許宇棟，郝繼剛，劉伯陽

1. 北京市遙感信息研究所，北京 100192 2. 清華大學(xué) 航天航空學(xué)院，北京 100084

當(dāng)前在軌遙感衛(wèi)星數(shù)量規(guī)模持續(xù)增加，結(jié)構(gòu)類型不斷豐富，異構(gòu)特征日趨明顯。與此同時(shí)，隨著衛(wèi)星觀測(cè)資源的不斷豐富，用戶需求類型也呈現(xiàn)出多樣化、定制化的演變趨勢(shì)，使得遙感衛(wèi)星任務(wù)管理與控制工作的難度與復(fù)雜度不斷提升。遙感衛(wèi)星任務(wù)管控是在受理用戶提出的觀測(cè)需求后，統(tǒng)籌考慮遙感衛(wèi)星資源，制定調(diào)度計(jì)劃?，F(xiàn)有任務(wù)管控大多以型號(hào)衛(wèi)星為單位，將業(yè)務(wù)應(yīng)用與底層操作緊密耦合在一起，導(dǎo)致按照用戶需求制定計(jì)劃時(shí)，管理人員工作量大、交互多，系統(tǒng)整體擴(kuò)展性和適應(yīng)能力不佳。為提升管控系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性、靈活性以及自動(dòng)化水平，減少人工干預(yù)，可采取將應(yīng)用策略與調(diào)度執(zhí)行相分離的思路。

策略管理的核心思想是通過高層抽象屏蔽底層物理實(shí)現(xiàn)，將管理重心從人工操作轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)應(yīng)用上[1]，通過以策略的形式描述管理目標(biāo)，系統(tǒng)在運(yùn)行期間可根據(jù)預(yù)置策略自行完成資源調(diào)度，從而將業(yè)務(wù)應(yīng)用與底層調(diào)度解耦。本文主要探索策略管理技術(shù)在遙感衛(wèi)星管控領(lǐng)域的應(yīng)用，在實(shí)現(xiàn)大規(guī)模衛(wèi)星管控的基礎(chǔ)上，提升管控自動(dòng)化程度，降低管理復(fù)雜度，將任務(wù)管控的重心由面向各型衛(wèi)星的調(diào)度操作轉(zhuǎn)移到用戶需求的定制與實(shí)現(xiàn)上。

1 基于策略的管理方法

在基于策略的管理方法中，管理者通過將管理經(jīng)驗(yàn)，即指導(dǎo)系統(tǒng)行為的目標(biāo)、規(guī)范等，以策略的形式表述，向系統(tǒng)引入自主管理能力。系統(tǒng)在運(yùn)行期間可自行檢索適用策略，并綜合實(shí)時(shí)資源狀態(tài)，再經(jīng)過推理、決策，指導(dǎo)相應(yīng)組件做出正確響應(yīng)[2]?；诓呗缘墓芾砟Ｊ娇梢允构芾砉ぷ髯詣?dòng)化、簡(jiǎn)單化，使管理人員專注于用戶提出的業(yè)務(wù)需求而不是具體操作過程，不僅能夠節(jié)省時(shí)間，而且從一個(gè)中心對(duì)系統(tǒng)整體進(jìn)行管理，更容易確保系統(tǒng)及資源狀態(tài)的一致性。由于策略可以被反復(fù)利用，并且可以被動(dòng)態(tài)修改，因此能夠顯著增強(qiáng)系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和靈活性。

基于策略的管理方法能夠把管理人員從繁瑣又帶有重復(fù)性的管理工作中解放出來，在一定程度上實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自治，該方法在被提出后主要應(yīng)用于大型復(fù)雜分布式網(wǎng)絡(luò)化系統(tǒng)，以逐步取代傳統(tǒng)的明確控制的任務(wù)管理。Goyal和Mikkilineni[3]在基于云構(gòu)架(Cloud Architecture)的管理過程中采用策略管理技術(shù)，有效降低了管理復(fù)雜度。劉敖迪[4]針對(duì)云組合服務(wù)產(chǎn)生的可用性及安全性問題，采用基于策略的管理模式搭建云組合服務(wù)訪問控制架構(gòu)，經(jīng)仿真驗(yàn)證該方法能夠兼顧組合服務(wù)的可用性與安全性，提升管理效率。李靖[5]利用基于策略的分布式控制方法解決了物聯(lián)網(wǎng)開放環(huán)境下控制的實(shí)時(shí)性與網(wǎng)絡(luò)QoS保證之間的矛盾。

隨著策略管理方法在大型網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用，一些研究者嘗試將策略管理思想引入其他系統(tǒng)的自動(dòng)化管理領(lǐng)域。Verma等[6]運(yùn)用策略管理技術(shù)解決聯(lián)合作戰(zhàn)任務(wù)中不同身份指揮官對(duì)無人機(jī)的調(diào)度問題，他們提出一種基于交互圖的策略管理框架，通過不同應(yīng)用場(chǎng)景中無人機(jī)調(diào)度策略的自動(dòng)生成機(jī)制說明該框架能夠進(jìn)一步提高基于策略的自動(dòng)化管理水平。韋廣立等[7]針對(duì)在海戰(zhàn)場(chǎng)中大量分布的傳感器引發(fā)的管理復(fù)雜等問題，將基于策略的理念應(yīng)用于海戰(zhàn)場(chǎng)傳感器資源運(yùn)維管理，達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。Gopal和Eagling[8]在一項(xiàng)專利申請(qǐng)中，將策略管理技術(shù)應(yīng)用于衛(wèi)星傳輸資源的彈性調(diào)度，通過策略控制實(shí)現(xiàn)信道的自主選擇。以上研究表明，基于策略的管理方法具有良好的適應(yīng)性，能夠成為大規(guī)模異構(gòu)系統(tǒng)的自動(dòng)化管理解決方案。若將策略管理技術(shù)應(yīng)用于遙感衛(wèi)星任務(wù)管控，可在以下4個(gè)方面解決現(xiàn)有系統(tǒng)中存在的問題：

1)將遙感衛(wèi)星任務(wù)管控工作的重心前置，可以為更多的用戶提供更為精細(xì)的定制化服務(wù)；

2)簡(jiǎn)化了對(duì)具體衛(wèi)星調(diào)度操作的配置工作；

3)能夠更詳細(xì)更準(zhǔn)確地構(gòu)建全局視野，對(duì)系統(tǒng)中各個(gè)實(shí)體的行為動(dòng)作、資源分配實(shí)施精確控制；

4)能夠更好地對(duì)日益復(fù)雜的異構(gòu)化遙感衛(wèi)星進(jìn)行統(tǒng)一管理。

2 基于策略的管控模型

由IETF定義的基礎(chǔ)策略管理系統(tǒng)主要由策略管理工具(Policy Management Tool，PMT)、策略庫(Policy Repository，PR)、策略決策點(diǎn)(Policy Decision Point，PDP)、策略執(zhí)行點(diǎn)(Policy Enforcement Point，PEP)或者執(zhí)行點(diǎn)代理(PEP-Agent)組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示[9]。近年來，一些更具智能化的策略管理框架成為學(xué)術(shù)界的研究焦點(diǎn)，但就系統(tǒng)組成而言，智能框架是對(duì)基礎(chǔ)系統(tǒng)在組件層面上的改進(jìn)與擴(kuò)展[6,10]。

圖1 策略管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of policy management system

管理員通過制定PMT、修改策略，評(píng)估策略管控效果，對(duì)于增加或者修改之后形成的新策略，PMT負(fù)責(zé)驗(yàn)證其正確性并進(jìn)行邏輯檢測(cè)，以確保系統(tǒng)正確運(yùn)行；PR用于存儲(chǔ)策略信息、資源信息以及策略直接或者間接涉及到的系統(tǒng)信息，系統(tǒng)信息包括操作接口、算法模塊等；PDP負(fù)責(zé)調(diào)度轄區(qū)內(nèi)的資源，接收策略信息并進(jìn)行推理解析；PEP是策略管理構(gòu)架中執(zhí)行命令的實(shí)體對(duì)象，接收PDP發(fā)送的解析后的策略，并將策略執(zhí)行情況、系統(tǒng)狀態(tài)變化以及可用資源信息等告知PDP。

基于策略的遙感衛(wèi)星管控系統(tǒng)在上述結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，采用分層控制閉環(huán)結(jié)構(gòu)，如圖2所示。策略制定與PEP執(zhí)行分屬不同層級(jí)，兩者在運(yùn)行期間由決策層實(shí)現(xiàn)隔離。策略制定與PDP決策構(gòu)成控制閉環(huán)，完成策略下發(fā)與控制效果評(píng)價(jià)，關(guān)注全局策略的執(zhí)行情況，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星集群的全局控制與評(píng)價(jià)；PDP決策與PEP執(zhí)行構(gòu)成另外一個(gè)控制閉環(huán)，完成中間層策略至底層策略的解析以及執(zhí)行狀態(tài)反饋，關(guān)注管理域內(nèi)遙感衛(wèi)星的任務(wù)執(zhí)行情況，目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)以衛(wèi)星為單元的遙感任務(wù)精確控制。

圖2 策略管理層級(jí)構(gòu)架Fig.2 Hierarchical architecture of policy management

高層策略也稱為全局策略，采用面向用戶的術(shù)語描述針對(duì)特定需求遙感衛(wèi)星集群應(yīng)采用的保障模式，高層策略與自然語言的區(qū)別在于高層策略是機(jī)器可讀的[6]；中間層策略以獨(dú)立于型號(hào)衛(wèi)星調(diào)度操作細(xì)節(jié)的方式，詳細(xì)描述實(shí)現(xiàn)高層策略需要執(zhí)行的步驟。中間層策略的存在提升了高層策略和底層策略的靈活性與互操作性；底層策略直接面向調(diào)度方案的執(zhí)行，按照衛(wèi)星集群的需求保障模式生成控制規(guī)則，調(diào)用規(guī)劃算法，完成型號(hào)衛(wèi)星的任務(wù)調(diào)度。底層策略的定義及實(shí)現(xiàn)方式依賴于型號(hào)衛(wèi)星的載荷約束、控制模式等，雖然不同衛(wèi)星平臺(tái)的載荷控制要求不盡相同，但是在策略管控系統(tǒng)中可以使用統(tǒng)一的接口對(duì)其進(jìn)行抽象封裝。

假定管控系統(tǒng)受理某一用戶提交的火災(zāi)地區(qū)紅外影像需求，管理員根據(jù)需求信息制訂高層策略：在24 h內(nèi)完成對(duì)火災(zāi)區(qū)域的紅外影像覆蓋，優(yōu)先級(jí)高。對(duì)應(yīng)的中間層策略為：采用區(qū)域目標(biāo)動(dòng)態(tài)分解方法，通過區(qū)域分解與任務(wù)規(guī)劃2個(gè)環(huán)節(jié)的迭代，調(diào)度所有紅外遙感衛(wèi)星在24 h內(nèi)完成區(qū)域觀測(cè)，優(yōu)先級(jí)高；對(duì)應(yīng)的底層策略為：動(dòng)態(tài)規(guī)劃紅外遙感衛(wèi)星a、b、c等，生成未來24 h觀測(cè)方案，完成火災(zāi)區(qū)域分割成的各條帶觀測(cè)任務(wù)，優(yōu)先級(jí)高。

3 管理域劃分與策略部署機(jī)制

3.1 衛(wèi)星集群管理域劃分

遙感衛(wèi)星具有數(shù)量大、種類多、異構(gòu)特征明顯等特征，考慮對(duì)觀測(cè)任務(wù)實(shí)施精細(xì)管控以更好地滿足定制化的用戶需求，將遙感衛(wèi)星集群劃分為多個(gè)管理域，策略管理系統(tǒng)通過域間交互和域內(nèi)自治實(shí)現(xiàn)對(duì)遙感衛(wèi)星的統(tǒng)一調(diào)度。學(xué)術(shù)界給出的管理域概念為：由單一的管理權(quán)威所管轄的，由多個(gè)功能對(duì)象組成的集合體，是獨(dú)立自治的實(shí)體，管理著一組資源，擁有自己的管理權(quán)限[11]。管理域可被視為用于存儲(chǔ)功能對(duì)象(包括域在內(nèi))的虛擬容器，同一個(gè)域存放著具有某種相同特征的對(duì)象[2]。

本文將管理域視為承載具備特定功能、能夠完成特定任務(wù)衛(wèi)星集群的容器，如陸地遙感衛(wèi)星、海洋遙感衛(wèi)星或者可見光遙感衛(wèi)星、微波遙感衛(wèi)星、紅外遙感衛(wèi)星等，如圖3所示。同一型衛(wèi)星可被賦予多重角色，例如承擔(dān)海洋觀測(cè)任務(wù)的可見光衛(wèi)星，在載荷功能層面屬于可見光衛(wèi)星，而在任務(wù)執(zhí)行層面則屬于海洋遙感衛(wèi)星。從策略決策點(diǎn)(sPDP)接收主策略決策點(diǎn)(mPDP)下發(fā)的策略，根據(jù)策略調(diào)度轄區(qū)內(nèi)衛(wèi)星資源，完成相應(yīng)任務(wù)。同時(shí)，sPDP負(fù)責(zé)監(jiān)測(cè)轄區(qū)內(nèi)遙感衛(wèi)星的任務(wù)執(zhí)行情況。

圖3 基于策略的遙感衛(wèi)星域管理模型Fig.3 Policy-based remote sensing satellite domainmanagement model

3.2 基于LDAP的策略部署機(jī)制

在策略管控系統(tǒng)中，為確保全局策略信息的一致性與有效性，PDP動(dòng)態(tài)地從策略庫獲取策略信息。本文采用目錄服務(wù)器構(gòu)架搭建策略庫，并使用LDAP(輕量級(jí)目錄訪問協(xié)議)作為訪問協(xié)議[12]。LDAP能夠完成從一個(gè)服務(wù)器到其他服務(wù)器的信息動(dòng)態(tài)更新[13]。該功能采用單一主服務(wù)器的復(fù)制模式，即設(shè)定一個(gè)服務(wù)器為主服務(wù)器，從服務(wù)器的存儲(chǔ)內(nèi)容為主服務(wù)器的局部復(fù)制。這種一主多從的配置模式能夠有效平衡信息查詢與存取負(fù)載，在確保全局策略信息一致的同時(shí)減輕服務(wù)器壓力，避免管理域間策略信息的相互干擾。基于LDAP的策略部署構(gòu)架如圖4所示。

上述策略部署構(gòu)架將遙感衛(wèi)星劃分為n個(gè)管理域，每個(gè)管理域設(shè)有域LDAP服務(wù)器，也就是從服務(wù)器。系統(tǒng)管理員通過PMT與主服務(wù)器進(jìn)行交互，形成管理中心域。主服務(wù)器存儲(chǔ)策略管理系統(tǒng)中全部策略信息及資源信息以便于策略驗(yàn)證、沖突檢測(cè)等；sPDP關(guān)注的是部署在本管理域的策略信息，因此從服務(wù)器只需有選擇地存儲(chǔ)部分?jǐn)?shù)據(jù)。策略信息的命名模型如圖5所示。

圖4 基于LDAP的策略部署構(gòu)架Fig.4 LDAP-based policy deployment framework

圖5 全局策略信息命名模型Fig.5 General policy information naming model

命名模型根據(jù)信息應(yīng)用范圍，將主服務(wù)器存儲(chǔ)信息劃分成各管理域?qū)傩畔⒁约皯?yīng)用于全局的信息。后者具有普適性，全局策略在經(jīng)過解析處理形成中間層策略，即明確執(zhí)行任務(wù)的衛(wèi)星集群以及相應(yīng)資源后，推送給從服務(wù)器。圖5中policySpace為策略空間，用于存儲(chǔ)策略以及沖突消解方案等信息；resourceSpace為資源空間，用于存儲(chǔ)觀測(cè)、接收等具體資源信息。

從服務(wù)器目錄信息樹(directory information tree, DIT)是主服務(wù)器DIT的子樹，如圖6所示。

在各PDP管理域中，sPDP的主要作用是：1)獲取策略信息，解析后將生成的底層策略發(fā)送給衛(wèi)星控制代理；2)監(jiān)測(cè)域內(nèi)資源的可用性及策略執(zhí)行狀態(tài)，若資源不可用或者策略執(zhí)行失敗則自行觸發(fā)策略更新流程；3)將域內(nèi)發(fā)生的事件發(fā)送給mPDP。

4 策略管控實(shí)現(xiàn)方法

在策略管控系統(tǒng)中，高層策略的制定由系統(tǒng)管理員參與完成，并根據(jù)需求類型確定優(yōu)先級(jí)。PDP決策層負(fù)責(zé)將面向用戶及管理員的高層策略逐層解析，最終由PEP執(zhí)行層生成載荷控制指令完成衛(wèi)星控制。中間層及底層策略的生成由策略解析過程實(shí)現(xiàn)，主要步驟為：首先定義解析規(guī)則，通過規(guī)則將高層級(jí)用戶需求所包含的要素映射至低層級(jí)策略；其次根據(jù)解析規(guī)則分解高層級(jí)策略，完成主體(衛(wèi)星集群或者型號(hào)衛(wèi)星)、目標(biāo)、動(dòng)作等要素的屬性匹配；最后驗(yàn)證低層級(jí)策略與高層級(jí)策略的語義一致性。

圖6 策略部署示意Fig.6 Diagram of policy deployment

系統(tǒng)自主運(yùn)行期間，PDP決策層對(duì)各管理域內(nèi)發(fā)生的事件持續(xù)監(jiān)測(cè)，當(dāng)某類型事件的特定屬性超過閾值后，觸發(fā)全局策略，控制衛(wèi)星集群；同時(shí)PEP執(zhí)行層負(fù)責(zé)將策略執(zhí)行狀態(tài)、衛(wèi)星當(dāng)前狀態(tài)等信息發(fā)送至本域sPDP，構(gòu)成PDP決策與PEP執(zhí)行的控制閉環(huán)。下面對(duì)策略管理實(shí)現(xiàn)中的兩個(gè)重要過程作出說明。

4.1 管控策略的下發(fā)與執(zhí)行

如前文所述，高層策略由系統(tǒng)管理員根據(jù)各類用戶需求制訂，制訂完成后經(jīng)策略部署系統(tǒng)發(fā)送至mPDP進(jìn)行全局決策，mPDP根據(jù)解析規(guī)則、約束條件等將高層策略解析后發(fā)送至相應(yīng)管理域的sPDP，sPDP進(jìn)行域決策后生成底層策略發(fā)送給衛(wèi)星控制代理(PEP)。遙感衛(wèi)星管控策略的下發(fā)及執(zhí)行流程如圖7所示。

步驟1：系統(tǒng)管理員受理各類用戶提交的遙感任務(wù)需求，根據(jù)需求類型、時(shí)效性要求、用戶身份等因素設(shè)定優(yōu)先級(jí)；

步驟2：策略制定模塊將用戶需求規(guī)范化表述為高層策略，包括需求優(yōu)先級(jí)、分辨率限制、傳感器要求、觀測(cè)周期、完成時(shí)限以及其他限制規(guī)則等因素；

步驟3：策略制定模塊負(fù)責(zé)檢驗(yàn)新增策略的語法規(guī)則，并使用推理機(jī)對(duì)策略各要素對(duì)應(yīng)的實(shí)體進(jìn)行邏輯驗(yàn)證；

步驟4：策略管理模塊在接收到新策略后對(duì)其與系統(tǒng)中已有的全局策略進(jìn)行沖突檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果制訂沖突消解方案；

步驟5：策略管理模塊將新全局策略及沖突情況發(fā)送給策略部署系統(tǒng)；

步驟6：策略部署系統(tǒng)將新增全局策略存儲(chǔ)于圖6所示的global子項(xiàng)下；

步驟7：mPDP接收新增全局策略；

圖7 管控策略的下發(fā)與執(zhí)行Fig.7 Issuance and execution of control policy

步驟8：mPDP根據(jù)高層策略限制規(guī)則所指定的分辨率、傳感器要求等約束進(jìn)行推理解析，生成中間層策略，即管理域級(jí)策略；

步驟9：mPDP對(duì)新生成的中間層策略與相應(yīng)管理域內(nèi)已部署的中間層策略進(jìn)行沖突檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)結(jié)果制訂沖突消解方案，默認(rèn)執(zhí)行優(yōu)先級(jí)較高的策略；

步驟10：mPDP將新增中間層策略及沖突情況、消解方案發(fā)送給策略部署系統(tǒng)；

步驟11：策略部署系統(tǒng)將新增中間層策略存儲(chǔ)于圖6相應(yīng)的region子項(xiàng)下；

步驟12：策略部署系統(tǒng)將中間層策略推送給相應(yīng)管理域內(nèi)的sPDP；

步驟13：sPDP根據(jù)域內(nèi)衛(wèi)星載荷特性及當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)，對(duì)接收到的中間層策略推理解析，生成底層策略，即執(zhí)行級(jí)策略；

步驟14：sPDP對(duì)新生成的底層策略進(jìn)行沖突檢測(cè)與消解；

步驟15：sPDP將底層策略及沖突情況發(fā)送給策略部署系統(tǒng)；

步驟16：策略部署系統(tǒng)將底層策略存儲(chǔ)于相應(yīng)region中所涉及型號(hào)衛(wèi)星的子項(xiàng)下；

步驟17：策略部署系統(tǒng)將底層策略推送給相應(yīng)型號(hào)衛(wèi)星控制代理；

步驟18：衛(wèi)星控制代理根據(jù)底層策略生成面向型號(hào)衛(wèi)星的控制規(guī)則；

步驟19：控制代理按照規(guī)則調(diào)度衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃算法，形成觀測(cè)任務(wù)規(guī)劃方案和數(shù)據(jù)跟蹤接收方案，完成成像參數(shù)設(shè)置等工作；

步驟20：控制代理將調(diào)度方案發(fā)送給相應(yīng)型號(hào)衛(wèi)星的控制模塊；

步驟21：衛(wèi)星控制模塊根據(jù)接收到的方案信息生成載荷控制指令，最終完成遙感衛(wèi)星策略控制。

4.2 基于事件驅(qū)動(dòng)的策略控制實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)自主運(yùn)行期間，sPDP將本域內(nèi)發(fā)生的事件運(yùn)用遠(yuǎn)程通信技術(shù)發(fā)送給mPDP，以觸發(fā)相應(yīng)全局策略，相應(yīng)策略集中的中間層以及底層策略狀態(tài)也置為可用，經(jīng)不同層次的沖突檢測(cè)與消解后，由控制規(guī)則調(diào)度任務(wù)規(guī)劃算法，生成載荷控制指令，完成事件響應(yīng)。上述工作流程如圖8所示。

步驟1：sPDP對(duì)本域內(nèi)發(fā)生的事件進(jìn)行監(jiān)測(cè)；

步驟2：sPDP利用遠(yuǎn)程通信技術(shù)將事件信息發(fā)送給mPDP；

步驟3：mPDP匯總各管理域sPDP發(fā)送的事件，當(dāng)某一類型事件的發(fā)生超過設(shè)定閾值后，觸發(fā)全局策略；

步驟4：對(duì)被觸發(fā)的策略與其他正在系統(tǒng)中執(zhí)行的全局策略進(jìn)行沖突檢測(cè)。檢測(cè)出沖突后，若預(yù)先未設(shè)置折中方案，則將優(yōu)先級(jí)較低的策略置為不可用；

步驟5：更新策略庫中的策略信息；

步驟6：將全局策略對(duì)應(yīng)策略集中的中間層策略設(shè)為可用；

步驟7：更新相應(yīng)管理域中的策略狀態(tài)；

圖8 基于事件驅(qū)動(dòng)的策略控制實(shí)現(xiàn)Fig.8 Implementation of event-driven policy control

步驟8：對(duì)管理域內(nèi)當(dāng)前可執(zhí)行以及正在執(zhí)行的中間層策略進(jìn)行沖突檢測(cè)。檢測(cè)出沖突后，若預(yù)先未設(shè)置折中方案，則將優(yōu)先級(jí)較低的策略設(shè)為不可用；

步驟9：根據(jù)沖突檢測(cè)與消解結(jié)果更新庫中的策略信息；

步驟10：將中間層策略所屬策略集中的底層策略置為可用；

步驟11至15與全局管理策略的下發(fā)與執(zhí)行中的步驟17至21相同；

步驟16：型號(hào)衛(wèi)星控制模塊對(duì)相應(yīng)衛(wèi)星的載荷指令執(zhí)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)視；

步驟17：衛(wèi)星控制模塊將策略執(zhí)行狀態(tài)反饋給本管理域sPDP；

步驟18：sPDP根據(jù)接收到的反饋更新管理域狀態(tài)信息；

步驟19：sPDP持續(xù)監(jiān)測(cè)本域內(nèi)發(fā)生的事件，實(shí)現(xiàn)策略管控閉環(huán)。

上述兩個(gè)過程均涉及策略沖突檢測(cè)與消解環(huán)節(jié)。系統(tǒng)中策略沖突主要來源于對(duì)有限遙感資源的過度占用，由于衛(wèi)星能源有限且受載荷特性制約，在保障不同用戶需求時(shí)可能產(chǎn)生資源沖突。策略沖突檢測(cè)的要點(diǎn)在于判斷相同層級(jí)是否存在兩條或者多條策略執(zhí)行條件重疊，但資源調(diào)度操作無法同時(shí)完成。進(jìn)行檢測(cè)時(shí)可將策略觸發(fā)條件的每一項(xiàng)屬性抽象為條件空間中的一個(gè)維度，將策略調(diào)度操作的每一項(xiàng)屬性抽象為動(dòng)作空間的一個(gè)維度，從而構(gòu)建多維條件空間和動(dòng)作空間。若策略間條件空間有重疊而動(dòng)作空間互斥，則存在潛在策略沖突。

策略沖突消解既可采用基于優(yōu)先級(jí)的方法，也可采用基于折中方案的方法，前者實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，在產(chǎn)生沖突時(shí)直接將低優(yōu)先級(jí)策略設(shè)為不可用；而后者能夠充分利用遙感資源，但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，需要預(yù)先設(shè)置優(yōu)化調(diào)度算法，在沖突發(fā)生時(shí)生成聯(lián)合規(guī)劃方案。一般而言，調(diào)度算法需要在考慮綜合觀測(cè)效益的同時(shí)兼顧任務(wù)響應(yīng)時(shí)間[14]。

5 典型用例仿真

本節(jié)運(yùn)用基于策略的遙感衛(wèi)星管控技術(shù)搭建仿真平臺(tái)，并對(duì)典型用例進(jìn)行仿真。用例的任務(wù)定為：某一艦船失聯(lián)，系統(tǒng)迅速調(diào)度遙感衛(wèi)星進(jìn)行海上搜索，并在獲取目標(biāo)確切位置后保持對(duì)該艘艦船的持續(xù)監(jiān)視，參與搜索衛(wèi)星的參數(shù)如表1所示。

表1 衛(wèi)星參數(shù)

仿真共調(diào)度6組20顆遙感衛(wèi)星對(duì)失聯(lián)艦船進(jìn)行搜索、跟蹤，期間涉及兩次策略轉(zhuǎn)換：首先是mPDP獲取sPDP發(fā)送的艦船目標(biāo)信息未獲取的消息，超過既定閾值仍未得到更新后，生成艦船失聯(lián)事件，觸發(fā)全局搜索策略，假定此刻相對(duì)時(shí)為0；在獲取目標(biāo)詳細(xì)位置信息、能夠準(zhǔn)確判斷失聯(lián)艦船航向航速后，mPDP生成艦船位置獲取事件，系統(tǒng)執(zhí)行策略再次轉(zhuǎn)換為定期跟蹤。其中，全局搜索策略的底層實(shí)現(xiàn)是基于擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)及貝葉斯?fàn)顟B(tài)估計(jì)理論[15]，通過對(duì)艦船運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)得到多個(gè)待搜索區(qū)域后，優(yōu)化設(shè)計(jì)遙感衛(wèi)星調(diào)度方案，生成載荷控制指令。在遙感衛(wèi)星多次獲取艦船位置且獲得高分影像后，即可觸發(fā)定期跟蹤策略。全局搜索與定期跟蹤對(duì)應(yīng)的中間層策略如表2所示。

表2 中間層策略

由于高分辨的衛(wèi)星遙感圖像包含更為清晰的艦船細(xì)節(jié)信息，如結(jié)構(gòu)、紋理等；而中低分辨率圖像則具有一定的統(tǒng)計(jì)信息，可以分辨出艦船的整體形狀特征[16]，全局搜索策略在執(zhí)行時(shí)需要調(diào)度所有遙感衛(wèi)星以快速獲取失聯(lián)艦船位置并積累更為詳細(xì)的目標(biāo)特征信息，進(jìn)而判定艦船的細(xì)節(jié)特征；通過連續(xù)捕獲失聯(lián)艦船，能夠預(yù)判艦船航向航速后，系統(tǒng)轉(zhuǎn)為執(zhí)行定期跟蹤策略，即僅調(diào)用海洋遙感衛(wèi)星實(shí)施觀測(cè)，從而降低搜索任務(wù)對(duì)遙感衛(wèi)星資源的占用。

仿真平臺(tái)獨(dú)立運(yùn)行艦船航行模擬線程，表3給出了艦船目標(biāo)海上運(yùn)動(dòng)軌跡，假定艦船在海面以10節(jié)/h的速度移動(dòng)，整個(gè)仿真過程中經(jīng)歷7次轉(zhuǎn)向。

表3 艦船運(yùn)動(dòng)軌跡

考慮太陽高度角等因素后，衛(wèi)星集群對(duì)艦船的可見性推算結(jié)果如圖9所示，橫軸為相對(duì)時(shí)，起始位置表示艦船失聯(lián)事件產(chǎn)生時(shí)刻。

仿真系統(tǒng)對(duì)遙感衛(wèi)星集群的調(diào)度結(jié)果如圖10所示，圖中豎線右側(cè)部分表示艦船位置獲取事件產(chǎn)生后，系統(tǒng)執(zhí)行策略由全局搜索轉(zhuǎn)換為定期跟蹤。與圖9的23次觀測(cè)機(jī)會(huì)相比，圖10僅調(diào)度衛(wèi)星實(shí)施9次觀測(cè)，在保障艦船搜救任務(wù)的基礎(chǔ)上有效利用了遙感資源，且通過預(yù)先設(shè)置的策略，仿真系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了遙感衛(wèi)星集群的自動(dòng)控制，避免人工干預(yù)。

圖9 衛(wèi)星集群對(duì)艦船的可見性推算結(jié)果Fig.9 Visibility calculation results of satellite clusters on the ship

圖10 遙感衛(wèi)星集群調(diào)度結(jié)果Fig.10 Results of remote sensing satellite cluster scheduling

6 結(jié)束語

本文針對(duì)遙感衛(wèi)星管控運(yùn)行過程中，業(yè)務(wù)應(yīng)用與底層調(diào)度緊耦合導(dǎo)致的操作復(fù)雜、人工干預(yù)多、自動(dòng)化程度不高等問題，將基于策略的管理方法引入遙感衛(wèi)星任務(wù)管控領(lǐng)域。首先搭建了基于策略的遙感衛(wèi)星管控模型，在此基礎(chǔ)上采用分域管理思想并設(shè)置了策略部署機(jī)制，從而確保全局策略信息的一致性，最后分析并詳細(xì)闡述了基于策略的衛(wèi)星管控實(shí)現(xiàn)方法。經(jīng)仿真驗(yàn)證，與現(xiàn)有管理方式相比，該方法能夠在自動(dòng)化及智能化等方面取得較大提升。在本文提出理論方法的基礎(chǔ)上，后續(xù)可重點(diǎn)開展以下兩方面研究：

1)用戶需求向高層策略的轉(zhuǎn)換問題。對(duì)于一般用戶而言，不必了解遙感衛(wèi)星調(diào)度的實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，只需提出觀測(cè)需求。如何將這些需求轉(zhuǎn)換成為系統(tǒng)能夠理解的策略，是下一步需要重點(diǎn)研究的問題。

2)遙感衛(wèi)星地面控制與星上自主決策的結(jié)合問題。本文所提方法主要通過地面衛(wèi)星控制代理生成載荷控制指令，完成衛(wèi)星遙控?？紤]到未來遙感衛(wèi)星大多具備自主決策能力，衛(wèi)星可直接成為策略決策點(diǎn)，那么本文所設(shè)計(jì)的管理構(gòu)架需要進(jìn)一步改進(jìn)。