软件学报:jos:7669 · 记录 #1
星地传输限制已成为当前制约卫星应用时效性的主要瓶颈, 导致海量遥感数据无法及时回传. 卫星计算通过在轨预处理与智能分析将原始数据压缩为轻量化的语义结果, 从而缓解下行压力. 然而, 通过在两颗在轨卫星上进行长期实测发现, 传统的地面静态调度难以适应高动态的太空环境, 导致卫星计算的实际部署面临以下核心矛盾: 卫星在阳照区的太阳能利用率极低, 而激进提升计算负载又易触发系统热失控. 为此, 提出一种环境预测驱动的卫星计算调度方法. 该方法通过模型预测控制, 利用轻量级的环境预测模型(太阳能采集功率、电池及温度模型)在轨构建实时约束边界, 并通过卫星数据处理流水线解耦与主动计算分载策略实现资源的动态优化. 基于在轨实测数据的模拟实验结果表明, 该方法在严格满足卫星能源与温度约束的前提下, 可显著提升在轨计算的端到端数据交付时效性与太阳能利用率.
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2026 · 正式发表 · DOI: 10.13328/j.cnki.jos.007669
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星地传输限制已成为当前制约卫星应用时效性的主要瓶颈, 导致海量遥感数据无法及时回传. 卫星计算通过在轨预处理与智能分析将原始数据压缩为轻量化的语义结果, 从而缓解下行压力. 然而, 通过在两颗在轨卫星上进行长期实测发现, 传统的地面静态调度难以适应高动态的太空环境, 导致卫星计算的实际部署面临以下核心矛盾: 卫星在阳照区的太阳能利用率极低, 而激进提升计算负载又易触发系统热失控. 为此, 提出一种环境预测驱动的卫星计算调度方法. 该方法通过模型预测控制, 利用轻量级的环境预测模型(太阳能采集功率、电池及温度模型)在轨构建实时约束边界, 并通过卫星数据处理流水线解耦与主动计算分载策略实现资源的动态优化. 基于在轨实测数据的模拟实验结果表明, 该方法在严格满足卫星能源与温度约束的前提下, 可显著提升在轨计算的端到端数据交付时效性与太阳能利用率.
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