天基海洋移動目標監(jiān)視具有覆蓋區(qū)域廣、安全性高、不受空域國界和地理條件限制等優(yōu)點,在軍事需求和民事應(yīng)用中具有突出的戰(zhàn)略意義和民用價值。當前如何充分利用衛(wèi)星及其有效載荷,滿足海洋移動目標監(jiān)視的信息需求,增強海洋移動目標監(jiān)視效能,是一個重要而緊迫的研究課題。海洋移動目標的動態(tài)性、衛(wèi)星及其載荷類型的多樣性給衛(wèi)星任務(wù)計劃編制增加了難度,只有建立有效的運行控制模式和多星聯(lián)合調(diào)度的模型、算法,才能較好地安排觀測任務(wù)、合理分配衛(wèi)星資源�；谏鲜鲅芯勘尘�,本文主要研究工作和創(chuàng)新點體現(xiàn)在以下幾個方面。 (1)對天基海洋移動目標監(jiān)視聯(lián)合調(diào)度問題的系統(tǒng)分析和形式化描述,建立聯(lián)合調(diào)度問題的一般模型。 系統(tǒng)分析了海洋移動目標、監(jiān)視環(huán)境和衛(wèi)星調(diào)度資源的特點。分析了海洋移動目標監(jiān)視聯(lián)合調(diào)度問題的不確定因素和業(yè)務(wù)流程,給出了聯(lián)合調(diào)度問題的基本假設(shè)。對監(jiān)視區(qū)域網(wǎng)格劃分、過境觀測窗口、聯(lián)合調(diào)度任務(wù)、觀測行動集、行動策略與優(yōu)化目標等要素進行了定性和定量分析,給出了形式化描述。根據(jù)優(yōu)化目標的短期性和長期性收益,建立了單階段聯(lián)合調(diào)度模型、反饋延時的單階段聯(lián)合調(diào)度模型和多階段聯(lián)合調(diào)度模型。 (2)提出衛(wèi)星與地面目標的時空關(guān)系計算方法。 提出了衛(wèi)星與地面目標的時空計算方法,為調(diào)度預(yù)處理、目標與觀測行動影響關(guān)系提供輔助計算支持。其中,側(cè)擺觀測算法根據(jù)已知衛(wèi)星星下點位置和側(cè)擺角,計算視場中心所觀測的地面目標點位置。側(cè)擺角及觀測時刻算法用以確定衛(wèi)星對目標的觀測時刻及對應(yīng)側(cè)擺角。觀測條帶的網(wǎng)格覆蓋檢測算法用以判斷衛(wèi)星觀測條帶與監(jiān)視區(qū)域中網(wǎng)格的覆蓋關(guān)系。 (3)改進和擴充海洋移動目標運動預(yù)測方法,提出多模型運動預(yù)測方法。 在目標不易區(qū)分情況下,運用帶隨機擾動的勻速運動預(yù)測方法。在目標可明確區(qū)分情況下,通過集成勻速運動預(yù)測、航跡變更預(yù)測、基于航跡的預(yù)測和潛在區(qū)域預(yù)測,根據(jù)預(yù)測前若干階段中目標位置與各備選方法預(yù)測值的比較,在備選方法中選擇當前預(yù)測階段適宜采用的方法,建立多模型運動預(yù)測方法。 (4)提出海洋移動目標跟蹤的粒子濾波算法。 根據(jù)海洋移動目標特點和監(jiān)視應(yīng)用要求建立無數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的粒子濾波算法。算法根據(jù)多個移動目標的間隔距離自適應(yīng)地選擇目標粒子抽樣方式,在無數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)條件下目標區(qū)分的計算負擔和目標狀態(tài)估計精度兩方面平衡算法的性能;運用Kmeans聚類方法調(diào)整粒子中對應(yīng)不同目標的劃分排序;引入地理約束對粒子權(quán)重的修正因子,處理位于大陸、島嶼等目標不可達區(qū)域的粒子。 (5)提出基于信息度量的單階段聯(lián)合調(diào)度方法。 對Kullback-Leibler(KL)散度、信息熵、目標狀態(tài)概率最大化的不同行動策略進行統(tǒng)計分析,在統(tǒng)計意義下論證了基于KL散度的觀測行動收益最大化是較優(yōu)的行動策略。給出了概率分布抽樣粒子描述的單階段期望收益表達式,以觀測條帶覆蓋網(wǎng)格內(nèi)期望信息收益最大化為行動策略,建立基于信息度量的單階段聯(lián)合調(diào)度算法。進一步考慮不同衛(wèi)星過境觀測窗口鄰近或重疊時不能及時得到觀測結(jié)果的影響,提出考慮反饋延時的單階段聯(lián)合調(diào)度算法。 (6)提出基于強化學(xué)習(xí)的多階段聯(lián)合調(diào)度方法。 以長期觀測收益最大化為優(yōu)化目標,研究多階段聯(lián)合調(diào)度方法。分析了強化學(xué)習(xí)算法在本文研究背景下的應(yīng)用優(yōu)勢。以期望信息收益作為強化學(xué)習(xí)算法的狀態(tài)描述�？紤]到實際應(yīng)用中不同衛(wèi)星遙感器可能具有不同控制或觀測參數(shù)而導(dǎo)致離散行動規(guī)模不一致的缺陷,在連續(xù)行動空間建立行動集和行動選擇方法。給出狀態(tài)行動對的值函數(shù)以及使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似估計值函數(shù)的學(xué)習(xí)算法,在連續(xù)行動空間上建立基于強化學(xué)習(xí)的多階段聯(lián)合調(diào)度算法。 (7)基于仿真的應(yīng)用研究。 通過仿真結(jié)構(gòu)、流程和想定設(shè)計、調(diào)度預(yù)處理過程以及調(diào)度結(jié)果分析,給出更為貼近實際應(yīng)用背景的仿真案例,驗證本文提出方法的有效性。
【學(xué)位單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：P714
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評述
        1.2.1 最優(yōu)搜索理論
        1.2.2 海洋移動目標運動預(yù)測方法
        1.2.3 衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃調(diào)度技術(shù)
        1.2.4 海洋移動目標監(jiān)視相關(guān)研究
    1.3 論文主要工作和創(chuàng)新點
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 天基海洋移動目標監(jiān)視聯(lián)合調(diào)度問題分析與建模
    2.1 海洋移動目標及監(jiān)視環(huán)境
        2.1.1 海洋移動目標特點
        2.1.2 海洋監(jiān)視環(huán)境特點
    2.2 聯(lián)合調(diào)度資源
        2.2.1 海洋監(jiān)視衛(wèi)星分類及特點
        2.2.2 目標信息獲取與處理能力
        2.2.3 衛(wèi)星資源使用約束
        2.2.4 海洋監(jiān)視衛(wèi)星系統(tǒng)應(yīng)用案例
    2.3 問題描述與建模
        2.3.1 不確定性因素
        2.3.2 業(yè)務(wù)流程與求解框架
        2.3.3 基本假設(shè)及問題簡化
        2.3.4 聯(lián)合調(diào)度問題的形式化描述
        2.3.5 聯(lián)合調(diào)度問題的一般模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 海洋移動目標運動預(yù)測與狀態(tài)估計方法
    3.1 海洋移動目標與衛(wèi)星觀測的時空關(guān)系計算方法
        3.1.1 側(cè)擺觀測算法
        3.1.2 側(cè)擺角及觀測時刻算法
        3.1.3 觀測條帶的網(wǎng)格覆蓋檢測算法
        3.1.4 算例結(jié)果與分析
    3.2 海洋移動目標運動預(yù)測方法
        3.2.1 相關(guān)定義及條件假設(shè)
        3.2.2 海洋移動目標運動預(yù)測方法集
        3.2.3 海洋移動目標多模型運動預(yù)測方法
        3.2.4 算例結(jié)果與分析
    3.3 海洋移動目標狀態(tài)估計方法
        3.3.1 粒子濾波研究現(xiàn)狀及原理概述
        3.3.2 海洋移動目標跟蹤監(jiān)視的粒子濾波應(yīng)用案例
        3.3.3 多目標跟蹤的粒子濾波基本算法
        3.3.4 海洋移動目標跟蹤的粒子濾波算法
        3.3.5 算例結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于信息度量的單階段聯(lián)合調(diào)度方法
    4.1 信息論方法原理概述
    4.2 監(jiān)視信息度量方法
        4.2.1 信息度量
        4.2.2 統(tǒng)計學(xué)分析
    4.3 基于信息度量的單階段聯(lián)合調(diào)度算法
        4.3.1 單階段期望信息收益
        4.3.2 粒子描述的單階段期望信息收益
        4.3.3 傳感器模型
        4.3.4 單階段聯(lián)合調(diào)度算法
        4.3.5 反饋延時的單階段聯(lián)合調(diào)度算法
    4.4 算例結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于強化學(xué)習(xí)的多階段聯(lián)合調(diào)度方法
    5.1 強化學(xué)習(xí)理論概述
        5.1.1 強化學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀
        5.1.2 強化學(xué)習(xí)基本原理
    5.2 多階段聯(lián)合調(diào)度的強化學(xué)習(xí)算法
        5.2.1 輸入狀態(tài)的規(guī)范化描述
        5.2.2 階段收益與值函數(shù)
        5.2.3 行動集與行動選擇
        5.2.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的值函數(shù)逼近器
        5.2.5 多階段聯(lián)合調(diào)度算法
    5.3 算例結(jié)果與分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 天基海洋移動目標監(jiān)視聯(lián)合調(diào)度的應(yīng)用研究
    6.1 仿真結(jié)構(gòu)與流程設(shè)計
        6.1.1 仿真結(jié)構(gòu)組成
        6.1.2 仿真主控流程
    6.2 仿真想定設(shè)計
        6.2.1 備選衛(wèi)星資源設(shè)計
        6.2.2 監(jiān)視區(qū)域及移動目標設(shè)計
    6.3 調(diào)度預(yù)處理
        6.3.1 衛(wèi)星過境觀測時間窗口計算
        6.3.2 光照條件與氣象的影響
    6.4 算例結(jié)果與分析
    6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 本文總結(jié)
    7.2 研究展望
致謝
參考文獻
作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果

【參考文獻】

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