组网成像任务规划呈现出卫星组网规模大、成像要求高、时效性强、资源种类多等特点。成像卫星任务规划受到目标插入、取消、属性变动、气象因素变动等风险要素影响的程度越来越广。单纯的静态环境下的规划方案已经不能满足多变环境中对方案稳健性的要求。在此背景下,编制具备较强鲁棒性的成像卫星任务规划方案需求正是本文研究的前提和基础,也是资源调度,方案规划的现实需要。本文为解决组网成像卫星任务鲁棒性规划而开展的具体的工作内容如下:(1)依据成像卫星任务执行的过程,分析、归纳了不确定性要素,以及根据鲁棒性需求采取不同的应对策略。根据各种风险要素的特点,利用证据理论综合信息来处理影响成像卫星任务执行的不确定性。同时,寻求新的鲁棒性指标,以便在模型求解过程中获取具备较强鲁棒性的执行序列。(2)根据组网成像卫星任务规划现实要求,结合风险要素构建鲁棒性调度模型。在鲁棒性规划模型构建进程中,进行符号化表示和解释。根据研究问题的重点,构建满足限制条件的鲁棒性模型和优化函数。(3)针对模型求解型NP-Hard问题,本文应用以遗传算法为基础对模型求解。新算法以遗传算法为基础,结合模拟退火算法。新方法要应用新的问题染色体组成,避免遗传算法只取局部最优解的问题,以及应用更加高效的进化策略。(4)模型仿真案例实验。本文利用仿真软件STK工具包设立相应的场景。规划场景中包含若干成像卫星和分布均匀的地面目标,根据构建的鲁棒性模型和模型求解算法求解场景规划。案例仿真算例得到规划方案,以此进行分析。