本文關(guān)鍵詞：單成像衛(wèi)星的需求分析與融合技術(shù)研究

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【摘要】：成像衛(wèi)星服務(wù)機(jī)構(gòu)為大量的用戶提供衛(wèi)星成像服務(wù)。因?yàn)椴煌挠脩糁g在提出觀測需求時(shí)沒有進(jìn)行相互的溝通和聯(lián)系,所以不同用戶之間可能存在對同一地區(qū)提出相同或者相似的衛(wèi)星觀測需求。當(dāng)出現(xiàn)上述情況時(shí),成像衛(wèi)星完成其中一個(gè)觀測需求的任務(wù)時(shí),同時(shí)也能完成或者部分完成某些其他的觀測需求,我們認(rèn)為這些觀測需求之間存在冗余關(guān)系。隨著用戶數(shù)量和需求數(shù)量的增加,需求之間存在冗余關(guān)系的概率和數(shù)量都將會(huì)隨之增加。如果不對存在冗余關(guān)系的需求進(jìn)行處理,成像衛(wèi)星將會(huì)對某些地區(qū)重復(fù)觀測,造成衛(wèi)星資源浪費(fèi)。成像衛(wèi)星的需求融合技術(shù)研究是將日益增長和龐大的衛(wèi)星觀測需求通過融合相同或者相似的觀測需求,消除需求之間的冗余關(guān)系,減小需求數(shù)量的規(guī)模,從而降低衛(wèi)星規(guī)劃的難度,提高了衛(wèi)星的利用率和用戶總體滿足度。在模型研究方面:本文首先建立了觀測需求描述模型和成像衛(wèi)星的觀測能力模型。通過分析用戶提出需求的共同特性和要素,給出了需求的描述的規(guī)范,將需求分為區(qū)域目標(biāo)觀測需求和點(diǎn)目標(biāo)觀測需求。通過對衛(wèi)星的功能結(jié)構(gòu)和資源進(jìn)行分析,抽象出成像衛(wèi)星的共同特點(diǎn)和能力,建立一個(gè)對任意成像衛(wèi)星的表達(dá)模式,從而建立成像衛(wèi)星對地觀測的能力模型。區(qū)域目標(biāo)觀測需求融合研究的方法:通過研究區(qū)域目標(biāo)觀測需求之間的冗余性問題,引入了冗余性強(qiáng)度的概念。本文將區(qū)域目標(biāo)觀測需求的冗余性分解為:空域冗余性強(qiáng)度和時(shí)域冗余性強(qiáng)度,建立了冗余性強(qiáng)度矩陣,采用矩陣的層次融合分析法對冗余性強(qiáng)度矩陣進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算出可融合的區(qū)域目標(biāo)觀測需求并進(jìn)行融合。最后通過仿真驗(yàn)證區(qū)域目標(biāo)需求融合方法,仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明區(qū)域目標(biāo)需求融合方法能夠有效的降低需求的規(guī)模和節(jié)約衛(wèi)星的資源。點(diǎn)目標(biāo)觀測需求融合研究方法:通過分析成像衛(wèi)星的任務(wù)規(guī)劃,發(fā)現(xiàn)大部分成像衛(wèi)星每一次只觀察一個(gè)點(diǎn)目標(biāo)。如果在點(diǎn)目標(biāo)比較集中的情況下,會(huì)因?yàn)辄c(diǎn)目標(biāo)之間的時(shí)間窗口沖突或者轉(zhuǎn)換時(shí)間不夠?qū)е鲁上裥l(wèi)星只能夠完成很少的點(diǎn)目標(biāo)觀測需求。針對該問題本文提出了點(diǎn)目標(biāo)合成觀測的方法。根據(jù)成像衛(wèi)星遙感器的側(cè)擺和視場角,調(diào)整成像衛(wèi)星遙感器的觀測角度,將多個(gè)點(diǎn)目標(biāo)同時(shí)納入成像衛(wèi)星的觀測范圍。本文建立點(diǎn)目標(biāo)融合的條件約束模型,采用了遺傳算法對問題進(jìn)行了計(jì)算。并且通過仿真實(shí)驗(yàn)對合成觀測方法進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)表明合成觀測能夠使得成像衛(wèi)星完成更多的點(diǎn)目標(biāo)觀測需求,顯著的提高了衛(wèi)星的資源的利用率和總體用戶的完成率。在成像衛(wèi)星的觀測能力不能夠滿足需求的背景下,通過對觀測需求的分析和融合研究,可以顯著的減小需求的數(shù)量規(guī)模,為成像衛(wèi)星的任務(wù)規(guī)劃降低難度,可以提高成像衛(wèi)星的資源利用率,完成更多的對地觀測需求。
【關(guān)鍵詞】：成像衛(wèi)星 對地觀測需求 需求融合 冗余性 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V474
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 研究背景與意義12-14
• 1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃研究現(xiàn)狀14-15
• 1.2.2 對地觀測需求關(guān)聯(lián)融合分析研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 研究現(xiàn)狀總結(jié)16-17
• 1.3 主要研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)17-19
• 1.3.1 主要內(nèi)容17
• 1.3.2 組織結(jié)構(gòu)17-18
• 1.3.3 論文的主要?jiǎng)?chuàng)新18-19
• 第2章 對地觀測需求復(fù)雜性問題研究19-30
• 2.1 對地觀測需求的描述模型19-22
• 2.1.1 對地觀測需求信息的基本要素19-21
• 2.1.2 對地觀測需求描述模型構(gòu)建21-22
• 2.2 衛(wèi)星對地觀測能力描述22-27
• 2.2.1 對地觀測衛(wèi)星特征屬性23-26
• 2.2.2 衛(wèi)星對地觀測能力模型構(gòu)建26-27
• 2.3 對地觀測需求的復(fù)雜性27-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 對地觀測需求預(yù)處理研究30-45
• 3.1 對地觀測需求預(yù)處理問題描述30-31
• 3.2 對地觀測需求預(yù)處理方法31-38
• 3.2.1 對地觀測需求的衛(wèi)星資源匹配31-36
• 3.2.2 對地觀測需求的衛(wèi)星資源沖突消除36-38
• 3.3 算例38-43
• 3.4 本章小結(jié)43-45
• 第4章 區(qū)域目標(biāo)需求融合45-52
• 4.1 區(qū)域目標(biāo)需求冗余性問題描述45
• 4.2 區(qū)域目標(biāo)需求冗余性強(qiáng)度45-47
• 4.3 基于矩陣融合的算法47-49
• 4.4 仿真分析49-51
• 4.5 本章小結(jié)51-52
• 第5章 點(diǎn)目標(biāo)需求融合52-74
• 5.1 成像衛(wèi)星對點(diǎn)目標(biāo)觀測的特點(diǎn)52-54
• 5.2 成像衛(wèi)星對點(diǎn)目標(biāo)進(jìn)行合成觀測研究54-57
• 5.2.1 建立模型56-57
• 5.3 遺傳算法求解模型57-68
• 5.3.1 遺傳算法介紹57-59
• 5.3.2 點(diǎn)目標(biāo)融合遺傳算法計(jì)算方法59-67
• 5.3.3 仿真分析67-68
• 5.4 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法68-72
• 5.4.1 算法描述68-70
• 5.4.2 算例70-72
• 5.5 實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果對比分析72-73
• 5.6 本章小結(jié)73-74
• 第6章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 主要研究成果74-75
• 6.2 下一步的研究方向75-76
• 參考文獻(xiàn)76-79
• 致謝79-80
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及參與的課題80

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本文編號：1067315