国外对地观测卫星任务规划应用现状及发展趋势分析

摘要：对地观测卫星是从太空获得信息的主要途径，业已成为当前及今后航天事业发展的重要方向。介绍了国外主要国家对地观测卫星和卫星任务规划的发展现状，并对未来应用趋势进行了分析与展望。

关键词：对地观测卫星；卫星任务规划；星上自治

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2012）28-6666-03

对地观测卫星利用卫星传感器获取地球表面和低层大气的有关信息；由于具有覆盖范围广、不受空域国界限制、不涉及人员安全等特点，广泛应用于测绘、农业、天气、灾害监测、基础设施建设等领域，在军事领域更是得到了广泛应用[1]。

本文对国外对地观测卫星的应用现状，以及卫星任务规划的研究现状进行总结，并分析这些研究的特点，指出的发展趋势。

1 国外对地观测卫星应用现状

目前关于对地观测卫星分类没有统一标准，从不同角度有不同划分准则。如，依据传感器类型，可分为可见光、红外、多光谱、高光谱、超广谱、SAR、电子等类型；依据使命任务，可分为成像、测绘、气象、导弹预警和海洋监视等种类[2]。

从KH-1至KH-12，美国已发射了6代240多颗光学成像卫星，目前最高分辨率为0.1米。法国与意大利、西班牙合作研制的第二代Helios-2卫星，分辨率达到0.5米；第三代Helios卫星装载红外遥感器和SAR，其可见光分辨率达到0.1米。前苏联的成像侦察卫星至今已发展到了七代，目前的分辨率也达到了零点几米。印度2001年10月发射的 “技术实验评估卫星”（TES）分辨率为1米，并计划发射分辨率0.5米的系列侦察卫星。以色列的Offeq-3卫星分辨率1.8米，德的5颗小型雷达卫星SAR-Lupe，分辨率为0.5米[3-4]。

美国从20世纪60年代初开始发展电子侦察卫星，目前发展的第五代的低轨卫星是“奥林皮亚”（SB-WASS），俄罗斯的电子侦察卫星是“处女地”系列，目前也发展了五代。海洋监视卫星方面，美国的“白云”星座和前苏联＼俄罗斯的“EORSAT＼ RORSAT”外，其他国家的海洋监视卫星报道很少[3-5]。

对地观测卫星的经历了多个发展阶段：六十年代早期阶段，卫星规模小，功能单一，重量相对较低；七十年代中期应用阶段，随着大功率火箭的应用和需求日增，卫星质量提高成为现实，卫星技术也日趋复杂。针对七十年代卫星存在的投资大、风险高、周期长等弊端，八十年代末期开始出现现代小卫星，采用新的设计理念，并引入科学管理方法，实现了卫星的低成本、小质量、高性能、短研制周期。因其成本低廉、部署灵活、反应快捷、应用效果好等因素，已成为多数国家发射卫星所采用的理念[6-7]。

2 卫星任务规划系统应用现状

卫星任务规划主要由操作者根据数据提出方的观测需求，根据卫星约束条件，进行任务规划，最终确定对地观测卫星的观测动作和数据传输动作的行为，因此，某种意义上讲，卫星任务规划是卫星的实际“大脑”，是决定卫星效益发挥的关键因素。研究任务规划技术具有非常重要的意义。

目前国内外针对任务规划的研究应用有专用和通用两种。通用研究主要通过研发通用规划调度软件实现，具有适应范围广、配置方便，但存在约束过于简化，不能适应复杂应用的不足；专用研究具有计算效率高，算法灵活多样，适应约束复杂等特点，但也存在针对性强，普适性和移植性差的不足。

通用规划软件系统主要有美国Veridian公司的GREAS[8]系统、美国AGI公司的STK软件的调度模块STK/Scheduler[9]、美国NASA开发的ASPEN[10]系统等。其中，GREAS系统是用于构建卫星规划和调度的专业化、通用性软件平台，该平台基于CSP约束满足问题模型研发，建立资源、事件、活动三者的关联关系，并基于约束规划方法，通过创建相匹配的对象、集成ILOG商业软件进行规划调度。该系统主要用于面向单星的任务规划，对星座规划或多星联合规划适应性差[8]。

美国AGI公司的卫星工具包软件（STK）的调度模块STK/Scheduler采用神经网络和贪婪算法，在全球很多国家的卫星管理应用中得到广泛应用。但是，该系统对一个任务由多个卫星完成的情况解决能力不足，无法得到很好的应用；另外，它也对带有数传动作的规划能力也较弱[9]。NASA开发的ASPEN软件系统采用局部邻域搜索（Local Search）的算法，结合约束描述、约束管理、搜索策略、时态推理等技术进行规划，已成功解决EO-1和SAR成像等卫星的规划问题[10]。

3 卫星任务规划技术研究现状

针对专用卫星任务规划的研究中，根据研究中考虑卫星数目多少和规划在星上或者星下实现的不同，将卫星任务规划问题分为单星离线任务规划、多星离线联合任务规划和星上在线自主规划。

3.1 单星离线任务规划

单星离线规划是指针对单颗卫星在地面进行任务规划的研究。针对单星规划的研究主要见于早期的规划应用，以美国的研究最多，多采用将卫星规划问题映射为研究较为成熟的某一经典问题，然后基于该问题的经典求解方法，进行适应性改造以适应新问题。如Hall[11]将空间任务规划问题建模为机器调度问题， Wolfe[12]等将NASA EOS中的单星成像问题映射为带时间窗约束的打包问题等。欧洲的研究中，主要采用将问题抽象建立数学模型，然后对模型进行精确求解的方式，典型应用如，Agnese[13]和Bensana[14]基于约束满足方法对SPOT成像调度问题进行了深入研究。

3.2 多星离线联合任务规划

相对于单星离线规划，多星离线任务规划的研究相对较少，而且多是最近的研究。如美国NASA的Frank[15]等将多星离线规划问题描述为约束优化问题，基于CBI框架和GRASP算法求解。Globus[16]等将多星成像调度问题表示成类似于旅行商的排队问题，基于贪婪算子进行可行解生成。意大利的Bianchessi[17]基于整数规划数学模型，分别研究了Pleiades星座和COSMO-SkyMed星座的成像调度问题。德国的Florio[18]采用具有前看功能的任务优化分配策略解决SAR卫星星座任务规划问题。

3.3 星上在线自主规划

与前两者相比，星上在线自主规划的应用难度更大，目前只有美国得到过探索应用，其他国家尚处于探索阶段，应用并不广泛。主要应用有美国Chien[19]等研究的EO-1卫星的成像调度系统ASE软件，该软件既可以在地面完成调度，也可在星上进行简单的自主规划。法国Damiani[20]也对星座自主规划及星地之间的规划机制问题进行了研究。

面向多星的星上自主规划可以看作卫星传感器网络问题，是未来卫星规划的主流趋势。美国Sherwood总结分析了传感器网络中相关的重要概念、研究方向和趋势[21]。。

4 未来发展趋势

4.1 对地观测卫星发展趋势

未来的对地观测卫星发展趋势，总体来说有以下几个发展特点：

1） 随着材料科学、计算机以及人们对高分辨率遥感影像数据需求的日益旺盛，卫星的发展趋势是空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率更高，用途更广[7]。

2） 卫星的观测应用更加强多种类型资源的协同配合观测，通过多源数据的融合处理应用，实现综合效益。

3） 体系化、集成化的智能对地观测卫星传感器网络。

4.2 卫星任务规划发展趋势

以体系的观点进行顶层设计，建立天地一体卫星和地面系统，提高系统快速响应能力，加强数据的共享应用，提供快速、高效、多元、可共享、可比较和可理解的观测数据，是当今国际对对地观测系统发展的共识[7]。未来对地观测卫星任务规划的主要发展趋势包括：

1） 发现和预警一体的规划；

2） 面向不同类型用户需求的任务描述及处理机制；

3） 不同对地观测系统之间的高效协同；

4） 星上自主协同规划等。

5 结束语

通过空间获取信息、应用信息的能力，是增强综合国力、促进经济和社会发展的重要途径，业已成为衡量一个国家综合国力的重要指标，更是现代化信息战争条件下决定战争胜负的关键因素。卫星对地观测作为空间获取信息的主要途径，研究其现状及处理特点对未来更好的获得信息、应用信息具有重大的启发意义。本文首先对国外对地观测卫星的应用现状进行总结，对卫星任务规划按照单星、多星和星上自主的顺序进行了现状总结，然后分析这些研究的特点，指出了未来对地观测卫星和卫星任务规划的发展趋势。

参考文献：

[1] 王钧.成像卫星综合任务调度模型与优化方法研究[D].长沙：国防科学技术大学，2007.

[2] 郭玉华.多类型对地观测卫星联合任务规划关键技术研究[D].长沙：国防科学技术大学，2009.

[3] 苑立伟，杨建军，刘海平.国外低轨道卫星综述[J].航天返回与遥感，2004，25（4）：54-58.

[4] 孙长喜，魏攀科.国外照相侦察卫星发展综述[J].国防科技，2007（2）：39-41.

[5] 梁巍，周润松.国外侦察卫星最新进展[J].航天器工程，2007，16（2）：30-40.

[6] 马元申，于小红，尹志忠.现代小卫星技术及其发展对策[J].国防技术基础，2003（5）：13-15.

[7] 岳涛，黄宇民，刘品雄，等.未来中国卫星遥感器的发展分析[J].航天器工程，2008，17（4）：77-82.

[8] GREAS for STK User’s Manual and Tutorial.March 2002.

[9] Analytical Graphics Inc. Satellite Tool Kit（STK）. .

[10] Chien S，Rabideau G，Willis J，Mann T.Automating Planning and Scheduling of Shuttle Payload Operations[J].Artificial Intelligence Journal，1999：239-255.

[11] Hall N G，Magazine M J.Maximizing the value of a space mission[J].European Journal Operation Research，1994，78：224-241.

[12] Wolfe W J，Sorensen S E.Three Scheduling Algorithms of the Earth Observing Systems Domain[J].Management Science，2000：148-168.

[13] Agnese J C.Exact and approximate methods for the daily management of an earth observation satellite[C].Proc. of the 5th ESA Workshop on Artificial Intelligence and Knowledge Based Systems for Space.Noordwijk，the Netherlands，1995.

[14] Bensana E.Exact and Inexact Methods for the Daily Management of an Earth Observing Satellite[C].Proc. of SpaceOPS. Munich，1996.

[15] Frank J.Planning and Scheduling for Fleets of Earth Observing Satellites[C].Proc. of the 6th International Symposium on Artificial Intelligence，Robotics，Automation and Space，Montreal，2002.

[16] Globus A，Crawford J，Lohn J.A Comparison of Techniques for Scheduling Earth Observing Satellites[J].AAAI，2004：836-843.

[17] Bianchessi N，Cordeau J F，Desrosiers J，et al.A Heuristic for the Multi-Satellite， Multi-Orbit and Multi-User Management of Earth Observation Satellites[J].European Journal of Operational Research，2007，177：750-762.

[18] Florio S D，Zehetbauer T，Neff T.Optimal Operations Planning for SAR Satellite Constellations In Low Earth Orbit.6th International Symposium on Reducing the Costs of Spacecraft Ground Systems and Operations， Darmstadt， Germany，2005.

[19] Chien S，Sherwood R，Tran D，et al.Using Autonomy Flight Software to Improve Science Return on Earth Observing One[J].Journal of Aerospace Computing， Information，and Communication，2005（2）.

[20] Damiani S，Verfaillie G，Charmeau M C.An Anytime Planning Approach for the Management of an Earth Watching Satellite[C].Proc. of the 4th International Workshop on Planning and Scheduling for Space， Darmstadt，Germany，2004.

[21] Sherwood R，Chien S.Sensor Web Technologies： A New Paradigm for Operations[J].RCSGSO，2007.