随着卫星对地观测目标点的增加,敏捷观测卫星在高动态场景下,如何合理利用有限的星载资源捕获更多的地面信息具有重要的研究意义。考虑到卫星载荷较小,限制了星载设备的体积和数量,无法从硬件上直接提高星载资源,目前卫星网络任务规划是优化星载资源的一项重要途径。但是,当前关于观测卫星任务规划的研究重在规划观测任务与下传任务两方面,较少考虑利用星间链路进行数据卸载,数据的及时卸载有助于实时缓解观测卫星的内存压力,利于提高观测效率。所以,本文对于星载资源受限的卫星网络任务规划场景主要做出了以下两点改进,一是提出了融合星间任务卸载的高动态场景下的敏捷观测卫星任务规划策略,二是构建了结合移动边缘计算的星间任务卸载动态模型。并且考虑到卫星网络具有高动态、拓扑可预测等特性,本文在以上两点改进中都利用了时变图将动态场景映射为静态拓扑图,从而简化求解过程。本文具体的研究内容和结果如下所述:（1）针对仅考虑直接将敏捷观测卫星上的观测数据下传至地面站的任务规划策略已无法满足大幅增长的观测任务带来的内存压力,提出在观测卫星内存资源紧张时将观测数据卸载至通信卫星的任务规划策略。首先构建了联合考虑星载电池周期性充电、敏捷卫星姿态转换、时间依赖的观测收益的任务规划数学模型。然后,为了解决敏捷卫星任务规划的动态问题,建立了滚动双规划框架,提出了一种图适应度改进遗传算法。该算法利用有向无环图、最短路径算法以及融合星间任务卸载的任务规划策略求得既满足时间约束又满足星载资源约束的观测序列。仿真结果表明,考虑星间任务卸载的规划策略,有助于提高总观测效率,且该策略具有可行性;图适应度改进遗传算法可保障在较高的观测收益序列的情况下,有效缩短任务规划时间。（2）针对敏捷观测卫星任务规划关于调度算法的研究难以从根本上解决星载资源受限的问题,设计出一种将移动边缘计算服务器部署在通信卫星星座上,为观测卫星提供计算、存储服务的模型。同时,为了解决以往移动边缘计算的研究多是关于单个静态场景的问题,提出一种将上一时刻遗留的未卸载数据保存至下一时刻处理的卸载策略,利用时间扩展图建立不同时间片之间的相互关联。仿真结果表明,融合移动边缘计算的星间任务卸载的模型是可行的,所提卸载策略可在保证观测卫星付费较小的情况下,有效提高卸载率。