-
公开(公告)号：CN110807579A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911008719.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种资源充足情形下最小完工时间的卫星任务规划方法，其步骤包括：1将待观测区域用网格离散化表示，使得原来对较大区域的覆盖问题转化成对网格的覆盖问题；2在粗粒度的网格上得到可行解后对可行解进行削减，已备在细粒度网格上寻找更优的可行解；3以嵌套的方式重复细化网格，提出在新网格上构建临近覆盖模式的方法，避免每次重新生成所有的覆盖模式；4将网格细化、构建临近覆盖模式和基于动态贪婪的启发式算法结合起来，进行多次迭代，得到较优的可行解。本发明能快速得到以最小完工时间为目的的卫星任务安排结果，从而能使卫星在充足的观测资源下尽可能早的完成观测任务，缩短执行任务所需时间，提高卫星的工作效率。
-
公开(公告)号：CN110782166A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911027620.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种有限资源覆盖最大面积的分区卫星任务规划方法，其步骤包括：1.对待观测矩形区域进行分区；2.向不同分区分配观测资源并为其选择覆盖模式以尽可能地使形成的覆盖方案对应的覆盖面积最大化。本发明能以合适的计算资源得出以有限的观测资源尽可能大地覆盖区域目标的满意方案，达到计算资源消耗与解的最优性之间的平衡，从而能在实际环境下充分利用卫星资源，对重要区域目标进行快速有效的覆盖搜索。
-
公开(公告)号：CN117010713A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310986775.X
申请日：2023-08-04
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于海面移动目标搜索的方案元任务重要性评价方法、系统、存储介质和电子设备，涉及卫星元任务重要性评价领域。本发明根据各个实时卫星元任务的任务场景，将任务基础优先级进行层次化优先级映射，层次化优先级映射包括场景匹配和通用化优先级映射，获取各个实时卫星元任务的优先级信息，实现与各实际应用系统的兼容，保证海面移动目标搜索任务与其他类型任务如固定目标监测任务等在同一个系统中进行任务排程，保证了在卫星资源有限的情况效益最大化；自主调整各个实时卫星元任务的优先级信息，获取最终的方案元任务重要性评价结果，实现人机交互，可以为不同等级的用户如首长、值班领导、普通规划用户等提供优先级调整权限。
-
公开(公告)号：CN108415045B
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201810069633.6
申请日：2018-01-24
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种遥感卫星搜索海上移动目标的方法及装置，涉及遥感卫星领域。本发明实施例在每次搜索之前，利用上一次遥感卫星观测结果更新海上移动目标第一概率，利用本次更新得到的每个第一概率进行相关的运算，得到发现目标概率最大的预测区域，即得到搜索计划中的一个预测区域。本发明实施例的技术方案，克服了单纯依靠历史经验进行目标搜索带来的误差大的问题，能够在每次搜索之前根据上一次搜索的结果，对本次搜索中需要使用的概率参数进行更新，从而能够选出搜索到目标概率最大的预测区域，在提高搜索效率的同时，提高了遥感卫星的使用效率，节省了宝贵的遥感卫星资源。
-
公开(公告)号：CN117035449A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310980151.7
申请日：2023-08-04
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/24 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供一种面向组合观测任务的卫星任务筹划方法、系统、存储介质和电子设备，涉及卫星任务筹划技术领域。本发明以预设的时间阈值生成时间区间和观测时间窗集合，选取观测时间窗成像质量因子、时效性因子和竞争度因子进行计算，获得时间区间内每个观测时间窗的各个启发式因子值；将时间区间内的观测时间窗优先级按照光学卫星和SAR卫星进行分类加权，计算时间区间的优先级并进行排序，从而实现对所构造时间区间的有效选择；根据时间区间优先级进行观测时间窗的遍历，执行插入算法，进行约束判断，并更新筹划方案。通过启发式因子设计和面向组合观测任务的任务筹划算法构建，指导了筹划方案的生成，提高了任务目标差异性特征的获取效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108415045A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810069633.6
申请日：2018-01-24
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
Abstract: 本发明提供了一种遥感卫星搜索海上移动目标的方法及装置，涉及遥感卫星领域。本发明实施例在每次搜索之前，利用上一次遥感卫星观测结果更新海上移动目标第一概率，利用本次更新得到的每个第一概率进行相关的运算，得到发现目标概率最大的预测区域，即得到搜索计划中的一个预测区域。本发明实施例的技术方案，克服了单纯依靠历史经验进行目标搜索带来的误差大的问题，能够在每次搜索之前根据上一次搜索的结果，对本次搜索中需要使用的概率参数进行更新，从而能够选出搜索到目标概率最大的预测区域，在提高搜索效率的同时，提高了遥感卫星的使用效率，节省了宝贵的遥感卫星资源。
-
公开(公告)号：CN110782166B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201911027620.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种有限资源覆盖最大面积的分区卫星任务规划方法，其步骤包括：1.对待观测矩形区域进行分区；2.向不同分区分配观测资源并为其选择覆盖模式以尽可能地使形成的覆盖方案对应的覆盖面积最大化。本发明能以合适的计算资源得出以有限的观测资源尽可能大地覆盖区域目标的满意方案，达到计算资源消耗与解的最优性之间的平衡，从而能在实际环境下充分利用卫星资源，对重要区域目标进行快速有效的覆盖搜索。
-
公开(公告)号：CN110807579B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911008719.9
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F30/18 , G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种资源充足情形下最小完工时间的卫星任务规划方法，其步骤包括：1将待观测区域用网格离散化表示，使得原来对较大区域的覆盖问题转化成对网格的覆盖问题；2在粗粒度的网格上得到可行解后对可行解进行削减，已备在细粒度网格上寻找更优的可行解；3以嵌套的方式重复细化网格，提出在新网格上构建临近覆盖模式的方法，避免每次重新生成所有的覆盖模式；4将网格细化、构建临近覆盖模式和基于动态贪婪的启发式算法结合起来，进行多次迭代，得到较优的可行解。本发明能快速得到以最小完工时间为目的的卫星任务安排结果，从而能使卫星在充足的观测资源下尽可能早的完成观测任务，缩短执行任务所需时间，提高卫星的工作效率。
-
公开(公告)号：CN114997611B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210542792.X
申请日：2022-05-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种考虑最大收益和负载均衡的分布式多星任务规划方法和系统，涉及多星任务规划技术领域。本发明中，获取卫星资源集合和待观测的任务集合；结合预设的最大化总观测收益目标和星群负载均衡目标的多星任务规划模型，获取多星任务规划的多个可行解；采用分布式协同进化粒子群算法获取最终的分布式多星任务协同观测规划方案。考虑分布式卫星负载均衡，构建多星任务规划模型；设计分布式协同进化粒子群算法，分粒子协同进化再随机匹配冲突消解，得到完整的新粒子，改善了种群多样性，同时引入成对竞争机制，增加了粒子社会学习的来源，避免出现“早熟”收敛的情况，从而获得更好的分布式多星任务协同观测规划方案，提高卫星资源利用效率。
-
公开(公告)号：CN119599544A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411644573.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/047 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供一种基于启发式算法的速度时变下两级车辆运输方案求解方法、系统、存储介质和电子设备，涉及两级车辆路径规划领域。本发明中，首先获取客户需求和两级配送车辆资源；其次基于行程车速的时间依赖模型，确定速度时变下的车辆行驶时间；再次以最小化两级配送车辆的总行驶时间为优化目标，构建时变路网下两级车辆路径优化模型；最后采用自适应大邻域搜索算法求解模型，获取全局最优解，并解码获取最优的两级车辆运输方案。所构建的模型考虑了道路拥堵对车辆速度的影响，在满足配送需求的同时求得最短行驶时间，有助于合理安排车辆配送路径，提高两级配送效率并降低成本。此外，提出的算法降低了求解的复杂度，并且可获得更高质量的解。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
534
records
(took 0.064 seconds)
