基于遗传算法的航天测控网资源分配模型与仿真

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为了解决多星在轨测控给航天测控网带来的资源压力,在分析航天测控网资源冲突现象的基础上,构建了一种航天测控网资源分配模型。该模型立足于航天测控网现有的硬件资源,在不增加测控网建设成本的基础上,引入效益因子,既优先满足测控级别较高的卫星的测控需求,又充分考虑接受测控任务时各个测控站的时延和带宽等实际因素,通过分配不同的权重,实现现有测控资源利用率的最大化,并采用遗传算法(GA)对该模型进行求解。通过仿真实验表明,与传统的资源分配方法相比,该模型的任务完成率提高了23%,测控资源利用效率为传统方法的2倍以上,而算法的运行时间与传统的方法相当。因此,在多窗口多星同时测控的条件下,该模型更能合理配置测控资源,提高整个测控网的利用效率。
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