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    航天衛星任務籌劃解決方案
    遙感衛星是國家基礎性戰略資源，通過高空對地成像，可廣泛用于軍事部署、環境監測、災害監測、災后救援、目標搜索等多個領域，是支撐經濟社會建設和維護國家安全的大國重器，具有極其重要的戰略價值。近年來，在我國航空航天政策的大力推動下，我國衛星遙感產業進入市場化為導向的“產業化”發展階段，由此邁入嶄新的全速發展期。
    行業痛點
    方案特色
    需求分析與融合組件
    功能介紹：
    點目標融合分析組件負責對點目標可融合任務進行分析和融合，包括對于新任務信息的分析，實時更新任務狀態，通過提取任務信息特征，結合衛星資源約束以支持點目標融合等過程。
    組件介紹：
    從任務池獲取任務信息，結合衛星硬件資源對該任務進行預處理，通過決策判斷是否進行點目標融合過程。先依次提取每個任務的任務屬性、任務特征，分析該任務需要的資源包括偵照時間、成像模式、數據下傳時間等。然后開始遍歷該任務集合，依次拿每個任務的屬性與其他任務屬性進行對比，依此類推可以得出新的任務信息列表，更新任務池。
    需求自主生成組件
    功能介紹：
    需求自主生成組件負責構建外部開源信息挖掘分析模型，并結合資源實際情況分析任務完成可能性，生成成像應用需求，為任務規劃和調度進行數據準備。
    組件介紹：
    組件通過目標知識構建、星群協同偵察策略知識圖譜構建、需求挖掘、需求分解等流程設計，夠輔助用戶準確提出目標成像需求和偏好，幫助用戶分析目標數據知識，并根據沖突情況動態調整需求，與現有任務需求進行合并分析，為星群協同任務規劃生成統一、規范化的偵察任務輸入。
    天基資源可用性分析組件
    功能介紹：
    天基資源的可用性分析組件負責為了在規則與可行性報告間建立關聯關系，在建立規則庫時將可見性報告所涉及的字段與規則字段間建立字段映射表并存儲在規則庫中，該表描述了規則中涉及的任務要求及約束條件的關鍵字信息，這些關鍵字與可行性報告中的時間窗屬性相對應，以此將兩者相關聯，為后續規則匹配的實現提供基礎支持。
    組件介紹：
    由于規則的前提可由多個條件組成，需要將可行性報告的屬性值與規則前提中的多個條件進行匹配。重復的利用規則對同一條可見性報告數據進行規則匹配時將影響系統效率，因此在利用篩選規則對可見行報告進行處理的過程中，需要對規則進行解析，將其分解為原子條件。
    成像任務可行性分析組件
    功能介紹：
    任務池管理組件負責對本星儲存任務信息的管理，包括對于新任務信息的儲存，實時更新任務狀態，通過提取任務信息特征以支持驅動、規劃等過程。
    組件介紹：
    在衛星任務池得到驅動規劃開始通知之后，可以對任務池里下一滾動時域待規劃任務進行預處理，方便后期規劃的順利進行。先依次每個任務進行本星上的時間窗的計算，計算出所有任務的所有時間窗信息放入時間窗集合之中。然后開始遍歷該時間窗集合，依次拿每個任務的每個時間窗與其他時間窗進行對比，依此類推可以計算出所有任務的所有時間窗在該星上的可行性。
    天基資源預分配組件
    功能介紹：
    天基資源的預分配組件負責對本星資源的預分配，包括硬件資源、數傳資源等，實時更新衛星資源狀態，以支持驅動、規劃等過程。
    組件介紹：
    由于衛星在可見時間窗后需進行動作的恢復調整、姿態準備等，因此衛星在工作過程中需考慮觀測與觀測時間窗間的時間間隔、觀測與數傳時間窗間的時間間隔。針對于是否能夠滿足用戶的偵察需求，進行相應的可見時間窗之間間隔計算及工作模式標記。不同衛星所滿足的工作模式上具有一定的差異，且所能進行工作可見時間窗之間時間間隔也是不同的。
    籌劃策略管理組件
    功能介紹：
    籌劃策略管理組件主要負責實現多套確定性方案的高效生成，需要搭建任務籌劃模型，設計差異化啟發式因子和實現面向籌劃策略、任務場景及成像策略的處理流程。
    組件介紹：
    衛星任務籌劃問題具有多屬性決策特征，面向不同的籌劃需求可抽象為不同的優化目標，且在籌劃過程中涉及測控、觀測和數傳等多類資源，每類資源的使用約束均不相同，導致任務籌劃為一個多目標多約束優化問題，本組件旨在對任務籌劃的目標進行分析，并與任務籌劃約束結合，保證生成優化、可行的任務籌劃方案。
    星群任務籌劃組件
    功能介紹：
    星群任務籌劃組件是一個包含大量星載計算節點和地面規劃資源的分布式復雜任務管理組件，該組件具有星地一體規劃、分布式協間協同、智能任務規劃等特性。同時，該組件負責調用不同的算法對衛星執行方案進行規劃安排，包括在衛星規劃中對已知任務的執行方案規劃以及在集體分部式迭代規劃過程中對系統全體任務的執行進行大規模星群方案探索。
    組件介紹：
    星群籌劃組件具有層次化結構，通過能力的層次化組織和匯聚共同支撐大規模星群任務規劃應用。其中：地面規劃計算集群包括支持人工智能規劃算法訓練的并行計算設備，以及在該集群上運行的傳統規劃算法及其機器學習強化模塊、訓練數據生成模塊以及端到端深度學習規劃算法模塊；分布式星間協同模塊包括分布式協同規劃算法，支持星群規劃的多層次復合規劃機制和分布式協同進化算法。
    偵察任務方案優選組件
    功能介紹：
    任務規劃方案優選組件主要負責方案生成的優化方向，在衛星任務籌劃中根據偏好的不同可劃分為以下5類目標：任務總權重最大化、任務完成率最大化、數傳時效性最優化、成像質量最優化和任務完成類型側重優先。通過籌劃目標，映射不同的籌劃策略，從而支持不同籌劃策略的衛星觀測方案。
    組件介紹：
    該組件主要是由五類目標的策略組成，包括任務總權重最大化，指的是令到達的批次任務中籌劃方案包含的執行任務權重（即優先級、重要性）最大；任務完成率最大化，即令籌劃方案中安排完成的任務數量占批次任務數量比例最大化；時效性最優化，令籌劃方案中安排完成的任務盡可能選擇執行和下傳時間最早的時間窗。成像質量最優化，令籌劃方案中安排完成的任務盡可能選擇成像質量最好的時間窗。任務類型側重要求，在任務籌劃中存在多類型任務，籌劃過程中不同類型任務具有不同籌劃側重點，需要設計相應的啟發式因子。
    面向應急任務的資源快速分配組件
    功能介紹：
    面向應急任務的資源快速分配組件負責優化區域目標分解方法，建立優化的區域目標分解模型，通過智能分解技術，高效、準確的將區域目標分解為元任務，以便于應急任務快速規劃。
    組件介紹：
    由于應急任務具有高動態特性和高時效性需求，急需任務規劃能夠快速、有效的實現，因此設計了具有深度搜索能力和廣度搜索能力的回溯（BT）啟發式算法、移位（ISDR）啟發式算法和任務合成（TM）啟發式算法三種算法，并且為了提高局部調整解方案質量，構造了具有優化目標趨勢強的啟發式因子，進行任務輕重分級，更好地指導緊迫性強和權值高的任務先規劃。
    面向應急任務的成像模式重構組件
    功能介紹：
    面向應急任務的成像模式重構組件主要負責綜合考慮衛星指令上注、數據下傳、衛星存儲和任務完成期限等約束，建立了一個面向應急任務的數學規劃模型，滿足了任務實際完成的時效性和衛星存儲數據下傳的及時性。
    組件介紹：
    該組件設計了一種基于事件驅動的滾動時域策略，當應急任務動態到達時，滾動時域策略快速響應和驅動重規劃算法。同時，設計了一種ISBDR啟發式算法，進行衛星應急任務快速局部規劃，確定出規劃方案何時上注（衛星成像指令只有經測控站上注后才能夠被執行）、成像任務何時觀測以及成像數據何時下傳（衛星成像數據只有經地面站接收后才能夠發送用戶）等，從而提供一個較優的重規劃方案。
    成像方案顯性化評估組件
    功能介紹：
    顯性化評估組件主要是基于評價結果，找到指標與評估結果之間的內在規律，如沖突度與評估結果的關系、時間窗個數與評估結果的關系。通過這種關鍵影響因子分析，反饋調整籌劃因子、籌劃算法等，為后續衛星智能規劃提供修正支撐作用。
    組件介紹：
    該組件在TODIM方法的基礎上，對建立的指標體系進行信息融合，得到各個籌劃方案的綜合評價值，此外，將評估過程中涉及到的各個影響要素、各指標的相對權重以及重要程度、籌劃方案綜合評價值均通過可視化展示顯性表達出來，增強籌劃方案結果的可解釋性。
    • 需求分析與融合組件
    • 需求自主生成組件
    • 天基資源可用性分析組件
    • 成像任務可行性分析組件
    • 天基資源預分配組件
    • 籌劃策略管理組件
    • 星群任務籌劃組件
    • 偵察任務方案優選組件
    • 面向應急任務的資源快速分配組件
    • 面向應急任務的成像模式重構組件
    • 成像方案顯性化評估組件
    價值成果
    成果收益

    1、單批次任務規劃事件少于11秒，比現有水平提高40%；

    2、用戶需求滿足率大于93%；

    3、全流程應急響應事件小于5分鐘，響應效率提高200%；

    4、全流程可無人參與，節省人力成本；

    5、移動目標預測成功率大于85%，比現有運行的預測算法提升了15%；

    6、批次任務處理量大于1000個，任務規劃完成率大于98%。

    產品價值

    1、多模態需求分析理解以及需求自生成算法；

    2、衛星智能任務規劃算法庫；

    3、成像方案線性化評估模型；

    4、軌道計算、目標可見性計算方法；

    5、應急任務快速響應；

    6、周期、事件以及態勢的混合式系統驅動機制。

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