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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

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