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申请/专利权人：哈尔滨工程大学

摘要：本发明属于星群任务需求统筹技术领域，公开了一种面向星群遥感的海量需求时空统筹方法及其统筹系统。收集由各个终端得到的海量用户需求；获取星座卫星资源能力模型；构建语义识别库对需求中要素进行规范化建模，将海量用户需求要素统一，构建通用化数学模型；基于通用化数学模型对多源需求进行关联规则挖掘与融合计算，提取不同时间粒度和空间粒度的需求要素事件，分析需求之间的要素关联，构建二维场景下的时空热力图；根据时空热力图重新拆解元任务，结合时空规则和不同目标类型，融合卫星飞行轨迹，计算时间窗口；根据生成的时间窗做任务统筹，生成星座遥感任务集。本发明考虑星座资源与需求之间的冲突；考虑不同需求合成，减少卫星资源消耗，通过启发式算法生成生成更优解，充分利用星座资源满足更多需求。

主权项：1.一种面向星群遥感的海量需求时空统筹方法，其特征在于，所述海量需求时空统筹方法包括以下步骤，步骤1：收集由各个终端得到的海量用户需求；步骤2：获取星座卫星资源能力模型；步骤3：构建语义识别库对需求中要素进行规范化建模，将步骤1的海量用户需求要素统一，构建通用化数学模型；步骤4：基于步骤3的通用化数学模型对多源需求进行关联规则挖掘与融合计算，提取不同时间粒度和空间粒度的需求要素事件，分析需求之间的要素关联，构建二维场景下的时空热力图；步骤5：根据步骤4的时空热力图重新拆解元任务，结合时空规则和不同目标类型，融合卫星飞行轨迹，计算时间窗口；步骤6：根据步骤5的生成的时间窗做任务统筹，生成星座遥感任务集；所述的步骤4中多源需求的关联规则挖掘与融合计算具体为：步骤4.1：构建场景任务时间分割，并建立新的需求响应时段定义；分别以一小时、三小时、六小时和一天为时间粒度，匹配需求响应时段对应的时间标识Time；不同时间粒度之间的关系构建：一小时为三小时的子级，三小时为一小时的父级；三小时为六小时的子级，六小时为三小时的父级；六小时为一天的子级，一天为六小时的父级；步骤4.2：基于步骤4.1的新的需求响应时段，构建需求的时间与空间映射关系；步骤4.3：分别统计所有需求的时间刻度下的不同层级的网格标识，且Fmax层级的网格对应的响应分值hot为与此网格相关联的所有任务的最大响应值加其余响应值总和的百分之十；父级网格的响应分值为其包含的Fmax层网格的响应分数总和；融合了时空信息得到了所有需求不同时间粒度和空间粒度下的关联规则；所述步骤5中拆解需求为元任务具体包括以下步骤，步骤5.1：在热力图中，相连的网格块判定为区域目标；在其他各个方向上都无热力值的网格视为点目标；标定区域目标信息Area＝{AreaID,Grid|Grid＝{grid}}，grid＝{gridID,hotnum}，点目标信息Point＝{PointID,grid,hotnum}；步骤5.2：以一小时为时间粒度，计算热力图的目标时间窗口Vis＝{VisID,SatID,TaskID,angmin,angmax,Tmin,Tmax,hot}，合并连续时间刻度中的连续时间窗口；其中，VisID为窗口ID、SatID为卫星ID、TaskID为gridID或点PointID、侧摆角度范围[angmin,angmax]、最早可见开始时间和最晚可见结束时间[Tmin,Tmax]；所述的步骤6中任务统筹具体为：步骤6.1：构建任务合并条件；步骤6.2：构建待优化编码；步骤6.3：构建适应度函数；步骤6.4：采用粒子群优化算法结合时间粒度和任务热力图对作任务统筹规划；所述步骤6.4具体为，步骤6.4.1：采用粒子群优化算法对编码做优化；步骤6.4.2：将以规划完的结果映射到下一周期对应的热力图中得到新的待做任务，生成下一周期的初始编码，记录映射后的热力图；步骤6.4.3：遍历步骤6.4.1和步骤6.4.2，得到整个任务时间段内所有的初步优化编码；步骤6.4.4:分别合成每个卫星的成像窗口编码，生成以6小时为一周期的所有周期的初优化编码；分别合成两个时间刻度内的任务热力图，得到每一周期的热力图变化过程；步骤6.4.5：采用粒子群优化算法对编码做优化；步骤6.4.6：将以规划完的结果映射到下一周期对应的热力图中得到新的待做任务，将其与步骤6.4.4的热力图做对比，修改下一周期的初始编码；步骤6.4.7：遍历步骤6.4.5和步骤6.4.6，得到整个任务时间段内所有周期的优化编码；步骤6.4.8：以类似方法遍历步骤6.4.4至步骤6.4.7，直至以整个任务场景时长为周期得到最终的优化结果；步骤6.4.9：对编码做反解处理，并生成最终的未完成任务热力图映射，为下一周期的任务规划做数据支撑。

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