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卫星通过星载传感器从太空获取地面影像数据,已经成为勘测和研究地球资源的重要手段。为了更好地利用现有卫星资源,发挥其最大综合效益,近年来,已经有多种规划算法应用于卫星任务规划领域,取得了一定的实际成果。面对众多规划算法,在进行卫星任务规划时,如何综合评价、科学选择算法是一个急待解决的问题。此外,随着航天事业的发展,实际应用不断变化,也对规划算法的进一步扩展提出了更高的要求。目前,已有学者对现有卫星任务规划算法的性能进行了比较和评价,具有一定的参考价值。但是,由于缺乏标准的测试数据和统一的评价指标,也没有形成规范的评价方法,这些比较和评价工作并不能直接指导具体规划时的算法选择和后续的算法扩展。因此,深入研究卫星任务规划算法综合评价技术,是卫星任务规划领域进一步发展的客观要求,具有十分重要的理论和实际意义。为此,本文对算例自动生成、算法评价指标、综合评价方法等关键技术进行了研究,设计实现了一个卫星任务规划算法综合评价方案。论文主要的研究内容和创新点如下:1、在对卫星任务规划问题进行深入分析的基础上,指出现有算法比较评价工作的局限性,进而提出新的卫星任务规划算法综合评价方案。2、系统地考察了大量卫星观测目标的真实历史数据,依靠成熟的统计学理论,建立了卫星观测目标模型。并以此为基础,根据不同的评价目的,自动生成对应类型的卫星规划任务作为测试算例。3、对任务规划算法的各方面性能进行抽象,形成了相应的评价指标。基于AHP算法思想,将任务规划算法评价指标进行层次分解,建立了一个高可扩展评价指标体系,并对其合理性、冗余性、完整性进行了充分讨论。4、综合主客观两方面经验和知识,建立了科学的综合评价方法,对单个评价指标值进行综合,形成算法评价结论。利用上述评价结论,基于粗糙集理论,实现了算法自动选择,给出了卫星任务规划算法进一步发展的可行方向。5、基于本文提出的综合评价方案,设计实现了任务规划算法评价管理系统,对现有规划算法进行综合评价与管理。所得评价结论直接应用于实际运行的卫星地面指挥系统,指导了具体规划时的算法选择,并为后续的算法扩展提供了依据。