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密集观测场景下的敏捷成像卫星任务规划方法
被引量：
4
1
作者
马一凡
赵凡宇
+1 位作者
王鑫
金仲和
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1215-1224,共10页
针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模.提出融合IndRNN和Pointer Networks的...
针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模.提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型(Ind-PN)对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器.基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束.基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率.实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率.
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关键词
敏捷成像卫星
任务规划问题
密集观测场景
Ind-PN
强化学习
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职称材料
题名
密集观测场景下的敏捷成像卫星任务规划方法
被引量：
4
1
作者
马一凡
赵凡宇
王鑫
金仲和
机构
浙江大学微小卫星研究中心
浙江大学浙江省微纳卫星研究重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期1215-1224,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075293)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2021QN81002).
文摘
针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模.提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型(Ind-PN)对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器.基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束.基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率.实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率.
关键词
敏捷成像卫星
任务规划问题
密集观测场景
Ind-PN
强化学习
Keywords
agile imaging satellite
task planning problem
intensive observation scenario
Ind-PN
reinforcement learning
分类号
V474 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
密集观测场景下的敏捷成像卫星任务规划方法
马一凡
赵凡宇
王鑫
金仲和
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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