CN108334664B - 卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法 - Google Patents

卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法 Download PDF

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CN108334664B CN201810010331.1A CN201810010331A CN108334664B CN 108334664 B CN108334664 B CN 108334664B CN 201810010331 A CN201810010331 A CN 201810010331A CN 108334664 B CN108334664 B CN 108334664B
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Abstract

本发明公开了一种卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法，属于卫星通信技术领域。该多成像卫星覆盖优化方法包括两个阶段，将生成覆盖模式和选择覆盖模式相分离，使得该方法结构合理、层次清晰；该多成像卫星覆盖优化方法能够提供至少一个覆盖方案，使得在成像卫星不足的情况下多个成像卫星的覆盖收益尽可能的大。该多成像卫星覆盖优化方法还通过计算覆盖方案的最优性参数来评价所选择的覆盖方案的质量。

Description

卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法
技术领域
本发明涉及卫星通信技术领域，具体地涉及一种卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法。
背景技术
以马航MH370的搜索为例，2014年3月20日，澳大利亚声称在南印度洋发现疑似MH370残骸，位置为：纬度-43.58，经度90.57。为了搜索该点附近区域，可以把范围扩大为以该点为中心的一个正方形区域。
中国曾调用多颗成像卫星对MH370展开搜索，每颗成像卫星的成像区域是一个条带形区域。图1示出了一颗成像卫星的成像的条带形区域的示意图，如图1所示，通过控制成像卫星上的传感器(如相机)的开关机时间，或者控制传感器的左右偏转角度，传感器成像的条带形区域的位置既可以沿成像扫描方向变化也可以沿垂直于成像扫描方向的方向变化(即可侧摆)。
每个覆盖区域对应一个覆盖收益，如果该区域被覆盖则获得与该区域对应的覆盖收益，在成像卫星数量不足的情况下，合理的安排各个成像卫星成像的条带形区域的位置，以使得在成像卫星数量不足的情况下所有成像卫星的覆盖收益尽可能地大具有至关重要的意义。
发明内容
本发明的目的是提供一种卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法，该方法通过调整成像卫星成像的条带形区域的位置获得覆盖收益尽可能大的覆盖方案。
为了实现上述目的，本发明的实施方式提供一种卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法，包括生成覆盖模式和选择覆盖模式，其中生成覆盖模式具体包括以下步骤：确定多个成像卫星的成像扫描方向；将欲覆盖的矩形区域划分成多个网格，以生成第一网格列表G；针对多个成像卫星中的每一个成像卫星：判断成像卫星的成像扫描方向是第一倾斜方向还是第二倾斜方向；在判断成像卫星的成像扫描方向为第一倾斜方向的情况下，以第一网格列表G中的任意网格的左下角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的多个网格重新排序，以生成第二网格列表LG，以第二网格列表LG中的任意网格的左下角顶点为基点，根据成像卫星覆盖的条带形区域的宽度和长度确定成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历第二网格列表LG中的所有网格，以形成成像卫星的覆盖模式列表；在判断成像卫星的成像方向为第二倾斜方向的情况下，以第一网格列表G中的任意网格的左上角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的多个网格重新排序，以生成第三网格列表LG，并以第三网格列表LG中的任意网格的左上角顶点为基点，根据成像卫星覆盖的条带形区域的宽度和长度确定成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历第三网格列表LG中的所有网格，以形成成像卫星的覆盖模式列表；遍历多个成像卫星，以得到覆盖模式集合，该覆盖模式集合包括每个成像卫星的覆盖模式列表；选择覆盖模式具体包括以下步骤：针对多个成像卫星中的每一个成像卫星：设定覆盖收益上界的初始值，覆盖收益的初始值，拉格朗日乘子序列的初始值，迭代次数的上限值；采用拉格朗日松弛技术建立成像卫星数量不足的情况下，成像卫星的覆盖收益最大化的目标函数，以获得成像卫星的覆盖收益目标值；计算成像卫覆盖覆盖模式列表中的每一个覆盖模式的覆盖收益目标值，并从覆盖模式列表中选择覆盖收益目标值最大的一个覆盖模式；遍历多个成像卫星，以选择每一个成像卫星的消耗的时间目标值最小的一个覆盖模式，以形成一个覆盖方案；更新覆盖收益上界的初始值，覆盖收益的初始值；根据更新后的覆盖收益上界的初始值和更新后的覆盖收益的初始值计算修正后的覆盖方案的最优性参数的值；通过更新拉格朗日乘子的值来更新目标函数，基于更新的目标函数重新选择每一个成像卫星的覆盖收益目标值最大的一个覆盖模式，以形成一个覆盖方案，针对新形成的覆盖方案重新计算最优性参数的值；多次更新拉格朗日乘子的值，在拉格朗日乘子的值的更新次数达到迭代次数的上限值的情况下，从选择和重新选择的多个覆盖方案中选择最优性参数的值最小的覆盖方案，作为用于覆盖矩形区域的覆盖方案。
通过上述技术方案，将卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法分成两个阶段，生成覆盖模式和选择覆盖模式相分离，使得该方法结构合理、层次清晰；该多成像卫星覆盖优化方法方法能够提供至少一个在成像卫星数量不足的情况下使得多个成像卫星的覆盖收益尽可能大的覆盖方案。
本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。在附图中：
图1示出了一颗成像卫星的成像的条带形区域的示意图；
图2是根据本发明的一实施方式的卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法的生成覆盖模式的流程图；
图3是根据本发明的一实施方式的卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法的选择覆盖模式的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
在本申请中，在未作相反说明的情况下，使用的方位词如“左上角顶点”、“左下角顶点”、“右上角顶点”、“右下角顶点”通常是指参照附图所示的“左上角顶点”、“左下角顶点”、“右上角顶点”、“右下角顶点”。“内、外”是指相对于各部件本身轮廓的内、外。
在本申请的实施方式中，成像扫描直线为相应的成像卫星的成像扫描区域的沿扫描方向的中线。
在本申请的实施方式中，覆盖模式可以指成像卫星的成像覆盖区域(或者称成像扫描区域)。
覆盖模式生成
例如，采用NT个成像卫星对想要覆盖的矩形区域A进行覆盖可以包括生成覆盖模式和选择覆盖模式两个阶段，其中NT个成像卫星形成成像卫星列表S，S可以记为
Figure BDA0001540076470000042
图2是本发明的一实施方式的卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法的生成覆盖模式的流程图。如图2所示，在本发明的一实施方式中，生成覆盖模式可以包括：
在步骤S101中，确定多个成像卫星的成像扫描方向；
在步骤S102中，将欲覆盖的矩形区域A划分成多个网格，以生成第一网格列表G，并对第一网格列表G中的网格编号，其中第一网格列表G可以记为
Figure BDA0001540076470000041
定义第i个网格gi的左上角顶点、右上角顶点、左下角顶点和右下角顶点的坐标分别为p1(i)＝＜x1(i),y1(i)＞、p2(i)＝＜x2(i),y2(i)＞、p3(i)＝＜x3(i),y3(i)＞、p4(i)＝＜x4(i),y4(i)＞；
在步骤S103中，判断成像卫星的成像扫描方向是第一倾斜方向还是第二倾斜方向；
在步骤S104中，在判断成像卫星的成像扫描方向为第一倾斜方向的情况下，以第一网格列表G中的任意网格的左下角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的多个网格重新排序(即对第一网格列表G中的网格重新编号)，以生成第二网格列表LG；
在步骤S105中，以第二网格列表LG中的任意网格的左下角顶点为基点，根据成像卫星覆盖的条带形区域的宽度确定成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历第二网格列表LG中的所有网格，以形成成像卫星的覆盖模式列表；
在步骤S106中，在判断成像卫星的成像扫描方向第二倾斜方向的情况下，以第一网格列表G中的任意网格的左上角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的多个网格重新排序(即对第一网格列表G中的网格重新编号)，以生成第三网格列表LG；
在步骤S107中，以第三网格列表LG中的任意网格的左上角顶点为基点，根据成像卫星覆盖的条带形区域的宽度确定成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历第三网格列表LG中的所有网格，以形成成像卫星的覆盖模式列表；
在步骤S108中，遍历多个成像卫星，以得到覆盖模式集合，该覆盖模式集合包括每个成像卫星的覆盖模式列表。
在本发明的一实施方式中，以第一网格列表G中的任意网格的左下角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的多个网格重新排序(编号)，以生成第二网格列表LG具体可以包括：
从第一网格列表G中任意选择一个网格gz，在成像卫星的成像扫描直线上确定与选择的网格gz的左下角顶点p3(z)的距离为R的两个点Pl(xl,yl)和Pr(xr,yr)，其中R例如可以是大于矩形区域A对角顶点线的长度的数值，xl和yl分别为点Pl(xl,yl)的经度值和纬度值，xr和yr分别为点Pr(xr,yr)的经度值和纬度值，且xl＜xr。
在成像卫星的成像扫描直线上的与选择的网格gz的左下角顶点p3(z)的距离为R的两个点可以采用方程组(7)表示：
Figure BDA0001540076470000061
其中，x代表经度，y代表纬度，xl＜x3(z)＜xr，x3(z)和y3(z)分别为选择的网格gz的左下角顶点p3(z)的经度值和纬度值，xl和xr分别为点Pl(xl,yl)和点Pr(xr,yr)的经度值，R为设定值，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
以点Pr(xr,yr)为起点，以点Pl(xl,yl)为终点确定参考向量，以点Pr(xr,yr)为起点，以第一网格列表G中的其他网格gi的左下角顶点p3(i)为终点确定一向量，计算该向量在参考向量上的投影；
遍历第一网格列表G中的网格，获得向量投影列表；
将向量积列表中的投影按照降序排列，以对第一网格列表G中的对应的网格重新排序(编号)，构造第二网格列表LG。
以第一网格列表G中的任意网格的左上角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的多个网格重新排序(编号)，以生成第三网格列表LG具体可以包括：
从第一网格列表G中任意选择一个网格gz，在成像卫星的成像扫描直线上确定与选择的网格gz的左上角顶点p1(z)的距离为R的两个点Pl(xl,yl)和Pr(xr,yr)，其中R例如可以是大于矩形区域A对角顶点线的长度的数值，xl和yl分别为点Pl(xl,yl)的经度值和纬度值，xr和yr分别为点Pr(xr,yr)的经度值和纬度值，且xl＜xr。
在成像卫星的成像扫描直线上的与选择的网格gz的左上角顶点p1(z)的距离为R的两个点可以采用方程组(8)表示：
Figure BDA0001540076470000071
其中，x代表经度，y代表纬度，xl＜x1(z)＜xr，x1(z)和y1(z)分别为选择的网格gz的左上角顶点p1(z)的经度值和纬度值，xl和xr分别为点Pl(xl,yl)和点Pr(xr,yr)的经度值，R为设定值，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
以点Pl(xl,yl)为起点，以点Pr(xr,yr)为终点确定参考向量，以点Pl(xl,yl)为起点，以第一网格列表G中的其他网格gi的左上角顶点p1(i)为终点确定一向量，计算该向量在参考向量上的投影；
遍历第一网格列表G中的网格，获得向量投影列表；
将向量积列表中的投影按照降序排列，以对第一网格列表G中的对应的网格重新排序(编号)，构造第三网格列表LG。
在本发明的一实施方式中，以第二网格列表LG中的任意网格的左下角顶点为基点，根据成像卫星覆盖的条带形区域的宽度确定成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历第二网格列表LG中的所有网格，以形成成像卫星的覆盖模式列表具体可以包括：
在第二网格列表LG中任意选择一个第一网格gi，在沿成像卫星sj的成像扫描方向且通过第一网格gi的左下角顶点p3(i)的直线上任意选择一个点以获得第一顶点U1(x1,i,y1,i)，例如可以通过方程组(9)获得第一顶点U1(x1,i,y1,i)：
Figure BDA0001540076470000072
其中，x代表经度，y代表纬度，C3(i)＝A·y3(i)-B·x3(i)，x3(i)和y3(i)分别为第一网格gi的左下角顶点p3(i)的经度值和纬度值，C1为常数，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
在通过第一顶点U1(x1,i,y1,i)且与成像卫星sj的成像扫描方向垂直的直线上确定与第一顶点U1(x1,i,y1,i)的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第二顶点U2(x2,i,y2,i)和第三顶点U3(x3,i,y3,i)，例如可以通过方程组(10)获得第二顶点U2(x2,i,y2,i)和第三顶点U3(x3,i,y3,i)：
Figure BDA0001540076470000081
其中，x代表经度，y代表纬度，x1,i和y1,i分别为第一顶点的经度值和纬度值，wj为第j个成像卫星sj成像(覆盖)的条带形区域的宽度，C1为常数，x3,i＜x1,i＜x2,i，x2,i和x3,i分别为第二顶点和第三顶点的经度值，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
在沿成像卫星sj的成像扫描方向且通过第一网格gi的左下角顶点p3(i)的直线上选择另一个点以获得第四顶点U4(x4,i,y4,i)，第四顶点U4(x4,i,y4,i)与第一顶点U1(x1,i,y1,i)的距离等于成像卫星覆盖的条带形区域的长度，例如可以通过方程组(11)获得第四顶点U4(x4,i,y4,i)：
Figure BDA0001540076470000082
其中，x代表经度，y代表纬度，C3(k)＝A·y3(k)-B·x3(k)，x3(k)和y3(k)分别为第一网格gk的左下角顶点p3(k)的经度值和纬度值，C2为常数，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
在通过第四顶点U4(x4,i,y4,i)且与成像卫星sj的成像扫描方向垂直的直线上确定与第四顶点U4(x4,i,y4,i)的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第五顶点U5(x5,i,y5,i)和第六顶点U6(x6,i,y6,i)，可以通过方程组(12)获得第五顶点U5(x5,i,y5,i)和第六顶点U6(x6,i,y6,i)：
Figure BDA0001540076470000091
其中，x代表经度，y代表纬度，x4,i和y4,i分别为第四顶点的经度值和纬度值，wj为第j个成像卫星sj成像(覆盖)的条带形区域的宽度，C2为常数，x6,i＜x4,i＜x5,i，x5,i和x6,i分别为第五顶点和第三顶点的经度值，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
以第一顶点U1(x1,i,y1,i)、第二顶点U2(x2,i,y2,i)、第四顶点U4(x4,i,y4,i)和第六顶点U6(x6,i,y6,i)为顶点，形成成像卫星sj的一个覆盖模式Cs；
对于第一网格gi遍历第二网格列表LG中的所有网格，获得该成像卫星sj的基础覆盖模式列表；
在成像卫星sj的基础覆盖模式列表中添加一个虚拟的覆盖模式C0，以获得成像卫星sj的覆盖模式列表Qj，虚拟的覆盖模式C0被定义为不覆盖任何网格，消耗的能量或者时间为零的覆盖模式；
遍历成像卫星列表S中所有成像卫星，获得总的覆盖模式列表CoverList。
以第三网格列表LG中的任意网格的左上角顶点为基点，根据成像卫星覆盖的条带形区域的宽度确定成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历第三网格列表LG中的所有网格，以形成成像卫星的覆盖模式列表具体可以包括：
在第三网格列表LG中任意选择一个第一网格gi，在沿成像卫星sj的成像扫描方向且通过第一网格gi的左上角顶点p1(i)的直线上任意选择一个点以获得第一顶点U1(x1,i,y1,i)，例如可以通过方程组(13)获得第一顶点U1(x1,i,y1,i)：
Figure BDA0001540076470000101
其中，x代表经度，y代表纬度，C1(i)＝A·y1(i)-B·x1(i)，x1(i)和y1(i)分别为第一网格gi的左上角顶点p1(i)的经度值和纬度值，C1为常数，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
在通过第一顶点U1(x1,i,y1,i)且与成像卫星sj的成像扫描方向垂直的直线上确定与第一顶点U1(x1,i,y1,i)的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的的第二顶点U2(x2,i,y2,i)和第三顶点U3(x3,i,y3,i)，例如可以通过方程组(14)获得第二顶点U2(x2,i,y2,i)和第三顶点U3(x3,i,y3,i)：
Figure BDA0001540076470000102
其中，x代表经度，y代表纬度，x1,i和y1,i分别为第一顶点的经度值和纬度值，wj为第j个成像卫星sj成像(覆盖)的条带形区域的宽度，x3,i＜x1,i＜x2,i，x2,i和x3,i分别为第二顶点和第三顶点的经度值；
在沿成像卫星sj的成像扫描方向且通过第一网格gi的左上角顶点p1(i)的直线上选择另一个点以获得第四顶点U4(x4,i,y4,i)，第四顶点U4(x4,i,y4,i)与第一顶点U1(x1,i,y1,i)的距离等于成像卫星覆盖的条带形区域的长度，例如可以通过方程组(15)获得第四顶点U4(x4,i,y4,i)：
Figure BDA0001540076470000103
其中，x代表经度，y代表纬度，C1(i)＝A·y1(i)-B·x1(i)，x1(i)和y1(i)分别为第一网格gi的左上角顶点p1(i)的经度值和纬度值，C2为常数，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
在通过第四顶点U4(x4,i,y4,i)且与成像卫星sj的成像扫描方向垂直的直线上确定与第四顶点U4(x4,i,y4,i)的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第五顶点U5(x5,i,y5,i)和第六顶点U6(x6,i,y6,i)，其中，x6,i＜x4,i＜x5,i，例如可以通过方程组(16)获得第五顶点U5(x5,i,y5,i)和第六顶点U6(x6,i,y6,i)：
Figure BDA0001540076470000111
其中，x代表经度，y代表纬度，x4,i和y4,i分别为第一顶点的经度值和纬度值，wj为第j个成像卫星sj成像(覆盖)的条带形区域的宽度，x6,i＜x4,i＜x5,i，x5,i和x6,i分别为第五顶点和第六顶点的经度值；
以第一顶点U1(x1,i,y1,i)、第二顶点U2(x2,i,y2,i)、第四顶点U4(x4,i,y4,i)和第六顶点U6(x6,i,y6,i)为顶点，形成成像卫星sj的一个覆盖模式Cs；
对于第一网格gi遍历网格列表LG中的所有网格，获得该成像卫星sj的基础覆盖模式列表；
在成像卫星sj的覆盖模式列表中添加一个虚拟的覆盖模式C0，以获得成像卫星sj的覆盖模式列表Qj，虚拟的覆盖模式C0被定义为不覆盖任何网格，消耗的能量或者时间为零的覆盖模式；
遍历成像卫星列表S中所有成像卫星，获得总的覆盖模式列表CoverList。
第一倾斜方向例如可以指成像扫描直线的参数A和B满足A·B＞0的直线的方向，第二倾斜方向例如可以指成像扫描直线的参数A和B满足A·B＜0的直线的方向。
覆盖模式选择
每个网格对应一个覆盖收益，如果该网格被覆盖则获得与该网格对应的覆盖收益。网格的覆盖收益例如可以定义为网格的重要性，例如离搜索点越近的网格越重要，则该网格的覆盖收益的值越大。
图3是根据本发明的一实施方式的卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法的选择覆盖模式的流程图。如图3所示，在本发明的一实施方式中，对于在成像卫星资源不足的情况下，期望成像卫星覆盖的区域最大的问题，选择覆盖模式可以包括以下步骤：
在步骤S201中，设定覆盖收益上界的初始值BestUB，覆盖收益的初始值BestSolu″，拉格朗日乘子序列λ＝{λ(1),λ(2),λ(i),…,λ(NG)}的初始值，迭代次数的上限值T，其中λ(i)是与第i个网格对应的拉格朗日乘子；
在步骤S202中，采用拉格朗日松弛技术建立成像卫星数量不足的情况下，成像卫星覆盖收益最大化的目标函数，以获得成像卫星的覆盖收益目标值，目标函数可以采用式(2″)来表示；
Figure BDA0001540076470000121
其中，u″(s)为成像卫星Sj的覆盖收益目标值，G′为第二网格列表LG和第三网格列表LG构成的网格集合，λ(i)为与第i个网格对应的拉格朗日乘子，WC[s,i]被定义为在判断第s个覆盖模式Cs完整覆盖了第i个网格gi的情况下，WC[s,i]＝1，在判断第s个覆盖模式Cs没有完整覆盖了第i个网格gi的情况下，WC[s,i]＝0；
在步骤S203中，根据式(2″)计算成像卫星sj的覆盖模式列表Qj中的每一个覆盖模式Cs的覆盖收益目标值u″，并从覆盖模式列表Qj中选择覆盖收益目标值u″最大的一个覆盖模式Cs′，所有的成像卫星sj的与最大的覆盖收益目标值u″对应覆盖模式Cs′形成一个覆盖方案SoluList。
在步骤S204中，更新覆盖收益上界的初始值BestUB，覆盖收益的初始值BestSolu″，以及拉格朗日乘子的值；
在步骤S205中，采用式(6″)根据更新后的覆盖收益上界的初始值BestUB和更新后的覆盖收益的初始值BestSolu″计算修正后的覆盖方案的最优性参数：
Figure BDA0001540076470000131
其中，BestUB为更新后的覆盖收益上界的初始值，BestSolu″更新后的覆盖收益的初始值，Gap″为修正后的覆盖方案的最优性参数的值；
在步骤S206中，更新拉格朗日乘子的值；
通过更新拉格朗日乘子的值来更新目标函数，基于更新的目标函数重新选择每一个成像卫星的覆盖收益目标值最大的一个覆盖模式，以形成一个覆盖方案，针对新形成的覆盖方案重新计算最优性参数的值；
在步骤S207中，判断拉格朗日乘子的值的更新次数达到迭代次数的上限值T；
在步骤S208中，在判断拉格朗日乘子的值的更新次数达到迭代次数的上限值的情况下，从选择和重新选择的多个覆盖方案中选择最优性参数的值最小的覆盖方案，作为用于覆盖矩形区域的覆盖方案。
在本发明的优选实施方式中，覆盖收益下界的初始值BestUB例如可以设置为一个充分大的正整数，覆盖收益的初始值BestSolu″例如可以设置为数值0，迭代次数的上限值T例如可以设置为数值100，λ(i)的初始值例如可以设置为数值10。
在本发明的一实施方式中，更新覆盖收益上界的初始值BestUB，覆盖收益的初始值BestSolu″，以及拉格朗日乘子的值具体可以包括以下步骤：
采用式(3″)计算覆盖收益的上界的值UB(t)：
UB(t)＝UB1(t)+UB2(t) 式(3″)
其中，UB(t)为覆盖收益的上界的值，
Figure BDA0001540076470000132
u″(s)为成像卫星Sj的覆盖收益目标值，SoluList′为修正后的覆盖方案列表，Cs为第s个覆盖模式，
Figure BDA0001540076470000133
t(i)＝oi-λ(i)，oi为与第i网格对应的覆盖收益，λ(i)为与第i个网格对应的拉格朗日乘子；
对于覆盖方案SoluList，判断矩形区域A中的网格是否被完全覆盖，在网格被完全覆盖的情况下将该网格标记为“已覆盖”，所有的被标记为“已覆盖”的网格形成已覆盖的网格列表GList(t)；
采用式(4″)计算修正后的覆盖方案的覆盖收益solu″(t)的值：
Figure BDA0001540076470000141
其中，solu″(t)为修正后的覆盖方案的覆盖收益的值，gi为第i个网格，G′为第二网格列表LG和第三网格列表LG构成的网格集合，oi为与第i网格对应的覆盖收益；
判断覆盖收益上界的值UB(t)是否大于覆盖收益上界的初始值BestUB，在判断覆盖收益上界的值UB(t)小于覆盖收益上界的初始值BestUB的情况下，将覆盖收益上界的初始值BestUB更新为覆盖收益上界的值UB(t)；
判断修正后的覆盖方案的覆盖收益solu″(t)的值是否大于覆盖收益的初始值BestSolu″，在判断修正后的覆盖方案的覆盖收益solu″(t)的值大于覆盖收益的初始值BestSolu″的情况下，将覆盖收益的初始值BestSolu″更新为修正后的覆盖方案的覆盖收益solu″(t)的值；
采用式(5″)更新拉格朗日乘子的值：
λ′(i)＝λ(i)+θ′·h(i) 式(5″)
其中，λ′(i)为更新后的拉格朗日乘子的值，λ(i)为与第i个网格对应的拉格朗日乘子，θ′＝ρ·θ，ρ和θ均为初始化系数，h(i)＝1-v(i)，v(i)为修正后的覆盖方案SoluList′中能够将网格gi完全覆盖的覆盖模式的个数。
在本发明的一实施方式中，选择覆盖模式还可以包括以下步骤：
设定最优性参数的设定值；
判断最优性参数Gap的值是否小于最优性参数的设定值；
在判断最优性参数Gap的值小于最优性参数的设定值的情况下，选择与该最优性参数Gap对应的修正后的覆盖方案作为用于覆盖矩形区域A的覆盖方案。
最优性参数的设定值例如可以设定为0.1。
本发明的实施方式还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质上存储有指令，该指令用于当被处理器执行时使得处理器执行上述任意一种卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法。
过上述实施方式，将卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法分成两个阶段，生成覆盖模式和选择覆盖模式相分离，使得该方法结构合理、层次清晰；该方法能够提供至少一个在成像卫星数量不足的情况下使得多个成像卫星的覆盖收益尽可能大的覆盖方案。
以上结合附图详细描述了本发明例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。

Claims (9)

1.一种卫星资源受限情形下的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，包括生成覆盖模式和选择覆盖模式，其中生成覆盖模式具体包括以下步骤：
确定多个成像卫星的成像扫描方向；
将欲覆盖的矩形区域划分成多个网格，以生成第一网格列表G；
针对所述多个成像卫星中的每一个成像卫星：
判断所述成像卫星的成像扫描方向是第一倾斜方向还是第二倾斜方向；
在判断所述成像卫星的成像扫描方向为所述第一倾斜方向的情况下，以所述第一网格列表G中的任意网格的左下角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的所述多个网格重新排序，以生成第二网格列表LG，
以所述第二网格列表LG中的任意网格的左下角顶点为基点，根据所述成像卫星覆盖的条带形区域的宽度和长度确定所述成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成所述成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历所述第二网格列表LG中的所有网格，以形成所述成像卫星的覆盖模式列表；
在判断所述成像卫星的成像扫描方向为所述第二倾斜方向的情况下，以所述第一网格列表G中的任意网格的左上角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的所述多个网格重新排序，以生成第三网格列表LG，
并以所述第三网格列表LG中的任意网格的左上角顶点为基点，根据所述成像卫星覆盖的条带形区域的宽度和长度确定所述成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成所述成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历所述第三网格列表LG中的网格，以形成所述成像卫星的覆盖模式列表；遍历所述多个成像卫星，以得到覆盖模式集合，该覆盖模式集合包括每个成像卫星的覆盖模式列表；
选择覆盖模式具体包括以下步骤：
针对所述多个成像卫星中的每一个成像卫星：
设定覆盖收益上界的初始值，覆盖收益的初始值，拉格朗日乘子序列的初始值，迭代次数的上限值；
建立所述成像卫星数量不足的情况下，所述成像卫星的覆盖收益最大化的目标函数，以获得所述成像卫星的覆盖收益目标值；
计算所述成像卫星覆盖所述覆盖模式列表中的每一个覆盖模式的覆盖收益目标值，并从所述覆盖模式列表中选择覆盖收益目标值最大的一个覆盖模式；
遍历所述多个成像卫星，以选择每一个成像卫星的消耗的时间目标值最小的一个覆盖模式，以形成一个覆盖方案；
更新所述覆盖收益上界的初始值，所述覆盖收益的初始值；
根据更新后的覆盖收益上界的初始值和更新后的覆盖收益的初始值计算修正后的覆盖方案的最优性参数的值；
通过更新所述拉格朗日乘子的值来更新所述目标函数，基于更新的目标函数重新选择每一个成像卫星的覆盖收益目标值最大的一个覆盖模式，以形成一个覆盖方案，针对新形成的覆盖方案重新计算所述最优性参数的值；
多次更新所述拉格朗日乘子的值，在所述拉格朗日乘子的值的更新次数达到所述迭代次数的上限值的情况下，从选择和重新选择的多个覆盖方案中选择所述最优性参数的值最小的覆盖方案，作为用于覆盖所述矩形区域的覆盖方案。
2.根据权利要求1所述的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，以所述第一网格列表G中的任意网格的左下角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的所述多个网格重新排序，以生成第二网格列表LG具体包括：
从所述第一网格列表G中任意选择一个网格，在所述成像卫星的成像扫描直线上确定与选择的网格的左下角顶点的距离为设定值的两个点第一参考点和第二参考点，其中所述第一参考点位于所述第二参考点的右下方；
以所述第一参考点为起点，所述第二参考点为终点确定参考向量，以所述第一参考点为起点，以所述第一网格列表G中的任意网格的左下角顶点为终点确定一向量，计算该向量在所述参考向量上的投影；
遍历所述第一网格列表G中的网格，获得向量投影列表；
将所述向量投影列表中的投影按照降序排列，以对所述第一网格列表G中的网格重新排序，构造所述第二网格列表LG；
以所述第一网格列表G中的任意网格的左上角顶点为基点，根据成像卫星的成像扫描方向将划分的所述多个网格重新排序，以生成第三网格列表LG具体包括：
从所述第一网格列表G中任意选择一个网格，在所述成像卫星的成像扫描直线上确定与选择的网格的左上角顶点的距离为设定值的第一参考点和第二参考点，其中所述第一参考点位于所述第二参考点的左下方；
以所述第一参考点为起点，所述第二参考点为终点确定参考向量，以所述第一参考点为起点，以所述第一网格列表G中的任意网格的左上角顶点为终点确定一向量，计算该向量在所述参考向量上的投影；
遍历所述第一网格列表G中的网格，获得向量投影列表；
将所述向量投影列表中的投影按照降序排列，以对所述第一网格列表G中的对应的网格重新排序，构造所述第三网格列表LG。
3.根据权利要求2所述的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，在所述成像卫星的成像扫描直线上的与所述选择的网格的左下角顶点的距离为设定值的两个点采用方程组(7)表示：
Figure FDA0003303433340000041
其中，x代表经度，y代表纬度，xl＜x3(i)＜xr，x3(i)和y3(i)分别为所述选择的网格的左下角顶点的经度值和纬度值，xl和xr分别为所述两个点的经度值，R为所述设定值，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数；
在所述成像卫星的成像扫描直线上的与所述选择的网格的左上角顶点的距离为设定值的两个点采用方程组(8)表示：
Figure FDA0003303433340000042
其中，x代表经度，y代表纬度，xl＜x1(i)＜xr，x1(i)和y1(i)分别为所述选择的网格的左上角顶点的经度值和纬度值，xl和xr分别为所述两个点的经度值，R为所述设定值，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数。
4.根据权利要求3所述的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，以所述第二网格列表LG中的任意网格的左下角顶点为基点，根据所述成像卫星覆盖的条带形区域的宽度和长度确定所述成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成所述成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历所述第二网格列表LG中的网格，以形成所述成像卫星的覆盖模式列表具体包括：
在所述第二网格列表LG中任意选择一个第一网格，在沿所述成像卫星的成像扫描方向且通过所述第一网格的左下角顶点的直线上任意选择一个点以获得第一顶点；
在通过所述第一顶点且与所述成像卫星的成像扫描方向垂直的直线上确定与所述第一顶点的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第二顶点和第三顶点；
在沿所述成像卫星的成像扫描方向且通过所述第一网格的左下角顶点的直线上选择另一个点以获得第四顶，所述第四顶点与所述第一顶点的距离等于成像卫星覆盖的条带形区域的长度；
在通过所述第四顶点且与所述成像卫星的成像扫描方向垂直的直线上确定与所述第四顶点的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第五顶点和第六顶点；
以所述第一顶点、第二顶点、第四顶点和第六顶点为顶点，形成所述成像卫星的一个覆盖模式；
对于所述第一网格遍历所述第二网格列表LG中的所有网格，获得所述成像卫星的基础覆盖模式列表；
在所述基础覆盖模式列表中添加一个虚拟的覆盖模式，以获得所述成像卫星的覆盖模式列表，所述虚拟的覆盖模式被定义为不覆盖任何网格，消耗的能量或者时间为零的覆盖模式；
以所述第三网格列表LG中的网格的左上角顶点为基点，根据所述成像卫星覆盖的条带形区域的宽度和长度确定所述成像卫星的覆盖模式的四个顶点，以形成所述成像卫星的一个覆盖模式，以及遍历所述第三网格列表LG中的网格，以形成所述成像卫星的覆盖模式列表具体包括：
在所述第三网格列表LG中任意选择一个第一网格，在沿所述成像卫星的成像扫描方向且通过所述第一网格的左上角顶点的直线上任意选择一个点以获得第一顶点；
在通过所述第一顶点且与所述成像卫星的成像扫描方向垂直的直线上确定与所述第一顶点的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第二顶点和第三顶点；
在沿所述成像卫星的所述成像扫描方向且通过所述第一网格的左上角顶点的直线上选择另一个点以获得第四顶点，所述第四顶点与所述第一顶点的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的长度；
在通过所述第四顶点且与所述成像卫星的成像扫描方向垂直的直线上确定与所述第四顶的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第五顶点和第六顶点；
以所述第一顶点、第二顶点、第四顶点和第六顶点为顶点，形成所述成像卫星的一个覆盖模式；
对于所述第一网格遍历所述第三网格列表LG中的所有网格，获得所述成像卫星的基础覆盖模式列表；
在所述基础覆盖模式列表中添加一个虚拟的覆盖模式，以获得所述成像卫星的覆盖模式列表，所述虚拟的覆盖模式被定义为不覆盖任何网格，消耗的能量或者时间为零的覆盖模式。
5.根据权利要求4所述的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，在沿所述成像卫星的成像扫描方向且通过所述第一网格的左下角顶点的直线上任意选择一个点以获得的第一顶点采用方程组(9)来表示：
Figure FDA0003303433340000061
其中，x代表经度，y代表纬度，C3(i)＝A·y3(i)-B·x3(i)，x3(i)和y3(i)分别为所述第一网格的左下角顶点的经度值和纬度值，C1为常数，A、B、C均为所述成像卫星的成像扫描直线的参数，所述第一顶点表示为U1(x1,i,y1,i)，x1,i和y1,i分别为所述第一顶点的经度值和纬度值；
在通过所述第一顶点且与所述成像卫星的成像扫描方向垂直的直线上确定与所述第一顶点的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第二顶点和第三顶点采用方程组(10)来表示：
Figure FDA0003303433340000071
其中，x代表经度，y代表纬度，x1,i和y1,i分别为第一顶点的经度值和纬度值，wj为第j个成像卫星sj成像覆盖的条带形区域的宽度，C1为常数，A、B、C均为所述成像卫星的成像扫描直线的参数，所述第二顶点和第三顶点分别表示为U2(x2,i,y2,i)和U3(x3,i,y3,i)，x2,i和y2,i分别为所述第二顶点的经度值和纬度值，x3,i和y3,i分别为所述第三顶点的经度值和纬度值，且x3,i＜x1,i＜x2,i；
在沿所述成像卫星的成像扫描方向且通过所述第一网格的左下角顶点的直线上选择另一个点获得的与所述第一顶的距离等于成像卫星覆盖的条带形区域的长度第四顶点采用方程组(11)表示：
Figure FDA0003303433340000072
其中，x代表经度，y代表纬度，C3(i)＝A·y3(i)-B·x3(i)，x3(i)和y3(i)分别为所述第一网格的左下角顶点的经度值和纬度值，C2为常数，A、B、C均为成像卫星的成像扫描直线的参数，所述第四顶点表示为U4(x4,i,y4,i)，x4,i和y4,i分别为所述第四顶点的经度值和纬度值；
在通过所述第四顶点且与所述成像卫星的成像扫描方向垂直的直线上确定与所述第四顶点的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第五顶点和第六顶采用方程组(12)来表示：
Figure FDA0003303433340000073
其中，x代表经度，y代表纬度，x4,i和y4,i分别为所述第四顶点的经度值和纬度值，wj为第j个成像卫星sj成像覆盖的条带形区域的宽度，C1为常数，A、B、C均为所述成像卫星的成像扫描直线的参数，所述第五顶点和第六顶点分别表示为U5(x5,i,y5,i)和U6(x6,i,y6,i)，x5,i和y5,i分别为所述第五顶点的经度值和纬度值，x6,i和y6,i分别为所述第六顶点的经度值和纬度值，且x6,i＜x4,i＜x5,i；
在沿所述成像卫星的成像扫描方向且通过所述第一网格的左上角顶点的直线上任意选择一个点以获得的第一顶点采用方程组(13)来表示：
Figure FDA0003303433340000081
其中，x代表经度，y代表纬度，C1(i)＝A·y1(i)-B·x1(i)，x1(i)和y1(i)分别为所述第一网格的左上角顶点的经度值和纬度值，C1为常数，A、B、C均为所述成像卫星的成像扫描直线的参数，所述第一顶点表示为U1(x1,i,y1,i)，x1,i和y1,i分别为所述第一顶点的经度值和纬度值；
在通过所述第一顶点且与所述成像卫星的成像扫描方向垂直的直线上确定与所述第一顶点的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第二顶点和第三顶点采用方程组(14)来表示：
Figure FDA0003303433340000082
其中，x代表经度，y代表纬度，x1,i和y1,i分别为第一顶点的经度值和纬度值，wj为第j个成像卫星sj成像覆盖的条带形区域的宽度，C1为常数，A、B、C均为所述成像卫星的成像扫描直线的参数，所述第二顶点和第三顶点分别表示为U2(x2,i,y2,i)和U3(x3,i,y3,i)，x2,i和y2,i分别为所述第二顶点的经度值和纬度值，x3,i和y3,i分别为所述第三顶点的经度值和纬度值，且x3,i＜x1,i＜x2,i；
在沿所述成像卫星的成像扫描方向且通过所述第一网格的左上角顶点的直线上选择另一个点获得的与所述第一顶点的距离等于成像卫星覆盖的条带形区域的长度第四顶点采用方程组(15)表示：
Figure FDA0003303433340000091
其中，x代表经度，y代表纬度，C1(i)＝A·y1(i)-B·x1(i)，x1(i)和y1(i)分别为所述第一网格的左上角顶点的经度值和纬度值，C2为常数，A、B、C均为所述成像卫星的成像扫描直线的参数，所述第四顶点表示为U4(x4,i,y4,i)，x4,i和y4,i分别为所述第四顶点的经度值和纬度值；
在通过所述第四顶点且与所述成像卫星的成像扫描方向垂直的直线上确定与所述第四顶点的距离等于该成像卫星覆盖的条带形区域的宽度的第五顶点和第六顶采用方程组(16)来表示：
Figure FDA0003303433340000092
其中，x代表经度，y代表纬度，x4,i和y4,i分别为所述第四顶点的经度值和纬度值，wj为第j个成像卫星sj成像覆盖的条带形区域的宽度，C1为常数，A、B、C均为所述成像卫星的成像扫描直线的参数，所述第五顶点和第六顶点分别表示为U5(x5,i,y5,i)和U6(x6,i,y6,i)，x5,i和y5,i分别为所述第五顶点的经度值和纬度值，x6，i和y6，i分别为所述第六顶点的经度值和纬度值，且x6，i＜x4，i＜x5，i。
6.根据权利要求5所述的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，采用拉格朗日松弛技术建立的成像卫星执行覆盖模式所需要的时间最小化的目标函数采用式(2″)表示：
Figure FDA0003303433340000093
其中，u″(s)为所述成像卫星的覆盖收益目标值，G′为所述第二网格列表LG和第三网格列表LG构成的网格集合，λ(i)为与第i个网格对应的拉格朗日乘子，WC[s,i]被定义为在判断第s个覆盖模式Cs完整覆盖了第i个网格gi的情况下，WC[s,i]＝1，在判断第s个覆盖模式Cs没有完整覆盖了第i个网格gi的情况下，WC[s,i]＝0。
7.根据权利要求6所述的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，所述更新所述覆盖收益上界的初始值，所述覆盖收益的初始值具体包括以下步骤：
采用式(3″)计算覆盖收益的上界的值UB(t)：
UB(t)＝UB1(t)+UB2(t) 式(3″)
其中，UB(t)为所述覆盖收益的上界的值，
Figure FDA0003303433340000101
u″(s)为所述成像卫星的覆盖收益目标值，SoluList′为修正后的覆盖方案列表，Cs为第s个覆盖模式，
Figure FDA0003303433340000102
oi为与第i网格对应的覆盖收益，λ(i)为与第i个网格对应的拉格朗日乘子的值；
采用式(4″)计算修正后的覆盖方案的覆盖收益solu″(t)的值：
Figure FDA0003303433340000103
其中，solu″(t)为所述修正后的覆盖方案的覆盖收益的值，gi为第i个网格，G′为所述第二网格列表LG和第三网格列表LG构成的网格集合，oi为与第i网格对应的覆盖收益；
判断覆盖收益上界的值是否大于所述覆盖收益上界的初始值，在判断所述覆盖收益上界的值大于所述覆盖收益上界的初始值的情况下，将所述覆盖收益上界的初始值更新为所述覆盖收益上界的值；
判断所述修正后的覆盖方案的覆盖收益的值是否大于所述覆盖收益的初始值，在判断所述修正后的覆盖方案的覆盖收益的值大于所述覆盖收益的初始值的情况下，将所述覆盖收益的初始值更新为所述修正后的覆盖方案的覆盖收益的值；
采用式(5″)更新所述拉格朗日乘子的值：
λ′(i)＝λ(i)+θ′·h(i) 式(5″)
其中，λ′(i)为更新后的拉格朗日乘子的值，λ(i)为与第i个网格对应的拉格朗日乘子，θ′＝ρ·θ，ρ和θ均为初始化系数，h(i)＝1-v(i)，v(i)为所述修正后的覆盖方案中能够将第i个网格完全覆盖的覆盖模式的个数。
8.根据权利要求7所述的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，采用式(6″)计算所述修正后的覆盖方案的最优性参数的值：
Figure FDA0003303433340000111
其中，BestUB为所述更新后的覆盖收益上界的初始值，BestSolu″所述更新后的覆盖收益的初始值，Gap″为所述修正后的覆盖方案的最优性参数的值。
9.根据权利要求1所述的多成像卫星覆盖优化方法，其特征在于，所述选择覆盖模式还包括以下步骤：
设定最优性参数的设定值；
判断所述最优性参数的值是否小于所述最优性参数的设定值；
在判断所述最优性参数的值小于所述最优性参数的设定值的情况下，选择与该最优性参数对应的修正后的覆盖方案作为用于覆盖矩形区域的覆盖方案。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006310619A (ja) * 2005-04-28 2006-11-09 Mitsubishi Electric Corp 高周波回路モジュールおよび高周波回路モジュールの実装構造
CN103698750A (zh) * 2014-01-07 2014-04-02 国家卫星海洋应用中心 海洋二号卫星散射计海面风场反演方法和装置
EP3121740A1 (en) * 2014-05-27 2017-01-25 China Academy of Space Technology Multidisciplinary optimization-based system for determining satellite overall plan, and implementation method

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2398708A4 (en) * 2009-02-19 2015-04-08 C Laurence Korb METHOD FOR OPTIMIZING THE PERFORMANCE, COSTS AND CONSTRUCTION SENSATION OF SATELLITES FOR THE COMPLETE OR PARTIAL DETECTION OF EARTH

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006310619A (ja) * 2005-04-28 2006-11-09 Mitsubishi Electric Corp 高周波回路モジュールおよび高周波回路モジュールの実装構造
CN103698750A (zh) * 2014-01-07 2014-04-02 国家卫星海洋应用中心 海洋二号卫星散射计海面风场反演方法和装置
EP3121740A1 (en) * 2014-05-27 2017-01-25 China Academy of Space Technology Multidisciplinary optimization-based system for determining satellite overall plan, and implementation method

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