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公开(公告)号：CN115526438B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211498051.2
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 本申请涉及一种基于集成学习模型的虚拟资源池扩展生成方法。所述方法包括：根据基于决策树随机森林的机器学习算法和地面保障设备对不同用户航天器的资源保障规律对训练数据集进行集成学习模型训练，得到多个分类模型；利用分类模型对预处理编码后的测试数据集中的可见预报数据进行预测，得到预测工作计划；在预测工作计划上叠加与预测工作计划属于同一用户的同一地面保障设备上工作起止时间有交集的可见预报，并舍弃与预测工作计划属于不同用户的同一地面保障设备上工作起止时间有交集的可见预报，从而得到不同用户航天器的虚拟专用资源池和虚拟公用资源池。采用本方法能够解决不同用户航天器对地面保障资源进行抢占的问题。
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公开(公告)号：CN116151039A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310417554.0
申请日：2023-04-19
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06F17/10
Abstract: 本发明是关于一种基于随遇接入任务的分布式协同调度方法及系统。该方法包括以下步骤：针对某一随遇接入任务的特征，利用资源转让理论，建立随遇接入任务的表达模型，该表达模型中包含了随遇接入任务的插入模式和路径转让模式；根据插入模式和路径转让模式，采用知识图谱技术，构建多个功能窗口之间的关联关系，形成某一区域的图网络；根据图网络中当前时刻的多波束资源的占用情况，对其转让能力进行评估，形成该区域的多波束虚拟资源池；对每个区域的多波束虚拟资源池的多波束资源占用情况和转让能力，利用中心调度子系统分别对多个区域进行分布式协同调度。本发明不仅提高了随遇接入任务的响应速度，也提高了多波束资源的利用效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115526438A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211498051.2
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国西安卫星测控中心
Abstract: 本申请涉及一种基于集成学习模型的虚拟资源池扩展生成方法。所述方法包括：根据基于决策树随机森林的机器学习算法和地面保障设备对不同用户航天器的资源保障规律对训练数据集进行集成学习模型训练，得到多个分类模型；利用分类模型对预处理编码后的测试数据集中的可见预报数据进行预测，得到预测工作计划；在预测工作计划上叠加与预测工作计划属于同一用户的同一地面保障设备上工作起止时间有交集的可见预报，并舍弃与预测工作计划属于不同用户的同一地面保障设备上工作起止时间有交集的可见预报，从而得到不同用户航天器的虚拟专用资源池和虚拟公用资源池。采用本方法能够解决不同用户航天器对地面保障资源进行抢占的问题。
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公开(公告)号：CN116151039B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310417554.0
申请日：2023-04-19
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06F17/10
Abstract: 本发明是关于一种基于随遇接入任务的分布式协同调度方法及系统。该方法包括以下步骤：针对某一随遇接入任务的特征，利用资源转让理论，建立随遇接入任务的表达模型，该表达模型中包含了随遇接入任务的插入模式和路径转让模式；根据插入模式和路径转让模式，采用知识图谱技术，构建多个功能窗口之间的关联关系，形成某一区域的图网络；根据图网络中当前时刻的多波束资源的占用情况，对其转让能力进行评估，形成该区域的多波束虚拟资源池；对每个区域的多波束虚拟资源池的多波束资源占用情况和转让能力，利用中心调度子系统分别对多个区域进行分布式协同调度。本发明不仅提高了随遇接入任务的响应速度，也提高了多波束资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN115130929B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211036929.0
申请日：2022-08-29
Applicant: 中国西安卫星测控中心
Abstract: 本申请涉及一种基于机器学习分类的资源池智能生成方法。所述方法包括：利用基于深度神经网络的机器学习算法在训练数据集上对二分类网络模型进行离线训练，得到训练好的二分类网络模型；利用训练好的二分类网络模型对测试数据集中的可见预报数据进行在线分类，得到用户资源池和公共资源池；将公共资源池通过扩展过程移至相应用户的用户资源池，再对用户的用户资源池通过解冲突过程移回公共资源池，得到扩展生成的用户资源池和公共资源池。采用本方法能够有效提升不同用户航天器对同一地面保障设备进行分时使用的智能化水平。
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公开(公告)号：CN115130929A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202211036929.0
申请日：2022-08-29
Applicant: 中国西安卫星测控中心
Abstract: 本申请涉及一种基于机器学习分类的资源池智能生成方法。所述方法包括：利用基于深度神经网络的机器学习算法在训练数据集上对二分类网络模型进行离线训练，得到训练好的二分类网络模型；利用训练好的二分类网络模型对测试数据集中的可见预报数据进行在线分类，得到用户资源池和公共资源池；将公共资源池通过扩展过程移至相应用户的用户资源池，再对用户的用户资源池通过解冲突过程移回公共资源池，得到扩展生成的用户资源池和公共资源池。采用本方法能够有效提升不同用户航天器对同一地面保障设备进行分时使用的智能化水平。
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公开(公告)号：CN115809772A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211501543.2
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国西安卫星测控中心
IPC: G06Q10/0631
Abstract: 本申请涉及一种基于规则的航天测控资源调度冲突消解方法及系统。所述方法包括：获取航天测控资源调度结果数据和多个冲突任务，根据冲突任务的优先级对多个冲突任务进行排序，得到冲突任务顺序表；根据迭代修复规则按照冲突任务顺序表对冲突任务进行冲突消解，若未消解成功，则利用非全弧段优化规则，通过逐渐减少弧段时长为代价增加备选空闲时间窗口来消解单个冲突任务，得到消解后的冲突任务表和未消解的冲突任务表；根据约束松弛规则以逐渐松弛约束为代价增加备选弧段来消解未消解的冲突任务表中的单个冲突任务，得到消解后的冲突任务表。采用本方法能够减少人工冲突消解工作量，提高人工调度效率和资源利用率。
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