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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利超敏捷卫星多星区域成像任务的调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115688568B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211294426.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权超敏捷卫星多星区域成像任务的调度方法是由沈欣;路泽忠设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本超敏捷卫星多星区域成像任务的调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种超敏捷卫星多星区域成像任务的调度方法，包括如下步骤：步骤1，分析面向超敏捷卫星多星区域成像任务需求，对任务调度过程进行假设化简；步骤2，以条带长度总和最短为目标，对待成像区域进行条带分解，获得任务调度的原子任务集；步骤3，根据步骤2的任务集，选取相应的多类决策变量，以最大化成像覆盖收益、最小化成像任务执行时间为目标，构建多星成像任务调度模型；步骤4，求解所构建的多星成像任务调度模型；步骤5，将步骤4求解得到的最优决策变量组合还原为任务调度方案。本发明有效适应了存多类决策变量问题的优化求解需求，能够有效地适用于超敏捷卫星多星区域成像任务调度。

本发明授权超敏捷卫星多星区域成像任务的调度方法在权利要求书中公布了：1.一种超敏捷卫星多星区域成像任务的调度方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，分析面向超敏捷卫星多星区域成像任务需求，对任务调度过程进行假设化简，包括： 1超敏捷卫星在执行成像时仅对生成的原子任务集进行成像； 2原子任务仅能由多颗超敏捷对地观测卫星中的某一颗卫星成像，且原子任务需要被观测的最大次数为1次； 3任务调度模型的约束条件考虑卫星姿态转换能力约束、原子任务的成像时间窗口约束； 4假设卫星成像时间内太阳高度角满足光学成像需求，且不考虑天气情况的干扰； 步骤2，以条带长度总和最短为目标，对待成像区域进行条带分解，获得任务调度的原子任务集； 步骤3，根据步骤2的任务集，选取相应的多类决策变量，以最大化成像覆盖收益、最小化成像任务执行时间为目标，构建多星成像任务调度模型； 步骤4，求解所构建的多星成像任务调度模型； 步骤5，将步骤4求解得到的最优决策变量组合还原为任务调度方案； 其中，对多星成像任务调度模型进行求解的方法包括： 步骤3.1，随机初始化种群个体： 设置种群规模为P，生成P个初始种群，每个个体代表一种多星成像任务调度方案，最大迭代次数为Iters；其中，粒子的位置表示步骤3中所构建多星成像任务调度模型中的决策变量；各粒子的初始值在其各自的取值范围内进行随机取值，同时设置粒子的初始速度为0； 步骤3.2，计算当前种群中，每个个体的多星成像任务调度方案，并得到当前种群中适应度值最优的个体，其中，适应度值即为成像覆盖收益和成像任务执行时间； 步骤3.3，更新种群个体的速度和位置； 在该步骤中，采用一种混合的种群个体速度和位置的更新策略，具体为： 针对连续决策变量，采用改进的PSO算法对粒子速度进行更新后，更新粒子位置； 针对二进制决策变量，采用Sigmoid激活函数对更新后的粒子速度激活处理后，获得更新后的粒子位置； 针对离散决策变量，采用BBPSO算法的更新粒子的位置； 步骤3.4进行优化迭代，得到成像覆盖收益最大且成像任务执行时间最小的多星成像任务调度方案； 在不满足迭代终止条件的情况下，多次执行步骤3.2和3.3，比较当前迭代和上一次迭代过程中的最优粒子对应的适应度值，则当前迭代过程中的最优个体对应的适应度为较优的多星成像任务调度方案，反之，则上一次迭代过程中的最优个体对应的适应度值为较优多星成像任务调度方案； 重复执行迭代过程直至所设置的最大迭代次数Iters，从而得到最优适应度值的个体，该个体对应的即为最优多星成像任务调度方案。

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