《系统工程与电子技术》（Systems Engineering and Electronics）于2025年1月3日网络首发的论文《面向巨星座态势感知的多约束任务规划》（Mega-constellation Situational Awareness Mission Planning with Multi-Constraints）由南京航空航天大学航天学院的蒋怡、毛雨荷、吴云华（通讯作者）与哈尔滨工业大学（深圳）的岳程斐合作完成。该研究针对Starlink等巨型低轨星座对我国空间安全构成的威胁，提出了一种天基态势感知系统的分层动态任务规划方法，为解决多约束条件下的卫星协同观测问题提供了创新性解决方案。
随着Starlink等巨型低轨星座的快速发展（截至2023年已部署1500余颗卫星），其军事化应用潜力（如俄乌冲突中的实战表现）和轨道资源抢占问题对空间安全构成严峻挑战。传统地基监测系统受气象和地理限制，难以实现全天候全覆盖监测，而天基感知系统具有探测范围广、精度高的优势。研究团队以Walker-δ构型的小规模感知星座（99颗卫星）为平台，需在姿态机动时间、载荷充放电等复杂约束下，12小时内完成对1397颗目标卫星的全覆盖侦察。这一多星多目标规划问题属于NP难问题，现有两阶段规划方法存在寻优范围受限、计算效率与最优性难以平衡的缺陷。
研究首先建立了五类约束的数学模型：
- 任务唯一性约束：每个目标卫星至多被观测一次（式4）；
- 有效时长约束：任务执行时间需≥10秒（式5）；
- 能量约束：卫星剩余电量低于20%时需充电至满（式6）；
- 时间间隔约束：相邻任务需满足姿态机动时间（式10）或数据处理等待时间（2分钟）的间隔要求（式7）；
- 光照约束：通过地心夹角模型判断卫星是否处于地影区（式8）。
其中，姿态机动时间的计算创新性地区分了两种情况：大角度机动（匀加速-匀速-匀减速三阶段）和小角度机动（仅匀加速-匀减速），通过最大角加速度（0.0133 rad/s²）动态计算耗时（式10）。
研究提出HRP-BWOA算法（Hierarchical Receding Planning with Binary Whale Optimization Algorithm），其核心流程包含：
- 滚动规划框架：将12小时任务分解为7个1.6小时的滚动窗口，逐周期动态调整未完成任务库。
- 初规划层：
- 并行规划原则：同步采用三种分配机制——时间分配（最早可见窗口优先）、冲突分配（冲突度最低优先，式11-12）、机会分配（可见窗口总时长最长优先，式13），择优选择最优机制。
- 单星调度：采用二进制鲸鱼优化算法（BWOA），通过S型转换函数（式24）将连续位置向量离散化为任务序列，种群规模50，迭代10次。
- 重规划层：
- 插入重调度：首个窗口中对未分配任务直接插入符合条件的卫星空闲窗口；
- 完全重调度：后续窗口采用贪婪策略，仅当新解优于原方案时才更新结果。
以Starlink V1.5期星座（1397颗卫星，轨道高度540 km）为对象，设置感知星座参数（轨道高度490 km，33个轨道面）。对比实验设计：
- 传统方法：最早时间窗分配+遗传算法（GA）；
- HRP-GA：保留滚动框架但替换BWOA为GA；
- 统一优化：取消滚动窗口直接规划12小时任务。
该研究首次将滚动规划框架与分层动态策略应用于巨星座监测场景，其科学价值体现在：
1. 方法论创新：通过并行规划原则突破单一分配机制局限性，BWOA算法解决离散任务序列优化问题；
2. 工程适用性：12小时内完成对千颗级星座的全覆盖，为天基监测系统设计提供可扩展框架；
3. 军事应用潜力：针对高动态目标群的快速响应能力，可拓展至空间目标监视、应急侦察等领域。
该研究的局限性在于感知星座规模针对特定目标星座优化，未来可通过调整卫星数量适配不同覆盖需求。论文实验数据公开完整，算法代码未提及是否开源，建议补充实现细节以促进方法复用。