空天资源对地观测技术是人类直接感知客观世界的重要手段,在近年来得到了快速发展,随着平台纵深和载荷类型日趋多样化,空天平台机动能力、在线处理能力、数据传输能力大幅提高,载荷观测精度和幅宽也显著改善,空天观测数据获取能力大大增强,当前对地观测已经进入多平台、多传感器发展阶段。如何根据观测任务需求和空天资源的能力及约束制定空天平台协同对地观测的任务计划,充分利用空天平台的互补优势,提升对地观测的观测时效性、空间分辨率、时间分辨率、空间覆盖范围和谱域覆盖范围等性能指标,已成为近年来对地观测领域研究的重点之一,其在军事和民用方面具有重要的应用价值和现实意义。空天资源对地观测协同任务规划的目标即是面向用户提出的观测任务需求,协同利用卫星平台和无人机平台,统筹安排数据获取过程中涉及的用户资源、测控资源、观测资源、数传资源、地面数据传输资源以及数据处理资源,确定执行任务的资源及其任务计划,提高对地观测任务完成度、观测时效性和观测质量,最大化系统整体观测效益。本文立足于协同,基于建模理论和优化理论,以卫星和无人机为代表,针对多阶段观测任务和应急观测任务开展空天资源对地观测协同任务规划问题的研究,主要工作及创新点如下:(1)建立了空天资源对地观测协同任务规划问题模型分析比较了卫星和无人机的对地观测特性,引出了空天资源对地观测协同任务规划问题;对空天对地观测系统的层次结构进行了分析,并将其映射为Holonic组织模型。在此基础上,从自顶向下的视角、水平视角和自下向上的视角分别探讨了在Holonic组织模型下进行协同任务规划需要解决的三个关键问题:父holon与子holon之间的协同问题,子holon之间的协同问题以及子holon内部的协同问题,并结合空天资源对地观测协同任务规划的实际应用需求进行了问题分析,提出了适用于多阶段观测任务的横向协同任务规划模式以及适用于应急观测任务的面向用户的纵向协同任务规划模式;详细分析了卫星观测资源要素、无人机观测资源要素、观测任务要素及优化目标等关键要素;在此基础上建立了空天资源对地观测协同任务规划模型,明确了模型的输入信息、决策变量、约束条件、目标函数并进行了数学形式化描述,为后续的研究工作奠定了问题模型基础。(2)提出了基于鲁棒性决策树和支持向量机的卫星任务可调度性预测算法针对卫星运控中心任务规划周期长、不利于协同规划的问题,研究了卫星任务可调度性预测问题。基于历史规划方案信息,利用模式识别领域的相关技术进行卫星任务规划结果的预测。首先选取了分类特征,明确了分类器性能评估指标;在对决策树学习、支持向量机和神经网络这三种主要的监督学习方法进行评估以后,提出了基于鲁棒性决策树和集成支持向量机的卫星任务规划结果预测算法,其中支持向量机技术用于提高预测的精确性,鲁棒性决策树技术则用于降低预测的误差均值及方差。仿真实验表明本文提出的算法预测时间短、鲁棒性强、预测精度高,能够为空天资源协同任务规划提供有效的预测信息。(3)针对多阶段观测任务,研究了基于市场模型的异构MAS协同任务规划方法,并在此基础上提出了空天资源对地观测任务规划算法首先对空天资源的差异性和多阶段观测任务分解方式的多样性进行了分析,在此基础上建立了问题的形式化模型,将其映射为异构MAS多阶段协同任务规划模型;分析了异构MAS多阶段任务协同规划问题的特点并基于马尔可夫决策过程理论建立了问题模型;通过引入市场协商机制,提出了基于市场模型的异构MAS协同任务规划算法,能够提高多阶段任务的整体完成度,提高协同规划的动态响应能力;最后,考虑到MAS的天然并行性,基于CSP理论研究算法的并行化方法,提出了基于自适应“超级步”的多智能体协同迭代求解模式,并利用通信顺序进程分析工具对比了几种经典的协同迭代求解模式,分析结果表明本文提出的方法较传统方法具有一定的优势。在此研究基础上,建立了空天资源对地观测协同任务规划算法框架;针对卫星资源和无人机资源的规划特点分别设计了本地规划求解算法,形成了完整的面向多阶段观测任务的空天资源对地观测协同任务规划算法体系,统筹考虑空天资源对地观测涉及的各类资源,最大化空天信息系统的整体观测收益。最后,构建了空天资源对地观测协同任务规划实验平台,采用模拟数据进行了仿真实验,结果表明该方法在不同的问题规模下均得到了较优化的空天资源协同观测方案,能够有效解决空天资源对地观测协同任务规划问题。(4)提出了带有冲突消解的标签约束最短路径寻优方法,并基于此方法提出了面向应急观测任务的空天数据快速获取全链路任务规划算法首先分析了快速响应卫星和无人机的观测数据获取流程,建立了空天数据快速获取全链路任务规划模型。在此基础上,借鉴图论中正则语言约束路径规划理论的新成果,提出了带有冲突消解的标签约束最短路径寻优方法,分析了该方法的时间复杂度;然后从快速响应卫星和无人机的观测过程实际出发,设计了空天数据快速获取全链路任务规划算法,并证明了该算法能够在多项式时间内收敛于全局最优解。最后,采用模拟数据进行了仿真实验,结果表明该方法能够得到最快的空天数据获取方案,且平均计算时间小于1分钟,能够有效解决空天数据快速获取全链路任务规划问题。