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公开(公告)号：CN119051734B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411540284.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 中南大学
IPC: H04B7/185 , G06F18/23213 , H04L67/1008
Abstract: 本申请公开了一种多卫星协同计算方法、系统、设备及存储介质，通过获取多个卫星节点从第#imgabs0#时间步长到第#imgabs1#时间步长的历史时空扩展图，以及多个卫星节点在第#imgabs2#时间步长的卫星信息；根据历史时空扩展图和卫星信息，计算用于表征多个卫星节点从第#imgabs3#时间步长到第#imgabs4#时间步长之间卫星距离和负载性能的相似度矩阵；根据相似度矩阵对多个卫星节点进行聚类，得到多个卫星簇；根据卫星信息和多个卫星簇对多个卫星节点进行多任务协同分配，得到任务分配结果，以使多个卫星节点根据任务分配结果执行任务，有效减少了数据冗余，提供更好的性能和灵活性，提升了卫星的整体通信效率。
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公开(公告)号：CN118898049B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411394834.5
申请日：2024-10-08
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/22 , H04L9/00
Abstract: 本申请公开了一种基于知识图谱和深度学习的跨模态数据融合方法和系统，本方法为每一个时间节点的不同模态数据构建对应的第一知识图谱，通过深度学习方法融合每一种模态数据相应的第一知识图谱，得到对应第二知识图谱，不仅保留了各模态的特异性信息，还能深入挖掘不同模态之间的复杂关系，从而实现更全面和精准的数据分析；本方法还考虑了时间维度，为每一个时间节点都构建出第二知识图谱，每个时间节点对应的图谱代表了该时间节点的数据状态，能体现数据随时间的变化，通过不同时间节点的图谱，使得时间上连续的数据能够被有效关联，结合不同时间节点下的融合后的第二知识图谱，从时间序列上实现更全面和精准的数据分析。
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公开(公告)号：CN117914385A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410073838.7
申请日：2024-01-18
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及卫星网络技术领域，具体公开了基于超图划分的多星协同数据聚合方法，包括如下步骤：S1：构建卫星网络超图；S2：调用超图动态划分模型对卫星网络超图进行重新划分；S3：调用超图顶点效用函数计算卫星网络超图中顶点的数据任务效用；S4：基于所述数据任务效用给顶点分配数据任务。本发明采用超图模型为卫星网络提供了一个更为精细和具有描述性的表示，并基于动态成本函数和自适应权重更新策略能够实时地响应卫星网络的变化，从而及时调整其操作。超图模型与传统的简化图模型相比，能够更好地描述并处理卫星网络之间复杂的通信结构，本发明方法通过动态成本和自适应权重更新超图模型，可以持续地提供最优的数据聚合方案。
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公开(公告)号：CN116647270B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310882949.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应粒子群算法的双层卫星网络分簇方法和系统，本方法将双层卫星网络的运动周期分割为多个时隙；在每个时隙中，将多个第一轨道卫星和第二轨道卫星分为多个分组；从每个分组中选取对应初始簇首，根据初始簇首计算得到每个分组的初始局部最优值和初始全局最优值；计算每个分组中每个第一轨道卫星的适应度值；根据适应度值，采用自适应粒子群算法对初始局部最优值和初始全局最优值进行迭代更新，获得每个分组的最终全局最优值；将具备分组的最终全局最优值的第一轨道卫星作为分组的最优簇首，并根据最优簇首对双层卫星网络进行分簇。本发明能够降低计算量并保证卫星网络数据传输的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118504943A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410959139.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/045 , G06N3/084 , B64G1/24
Abstract: 本申请公开了一种多星任务调度方法、系统、电子设备及存储介质，该方法通过获取每颗卫星对应的卫星特征矩阵和待调度的多星任务；构建多星任务调度的目标函数和多个约束条件；根据每颗卫星对应的卫星特征矩阵、目标函数和多个约束条件，构建马尔可夫决策过程模型中的状态、动作和奖励；构建包含Actor网络结构和Critic网络结构的多星任务调度模型；采用卫星状态集合、所有卫星上已分配的任务集合、未分配的任务集合、待分配的任务、动作和奖励训练多星任务调度模型，得到训练好的多星任务调度模型；以便采用训练好的多星任务调度模型输出待调度的多星任务对应的多星任务调度策略。本申请能够提高多星任务调度模型的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117895995A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410289243.5
申请日：2024-03-14
Applicant: 中南大学
IPC: H04B7/185 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06F18/23213 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种天基资源稳定监测方法、系统、设备及存储介质，本方法通过将交换机卫星分配至距离最小的类别中，得到多个类别；计算每个类别中所有卫星的位置平均值，计算对应类别中所有卫星的第一平均传播延迟；计算所有控制器卫星到对应控制器卫星控制的交换机卫星之间的传播延迟；记录当前聚类中心的个数并计算当前聚类中心对应的当前轮廓系数；若当前轮廓系数小于前一次记录的轮廓系数，则得到当前轮廓系数对应的最优聚类中心；根据最优聚类中心对对天基网络划分多个子网；采用遗传算法确定控制器卫星的数量和位置，以通过部署的控制器卫星进行天基资源稳定监测。本发明能够有效减少资源监测时的整体时延，从而能够进行天基资源稳定监测。
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公开(公告)号：CN116205466B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310337397.2
申请日：2023-03-31
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/047 , G06N3/006
Abstract: 本申请适用于卫星调度技术领域，提供了一种观测卫星的调度方法、装置及终端设备，通过获取所有元任务的可见时间窗集合；利用无向边将满足预先设置的聚合约束条件的可见时间窗对应的顶点连通；对多个元任务进行聚合，得到多个聚合任务；基于边连接判断条件，根据多个聚合任务，构建卫星调度有向无环图模型；基于最大最小蚁群算法，根据可行调度路径的任务收益和，动态设置信息素浓度挥发因子，从卫星调度有向无环图模型中获取观测任务执行方案；根据观测任务执行方案对观测卫星进行调度。本申请能够减少观测卫星的调度方法的能量消耗。
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公开(公告)号：CN116611505B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310871565.6
申请日：2023-07-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星集群观测任务调度方法、系统、设备及存储介质，本方法采用预设的约束条件筛选卫星集群中的卫星；为执行个体中每个观测任务的卫星选择最优策略，并计算每个个体的适应度值；根据适应度值从初始种群中选择多个个体作为父代；随机选择两个父代进行交叉操作，获得第一新个体；对每个父代进行变异操作，获得第二新个体；将父代、第一新个体和第二新个体组成新种群，并将新种群用于包括适应度值计算、父代选择、交叉操作和变异操作的下一次迭代，直到获得最大适应度值；根据最大适应度值获取第二最优策略组合，并采用第二最优策略组合进行卫星集群观测任务调度。本发明能够提高观测任务的执行效率，全局优化观测任务的调度。
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公开(公告)号：CN116611505A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310871565.6
申请日：2023-07-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种卫星集群观测任务调度方法、系统、设备及存储介质，本方法采用预设的约束条件筛选卫星集群中的卫星；为执行个体中每个观测任务的卫星选择最优策略，并计算每个个体的适应度值；根据适应度值从初始种群中选择多个个体作为父代；随机选择两个父代进行交叉操作，获得第一新个体；对每个父代进行变异操作，获得第二新个体；将父代、第一新个体和第二新个体组成新种群，并将新种群用于包括适应度值计算、父代选择、交叉操作和变异操作的下一次迭代，直到获得最大适应度值；根据最大适应度值获取第二最优策略组合，并采用第二最优策略组合进行卫星集群观测任务调度。本发明能够提高观测任务的执行效率，全局优化观测任务的调度。
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公开(公告)号：CN116260507A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310548974.2
申请日：2023-05-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种双层卫星网络协同分簇方法、系统、设备及存储介质，本方法通过根据轨道数据，计算卫星之间的可见性和不可见性，并基于可见性和不可见性，采用遗传算法对双层卫星网络进行协同分簇；根据可见时间，所建立链路的传播时延以及能量消耗速率计算分簇候选解的适应度；根据多个分簇候选解进行交叉操作生成新的候选解，将新的候选解作为下一次迭代需选取的一组分簇候选解，并进行迭代直到遗传算法终止；将当前中轨卫星的最优适应度分簇解与接收的相邻的中轨卫星的最优适应度分簇解进行比较，获得最优分簇结果；根据最优分簇结果，获取低轨卫星和中轨卫星之间的链路状态。本发明能够高效地实时获取链路状态信息，能够达到负载均衡。
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