一种空天地对地观测的区域任务分解方法
阅读：31发布：2020-05-13
专利汇可以提供一种空天地对地观测的区域任务分解方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种空天地对地观测的区域任务分解方法，包括：根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务；根据所述各子任务之间的 位置 关系，将所述区域任务分解为元任务。本发明将区域任务分解为可由四类观测资源联合观测的元任务，能够适应当前空天地一体化的发展趋势和协同观测需求。由于考虑了观测资源的承载能 力 以及任务的时间约束条件，有效地避免了网格分解方法中任务边界的空间误差，有效地降低了元任务的数量规模，从而极大地提高了后续对元任务的分配效率。，下面是一种空天地对地观测的区域任务分解方法专利的具体信息内容。
1.一种空天地对地观测的区域任务分解方法，其特征在于，包括：
根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务；
根据各子任务之间的位置关系，将所述区域任务分解为元任务；
所述观测资源至少包括卫星、无人机、飞艇和地面监测车四个观测资源分类中的一个；
所述观测资源为所述卫星中的敏捷卫星；所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：
确定满足时间约束条件的所述敏捷卫星对所述区域任务的最大观测窗口；所述时间约束条件包括所述区域任务的时间窗口与所述敏捷卫星观测到所述区域任务的时间窗口有交集；
将所述区域任务进行条带分割，根据每个所述条带的面积、与所述敏捷卫星周围其他观测资源的距离和所述条带对应的所述敏捷卫星的侧摆角，计算每个所述条带的优先度并根据所述条带优先度由大到小进行排序；
计算满足公式 的最大k值，并选取排序结果中
前k个条带作为所述敏捷卫星的子任务；
其中，[tsi,tei]为区域任务Oti的时间窗口， 为敏捷卫星Saj2观测到所
述区域任务Oti的时间窗口，vθj2为所述敏捷卫星Saj2的侧摆速度，tStaj2为所述敏捷卫星Saj2侧摆之后的稳定时间，θtu为所述敏捷卫星Saj2观测所述区域任务Oti第u个条带时的侧摆角度，u的取值为1～q，q为所述区域任务分割出的条带个数，i取值为1～n，n为所述区域任务的个数，j2取值为1～g2，g2为所述敏捷卫星的个数。
2.根据权利要求1所述的区域任务分解方法，其特征在于，所述观测资源为所述卫星中的非敏捷卫星；所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：
确定满足时间约束条件的非敏捷卫星对所述区域任务的最大观测时间窗口；所述时间约束条件包括所述区域任务的时间窗口与所述非敏捷卫星观测到所述区域任务的时间窗口有交集；
在所述最大观测时间窗口内计算所述非敏捷卫星观测所述区域任务的侧摆角；
根据所述侧摆角确定所述非敏捷卫星的观测条带，将所述非敏捷卫星的观测条带作为所述非敏捷卫星的子任务。
3.根据权利要求1所述的区域任务分解方法，其特征在于，所述观测资源为无人机；所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：
计算所述无人机对预选子任务的观测次数，根据时间约束条件计算所述无人机的观测半径，并根据所述观测半径确定所述无人机的子任务；所述时间约束条件为所述无人机在所述区域任务的截止时刻前对所述预选子任务完成所述观测次数的观测。
4.根据权利要求3所述的区域任务分解方法，其特征在于，所述根据时间约束条件计算所述无人机的观测半径具体包括：
若判断获知所述无人机满足所述时间约束条件，则根据公式 计算所述无
人机的观测半径；
若判断获知所述无人机不满足所述时间约束条件，则确定所述无人机在满足所述时间约束条件时完成所述预选子任务的最大面积，根据所述最大面积计算所述无人机的观测半径；
其中， 为所述无人机的观测半径，udj3为所述无人机的续航里程。
5.根据权利要求1所述的区域任务分解方法，其特征在于，所述观测资源为飞艇，所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：
根据公式 计算满足时间约束条件的所述飞艇观测所述区域
任务的最大面积；所述时间约束条件为所述飞艇在所述区域任务的截止时刻前对所述区域任务完成一次观测；
根据所述最大面积计算所述飞艇的观测半径，并根据所述观测半径确定所述飞艇的子任务；
其中， 为飞艇aj4观测所述区域任务Oti的最大面积，
tei为所述区域任务Oti的截止时刻，tsj4为所述飞艇aj4
的出发时刻， 为所述飞艇aj4到所述区域任务质心的距离，tdaj4为所述飞艇aj4的最大连续开机时间，avj4为所述飞艇aj4的巡航速度，widthj4为所述飞艇aj4的幅宽，i取值为1～n，n为所述区域任务的个数，j4取值为1～g4，g4为所述飞艇的个数。
6.根据权利要求1所述的区域任务分解方法，其特征在于，所述观测资源为地面监测车，所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：
若判断获知满足时间约束条件的所述地面监测车满足公式 将所述地面监测车的活动区域与所述区域任务Oti的交集作为所述地面监测车的子任务；所述时间约束条件为所述地面监测车在所述区域任务的截止时刻前对所述区域任务完成一次观测；
其中，cdj5为地面监测车rj5的最大续航里程； 为所述地面监测车rj5到达所述区域任务Oti地点的最短路径距离。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的区域任务分解方法，其特征在于，所述根据各子任务之间的位置关系，将所述区域任务分解为元任务具体包括：
根据各子任务的边界对所述区域任务进行分解，得到元任务。
一种空天地对地观测的区域任务分解方法
技术领域
[0001] 本发明涉及空天地一体化对地观测领域，更具体地，涉及一种空天地对地观测的区域任务分解方法。
背景技术
[0002] 目前，为了应对我国日益严重的滑坡、泥石流和地震等地质灾害和森林火灾、海上溢油等人为灾害的灾后监测和遥感数据获取需求，我国逐步形成了多种时空分辨率、多种光谱信息、多传感器的空天地一体化观测体系。由于卫星、无人机、飞艇和地面监测车等空天地对地观测资源的运行方式、机动能力、载荷指标等都存在差异，空天地多类观测资源的协同观测能够有效地弥补单一类别观测资源的能力不足，形成资源的优势互补，使得观测效益最大化。为了简化对地观测问题，通常将应急事件等需观测任务抽象成一个面状区域，任务区域的分解是解决空天地观测资源对地协同观测问题的先决条件和重要基础。
[0003] 现有的对地观测区域任务分解方法主要集中在卫星单类观测资源执行任务的划分上，卫星资源对地观测任务的确定主要是根据卫星可视幅宽划分条带，并根据观测任务空间位置关系以及侧摆角度等确定最终观测的区域。其主要步骤为：根据卫星轨道、最大侧摆角及观测任务的空间位置关系确定卫星对任务的可见性和具体观测范围；确定卫星俯仰角并根据卫星幅宽和侧摆等约束条件划分卫星观测条带；按照卫星覆盖度、与其他任务空间关系等指标选择卫星观测条带。
[0004] 而空天或空天地多类观测资源的观测任务则大都仅考虑了点状任务或把区域任务网格化处理。将观测任务网格化是当前最常用的一种观测任务预处理方式，其核心思想是借鉴遥感领域中对空间数据的处理方式，将地理信息按照固定网格大小剖分成可被任意单类遥感资源一次性观测的子任务。网格形式通常是三边形、四边形或六边形等。这种区域任务的分解方法方便简洁，不用考虑观测资源载荷性能、观测能力、运行方式等方面的特异性。
[0005] 但现有技术同时也缺乏针对性，仅是面向卫星等单类观测资源的区域任务划分方式，没有考虑无人机、飞艇等不受轨道约束的观测特性和地面监测车等地面传感器的差异性，显然不能满足空天地异构资源协同规划的需求。而基于网格的任务分解方法的优势是通俗易理解，而且实现简单，但为了空天地资源都能够一次完成单个网格的观测，网格划分的大小要依据多类观测资源的最小幅宽而定，从而导致了网格元任务的数量呈爆炸式增长，造成后期元任务之间的约束、冲突关系的判定以及观测资源与任务匹配效率极其低下，而在灾害事件发生时，观测效率往往是任务执行的第一要务。
[0006] 其次，由于现实世界实体没有明确的网格边界，对观测任务网格化实质是对现实空间的粗略模拟，所以网格化地理任务会对观测任务造成一定的空间误差。为了达到空天地多类观测资源统一规划的任务并提高任务分解的精准度和计算效率，有必要综合考虑多类观测资源的观测特性与区域任务空间形态位置的关系，在此基础上探索新的任务区域分解方法以适应空天地观测资源统筹规划的需要并推动算法走向实际应用。
发明内容
[0007] 为克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明提供了一种空天地对地观测的区域任务分解方法。
[0008] 本发明提供了一种空天地对地观测的区域任务分解方法，包括：根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务；根据各子任务之间的位置关系，将所述区域任务分解为元任务。
[0009] 优选的，所述观测资源至少包括卫星、无人机、飞艇和地面监测车四个观测资源分类中的一个。
[0010] 优选的，所述观测资源为所述卫星中的非敏捷卫星；所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：确定满足时间约束条件的非敏捷卫星对所述区域任务的最大观测时间窗口；所述时间约束条件包括所述区域任务的时间窗口与所述非敏捷卫星观测到所述区域任务的时间窗口有交集；在所述最大观测时间窗口内计算所述非敏捷卫星观测所述区域任务的侧摆角；根据所述侧摆角确定所述非敏捷卫星的观测条带，将所述非敏捷卫星的观测条带作为所述非敏捷卫星的子任务。
[0011] 优选的，所述观测资源为所述卫星中的敏捷卫星；所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：确定满足时间约束条件的所述敏捷卫星对所述区域任务的最大观测窗口；所述时间约束条件包括所述区域任务的时间窗口与所述敏捷卫星观测到所述区域任务的时间窗口有交集；将所述区域任务进行条带分割，根据每个所述条带的面积、与所述敏捷卫星周围其他观测资源的距离和所述条带对应的所述敏捷卫星的侧摆角，计算每个所述条带的优先度并根据所述条带优先度由大到小进行排序；计算满足公式 的最大k值，并选取排序结果中前 k个条带作为所述敏捷卫星的子任务；其中，[tsi,tei]为区域任务Oti的时间窗口，
为所述敏捷卫星Saj2观测到所述区域任务Oti的时间窗口，vθj2为敏捷卫星Saj2的侧摆速度，tStaj2为所述敏捷卫星Saj2侧摆之后的稳定时间，θtu为所述敏捷卫星Saj2观测所述区域任务Oti第u 个条带时的侧摆角度，u的取值为1～q，q为所述区域任务分割出的条带个数，i取值为1～n，n为所述区域任务的个数，j2取值为1～g2，g2 为所述敏捷卫星的个数。
为所述敏捷卫星Saj2观测到所述区域任务Oti的时间窗口，vθj2为敏捷卫星Saj2的侧摆速度，tStaj2为所述敏捷卫星Saj2侧摆之后的稳定时间，θtu为所述敏捷卫星Saj2观测所述区域任务Oti第u 个条带时的侧摆角度，u的取值为1～q，q为所述区域任务分割出的条带个数，i取值为1～n，n为所述区域任务的个数，j2取值为1～g2，g2 为所述敏捷卫星的个数。
[0012] 优选的，所述观测资源为无人机；所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：计算所述无人机对预选子任务的观测次数，根据时间约束条件计算所述无人机的观测半径，并根据所述观测半径确定所述无人机的子任务；所述时间约束条件为所述无人机在所述区域任务的截止时刻前对所述预选子任务完成所述观测次数的观测。
[0013] 优选的，所述观测资源为飞艇，所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：根据公式 计算满足时间约束条件的所述飞艇观测所述区域任务的最大面积；所述时间约束条件为所述飞艇在所述区域任务的截止时刻前对所述区域任务完成一次观测；根据所述最大面积计算所述飞艇的观测半径，并根据所述观测半径确定所述飞艇的子任务；其中， 为飞艇aj4观测所述区域任务Oti的最大面积， tei为所述区域任务Oti的截止时刻，tsj4
为所述飞艇aj4的出发时刻， 为所述飞艇aj4到所述区域任务质心的距离，tdaj4为所述飞艇aj4的最大连续开机时间，avj4为所述飞艇aj4的巡航速度，widthj4为所述飞艇aj4的幅宽，i取值为1～n，n为所述区域任务的个数，j4取值为1～g4，g4为所述飞艇的个数。
为所述飞艇aj4的出发时刻， 为所述飞艇aj4到所述区域任务质心的距离，tdaj4为所述飞艇aj4的最大连续开机时间，avj4为所述飞艇aj4的巡航速度，widthj4为所述飞艇aj4的幅宽，i取值为1～n，n为所述区域任务的个数，j4取值为1～g4，g4为所述飞艇的个数。
[0014] 优选的，所述观测资源为地面监测车，所述根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务具体包括：若判断获知满足时间约束条件的所述地面监测车满足公式 将所述地面监测车的活动区域与所述区域任务Oti的交集作为所述地面监测车的子任务；所述时间约束条件为所述地面监测车在所述区域任务的截止时刻前对所述区域任务完成一次观测；其中，cdj5为地面监测车rj5的最大续航里程； 为所述地面监测车rj5到达所述区域任务Oti地点的最短路径距离。
[0015] 优选的，所述根据各子任务之间的位置关系，将所述区域任务分解为元任务具体包括：根据各子任务的边界对所述区域任务进行分解，得到元任务。
[0016] 本发明提供的一种空天地对地观测的区域任务分解方法，根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务；根据各子任务之间的位置关系，将区域任务分解为元任务。将区域任务分解为由四类观测资源结合起来观测时的元任务，能够适应当前空天地一体化的发展趋势和协同观测需求。由于考虑了观测资源的承载能力以及任务的时间约束条件，有效地避免了网格分解方法中任务边界的空间误差，有效地降低了元任务的数量规模，从而极大地提高了后续对元任务的分配效率。附图说明
[0017] 图1为本发明实施例1提供的一种空天地对地观测的区域任务分解方法流程示意图；
[0018] 图2为本发明实施例1中无人机飞行能耗曲线示意图；
[0019] 图3为本发明实施例1中无人机的预选子任务的位置图；
[0020] 图4为本发明实施例1中地面监测车的子任务的位置图；
[0021] 图5为本发明实施例1中区域任务分解和元任务的分配图；
[0022] 图6a为本发明实施例2中本发明方法与网格分解方法针对整体观测收益的对比图；
[0023] 图6b为本发明实施例2中本发明方法与网格分解方法针对加权任务完成率的对比图；
[0024] 图6c为本发明实施例2中本发明方法与网格分解方法针对任务完成率的对比图；
[0025] 图6d为本发明实施例2中本发明方法与网格分解方法针对元任务数量的对比图。
具体实施方式
[0026] 下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0027] 空天地多类观测资源的协同观测过程通常包括任务分解和任务规划两个方面。对于面状目标，由于其特有的区域性质，很难被卫星或无人机等单类观测资源中的单个观测资源独自覆盖，所以必须要将区域目标分解成多个单个资源可一次完成的元任务，再进行任务分配。区域任务的分解过程是空天地资源协同规划的关键环节，其分解方式很大程度上决定了空天地资源的协同观测效率。
[0028] 本发明中，可达区域是指在时间充分(或不考虑时间限制)的条件下，观测资源能够观测地面的面积最大的区域，与此参数直接相关的是无人机和地面监测车，与其续航和能耗相关。特别的，地面监测车的可达区域也就是地面监测车在观测区域任务时的活动区域。而对于卫星和飞艇，由于运行消耗能源较小，可忽略其续航能力的限制。
[0029] 本发明的实施例1，如图1所示，提供了一种空天地对地观测的区域任务分解方法，包括：S11，根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务；S12，根据各子任务之间的位置关系，将所述区域任务分解为元任务。
[0030] 具体的，由于观测资源可以包括卫星、无人机、飞艇和地面监测车四个观测资源分类中的一个或多个。将区域任务分解为观测资源观测的子任务的方法根据观测资源的类别不同而有所不同，以下将进行具体说明。其中，要分解的区域任务集合为Ot＝(Ot1,Ot2,…,Otn)，以区域任务Oti为例，Oti的时间窗口为[tsi,tei]。
[0031] (一)、观测资源为卫星
[0032] 由于卫星的侧摆能力，卫星的可达区域是星下轨迹幅宽距离内的区域，但在实际观测中，卫星巡航一次只能观测区域任务的一部分，所以卫星的可达区域并不是实际可覆盖的区域。卫星可分为非敏捷卫星和敏捷卫星。
[0033] (1)非敏捷卫星
[0034] 非敏捷卫星仅有侧摆能力，设非敏捷卫星为Sj1，j1取值为1～g1， g1为非敏捷卫星的个数。Sj1观测到Oti的最大时间窗口为 则时间约束条件为：
[0035] 或
[0036] 即：使Oti的时间窗口与Sj1能够观测到Oti的时间窗口有交集。
[0037] 根据时间约束条件，确定Sj1对Oti的最大观测时间窗口如下：
[0038]
[0039] 此处，若满足最大观测时间窗口即说明Sj1对Oti具有可见性。
[0040] 由于Sj1只能观测Oti的一部分，在Sj1对Oti具有可见性的前提下，可根据Sj1的运动轨迹和侧摆角确定Sj1观测Oti的观测条带。本实施例中分别从卫星的观测收益、各类观测资源之间的协同机会和卫星能耗最小三个方面确定卫星的侧摆角。首先，区域任务的观测收益与卫星可达区域的面积成正比，所以卫星的可达区域的面积越大相对越优；其次，考虑到卫星的可达区域与卫星周围其他观测资源的距离，距离越大则可使Oti的协同观测机会越大；最后考虑卫星执行观测动作时的能量损耗，侧摆角与能量损耗呈正比。所以，采用模糊估计的方法可得计算卫星侧摆角的公式为：
[0041]
[0042] 其中，θj1为Sj1观测Oti中一个条带时的侧摆角度，θs为Sj1观测Oti面积最大条带时的侧摆角度，θd为Sj1观测距Sj1周围其他观测资源最远条带时的侧摆角度，θ0＝0为Sj1不侧摆时的角度，λ1+λ2+λ3＝1。
[0043] 根据计算得到的侧摆角θj1可得Sj1观测Oti时的观测条带及其位置，即Sj1观测的子任务。
[0044] (2)敏捷卫星
[0045] 由于敏捷卫星可以围绕其中心轴进行翻滚、俯仰和偏航三种摆动以获取地面信息，为了简化问题，在此假设敏捷卫星只有摆动稳定之后才能进行观测。由于敏捷卫星的机动性，在执行观测任务时，可转换角度观测区域任务的多个条带，所以可根据区域任务的空间形态和敏捷卫星的轨迹和幅宽等信息将区域任务划分成多个邻接条带，再对条带进行优先度由高到低的排序，最后确定敏捷卫星观测的子任务。
[0046] 与上面非敏捷卫星类似，设敏捷卫星为Saj2，Saj2观测到Oti的最大时间窗口为其中， 为Saj2在最大俯仰角下开始观测到Oti的时刻， 为Saj2在最大俯仰角下恰好观测不到Oti的时刻，j2取值为1～g2，g2为敏捷卫星的个数。
[0047] 可得时间约束条件为：
[0048] 或
[0049] 即：使Oti的时间窗口与Saj2能够观测到Oti的时间窗口有交集。
[0050] 根据时间约束条件，确定Saj2对Oti的最大观测时间窗口如下：
[0051]
[0052] 此处，若满足最大观测时间窗口即说明Saj2对Oti具有可见性。
[0053] 为了确定Saj2观测Oti的条带，即卫星观测的子任务，首先将Oti按照Saj2的幅宽分解成多个条带，如t1，t2，…，tq，共分解成q个条带，根据每个条带tk的面积stk、与Saj2周围最近的观测资源的距离dtk和侧摆角度θtk，分别得到面积优先度nor_stk、距离优先度nor_dtk和角度优先度nor_θtk：
[0054]
[0055]
[0056]
[0057] 最后根据如下公式计算每个条带的优先度：
[0058] pri_tk＝λ1*nor_stk+λ2*nor_dtk+λ3*nor_θtk
[0059] 其中，λ1+λ2+λ3＝1。
[0060] 根据得到的每个条带的优先度，由高到低对相应的条带进行排序。
[0061] 并计算满足如下公式的最多条带数，即k的最大值：
[0062]
[0063] 其中，θt0＝0，vθj2为Saj2的侧摆速度，tStaj为Saj2侧摆之后的稳定时间。
[0064] 由此将t1，t2，…，tk这k个条带共同作为Saj2观测的子任务。
[0065] 以t1，t2和t3这三个条带共同作为Saj2观测的子任务，Saj2的最大观测时间窗口为在 时刻开始观测t1条带，完成观测后进入t2条带需要的时间为接着观测t2条带，由t2条带进入t3条带需要的时间为 完成观
测t3条带的时刻需在最大观测时间窗口 内。
测t3条带的时刻需在最大观测时间窗口 内。
[0066] (二)、观测资源为无人机
[0067] 相对于其他观测资源，无人机有其特殊性，由于观测任务的随机性、频发性和无人机部署的匮乏以及续航能力的有限性，无人机在执行观测任务中很难保证单次观测完毕的情况，需要在完成一次任务并补充能量后返航继续工作。在理想情况下，即飞行时均速耗能、补充能量时匀速充能。每次观测任务时根据飞行时间的不同，耗能不同，补充能量时需要的时间也不同。无人机飞行能耗曲线如图2所示，无人机的能耗变化函数为：
[0068]
[0069] 其中，[ti1,ti2]表示无人机观测任务的时间，[ti2,ti3]表示无人机充能的时间，e表示无人机剩余电量百分比，α表示无人机观测任务时的耗电斜率，β表示无人机补充能量时的充电斜率。
[0070] 考虑到分解区域任务得到无人机观测的子任务的复杂性和多约束性，首先根据无人机的最大航程、无人机距区域任务的距离和无人机的巡航速度等参数，预先选取空间上无人机航程最大的可达区域与区域任务的交集作为此无人机的预选子任务tui，为图3中的斜线区域。
[0071] (1)无人机观测次数的确定
[0072] 以下无人机用uj3表示，j3取值为1～g3，g3为无人机的个数。在不考虑时间约束条件的情况下，通过如下公式计算uj3对tui的观测次数：
[0073]
[0074] 特别的，若计算得到的观测次数k为非整数，则取大于k的最小整数作为uj3对tui的观测次数。例如，计算得到k＝2.75，则取3作为uj3对tui的观测次数。其中，si为tui的面积，为uj3单次飞行能够观测的最大面积， 主要受到两个方面的影响：uj3单次飞行能够观测的最长时间和最大连续开机时间，可通过如下公式计算
[0075]
[0076] 其中， udj3为uj3的续航里程， 为uj3到预选子任务tui质心的距离，uvj3为uj3的巡航速度， 为uj3的幅宽，tduj3为uj3的最大连续开机时间。
[0077] (2)无人机的观测半径的确定
[0078] 当k＝1时，表示uj3仅需起飞一次即可完成对tui的观测，根据如下公式确定uj3观测一次所需的时间：
[0079]
[0080] 其中， 表示uj3第x次观测tui 的持续时间，α为uj3的耗电速率，β为uj3的充电速率。
[0081] 将上式化简得到uj3观测一次所需的时间为：
[0082]
[0083] 对于这种情况，判断uj3是否满足如下时间约束条件：
[0084]
[0085] 即是否能够满足uj3在Oti的截止时刻前对tui完成一次观测。其中， tsj3为uj3的开机时刻。
[0086] 若uj3满足时间约束条件，则根据公式 计算uj3的观测半径
[0087] 若uj3不满足时间约束条件，则根据如下公式确定uj3在满足时间约束条件的情况下能够完成的预选子任务tui的面积
[0088]
[0089] 并根据 在uj3优先观测距离近的任务的前提下确定uj3的观测半径 具体方法如下：
[0090] 假设uj3以Rf为观测半径，根据Rf确定uj3的可达区域(可达区域通常为圆形区域)，将此可达区域与区域任务的交集面积与 进行比较，根据二者的大小关系调整Rf，并重复计算二者的大小关系，调整 Rf，如此重复直至可达区域与区域任务的交集面积与之差的绝对值小于一个阈值，即面积很接近为止，将Rf作为uj3的观测半径
[0091] 当k＞1时，表示uj3需要多次重返观测才能完成预选子任务tui，对于此种情形，根据如下公式确定uj3观测k次所需的时间：
[0092]
[0093] 对于这种情况，判断uj3是否满足如下时间约束条件：
[0094]
[0095] 即是否能够满足uj3在Oti的截止时刻前对tui完成k次观测。
[0096] 若uj3满足时间约束条件，则根据公式 计算uj3的观测半径。
[0097] 若uj3不满足时间约束条件，则计算uj3满足时间约束条件的情况下对tui的最大观测次数K，利用如下公式计算K次观测的总面积：
[0098]
[0099] 根据 在uj3优先观测距离近的任务的前提下确定uj3的观测半径，方法同上。
[0100] (3)无人机的子任务的确定
[0101] 根据得到的观测半径，确定无人机的观测范围，通常观测范围为圆形区域，可根据圆形面积公式得到，则观测范围与区域任务的交集即为无人机观测的子任务。
[0102] (三)、观测资源为飞艇
[0103] 与无人机续航短、活动范围小的特点不同，飞艇一般拥有长时间续航的能力，但同时航行速度比较慢，由于飞艇的子任务的得到与飞艇的飞行次数无关，所以仅需要先确定其在时间约束条件下能够完成的观测面积，再依据此面积确定飞艇的子任务。在由面积确定其观测半径时，将满足时间约束条件的情况下飞艇能够航行的最大距离作为最大观测半径。时间约束条件为飞艇能够在区域任务的截止时刻前对区域任务完成一次观测。
[0104] 以下飞艇用aj4表示，j4取值为1～g4，g4为飞艇的个数。为了确定飞艇能够观测到区域任务的范围，首先根据如下公式确定满足时间约束条件的情况下aj4可完成区域任务Oti的最大面积
[0105]
[0106] 其中， tsj4为aj4的出发时刻， 为aj4到区域任务Oti质心的距离，tdaj4为aj4的最大连续开机时间，avj4为 aj4的巡航速度，widthj4为aj4的幅宽。
[0107] 根据 在aj4优先观测距离近的任务的前提下确定aj4的观测半径，方法同上，并根据此半径得出飞艇的观测范围，通常观测范围为圆形区域，可根据圆形面积公式得到，则观测范围与区域任务的交集为飞艇观测的子任务。
[0108] (四)、观测资源为地面监测车
[0109] 地面监测车由于以车辆为载体，与空天资源相比最明显的不同在于受道路网的约束，行驶路径必须遵循路网。除此之外，地面监测车的子任务还有地面监测车行驶里程以及时间约束条件的限制，为简化问题，做出合理假设，即：地面监测车总是以最短路径接近区域目标。
[0110] 地面监测车观测区域任务的约束条件包括时间约束条件和空间约束条件，时间约束条件为地面监测车在区域任务的截止时刻前对所述区域任务完成一次观测；空间约束条件为地面监测车的最大续航里程至少能满足地面监测车能够到达区域任务地点。
[0111] 如图4所示，地面监测车用rj5表示，j5取值为1～g5，g5为地面监测车的个数。约束条件可用如下公式表示：
[0112]
[0113] 其中，vcj5为rj5的平均速度， 为rj5对区域任务Oti的持续观测时间，cdj5为rj5的最大续航里程， 为rj5到达区域任务Oti地点的最短路径距离。
[0114] 即满足时间约束条件的地面监测车要同时满足公式 在这种情况下，将地面监测车的活动区域Arri_ti与区域任务Oti的交集作为地面监测车的子任务，如图4中的斜线区域。
[0115] 通过确定空天地观测资源对区域任务的观测范围，可以获得各类观测资源对各区域任务的子任务，但由于区域任务的复杂性和观测资源的有限性，无人机、飞艇和地面监测车这三个类别的观测资源不可能亦没有必要观测所确定的子任务的所有区域，而这正是协同观测的意义所在。为了确定多类观测资源协同观测的任务区域，将观测资源观测的子任务再次分解成可由单个观测资源一次观测完成的元任务。元任务的构建过程可以分为两个过程：元任务空间属性的确定和元任务语义属性的确定。
[0116] 元任务空间属性是根据得到的各类观测资源观测的子任务的位置关系，即空间拓扑关系来确定。通常区域任务由用户确定，将区域任务作为一级任务，经上述方法确定的观测资源观测的子任务作为二级任务。而根据无人机、飞艇和地面监测车的二级任务之间的空间覆盖关系对区域任务进行分解，具体的，各子任务的边界围成的封闭区域作为三级任务，也就是最终的元任务。由于卫星一旦开始观测便不能中止的特殊性，所以卫星的二级任务看作最终的元任务。
[0117] 元任务语义属性包括元任务与观测资源的对应观测关系、源任务的时间窗口和权重等信息，分别根据一级任务和观测资源确定。
[0118] 综上，为了便于后期元任务之间的冲突判断和任务分配模型的构建，将元任务用一个多元组来表示：
[0119] {EleId,TaskId,Type,Res,Level,Win,weight,Loc,Area,Rt,St}
[0120] 其中：EleId为元任务标识，TaskId为源任务标识，Type为元任务类型；Res为能够观测源任务TaskId的观测资源的集合，其中包括卫星Rsat、无人机RUAV、飞艇Rair和地面监测车Rcar，即Res＝(Rsat,RUAV,Rair,Rcar)；Level 为元任务EleId的覆盖级别，Win为源任务TaskId的时间窗口，weight为元任务EleId的权重，Loc为源任务TaskId的位置，用区域定点坐标表示为：Loc＝(x1,y1；x2,y2…xn,yn)，n为元任务的个数，Area为元任务EleId的面积，Rt为各观测资源观测元任务EleId的观测收益集合，即 Rt＝(rt1,rt2,…,rtj,…,rtm)，m为能够观测到元任务EleId的观测资源的个数，St为元任务EleId的完成状态。
[0121] 由区域任务分解到元任务的分配如图5所示，图中以具有两个区域任务Ot1和Ot2为例，周围空间存在飞艇u1、u2和无人机a1，将区域任务Ot1分解得到可由飞艇u1观测的t1、t3和可由无人机a1观测的t2、t3，将区域任务Ot2分解得到可由飞艇u1观测的t4、t5和可由无人机a1观测的t5，以及可由飞艇u2观测的t6。
[0122] 本实施例中，根据时间约束条件将区域任务分解为观测资源观测的子任务；根据各子任务之间的位置关系，将区域任务分解为元任务。将区域任务分解为由四类观测资源结合起来观测时的元任务，能够适应当前空天地一体化的发展趋势和协同观测需求。由于考虑了观测资源的承载能力以及任务的时间约束条件，有效地避免了网格分解方法中任务边界的空间误差，有效地降低了元任务的数量规模，从而极大地提高了后续对元任务的分配效率。
[0123] 本发明的实施例2，为了验证本发明提供的区域任务分解方法在空天地资源协同规划过程中的有效性，将其与传统的网格分解方法进行对比。由于任务分解是任务分配的前提和基础，分解目的是为了更加方便地进行协同规划，所以单独地比较分解的元任务数量、大小等结果没有意义。本实施例将分解结果置于异构资源的协同规划分配过程中，求解出最终的分配方案，分别从算法耗时、完成分配任务个数、可观测面积和可观测加权面积等几个方面对分配结果进行对比，其中分配方法统一使用基于启发式准则的方法。
[0124] 表1仿真场景中观测资源参数设定
[0125]
[0126] 仿真场景中设置了2颗不同性能参数和不同观测条件的卫星，同时设置了6处无人机基地并配备10架次性能各异的无人机，此外设置了两架飞艇和两台地面监测车，不同类别的观测资源分别由不同的子规划中心统一管理。其中，观测资源的主要参数如表1所示。
[0127] 考虑到实际应急区域任务的随机并发性，同时为了验证本发明方法在多元任务、少观测资源这种负载不均衡条件下的表现，为实验场景设计了6组大面积的模拟任务数据，任务的参数指标如表2所示。各区域任务的空间位置和空间形态各异，随机散布在仿真区域范围内，各区域任务的权重为0-1的随机值，区域任务的时间窗口是6个小时内的随机时间节点。此外，网格分解方法中的网格大小取所有观测资源的最小幅宽。
[0128] 表2仿真场景中任务指标设定
[0129]
[0130] 本发明提供的区域任务分解方法的价值在于后续对任务分配的适宜性和高效性，所以通过对比分配结果的完成度和时效性来分析对区域任务分解的合理性，其对比结果表3所示。
[0131] 由表3中计算结果可以发现，在不考虑求解效率的情况下，两种分解方案在观测收益、加权任务完成率和任务完成率等观测质量方面效果相当，均能较好的完成观测任务。
[0132] 表3区域目标分解方法对比结果
[0133]
[0134] 将表3的计算结果绘制成图6，图6a的横坐标为模拟数据的分组，纵坐标为整体观测收益，图6b的横坐标为模拟数据的分组，纵坐标为加权任务完成率，图6c的横坐标为模拟数据的分组，纵坐标为任务完成率，图6d的横坐标为模拟数据的分组，纵坐标为区域任务分解得到的元任务数量。从图6可以直观的发现，基于网格分解方法生成了巨大数量的元任务，对后续的任务冲突判断和观测收益带来了繁重的计算代价，同时任务耗时不能满足实际的任务需求。而本发明方法避免了大量的冗余运算，从而极大地提高了后续元任务的分配效率。
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