求、服务优先级以及可用时间窗口长度等，科学合理地配置和调度测控网资源来提高测控服务质 量。另外，提高卫星自主能力、适当减少地面测控次数、缩短测控时间，减少下传数据 量以及增加测控资源提高卫星自主能力、改善测控设备性能和增加测控资源也是解决多 星测控冲突问题的有效途径。通过系统配置结构和设备调度的优化来改善系统的运行性 能，避免和解决多星测控冲突问题。8沈阳航空工业学院硕士学位论文22测控资源调度问题的约束分析约束条件反映实际问题对系统的功能需求，设置合理的约束条件是建立资源调度模 型的关键。本节主要介绍时间窗口约束、任务间的冲突约束、网络带宽和时间延迟约束。 下面分别进行描述。221时间窗口分析 1时间窗口的基本指标在为每个任务选择最终执行时间窗口时，可用时间窗口合适与否要通过一些指标进 行判断，使得对应任务在成功调度的同时，尽可能少的影响其他任务的调度。目前，常 用的时间窗口评价指标包括有效数传时间和利用率。下面分别予以介绍。有效数传时间 有效数传时间区间指可用时间窗口中能够用于完成数传任务的一段时间，它由任务的数传时间区间和可用时间窗口共同决定。有效数传时间是指可用时间窗口有效数传时 间区间的长度。对于某任务丁，其数传时间区间为船--ts，te】ts、纪分别表示数传开始时间和 结束时间，可用时间窗口TwSEtws，twe】tws、舢P分别表示可用时间窗口的开始 时间和结束时间，定义有效数传时间为胁s筋E，_且VTaskSE【协，vte】vts、vte分别表示有效数传时间的开始时间和结束时间，则vtsmaxtws，ts，vterrfintwe，te。 TaskSE、TwSE和VTaskSE三者之间的关系如图21所示，即可用时间窗口的有效数传时间区间为可用时间窗口与任务的数传时间区间重叠部分。1稍E1稍E1稍E卜_--_______一I__________---啼|-_______-___】耵二一k溉麟嘲k溉泓嘲kJ墨叫一一txot譬疆t1askSEI缸kSE、I蕾kSE1乃习图21可用时间窗121的有效数传时间区间示意图利用率9沈阳航空工业学院硕士学位论文22测控资源调度问题的约束分析约束条件反映实际问题对系统的功能需求，设置合理的约束条件是建立资源调度模 型的关键。本节主要介绍时间窗口约束、任务间的冲突约束、网络带宽和时间延迟约束。 下面分别进行描述。221时间窗口分析 1时间窗口的基本指标在为每个任务选择最终执行时间窗口时，可用时间窗口合适与否要通过一些指标进 行判断，使得对应任务在成功调度的同时，尽可能少的影响其他任务的调度。目前，常 用的时间窗口评价指标包括有效数传时间和利用率。下面分别予以介绍。有效数传时间 有效数传时间区间指可用时间窗口中能够用于完成数传任务的一段时间，它由任务的数传时间区间和可用时间窗口共同决定。有效数传时间是指可用时间窗口有效数传时 间区间的长度。对于某任务丁，其数传时间区间为船--ts，te】ts、纪分别表示数传开始时间和 结束时间，可用时间窗口TwSEtws，twe】tws、舢P分别表示可用时间窗口的开始 时间和结束时间，定义有效数传时间为胁s筋E，_且VTaskSE【协，vte】vts、vte分别表示有效数传时间的开始时间和结束时间，则vtsmaxtws，ts，vterrfintwe，te。 TaskSE、TwSE和VTaskSE三者之间的关系如图21所示，即可用时间窗口的有效数传时间区间为可用时间窗口与任务的数传时间区间重叠部分。1稍E1稍E1稍E卜_--_______一I__________---啼|-_______-___】耵二一k溉麟嘲k溉泓嘲kJ墨叫一一txot譬疆t1askSEI缸kSE、I蕾kSE1乃习图21可用时间窗121的有效数传时间区间示意图利用率9沈阳航空工业学院硕士学位论文可用时间窗口的利用率指可用时间窗口的有效利用程度，即有效数传时间与整个时 间窗口长度之比。对于某任务T，可用时间窗口TwSE--tws，we】，TwSE的有效数传时间为叨切筋E，_且VTaskSEvts，vte】，定义其利用率为Urw，则VTaskSEtwe-tws21从式21中可以看出，在有效数传时间一定的情况下，可用时间窗口越小，则其 利用率越大。因此，在为任务分配可用时间窗口时，应优先选择利用率高的时间窗口。2可用时间窗口的判断依据 对于某任务来说，当确定可用的测控资源后，某可见时间窗口属于可用时间窗口的判断依据为其一