衛星測控調度問題發展趨勢探析

凌曉冬，武小悅，李云飛,3，朱兆國，曹黎敏

(1.中國航天科技集團公司 無錫航天江南數據系統科技有限公司，江蘇 無錫 214125；2.國防科技大學 系統工程學院，湖南 長沙 410073；3.北京衛星信息工程研究所，北京 100086)

0 引言

衛星測控調度是指通過一定的方法對測控資源所承擔的任務進行編排與規劃，以達到所期望的測控支持服務效益最大化的過程，是任務規劃理論和技術在航天領域重要的應用之一。

美國從20世紀80年代開始對這一問題展開研究[1]，到了20世紀90年代中期，我國的相關研究開始出現[2-4]。經過二十多年的發展，在該領域的研究已經取得了大量的成果并得到成功應用[5-7]。近年來，隨著我國航天事業的不斷發展，衛星數量迅速增加，一箭多星、大規模星座和衛星互聯網等新的需求不斷涌現，商業航天的發展也為測控資源優化提供了新的選擇，衛星測控調度問題呈現出很多新的特點，在未來較長一段時間內仍將是個值得研究的新興技術領域。

本文針對我國的衛星測控調度問題，系統梳理了其3個發展階段并提出了各個階段的主要特點；從模型、算法和約束3個方面分析了技術難點和新需求的發展變化，重點針對智能算法在該領域的演變趨勢進行了分析。結合航天領域的新發展，對新時期衛星測控調度問題可能面臨的新挑戰進行了預測，希望能夠為促進該領域理論和技術研究的發展提供一些有益的參考。

1 衛星測控調度問題的發展歷程

1.1 衛星測控調度問題的提出及在國外的發展

衛星測控調度問題最早出現并得到重視無疑是在世界上航天技術發展最早、運行衛星數量最多的美國。公開資料顯示，早在20世紀80年代，美國就曾先后針對其空軍衛星控制網(Air Force Satellite Control Network，AFSCN)、深空測控網(Deep Space Network，DSN)的測控方案自動化生成和運行管理效率問題提出解決方案，其研究需求隨著衛星測控任務復雜度的提高而自然產生。最早的研究始見于IBM公司與AFSCN合作進行的“測控方案生成過程自動化”研究，研究機構主要是NASA、美國各主要衛星測控網及其合作機構。同期稍晚一段時間，歐洲的ESA以及印度等其他國家的航天管理部門也開展了類似研究[1]。到2005年前后，隨著測控任務數量和復雜度的提升，伴隨著智能算法的發展，針對智能任務規劃的研究開始出現。早期應用較多的主要是遺傳算法，經過不少學者對傳統數學規劃方法、啟發式方法以及遺傳算法在衛星問題中應用效果的一系列試驗和比較[7-9]，基本確立了智能算法在復雜場景衛星調度問題中的主導地位。文獻[10]對ESA衛星地面測控通信自動化問題進行了系統的總結和研究，指出目前ESA衛星的測運控自動化已經形成了專用軟件，所采用的方法是基于預先設置好的調度文件以及考慮時間相關性的資源匹配方法，其本質為帶有初始條件的啟發式算法，但受限于預算和技術要求，目前相關軟件只在部分衛星測運控中得到使用，而一些大學的衛星往往只能依靠自有的地面資源進行維護。隨著巨型星座的興起與發展，其資源調度問題也成為研究對象。然而，公開文獻顯示的針對巨型星座的資源調度問題研究與傳統的測控資源調度方向也略有不同，這些研究更多地關注星座衛星資源的調度[11-12]，研究切入的角度包括考慮可見性的路徑多元性分析和考慮波束及頻率分配特點的基于圖論和約束滿足問題模型的資源優化調度問題求解等。另外，從文獻[13]中可以看出，國外的巨型星座大量采用了包括激光通信技術在內的星間鏈路，而以往小型星座的測運控過程證明，通過增加星間鏈路這種做法可能會在較大程度上減少星地之間的交互，進而簡化大規模星座測控調度問題的復雜程度。

1.2 我國衛星測控調度研究發展的3個階段

國內針對衛星測控調度問題的研究出現得相對晚一些。20世紀90年代中期，部分學者成為國內最早提出并開展測控調度研究的群體[2-3,5]。從最早針對少量衛星調度方案的優化和自動化調度軟件的實現，到快速完成數百顆衛星的測控資源分配，我國衛星測控調度問題的研究發展大致可以分為3個階段。

1.2.1 軟件自動化和單星方案優化階段

相比美國和歐洲，我國早期的衛星數量增長比較慢。數據顯示，截至2000年，中國累計完成發射60次，衛星數量71顆，其中還包括銥星等為他國提供的發射服務，考慮到早期衛星的可靠性和退役時間，實際同時在軌衛星數量十分有限，而美國累計發射衛星已高達1 780次之多。

相比少量的衛星，當時的測控資源數量可以算是富裕。事實上，2000年前，我國針對衛星發射這類重點任務實行的都是全網保障的原則，即所有可用的資源都會被投入測控任務保障中，因此這一階段測控資源的調度需求與現在完全不一樣，彼時關注的重點主要是實現測控方案的自動化(此前完全靠人工編制測控方案，一旦發射日期等參數發生變化，所有的規劃都要重新編制)，同時針對單星的測控方案的優化也是關注的重點，體現的是測控中心對效率和效益的需要。

1.2.2 測控網頂層設計階段

2000年前后，基于支撐軍事、經濟和社會發展的需要，大量的衛星研制計劃陸續提出并得到批準，按照保障手段同步建設的原則，相關部門著手開展測控網頂層設計工作。考慮到在衛星研制計劃設計和提出階段，其軌道類型和參數基本已經根據任務需求確定，因此測控網頂層設計的目的就是通過對各種可能發生的測控任務進行模擬仿真，尋找出最優的測控資源配置方案，這也是該階段測控調度研究的主要目標。

在這一階段，由于衛星計劃大多處于設計階段，平臺和載荷的方案還存在不少變數，工程和業務測控的需求都尚未完全可知，因此研究者首要的目標是基于經驗和預測完成測控需求的抽象。需求抽象的物理基礎就是衛星和測控資源的可見性分析結果——可見弧段，因此疊加了最基本的時間和仰角等約束的可見弧段自此成為測控調度最主要的研究對象。

針對大部分實際衛星測控相關約束的描述和建模以及調度目標函數的研究也集中在這一階段開展，并形成了一些規范和共識。

基于安全和可靠性的考慮，當時對于測控任務強度的估計通常會略偏高于實際情況。事實上，在2000年前后，很多測控調度問題的研究對象都是存在幾百顆衛星同時需要服務的場景，加上大量可變的測控資源設置，這相比實際情況顯著地擴大了問題的規模，甚至影響到了算法的研究。由于針對大規模測控調度問題，數學規劃方法的復雜度太高，啟發式方法非常容易陷入局部最優，因此針對智能規劃算法的應用研究在這一階段非常流行，包括遺傳算法、粒子群算法、蟻群算法等智能算法及其各種改進版本等被陸續提出，不少算法還被用在工程實踐中，取得了良好的效果。

高質量的仿真演示是這一階段的另一個主要需求和特點，因此基于各種航天仿真軟件完成可見性分析，并與調度系統融合共同完成整個測控網(場景)運行效果的演示也一度成為研究的重點。

1.2.3 工程驗證和改進階段

伴隨著測控網頂層設計和建設任務的逐步完成，以及多個航天計劃的有序推進，在軌衛星數量大量增加，各種真實的測控需求開始出現并不斷變化，促使測控調度問題研究迅速由理論研究轉入工程實踐階段，研究重點也隨之集中到測控效果的工程驗證和改進上來。

這一階段，針對模型的研究更加側重于實際，對于調度過程中約束的考慮也更加注重效率。由于工程實踐中需要大量人員的參與，而與設備的可靠性不同，人員工作效率的保證更難通過模型來體現，在研究中則體現為更加關注不同資源間利用率的均衡性。更為重要的是，工程實際與理論研究最大的區別在于對調度過程的即時性和動態性要求，因此對于智能算法而言，如何降低計算資源占用，提高計算效率，在保證任務目標完成度的同時確保調度方案快速生成，同時能夠快速應對突發情況引發需求變化導致的重新生成調度方案的要求，是這個階段的研究重點。

另一方面，中繼衛星的投入應用，在增加了測控資源供給的同時，也使得中繼衛星資源的調度正式成為測控調度問題的一個子課題，無論是可見性計算和分析，還是中繼衛星資源的可靠性和可用性，還是星載測控載荷的能力和特點，都與地面測控資源有著明顯的不同，相應地帶來了約束、模型、算法的重建和優化。

2 衛星測控調度研究主要技術方向的發展

2.1 衛星測控調度模型

針對衛星測控調度模型的研究一直是個重點，考慮到衛星測控調度的特點，本節中模型的關注重點主要包括用于描述求解問題的方法，以及最終選擇確定的優化對象，而將問題的約束作為單獨研究對象進行展開說明。

調度模型不僅決定能否準確完整地描述問題，而且在很大程度上影響著后續算法的設計和實現。從傳統的數學規劃模型、約束滿足模型，到多目標優化模型以及更加支持智能算法應用的一體化模型，針對衛星測控調度模型的研究經歷了逐步優化和完善的過程。

早期，國外的相關研究立足于建立整數規劃和0-1規劃模型等傳統數學模型，嘗試在此基礎上采用確定性的數學方法求出理論上的最優解。隨著衛星數量增加導致問題規模的擴大，加上測控技術的發展使得測控業務變得更加復雜多元，求得最優解的難度越來越大，而對于求得可行解的需求表現得更加強烈，因此便于求解的啟發式描述模型被越來越多的研究人員采用。在此基礎上，通過約束描述引入盡可能多的調度影響因素，實現對問題更加全面的刻畫，并通過約束滿足程度來評價可行解質量的約束滿足模型，因其描述簡單、便于理解和解空間轉換容易等特點，成為了解決這一類問題應用最廣泛的模型之一[4,10]。

測控調度模型的另一個研究重點是目標函數如何建立。目標函數的設計在很大程度上決定了模型求解的復雜程度，也影響著求解過程的收斂情況。該問題的演變，經歷了從單目標到多目標的發展過程，而目前比較主流的目標函數設計通常都是綜合了多個約束及其權重設計的綜合優先度函數。

2.2 衛星測控調度約束

在所有的調度模型中，都需要對衛星測控調度問題的約束進行詳細抽象和描述，可以說針對約束的描述在很大程度上影響著問題的求解效率和精度。

與其他問題相比，衛星測控調度問題的約束因其空間運動的特殊規律性而有著一些固有的特點，其中最為明顯的特征就是可見窗口的強制性和可預測性，很多研究者甚至直接依托該約束計算出所有可見窗口，并以其為基礎構建出問題的解空間。

此外，衛星調度問題還有很多其他約束，大致可分為時間相關的約束、邏輯相關的約束和資源相關的約束等，這部分內容相對比較明確，針對性研究也比較多。根據約束的強度又可以將約束進一步提煉和分解成為否決型約束、確定型約束和改進型約束等。否決型約束是指該類約束對于解的可行性具有否決性，如果不能滿足該類約束則所對應的解一定不是可行解；確定型約束形式上類似于否決型約束的肯定性正面描述，只是在求解處理過程中有些差別；改進型約束主要影響解的質量，對這一類約束的滿足程度越高，解的質量越好。

隨著衛星測控技術的發展，一些舊的約束消失，或者約束強度發生變化，同時也會出現一些新的約束，這就需要充分結合工程實際不斷對約束進行抽象并優化完善形式化描述。

2.3 衛星測控調度算法

算法研究無疑是衛星測控調度問題中最主要的研究方向。經過若干年的發展，同時隨著實際問題規模的不斷擴大(衛星和測控資源的數量明顯增長)，衛星測控調度算法的研究已經基本完成了從數學規劃算法到啟發式算法到智能算法的發展進化過程。近年來，針對測控資源調度算法的研究已經開始明顯集中在智能算法方面，不僅在遺傳算法、貪婪算法、蟻群算法和禁忌算法等傳統的智能算法方面形成了許多研究成果，還出現了通過規則將不同算法進行組合形成復合優化算法來求解測控資源調度問題的嘗試。此外，模糊理論和神經網絡等源自計算領域的新興算法也被應用于衛星測控調度問題。

在衛星測控調度問題的算法求解過程中，精度和效率是必須考慮的2個主要評價因素，其中精度通常與目標函數值以及所得解的質量呈現正相關，是各類算法主要的關注對象；而在效率方面，研究者實際付出的關注度往往有限，主要表現是雖然在算例比較時將收斂時間或其他效率指標作為比較因素[14]，但是用于比較演示的算例往往規模較小，不足以證明其算法在大規模算例下的效率表現[15]。隨著航天活動的日益密集，現在的衛星測控問題規模事實上已經比十年前擴大了很多倍，在可以預見的將來，這個規模還將繼續擴大。考慮到衛星測控調度的時效性要求，以及可能出現的應急測控需求，效率指標應當成為算法研究關注的重點。

基于當前的研究成果[16-18]，預測未來針對衛星測控智能調度算法的發展可能會集中在2個方向：一是嘗試提出新的智能算法并展開應用，其中最大的可能是基于仿生學的原理提出新的群智能算法；二是進一步推動人工智能手段與傳統智能算法的融合。從以往的研究過程與成果看，基于仿生學的群智能研究在實現層面比較容易，但是想要在效率和精度上實現明顯的提升則存在很大的困難，其原因是新算法在完整解空間的構造和覆蓋、算子的設計和遍歷性能等方面都需要經過較長時間持續的研究改進才能得到完善和優化；另一方面，將計算機領域的人工智能手段與傳統智能算法結合，對于解空間的覆蓋似乎可以得到一定程度的改善，但在一定程度上可能會增加求解過程的復雜和模糊性。因此，短期來看智能算法應該會在這2個方向上繼續獨自發展，或者可能隨著研究進展出現新的技術方向，需要及時綜合算法理論和工程技術的發展，不斷推動算法應用過程的完善。

3 新的趨勢與挑戰

3.1 巨型星座測控的挑戰

隨著衛星互聯網需求的不斷發展，衛星星座的規模不斷擴大，近年來新提出的每個星座計劃都動輒幾百、上千顆衛星，比較有名的包括中軌衛星互聯網星座O3b、低軌衛星物聯網星座Starlink(星鏈)、OneWeb和LeoSat等，國內一些公司也都提出過相應的衛星互聯網計劃。人們所熟知的Starlink計劃聲稱要發射4.2萬顆衛星，這一數量遠遠超過人類進入航天時代以來發射的所有航天器數量的數倍之多(有統計顯示，截至2014年，NASA公布的人類發射的人造衛星總數約3 700顆，其中1 100顆在役)，截至2021年11月13日，Starlink已經累計發射衛星1 844顆，新增如此巨大規模的星座，無論是常規測控還是特殊任務測控，都顯然不可能有相應的新增加測控資源與之配套，由此帶來對測控的挑戰顯而易見。事實上，從Starlink計劃開始執行以來，已經發生過多起衛星相關的異常，包括去年其針對我國空間站和衛星的異常接近事件，撇開相關事件的背景和目的，單從測控支持技術層面，上述情況和問題都顯然不能依靠傳統的流程和算法去分析和解決。

目前,公開資料檢索未發現有文章提及類似于Starlink這樣的大規模星座如何實現測運控管理，文獻[12-13,19]對其衛星資源分配的思路進行了闡述，文獻[20]提及在Starlink的星座中安裝有激光通信終端用于支持同一軌道面甚至不同軌道面之間的星座內通信，對于如何保證星間通信效能進行了研究。結合工程實踐經驗，可以大膽猜測，Starlink應該是通過大量星間通信降低整個系統對地面支持的需求，從而保障系統的有效運行。即便如此，隨著星座規模的擴大，對測運控資源調度的挑戰仍是迫切需要解決的問題。

針對巨型規模星座的測控資源調度，一種可能有效的技術方向是將智能算法與協同控制理論和方法相結合，該方法在小規模衛星測控調度問題中，曾經有學者進行過研究[7]，但是針對巨型星座因規模帶來的從量變到質變的影響以及可能的應對策略，則仍需開展研究，這應當是未來研究發展的一個重要方向。

3.2 航天技術發展的影響

隨著技術的發展，航天活動的流程與以往相比發生了很大的變化，其中對測控影響較大的技術發展包括一箭多星技術和在軌服務技術等。

在傳統測控任務中，發射階段一直是測控支持的重點，特別是部分關鍵控制指令必須確保能在需要的時候傳達到航天器，這就需要盡可能提供長時間連續的支持服務，必要時甚至需要多個測控資源共同接力完成，或者需要天基測控資源的幫助。而相比單個航天器發射，一箭多星任務目標更多(可能多至數十、上百顆)，分離過程復雜，目標之間動力學特性變化快，需要保障的入軌過程時間長，飛行技術復雜度更高。在軌服務則是指衛星或者航天器在軌期間，因為維修、升級或者其他空間活動的需要，而針對其開展的專業性服務活動，比較典型的如貨運飛船停靠空間站、出艙活動等。通常,對于非常重要的在軌服務活動都要求地面測控系統提供長時間不間斷的測控服務，尤其是針對無人參與的在軌服務活動，不間斷的天地信息通信服務更是十分關鍵。除了測控設備服務時間長度的要求，在軌服務對于地面控制、指令生成和應急處置等方面的需求也更加強烈。

以上述二者為代表的技術發展和流程變化對于測控任務規劃的影響主要體現在單次任務對測控的要求更高，可以表現為對多個資源的獨占性需求、占用時長的強制需求以及可用測控資源的排除性需求等，表現在問題的描述中還可能是越來越多強約束的出現，對智能算法求解則影響到可行解的設計和解空間的定義，同時也可能會極大地影響到算法求解的計算復雜度。

3.3 民商業測控力量的加入

隨著商業航天的崛起，民商業測控力量開始逐漸形成并進入工程應用實踐。民商業測控力量的加入，在傳統的測控網基礎上增加了新的測控資源，作為國家隊的有益補充，為部分以商業目標為主的衛星測控支持提供了新的選擇。從現有能力分析[21]，國科華路、航天馭星、天鏈測控、星邑空間和西安寰宇等若干企業掌握50套左右的地面測站設備，站點主要分布在國內大三角區域；此外長光衛星、珠海歐比特等部分商業航天公司出于運營需求也建立了各自的衛星測運控系統和測控站點，以上共同構成了目前民商業測控力量的主體。從服務對象分析，長光衛星、四維測繪和銀河航天等聚焦民商用遙感、測繪和通信的商業航天公司是民商業航天力量的主要服務對象，部分新興的聚焦于衛星物聯網業務的商業衛星公司也是潛在客戶。而從需求和必要性層面看，傳統的軍星和國家重點型號衛星以外的航天器測控都可以依靠民商測控力量完成。因此，從豐富測控資源和提高測控覆蓋率的角度而言，相比前面2項變化趨勢，民商業測控力量的加入對于智能任務規劃問題的解決更多地體現為積極的影響和正向的輸入[22-23]。

同時也要考慮到以下問題：① 目前我國民商業測控力量還處于發展的初級階段，能夠提供的資源比較有限，且單個資源的能力與國有測控設備的能力相比也有差距，不能實現完全替代，體現在問題求解中，可能會影響可行解的質量，也有可能縮小可行解空間的大小；② 目前國有測控資源基本實現了在一個測控資源調度體系下運行，民商業測控力量的調度體系暫時還不能融入到這一統一體系之中，最多只能實現有限程度的融入，且其能夠提供服務的對象也受到限制，上述因素可能會導致求解目標的多元化，進而引入新的優化目標歸一化需求，或者使得調度問題的解空間域變得更加復雜，可能會涉及多個解空間的合并、交叉和剔除等操作，這些都需要在算法設計與實現時加以考慮；③ 對于民商業測控力量內部的獨立資源調度，因其是典型的需求導向型，其測控任務受到熱點事件和社會形勢等非技術因素影響較大，存在不同時間段任務強度極度不均衡的可能，因此民商業測控力量運行機構如何維持合適的測控資源規模，如何應對巨量測控任務同時涌入帶來的調度難題，也是需要研究和解決的問題。

4 結束語

本文簡要回顧了衛星測控調度問題的發展歷程，在充分開展文獻調研的基礎上，對該問題中3個主要技術方向(即模型、約束和算法)的發展進行了總結和預測，隨后基于該領域工程技術的發展，提出了未來可能影響衛星測控調度問題求解的3類發展趨勢和挑戰，認為巨型星座和航天技術發展帶來的超大規模和高約束問題可能是未來必須面對的問題，需要在未來的研究中得到更多的重視。