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测控资源的缺乏虽然可以通过适当地增加测控系统数量并加强国际合作使之得到缓解，但测控系统的建造成本过于昂贵而且加强国际合作亦存在实际上的难题[1]。所以，越来越多的人将目光转向对现有测控资源进行合理调度和管理上来。通过设计合理的调度方案，协调各个卫星任务的测控活动论文网，将测控资源争用冲突降到最低无疑是更好的办法。
随着网络技术和航空技术的迅速发展，越来越多的国家和组织开始投入大量资源用于发展完善航天航空系统。我国航天航空事业正处于快速上升发展时期，航天测控网在近几年来已经取得了较大的进步，但是多卫星测控资源的调度问题仍然处于风口浪尖之上，虽然我国的航天测控网在近几年来已经取得了较大的进步，但是与众多发达国家相比仍有巨大的差距，而且在未来的航天航空事业中, 对航天器自主能力的要求越来越高，且对地面测控站的要求也越来越高。所以，对MSCRSP的研究，不仅可以提高测控资源利用率，发挥卫星的最大效率,还能够增强我国的综合国力，增强我们的科技发展水平，对航天测控网利用效率、社会资源利用效率的提高都起到了促进作用。
1.2 研究现状分析
在现有的研究文献中，多卫星测控资源的调度问题（multi-satellite control resource scheduling problem，MSCRSP）基本包括地面测控资源调度、卫星任务调度、深空调度和中继卫星调度等。这类问题通常需要先简化约束条件，再建立问题对应的数学模型，进而选择合适的求解算法从而进行调度研究。因此，下面主要以MSCRSP的卫星研究现状和现有各类求解算法进行综述。
1.2.1 卫星研究现状
根据卫星轨道高度分类，可以分成三种类型的卫星，其中包括高轨道地球(high elliptical orbit satellite，HEO)卫星、中轨道地球(medium earth orbit satellite，MEO)卫星和低轨道地球(low earth orbit satellite，LEO)卫星[2]。既然HEO卫星和MEO卫星的控制标准和资源请求与LEO卫星是不同的，且HEO卫星和MEO卫星的时间安排相对简单，因此这些卫星不作为研究对象，我们只关注于本文所研究的LEO卫星。
控制系统，是由众多地面站以及一个指挥中心所组成的，在空间系统中起着至关重要的作用的。这个系统主要负责跟踪、监控和控制飞行轨迹、飞行位置以及起到航天器子系统的作用。LEO卫星需要在规定时间段内与地面站联系，以交换信息或者接受指令。大部分LEO卫星可以在不同的位置进行服务，但是还有部分LEO卫星只有在特定的位置才可以进行服务。这些通信交流可以在卫星飞越地面站的时候通过产出的时间窗而建立起来。
由于卫星和测控系统建设的成本过于昂贵，测控系统与卫星之间的调度则越来越成为最刻不容缓也最具有挑战性的任务。为了尽可能得把测控资源争用冲突降到最低，以提高测控资源利用率，发挥卫星的最大效率，迫切需要一个可行的调度方法。
1.2.2 求解算法
传统的优化技术在面对多卫星测控资源调度问题时，都存在着或多或少的不足。所以越来越多的研究人员已经把他们的注意力转向了智能优化领域[3]。
其中具有代表性的有遗传算法以及蚁群优化算法。但两种算法虽然可以解决大部分的智能优化问题，但是对求解MSCRSP的有效性不高，且鲁棒性有限[4]。
本文所使用的烟花算法是实现高质量的连续优化问题解的群体智能算法。这种算法具有处理线性、非线性、多模式问题的功能。最重要的是，烟花算法具有很好的收敛性，它总是可以找到质量较高的可行解。这些优点使它被认为是最好的智能优化算法之一。烟花算法的应用包括：非负矩阵因式分解，图像识别，垃圾邮件检测等[5]。通过对MSCRSP的测试与其他算法的对比，证明了FWA算法具有较强的寻优能力和鲁棒性。