随着航天技术的快速发展，在轨运行卫星的数量呈不断增长的趋势，卫星的应用领域也变得越来越广泛。对卫星观测数据依赖程度的日益加深，要求我们在资源及时间有限的约束下对卫星资源的规划调度进行最大限度的优化，以满足不同用户提出的不同类型对地观测需求。针对已经建立的多个卫星规划调度系统管理着不同的卫星簇，星簇之间相互孤立且存在差异性这一特殊情况，考虑如何在不改变原星簇任务规划器的前提下，将多个孤立的星簇任务规划器耦合成一个复杂的对地观测系统，使之能够有效协同复杂对地观测任务规划，并统筹利用数传资源，从而提高对地观测效益，成为了航天领域亟待解决的问题。论文研究内容及主要成果：(1)构建了多星任务统筹配置与数传规划框架。在分析多星任务统筹配置问题及星簇特点的基础上，以各星簇任务规划器构建面向任务的松散耦合系统资源组织模型，并采用“星簇资源两级分配”思想，提出了可有效协同各星簇现有任务规划器，统筹利用数传资源的框架。(2)设计了专家系统技术结合自适应蚁群算法的任务分配方法。基于提出的星簇资源两级分配思想，采用CLIPS专家系统对原子任务与星簇类型之间的绑定进行推理，实现星簇资源的第一级分配。再设计自适应蚁群算法实现原子任务与星簇实体之间的绑定，即为星簇资源的第二级分配。仿真算例表明，“星簇资源两级分配”方法能够解决多星簇任务分配问题。(3)设计了基于冲突修正策略的多星数传规划遗传算法。论文抛弃传统数传资源规划过程中的“冲突丢弃”策略，建立了基于冲突修正策略的卫星数传资源调度模型，并设计了基于时间窗主从分配的数传资源冲突修正遗传算法。实验表明，该算法较传统数传资源规划方法能够有效提升数传资源利用率，从而较好地解决卫星数传规划问题。(4)基于以上研究成果，实现了多星任务统筹配置与数传规划的原型系统。