敏捷成像卫星自主调度技术综述

谢 平，杜永浩，姚 锋，谭跃进

(1. 中国航天系统科学与工程研究院，北京 100048；2. 国防科技大学系统工程学院，长沙 410073)

0 引 言

21世纪以来，随着海洋开发、减灾救灾、环境保护和国土资源监测等众多领域对地观测需求的激增，我国开始大力推进高分辨率成像卫星的研制工作。为应对我国复杂的地缘政治环境及国内的突发事件，有效降低卫星响应时间，第一时间获取突发事件的情报信息，研制性能更为智能化、敏捷化的成像卫星成为当务之急。

根据当今卫星发展趋势，卫星自主调度能力受到各个卫星应用大国的高度重视，我国也逐步开展了对敏捷卫星、快速响应卫星、星间组网、分离模块群等新型遥感卫星技术的研究工作。其中，新型敏捷自主成像卫星涌现出全新的技术特点和应用模式，扩展了成像卫星调度的内涵，特别是敏捷卫星自主调度技术，为卫星管控带来了以下优势。

1)加强了卫星应对突发事件的快速响应能力。现有的调度方案通常是地面站对卫星一次性完成一天到数天的调度，将方案译成指控指令后由地面天线上注成像卫星；卫星在此期间严格依照指令执行，无法修改[1]。这种分时段、分批次调度的管控模式时效性较低，不能及时响应突发事件。若卫星具有自主、灵活的任务调度和快速响应的能力，便可及时捕捉有利环境条件、实现快速重访，避免重要动态情报信息获取手段受制于国外卫星系统的窘境。

2)提升了卫星观测效率，缓解了数据接收与处理压力。我国在“十三五”期间在轨卫星的数量将超过200颗，地面管控中心数据的接收和处理压力激增。同时，为避免卫星轨道预报和姿态控制误差的影响，卫星通常会提前开机成像以保障目标覆盖，从而产生了较多的无效观测数据。而敏捷卫星自主调度能够根据实时的轨道、姿态和载荷状态信息进行成像调度，精确控制和缩减成像时间，提升观测效率，减轻了数据压力。

3)突破了卫星测控瓶颈、降低地面管控的复杂性。传统地面任务调度是基于时间标记的控制指令模式，操作人员需根据卫星操作和载荷使用方法，将任务方案转化为一系列卫星机动的相关参数。这种模式对地面管控要求较高，且需与卫星研制单位校对执行指令及参数，无疑增加了人力成本、降低了管控效率。此外，我国测控网大多只能在国内建站，卫星测控弧段较短。因此，为应对复杂空间任务需求，缓解有限测控窗口对指令序列上注的制约，具有自制指令转译与任务调度能力的敏捷卫星可大大降低测控资源的信息上注压力。

4)保障了卫星可靠性、延长使用寿命，提升复杂任务的执行能力。随着卫星能力的提升，用户需求也日趋复杂化与多样化。从星上能源优化利用的角度看，自主调度能够实时制定姿态调整、温度保持等相关控制策略，从而提高卫星运行可靠性、延长使用寿命。同时，卫星每一次任务都伴随着姿态机动、相机开关等操作，一条指令出错会影响后续的任务执行。由于我国卫星运行有一半以上的时间在测控弧段以外，故卫星的自主管理、运行和生存能力能够保障卫星在境外时对复杂任务的有效执行。

综上，敏捷成像卫星自主调度技术能够利用实时信息，灵活自主地选择卫星成像时机，提高应急目标的观测成功率，快速地响应突发事件，对我国国土安全、资源监测、防灾减灾等军事和民用领域具有重要意义。下面，本文将首先阐述敏捷成像卫星调度的内涵，随后分别从自主感知、自主决策和自主协同三个方面介绍敏捷卫星自主调度关键技术，最后对敏捷卫星自主调度技术提出未来发展建议。

图1 敏捷成像卫星自主调度关键技术Fig.1 Key techniques in autonomous scheduling for agile Earth observation satellites

1 敏捷成像卫星调度的内涵

1.1 敏捷成像卫星技术

从运动学的角度来讲，成像卫星具有三个方向的平动自由度和三个方向的转动自由度，如图2所示。受卫星轨道的约束，卫星成像活动的开展只能依赖其转动自由度方向上的运动，通常称为侧摆、俯仰和偏航。传统的成像卫星只具备侧摆方向的成像能力，如图3 (a)所示，是目前成像卫星的主要在轨形式。

传统成像卫星已得到广泛应用，但同时暴露出单次过境成像形式单一、对区域目标成像能力有限、资源利用率低、受轨道约束影响较大等问题。传统卫星针对区域目标的成像策略如图3 (b)所示，可见，由于传统卫星只能对轨道正下方的条带区域开展成像活动，故范围较大的区域目标必须采用多次过境的方式，带来了较长的目标访问周期和固存资源不必要的浪费。由此，结合传统卫星的轨道机动能力和成像策略，本文将敏捷成像卫星定义为：

图2 卫星六自由度模型Fig.2 Six degrees of freedom model for the satellite

定义1.(敏捷成像卫星)在沿轨道飞行过程中，卫星平台或星上载荷通过侧摆、俯仰和偏航三个自由度方向的轨道机动开展成像活动的一类成像卫星。

与传统卫星相比，敏捷卫星具有侧摆、俯仰、偏航三个方向的快速机动能力。对比图3(a)与图3(c)可知，传统卫星只能在目标垂直上方才能开展成像活动，而敏捷卫星可以通过调整其俯仰与偏航角度，在同一轨道位置提供对多个目标的成像机会。对比图3(b)与图3(d)可知，敏捷卫星可以在单次过境中通过多次姿态调整实现对区域目标的连续成像，表现出更强大的任务执行效率和多星协同的兼容性[2-3]。由此，从决策的角度看，敏捷成像卫星的决策优势具体表现为：1) 俯仰、偏航机动能力，为任务目标提供了更多的成像时间窗口；2) 高俯仰角成像能力，为任务目标提供了更长的成像时间窗口；3) 质量轻、姿态转换迅速，为调度过程提供了更多的任务与约束冲突消解方式；4) 受目标位置和轨道约束弱，为多敏捷卫星自主协同成像提供了潜在的发挥空间。

1.2 敏捷成像卫星调度问题特征

成像卫星调度问题已被证明为NP难问题[4]，而敏捷成像卫星的功能与任务需求甚多，故敏捷成像卫星的特征提取与分析是有效求解敏捷成像卫星调度问题的前提。一般来说，敏捷成像卫星调度问题具有收益的多样性特征和约束的时间依赖性特性。

1)收益多样性特征

图3 敏捷卫星与传统卫星成像策略对比Fig.3 Comparison on the observation strategies between agile satellites and traditional satellites

Tangpattanakul等[7]将多用户的敏捷卫星调度问题看作多目标优化问题，包括优化方案的整体收益和不同用户间的收益差值。可见，多元化的用户需求和地面测控中心的工作需要，为敏捷成像卫星调度问题带来了收益多样性特性。针对常规任务和有应急任务动态到达的调度场景，常见的敏捷成像卫星收益特征如表1所示。

表1 敏捷成像卫星调度收益多样性特征Table 1 Diversified characteristics of revenues in agile observation satellite scheduling

2)约束时间依赖性特征

敏捷成像卫星调度的问题约束具有很强的时间依赖性，即主要约束与时间密不可分，如表2所示。时间依赖性约束是制约敏捷卫星效率发挥的关键。

表2 敏捷成像卫星约束时间依赖性特征Table 2 Time-dependent characteristics of constraints in agile observation satellite scheduling

在成像活动方面，敏捷卫星的任何成像活动只有在目标可见时间窗范围内执行才具有收益。在卫星姿态转换方面，在不同时刻，由于卫星需要调整的姿态角度不同导致姿态机动需求时间也不同，姿态机动需求时间Δt一般可用式(1)表示。

Δt=Δg/v+C

(1)

式中：Δg为相邻卫星任务的综合姿态转角，v为姿态机动转速，C为卫星姿态稳定时间[8]。

在固存容量方面，成像卫星的存储上限不仅受限于卫星单次服务时间，同时依赖于卫星何时对固存进行格式化擦除。在电量方面，成像卫星对日充能的时刻与时间也制约着卫星的成像能力[9]。

1.3 敏捷成像卫星调度问题一般化描述

针对不同应用场景，学者们对敏捷卫星调度问题开展了不同的问题建模，但在求解过程中充分发挥敏捷卫星俯仰、偏航机动能力，消解时间、时序约束的本质是相同的。故本文在已有研究的基础上，给出敏捷成像卫星调度问题的定义和一般化描述：

定义2.(敏捷成像卫星调度问题)在满足时序和资源约束的前提下，对敏捷成像卫星的元任务进行选择、分配与排序，以实现某项或某几项任务收益值最大化的约束满足优化问题。

其中，元任务是敏捷成像卫星调度问题中的调度对象。根据常见任务需求，本文将元任务定义为：

定义3.(元任务) 通过成像卫星任务规划预处理技术，对用户和卫星管控单位提出的复杂成像、数传及星上状态维护等任务进行分解，而产生的能够由卫星一次性完成的可调度任务单元。

表3 敏捷成像卫星常见元任务类型Table 3 Unit task types of agile observation satellite

根据敏捷成像卫星任务分类的不同，元任务的主要类型如表3所示。其中，对日定向任务指卫星太阳能帆板在阳照区对太阳定向并充能；固存擦除任务指部分在轨卫星受固存技术的限制，通过对星上固存进行格式化的方式来存储新的成像数据。

多星多轨敏捷成像卫星调度问题可以描述为：

问题优化目标如式(2)所示：最大化任务完成率、最大化任务全局优先级和最大化任务全局完成质量等。其中，q(ri)表示元任务ri基于任务执行时间等实际情况的任务质量评估函数[10]。

表4 多星多轨敏捷成像卫星调度问题主要符号说明Table 4 Major symbols descriptions in the scheduling for multi agile observation satellites

(2)

(3)

q(ri)≥qi,xijklm=1

(4)

(5)

(6)

hi+li+t(ri,ri′)≤hj,xijklm=xi′j′k′l′m′=1且
sij=si′j′且hi

(7)

∀n≤|R|且hi

(8)

∀n≤|R|且hi

(9)

约束(3)表示元任务ri至多只能执行一次，即至多在一颗卫星的某条轨道的某个时间窗内执行。约束(4)表示任意元任务的完成质量需大于用户提出的质量要求。约束(5)表示任意元任务的执行时间需坐落在时间窗内。约束(6)表示任意元任务的执行时间需满足用户要求。约束(7)表示对同一颗卫星而言，任意两个元任务的执行时间没有重叠，且执行间隔不少于敏捷卫星姿态或模式转换的最短时间。其中，t(ri,ri+1)表示根据两个元任务的卫星状态而计算转换时间的函数。约束(8)表示对任意卫星j而言，随着其固存增减，任意时刻固存量不能超过星载固存上限。约束(9)表示对任意卫星j而言，随着电能充放，任意时刻电量消耗不能超过星载电池容量上限。

上述约束构建了敏捷成像卫星调度问题的一般化模型。针对不同的调度背景，各元任务间可能还存在着其他复杂的约束关系，但由于多星多轨的敏捷卫星调度往往考虑因素众多，问题规模较大，决策维度较高，在工程应用和科学研究中，其调度问题常被一定程度地简化。例如采取单星多轨、多星单轨、只优化任务序列、成像与数传任务分段式调度、不考虑固存擦除或对日定向等的简化方式[11]。这些简化方式对降低敏捷卫星调度问题维度，提升自主调度的响应速率和鲁棒性起到非常重要的作用。

2 敏捷成像卫星自主调度关键技术

近年来，利用自主调度技术来提高敏捷成像卫星等航天器任务执行效能的方式受到了越来越多研究人员的重视。针对现阶段敏捷成像卫星主要自主形式与使用目的，本节重点论述敏捷成像卫星自主感知、自主决策和自主协同等三项关键技术。

2.1 自主感知技术

自主感知是指敏捷成像卫星具备图像处理、位置监测、故障诊断等传感器载荷，在飞行过程中自主感知目标、环境或自身状态变化，进行状态更新与信息通讯的自主技术，是敏捷成像卫星自主调度技术的重要基础。根据感知对象与目标不同，目前主要使用的自主感知技术包括目标感知和环境感知。

2.1.1目标感知

目标感知是以卫星成像任务目标为感知对象，围绕提升成像任务执行效率的自主感知技术。目前比较成功的带有目标感知功能的敏捷卫星有Firebird,Pleiades,OptiSAR和EO1等。Firebird是德国宇航局火灾识别系统的重要组成部分，该卫星能捕获火灾位置、火情区域规模等火灾参数信息，并通过火情发现等自动探测事件来执行自主调度活动[12]。

法国宇航局研制的Pleiades敏捷卫星装备了高分辨率光学相机、云层覆盖探测器等自主感知设备。当接收到目标变化信息时，星上系统会自主调整任务，并改变待执行任务的状态信息，避免了地面管控与星地链路通讯的复杂流程和传输延迟[13]。加拿大OptiSAR星座由来自两个轨道的8个串联模块组成，每个模块包含一颗合成孔径雷达(SAR)卫星和一颗光学卫星。OptiSAR星座的自主感知功能是通过SAR卫星和光学卫星协作实现，不仅可同时对某一目标进行SAR成像与光学成像，还可通过SAR卫星的云判系统避免光学卫星对云雾遮挡区域进行无效观测，从而提高了光学卫星的成像效率[14]。EO1是由NASA研制的敏捷自主成像卫星，它能发现地球表面的火山喷发、冰层消融、云雾遮挡、地壳运动等自然科学事件[15]。

由表5可知，云层是敏捷成像自主卫星的主要感知对象。虽然云层的出现并不如火灾、地壳运动事件的紧急性和灾害性，但云层会显著降低光学卫星的成像效果。在云量描述方面，Baek等[16]分析了云量对卫星成像质量的影响，通过建立不同规则来描述云量信息，提出了气象约束条件下的求解方法。孔祥海等[17]根据云层与地面匹配关系的差异建立了星上自主云顶高度计算方法。在任务优化方面，Beaume等[18]先通过云雾探测器对目标上空的气候进行实时判断，再结合在线调度方法和敏捷卫星的机动能力来选取合适的观测角度，以降低云雾遮挡对成像质量的影响，并给出敏捷卫星的最短姿态机动路径。

表5 敏捷成像卫星自主感知对象Table 5 Autonomous perception objects of agile satellites

2.1.2环境感知

环境感知是以卫星运行环境为感知对象，以保障卫星在轨安全、稳定服务为目标的自主感知技术。其中，卫星运行环境包括内部环境和外部环境，内部环境感知主要体现在卫星对自身故障与资源状态的感知，外部环境感知主要为卫星对障碍物的感知。

在自身故障感知方面，李玉庆等[19]设计了一款包含任务调度、指令执行与监控的自主卫星调度系统，该系统能够在发现故障时进行自主操作。苏振华等[20]设计了一种包括离线自主学习和在线故障诊断功能的星上自主故障诊断方法，前者基于历史数据自主学习，获得神经网络模型存储于知识库；后者依据神经网络模型，对成像数据进行实时在线诊断。

在障碍感知方面，目前主要通过Box区域判定策略和碰撞概率评估策略实现卫星对环境障碍的感知。Box区域判定策略以卫星为中心，以长方体范围定义不同程度的碰撞警报区，当监测到障碍物进入警报区内则触发卫星规避响应[21]。此外，Amico等[22]运用相对偏心率和轨道倾角矢量来描述多星编队相对运动，通过令二者平行来保证多星之间安全距离，进而开发了一种被动式卫星自主避碰系统[23]。

Box区域判定策略降低了障碍监测误差的影响，安全性高，但预警虚报率也较高，易导致卫星频繁机动，降低了燃料利用和任务执行效率。对此，学者们引入碰撞概率评估策略，在Box区域判定的基础上通过随机分析方法实现对障碍碰撞概率较为准确的计算，为卫星环境感知技术提供了可靠支持[24]。

2.2 自主决策技术

自主感知功能可以比作敏捷卫星的眼睛和耳朵，而自主决策技术则是敏捷卫星的大脑。自主决策是指敏捷卫星具备在线计算与决策能力，在脱离或部分脱离地面管控的环境中，根据卫星自主感知的结果和预期计划，智能地对任务进行决策并执行的自主技术[25-26]。大量学者立足自主卫星动态决策和不确定性决策问题，对自主决策的相关技术进行了研究。

2.2.1动态决策

1)基于响应的动态决策

自主卫星动态响应一方面来源于自主感知的结果。卫星在接受到自主感知信息后，会根据任务需求开展不同程度的自主响应。以云层感知结果为例，Beaumet等[18]首先通过云雾探测器来实时评估目标上空的气候条件，计算出目标合适的成像角度，并指导敏捷卫星进行轨道机动。但由于云量评估与成像活动几乎同时进行，只能避免低质量成像，并不能改善成像效果，是一种被动式卫星成像优化机制。而OptiSAR[14]采用SAR和光学卫星协同的方式，通过SAR卫星云判功能，为后续成像卫星提供准确的云层信息和充裕的动态响应空间。此外，在动态目标成像的过程中，敏捷卫星往往需要根据目标形状和卫星轨道参数对目标进行动态条带分割。

另一方面，自主卫星动态响应来源于地面测控中心传输的临时任务需求。例如，Wu等[27]将成像任务分为普通任务和紧急任务，在确保紧急任务优先级的同时实现任务总收益的最大化。但基于优先级的决策策略牺牲了低优先级的任务收益，在动态事件触发频繁的情况下会影响决策效果。由此，李志亮等[28]设计了响应式卫星动态决策系统，通过预调度策略显著降低了临时任务对原有调度方案的扰动。Li等[29]指出大部分决策问题集中关注约束消解和任务收益最大化，并以紧急任务插入引起的全局延误时间为优化目标，实现了多星自主紧急任务的有效调度。

虽然基于响应的动态决策机制已经得到诸多应用，但也存在着一些局限：(1)触发响应的形式单一；(2)决策时间短，以启发式或贪婪方法为主，决策能力有限；(3)响应过程受自主感知灵敏度的影响；(4)过度频繁的响应造成星上计算资源浪费和决策优化效果不佳。由此，学者们利用在线滚动决策机制很好地求解了敏捷卫星自主决策问题，在一定程度上与基于响应的动态决策起到优劣互补的作用。

2)滚动决策

滚动决策的方式提供了周期性的决策方案调整机会，同时也降低了星上一次性决策问题的规模，在敏捷卫星有限的决策能力下表现出良好的适用性。例如，Qiu等[34]提出了一种基于滚动时域的动态决策策略，周期性地触发或由事件触发对成像任务的重新调度，并对比了引入不同优先级和启发策略的决策效果。针对观测需求动态变化的问题，刘嵩等[35]提出了如图4所示的基于任务轴的滚动决策策略，设计了规划、决策、执行和信息反馈相结合的自主任务调度框架。欧洲多国合作的PLANET多星任务调度系统将任务分成不同优先级，逐级利用基于时间顺序的排序算法将任务分配至各个卫星，并遵循效率性、最优性和稳定性规则滚动地进行重规划[36]。

与基于响应的决策机制相比，滚动决策能够对滚动窗口内的任务进行较为充分的迭代优化，在满足动态决策需求的同时提升了全局优化程度。不过，滚动决策缺乏对任务响应的灵敏性，在动态任务连续到达情况下响应效果欠佳。由此，针对敏捷卫星自主调度场景特点，合理选择动态决策机制或混合决策框架，有助于提升敏捷卫星自主调度的鲁棒性。

图4 基于滚动决策的自主决策示意图Fig.4 Autonomous decision based on rolling decision

2.2.2不确定性决策

不确定性决策策略主要应对了卫星执行任务中的不确定性因素，通过在决策过程中引入预留机制和调整空间，以提升卫星应对不确定影响的能力。

成像卫星的工作环境具有很强的不确定性。对此，Myers[37]设计了一种具有生成调度方案、执行方案、检测方案和修复方案等功能的连续任务决策框架。该框架能根据环境信息和任务需求调整原有方案，用户也可通过该框架指导任务方案生成、修正和监控的相关工作。Chien等[38]指出自主卫星必须平衡长期目标和短期目标，既需要通过提前决策来避免短视的决策，又要有面向突发事件的及时响应能力。Li等[39]引入模糊数和神经网络来评估环境扰动对系统的影响，当遇到重要扰动时，系统直接响应；当遇到一般扰动时，系统根据决策时间进行重调度；若遇到微弱扰动时，系统直接忽略影响。

在资源不确定性方面，针对地面调度中心对卫星资源消耗预估的误差，以及地面上行链路限制导致的卫星应急响应慢等问题，Lenzen等[40]以地面中心资源的上下边界生成卫星成像方案，再运用星上决策模块根据环境信息对调度方案进行简单调整，有效解决了地面约束推理不精确的问题。针对同一问题，Maillard[41]考虑到地面中心为保障卫星任务的可靠性而预留资源的情况，利用敏捷卫星的自主决策方法使卫星可根据目标优先级自主调整不同目标的时间余量，提升了卫星资源利用率和成像效率。

2.3 自主协同技术

自主协同技术是指一颗或多颗卫星具备星上在线决策能力，利用星间通讯链路完成任务的分配与排序，是敏捷卫星自主调度技术的群智能表现。Lavallee等[42]对航天器自主协同调度做了综述研究，指出自主协同技术在降低运行成本与响应时间、提高效率方面具有重要作用。自主协同技术可以分为集中式协同和分布式协同，两者通讯方式如图5所示。

图5 敏捷卫星自主协同技术示意图Fig.5 Autonomous cooperation technique of agile satellites

2.3.1集中式协同

集中式自主协同调度是综合考虑各项因素，在全局范围内搜索最优解的传统调度模式。集中式调度框架以主星为调度中心，替代了地面管控中心的调度功能，在中小规模的协同任务中表现出良好的调度效率和质量，是多星协同任务调度的常用方法。

敏捷卫星集中式协同工作具有一定的种群特性，故群智能优化算法在多星协同调度问题中具有良好的适用性。例如，Zheng等[43]通过自适应遗传算法分解任务目标以实现星座的全局任务调度。Wu等[44]基于蚁群算法信息素的方式随机分配不同观测任务至不同的卫星以解决多星协同调度问题。针对敏捷卫星集中式成像任务目标密集、姿态控制频繁、且任务之间相互影响的问题，邱涤珊等[45]借鉴蚁群系统和最大最小蚂蚁系统的思想设计寻优策略和信息素更新策略，有序执行了拥挤的组合成像调度任务。

由于多星集中式协同调度过程中考虑因素众多，学者们常通过分层式或模块化的管理机制降低问题规模。针对多敏捷卫星联合调度问题长时间窗、多时间窗的复杂约束特征，孙凯等[46]将问题分解为任务资源匹配和单星任务处理两个子问题，通过学习型遗传算法解决任务资源匹配问题。姚敏等[47]将敏捷卫星星务软件分解为若干任务模块，以任务流程为单位，利用模糊神经网络构建任务流程自主调度决策系统，有效提升了星务软件的自主化和智能化水平。

敏捷卫星的自主协同不仅包括同构协同，在异构协同方面，Qin等[48]针对异构低轨敏捷卫星网络，提出了基于截止日期的资源平衡式任务分配算法，利用从星的剩余电源电量和搭载的载荷类型选取侯选星。异构自主协同能够充分发挥敏捷卫星的机动能力和传统卫星的载荷能力，取长补短，更大限度提升星群协同任务执行能力与效率。

在主星统一调度和管理下，集中式协同掌握了全局的任务状态和资源情况，具备获取全局最优的条件，但在实践中也表现出以下不足：1) 依赖主星运算能力，但敏捷卫星的载荷能力有限[49]；2) 受通讯约束与延迟影响；3) 大规模场景中效果不佳。由此，综合现代卫星高敏捷性和自主性特点的分布式协同技术成为了多星自主协同调度研究的重要方向。

2.3.2分布式协同

分布式协同调度是相对集中式调度而言，通过MAS(Multi-agent system)和自主协同技术，分布式完成任务分配的新兴调度模式。分布式协同调度的优势主要体现在：1) 鲁棒性，极大减少了对主星调度决策水平的依赖；2) 并行性，降低了问题规模和响应层级，提高了快速服务能力；3) 实用性，提升了资源配置的合理性，增强了调度系统可拓展能力。

Bonnet[50]采用面向方案优化的自适应多Agent系统解决多目标的星座调度问题，卫星间通过本地调度和多次沟通来达到一致性意见。郝会成等[51]针对卫星初始任务方案中资源失效的情况，基于MAS构建了敏捷卫星动态任务重调度模型。Skobelev等[52]将成像需求视为需求Agent，将卫星和地面站视为资源Agent，利用资源局部搜索调度方案，再通过交互式迭代改进优化。刘子林等[53]在合同网分配机制的基础上提出了递归式分配思路，有效避免了分配故障，实现了任务协同成本和执行成本的有机结合。

为进一步降低多星协同任务调度规模、缓解星上自主决策压力，分层化的调度策略也发挥着重要作用。Mohammed[54]针对TechSat 21星设计了一个分层调度机制，先选取星簇，再由星簇将任务分配给小卫星。韩道军等[55]搭建了分布式卫星编队环境，设计了多星任务调度算法联合使用的单机方案，解决了计算资源不足和传统分布式算法同步性差的问题。张正强[56]将分布式卫星系统调度问题分为星群任务调度与单星自主控制两个层次，建立了集中-分布式的调度架构，构建了包含全局控制层、通信与协作层、局部规划层、监控层和执行层的混合结构。

虽然分布式协同具备良好的鲁棒性、并行性和执行能力，但其难点与不足也较为明显：1) 没有考虑问题的所有因素，很难获得全局最优解；2)依赖大量信息交互与计算的支持；3) 受分布式策略与算法影响显著；4) 故障诊断与排除的难度大等。

由此，合理分析敏捷卫星自主调度问题特点，选择合适的或组合使用协同调度策略，对提升复杂任务调度质量、效率和稳定性起到不可或缺的作用。

3 敏捷成像卫星自主调度的发展启示与建议

国内外科研人员围绕敏捷成像卫星自主调度技术开展了诸多工作，但随着对地成像需求不断提升、敏捷卫星技术不断发展，以及各式新型智能优化算法的运用，敏捷卫星自主调度技术也迎来了更大的挑战和更广阔的发展空间。结合敏捷成像卫星自主调度技术研究现状，面向未来卫星任务需求，敏捷成像卫星自主调度技术可以向以下几个方向发展。

1)敏捷成像卫星多元化任务预处理技术研究

敏捷卫星的轨道机动能力带来了更多任务可执行时间窗口，同时意味着任务预处理的多样性和可选择性也更强。敏捷卫星的任务调度是建立在元任务的基础上，故任务预处理水平将直接影响敏捷卫星的调度能力。现有的预处理技术通常只提供一种元任务分解方案，虽然降低了任务调度规模和求解难度，但也很大程度上限制了调度技术所能提升的收益空间。由此，在敏捷成像卫星自主水平和决策水平不断提升的背景下，任务预处理技术应向着多元化的发展，为敏捷卫星提供充裕的任务调度空间。

2)敏捷成像卫星约束的时间依赖性研究

目前少数学者研究了敏捷卫星时间依赖性特征，且局限于时间窗与姿态机动约束。但在敏捷成像卫星实际调度中，特别是成像与数传任务的一体化调度中，约束时间依赖性特征更加明显：例如单次任务的成像与数传时间受时序约束，连续任务的成像序列和数传内容受时序约束，星载存储容量的格式化时机与成像任务、数传任务受时序约束等。由此，逐步还原敏捷卫星时间依赖性特征，梳理时序约束的类型与特点并将其运用到敏捷卫星调度模型与算法中也具有重要意义。

3)敏捷成像卫星自主调度智能算法理论研究

智能算法始终是任务调度问题求解的关键方法，但敏捷卫星现有的自主调度研究中多为启发式算法，很少基于卫星应用场景的分析来设计求解质量更高的在线调度算法。在未来的敏捷成像卫星自主调度研究中，应该开展敏捷卫星在线式动态调度与重调度、分布式与并行算法理论、分层式自主调度与决策框架、大规模群智能算法理论等方向的研究。

4)大规模多星多轨敏捷成像卫星调度研究

多敏捷成像卫星自主调度问题是未来敏捷卫星大规模应用中必须要解决的难题，但目前该问题的关注度并不高。如何对现有的多种多星调度算法进行整合并使其可以适应敏捷自主卫星在线调度的应用场景，以及如何利用人工智能等相关领域的思想进一步提高星上决策和调度等能力，对求解大规模敏捷卫星调度研究具有重要的理论与实践意义。

4 结束语

本文阐述了敏捷成像卫星调度问题的特征和一般化描述，分别从自主感知、自主决策和自主协同三个方面梳理了国内外敏捷成像卫星自主调度关键技术研究进展，并对未来敏捷成像卫星自主调度技术进行了展望。随着敏捷成像卫星技术的不断发展，以及民用与军事领域对地成像任务需求、多样性和自主性要求的不断增加，敏捷成像卫星自主调度研究也日趋复杂。因此，为适应未来卫星技术发展趋势和国家航天战略发展需要，有必要深入研究上述问题，不断促进敏捷成像卫星自主调度技术的发展。