關鍵詞：星群 智能服務 任務本體描述 任務規(guī)劃 在軌處理

對地觀測衛(wèi)星在提高遙感信息自主獲取能力，把握全球經(jīng)濟、資源、環(huán)境、社會發(fā)展態(tài)勢等方面具有重要作用[1]。高精度實時智能的遙感信息是保障國家安全、服務國民經(jīng)濟的關鍵核心技術，是世界各國競相搶占的科技戰(zhàn)略制高點。近10年來，我國遙感衛(wèi)星實現(xiàn)了從“有”到“好”的跨越式發(fā)展，逐步實現(xiàn)了業(yè)務化、商業(yè)化和國際出口[2-3]。2010—2020年高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項的實施，更是加快了我國對地觀測衛(wèi)星的發(fā)展[4]，該系統(tǒng)將與其他觀測手段結合，具備全天候、全天時、全球覆蓋的對地觀測能力。

美國憂思科學家聯(lián)盟(The Union of Concerned Scientists，UCS)2022年1月1日更新的數(shù)據(jù)顯示，目前繞地球運行的衛(wèi)星共計4852顆，美國占2944顆，俄羅斯占169顆，我國占499顆，其中我國對地觀測衛(wèi)星共計264顆，通信衛(wèi)星共計61顆，導航衛(wèi)星共計49顆，其他用途衛(wèi)星共計125顆，我國已成為全球衛(wèi)星發(fā)射數(shù)量排名第二的國家。

衛(wèi)星數(shù)量和種類的增多在使遙感應用得到快速發(fā)展的同時，也面臨著許多的問題[5]。目前，大多數(shù)衛(wèi)星存在著“空轉(zhuǎn)”和“過多獲取無用數(shù)據(jù)”的問題，造成了衛(wèi)星資源、傳輸、計算和存儲資源的浪費。除此之外，我國現(xiàn)有的通信、導航、遙感衛(wèi)星系統(tǒng)各成體系，且遙感衛(wèi)星的單星應用和服務模式在運控、接收、處理和應用環(huán)節(jié)獨立工作，數(shù)據(jù)處理及信息獲取鏈路長，導致服務滯后、系統(tǒng)響應慢，難以滿足分鐘級甚至秒級信息獲取需求[6-8]。為了進一步促進全天時、全天候和全球的遙感信息近實時智能服務的發(fā)展，未來亟須結合各類衛(wèi)星觀測和服務能力，通過星群組網(wǎng)的方式提高數(shù)據(jù)的獲取和服務效率，從而滿足更短的重訪周期、更大范圍的觀測覆蓋范圍以及基于特定任務目標需求的快速響應、持續(xù)動態(tài)監(jiān)測等數(shù)據(jù)獲取需求。

衛(wèi)星星群是在軌且能正常工作的衛(wèi)星的集合，通常由一些衛(wèi)星按一定的方式配置而成[9]。相較于傳統(tǒng)的單星服務模式而言，星群衛(wèi)星載荷種類多、高低軌道跨度廣、應用場景復雜度高、服務模式更加復雜化。近年來，國內(nèi)外商業(yè)遙感公司逐步部署起了衛(wèi)星星座，期望通過星座組網(wǎng)的方式實現(xiàn)對全球區(qū)域的遙感信息快速獲取，但現(xiàn)階段的衛(wèi)星星座服務模式僅是在數(shù)據(jù)獲取方面實現(xiàn)了協(xié)同觀測，處理和服務模式仍采用傳統(tǒng)方法，智能化水平低，無法最大程度發(fā)揮在軌衛(wèi)星的協(xié)同價值，滿足大眾化、高時效的服務需求，亟須協(xié)同多樣化在軌星群資源，研究面向星群的遙感影像智能服務方法，實現(xiàn)對地觀測衛(wèi)星到對地觀測腦的轉(zhuǎn)變[10-12]。

本文針對遙感星群衛(wèi)星體系特點和對地觀測用戶需求特征，開展面向星群的遙感影像智能服務關鍵問題研究，提出了面向任務的全球多尺度動態(tài)任務本體描述模型，統(tǒng)籌全球動靜態(tài)的任務語義描述，在此基礎上重點分析面向星群的自主任務管理、精準動態(tài)任務規(guī)劃和智能處理等關鍵技術。首先，構建多尺度動態(tài)任務本體描述模型，有效分析和管理對地觀測任務需求；然后，協(xié)同規(guī)劃高、低軌遙感衛(wèi)星資源，實現(xiàn)任務需求和衛(wèi)星資源的合理配置，獲取更多高價值的對地觀測數(shù)據(jù)，減少資源浪費；最后，在智能規(guī)劃的基礎上結合協(xié)同計算平臺、協(xié)同在軌處理、終端請求與服務等技術形成星群智能服務體系，推動自主化和智能化的近實時星群智能服務，為全天時、全天候和全球的遙感信息近實時智能服務奠定基礎。

1 單星到星群的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢

隨著衛(wèi)星性能不斷提高，對地觀測由傳統(tǒng)的單星模式發(fā)展為輕小型衛(wèi)星組網(wǎng)模式[13]。早期的衛(wèi)星星群主要用于導航定位和全球通信方面。隨著衛(wèi)星的小型化、批量化發(fā)展，衛(wèi)星星群在對地觀測方面的應用開始被發(fā)展起來[14]。

國外關于對地觀測衛(wèi)星星座的研究起步較早，現(xiàn)已逐步進入衛(wèi)星星座穩(wěn)定運行階段。如美國Planet公司于2013—2020年間構建了高時頻成像對地觀測小衛(wèi)星星座SkySat，主要用于獲取時序圖像，制作視頻產(chǎn)品，并服務于高分辨率遙感大數(shù)據(jù)應用[15]，該星座目前已經(jīng)發(fā)射21顆衛(wèi)星，是世界上衛(wèi)星數(shù)量最多的亞米級高分辨率衛(wèi)星星座。除此之外，Planet公司還部署了Flock對地觀測星座，可提供3~5 m分辨率的圖像，能夠獲取連續(xù)的對地觀測數(shù)據(jù)[16]。美國的DigitalGlobe和SpaceX于2020年宣布共同合作WorldView Legion星座，擬采用6顆衛(wèi)星組網(wǎng)觀測，在需求最大的地球區(qū)域內(nèi)獲取更多的影像[17]。法國的AirBus公司也在開始部署Pleiades-Neo星座，并于2020—2021年間發(fā)射了4顆光學對地觀測衛(wèi)星，該星座可直接訪問歐洲數(shù)據(jù)中繼通信系統(tǒng)，可實現(xiàn)每天高達40 TB的數(shù)據(jù)傳輸。日本的多家新型商業(yè)公司也部署了相應的光學、雷達、氣象小衛(wèi)星星座。如日本Axelspace公司的灰鶴(GRUS)對地觀測衛(wèi)星星座，日本Synspective公司的StriX雷達衛(wèi)星星座[17]。2021年美國商業(yè)航天公司Albedo獲準研發(fā)10 cm遙感衛(wèi)星，未來航天遙感將進入10 cm空間分辨率時代，遙感影像精準處理與智能服務的需求更加迫切[18]。

隨著高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項的實施，我國對地觀測衛(wèi)星也有了快速的發(fā)展。近年來，國內(nèi)一些商業(yè)遙感公司也相繼部署起了對地觀測衛(wèi)星星座。如中國四維測繪技術有限公司于2016年開始部署高景一號衛(wèi)星星座[19]，目前已完成第一階段的4顆光學小衛(wèi)星發(fā)射，星座部署完成后，期望能夠?qū)崿F(xiàn)國內(nèi)十大城市1天覆蓋1次的能力。長光衛(wèi)星技術有限公司部署了吉林一號光學遙感衛(wèi)星星座[20]，截至2021年9月，共有30顆衛(wèi)星在軌運行，預計2025年前后，可完成138顆衛(wèi)星組網(wǎng)觀測，具備全球任意地點10 min內(nèi)重訪能力。21世紀空間技術應用股份有限公司于2015年發(fā)射了北京二號衛(wèi)星星座[21]，2021年發(fā)射了北京三號衛(wèi)星，并將與北京二號系統(tǒng)協(xié)同工作，提高我國高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)的供給能力。除此之外，珠海歐比特宇航科技股份有限公司部署了珠海一號衛(wèi)星星座[22]，該星座將由34顆衛(wèi)星組成，包括視頻衛(wèi)星、高光譜衛(wèi)星、雷達衛(wèi)星、高分光學衛(wèi)星和紅外衛(wèi)星，期望能夠構成一個高時空分辨率的遙感微納衛(wèi)星星座，可全天時、全天候、無障礙地獲取遙感數(shù)據(jù)。

對地觀測衛(wèi)星星座的發(fā)展可分為概念提出、大規(guī)模部署、穩(wěn)定運行三個階段[16]。國外現(xiàn)已逐步進入衛(wèi)星星座穩(wěn)定運行階段，國內(nèi)方面相對而言起步較晚，且現(xiàn)階段部署的衛(wèi)星星座服務模式僅是在數(shù)據(jù)獲取方面實現(xiàn)了協(xié)同觀測，處理和服務模式仍采用傳統(tǒng)方法，智能化水平低，無法最大程度發(fā)揮在軌衛(wèi)星的協(xié)同價值，滿足大眾化、高時效的服務需求。隨著對地觀測衛(wèi)星的發(fā)展，基于星座的遙感影像智能服務逐漸成為遙感領域競爭的熱點和太空經(jīng)濟新的增長點[23]，因此，在進行星座部署和運行的同時，還需結合在軌處理、星地星間鏈路傳輸、終端接收、5G/6G等技術，實現(xiàn)衛(wèi)星星座的智能化服務。

2 面向星群的智能服務體系

為了提升衛(wèi)星星群的在軌測控、運控管理效能，構建面向星群的智能服務體系，保障衛(wèi)星星群任務正常完成。面向星群的智能服務體系主要思路是結合對地觀測目標特征構建多尺度動態(tài)任務本體描述模型，依據(jù)多尺度動態(tài)任務本體描述模型中對地觀測常規(guī)需求和實時變化的用戶需求進行面向星群的智能任務規(guī)劃，依據(jù)規(guī)劃方案開展在軌處理、星地星間鏈路傳輸和終端分發(fā)等智能服務。

面向星群的遙感影像智能服務能夠集任務描述、任務管控、任務規(guī)劃、在軌處理、終端分發(fā)為一體。以多尺度動態(tài)任務本體描述模型為驅(qū)動，對任務進行統(tǒng)一管理和自主生成，通過將用戶應用反饋到任務管理環(huán)節(jié)來不斷更新對地觀測任務需求分析，完善用戶服務體系，實現(xiàn)衛(wèi)星資源的最大化利用。充分利用對地觀測衛(wèi)星星群中各類衛(wèi)星資源的優(yōu)勢，通過中高軌預警發(fā)現(xiàn)，低軌確認、識別和跟蹤的方式，兼得任務的時間和空間分辨率。星群中的每顆衛(wèi)星一星多用多功能設計，衛(wèi)星集觀測、處理和傳輸功能于一體，每顆衛(wèi)星既是任務觀測節(jié)點，同時也是計算單元和數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點，通過一星多用、多星協(xié)同的方式星群內(nèi)部可以組成觀測網(wǎng)、處理網(wǎng)和傳輸網(wǎng)，與衛(wèi)星通信網(wǎng)集成實現(xiàn)對全球范圍遙感信息的實時智能服務。

面向星群的遙感影像智能服務能夠有效提高突發(fā)事件的動態(tài)應急響應速度和效率，通過星地聯(lián)動的方式，實現(xiàn)遙感信息的時空連續(xù)服務。圖 1為面向星群的智能服務體系架構，其主要流程如下：首先，需要結合對地觀測目標特征和用戶對目標的需求特點構建包含靜態(tài)地物、動態(tài)地物和時間變化因素的多尺度動態(tài)任務本體描述模型，實現(xiàn)對全球地物信息的統(tǒng)一描述與管理。然后，依據(jù)高時間分辨率的中高軌衛(wèi)星對熱點區(qū)域進行全天時觀測，當探測到應急目標時，經(jīng)在軌處理提取應急區(qū)域信息；多尺度動態(tài)任務本體描述模型依據(jù)提取的應急區(qū)域位置、類型等信息快速匹配災害類型，生成合適的專業(yè)應急目標；低軌高分辨率衛(wèi)星針對應急目標進行協(xié)同任務規(guī)劃，并依據(jù)指令進行多種模式的圖像、視頻數(shù)據(jù)獲取，通過星間數(shù)據(jù)傳輸，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)在軌處理、信息提取、數(shù)據(jù)壓縮等處理，生成滿足需求的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。最后，通過對地觀測衛(wèi)星之間的傳輸能力，或借助通信衛(wèi)星的傳輸能力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和產(chǎn)品的及時下傳。地面用戶可通過手機、平板等設備直接下載和查看災區(qū)變化情況，為下一步的決策提供依據(jù)。

圖 1 面向星群的智能服務體系

Fig. 1 Constellation-oriented intelligent service system

3 面向星群的遙感影像智能服務關鍵問題

遙感系統(tǒng)是新型基礎設施的重要組成部分，未來民用商業(yè)航天將進入10 cm空間分辨率衛(wèi)星遙感競爭時代，使得高分辨率衛(wèi)星遙感影像精準處理與智能服務的需求更加迫切。根據(jù)智能服務體系特點，將面向星群的遙感影像智能服務分為多尺度動態(tài)任務本體描述模型構建、星群資源任務協(xié)同精準動態(tài)規(guī)劃和面向星群的協(xié)同智能處理3個關鍵問題來進行研究。其中多尺度動態(tài)任務本體描述模型構建為智能服務提供了基礎目標數(shù)據(jù)庫，使得服務體系以任務為驅(qū)動，實現(xiàn)對地觀測目標的自主管理，是智能服務的前提；星群的任務規(guī)劃能夠?qū)崿F(xiàn)任務需求和衛(wèi)星資源的合理配置，最大限度地發(fā)揮星群資源的優(yōu)勢，獲取更多高價值的遙感數(shù)據(jù)；面向星群的協(xié)同智能處理是實現(xiàn)智能化的關鍵，通過在軌處理、壓縮、傳輸、分發(fā)等流程，能夠?qū)崿F(xiàn)遙感信息的近實時服務。

3.1

多尺度動態(tài)任務本體描述模型構建

多尺度動態(tài)任務本體描述模型的構建使得衛(wèi)星規(guī)劃有據(jù)可依，是衛(wèi)星自主規(guī)劃和智能服務的前提。該模型以對地觀測任務為驅(qū)動，模型構建的基本思路是通過對全球不同地物進行分析，充分了解對地觀測目標的特征及用戶對遙感數(shù)據(jù)的需求特點，形成多尺度動態(tài)任務本體描述模型，同時依據(jù)地物特性和用戶偏好為不同任務賦予不同程度的優(yōu)先級，從而實現(xiàn)對全球任務的統(tǒng)一描述。

多尺度動態(tài)任務本體描述模型主要有兩大優(yōu)勢。一是統(tǒng)籌全球動靜態(tài)的任務語義描述，為星群規(guī)劃提供一個基礎數(shù)據(jù)庫，讓衛(wèi)星在沒有用戶目標的時段內(nèi)，也可對該基礎數(shù)據(jù)庫中優(yōu)先級較高的目標進行數(shù)據(jù)獲取，解決衛(wèi)星在無用戶需求時“空轉(zhuǎn)”和“過多獲取無用數(shù)據(jù)”造成的衛(wèi)星、存儲、計算等資源浪費的問題，實現(xiàn)對衛(wèi)星資源最大程度的利用。二是實現(xiàn)不同類型任務的統(tǒng)一描述，能夠依據(jù)少量的普通用戶需求對任務進行分析，快速推斷出滿足用戶需求的專業(yè)遙感信息，解決大眾用戶在提交任務需求時“不知道獲取什么類型數(shù)據(jù)”和“不了解衛(wèi)星傳感器屬性”等問題，最大限度地滿足用戶需求。除此之外，在星群資源協(xié)同規(guī)劃的過程中，多尺度動態(tài)任務本體描述模型能夠根據(jù)中高軌衛(wèi)星實時發(fā)現(xiàn)的應急災害位置和類型等少量信息，快速構建出匹配的周期性的高優(yōu)先級應急任務，并經(jīng)低軌高分辨率衛(wèi)星協(xié)同觀測，實現(xiàn)對應急區(qū)域的連續(xù)監(jiān)測，提高應急事件的快速響應能力。

多尺度動態(tài)任務本體描述模型構建主要包括不同類型地物多尺度目標網(wǎng)格劃分、靜態(tài)地物遙感數(shù)據(jù)類型需求分析、動目標和應急目標遙感數(shù)據(jù)類型需求分析、基于時間變量的觀測目標需求變化分析，在此基礎上構建基于對地觀測目標的多尺度動態(tài)語義網(wǎng)絡模型，形成動態(tài)變化實時更新的對地觀測目標庫，實現(xiàn)對用戶目標和對地觀測目標的智能管理。多尺度動態(tài)任務本體描述模型主要分為3個層次，如圖 2所示，其中L1為靜態(tài)地物，其主要包括：①土地類型分類，不同類型地物對傳感器類型、分辨率、幅寬等需求不同；②歷史數(shù)據(jù)獲取結果統(tǒng)計，依據(jù)歷史數(shù)據(jù)獲取位置信息對不同地區(qū)進行重要程度疊加作為任務優(yōu)先級劃分指標之一，同時分析歷史數(shù)據(jù)利用信息，來對不同地區(qū)所需遙感數(shù)據(jù)類型進行分析；③歷史災害地區(qū)統(tǒng)計，統(tǒng)計歷史發(fā)生重大災害如森林火災、地震等區(qū)域，作為重要觀察對象。L2為動態(tài)目標，其主要包括：①歷史動態(tài)目標數(shù)據(jù)獲取結果統(tǒng)計，依據(jù)歷史數(shù)據(jù)獲取位置和數(shù)據(jù)利用情況，對易出現(xiàn)動態(tài)目標的地區(qū)進行分類管理；②統(tǒng)計移動目標如飛機、艦船、車輛可能出現(xiàn)的場所如機場、港口、重要航線、交通要道等地區(qū)進行分類管理。L3為時間變化因素，其主要包括：①分析季節(jié)、氣候、云層變化對不同地區(qū)遙感數(shù)據(jù)應用的影響，如不同季節(jié)對研究植被遙感和森林遙感的影響、雨季對自然災害的影響等情況，按照不同月份或不同季度的變化對語義網(wǎng)格的信息做出相應調(diào)整，包括變化地區(qū)對遙感數(shù)據(jù)需求變化情況、尺度劃分大小變化情況等。

圖 2 多尺度動態(tài)任務本體描述模型構成Fig. 2 Composition diagram of multi-scale dynamic task ontology description model

3.2

星群資源任務協(xié)同精準動態(tài)規(guī)劃

衛(wèi)星對地面目標進行觀測主要是根據(jù)用戶提出的請求結合星地資源現(xiàn)狀，形成衛(wèi)星觀測任務執(zhí)行方案，然后依據(jù)規(guī)劃方案，利用衛(wèi)星攜帶的傳感器，對地球表面和低層大氣進行觀測，從而獲取圖像信息以供用戶使用。為了得到更為優(yōu)質(zhì)的影像數(shù)據(jù)，研究人員從模型的構建和求解算法的改進方面對問題進行優(yōu)化。例如通過云量信息的考慮，降低衛(wèi)星影像的含云量；通過目標函數(shù)的設定，爭取規(guī)劃方案的最優(yōu)化；通過求解算法的改進，找尋更為優(yōu)質(zhì)的解集。但是這些研究主要集中在模型構建和算法選擇和優(yōu)化方面，缺少高低軌衛(wèi)星的協(xié)同利用，不能主動地發(fā)現(xiàn)觀測目標[24]，無法滿足星群環(huán)境下大眾化的高時效服務需求。隨著對地觀測衛(wèi)星能力的提高，髙軌和低軌衛(wèi)星協(xié)同觀測是未來的發(fā)展趨勢。

對地觀測遙感衛(wèi)星在觀測波段、空間分辨率、時間分辨率及成像模式等方面優(yōu)勢適應性各有不同，面對不同時空尺度的應用需求，需要相互之間協(xié)同觀測，以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，實現(xiàn)優(yōu)勢互補。高低軌衛(wèi)星協(xié)同觀測主要以中高軌衛(wèi)星獲取的目標信息為基礎，指導低軌衛(wèi)星進行觀測。其技術路線如圖 3所示，通過結合多尺度動態(tài)任務本體描述模型，構建星地聯(lián)動時空兼容的星群智能任務規(guī)劃方案，通過中高軌預警發(fā)現(xiàn)，低軌確認、識別和跟蹤的方式，發(fā)揮不同類型星群資源的優(yōu)勢，兼顧任務的時間與空間分辨率，從而提高衛(wèi)星利用效率，獲取更多高價值的遙感信息。

圖 3 星群資源任務協(xié)同規(guī)劃技術路線Fig. 3 Constellation resource task collaborative planning technical route

面向星群的智能任務規(guī)劃是一個復雜得多對多動態(tài)優(yōu)化問題，通過分析衛(wèi)星組網(wǎng)觀測的時間周期、時間窗口、空間分辨率、波譜分布、側擺角度等主要約束條件，發(fā)展并構建以綜合效益為優(yōu)化目標的約束滿足模型和優(yōu)化算法，提高衛(wèi)星調(diào)度或側擺計劃實施的能力，最大限度地發(fā)揮中高軌和低軌對地觀測衛(wèi)星的優(yōu)勢，兼顧任務的時間與空間的分辨率，提高應急任務的響應能力。星群資源任務協(xié)同規(guī)劃除了能夠依據(jù)多尺度動態(tài)任務本體描述模型對任務進行智能管理與動態(tài)規(guī)劃外，還需進一步以任務驅(qū)動為核心，通過位置感知和目標感知的方式，實現(xiàn)對研究區(qū)域的精準規(guī)劃，減少冗余信息的獲取，實現(xiàn)資源的最大化合理分配，避免衛(wèi)星、存儲、計算等資源的浪費，提高多任務快速規(guī)劃的精度和效率。圖 4為星群資源任務協(xié)同觀測的示意圖。

面向星群的智能任務規(guī)劃在考慮星群對多目標復雜優(yōu)化的同時，還要針對實時更新的用戶任務對原有規(guī)劃方案進行動態(tài)調(diào)整，大大增加了問題的難度。為了降低問題的復雜度，設計了一種新任務單獨規(guī)劃再合并的面向星群的任務規(guī)劃方案。其主要思想是對新增的任務單獨進行任務規(guī)劃，然后將得到的新增任務規(guī)劃方案與當前時刻原有規(guī)劃方案中未執(zhí)行的方案相合并，并按照綜合效益最大化原則對具有時間沖突的任務進行選擇，從而得到調(diào)整后的規(guī)劃方案。這種方法將星群動態(tài)規(guī)劃問題分解成多個規(guī)劃問題，降低了問題的復雜度。同時僅對新增任務進行任務規(guī)劃的思路，避免了對原有任務進行重復規(guī)劃計算，提高了計算效率。面向星群的任務規(guī)劃主要是對實時更新的用戶目標和多尺度動態(tài)任務本體描述模型中基礎目標數(shù)據(jù)庫的目標協(xié)同進行規(guī)劃，在保證用戶目標優(yōu)先規(guī)劃的同時，按照基礎數(shù)據(jù)庫中目標優(yōu)先級對基礎目標進行規(guī)劃。該規(guī)劃方案能夠在無用戶目標時，依據(jù)分析的基礎目標優(yōu)先級對潛在價值目標進行協(xié)同規(guī)劃，從而提高衛(wèi)星資源利用效率，提高衛(wèi)星任務規(guī)劃智能化水平。

3.3

面向星群的協(xié)同智能處理

面向星群的協(xié)同智能處理就是在智能規(guī)劃的基礎上結合人工智能、5G/6G等技術，構建集遙感影像在軌處理、星地星間鏈路傳輸、遙感信息產(chǎn)品終端分發(fā)于一體的星群智能服務體系，使用戶能夠直接通過智能終端發(fā)布需求、查看進程、下載數(shù)據(jù)，為用戶提供獲取端到用戶終端的快、準、靈的智能服務，同時高低軌衛(wèi)星的協(xié)同觀測與處理能夠?qū)崿F(xiàn)應急目標的自主監(jiān)測與識別處理，為遙感信息的近實時大眾、軍事服務提供重要支撐。

3.3.1

協(xié)同計算平臺

協(xié)同計算平臺是將星座與分布式云計算相結合的新一代空間通信與計算基礎設施，能夠使用云計算的運維方式對星群的存儲、計算資源進行調(diào)度與管理，進而實現(xiàn)多星的在軌協(xié)同計算。協(xié)同計算平臺主要依托于天基進行存儲與計算工作，將星群視作為一個具有原始數(shù)據(jù)集與分布式計算資源的算力云資源池，為用戶提供更加實時的、面向地球空間全域范圍的智能通信及計算服務。

協(xié)同計算平臺的構建需要結合星群的動態(tài)網(wǎng)絡拓撲架構，對傳統(tǒng)云計算的虛擬化、軟件定義、算力協(xié)同等技術做出優(yōu)化升級，通過整合空間信息網(wǎng)絡中在軌衛(wèi)星存儲/計算資源，以及星—星、星—地的互傳網(wǎng)絡資源，將整個衛(wèi)星系統(tǒng)構建為一個可進行集中管理、調(diào)度的，具有原始數(shù)據(jù)集的算力云資源池。地面用戶可根據(jù)自身需求，在該協(xié)同計算平臺中部署自己的算法，利用衛(wèi)星本地存儲的數(shù)據(jù)執(zhí)行在軌分析工作。通過軟件定義的星上資源管理機制，提高星載計算資源利用效率，設計多星協(xié)同云計算框架，提高星群協(xié)同計算效能，部署輕量化深度學習網(wǎng)絡平臺，提高星群智能化處理能力，建立符合受限條件下星群計算特點的云計算架構，為星群智能分析與處理提供保障。

3.3.2

協(xié)同處理方法

多星/多源遙感影像在軌處理技術主要通過建立多星數(shù)據(jù)在軌分布式協(xié)同處理機制，通過充分利用遙感數(shù)據(jù)處理的各類智能算法資源，依據(jù)不同任務信息(地理位置、觀測區(qū)域大小、目標類型)智能規(guī)劃星地協(xié)同的數(shù)據(jù)處理模式與流程，實現(xiàn)自動化、智能化的多星協(xié)同處理，從而快速提供任務決策所需的高精度、高質(zhì)量、高可靠空間決策支持信息。

針對光學衛(wèi)星姿態(tài)和軌道數(shù)據(jù)時空離散、觀測精度受限等問題，開展在軌實時高精度定軌和在軌實時高精度定姿方法研究。通過采用星地協(xié)同的方式將地面在軌幾何定標參數(shù)經(jīng)過上行鏈路上注到處理單元并進行使用，實現(xiàn)全色和多光譜遙感影像精密定姿、在軌幾何定標，以及高精度定位解算，從而提高姿態(tài)、軌道時空離散觀測數(shù)據(jù)實時處理精度。

針對SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)地面處理延時大的問題，開展星載SAR在軌實時處理方法研究。結合編隊小衛(wèi)星干涉合成孔徑雷達間基線測量信息，實現(xiàn)SAR干涉測量[25-26]。通過設計可重構、可容錯、多模式兼容的在軌SAR處理算法，實現(xiàn)在軌受限環(huán)境下不同模式SAR影像在軌處理，并經(jīng)數(shù)據(jù)壓縮后大大降低下傳數(shù)據(jù)量。

針對現(xiàn)有互補信息高保真的融合算法復雜度較高，難以滿足星上處理即時性需求的問題，研究面向多星/多源遙感數(shù)據(jù)的在軌協(xié)同融合方法，突破傳統(tǒng)單星應用能力不足的瓶頸。通過建立多源影像的嚴格幾何成像模型，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)幾何誤差的整體優(yōu)化，利用多星遙感數(shù)據(jù)的在軌融合處理，降低星上融合計算代價。同時發(fā)展星上受限資源下的多星協(xié)同融合的快速求解算法，通過多星協(xié)作的分步融合，實現(xiàn)多星互補多維度特征信息的在軌高效聚合。

針對傳統(tǒng)遙感信息產(chǎn)品生產(chǎn)模式效率低下，難以滿足應用需求的問題，研究星上快速正射校正和自適應融合處理方法，設計基于智能檢測算法的星地聯(lián)動的“訓練—應用”系統(tǒng)應用框架，研究基于深度學習的云檢測、目標檢測、變化檢測等智能算法，在軌進行遙感影像云檢測、目標檢測、變化檢測等處理，快速準確得到地面感興趣區(qū)域的遙感信息產(chǎn)品或目標信息，滿足用戶高時效性需求。

3.3.3

終端請求與服務

傳統(tǒng)的衛(wèi)星服務體系主要依靠地面站進行指令和數(shù)據(jù)傳輸，后經(jīng)地面處理中心對數(shù)據(jù)處理后將產(chǎn)品分發(fā)到用戶手中。這種方式鏈路長，服務滯后，境外或無地面站區(qū)域無法及時上傳任務指令，獲取的數(shù)據(jù)也無法及時傳輸?shù)降孛?，過多的星上數(shù)據(jù)存儲會導致衛(wèi)星在數(shù)據(jù)下傳之前無法執(zhí)行其他的任務，有限的傳輸帶寬也無法實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的及時下傳，難以滿足用戶的高時效需求。

近年來，智能遙感衛(wèi)星的概念被人們所提出，該衛(wèi)星具有遙感數(shù)據(jù)在軌處理和星間星地數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰?，能夠滿足遙感信息快、準、靈的服務需求[27]，如國內(nèi)的高分辨率多模綜合成像衛(wèi)星[28]具備在軌處理智能特征。除此之外，兼具觀測和通信功能的衛(wèi)星也被發(fā)展起來，如韓國的GK 2A衛(wèi)星，可以同時實現(xiàn)通信和對地觀測[29]。隨著衛(wèi)星技術的不斷發(fā)展，未來的對地觀測衛(wèi)星將能夠集觀測、處理和傳輸功能于一體，通過結合星地星間通信鏈路與便攜式移動終端，能夠降低對地面站的依賴，打破境外數(shù)據(jù)無法及時獲取和下傳的問題，使在軌處理好的數(shù)據(jù)能夠直接通過便攜式移動終端下傳分發(fā)到用戶手中，真正實現(xiàn)從移動終端到衛(wèi)星再到移動終端的端到端信息服務。

終端請求與服務技術使得用戶能夠通過移動終端直接提交個性化觀測需求，后經(jīng)運控中心進行地面任務規(guī)劃與分析，并將任務指令上注至中繼衛(wèi)星或具備通信功能的遙感衛(wèi)星，經(jīng)過星間網(wǎng)絡將任務指令快速傳輸?shù)酱^測衛(wèi)星上，衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)后經(jīng)星上智能處理單元對數(shù)據(jù)進行實時處理，通過星間傳輸鏈路將處理結果實時下傳至測控數(shù)傳站或移動站，最后通過5G/6G信號增強后，以WiFi熱點方式將結果反饋給用戶移動終端。終端請求與服務技術能夠使用戶直接通過終端對衛(wèi)星進行控制，提高數(shù)據(jù)傳輸與服務的整體效率，解決現(xiàn)有地面站資源有限、任務繁重造成的數(shù)據(jù)延時問題，為近實時端到端的快、準、靈服務提供技術支撐。

4 結論

高精度實時智能的遙感信息是保障國家安全、服務國民經(jīng)濟的關鍵核心技術，是世界各國競相搶占的科技戰(zhàn)略制高點。本文針對遙感星群衛(wèi)星體系特點和對地觀測用戶需求特征，開展了面向星群的遙感影像智能服務關鍵問題研究。通過分析對地觀測目標的特點，來構建多尺度動態(tài)任務本體描述模型，同時結合高低軌星群任務規(guī)劃、在軌處理、終端請求與服務等技術形成以對地觀測目標為驅(qū)動的智能服務體系。充分發(fā)揮星群協(xié)同的優(yōu)勢，降低各環(huán)節(jié)時間延遲，提高數(shù)據(jù)處理精度，為全天時、全天候和全球的遙感信息近實時智能服務奠定基礎。

審核編輯 黃昊宇