面向森林资源观测的多星调度方法研究
摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
1 绪论 | 第11-25页 |
1.1 研究背景 | 第11-14页 |
1.2 研究现状 | 第14-22页 |
1.2.1 卫星调度问题研究现状 | 第14-19页 |
1.2.2 任务规划算法研究现状 | 第19-22页 |
1.3 研究内容 | 第22-23页 |
1.4 论文组织结构 | 第23-25页 |
2 森林资源观测多星调度问题分析与描述 | 第25-49页 |
2.1 森林资源观测多星调度问题分析 | 第25-31页 |
2.1.1 成像卫星平台 | 第25-27页 |
2.1.2 卫星观测载荷 | 第27-28页 |
2.1.3 卫星观测任务 | 第28-30页 |
2.1.4 卫星观测过程 | 第30-31页 |
2.2 森林资源观测多星调度分配机制 | 第31-33页 |
2.2.1 静态分配机制 | 第31-32页 |
2.2.2 动态分配机制 | 第32-33页 |
2.3 森林资源观测覆盖任务描述模型 | 第33-43页 |
2.3.1 可视窗口描述模型 | 第34-36页 |
2.3.2 瞬时视场模型 | 第36-42页 |
2.3.3 分辨率模型 | 第42-43页 |
2.3.4 视场范围模型 | 第43页 |
2.4 资源观测覆盖多星调度模型 | 第43-47页 |
2.4.1 模型的适用性需求 | 第43-45页 |
2.4.2 约束条件归纳 | 第45-46页 |
2.4.3 优化目标分析 | 第46-47页 |
2.5 森林资源观测多星调度问题求解思路 | 第47-48页 |
2.6 本章小结 | 第48-49页 |
3 森林资源观测覆盖区域目标分解方法 | 第49-62页 |
3.1 区域目标的分解流程 | 第49-51页 |
3.2 区域目标的点格化 | 第51-53页 |
3.3 网格覆盖情况统计 | 第53-54页 |
3.4 邻接点格单元合并 | 第54-56页 |
3.5 实验分析 | 第56-61页 |
3.6 本章小结 | 第61-62页 |
4 基于分治策略的森林资源观测覆盖多星调度算法 | 第62-83页 |
4.1 多卫星观测调度问题模型 | 第62-65页 |
4.2 基于分治策略的多星调度框架 | 第65-67页 |
4.3 基于自适应蚁群优化算法的任务分配算法 | 第67-72页 |
4.3.1 典型蚁群优化算法 | 第67-69页 |
4.3.2 面向多轨任务分配的蚁群优化算法 | 第69-72页 |
4.4 基于自适应模拟退火算法的单轨观测调度 | 第72-78页 |
4.4.1 动态邻域结构选择 | 第73-75页 |
4.4.2 自适应温度控制 | 第75-76页 |
4.4.3 禁忌表组合 | 第76页 |
4.4.4 生成初始解 | 第76-78页 |
4.5 仿真实验研究 | 第78-82页 |
4.6 本章小结 | 第82-83页 |
5 森林资源多星观测覆盖的多目标重调度算法 | 第83-106页 |
5.1 多星森林资源观测的多目标重调度模型 | 第83-85页 |
5.2 多目标优化算法 | 第85-88页 |
5.2.1 多目标进化个体之间关系 | 第86-87页 |
5.2.2 Pareto多目标最优解集 | 第87-88页 |
5.3 融合分散搜索的多目标其粒子群算法 | 第88-94页 |
5.3.1 粒子群算法 | 第88-90页 |
5.3.2 分散搜索 | 第90-91页 |
5.3.3 混合算法 | 第91-94页 |
5.4 参数自适应策略 | 第94-98页 |
5.4.1 演化因子及演化状态的计算 | 第94-96页 |
5.4.2 自适应调整惯性因子 | 第96页 |
5.4.3 自适应调整加速系数 | 第96-97页 |
5.4.4 基于个体层变异的种群多样性维护策略 | 第97-98页 |
5.5 仿真实验 | 第98-105页 |
5.5.1 试验设置 | 第98-103页 |
5.5.2 计算结果 | 第103-105页 |
5.6 结论 | 第105-106页 |
6 总结与展望 | 第106-109页 |
6.1 论文工作总结 | 第106-107页 |
6.2 未来工作展望 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-121页 |
攻读学位期间的主要学术成果 | 第121-123页 |
致谢 | 第123页 |