基于遗传算法的低轨卫星物联网星座任务规划问题

李艳红; 吕强; 梁军民; 封世刚; 苗君厚

doi:10.11959/j.issn.2096-8930.2024018

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基于遗传算法的低轨卫星物联网星座任务规划问题

研究 | 更新时间：2024-08-06

- 基于遗传算法的低轨卫星物联网星座任务规划问题
- Mission Planning for LEO Satellite IoT Constellation Based on Genetic Algorithm
- 天地一体化信息网络 2024年5卷第2期页码：70-76
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "李艳红（1998− ），女，硕士，北京国电高科科技有限公司软件工程师，主要研究方向为低轨卫星通信、计算机视觉" ]
  [ "吕强（1980− ），男，博士，北京国电高科科技有限公司董事长兼CEO，高级工程师，主要研究方向为低轨卫星通信" ]
  [ "梁军民（1987− ），男，硕士，北京国电高科科技有限公司高级工程师，主要研究方向为低轨卫星通信" ]
  [ "封世刚（1984− ），男，本科，北京国电高科科技有限公司软件部经理，主要研究方向为低轨卫星通信地面系统" ]
  [ "苗君厚（1973− ），男，本科，北京国电高科科技有限公司中级工程师，主要研究方向为低轨卫星通信、动力与环境工程" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.2096-8930.2024018
  中图分类号： TN927
- 网络出版日期：2024-06，
  
  纸质出版日期：2024-06-20
- 稿件说明：
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李艳红, 吕强, 梁军民, 等. 基于遗传算法的低轨卫星物联网星座任务规划问题[J]. 天地一体化信息网络, 2024,5(2):70-76.

Yanhong LI, Qiang LYU, Junmin LIANG, et al. Mission Planning for LEO Satellite IoT Constellation Based on Genetic Algorithm[J]. Space-integrated-ground information networks, 2024, 5(2): 70-76.
李艳红, 吕强, 梁军民, 等. 基于遗传算法的低轨卫星物联网星座任务规划问题[J]. 天地一体化信息网络, 2024,5(2):70-76. DOI： 10.11959/j.issn.2096-8930.2024018.

Yanhong LI, Qiang LYU, Junmin LIANG, et al. Mission Planning for LEO Satellite IoT Constellation Based on Genetic Algorithm[J]. Space-integrated-ground information networks, 2024, 5(2): 70-76. DOI： 10.11959/j.issn.2096-8930.2024018.

摘要

针对无星间链路的低轨卫星物联网星座，设计一种基于遗传算法的任务规划算法，旨在通过多地面站实现数据实时通信的同时，最大化卫星和地面站的资源配置。首先设计最大化卫星在轨服务时长的目标函数和限制冲突弧段的约束条件，构建低轨卫星物联网星座任务规划模型；然后以遗传算法为基础，引入冲突弧段和早停机制，设计低轨卫星物联网星座任务规划算法。在此基础上，使用由18颗无星间链路的低轨通信卫星构成的卫星星座和4个地面站进行实验。同时为了验证算法性能，使用先来先服务算法对实验数据进行任务规划。实验结果表明，设计的低轨卫星物联网星座任务规划算法可以显著提高地面站接收通信卫星数据的调度能力，解决卫星数量众多而地面站不足的矛盾。

Abstract

A mission planning algorithm based on genetic algorithm was designed for LEO satellite IoT constellation with no inter-satellite links

aimed to achieve real-time data communication through multiple ground stations while maximized the resource allocation of satellites and ground stations.Firstly

the objective function to maximized the service duration of satellites in orbit and the constraints on clashed tasks were designed

constructed the mission planning model for LEO satellite IoT constellation.Then

based on genetic algorithm

clashed tasks and early stopping mechanism were introduced

and the mission planning algorithm for the LEO satellite IoT constellation was designed.On this basis

experiments were conducted use a constellation of 18 LEO communication satellites without inter-satellite links and 4 ground stations.In addition

in order to verified the performance of the algorithm

first come first service (FCFS) algorithm was also used for mission planning of the experimental data.The experiments compared with FCFS showed that the designed mission planning algorithm for LEO satellite IoT constellation could significantly improve the scheduling capacity of ground stations for receiving data of communication satellites

addressed the contradiction of insufficient ground stations with a large number of satellites.

关键词

Keywords

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