遙感衛星在軌可用性約束條件分析及對策

田志新 李小娟 楊易 王宇飛 王虎妹

(北京空間飛行器總體設計部，北京 100094)

隨著姿態機動能力的快速提升，遙感衛星支持多點目標成像、條帶拼接成像、非沿跡成像、立體成像等多種敏捷成像模式，衛星成像模式、載荷組合模式、星上載荷數據處理模式、海量數據傳輸策略越來越復雜[1]。一方面，近15年來，我國遙感衛星的任務模板數增長了29倍，任務指令數增長100%[2]，任務注入和星載設備的操控難度不斷加大；另一方面，用戶面臨如何通過操控策略改進提升遙感衛星在軌使用效能的難題：以某在軌綜合型遙感衛星為例，對147天在軌測試的運行數據統計分析，衛星能源使用效率不足50%、存儲資源使用效率不足40%、數傳弧段使用效率不足70%。因此，提升衛星可用性設計成為迫在眉睫的問題。

針對上述挑戰，本文從系統工程的角度出發，以天地一體化視角，從任務注入、設備控制、信息獲取、數據傳輸、能源平衡五個維度，分析了制約遙感衛星在軌可用性的主要環節。針對這五個環節，從三個方面提升遙感衛星的在軌可用性：采用面向任務的“宏指令”，提升任務注入效率，并降低衛星的操控難度；采用動態任務規劃，提升衛星能源、存儲資源和數據傳輸資源的在軌使用效率；采用星上指令序列優化，提升衛星數據獲取和數據傳輸任務的執行效率。本文方案已應用于某領域遙感衛星，與傳統在軌控制模式相比，衛星的任務測控效率提升了約5倍，用戶操作接口復雜度降低了約94%，并顯著提升了衛星存儲資源使用效率和海量數據傳輸效率。本文方案對后繼遙感衛星可用性設計具有借鑒意義。

1 遙感衛星在軌可用性約束分析

目前，遙感衛星通過“任務規劃+指令生成”實現在軌控制。任務規劃系統根據成像需求、衛星運行狀態、星載資源最大包絡使用約束、地面資源可用性等因素完成任務規劃，通過觀測區域、衛星資源、地面接收資源匹配優化，制定載荷工作方案和跟蹤接收計劃；接著，根據任務規劃的結果生成載荷控制指令序列，經由測控系統上注給衛星，在預定時間獲取成像數據和接收有效載荷數據[3]。用戶完成一次任務操作，涉及的環節包括：任務注入、星上設備控制、信息獲取和數據傳輸等，同時，衛星平臺必須為任務操作提供必要的能源。

1.1 任務注入環節分析

與傳統遙感衛星相比，遙感衛星姿態機動能力不斷加強，每軌成像任務數顯著增長。以軌道高度500 km的太陽同步成像衛星為例，傳統模式下衛星每軌成像任務僅1～2個，而法國昴宿星(Pleiades)等敏捷成像衛星每軌的任務數增加到20個[4]。高分辨率對地觀測衛星一般采用近90°傾角的太陽同步軌道，衛星每天過境窗口短，在軌僅5%～10%的時間可在境內執行測控任務[5]，由于敏捷成像能力的提升，要求衛星每天注入的任務量由20～30個提升到100～120個左右，基于“指令模板”的傳統運控體制不能滿足使用要求。

1.2 設備控制環節分析

隨著衛星功能性能快速提升，成像模式、數據處理模式、數據傳輸策略越來越復雜[6]。目前，遙感衛星一般支持以下工作模式：多載荷組合、多姿態機動策略下的成像記錄；多載荷組合、多姿態機動策略下的境內實時觀測；境外數據對地鏈路數據回放；基于中繼鏈路的境外數據回放；多載荷組合策略下的境內準實時觀測(又稱為“邊記邊放”)；多載荷組合策略下的境外準實時觀測(又稱為中繼“邊記邊放”)等。鑒于指令使用不當引起任務失敗、甚至導致星上設備損壞，地面操控人員的工作強度與風險越來越大。

1.3 信息獲取環節分析

給定飛行軌道，衛星飛越成像目標i和成像目標j的時間間隔記做Ti,j。顯然，Ti,j越小表明衛星獲取信息的能力越強。隨著姿態機動能力的增強，遙感衛星開始支持敏捷成像，包括同軌多目標成像，同軌多條帶拼接成像，同軌多角度觀測成像，非沿跡成像等。所有成像模式均可以簡化為若干個快速點目標成像任務，該類成像模式對星上動作的實時性要求很高，如何縮短多次點目標成像任務的控制時序成為提升信息獲取效率的核心環節。

1.4 數據傳輸環節分析

在相同幅寬下，遙感衛星載荷數據量與成像分辨率的平方成反比。遙感衛星成像分辨率快速提升，導致衛星載荷數據量快速增長?？紤]到星載能源、頻譜資源等約束，我國遙感衛星目前還是以對地數據傳輸為主。由于歷史及地緣政治等原因，美國在全球設地面站，歐洲、俄羅斯在北極地區建立地面站，衛星每天可用數傳弧段多，從而實現了高分辨率遙感衛星的海量圖像數據下傳。目前，我國遙感衛星主要依賴國內地面站接收遙感圖像數據。我國國內地面站的分布特點導致衛星每天可用的數傳弧段少，提升數傳弧段的使用效率可以大幅度地提升衛星的在軌使用效能。

1.5 星載能源約束分析

為了提升姿態機動能力，新一代遙感衛星通過優化轉動慣量和系統柔性提升敏捷成像能力。昴宿星(Pleiades)、軌道觀測-5(OrbView-5)、艾克諾斯-2(Ikonos-2)等衛星對太陽翼展開方式進行優化，展開后太陽翼橫向尺寸變大，通過降低整星轉動慣量提升姿態機動速度；同時取消驅動機構等活動部件，通過提高太陽翼剛度降低整星柔性，減少姿態機動到位后的穩定時間。然而，上述設計導致星體在成像過程中對太陽翼形成遮擋，星載能源將制約衛星可承載的任務量。隨著成像分辨率和姿態機動能力快速提升，載荷能源消耗水平快速增長和星載能源供給削減的矛盾愈發突出，衛星操控必須確保星載能源安全。

2 面向可用性的遙感衛星設計對策

針對制約遙感衛星易用性的各類要素，提出了一種遙感衛星運控模式，從3個方面提升遙感衛星的可用性：采用面向任務的“宏指令”取代“指令模板”，提升任務注入效率、簡化星上設備控制難度；地面系統采用“動態約束規劃”取代“靜態約束規劃”；星載計算機采用“自主指令序列優化”取代“被動執行上注指令”，提升衛星信息獲取、數據傳輸、能源使用的效率。

2.1 面向任務的“宏指令”操控模式

面向任務的通用操控模式正在取代指令序列注入模式，成為一種極有前景的運控模式。采用面向任務的通用操控接口，地球觀測-1(EO-1)衛星實現了對冰凍圈、洪水、火山等突發自然災害的應急響應能力[7]；火星探測車(Mars Exploration Rovers，MER)提升了航天器在復雜太空環境下的自主生存能力[8]；Kucinskis等人[9]則從面向“任務”的載荷建模方法、星載自主管理軟件架構、星地數據接口設計等方面給出了詳細的設計方案。然而，文獻[7-9]只能處理工作模式簡單、載荷操控方式不多的遙感衛星，本文作者(田志新等)曾發表[10]將復雜遙感衛星各類工作模式下的載荷控制流分解成四類“基本指令序列”和相互之間的約束關系。將四類基本指令序列包含的全部指令依次映射為有向圖的頂點，將全部指令時序關系映射為有向圖的邊，指令間的時間間隔映射為該邊的“時間間隔”屬性；將約束矩陣轉化為有向圖的邊，邊的指向代表指令的執行順序約束，邊的“執行時長”等于兩條指令執行的時間間隔。于是，任務指令序列調度問題就對應從衛星有向圖模型中挑選“基本指令序列”組合、根據任務信息修正有向圖的頂點/邊屬性、并基于修正后的有向圖子圖進行頂點排序的數學問題。如圖1所示的對地實時觀測任務有向圖模型， TCA1～TCA6是實時觀測數據處理基本指令序列映射得到的6個頂點，TCB1～TCB4是有效載荷B數據產生指令序列映射得到的4個頂點，TCC1～TCC3是天線控制基本指令序列映射得到的3個頂點，TCD1是姿態控制基本指令序列映射得到的1個頂點。有向圖邊包括兩類：一是基本指令序列內部指令時序約束映射的邊，邊的長度代表基本指令序列內部指令的時間間隔；另一類包括基本指令序列之間約束產生的邊，包括TCD1→TCA3、TCYB2→TCA3、TCYC2→TCYB2、TCA4→TCYB3、TCYB3→TCYC3，分別表示姿態機動指令TCD1執行90 s后發出數據傳輸指令TCA3，有效載荷B數據輸出指令TCYB2執行后發出數據傳輸指令TCA3，天線轉動指令TCYC2執行140 s后發出有效載荷B數據輸出指令TCYB2，數據傳輸停止指令TCA4執行后發出有效載荷B數據停止輸出指令TCYB3，有效載荷B數據停止輸出指令TCYB3執行后發出天線停止轉動指令TCYC3。

圖1 對地實時觀測任務有向圖模型Fig.1 Digraph-model of real-time imaging and transmitting mission

新的運控模式只要定義三個“面向任務”的通用操控接口即可滿足各型衛星使用。

(1)“成像記錄任務”：包括成像記錄工作模式字、任務代號、任務優先級、成像區域、成像開始時刻、成像時長等成像任務信息，以及成像參數設置信息。

(2)“數據回放任務”：包括數據回放工作模式字、任務代號、回放模式、地面站(中繼星)標識、回放起始時刻、回放時長等數據傳輸任務信息。

(3)“邊記邊放任務”：包括邊記邊放工作模式字、任務代號、任務優先級、邊記邊放模式、成像區域、成像開始時刻、成像時長等成像任務信息，地面站(中繼星)標識、回放起始時刻、回放時長等數據傳輸任務信息，以及成像參數設置信息。

2.2 動態約束條件下的衛星任務規劃

1)遙感衛星數字化模型

用于在軌操控的遙感衛星數字化模型包括衛星行為模型和衛星約束模型，如圖2所示。

圖2 遙感衛星數字化模型Fig.2 Digital model of remote sensing satellite

(1)成像能力約束參數預估模型：將空間分辨率、觀測方向、信噪比等要求轉化為成像過程起止姿態角、掃描地速等衛星工作狀態約束參數，為軌道弧段分析和姿態機動分析提供依據。

(2)軌道弧段分析模型：基于任務目標參數和衛星工作狀態約束參數，得到軌道弧段范圍，為姿態機動分析提供軌道參數序列。

(3)姿態機動分析模型：基于軌道弧段范圍、任務目標參數和衛星工作狀態約束參數，對衛星成像過程姿態預置、姿態復位的姿態機動指向、角速度等參數進行計算，為成像性能驗證和衛星約束模型提供姿態機動參數序列。

(4)成像性能驗證模型：基于載荷功能模型和任務目標參數計算地面攝影點坐標、空間分辨率、觀測高度角和方位角、信噪比等，驗證衛星姿態機動過程能否滿足成像性能要求。

(5)能源平衡約束模型：根據軌道與姿態動態參數，基于衛星三維動態模型、日-地-星空間關系模型等限制條件，計算能源供給功率和消耗功率，分析是否滿足能源安全約束。

(6)數據平衡約束模型：根據載荷數據量/數據速率、星地數傳/中繼數傳的數據量/數據速率，分析任務是否滿足星上數據存儲能力、數傳能力等數據平衡約束條件。

(7)對地(中繼)數傳弧段約束模型：根據衛星軌道與姿態動態參數和地面站(中繼星)位置，分析是否滿足對地(中繼)數傳天線最大指向范圍、最大轉動角速度；基于衛星構型、太陽翼轉動模型、對地(中繼)數傳天線構型和轉動模型，分析是否滿足可通視的約束條件；計算可用數傳弧段，并給出對地(中繼)數傳天線預置時間和預置角。

2)動態任務規劃過程

(1)初始任務隊列求解。在不考慮星載能源約束和數傳天線遮擋的條件下，采用傳統的任務規劃方法，制定載荷工作方案和跟蹤接收計劃，得到初始任務隊列。

(2)基于對地數傳弧段約束模型和中繼數傳弧段約束模型，計算數傳弧段和天線預置時間。根據初始任務隊列，綜合考慮星體構型、衛星軌道、任務姿態等信息，仿真天線指向角度，以及天線、星體和地面站(中繼星)之間的幾何關系，分析衛星進(出)地面站(中繼衛星)的天線遮擋情況，得到本批次任務可用的數傳弧段；根據上次數傳任務結束時刻的天線停止位置，計算本次數傳天線的預置時長。

(3)基于數據平衡約束模型，實現成像任務-數據傳輸任務匹配優化。根據動態仿真得到的數傳弧段，結合載荷數據量預估、成像任務優先級等，取消低優先級成像任務，實現數據平衡。

(4)基于能源平衡約束模型，實現能源供給預估。根據衛星軌道，星體滾動、俯仰、偏航的姿態參數變化，動態計算太陽翼的太陽光入射角和光強，并根據衛星真實三維結構模型計算太陽翼被衛星本體遮擋的面積，計算出太陽翼的發電功率。

(5)任務級能源優化和消耗仿真。根據任務的時間分布特性優化多次成像過程的載荷開關機狀態，如果連續兩次成像任務的時間間隔大于載荷的關機時間與開機時間之和，則在兩次任務期間關閉載荷，以降低負載功耗；如果連續兩次任務的時間間隔足夠大，則將姿態回擺到縱軸對地。之后，計算衛星負載功率隨時間的變化情況。

(6)基于能源平衡的任務優化。根據衛星能源的供給和消耗關系，得到蓄電池在軌運行過程中的放電深度，根據放電深度安全閾值、任務優先級等，調整成像任務和數據回放任務，使蓄電池容量滿足安全運行的要求。

(7)在衛星能源比較充裕的時間段插入新的成像任務或數據回放任務，并對新的任務隊列重復步驟(2)～(6)，修正新的任務組合模式下的能源、數據傳輸約束條件。通過若干次迭代，形成最優的任務列表和相應的“動態約束參數”。

(8)將最終的“任務信息”和“動態約束參數”通過測控系統上注給衛星。

2.3 星載自主任務管理

遙感衛星接收到地面注入的“成像記錄”、“數據回放”和“邊記邊放”高級任務信息，以及基于模型仿真的動態約束任務規劃系統得到的特定任務組合下的“動態約束參數”，包括可傳輸的數傳弧段，天線預置時長，成像姿態預置時長等，基于用戶任務的時間分布特性，結合實時運行狀態信息，優化有效載荷控制、數傳控制、天線控制、姿態控制過程，提升衛星的信息獲取效率和海量數據傳輸效率。

2.3.1 基于關鍵路徑優化的信息獲取效率提升設計

隨著衛星姿態機動能力快速提升，前后相鄰成像任務的載荷控制可能產生操作沖突。對于給定飛行軌道，衛星每天飛越兩個偵照目標oi和oj的時間間隔是固定數值，記做Ti,j。顯然，Ti,i+1越小，表明衛星獲取情報的能力越強。對于兩個連續目標，衛星必須在Ti,i+1時間內完成目標oi成像段、關機段的指令動作，以及目標oi+1開機段的指令動作。本文作者提出基于有向圖拓撲優化的相鄰任務最優控制算法[11]。將成像任務指令序列抽象成三個基礎指令序列PL(p，q)，DP(b，c，d，e)和AOCS(r，s)，連續成像任務有向圖模型如圖3所示，每次任務包括頂點a，b，c，d，e，p，q，r，s及其之間的有向邊，a代表任務開始，c代表對目標成像指令，d代表停止成像指令，b，p，r代表設備開機或姿態機動指令，q，e，s代表設備關機或姿態恢復指令，上標i表示第i次成像任務的相關變量。如果對第i/(i+1)個目標開始成像指令對應的有向圖最長路徑為ci→di→ei→ai+1→bi+1→ci+1,對兩個目標成像的最短時間必須滿足Ti,i+1≥tcd(i)+tde(i)+tea(i)+tab(i+1)+tbc(i+1) 。成像段時間tcd(i)取決于第i次任務需求，tde(i)+tea(i) 是第i次任務關機段時間；tab(i+1)+tbc(i+1) 是第i+1次任務開機段時間，均無法進行時序優化。通過取消第i次任務基礎指令序列DP的關機段和第i+1次任務基礎指令序列DP的開機段指令，連續成像任務有向圖頂點的最長路徑減小為ci→di→si→ai+1→ri+1→ci+1,連續對兩個目標成像的最短時間滿足Ti,i+1≥tcd(i)+tds(i)+tsa(i)+tar(i+1)+trc(i+1) 即可。通過對第i次成像任務關機段和第i+1次成像任務開機段時序優化，可以大幅度提升衛星的數據獲取能力。

圖3 連續成像任務的有向圖模型優化Fig.3 Consecutive imaging mission optimization based on digraph model

2.3.2 基于提前預置、交叉使用的海量數據接力傳輸設計

高分辨遙感衛星采用二維機械掃描點波束天線傳輸海量遙感數據。對于軌道高度500 km的遙感衛星，以五個地面站(牡丹江、北京、喀什、昆明、三亞)為例，圖4給出了二維點波束天線數據傳輸任務的時空分布特性圖，五個圓圈是五個地面站的可用數傳弧段，每個地面站對衛星的可視時間不足9 min，可傳弧段平均時間約為7 min。多站接力時間約16 min，當衛星離開當前地面站接收范圍并進入其它地面站接收范圍時，需要天線快速轉動并跟蹤下一地面站。天線對地跟蹤的角速度不超過0.6(°)/s，按照180°框架角估算，二維點波束天線的預置時間長達5 min，如果按照冷備份策略使用對地數傳天線，天線預置時間將至少浪費31%的對地傳輸弧段。衛星運行一圈約90 min，陸地面積占30%，衛星在軌的空閑時間很長，對首個地面站傳輸前，有足夠多的空閑時間段完成天線預置；考慮到地面站的使用效率，地面任務規劃系統可確保衛星對每個地面站的傳輸時間約7 min左右，可以利用數據傳輸時間段完成下一次傳輸任務所用天線的預置動作。由高分辨率成像衛星的任務時空分布特性可知，利用衛星任務的時空分布特性，通過提前預置、交叉使用的點波束天線使用策略，可以避免天線預置時間占用寶貴的成像弧段和數傳弧段。

圖4 海量遙感數據接力傳輸優化Fig.4 Consecutive massive data transmitting mission optimization

2.4 新一代遙感衛星運控模式

綜上所述，可用性導向的新一代遙感衛星運控模式轉變如圖5所示。

1)從專用操控模式向通用操控模式轉變

傳統運控下，每顆衛星都需要地面系統配置一套指令模板。隨著在軌衛星數快速增長，開發、維護費用高。新模式下，只要定義3個面向業務的通用“宏指令”，即可滿足各型衛星使用?！昂曛噶睢焙喕诵堑亟缑?，具有4個優勢：①衛星入軌后快速應用，提升了部署速度；②用戶只要提供任務參數即可操控衛星，降低了操控難度，避免了操作失誤的安全隱患；③注入一條指令即可完成數十條硬件指令的功能，提升了任務注入效率。④衛星具備了協同觀測的能力：隨著我國天基觀測能力的逐漸增強，亟待通過高中低軌道天基資源協同觀測，實現搜索、發現、識別、確認、跟蹤等功能。采用傳統的操控模式，每顆衛星需要彼此了解彼此的詳細設計信息才能實現協同操控；采用“宏指令”，每顆衛星無需了解彼此設計細節即可實現互操作，從而降低了研發和在軌維護成本。

圖5 面向可用性的遙感衛星運控模式升級Fig.5 Remote sensing satellite operation evolution for in-orbit usability

2)從靜態任務規劃向動態任務規劃轉變

衛星能源、存儲資源和數傳弧段資源將成為制約高分辨率敏捷衛星的短板。在新的運控模式下，首先在不考慮資源約束條件下，得到初始的任務規劃隊列；之后，地面任務規劃系統根據衛星方提供的“數字化模型”，動態計算任務隊列對應的真實蓄電池電量、可用星載存儲資源容量、可傳輸數傳弧段長度，天線預置時長，成像姿態預置時長等，修正約束條件；通過約束條件和任務隊列之間的閉環迭代優化，避免傳統運控模式過渡保守的資源約束制約衛星使用效能。

3)從星地開環管理向星地閉環管理轉變

衛星除了回放載荷數據，還將運行過程的工程參數回放到地面系統，分析實際運行過程與地面“數字化衛星模型”的預測差異，定期修正能源模型、姿態機動模型等，實現應用策略與衛星特性的匹配性，實現衛星全生命周期的精細化運營管理。同時，衛星根據實時遙測信息自主優化成像過程和數據回放計劃，并將星上自主調整的結果通知地面任務規劃系統，地面任務規劃系統根據衛星的運行狀態優化后繼用戶任務。

3 應用效益分析

以某在軌綜合型遙感衛星為例，僅從任務注入效率、用戶操作復雜度、對我國實時監測效率的角度出發，分析本文運控模式相比傳統運控模式的優勢。該衛星采用太陽同步回歸圓軌道，軌道高度490 km。衛星裝載3臺相機載荷，支持單相機載荷成像、相機載荷兩兩組合成像、3臺相機聯合成像共計7種載荷組合模式。支持每軌一次姿態機動成像或者連續兩次姿態機動成像，共計2種成像姿態機動策略。衛星配置兩副點波束數傳天線和一副低速數傳天線，支持總計3種數據傳輸模式，其中對地天線的轉動范圍為飛行方向-105°～+105°，垂直飛行方向-70°～+70°，轉動速度1(°)/s，天線預置時間的最大包絡為210 s。對于我國境內成像任務，采用高速實時傳輸、高速邊記邊放、低速邊記邊放模式；對于我國境外的成像任務，采用境外成像數據記錄，境內高速回放或者低速回放模式，衛星在軌需要支持共計6種數據處理方法。采用“宏指令”，每個用戶任務包含的信息不超過40字節，傳統運控模式下每個上行注入任務數據塊可以容納6個任務，注入效率提升了5倍；采用3個面向用戶業務的通用操控接口，就可以支持總計52種工作模式，包括7種載荷組合模式、2種姿態機動策略下的總計14種成像記錄工作模式，7種載荷組合模式、2種數據傳輸策略下的總計14種對地實時傳輸工作模式，7種載荷組合模式、3種數據傳輸策略下的總計21種邊記邊放工作模式，以及3種數據回放模式，操控接口復雜度可以減少94%。采用STK軟件對該衛星一個回歸周期的成像任務進行仿真，采用傳統運控體制時，衛星單軌成像的點目標數最大為6個，采用有向圖關鍵路徑優化技術后，衛星單軌成像的點目標數量最大提升到8個，衛星單軌最大信息獲取效能提升了33.3%。采用北京、三亞兩個地面站，多站接力傳輸可傳弧段時間最長16 min，傳統運控模式下，對地面站兩次接力傳輸的切換時間為5 min，采用“提前預置、交叉使用”的數據傳輸策略，兩次接力傳輸的切換時間為30 s，數傳弧段的使用效率從69%提升到97%。該綜合型遙感衛星的后繼星采用動態約束條件代替傳統的靜態約束條件優化總體方案，采用能源按天平衡策略和星上動態存儲管理策略，衛星載荷成像功率增長5.6倍，對地回放功率增長12.3倍，中繼回放功率增長13.8倍，而蓄電池容量僅增長71.4%，太陽電池陣的供電能力則優化了22.4%；衛星有效載荷數據率增長了近20倍，而存儲容量、對地傳輸數據率、中繼傳輸數據率分別僅增長到3.0倍、2.3倍和2.0倍。采用STK對該后繼星的在軌典型任務進行仿真，蓄電池的平均放電深度18%(當前在軌衛星平均放電深度13%)，最大放電深度不超過30%(當前在軌衛星最大放電深度不超過20%)；衛星存儲平均使用率提高到優于90%(當前在軌衛星的固存使用效率平均低于40%)，大幅度提升了星載能源和存儲資源的使用效率。

4 結束語

綜上所述，任務注入、設備控制、信息獲取、數據傳輸、能源平衡是影響遙感衛星可用性的主要環節，本文提出一種全新的遙感衛星天地一體化在軌運控模式，采用面向任務的“宏指令”，提升了復雜衛星的任務注入效率，并簡化了星上設備的控制難度；地面系統采用基于衛星數字化模型的“動態約束規劃”，結合星載計算機的“自主指令序列優化”技術，提升了成像數據獲取效率、海量數據傳輸效率、能源使用效率等。本文方案對后繼遙感衛星運控模式研究具有借鑒意義。

References)

[1] Lemaitre M,Verfaillie G, Jouhaud F, et al. Selecting and scheduling observations of agile satellites[J]. Aerospace Science and Technology, 2002, 6(5): 367-381

[2] 田志新, 湯海濤, 王中果, 等. 基于星上動態指令調度的衛星使用效能提升技術[J]. 宇航學報, 2014, 35(1): 1105-1113

Tian Zhixin, Tang Haitao, Wang Zhongguo, et al. Satellite utility improvement technique based on dynamic on-board command scheduling[J]. Journal of Astronautics, 2014, 35(1): 1105-1113 (in Chinese)

[3] 賀仁杰, 李菊芳, 姚鋒, 等. 成像衛星任務規劃技術[M]. 北京：科學出版社，2011

HeRenjie, Li Jufang, Yao Feng. Earth observing satellite mission planning[M]. Beijing: Science Press, 2011(in Chinese)

[4] 徐偉, 樸永杰. 從Pleiades剖析新一代高性能小衛星技術發展[J]. 中國光學, 2013, 6(1) : 9-19

Xu Wei, Piao Yongjie. Analysis of new generation high-performance small satellite technology based on the Pleiades[J]. Chinese Journal of Optics, 2013, 6(1): 9-19 (in Chinese)

[5] 金光, 武小悅, 高衛斌. 衛星地面站資源配置仿真研究[J]. 系統仿真學報, 2004, 16(11): 2401-2403

Jin Guang, Wu Xiaoyue, Gao Weibin. Simulation-based study on resource deployment of satellite ground station[J]. Journal of System Simulation, 2004, 16(11): 2401-2403 (in Chinese)

[6] Tian Zhixin, Cui Xiaoting, Li Xiaojuan, et al. Digraph-model-based dynamic command scheduling: an emerging paradigm for smart satellite operation[C]// 6th Conference on Advanced Space Technology, Shanghai: Chinese Society of Astronautics & International Academy of Astronautics, 2015: 661-669

[7] Thompson D R, Bornstein B J,Chien S A, et al. Autonomous spectral discovery and mapping onboard the EO-1 spacecraft[J]. IEEE Trans. on Geoscience and Remote Sensing, 2013, 51(6): 3567-3579

[8] Grotzinger J P, Crisp J, Vasavada A R, et al. Mars science laboratory mission and science investigation[J]. Space Science Reviews, 2012, 170(1-4): 5-56

[9] Kucinskis F N, Ferreira M G V. Planning on-board satellites for the goal-based operations for space missions[J]. IEEE Latin America Trans., 2013, 11(4): 1110-1120

[10] 田志新，崔曉婷，鄭國成, 等. 基于有向圖模型的衛星任務指令生成算法[J]. 航天器工程， 2014，23(6)：54-60

Tian Zhixin, Cui Xiaoting, Zheng Guocheng, et al. Remote sensing satellite autonomous command sequences generation based on digraph-model[J]. Spacecraft Engineering, 2014，23(6)：54-60

[11] Tian Zhixin, Cui Xiaoting, Li Xiaojuan, et al. Remote sensing satellite mission operation based on dynamic coloring digraph-model[C]// 5th National Academic Conference for Space Data System. Nanjing, Nanjing University, 2017: 113-117