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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京開(kāi)運(yùn)聯(lián)合信息技術(shù)集團(tuán)股份有限公司申請(qǐng)的專利一種低軌衛(wèi)星測(cè)運(yùn)控資源融合方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120185687B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510332733.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04B7/185；該發(fā)明授權(quán)一種低軌衛(wèi)星測(cè)運(yùn)控資源融合方法是由李肇峰;毛荷娟;姚佳澤;孫佳偉;張志嶺設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種低軌衛(wèi)星測(cè)運(yùn)控資源融合方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種低軌衛(wèi)星測(cè)運(yùn)控資源融合方法，涉及測(cè)運(yùn)控資源融合技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明采用時(shí)空注意力模塊對(duì)低軌衛(wèi)星、空中平臺(tái)及地面站的連續(xù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)快照進(jìn)行綜合處理，將多個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)信息融為一體，形成節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的時(shí)空特征表示，從而使映射決策能夠參考連續(xù)時(shí)隙內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)變化；通過(guò)圖注意力網(wǎng)絡(luò)與自注意力機(jī)制的配合，解決了單一時(shí)間快照映射結(jié)果失效的問(wèn)題，在虛擬網(wǎng)絡(luò)映射中，采用雙階段映射方案；第一階段利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)將虛擬網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求中的節(jié)點(diǎn)映射到物理節(jié)點(diǎn)，充分利用歸一化鄰接矩陣及權(quán)重矩陣對(duì)鄰域信息進(jìn)行融合；第二階段通過(guò)弗洛伊德算法計(jì)算候選節(jié)點(diǎn)間鏈路路徑，將節(jié)點(diǎn)映射結(jié)果與鏈路映射進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃。

本發(fā)明授權(quán)一種低軌衛(wèi)星測(cè)運(yùn)控資源融合方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種低軌衛(wèi)星測(cè)運(yùn)控資源融合方法，其特征在于：包括， 步驟S1，構(gòu)建基于時(shí)變圖模型的資源狀態(tài)采集單元，生成網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)快照； 步驟S2，利用時(shí)空注意力模塊，對(duì)所述網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)快照進(jìn)行處理，所述時(shí)空注意力模塊包括空間注意力層和時(shí)間注意力層，前者利用圖注意力網(wǎng)絡(luò)對(duì)節(jié)點(diǎn)鄰域進(jìn)行信息加權(quán)，后者利用自注意力機(jī)制對(duì)連續(xù)快照間狀態(tài)進(jìn)行時(shí)序關(guān)聯(lián)編碼，形成節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的時(shí)空特征表示； 步驟S3，依據(jù)所述時(shí)空特征表示，對(duì)候選映射集合實(shí)施雙階段映射，獲取映射參數(shù)； 步驟S4，利用信任域策略梯度優(yōu)化模塊對(duì)映射參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，所述信任域策略梯度優(yōu)化模塊通過(guò)設(shè)定參數(shù)更新置信域，對(duì)參數(shù)更新進(jìn)行約束，并依據(jù)預(yù)定獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)計(jì)算映射過(guò)程中的遷移成本； 步驟S5，將前述映射結(jié)果用于調(diào)整低軌衛(wèi)星與空天地平臺(tái)之間的測(cè)運(yùn)控任務(wù)分配； 步驟S2中，所述利用時(shí)空注意力模塊，對(duì)所述網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)快照進(jìn)行處理的步驟包括： 時(shí)間注意力層對(duì)連續(xù)快照中節(jié)點(diǎn)i的表示計(jì)算相似性得分，公式為： 其中， βt,k表示在時(shí)刻t與時(shí)刻k之間的時(shí)序注意力權(quán)重，表示節(jié)點(diǎn)i在時(shí)刻t與k的相似性函數(shù)，T表示時(shí)間步的總數(shù)，表示節(jié)點(diǎn)i在時(shí)間步t的特征表示； 最終節(jié)點(diǎn)i的時(shí)空特征表示為hi： 其中，βt表示對(duì)應(yīng)時(shí)間步的加權(quán)系數(shù)； 步驟S4中，所述利用信任域策略梯度優(yōu)化模塊對(duì)映射參數(shù)進(jìn)行調(diào)整的步驟為， 在映射參數(shù)調(diào)整中，通過(guò)構(gòu)造獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R對(duì)映射遷移成本進(jìn)行量化，其公式為： 其中，Revi表示映射帶來(lái)的收益，∑iRevi表示對(duì)所有映射產(chǎn)生的收益進(jìn)行求和，Costi表示映射過(guò)程中的遷移成本， 同時(shí)定義KL散度： 其中，DKLπold||π表示舊策略πold與新策略π之間的KL散度，πolda|s和πa|s分別表示舊策略與新策略在狀態(tài)s下對(duì)動(dòng)作a的分布，∑aπolda|s表示對(duì)所有動(dòng)作a的概率求和； 設(shè)定閾值，滿足： DKLπold||π≤δ， 其中，δ表示預(yù)定的KL散度閾值； 采用信任域策略梯度更新公式進(jìn)行映射參數(shù)更新，更新公式為： 其中，Wnew表示更新后的映射參數(shù)，Wold表示更新前的映射參數(shù)，LW表示基于獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)R的目標(biāo)函數(shù)，表示目標(biāo)函數(shù)LW關(guān)于參數(shù)W的梯度，η為學(xué)習(xí)率。

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