本发明涉及航天器仿真领域，更具体的说是涉及一种数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法。
背景技术：
目前工程设计、研发、测试过程中利用数字世界进行仿真验证的比例大大提升，卫星实物测试成本高，数字卫星的作用更加明显。数字仿真有效性取决于是数字卫星和环境模型的精度，为了达到与真实一致的仿真结果，数字卫星的设计精度需要达到部件级，环境包括了机电热光磁多方面因素的耦合，这就造成了数字航天器开发工作量大，并且整个系统的耦合关系复杂，修改难度高。因此提出了利用人工智能程序员技术，由计算机完成数字卫星源程序的智能书写。
卫星相机载荷通常输出的是位图格式图片，这样的图片传输需要耗费大量的数传资源，因此，需要在星上对图片进行压缩处理，传输时为了提高效率还要对数据包进行复接。压缩和复接过程与卫星载荷参数、传输要求息息相关，每颗卫星的内部参数都存在差异，由人完成仿真过程的操作工作量很大。
因此，如何提供一种数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供了一种数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法，本发明对卫星载荷输出进行了有效的压缩处理，快速地获取压缩复接方法，并由计算机自动完成压缩和复接过程，提高了编写效率。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法，所述方法包括以下步骤：
步骤一、根据未知的真实卫星应用环境、模式对卫星参数进行估计，或根据已知真实卫星直接获取卫星参数，分析出卫星载荷情报压缩传输需求，并将所述压缩传输需求进行格式化转换，得到格式化需求数据；
步骤二、人工智能程序员根据所述格式化需求数据对卫星载荷情报压缩输出的目标格式进行选择；
步骤三、人工智能程序员根据所述格式化需求数据对卫星载荷情报压缩算法进行选择；
步骤四、人工智能程序员根据卫星数传协议结构对卫星载荷情报的传输复接位置进行确定；
步骤五、人工智能程序员根据卫星数传协议结构对卫星载荷情报的传输复接方法进行描述；
步骤六、人工智能程序员完成对卫星载荷情报压缩复接源代码的书写。
优选的，在上述数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法中，所述步骤一中，
所述卫星载荷情报指遥感载荷的情报数据，包括但不限于卫星发出的可见光、红外、高光谱、多光谱、sar载荷的情报，所述卫星载荷情报的压缩输出格式为图片或视频；并将所述格式化需求数据存储至数据库中，所述格式化需求包括，压缩需求和传输协议参数，所述压缩需求包括压缩是否有损、压缩比、压缩质量、压缩算法实时性约束，所述传输协议参数包括协议名称、协议结构、是否允许复接、复接所在层、复接协议。
优选的，在上述数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法中，为了用户输入更加方便、灵活，所述步骤二中的卫星载荷情报压缩输入包括目标格式和情报压缩需求，输出为目标格式，其具体方法为，
当用户仅输入目标格式、未给出情报压缩需求时，则直接输出用户指定的目标格式。
当用户仅输入情报压缩需求、未指定目标格式时，利用步骤一所述格式化需求数据作为决策树输入，通过决策树推理，得到所述卫星载荷情报压缩输出的目标格式。
当用户同时输入目标格式和情报压缩需求时，对目标格式进行检测，检测所述目标格式是否满足用户的情报压缩需求，如果满足则输出所述目标格式，不满足则提示用户输入信息矛盾，需要进行检查。
优选的，在上述数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法中，所述步骤三具体包括：
根据原始载荷情报格式和所述卫星载荷情报压缩目标格式得到压缩流程，根据压缩流程确定需要选择的若干个算法，最后根据用户的输入的所述格式化需求数据中包含的情报压缩需求确定所述算法。
优选的，在上述数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法中，所述步骤四具体为，根据星上数传通道通信协议得到卫星载荷情报的传输复接位置，卫星载荷情报的传输方式与所述星上数传通道通信协议结构相对应，根据复接所在层找到卫星载荷情报的传输复接位置。
优选的，在上述数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法中，所述步骤五中传输复接方法的描述包括包内容裁剪拼接方法和包头标识位修改方法；
其中所述包头标识位修改方法为读取所述数据库中的协议结构表中的包头格式定义，根据复接标识位找与复接相关的位，进而查询到相关位定义算法。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法，满足不同卫星的内部参数对卫星载荷情报的压缩复接处理，有效避免数传资源浪费。同时，本发明由计算机根据卫星的设计参数，利用智能化手段代替人完成星上压缩和复接过程仿真源代码的书写，具有可扩展性，提高了数字卫星的生产效率，缩短数字卫星的研制周期，减轻了数字卫星开发者的工作量。
具体实施方式
下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法，本发明克服现有技术的不足，使用人工智能替代人进行数字飞行器源代码书写，对书写过程中遇到的代码的编写、飞行器模型中模块的内部运算流程等问题，可以依据飞行器部件的输入输出特性进行自主决策，提高了编写效率，降低了飞行器仿真成本。
本发明数字卫星载荷情报压缩复接源代码人工智能书写方法具体包括以下步骤：
本发明所涉及的载荷情报压缩复接源代码，可以针对多颗卫星使用，每一颗卫星都有属于自己的卫星载荷情报压缩复接算法，不同卫星的载荷情报压缩复接算法设计既具有相似的框架结构，又具有不同的配置等信息。本发明实施例提供的数字卫星载荷情报压缩复接源代码合仿真程序方法，包括步骤s101～s106：
步骤s101，根据未知的真实卫星应用环境、模式对卫星参数进行估计，或根据已知真实卫星直接获取卫星参数，分析出卫星载荷情报压缩传输需求，并将所述压缩传输需求进行格式化转换，得到格式化需求数据。其中卫星载荷情报压缩传输需求格式化描述是步骤s102～s105的输入条件。本方法中的载荷情报指遥感载荷的情报数据，包括但不限于可见光、红外、高光谱、多光谱、sar等载荷的输出情报，输出格式通常是位图或视频。载荷情报压缩传输需求包括载荷情报压缩要求或压缩输出格式、载荷情报传输协议参数。载荷情报压缩要求包括是否有损、压缩比、压缩质量、压缩算法实时性约束。载荷情报压缩输出格式包括但不限于jpeg、jpeg2000等。载荷情报传输协议参数包括协议名称、协议结构、是否允许复接、复接所在层、复接协议。
步骤102，人工智能程序员根据所述格式化需求数据对卫星载荷情报压缩输出的目标格式进行选择，其中压缩格式输出过程包括两种，直接输出和决策树推理。第一种由用户直接定义输出格式，这时不需要经过决策树进行格式判别，只需要对用户规定的输出格式和用户规定的载荷情报压缩要求进行检查，满足需求的情况下输出格式为用户选择的格式，不满足则提示用户重新检查。第二种用户未直接定义输出格式，输入的是需求，通过决策树等手段进行判别，推理出输出格式。
步骤103，人工智能程序员根据所述格式化需求数据对卫星载荷情报压缩算法进行选择。根据原始载荷情报格式和输出格式得到压缩流程，根据压缩流程确定有几个算法需要选择，最后根据用户的输入的压缩要求确定每步具体选择哪个算法。
步骤s104，人工智能程序员根据卫星数传协议结构对卫星载荷情报的传输复接位置进行确定。根据星上数传通道通信协议得到复接算法代码书写位置。通过分析协议结构与运行代码对应，根据复接所在层找到复接代码在运行代码中的位置。
步骤s105，人工智能程序员根据卫星数传协议结构对卫星载荷情报的传输复接方法进行描述。根据通信协议中的复接协议分析出两部分核心代码的算法，一部分是包内容裁剪拼接算法，这部分算法一般较固定，只有拼接包长度不太一样。另一部分是包头标识位修改方法，这部分算法相对灵活性较大。
步骤s106，人工智能程序员完成对卫星载荷情报压缩复接源代码的书写。根据步骤s102～s105输出的结果，由人工智能程序员相应压缩复接过程的执行流程。将步骤s102～s105所述流程经过关键词替换，插入到对应数字卫星仿真源代码位置。
在一个实施案例中，步骤s101，具体实施为对卫星载荷情报压缩传输需求进行格式化描述；然后将格式化描述的数据保存到xml文件与access数据库中。
对卫星载荷情报压缩传输需求进行格式化描述，包括：载荷情报压缩要求或压缩输出格式、载荷情报传输协议参数。
载荷情报压缩要求包括是否有损、压缩比、压缩质量、压缩算法实时性约束。载荷情报压缩输出格式包括但不限于jpeg、jpeg2000等。
在本案例中，是否有损用布尔量描述，在xml节点中用“y”、“n”表示。压缩比根据图像内容不同实际压缩也不同，因此无法用十分具体的量化指标描述，在本案例中用“high”、“middle”、“low”三个级别描述。同理压缩质量也用这三个级别描述。实时性约束主要针对星上实时性要求，用最差情况进行一次压缩的时间描述，单位为ms。输出格式用格式的名称表示，如“jpeg”、“jpqg2000”等。
例如对于某卫星希望其采用jpeg2000格式输出、无损压缩、低压缩比、高压缩质量、压缩算法实时性约束为2000ms。
载荷情报传输协议参数包括协议名称、协议结构、是否允许复接、复接所在层、复接协议。
在本案例中，协议名称用id编号和名称表示，协议结构按层存储在数据库中，利用id进行索引。是否允许复接是决定是否生成复接代码的标识位。复接所在层用id号描述，在通信协议定义中可以索引到。复接协议主要是指在复接过程中对数据进行裁剪、拼接的规则以及协议包头和包尾的修改规则，使得复接信息能够被有效存储至复接位置。
例如对于某卫星，采用的是ccsds(consultativecommitteeforspacedatasystems，国际空间数据系统咨询委员会)的aos(advancedorbitingsystems，高级在轨系统)协议，协议id号为2。协议结构参照ccsds标准。允许复接。复接位置在mpdu(multiplexingdataunit，复用数据单元)到vcdu(virtualchanneldataunit，虚拟信道数据单元)过程中。复接无新字符添加，将多个epdu(encapsulationdataunit，封装数据单元)收尾相接，每填满一个mpdu数据单元的内容即组成一个mpdu包，加上mpdu包头后发送给vcdu，如下表所示，超出mpdu容量的内容继续存放到下一个mpdu包内，例如下表中的epdum包。
表1封装数据单元
数据库中针对该协议的层级关系记录如下表
表2数据库中的协议表
在一个实施案例中，步骤s102，具体实施为对卫星载荷情报压缩输出格式进行选择。当用户在步骤s101中向智能程序员输入了卫星载荷情报压缩的输出格式，则本步骤检测用户规定的输出格式是否满足用户规定的载荷情报压缩要求，如果满足则直接输出用户规定的格式，不满足则提示用户进行检查。当用户在步骤s101中未输入输出格式，利用用户输入的需求作为决策树输入，通过决策树推理，得到输出格式。
例如在上述案例中，用户规定了输出格式为jpeg2000，人工智能程序员读取用户输入的需求：无损压缩、低压缩比、高压缩质量、压缩算法实时性约束为2000ms。对数据库中jpeg2000的性能进行比对，发现jpeg2000可以满足用户需求，因此本步骤输出的输出格式为jpeg2000。
在一个实施案例中，步骤s103，具体实施为对卫星载荷情报压缩算法进行选择。根据原始载荷情报格式和输出格式得到压缩流程，根据压缩流程确定有几个算法需要选择，最后根据用户的输入的压缩要求确定每步具体选择哪个算法。
例如在上述案例中，卫星原始载荷情报格式为位图，则本步骤具体过程如下：
首先根据原始载荷情报格式位图和步骤s102中确定的情报输出格式jpeg2000得到整个压缩过程可分为四步：预处理、小波变换、量化、编码。
预处理包含图像分块、归一化处理、分量变换。
图像分块是将一个完整的图像划分成若干个不重叠的矩形块，对于jpeg2000每个矩形块的大小可以任意，通常越大压缩效果越好，而边缘块较小且通常不是正方形。对于卫星载荷输出的情报的尺寸是固定的，因此分块算法可以在地面进行优化并上注，因此该算法不需要选择。
归一化处理是为了方便后面的处理，将图像的样本数据关于0对称，如初始样本值都是无符号整型，当样本值ixy∈[0,2n]时，为了使其范围关于0对称，将样本值减去2n-1，因此该算法也是固定算法，不需要选择。
分量变换是将位图的rgb分量变换成jpeg的ycrcb分量，其中
因此也是固定算法，不需要选择。
后三步算法每一步都存在多个算法，每一步形成一个算法库，即小波变换算法库、量化算法库、编码算法库。这三步算法确定过程中需要从算法库中选择合适算法。
算法选择时首先根据步骤s101中的是否无损压缩、压缩比、压缩质量选项进行算法粗筛选，从三个算法库中选择出所有满足要求的算法。形成这三种算法所有可能的配列组合，如可选的小波变换算法n1个、量化算法n2个、编码算法n3个，则形成n1×n2×n3个可能的算法组合。
然后计算所有组合的实时性指标，每个算法的实时性参数提前存放在数据库中。指标计算公式如下：
为了统一标准，算法的实时性选择的是处理环境为平均50mips处理能力嵌入式设备下处理一张1024*1024的24位bmp图像压缩所需的最大时长，即式中的t标准。在实际计算中需要将标准状态下的实时性指标转换到实际卫星处理环境下的效果，式中n表示每秒钟卫星处理指令数，单位mips，n与执行时间成反比关系；式中s表示图像的大小，用像素点数表示，s与执行时间成正比关系。
例如某算法标称工况下的执行时间为10ms，实际卫星的处理能力为100mips，星上载荷输出的图像大小为4096*4096，则
再将所有算法的指标进行累加，得到完成载荷情报处理全过程所需的最大时长，再与用户规定的实时性指标进行对比判别，剔除所有不满足实时性的组合。
最后从可选的方案中选出效果最优的方案。每个算法在入库阶段都测试出其对压缩比和压缩质量的影响系数，评价方法是将这些系数进行相乘，得到评价系数，选择系数最大的算法组合。
在一个实施案例中，步骤s104，具体实施为根据星上数传通道通信协议得到复接位置。
例如步骤s101中提到的利用aos协议的某卫星，人工智能程序员通过xml文档得到该代码位置添加在2号协议的第4层。通过查询数据库协议表，得到2号协议是aos协议。进一步查询数据库中的协议结构表，得到第4层对应的是mpdu层。因此该代码应添加到向下一层打包发送语句前，即mpdu向vcdu层打包的语句前。根据人工智能程序员书写mpdu层语句时读取的内部语句关系，即可得到代码添加位置。
其表述参数包括文件名、函数名和函数内行号，文件名执行代码需要添加的文件，函数名指向该文件中的某函数，函数内行号具体指向该代码添加的位置在该函数内的哪一行。
在一个实施案例中，步骤s105，具体实施为根据通信协议中的复接协议分析出两部分核心代码的算法。一部分是包内容裁剪拼接算法，这部分算法一般较固定，只有拼接包长度不太一样。另一部分是包头标识位修改方法，这部分算法相对灵活性较大，需要读取数据库中的包头格式定义，根据复接标识位找与复接相关的位，进而查询到相关位定义算法。
例如上述案例中，首先通过查询数据库中的协议结构表找到aos协议中mpdu层打包的包长度。然后将包长度以宏定义的方式定义在aos协议头文件中，由于裁剪拼接算法为固定算法，直接从算法库中查找裁剪拼接算法，这就完成了包内容裁剪拼接算法书写准备。
针对aos协议中mpdu包头格式，在数据库中找到标识有复接标识位的综合字节参数，针对参数在包头中的位置，在算法库中索引每一位的定义逻辑算法，完成书写准备。
在一个实施案例中，步骤s106，具体实施为根据步骤s102～s105输出的结果，由人工智能程序员相应压缩复接过程的执行流程。将步骤s102～s105所述流程经过关键词替换，插入到对应数字卫星仿真源代码位置。
其中关键词替换在本实施案例中包括飞行器名称、载荷类型名称、载荷型号。例如某案例中飞行器名称为“craft1”、载荷类型名称为“camera”、载荷型号为“ccd01”。在步骤s102～s105准备好的代码中，利用“$$$$”特殊字符表示飞行器，书写时将其替换成“craft1”；利用“@@@@”特殊字符表示载荷类型名称，书写时将其替换成“camera”；利用“&&&&”特殊字符表示载荷型号，书写时将其替换成“ccd01”。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。