[發明專利]一種衛星任務需求配置方法及系統

在審

• 申請號: 202110490931.4
• 申請日: 2021-05-06
• 公開（公告）號: CN113128903A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發明（設計）人: 王港;李玉慶;馮小恩;高峰;雷明佳;李娜;江飛龍;路志勇;陳金勇;鄭懷亮;王日新;徐敏強
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司第五十四研究所;哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/22;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 哈爾濱工業大學專利中心 23200
• 代理人: 孫宇博

本發明涉及一種衛星任務需求配置方法及系統，所述方法包括如下步驟：步驟一、根據航天任務場景，構建衛星任務需求模型，對感性經驗知識進行數字化表征；步驟二、對航天任務樣本數據進行內隱規則提取，擴充航天任務數據；步驟三、根據距離度量檢索的衛星任務屬性決策方法，得到衛星任務需求屬性自動化配置結果。本發明提出通過數字化模型構建、基于小樣本任務數據的內隱規則提取、樣本擴充、衛星任務需求智能決策算法設計等，實現衛星任務需求智能化決策，解決了目前衛星任務屬性決策過程對人力依賴程度高、處理效率較低、智能化程度較弱等不足，提高了航天任務決策效率和信息支援保障能力。

技術領域

本發明屬于航天技術領域，具體涉及一種基于小樣本航天任務數據模仿學習的衛星任務需求配置方法及系統。

背景技術

目前，關于衛星任務需求屬性配置決策的研究較少，在衛星任務規劃與調度等相關領域研究中，對衛星任務需求通常是確定或假定已知的，即忽略了對任務規劃前期根據航天信息進行任務需求屬性配置決策的過程。在目前實際的衛星管控與任務規劃過程中，任務的產生和提出往往依賴航天專家的經驗知識，根據目標、環境等信息的推理判斷，從而決策配置合適的衛星任務需求，提出明確的符合衛星參數屬性表示的任務需求。在任務需求決策過程中，存在處理效率低、耗費時間長、對人力依賴程度高、智能化水平低、人才資源匱乏等問題。

發明內容

本發明為解決上述技術問題，提供了一種基于小樣本航天任務數據模仿學習的衛星任務需求配置方法及系統。

本發明涉及一種衛星任務需求配置方法，包括如下步驟：步驟一、根據航天任務場景，構建衛星任務需求模型，對感性經驗知識進行數字化表征；

步驟二、對航天任務樣本數據進行內隱規則提取，擴充航天任務數據；

步驟三、根據距離度量檢索的衛星任務屬性決策方法，得到衛星任務需求屬性自動化配置結果。

步驟一中，構建衛星任務需求屬性定性模型的方法如下：

衛星任務需求屬性配置定性模型包括信息輸入要素和配置輸出要素，信息輸入要素為經過篩選和提取的航天信息，包括目標屬性、場景背景；配置輸出要素為衛星任務屬性配置決策結果，包括載荷類型、觀測模式、分辨率、任務優先級、觀測時效性、數傳時效性和光照條件。

步驟一中，構建衛星任務需求屬性定量模型的方法如下：

設計數學表述形式，實現對典型航天任務需求決策樣本的數字化建模，根據衛星任務需求屬性定性模型中參數選項特點，采用在(0,1)區間內均勻分成不同的區間小段，每一小段區間代表不同的參數選項的方法，得到衛星任務需求屬定量表述模型。

步驟二中，通過對實際衛星任務需求屬性決策典型樣例進行分析，基于衛星任務需求屬性定性和定量模型，針對有限的衛星任務需求屬性決策結果樣例數據，利用基于WGAN內隱規則學習的衛星任務樣本擴展算法，對樣本專家數據集進行擴充。

步驟二中，WGAN內隱規則學習的衛星任務樣本擴展算法如下：

基于WGAN內隱規則學習的衛星任務樣本擴充算法以Wasserstein生成對抗網絡為基本框架，包括生成器G和判別器D兩個網絡；

生成器G網絡的輸入：隨機噪聲；

生成器G網絡的輸出：生成的目標信息-衛星任務需求屬性樣本對；

判別器D網絡的輸入：基于航天專家決策的目標信息-衛星任務需求屬性樣例數據，或是由生成器G生成的樣本數據；

判別器D網絡的輸出：判斷輸入樣本為專家樣例而不是生成器G生成的樣本的概率。

步驟三中，衛星任務需求屬性自動化配置結果的方法如下：