因此迫切需要解决混合系统中继卫星系统的资源调度问题，提高中继卫星星上载荷利用率，充分发挥中继卫星数据转发能力。......
2023-07-02
混合链路中继卫星网络资源调度模型
【摘要】：混合链路中继卫星系统动态调度问题属于一类多目标优化问题，模型主要包括3个优化目标。
9.6.1.1 问题描述和动态扰动因素分析
由于卫星系统的运行轨迹具有确定性，其任务通常在执行前即已预知，且列入执行计划，因此可对卫星系统资源优化调度以提高系统效能。然而，任务执行过程中，环境、资源和任务集又存在巨大的不确定性，对卫星系统的资源调度应具有一定的扰动适应能力。因此，卫星资源调度可分为两个部分——静态调度过程和动态调度过程。
（1）静态调度过程。首先根据初始任务集和资源建立静态初始调度模型，然后采用多目标优化算法进行求解，获得资源调度问题的初始调度方案。
（2）动态调度过程。针对调度过程中出现的多种动态扰动情况，实时改变调度模型中的资源与任务集，并根据初始调度模型中各种任务及资源约束，采用快速启发式算法得到动态改变后的最终方案。
前面针对不同调度场景提出了两种静态调度算法，这里主要分析微波与激光混合链路中继卫星系统的扰动因素，并提出相应的动态调度模型与算法。其具体流程如图9-20所示。
图9-20 动态调度的主要流程
由图9-20可知，混合链路中继卫星系统的动态扰动因素主要包括以下几类：
（1）突发任务。数据中继需求通常来源于用户星的数据采集任务，由于自然灾害、热点问题及军事侦察需求的产生均具有很大的突发性，因此混合链路中继卫星系统不可避免地存在大量突发的新任务，并且通常此类任务都具有较高的优先级和紧急的有效时限要求。
（2）资源故障。星上资源长期受到空间辐射的影响且需长期维持其工作状态，尤其中继星天线需要不断转动以对准用户星，可能出现传感器失效或卫星失控等突发故障。当星上资源出现故障或在某段时间内失效时，规划在此资源上执行的任务则需重新调度，以分配其他卫星的资源执行。由此可知，资源故障的扰动问题可转化为突发任务的问题。
（3）环境变化。虽然空间环境通常较为稳定，但也会出现一些突发的扰动因素，如太阳耀斑可能造成链路失效，敌方破坏或干扰导致资源故障等，通常此类扰动可转化为资源故障的扰动因素。
（4）方案参数的不确定性。在混合链路系统中，初始方案执行的不确定性增加。由于激光链路的建立需要进行ATP过程，建立时间具有一定的随机性，通常在10 s到百秒范围内变化，若初始方案中预留过大的接入时间，则影响系统的调度效率；若预留时间过短，又可能造成任务在规定时间内无法完成；因此接入时间的不确定性是混合链路的主要扰动因素之一。另外，由于姿态调整而导致平台振动，或外界干扰而导致信号噪声增加，可能致使激光链路信道质量严重恶化甚至中断。不论是接入时间误差，还是链路中断，均将导致任务传输不完整或在计划时间内无法完成。针对此类参数不确定性因素导致任务无法在计划时间内完成的问题，可将未完成的任务部分转化为新任务，对其进行重新调度，实现任务的续传。即当执行此任务的资源具有空闲后续时间时，算法将继续执行任务未完成部分；当资源具有空闲后续时间时，则需要算法根据初始方案中已有任务的分布进行综合调度，以实现未完成任务的续传。总之，由此类参数不确定性导致的任务不能完成的问题，也可转化为突发新任务的问题。
9.6.1.2 动态资源调度模型
由上节分析可知，混合链路中继卫星系统的各动态扰动因素均可转化为突发新任务的动态调度问题。因此，可用六元组Θnew=｛Θold，S old，J new，M new，TW new，C new｝来描述动态资源调度问题。其中Θold为初始调度问题；S old为初始调度方案；J new为新增加的任务集合，包括突发的新任务和由各类扰动因素转化成的新任务；M new为新任务J new对应的可用天线资源集；TW new为其对应资源的可用时间窗口；C new为J new任务约束和新的资源约束，包括由于卫星故障或资源失效的约束更新，其具体约束条件与前述主要约束条件一致。
混合链路中继卫星系统动态调度问题属于一类多目标优化问题，模型主要包括3个优化目标。
1）目标1：最大化方案收益
动态调度的首要目标是充分发挥中继卫星系统的中继效能，以提高调度方案对用户星新任务的服务质量，因此设置模型的第一个优化目标为最大化方案收益。
式中，S new为新调度方案，o（S old）为初始调度方案收益。p i为任务J i的优先级，y i为任务调度标识符，任务J i被规划，则y i=1，否则y i=0。此目标函数表明，调度方案尽可能多的规划高优先级新任务。
2）目标2：最小化方案变化
由于初始调度方案制定后，各用户星通常会根据任务的数传情况制定进一步的数据采集或数传计划。因此，调整初始方案带来的影响不局限于被调整任务，还可能影响用户星的后续决策；另外，当任务被调整，其相应工作计划指令需重新下达，增加了系统的开销。因此，动态调度模型的另一个目标是最小化方案的变化。
由于对初始方案任务的调整存在移动任务和删除任务两种方式，不同调整方式对初始方案造成的影响程度不同，并且影响程度与被调整任务的重要程度相关。因此，设计最小化方案变化的目标函数为
式中，ξmov和ξdel分别为任务移动和删除的处罚系数，这里分别设置为0.5和1.5，n mov和n del分别为移动和删除的任务数，p i和p j为对应移动和删除任务的优先级。
3）目标3：最小化总加权续传次数
当资源利用率较高时，突发的新任务可能无法在单个资源空闲时段内完成整个任务，因此，算法允许新任务分段续传；另外，对于突发的紧急任务，若只允许其在资源空闲时间执行，可能由于链路资源在新任务的有效时限内无空闲而无法完成，因此，本算法允许高优先级的新任务抢占已调度任务资源。即当旧任务执行一部分时，允许旧任务中断，优先执行突发的新任务，而旧任务搜索资源的空闲时间再续传完成。无论新任务分段续传，还是旧任务被中断续传，都降低了系统对用户的服务质量。因此，设计总加权续传次数的目标函数为
式中，n conti＿trans为续传的总任务量，N conti＿trans i和p i分别为被续传任务的续传次数和优先级。
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