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公开(公告)号：CN113269385B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202110229543.0
申请日：2021-03-02
Applicant: 北京市遥感信息研究院 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种面向敏捷卫星资源的应急调度方法和系统，涉及应急任务调度技术领域。通过在调度算法中考虑地面站的固定俯仰的可见时间窗的插入机会，在不满足敏捷卫星存储约束的情况下，插入合适的地面站的固定俯仰的可见时间窗，以便将敏捷卫星存储数据释放到地面站，减少敏捷卫星成像数据负载，提供任务更多插入机会，提高整体任务完成率。在算法调度过程中，依据设计的应急任务紧急程度启发式因子，计算应急任务紧急程度，对权值较大、固定俯仰的可见时间窗较少且离完成截止时间较近的任务优先安排，降低先安排任务对后续任务插入机会的影响，提高任务完成率和整体方案收益。
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公开(公告)号：CN113269386A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110230358.3
申请日：2021-03-02
Applicant: 北京市遥感信息研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于合成策略的成像卫星应急任务规划方法和系统，涉及成像卫星任务规划技术领域。本发明能够在规划方案中寻找应急任务的冲突，在满足合成约束情况下，将选取的应急任务与规划方案中冲突进行任务合成，减少成像卫星进行任务成像时的机动和开机次数，以及成像结束时的关机次数，提高应急任务完成机会，进而提高应急任务规划的效果，当不存在满足合成约束条件时，执行应急任务插入策略，能够在应急任务存在较多冲突时，将选取的应急任务插入到所述可见时间窗的无冲突位置，通过合成观测减少成像卫星成像时间，提高成像卫星资源利用效率，为后续应急任务安排保留更多空闲成像时段。
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公开(公告)号：CN113269385A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110229543.0
申请日：2021-03-02
Applicant: 北京市遥感信息研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明提供了一种面向敏捷卫星资源的应急调度方法和系统，涉及应急任务调度技术领域。通过在调度算法中考虑地面站的固定俯仰的可见时间窗的插入机会，在不满足敏捷卫星存储约束的情况下，插入合适的地面站的固定俯仰的可见时间窗，以便将敏捷卫星存储数据释放到地面站，减少敏捷卫星成像数据负载，提供任务更多插入机会，提高整体任务完成率。在算法调度过程中，依据设计的应急任务紧急程度启发式因子，计算应急任务紧急程度，对权值较大、固定俯仰的可见时间窗较少且离完成截止时间较近的任务优先安排，降低先安排任务对后续任务插入机会的影响，提高任务完成率和整体方案收益。
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公开(公告)号：CN113269386B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110230358.3
申请日：2021-03-02
Applicant: 北京市遥感信息研究院 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种基于合成策略的成像卫星应急任务规划方法和系统，涉及成像卫星任务规划技术领域。本发明能够在规划方案中寻找应急任务的冲突，在满足合成约束情况下，将选取的应急任务与规划方案中冲突进行任务合成，减少成像卫星进行任务成像时的机动和开机次数，以及成像结束时的关机次数，提高应急任务完成机会，进而提高应急任务规划的效果，当不存在满足合成约束条件时，执行应急任务插入策略，能够在应急任务存在较多冲突时，将选取的应急任务插入到所述可见时间窗的无冲突位置，通过合成观测减少成像卫星成像时间，提高成像卫星资源利用效率，为后续应急任务安排保留更多空闲成像时段。
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公开(公告)号：CN119337923A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411877644.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于混合卡尔曼神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，通过将神经网络引入卡尔曼滤波框架，保留卡尔曼滤波的数学基础和解释性，同时利用神经网络的拟合能力和学习能力。当动力学神经网络模型的输出结果存在噪声时，利用基于混合卡尔曼神经网络对其进行优化，从而更好地处理现实世界中复杂多变的动态系统，实现更准确、鲁棒的航迹预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119312838A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411877645.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，首先根据当前轨迹的引力点和斥力点信息，引入人工势场模型，获取具有先验知识的合力大小、合力点坐标；然后将合力大小、合力点坐标对应作为第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，并嵌入条件循环神经网络模型与时序特征构成混合信息，以获取船舶的最佳预测轨迹序列。一方面解决真实航迹预测应用场景下训练数据不足的问题；另一方面将对航迹预测重要的先验知识加入时间序列预测过程，充分发挥时序性特征和具有先验知识的非时序性特征条件在船舶航迹预测中的作用，提高面对复杂海洋环境时船舶轨迹预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN114862187B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210484245.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于AHP层级结构卫星遥感应急任务规划算法评价方法；首先建立评价指标体系，既能反映实际问题对规划算法的功能需求，又能体现不同层次评价指标之间的相互关系；然后分析评价系统中各基本要素之间的关系，建立系统的递阶层级结构，其中最高层(目标层)表示系统的目的，即AHP所要达到的目标，中间层(准则层)表示采用某种措施或政策来实现预定目标所涉及的中间环节，最低层(措施层)表示解决问题的措施或政策。本方法对多套应急方案结果进行评估，选择较优方案执行，可兼顾应急任务时效性和所有任务收益最大化。具有逻辑清晰可见、评估指标体系直观、评估参数客观易获得、计算效率高、易于实现与调试、易于扩展、兼容性强等特点。
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公开(公告)号：CN119337923B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411877644.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供一种基于混合卡尔曼神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，通过将神经网络引入卡尔曼滤波框架，保留卡尔曼滤波的数学基础和解释性，同时利用神经网络的拟合能力和学习能力。当动力学神经网络模型的输出结果存在噪声时，利用基于混合卡尔曼神经网络对其进行优化，从而更好地处理现实世界中复杂多变的动态系统，实现更准确、鲁棒的航迹预测。
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公开(公告)号：CN119312838B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411877645.3
申请日：2024-12-19
Applicant: 合肥工业大学 , 北京市遥感信息研究所
IPC: G06N3/044 , G06N3/08 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于条件循环神经网络的船舶轨迹预测方法、系统、存储介质和电子设备，涉及轨迹预测技术领域。本发明中，首先根据当前轨迹的引力点和斥力点信息，引入人工势场模型，获取具有先验知识的合力大小、合力点坐标；然后将合力大小、合力点坐标对应作为第一非时序特征条件、第二非时序特征条件，并嵌入条件循环神经网络模型与时序特征构成混合信息，以获取船舶的最佳预测轨迹序列。一方面解决真实航迹预测应用场景下训练数据不足的问题；另一方面将对航迹预测重要的先验知识加入时间序列预测过程，充分发挥时序性特征和具有先验知识的非时序性特征条件在船舶航迹预测中的作用，提高面对复杂海洋环境时船舶轨迹预测的精度和效率。
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公开(公告)号：CN114862187A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210484245.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 北京市遥感信息研究所 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所 , 合肥工业大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于AHP层级结构卫星遥感应急任务规划算法评价方法；首先建立评价指标体系，既能反映实际问题对规划算法的功能需求，又能体现不同层次评价指标之间的相互关系；然后分析评价系统中各基本要素之间的关系，建立系统的递阶层级结构，其中最高层(目标层)表示系统的目的，即AHP所要达到的目标，中间层(准则层)表示采用某种措施或政策来实现预定目标所涉及的中间环节，最低层(措施层)表示解决问题的措施或政策。本方法对多套应急方案结果进行评估，选择较优方案执行，可兼顾应急任务时效性和所有任务收益最大化。具有逻辑清晰可见、评估指标体系直观、评估参数客观易获得、计算效率高、易于实现与调试、易于扩展、兼容性强等特点。
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