一种多星协同语义建模及任务规划方法和系统

本发明涉及卫星任务规划领域，具体为一种多星协同语义建模及任务规划方法和系统。

背景技术：

1、当前的卫星任务规划系统虽然能够在一定程度上提供自动化的规划方法，解决了卫星用户手动配置各种卫星资源的弊端，提高了规划的正确性和科学性，大大提高了航天卫星资源的利用率和任务执行的成功率。但是，在卫星数量逐渐增多且不同卫星所承担的任务各不相同的情况下，如何有效利用多种卫星资源，由多星协同完成特定的航天任务成为当前制约多星任务规划的难点。

2、目前多星的复杂协同高度依赖技术人员在卫星规划和系统使用方面的技术和经验，对多星协同的任务配合进行事先的编排。但是对于复杂的任务需求，卫星彼此之间的约束关系需要更高成本的专家知识。如何将卫星的协同关系进行形式化表示，并在此基础上对复杂的任务执行条件完成逻辑推理，从而形成满足多星协同条件的任务组合方案，是提高多星协同能力的重要步骤。知识图谱将知识以网状的结构进行存储，能构建复杂的知识结构关系，具有强大的知识存储、表达、推理能力，在金融、医疗、工业等领域获得广泛应用。本发明应用知识图谱对卫星任务及协同关系进行形式化建模，并应用关系推理对实例化后的知识模型进行关联，通过应用知识图谱灵活的语义查询机制，获取满足任务协同约束要求的任务组合结果作为规划方案。

技术实现思路

1、为了克服现有的多星协同任务规划需要高成本专家知识及系统自动化程度不高、灵活性较差的不足，本发明提供一种多星协同任务规划方法和系统。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、一种多星协同语义建模及任务规划方法，包括以下步骤：

4、采用知识图谱对卫星任务及协同关系进行形式化建模；

5、利用知识图谱，将多星协同需求分解为多个任务，每个任务为一次拍摄任务或一次传输任务，并表示任务之间的时序关系；

6、对知识图谱进行查询，获取满足任务协同约束要求的元任务组合结果，作为多星协同任务规划方案。

7、进一步地，所述采用知识图谱对卫星任务及协同关系进行形式化建模，其中：

8、知识图谱的实体要素包括：需求、拍摄任务、传输任务、场景类型、业务类型、目标类型、传感器模式、区域目标形状、分辨率、工作模式、光照条件；

9、知识图谱的关系要素包括：子任务关系、参数关系、时序关系。

10、进一步地，所述时序关系包括：

11、正向关系：before，表示i在j前面；meets，表示i结束时间和j的开始时间相等；overlaps，表示i和j存在时间重叠；starts，表示i和j的开始时间相同；during，表示i在j的时间范围内；finishs，表示i在j的结束时间相同；equals，表示i在j的时间完全一致；

12、反向关系：包括after、metby、overlappedby、startedby、contains、finishedby，是对相应的正向关系的i，j互换后的关系描述。

13、进一步地，为了提高多星时序关系描述的精确性，对“before”、“overlap”等时间段关系的描述通过时间差值进行精准定量描述，以满足不同任务的相对时间关系的精确描述要求。

14、进一步地，所述任务之间的时序关系用任务之间时间约束矩阵c来表示，维度为n×n，n为任务数量，矩阵c的元素ci，j为任务i和任务j的时序关系函数和相关参数。

15、进一步地，所述将多星协同需求分解为多个任务，包括：

16、根据多星协同需求中的目标以及卫星资源相关参数，对单个拍摄任务或者单个传输任务通过轨道计算系统计算获得一系列确定卫星在确定时间段的元任务；

17、拍摄任务生成的元任务m表示为一个三元组(task，s，t)，其中task和s分别表示m所属任务和卫星，t表示m的执行时间的时间实体，所述时间实体包括开始时间st和结束时间et；传输任务生成的元任务m表示为一个四元组(task，sub，obj，t)，其中sub表示信息的发送方，obj表示信息的接受方。

18、进一步地，所述对知识图谱进行查询，获取满足任务协同约束要求的元任务组合结果，包括：

19、将元任务数据存储为turtle rdf格式；

20、根据任务协同约束要求，利用sparql查询语句对元任务形成的rdf数据进行搜索，得到满足条件的元任务组合。

21、进一步地，所述rdf为由主语、宾语、谓语构成的三元组，所述三元组包括：(元任务，所属任务，任务)，(元任务，开始时间，时间)，(元任务、结束时间，时间)，(元任务，所用卫星，卫星)。

22、一种多星协同语义建模及任务规划系统，其包括：

23、知识图谱构建模块，用于采用知识图谱对卫星任务及协同关系进行形式化建模；

24、任务分解模块，用于利用知识图谱，将多星协同需求分解为多个任务，每个任务为一次拍摄任务或一次传输任务，并表示各任务之间的时序关系；

25、查询推理模块，用于对知识图谱进行查询，获取满足任务协同约束要求的元任务组合结果，作为多星协同任务规划方案。

26、本发明的有益效果如下：

27、本发明应用知识图谱对卫星任务及协同关系进行形式化建模，并应用关系推理对实例化后的知识模型进行关联，通过应用知识图谱灵活的语义查询机制，能够获取满足任务协同约束要求的任务组合结果作为规划方案。

28、本发明采用知识图谱的建模方法，可以灵活结合各种需求场景构建多星协同的图谱结构，包括任务实体以及实体间的关系，并支持复杂场景下的查询推理。本发明实现了多星协同任务的形式化表示和自动化的任务规划方案生成。

技术特征：

1.一种多星协同语义建模及任务规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用知识图谱对卫星任务及协同关系进行形式化建模，其中：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时序关系包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对时间段关系的描述通过时间差值进行精准定量描述，以提高多星时序关系描述的精确性，具体包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述任务之间的时序关系用任务之间时间约束矩阵c来表示，维度为n×n，n为任务数量，矩阵c的元素ci,j为任务i和任务j的时序关系函数和相关参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将多星协同需求分解为多个任务，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对知识图谱进行查询，获取满足任务协同约束要求的元任务组合结果，包括：

8.一种多星协同语义建模及任务规划系统，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储计算机程序，所述计算机程序被配置为由所述处理器执行，所述计算机程序包括用于执行权利要求1～7中任一项所述方法的指令。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序被计算机执行时，实现权利要求1～7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明属于卫星任务规划领域，涉及一种多星协同语义建模及任务规划方法和系统。该方法包括：采用知识图谱对卫星任务及协同关系进行形式化建模；利用知识图谱，将多星协同需求分解为多个任务，每个任务为一次拍摄任务或一次传输任务，并表达任务之间的时序关系；对知识图谱进行查询，获取满足任务协同约束要求的元任务组合结果，作为多星协同任务规划方案。本发明采用知识图谱的建模方法，可以灵活结合各种需求场景构建多星协同的图谱结构，包括任务实体以及实体间的关系，并支持复杂场景下的查询推理。本发明实现了多星协同任务的形式化表示和自动化的任务规划方案生成。

技术研发人员：徐帆江,苑世娇,王鹏
受保护的技术使用者：中国科学院软件研究所
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14