语义描述驱动的启明星一号自主任务规划方法

卫星任务规划是合理配置卫星资源,获取有效数据的重要途径。针对启明星一号卫星在无用户观测需求时存在的资源浪费问题,提出一种语义描述驱动的启明星一号自主任务规划方法。首先通过分析对地观测目标的特征及其对遥感数据的需求特点,构建了全球任务语义描述模型,为卫星的自主任务规划提供了基础数据库。然后基于该描述模型,设计了一种卫星自主任务规划方法,通过构建任务规划模型,能够实现对高价值目标的自主规划,提高卫星数据获取效率,最大程度地发挥卫星的在轨应用价值。最后基于启明星一号对该模型进行了方案验证,证明了该方法的可行性,可适用于不同类型遥感卫星,在未来遥感星群实时智能服务应用中能够发挥一定的价值。     

分布式网络环境下海洋大数据服务技术研究

海洋大数据具有分布式获取的特点和一体化应用的特性,分布式网络环境下海洋大数据服务技术是避免"信息壁垒、信息孤岛、重复建设"的重要途径。从海洋信息基础设施建设和需求导向的角度,论证了海洋数据共享与信息服务的辩证关系;提出了基于统一时空数字地球模型构建海洋大数据空间关联的空间抽象坐标参考基准的技术方法;解决了分布式网络环境下的海洋监测与调查数据标准化格式网络发布、海洋再分析产品数据主动推送,海洋业务数据定制等3项关键技术;实现了以"多中心、多节点"为特征的分布式网络环境下海洋大数据服务模式。结合我国数字海洋信息基础框架的专网环境下的实验,验证了其可行性并结合"智慧海洋"建设,提出了未来发展方向与研究重点。     

时空谱多星协同任务规划算法研究

介绍了多星协同任务规划的重要性以及时空谱多星协同任务规划的优点,基于时间、空间和光谱协同观测约束优化模型,以金矿尾矿库污染、水资源污染和耕地荒漠化问题为例ꎬ分别在新疆伊犁河流域尾矿库区域、塔里木河流域和阿克苏区域随机生成观测任务,根据观测任务选取了多个成像卫星,通过仿真实验研究了基于启发式规则的贪婪算法、遗传算法、爬山算法对模型的求解效率和优化结果.验证了引入适宜度的必要性ꎬ以未观测点、任务适宜度、优先级、任务总价值为比较指标ꎬ综合分析和比较任务的总价值,验证了贪婪算法在本文模型中优于遗传算法和爬山算法.     

低轨巨型星座遥感信息“云-边-端”智能服务关键技术

低轨巨型星座是国家重要的新型基础设施,也是当前航天领域发展的前沿和热点。通过分析卫星集群与地面资源的“云-边-端”动态优化协作,开展面向低轨巨型星座的协同智能服务关键技术研究。围绕“一星多用、星群组网、协同感知、自主管控、智能服务”的目标,分析了地面中心云智能管控与高精度处理、天基边缘云协同观测与融合处理、卫星端与用户端实时处理与智能服务等关键技术,探讨了面向即时任务的“云-边-端”协同智能服务模式,能够为典型即时应用场景提供“快、准、灵”的时空连续信息服务,实现智能对地观测的跨越式发展。     

面向星群的遥感影像智能服务关键问题EI北大核心CSCD

全天时、全天候和全球的遥感信息实时智能服务是对地观测系统建设的目标。近几年来,随着我国高分专项和商业卫星的发展,在轨卫星数量急剧增加,对地观测能力得到极大增强,使得传统的单星和星座卫星系统的运控、接收、处理和应用服务模式面临严峻挑战,亟须统筹规划卫星应用各环节资源,充分发挥多星协同优势,构建统一的遥感影像实时智能服务体系和系统。本文针对遥感星群卫星体系特点和对地观测用户需求特征,开展面向星群的遥感影像智能服务关键问题研究。提出了面向任务的全球多尺度语义描述网格,统筹全球动静态的任务语义描述,在此基础上重点分析了面向星群的自主任务管理、精准动态规划和协同智能处理等关键技术问题,形成集任务描述、任务管控、任务规划、在轨处理、终端分发一体化的星群智能服务技术体系。通过充分发挥星群协同的优势,结合在轨处理和人工智能技术来降低各环节时间延迟,提高数据处理精度,从而实现完全自动化和智能化的近实时星群智能服务,为对地观测的全天时、全天候快速高效智能服务奠定基础。