Методика планирования применения оптико-электронных средств мониторинга околоземного космического пространства

Цель разработанной методики --- повышение результативности процесса сбора некоординатной информации оптико-электронными средствами мониторинга околоземного космического пространства. Методика основана на применении метода ветвей и границ для составления плана работы виртуального оптико-электронного средства, обладающего интегрированным ресурсом наблюдения за околоземным космическим пространством всего множества оптико-электронных средств, участвующих в процедуре планирования. Введение виртуального оптико-электронного средства обеспечивает получение квазиоптимальных частных результатов решения задачи планирования, характеризующих собой верхнюю границу решения задачи дискретной оптимизации планирования сбора некоординатной информации о космических объектах. На основе частных результатов решения задачи для виртуального оптико-электронного средства сформирован итоговый план применения для всего множества средств с использованием рассмотренного алгоритма фронтального динамического планирования. Этот алгоритм позволяет учитывать в процедуре не только статический ранг космического объекта, но и потенциал обслуживания объекта средствами наблюдения. Приведены результаты применения разработанной методики, проведена оценка качества результатов планирования, получаемых с ее использованием, по сравнению с результатами, получаемыми при использовании существующих алгоритмов, выполнена оценка временной сложности методики

Литература

[1] Самотохин А.С., Хуторовский З.Н. Метод первоначального определения параметров околоземных орбит по трем угловым измерениям // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. 2014. С. 1–31.

[2] Соколов Б.В. Динамические модели и алгоритмы комплексного планирования работы наземных технических средств с навигационными космическими аппаратами // Труды СПИИРАН. 2010. № 2 (13). С. 7–44.

[3] Зимин И.Н., Иванилов Ю.П. Решение задачи сетевого планирования сведением их к задачам оптимального управления // ЖВМ и МФ. 1971. Т. 11. № 3. С. 632–641.

[4] Stotter R., Thompson R. Globally optimized scheduling for space object tracking // Infotech Aerospace. 2011. Art. AIAA 2011-1411. DOI: 10.2514/6.2011-1411

[5] Рубинштейн М.И. Об алгоритмах решения задачи о назначении // Автоматика и телемеханика. 1981. № 7. С. 145–154.

[6] Martello S., Toth P. Algorithms for knapsack problems // North-Holland Mathematics Studies. 1987. Vol. 132. P. 213–257. DOI: 10.1016/S0304-0208(08)73237-7

[7] Топорков В.В., Емельянов Д.М., Потехин П.А. Формирование и планирование пакетов заданий в распределенных вычислительных средах // Вестник ЮУрГУ. Сер. Вычислительная математика и информатика. 2015. Т. 4. № 2. С. 44–57. DOI: 10.14529/cmse150204

[8] Reda I., Andreas A. Solar position algorithm for solar radiation applications // National renewable energy laboratory: веб-сайт. URL: https://www.nrel.gov/docs/fy08osti/34302.pdf (дата обращения: 23.12.2017).

[9] Колпаков Р.М., Посыпкин М.А., Сигал И.Х. О нижней оценке вычислительной сложности одной параллельной реализации метода ветвей и границ // Автоматика и телемеханика. 2010. № 10. С. 156–166.

[10] Krishnamoorthy B. Bounds on the size of branch-and-bound proofs for integer knapsacks // OR Letters. 2008. Vol. 36. Iss. 1. P. 19–25. DOI: 10.1016/j.orl.2007.04.011