近些年来，小卫星由于其体积小、成本低、研制周期短等独特的优势，受到了国内外研究者的广泛关注，并被逐渐应用于军事、科学研究等领域。随着小卫星技术的发展，投入使用的小卫星数量不断增加，小卫星集群正在逐渐兴起。由于有限的星上资源和复杂繁重的空间任务，小卫星集群的任务规划调度显得至关重要。与此同时，对于空间对抗等实时性要求较高的军事任务而言，传统的地面站任务调度从调度方案产生到星上开始执行这一过程存在较大的时间延迟，无法根据当前星群状况进行高效的任务调度，小卫星集群的自主化调度是空间技术发展的必然趋势，也是当前航天工业界的研究热点，因此开展小卫星集群的自主任务调度技术研究具有十分重要的现实意义。　　本研究针对小卫星集群的特点和空间任务的特征，对小卫星集群自主化任务调度技术进行了详细的分析和研究，主要的研究工作如下:　　1)分析了小卫星集群任务调度的机制与约束特征，构建了预测反应式的小卫星集群自主调度模型。本文通过对小卫星集群特性进行分析和总结，从资源设备、通信链路、空间任务三个方面对小卫星集群进行建模，提取了小卫星集群任务调度多样化的约束特征，构建了预测反应式的小卫星集群自主调度模型，通过集中式的周期性任务调度和动态的异常响应来优化设备资源的使用，提高小卫星集群的任务执行效率。　　2)针对星群拓扑变化频繁、通信链路不稳定的现状，提出了链路状态约束下的任务调度算法。低轨小卫星处于高速运动中，小卫星集群的拓扑结构动态变化，同时星间链路易受恶劣空间环境的影响，易产生信号干扰、通信延迟等现象。针对星上通信链路的这些特性，本文通过计算获取未来短期内的链路状态，并将链路状态作为通信约束条件，提出了图论和贪心规则相结合的调度算法，仿真结果证明了该策略能够有效提高调度方案的性能。　　3)针对动态调度算法性能和计算效率的权衡，提出了适用于小卫星集群自主调度的时间高效的改进遗传算法。遗传算法在传统的任务调度问题中被广泛使用且有着良好的调度性能，但由于其计算量大、计算时间长，在动态调度中并不适用。本文针对小卫星集群任务模型的特征，改进了传统的遗传算法，通过减少种群规模、提高个体有效性、简化迭代过程、以及建立索引等策略在保证调度方案性能的基础上大大缩短了算法的执行时间，实验数据表明改进的遗传算法能够适用于任务规模较小的小卫星集群自主任务调度问题。