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申请/专利权人：北京航空航天大学;上海人工智能创新中心

摘要：本发明公开一种大模型驱动的多星协同感知决策方法。具体步骤如下：一、数据准备；二、服务初始化与智能决策层构建；三、卫星监测与协作请求；四、决策分析与报告展示。本发明基于AutoGen框架构建一个Multi‑Agent系统，通过将大型语言模型搭载于星载平台，结合遥感数据进行智能分析，可实现卫星自主决策与多星座模块化融合。在基于STKSatelliteToolKit软件的仿真验证中，该平台实现了出色的仿真结果，说明了该平台在协同感知和自主决策方面确实有着较好的效果。

主权项：1.一种大模型驱动的多星协同感知决策方法；该方法基于模拟各个星座的树莓派端、负责数据分发服务器端、模拟监控站的UI用户端；该方法构建三个Agent：雷达卫星Agent，后简称RD、光学卫星Agent，后简称EO以及中继卫星Agent；在服务初始化，建立用于AutogenAI服务的线程后，各Agent将与OpenAI连接以使用GPT-3.5-turbo作为LLM，实现多星协同感知与自主决策；其特征在于：该方法的步骤如下：步骤一：数据准备STK仿真生成卫星的实时位置信息和拍摄的照片数据，通过Dataprocessor处理好，分为EO和RD两份数据，载入到服务器端的数据库中，等待服务器端的调用；步骤二：服务初始化与智能决策层构建启动模拟监控站的UI用户端、负责数据分发服务器端、模拟各个星座的树莓派端的线程；雷达卫星Agent负责持续监控目标区域并监测是否存在可疑活动，光学卫星Agent负责详细检查某个感兴趣的区域，拍摄高清光学图像；这两个Agent将通过中继卫星CoordinatorAgent进行通信，共同完成目标区域的监测任务，并称该Multi-Agent系统是卫星星座的智能决策层；步骤三：卫星监测与协作请求监测信号每分钟发送一次，即表示卫星每分钟进行一次监测；UI客户端和服务端实时同步运行，两端时间同步，UI上展示实时运行的STK模拟情况；当RD卫星监测到可疑目标后，向服务器端发送帮助请求；服务器端收到请求后，将请求转发给EO卫星群；步骤四：决策分析与报告展示EO卫星群收到请求后，各个卫星代理人分析自身数据，决策是否需要、是否能够参与合作，并生成相应的分析报告；服务器端将合作卫星群的分析报告发送至UI用户端，监控站的人员根据报告内容进行进一步的决策和指导。

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