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基于VMOC的多星任务规划和方案融合关键技术研究

摘要第9-10页
ABSTRACT第10页
第一章 绪论第12-23页
    1.1 研究背景及意义第12-14页
    1.2 课题研究现状及分析第14-21页
        1.2.1 虚拟运控中心规划体系现状第14-16页
        1.2.2 卫星任务规划研究现状第16-19页
        1.2.3 方案融合技术研究现状第19-20页
        1.2.4 研究总结第20-21页
    1.3 研究内容第21-22页
    1.4 组织结构第22-23页
第二章 基于虚拟运控中心的规划体系分析及框架建模第23-30页
    2.1 传统对地观测卫星任务规划流程第23-27页
        2.1.1 卫星对地观测工作原理第23-25页
        2.1.2 传统卫星任务规划流程第25-26页
        2.1.3 传统卫星任务规划过程分析第26-27页
    2.2 面向VMOC的多星任务规划问题分析第27-28页
    2.3 基于虚拟运控中心的规划体系框架第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于改进合同网的多星分布式任务规划方法第30-49页
    3.1 对地观测多星任务规划模型第31-34页
        3.1.1 问题描述第31-32页
        3.1.2 约束模型第32页
        3.1.3 目标函数第32-34页
    3.2 基于合同网的多星任务分布式规划架构第34-39页
        3.2.1 多星任务规划的MAS建构第34-37页
        3.2.2 基于合同网的任务规划架构第37-39页
    3.3 基于Mean Shift聚类的单星任务规划Agent投标降载算法第39-42页
        3.3.1 Meanshift算法简述第40页
        3.3.2 基于Mean Shift聚类的降载算法基本思想第40-41页
        3.3.3 基于Mean Shift聚类的降载算法流程及步骤第41-42页
    3.4 基于遗传算法的中心协同Agent评标算法第42-44页
        3.4.1 问题编码第42-43页
        3.4.2 交叉算子设计第43页
        3.4.3 变异算子设计第43-44页
        3.4.4 适应值与选择算子设计第44页
    3.5 实验及数据分析第44-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第四章 面向多用户的方案融合算法第49-61页
    4.1 多用户方案冲突消解与融合问题描述与建模第49-51页
        4.1.1 方案融合问题描述第49-50页
        4.1.2 用户方案图模型第50-51页
    4.2 基于图模型的多用户方案融合算法第51-55页
        4.2.1 多用户方案冲突消解第51-53页
        4.2.2 算法流程及步骤第53-55页
    4.3 实验算例与分析第55-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第五章 实验系统设计与实现第61-67页
    5.1 系统设计第61-62页
    5.2 系统实现第62-66页
    5.3 本章小结第66-67页
第六章 总结与展望第67-69页
    6.1 主要研究成果与工作第67页
    6.2 进一步展望第67-69页
致谢第69-71页
参考文献第71-77页
作者在学期间取得的学术成果第77-78页
在学期间参加的与本课题相关的科研项目第78页

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