卫星测控调度问题发展趋势探析

凌晓冬，武小悦，李云飞,3，朱兆国，曹黎敏

(1.中国航天科技集团公司 无锡航天江南数据系统科技有限公司，江苏 无锡 214125；2.国防科技大学 系统工程学院，湖南 长沙 410073；3.北京卫星信息工程研究所，北京 100086)

0 引言

卫星测控调度是指通过一定的方法对测控资源所承担的任务进行编排与规划，以达到所期望的测控支持服务效益最大化的过程，是任务规划理论和技术在航天领域重要的应用之一。

美国从20世纪80年代开始对这一问题展开研究[1]，到了20世纪90年代中期，我国的相关研究开始出现[2-4]。经过二十多年的发展，在该领域的研究已经取得了大量的成果并得到成功应用[5-7]。近年来，随着我国航天事业的不断发展，卫星数量迅速增加，一箭多星、大规模星座和卫星互联网等新的需求不断涌现，商业航天的发展也为测控资源优化提供了新的选择，卫星测控调度问题呈现出很多新的特点，在未来较长一段时间内仍将是个值得研究的新兴技术领域。

本文针对我国的卫星测控调度问题，系统梳理了其3个发展阶段并提出了各个阶段的主要特点；从模型、算法和约束3个方面分析了技术难点和新需求的发展变化，重点针对智能算法在该领域的演变趋势进行了分析。结合航天领域的新发展，对新时期卫星测控调度问题可能面临的新挑战进行了预测，希望能够为促进该领域理论和技术研究的发展提供一些有益的参考。

1 卫星测控调度问题的发展历程

1.1 卫星测控调度问题的提出及在国外的发展

卫星测控调度问题最早出现并得到重视无疑是在世界上航天技术发展最早、运行卫星数量最多的美国。公开资料显示，早在20世纪80年代，美国就曾先后针对其空军卫星控制网(Air Force Satellite Control Network，AFSCN)、深空测控网(Deep Space Network，DSN)的测控方案自动化生成和运行管理效率问题提出解决方案，其研究需求随着卫星测控任务复杂度的提高而自然产生。最早的研究始见于IBM公司与AFSCN合作进行的“测控方案生成过程自动化”研究，研究机构主要是NASA、美国各主要卫星测控网及其合作机构。同期稍晚一段时间，欧洲的ESA以及印度等其他国家的航天管理部门也开展了类似研究[1]。到2005年前后，随着测控任务数量和复杂度的提升，伴随着智能算法的发展，针对智能任务规划的研究开始出现。早期应用较多的主要是遗传算法，经过不少学者对传统数学规划方法、启发式方法以及遗传算法在卫星问题中应用效果的一系列试验和比较[7-9]，基本确立了智能算法在复杂场景卫星调度问题中的主导地位。文献[10]对ESA卫星地面测控通信自动化问题进行了系统的总结和研究，指出目前ESA卫星的测运控自动化已经形成了专用软件，所采用的方法是基于预先设置好的调度文件以及考虑时间相关性的资源匹配方法，其本质为带有初始条件的启发式算法，但受限于预算和技术要求，目前相关软件只在部分卫星测运控中得到使用，而一些大学的卫星往往只能依靠自有的地面资源进行维护。随着巨型星座的兴起与发展，其资源调度问题也成为研究对象。然而，公开文献显示的针对巨型星座的资源调度问题研究与传统的测控资源调度方向也略有不同，这些研究更多地关注星座卫星资源的调度[11-12]，研究切入的角度包括考虑可见性的路径多元性分析和考虑波束及频率分配特点的基于图论和约束满足问题模型的资源优化调度问题求解等。另外，从文献[13]中可以看出，国外的巨型星座大量采用了包括激光通信技术在内的星间链路，而以往小型星座的测运控过程证明，通过增加星间链路这种做法可能会在较大程度上减少星地之间的交互，进而简化大规模星座测控调度问题的复杂程度。

1.2 我国卫星测控调度研究发展的3个阶段

国内针对卫星测控调度问题的研究出现得相对晚一些。20世纪90年代中期，部分学者成为国内最早提出并开展测控调度研究的群体[2-3,5]。从最早针对少量卫星调度方案的优化和自动化调度软件的实现，到快速完成数百颗卫星的测控资源分配，我国卫星测控调度问题的研究发展大致可以分为3个阶段。

1.2.1 软件自动化和单星方案优化阶段

相比美国和欧洲，我国早期的卫星数量增长比较慢。数据显示，截至2000年，中国累计完成发射60次，卫星数量71颗，其中还包括铱星等为他国提供的发射服务，考虑到早期卫星的可靠性和退役时间，实际同时在轨卫星数量十分有限，而美国累计发射卫星已高达1 780次之多。

相比少量的卫星，当时的测控资源数量可以算是富裕。事实上，2000年前，我国针对卫星发射这类重点任务实行的都是全网保障的原则，即所有可用的资源都会被投入测控任务保障中，因此这一阶段测控资源的调度需求与现在完全不一样，彼时关注的重点主要是实现测控方案的自动化(此前完全靠人工编制测控方案，一旦发射日期等参数发生变化，所有的规划都要重新编制)，同时针对单星的测控方案的优化也是关注的重点，体现的是测控中心对效率和效益的需要。

1.2.2 测控网顶层设计阶段

2000年前后，基于支撑军事、经济和社会发展的需要，大量的卫星研制计划陆续提出并得到批准，按照保障手段同步建设的原则，相关部门着手开展测控网顶层设计工作。考虑到在卫星研制计划设计和提出阶段，其轨道类型和参数基本已经根据任务需求确定，因此测控网顶层设计的目的就是通过对各种可能发生的测控任务进行模拟仿真，寻找出最优的测控资源配置方案，这也是该阶段测控调度研究的主要目标。

在这一阶段，由于卫星计划大多处于设计阶段，平台和载荷的方案还存在不少变数，工程和业务测控的需求都尚未完全可知，因此研究者首要的目标是基于经验和预测完成测控需求的抽象。需求抽象的物理基础就是卫星和测控资源的可见性分析结果——可见弧段，因此叠加了最基本的时间和仰角等约束的可见弧段自此成为测控调度最主要的研究对象。

针对大部分实际卫星测控相关约束的描述和建模以及调度目标函数的研究也集中在这一阶段开展，并形成了一些规范和共识。

基于安全和可靠性的考虑，当时对于测控任务强度的估计通常会略偏高于实际情况。事实上，在2000年前后，很多测控调度问题的研究对象都是存在几百颗卫星同时需要服务的场景，加上大量可变的测控资源设置，这相比实际情况显著地扩大了问题的规模，甚至影响到了算法的研究。由于针对大规模测控调度问题，数学规划方法的复杂度太高，启发式方法非常容易陷入局部最优，因此针对智能规划算法的应用研究在这一阶段非常流行，包括遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等智能算法及其各种改进版本等被陆续提出，不少算法还被用在工程实践中，取得了良好的效果。

高质量的仿真演示是这一阶段的另一个主要需求和特点，因此基于各种航天仿真软件完成可见性分析，并与调度系统融合共同完成整个测控网(场景)运行效果的演示也一度成为研究的重点。

1.2.3 工程验证和改进阶段

伴随着测控网顶层设计和建设任务的逐步完成，以及多个航天计划的有序推进，在轨卫星数量大量增加，各种真实的测控需求开始出现并不断变化，促使测控调度问题研究迅速由理论研究转入工程实践阶段，研究重点也随之集中到测控效果的工程验证和改进上来。

这一阶段，针对模型的研究更加侧重于实际，对于调度过程中约束的考虑也更加注重效率。由于工程实践中需要大量人员的参与，而与设备的可靠性不同，人员工作效率的保证更难通过模型来体现，在研究中则体现为更加关注不同资源间利用率的均衡性。更为重要的是，工程实际与理论研究最大的区别在于对调度过程的即时性和动态性要求，因此对于智能算法而言，如何降低计算资源占用，提高计算效率，在保证任务目标完成度的同时确保调度方案快速生成，同时能够快速应对突发情况引发需求变化导致的重新生成调度方案的要求，是这个阶段的研究重点。

另一方面，中继卫星的投入应用，在增加了测控资源供给的同时，也使得中继卫星资源的调度正式成为测控调度问题的一个子课题，无论是可见性计算和分析，还是中继卫星资源的可靠性和可用性，还是星载测控载荷的能力和特点，都与地面测控资源有着明显的不同，相应地带来了约束、模型、算法的重建和优化。

2 卫星测控调度研究主要技术方向的发展

2.1 卫星测控调度模型

针对卫星测控调度模型的研究一直是个重点，考虑到卫星测控调度的特点，本节中模型的关注重点主要包括用于描述求解问题的方法，以及最终选择确定的优化对象，而将问题的约束作为单独研究对象进行展开说明。

调度模型不仅决定能否准确完整地描述问题，而且在很大程度上影响着后续算法的设计和实现。从传统的数学规划模型、约束满足模型，到多目标优化模型以及更加支持智能算法应用的一体化模型，针对卫星测控调度模型的研究经历了逐步优化和完善的过程。

早期，国外的相关研究立足于建立整数规划和0-1规划模型等传统数学模型，尝试在此基础上采用确定性的数学方法求出理论上的最优解。随着卫星数量增加导致问题规模的扩大，加上测控技术的发展使得测控业务变得更加复杂多元，求得最优解的难度越来越大，而对于求得可行解的需求表现得更加强烈，因此便于求解的启发式描述模型被越来越多的研究人员采用。在此基础上，通过约束描述引入尽可能多的调度影响因素，实现对问题更加全面的刻画，并通过约束满足程度来评价可行解质量的约束满足模型，因其描述简单、便于理解和解空间转换容易等特点，成为了解决这一类问题应用最广泛的模型之一[4,10]。

测控调度模型的另一个研究重点是目标函数如何建立。目标函数的设计在很大程度上决定了模型求解的复杂程度，也影响着求解过程的收敛情况。该问题的演变，经历了从单目标到多目标的发展过程，而目前比较主流的目标函数设计通常都是综合了多个约束及其权重设计的综合优先度函数。

2.2 卫星测控调度约束

在所有的调度模型中，都需要对卫星测控调度问题的约束进行详细抽象和描述，可以说针对约束的描述在很大程度上影响着问题的求解效率和精度。

与其他问题相比，卫星测控调度问题的约束因其空间运动的特殊规律性而有着一些固有的特点，其中最为明显的特征就是可见窗口的强制性和可预测性，很多研究者甚至直接依托该约束计算出所有可见窗口，并以其为基础构建出问题的解空间。

此外，卫星调度问题还有很多其他约束，大致可分为时间相关的约束、逻辑相关的约束和资源相关的约束等，这部分内容相对比较明确，针对性研究也比较多。根据约束的强度又可以将约束进一步提炼和分解成为否决型约束、确定型约束和改进型约束等。否决型约束是指该类约束对于解的可行性具有否决性，如果不能满足该类约束则所对应的解一定不是可行解；确定型约束形式上类似于否决型约束的肯定性正面描述，只是在求解处理过程中有些差别；改进型约束主要影响解的质量，对这一类约束的满足程度越高，解的质量越好。

随着卫星测控技术的发展，一些旧的约束消失，或者约束强度发生变化，同时也会出现一些新的约束，这就需要充分结合工程实际不断对约束进行抽象并优化完善形式化描述。

2.3 卫星测控调度算法

算法研究无疑是卫星测控调度问题中最主要的研究方向。经过若干年的发展，同时随着实际问题规模的不断扩大(卫星和测控资源的数量明显增长)，卫星测控调度算法的研究已经基本完成了从数学规划算法到启发式算法到智能算法的发展进化过程。近年来，针对测控资源调度算法的研究已经开始明显集中在智能算法方面，不仅在遗传算法、贪婪算法、蚁群算法和禁忌算法等传统的智能算法方面形成了许多研究成果，还出现了通过规则将不同算法进行组合形成复合优化算法来求解测控资源调度问题的尝试。此外，模糊理论和神经网络等源自计算领域的新兴算法也被应用于卫星测控调度问题。

在卫星测控调度问题的算法求解过程中，精度和效率是必须考虑的2个主要评价因素，其中精度通常与目标函数值以及所得解的质量呈现正相关，是各类算法主要的关注对象；而在效率方面，研究者实际付出的关注度往往有限，主要表现是虽然在算例比较时将收敛时间或其他效率指标作为比较因素[14]，但是用于比较演示的算例往往规模较小，不足以证明其算法在大规模算例下的效率表现[15]。随着航天活动的日益密集，现在的卫星测控问题规模事实上已经比十年前扩大了很多倍，在可以预见的将来，这个规模还将继续扩大。考虑到卫星测控调度的时效性要求，以及可能出现的应急测控需求，效率指标应当成为算法研究关注的重点。

基于当前的研究成果[16-18]，预测未来针对卫星测控智能调度算法的发展可能会集中在2个方向：一是尝试提出新的智能算法并展开应用，其中最大的可能是基于仿生学的原理提出新的群智能算法；二是进一步推动人工智能手段与传统智能算法的融合。从以往的研究过程与成果看，基于仿生学的群智能研究在实现层面比较容易，但是想要在效率和精度上实现明显的提升则存在很大的困难，其原因是新算法在完整解空间的构造和覆盖、算子的设计和遍历性能等方面都需要经过较长时间持续的研究改进才能得到完善和优化；另一方面，将计算机领域的人工智能手段与传统智能算法结合，对于解空间的覆盖似乎可以得到一定程度的改善，但在一定程度上可能会增加求解过程的复杂和模糊性。因此，短期来看智能算法应该会在这2个方向上继续独自发展，或者可能随着研究进展出现新的技术方向，需要及时综合算法理论和工程技术的发展，不断推动算法应用过程的完善。

3 新的趋势与挑战

3.1 巨型星座测控的挑战

随着卫星互联网需求的不断发展，卫星星座的规模不断扩大，近年来新提出的每个星座计划都动辄几百、上千颗卫星，比较有名的包括中轨卫星互联网星座O3b、低轨卫星物联网星座Starlink(星链)、OneWeb和LeoSat等，国内一些公司也都提出过相应的卫星互联网计划。人们所熟知的Starlink计划声称要发射4.2万颗卫星，这一数量远远超过人类进入航天时代以来发射的所有航天器数量的数倍之多(有统计显示，截至2014年，NASA公布的人类发射的人造卫星总数约3 700颗，其中1 100颗在役)，截至2021年11月13日，Starlink已经累计发射卫星1 844颗，新增如此巨大规模的星座，无论是常规测控还是特殊任务测控，都显然不可能有相应的新增加测控资源与之配套，由此带来对测控的挑战显而易见。事实上，从Starlink计划开始执行以来，已经发生过多起卫星相关的异常，包括去年其针对我国空间站和卫星的异常接近事件，撇开相关事件的背景和目的，单从测控支持技术层面，上述情况和问题都显然不能依靠传统的流程和算法去分析和解决。

目前,公开资料检索未发现有文章提及类似于Starlink这样的大规模星座如何实现测运控管理，文献[12-13,19]对其卫星资源分配的思路进行了阐述，文献[20]提及在Starlink的星座中安装有激光通信终端用于支持同一轨道面甚至不同轨道面之间的星座内通信，对于如何保证星间通信效能进行了研究。结合工程实践经验，可以大胆猜测，Starlink应该是通过大量星间通信降低整个系统对地面支持的需求，从而保障系统的有效运行。即便如此，随着星座规模的扩大，对测运控资源调度的挑战仍是迫切需要解决的问题。

针对巨型规模星座的测控资源调度，一种可能有效的技术方向是将智能算法与协同控制理论和方法相结合，该方法在小规模卫星测控调度问题中，曾经有学者进行过研究[7]，但是针对巨型星座因规模带来的从量变到质变的影响以及可能的应对策略，则仍需开展研究，这应当是未来研究发展的一个重要方向。

3.2 航天技术发展的影响

随着技术的发展，航天活动的流程与以往相比发生了很大的变化，其中对测控影响较大的技术发展包括一箭多星技术和在轨服务技术等。

在传统测控任务中，发射阶段一直是测控支持的重点，特别是部分关键控制指令必须确保能在需要的时候传达到航天器，这就需要尽可能提供长时间连续的支持服务，必要时甚至需要多个测控资源共同接力完成，或者需要天基测控资源的帮助。而相比单个航天器发射，一箭多星任务目标更多(可能多至数十、上百颗)，分离过程复杂，目标之间动力学特性变化快，需要保障的入轨过程时间长，飞行技术复杂度更高。在轨服务则是指卫星或者航天器在轨期间，因为维修、升级或者其他空间活动的需要，而针对其开展的专业性服务活动，比较典型的如货运飞船停靠空间站、出舱活动等。通常,对于非常重要的在轨服务活动都要求地面测控系统提供长时间不间断的测控服务，尤其是针对无人参与的在轨服务活动，不间断的天地信息通信服务更是十分关键。除了测控设备服务时间长度的要求，在轨服务对于地面控制、指令生成和应急处置等方面的需求也更加强烈。

以上述二者为代表的技术发展和流程变化对于测控任务规划的影响主要体现在单次任务对测控的要求更高，可以表现为对多个资源的独占性需求、占用时长的强制需求以及可用测控资源的排除性需求等，表现在问题的描述中还可能是越来越多强约束的出现，对智能算法求解则影响到可行解的设计和解空间的定义，同时也可能会极大地影响到算法求解的计算复杂度。

3.3 民商业测控力量的加入

随着商业航天的崛起，民商业测控力量开始逐渐形成并进入工程应用实践。民商业测控力量的加入，在传统的测控网基础上增加了新的测控资源，作为国家队的有益补充，为部分以商业目标为主的卫星测控支持提供了新的选择。从现有能力分析[21]，国科华路、航天驭星、天链测控、星邑空间和西安寰宇等若干企业掌握50套左右的地面测站设备，站点主要分布在国内大三角区域；此外长光卫星、珠海欧比特等部分商业航天公司出于运营需求也建立了各自的卫星测运控系统和测控站点，以上共同构成了目前民商业测控力量的主体。从服务对象分析，长光卫星、四维测绘和银河航天等聚焦民商用遥感、测绘和通信的商业航天公司是民商业航天力量的主要服务对象，部分新兴的聚焦于卫星物联网业务的商业卫星公司也是潜在客户。而从需求和必要性层面看，传统的军星和国家重点型号卫星以外的航天器测控都可以依靠民商测控力量完成。因此，从丰富测控资源和提高测控覆盖率的角度而言，相比前面2项变化趋势，民商业测控力量的加入对于智能任务规划问题的解决更多地体现为积极的影响和正向的输入[22-23]。

同时也要考虑到以下问题：① 目前我国民商业测控力量还处于发展的初级阶段，能够提供的资源比较有限，且单个资源的能力与国有测控设备的能力相比也有差距，不能实现完全替代，体现在问题求解中，可能会影响可行解的质量，也有可能缩小可行解空间的大小；② 目前国有测控资源基本实现了在一个测控资源调度体系下运行，民商业测控力量的调度体系暂时还不能融入到这一统一体系之中，最多只能实现有限程度的融入，且其能够提供服务的对象也受到限制，上述因素可能会导致求解目标的多元化，进而引入新的优化目标归一化需求，或者使得调度问题的解空间域变得更加复杂，可能会涉及多个解空间的合并、交叉和剔除等操作，这些都需要在算法设计与实现时加以考虑；③ 对于民商业测控力量内部的独立资源调度，因其是典型的需求导向型，其测控任务受到热点事件和社会形势等非技术因素影响较大，存在不同时间段任务强度极度不均衡的可能，因此民商业测控力量运行机构如何维持合适的测控资源规模，如何应对巨量测控任务同时涌入带来的调度难题，也是需要研究和解决的问题。

4 结束语

本文简要回顾了卫星测控调度问题的发展历程，在充分开展文献调研的基础上，对该问题中3个主要技术方向(即模型、约束和算法)的发展进行了总结和预测，随后基于该领域工程技术的发展，提出了未来可能影响卫星测控调度问题求解的3类发展趋势和挑战，认为巨型星座和航天技术发展带来的超大规模和高约束问题可能是未来必须面对的问题，需要在未来的研究中得到更多的重视。