CN108197770A - 卫星调度系统 - Google Patents
卫星调度系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108197770A CN108197770A CN201711073547.4A CN201711073547A CN108197770A CN 108197770 A CN108197770 A CN 108197770A CN 201711073547 A CN201711073547 A CN 201711073547A CN 108197770 A CN108197770 A CN 108197770A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- event
- group
- events
- satellite
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 159
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 92
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 44
- 108091092878 Microsatellite Proteins 0.000 claims description 28
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 16
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 11
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 9
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 3
- 230000008451 emotion Effects 0.000 claims 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 58
- 230000008859 change Effects 0.000 description 24
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 19
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 13
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 13
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 12
- 238000012913 prioritisation Methods 0.000 description 12
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 11
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 7
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 7
- 230000003362 replicative effect Effects 0.000 description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 6
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 6
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 3
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 3
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 2
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000005065 mining Methods 0.000 description 2
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 241000208340 Araliaceae Species 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N Glycerine Chemical compound OCC(O)CO PEDCQBHIVMGVHV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 235000005035 Panax pseudoginseng ssp. pseudoginseng Nutrition 0.000 description 1
- 235000003140 Panax quinquefolius Nutrition 0.000 description 1
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 101710140501 Sulfate adenylyltransferase subunit 2 1 Proteins 0.000 description 1
- 101710173681 Sulfate adenylyltransferase subunit 2 2 Proteins 0.000 description 1
- 102100030100 Sulfate anion transporter 1 Human genes 0.000 description 1
- 101710144481 Sulfate anion transporter 1 Proteins 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 125000002015 acyclic group Chemical group 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000012217 deletion Methods 0.000 description 1
- 230000037430 deletion Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000000802 evaporation-induced self-assembly Methods 0.000 description 1
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 description 1
- 235000008434 ginseng Nutrition 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 210000003127 knee Anatomy 0.000 description 1
- 230000002045 lasting effect Effects 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- GOLXNESZZPUPJE-UHFFFAOYSA-N spiromesifen Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C)=C1C(C(O1)=O)=C(OC(=O)CC(C)(C)C)C11CCCC1 GOLXNESZZPUPJE-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 230000007474 system interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 1
- 230000001052 transient effect Effects 0.000 description 1
- 238000009966 trimming Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06314—Calendaring for a resource
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
- B64G1/00—Cosmonautic vehicles
- B64G1/10—Artificial satellites; Systems of such satellites; Interplanetary vehicles
- B64G1/1021—Earth observation satellites
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
- B64G1/00—Cosmonautic vehicles
- B64G1/10—Artificial satellites; Systems of such satellites; Interplanetary vehicles
- B64G1/1085—Swarms and constellations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
- B64G—COSMONAUTICS; VEHICLES OR EQUIPMENT THEREFOR
- B64G1/00—Cosmonautic vehicles
- B64G1/22—Parts of, or equipment specially adapted for fitting in or to, cosmonautic vehicles
- B64G1/24—Guiding or controlling apparatus, e.g. for attitude control
- B64G1/242—Orbits and trajectories
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
- Y10S707/912—Applications of a database
- Y10S707/918—Location
- Y10S707/919—Geographic
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC
- Y10S—TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y10S707/00—Data processing: database and file management or data structures
- Y10S707/912—Applications of a database
- Y10S707/918—Location
- Y10S707/921—Spatial
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Astronomy & Astrophysics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Studio Devices (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Position Fixing By Use Of Radio Waves (AREA)
Abstract
提供了卫星调度系统。所呈现的系统和方法可以利用有向非循环图增加或最大化利用函数。在约束违反时,可以识别累积约束的违反,使得在确定进度表的同时,可以从进度表去除导致约束违反的事件。通过快要约束违反时去除触发约束违反的事件,与在确定进度表之后检验累积约束的违反的系统和方法相比,所提供的系统和方法可以以相对快和有效的方式确定最佳或接近最佳进度表。对象可以包括卫星星座中的卫星。在一些实现中,卫星是成像卫星,并且用于调度的系统和方法可以使用群包数据确定用于获取图像的感兴趣事件。
Description
分案说明
本申请属于申请日为2013年8月2日的中国发明专利申请No.201380049121.9的分案申请。
相关申请的交叉引用
本申请在35 U.S.C§119(e)下,要求于2012年8月3日提交的名为“Overhead ImageAcquisition Scheduling System Using Crowd-Sourced Data”的美国临时专利申请No.61/679,581和于2012年8月10日提交的名为“Scheduling System”的美国临时专利申请No.61/682,047的优先权的益处。以上申请中的每个都通过引用完全结合于此,以便形成本说明书的一部分。
背景技术
调度问题出现在很多应用中,诸如卫星调度、航空公司人员调度、车辆路由、旅行推销员问题等。诸如这些的应用涉及随着时间将资源分配给行为。通常,资源是缺乏的并且以多种方式被约束,例如,资源的容量和/或活动的顺序。解决典型调度问题可能涉及创建满足约束并且根据一些准则是最佳的活动的进度表。实现进度表可以包括找到对解释多种约束的调度问题的期望解决方案,将期望解决方案传送至合适人或系统,并且执行所传送的进度表。
发明内容
在此公开的系统、方法和设备具有创新方面,没有一个方面是不可缺少的或者单独负责它们的期望属性。在不限制权利要求的范围的情况下,现在将总结一些有利特征。
管理成像卫星的网络的一个目标在于,快速地响应图像获取请求。对图像的请求可以快速地改变,并且接近实时地更新每个卫星上的事件的进度表,以减少或消除用于及时获取映像(imagery)或者执行其他时间敏感任务的丢失机会将是有利的。
另一个目标在于,有效地利用星座中的成像卫星的资源。平衡用于快速调度更新和有效卫星使用的期望,调度系统可以有利地被配置成产生避免约束违反的事件的接近最佳进度表,同时快速地产生这些进度表(例如,接近实时地)。
另一个目标在于获取相关高空映像。相关高空映像可以是由客户请求的映像。相关高空映像还可以是未明确请求但是许多人感兴趣的映像。从而,有利地,能够更新和调节用于卫星的网络中的卫星的事件的进度表,以引入新相关图像获取任务。这些新相关图像获取任务可以是与感兴趣事件相关的客户请求或预测需求的结果。
从而,在此提供用于调度成像卫星的星座中的事件的系统和方法,其可以接近实时地被更新,产生事件的接近最佳进度表,和/或其可以至少部分地基于群包数据的分析,自动地生成与感兴趣事件相关联的图像获取任务。
在一些实现中,系统和方法被提供用于快速地调度具有成对和累积约束的一个或多个卫星。所提供的系统和方法可以利用有向非循环图,以增加或最大化利用函数。可以在约束违反时识别累积约束的违反,使得可以从进度表去除导致约束违反的事件。通过快要约束违反时去除触发约束违反的事件,与在产生进度表之后检验约束违反的系统相比,所提供的系统和方法可以以相对快和有效的方式,确定最佳或接近最佳进度表。
在一些实现中,系统和方法被提供用于使用群包数据识别感兴趣事件及其关联位置。与感兴趣事件相关联的优先级可以至少部分地基于群包数据的分析被确定。可以使用感兴趣事件生成包括事件的位置和优先级的图像获取请求。使用机器对机器接口,图像获取请求可以被直接发送至调度系统,以产生包括所请求的图像获取任务的事件的进度表。基于群包数据产生图像获取任务可以接近实时地发生。在一些实施例中,在基于群包数据生成图像获取事件时不使用干扰用户输入,并且基于来自群包系统的输入,自动地生成被调度事件。以此方式,成像卫星的星座可以以自动方式和/或接近实时地及时生成相关高空映像。
虽然期望特定目标和优点,但是没有单个实施例必须包括每个和每一个这样的目标和优点。可以设计多种实现,以实现一个、一些、或所有这样的目标和优点和/或其他目标或优点。
附图说明
贯穿附图,可以重新使用参考数字指示参考元件之间的一般对应关系。提供附图,以图示在此描述的示例实施例,并且不旨在限制本公开的范围。
图1图示了近地轨道中的成像微卫星的示例性星座、控制系统、地面通信系统、以及目标区域的表示。
图2图示了被配置成控制一个或多个对象的控制系统的示例实施例的框图。
图3图示了结合用户接口的控制系统的示例实施例的框图。
图4图示了调度模块的示例实施例的框图。
图5图示了用于使用图形找到接近最佳进度表的方法的实施例的流程图。
图6图示了示出通过图形的可能路径和接近最佳路径的实例的示例图形。
图7图示了用于找到用于经受复制约束的卫星的星座的事件的接近最佳进度表的方法的实施例的流程图。
图8图示了示出在避免事件的不期望复制的同时增加利用的通过图形的路径的多个图形中的示例图形。
图9图示了用于调度成像卫星的星座的示例系统的框图。
图10图示了被配置成使用用于调度高空图像获取任务的群包数据的示例群包系统的框图。
图11图示了用于分析在调度高空图像获取任务时使用的群包数据的示例方法的流程图。
图12图示了用于使用群包数据的机器对机器任务的示例方法的流程图。
具体实施方式
概述
本公开针对用于通过互相依赖的约束调度多个事件并且更特别地,以相对快和有效的方式产生进度表的系统和方法。在一些实现中,所公开的系统和方法可以被用于产生用于卫星的星座的事件的进度表。在一些实现中,卫星的星座的调度可以至少部分地基于从社交网络消息和/或实时新闻馈送访问、聚集和/或分析的数据。
对于成像卫星的星座,可以被调度的事件包括图像获取任务、维护任务、通信任务等。调度系统可以通过合并并且分析多个输入、参数和变量以及时地产生星座中的卫星的有效和有价值使用,来生成事件的进度表。
在一些实现中,系统和方法被提供用于调度具有成对和累积约束的一个或多个对象。所呈现的系统和方法可以利用有向非循环图增加或最大化利用函数。可以在约束违反时识别累积约束的违反,使得可以在确定进度表的同时,从进度表去除导致约束违反的事件。通过在快要约束违反时去除触发约束违反的事件,与在确定进度表之后检验累积约束的违反的系统和方法相比,所提供的系统和方法可以以相对快和有效的方式确定最佳或接近最佳进度表。
在此描述通过构造事件的接近最佳或最佳进度表,增加或最大化一个或多个可控制对象的利用的系统和相关方法。在此进一步描述至少部分地基于群包数据的分析,自动地生成用于调度系统的图像获取请求的系统和方法。将理解,虽然在此的很多说明都在调度卫星的上下文中,但是本公开的一个或多个特征还可以在系统中实现,其中,以快速和有效方式找到接近最佳进度表可以比找到最佳进度表或最大化最佳特定利用或成本函数的进度表更加理想。例如,在此公开的系统和相关方法的一些实施例可以在卫星调度(例如,成像卫星或通信卫星)、空中交通控制、紧急车辆路由和响应系统、现场维修调度等中使用。而且,将理解,在找到对调度问题的最佳或接近最佳解决方案时,根据调度问题出现的上下文,成本或利用函数可以在特定实现中被增加或最大化,或者在特定实现中被减小或最小化。找到对调度问题的接近最佳解决方案可能意味着找到充分接近最佳解决方案的解决方案,使得该解决方案和最佳解决方案之间的差异小于容限。
社交联网、移动设备和基于位置的服务的集中产生关于跨越地球的活动的及时位置识别信息的容量的爆炸。这可以在世界范围内的多个主要事件中被证明,诸如,地震、洪水、海啸、暴乱、武装冲突、运动事件、集会等。至少部分地基于世界范围内的大部分人们容易访问这样的网络,社交网络在跨越地球的事件中扮演重要角色。这已经在其参与者还是诸如TWITERTM和FACEBOOKTM的社交联网服务的用户并且其甚至可以使用这些服务来调整他们的活动的诸如政治起义和革命的事件中看出。
从而,提供卫星调度系统的实例,其使用群包数据生成用于成像卫星的网络的图像获取事件。群包系统可以利用群包数据(例如,由社交网络服务的用户生成的消息),确定感兴趣事件和这样的事件的地理位置。然后,可以使用事件数据,以创建或更新图像获取任务和/或任务优先级,其被自动地提供给调度系统,以便于事件的地理位置的高空图像的及时和敏感获取。
术语
除非另外明确指示,在此使用的术语将被理解为暗示它们的习惯和普通意义。例如,成对约束是广泛术语,并且将被给出对于本领域普通技术人员来说的普通和习惯意义(例如,其不限于特殊或专用意义),并且包括但不限于仅基于紧接在前事件的特性禁止事件的约束。例如,如果在第一图像收集事件和第二图像收集事件之间不存在足够时间,以改变成像卫星的指示方向来执行第二图像收集事件,则两个图像收集事件被成对约束。
累积约束是广泛术语,并且其被给予对于本领域普通技术人员来说的普通和习惯意义(例如,其不限于特殊或专用意义),并且包括但不限于基于在前事件的特性来禁止事件的约束。例如,如果通过执行事件,至少部分地由于在前事件,获取图像的相机的温度超过可接受温度限制,则图像收集事件可以被约束。
在一些实现中,卫星的星座可以包括任何类型的卫星,包括但不限于卫星、袖珍型卫星、微卫星、纳米卫星等。微卫星是广泛术语,并且其被给予对于本领域普通技术人员来说的普通和习惯意义(例如,其不限于特殊或专用意义),并且包括但不限于质量小于或等于约500kg和/或物理尺寸小于或等于约125cm x 125cm x 175cm的卫星、或者发射作为运载火箭上的辅助负载的卫星。根据一些惯例,质量小于或等于500kg的卫星被分类为小卫星,进一步划分基于它们的质量作出。例如,在一个分类系统中,当小卫星具有在约100kg和500kg之间的质量时,小卫星被认为是袖珍型卫星,当它们具有在约10kg和100kg之间的质量时,被认为是微卫星,当它们具有在约1kg和10kg之间的质量时,被认为是纳米卫星,当它们具有在约0.1kg和1kg之间的质量时,被认为是微微卫星,并且当它们具有小于或等于约100g的质量时,被认为是毫微微卫星。然而,在本公开中对微卫星、袖珍型卫星、或小卫星的任何参考都应该被理解为是指质量小于或等于约500kg和/或物理尺寸小于或等于约125cmx 125cm x 175cm的卫星的一般分类;并且不是指在此识别的卫星的更特定分类或者其他类似分类方案。
高空图像是广泛术语,并且其被给予对于本领域普通技术人员来说普通和习惯意义(例如,其不限于特殊或专用意义),并且包括但不限于由地球轨道中的卫星捕捉的卫星图像、或者由测量地理区域的航行器(例如,飞机、直升飞机、无人驾驶飞机、无人驾驶飞行器(UAV)、热气球等)捕捉的其他高空图像等。在一些情况下,高空图像可以是天文对象,而不是陆地对象。
成像微卫星的示例性网络
图1图示了近地轨道中的成像微卫星12、控制系统14、地面通信系统16、以及目标图像区域18的示例星座10的表示。在此描述的系统和方法的实施例可以用于调度星座10中的事件,包括例如当图像将被获取时,当图像将被传送到地面通信系统16时,确定哪个微卫星12将获取目标图像区域18的图像,和/或其他调度事件。图像可以包括多个图像、视频等。在一些实现中,成像微卫星12可以包括被配置成获取目标图像区域18的多光谱和/或平面光谱图像或视频的图像获取系统。成像微卫星12可以由单个实体或多个实体拥有和/或操作。在多种实现中,星座10可以包括2、4、8、10、12、16、24、30或一些其他数量的卫星。虽然图1示出了微卫星12的示例星座,但是在其他实现中,星座10可以包括附加或不同类型的卫星,包括通信卫星、袖珍型卫星等。
控制系统14可以包括实现在此公开的调度系统的实施例以便调度星座中的事件的功能。例如,控制系统14可以包括参考图2和图3描述的控制系统100的实施例。控制系统14、100可以包括参考图2至图4和图9描述的调度模块104。被调度事件可以包括将被执行的一个或多个任务、将被收集的数据、将被接收或发射的信息、持续时间、期望开始时间、期望结束时间、期望结果、或这些的任何结合。例如,对于成像卫星,事件可以是将由成像卫星执行的任何任务,并且通常可以包括但不限于映像收集(例如,目标图像区域18的)、映像下行链路(例如,到卫星地面通信站16)、以及机载维护。
用于卫星的星座的调度事件在计算上可能很难,特别是当星座中的卫星的数量增加时。在此描述的系统、方法和算法的实施例可以被有利地使用,以有效地并且实时地或接近实时地调度这样的星座中的事件。例如,控制系统14可以利用在此描述的任何方法用于产生最佳或接近最佳进度表,诸如,在此参考图5和图7描述的示例方法500和700。另外地或可替换地,控制系统14可以利用在此描述的用于使用群包数据的任何方法,诸如,在此参考图11和图12描述的示例方法1100和1200。
示例调度引擎系统和方法
创建用于系统中的对象的事件或任务的进度表可能是很难和计算密集的问题。一个原因在于,系统中的对象可能经受多种约束,其限制可以被完成的任务的顺序和/或数量。约束可以是成对约束,意味着事件仅基于紧接在前事件的特性被约束,或者可以是累积约束,意味着事件至少部分地基于现有事件的历史被约束。例如,成像卫星(例如,图1中的微卫星12)的转动率可以被认为是成对约束,这是因为是否可以获取图像至少部分地取决于成像卫星是否可以实时地改变来自先前任务的定向以获取目标区域的图像。成像卫星还可以经受累积约束,诸如,例如,复制约束、温度考虑、能量要求、或数据存储。作为另一个实例,用于紧急响应车辆的成对约束可以是任务之间的距离和任务的典型持续时间的组合。紧急响应车辆还可以受累积约束约束,诸如,车辆能够运输的可消耗资源的数量。
而且,系统可以包括将被调度的多个对象,增加了问题的复杂性。复杂性可能增加,其中,用于第一对象的事件的进度表影响用于第二对象的事件的进度表。例如,如果成像卫星的星座中的第一成像卫星被调度,以获取目标区域的图像,则复制约束可以指示第二成像卫星不获取目标区域的图像,以避免可能不期望的复制图像获取。作为另一个实例,空中交通控制系统可以调度用于第一航行器的着陆和接近,其影响第二航行器的着陆和接近。
在一些情况下,期望相对快速地创建事件的进度表,以能够有效地响应动态情形。动态情形可以是新事件或任务正被请求或者约束正被更新,使得期望更改时间量程上的在前进度表,足以合并新事件或约束,而不明显地中断对象的执行。为了实现关于创建更新后的进度表的期望灵活性,一些实施例提供用于控制和调度系统,其可以被配置成创建在最大化系统中的对象的利用(或最小化成本函数)时是接近最佳(或最佳)的事件的进度表,并且将事件的进度表传送到对象。在一些实施例中,控制和调度系统可以接近实时地创建事件的进度表。在一些实施例中,控制和调度系统可以在小于或等于连续事件之间的典型时间长度的时间量程上创建事件的进度表。
在一些实施例中,提供控制和调度系统,其可以被配置成创建用于对象的系统的任务的全局进度表,其中,全局进度表不违反成对、累积或复制约束。在一些实施例中,控制和调度系统可以使用有向非循环图,以通过满足系统的约束的一系列事件找到期望路径。通过使用有向非循环图,调度问题在多项式时间内变得可解决,由此比解决通常为NP-hard的该类型的调度问题的其他方法,提供计算时间的益处。而且,控制和调度系统可以利用平行化,以同时解答多个图形或相同图形的多个方面,由此提高速度或减少产生进度表的时间。在一些实施例中,控制和调度系统展现系统中的多个对象和用于创建用于对象的进度表的功率或时间之间的亚线性缩放关系。结果,控制和调度系统的一些实现可以接近实时地或者在小于或比得上事件之间的平均时间长度的时间量程上,产生事件的进度表。接近实时地产生事件的进度表可以包括产生小于约20分钟、小于约15分钟、小于约10分钟、小于约5分钟、或小于约1分钟的进度表。
图2示出了被配置成控制一个或多个对象102的控制系统100的示例实施例的框图。控制系统100可以通过分析信息(例如,将被执行的事件、事件的优先级、事件或对象约束等),至少部分地基于所分析的信息创建事件的有效进度表,并且命令对象执行所调度的事件,控制对象102。控制系统100包括调度模块104,调度模块104被配置成接收关于事件、优先级和约束的信息,并且产生事件的进度表。控制系统100包括命令模块106,命令模块106被配置成从调度模块104接收事件的进度表,并且将其转换为命令。命令模块106可以被配置成将那些命令传送到对象102或者可以将命令传送至对象102的另一个系统。控制系统100可以被配置成产生进度表,并且命令对象102在满足所限定约束的同时,以相对有效的方式完成进度表上的事件。控制系统100可以被配置成相对快速地更新进度表,例如动态地合并新任务,修改现有任务,去除任务,添加约束,修改约束,去除约束,修改优先级,或者这些的任何组合。
控制系统100包括调度模块104,调度模块104被配置成产生事件的有效或最佳进度表。事件的进度表可以包括例如用于一个或多个对象的事件、任务、活动、或程序的列表和每个事件的对应开始时间。调度模块104从事件系统108接收事件,从成对约束数据库110接收成对约束,从累积约束数据库112接收累积约束,和/或从优先化系统114接收优先级信息。调度模块104可以产生事件的进度表,其被发送至命令模块106。事件的进度表可以用于特定对象102,或者其可以是具有将由一个或多个对象102执行的事件的全局进度表。从而,调度模块104可以产生用于诸如卫星星座中的卫星的多个对象102的全局最佳或接近最佳进度表。
在一些实施例中,调度模块104可以从事件系统108接收一个或多个事件,并且创建至少部分地基于一个或多个事件增加或最大化利用函数的进度表。利用函数可以合并关于事件和对象102的信息,使得增加或最大化该函数得到有效地或最佳地完成所限定事件的进度表。例如,调度模块104可以接收或检索与从事件系统108接收到的事件相关的优先化信息,并且构造至少部分地基于优先化信息增加或最大化利用函数的进度表。作为另一个实例,调度模块104可以从成对约束数据库110或累积约束数据库112接收或检索约束信息,并且构造在增加或最大化利用函数的同时,构造满足约束的事件的进度表。
如在此更完全描述的,调度模块104的特定实施例可以通过使用有向非循环图,动态地创建有效或最佳进度表。例如,通过使用有向非循环图,调度模块104可以在合并关于利用函数、约束和优先化的信息的同时,找到最佳或接近最佳进度表。调度的该基于图形的方法可以得到相对快算法,其可以产生用于对象的相对大和复杂系统的接近最佳进度表。与典型非基于图形的方法相比,基于图形的方法可以以相对快的方式,动态地响应输入参数的修改、添加或删除。例如,调度模块104可以被配置成合并任务、事件、约束、优先级、利用函数或这些的任何组合的改变,并且相对快速地创建新进度表。在一些实施例中,调度模块104可以使用比采用非基于图形的技术更快的关于幅度的顺序的基于有向图形的方法,产生接近最佳进度表。
控制系统100包括命令模块106,命令模块106被配置成将由调度模块104产生的进度表转换为命令,以发送对象102。命令模块106可以包括被配置成接收进度表信息的模块。该模块可以将进度表中的信息转换为将被传送至一个或多个对象102的一组命令。在一些实施例中,命令模块106包括被配置成将该组命令传送至一个或多个对象102的通信模块。例如,命令模块106可以包括被配置成至少部分地基于所接收的进度表将控制指令发送至一个或多个卫星的天线阵列。卫星可以接收所发射的指令,并且在指定时间执行所要求的任务。命令模块106可以至少部分地基于从调度模块104接收到的更新后调度信息,更新控制指令。
对象102可以是能够被控制的一个或多个卫星、车辆、机器、人、人群、或人和机器的某种组合。在一些实施例中,对象102包括被配置成响应从控制系统100接收到的控制指令的卫星。例如,响应于从控制系统100接收到的控制指令,卫星可以调节其姿势,在指定时间将所存储的数据传送到地面站,以限定方式操作机载系统,执行维护程序,通过成像系统获取图像,或者这些的任何组合等。在一些实施例中,对象102是航行器,诸如飞机、或直升飞机、紧急车辆、维修队等。
控制系统100可以从事件系统108接收信息。事件系统108可以是创建、收集、接收、生成和/或组织将由对象102执行的事件的系统。事件可以是由事件系统108限定的指令和/或信息的集合,并且包括例如将被执行的一个或多个任务、将被收集的数据、将被接收或发射的信息、持续时间、期望开始时间、期望结束时间、期望结果或这些的任何组合。例如,对于成像卫星,事件可以是将由成像卫星执行的任何任务,并且通常可以包括但不限于映像收集、映像下行链路、以及机载维护。映像还可以包括静止图像和/或视频。事件系统108可以从其他系统收集事件请求。例如,事件系统108可以包括用户接口,并且从用户接收请求。事件系统108可以与聚集用于对象102的事件请求的其他系统对接。事件系统108可以至少部分地基于事件的一组进度表接收或产生事件请求,诸如,程序调度维护。事件系统108可以至少部分地基于所限定准则的满足,诸如,当在接收站的范围内时发射信息,来产生事件请求。当从控制系统100请求时,当接收或产生新事件请求时,或这些的任何组合,事件系统108可以以规则间隔将事件或事件的列表发射至调度模块104。如在此更全面参考图5和图6描述的,事件可以被用于在基于图形的方法中限定节点,以找到期望进度表。
控制系统100可以被配置成从成对约束数据库110检索或接收成对约束。成对约束可以是将功能限制放在执行连续事件的对象102的能力上的对象102的特性。成对约束可能意味着至少部分地基于紧接在前事件的特性,确定对象102是否能够执行事件。例如,成像卫星中的连续图像收集事件可以由卫星的灵活性约束。灵活性是指卫星在限定时间周期内从一个指向角回转到另一个指向角的能力。例如,如果第一收集具有第一结束时间和第二指向角,并且第二收集具有第二开始时间和第二指向角,则如果卫星的最大转动率不足以使卫星在第一结束时间和第二开始时间之间的时间内,从第一指向角过渡到第二指向角,则违反成对约束。如在此更完全参考图5描述的,成对约束可以用于在基于图形的方法中创建节点之间的连接,以找到期望进度表。
控制系统100可以被配置成从累积约束数据库112检索或者接收累积约束。累积约束可以是将功能限制放在执行事件的对象102的能力上的对象102的特性。累积约束可能意味着至少部分地基于在前事件的历史,确定对象102是否能够执行事件。例如,成像卫星中的图像收集事件可以由数据容量限制、功率要求、和/或热考虑被约束。如在此关于图5更完全描述的,累积约束可以通过在基于图形的方法中的图形的收集,在路径的计算期间被使用,以找到期望进度表。
数据容量限制可以指根据存储数据位并且将数据位发射至接收站对成像卫星的限制。数据容量限制可以指成像卫星上的机载存储器的量。数据容量限制可以指强制成像卫星在数据传输事件期间将所有存储数据发射至接收站的操作约束。数据容量限制是累积约束,这是因为在前事件的历史确定数据容量限制是否被违反。例如,如果机载储存器接近最大容量,则尝试存储附加图像获取可能要求比可用更多的数据储存器。从而,附加图像获取事件违反了累积约束。
功率要求可以指成像卫星保持给其子系统提供作用的足够电力的能力。成像卫星可以具有多种电源,诸如,太阳电池板和/或电池。成像卫星的不同操作和/或情形状态可以是正电源,诸如当成像卫星暴露至太阳并且不获取映像时,或者可以是负电源,诸如在图像获取期间。成像卫星的能量收支可以通过功率要求累积约束的使用被管理,以确保在成像卫星上存在执行期望或关键任务的足够电力。
热考虑可以是指成像卫星将其组件的温度安全地保持在安全操作极限内的能力。例如,成像卫星的组件可以包括相机、负载电学子系统、以及负载无线电系统。组件的温度可以根据操作和情形状态改变,诸如,系统是否接通,或者卫星是否暴露至太阳。特定事件是否将导致组件上的不可接受温度至少部分地取决于组件的历史。例如,成像事件是否将导致相机的温度限制被违反至少部分地取决于在事件之前的时间内相机的状态。
控制系统100可以从优先化系统114接收优先级信息。优先化系统114可以是将权重或优先级分配给事件的系统。优先级可以被配置成将相对权重分配给事件,使得具有高优先级的事件比具有低优先级的事件优先。优先化系统114可以将优先级发射至控制系统100,用于在调度模块104中使用。优先化系统114可以根据用户输入、内部算法、外部因素、或这些的任何组合,将优先级分配给事件。在一些实施例中,优先化系统114可以将相对大优先级分配给关键的事件,有效地强制调度模块104将关键事件包括在其产生的任何进度表中。优先化系统114可以至少部分地基于诸如客户需求、价格、事件的时间性、以及其他因素的多种因素,分配优先级。如在此参考图5更完全描述的,可以使用优先级对节点之间的边加权,用于在通过基于图形的方法中的图形收集计算路径时使用,以找到期望进度表。
在一些实施例中,调度模块104和命令模块106是单一控制系统100中的组件。在一些实施例中,调度模块104和命令模块106是物理上不同的系统,其被配置成通过网络、直接有线连接、直接无线连接、或通过另一种手段与另一个系统通信。事件系统108、成对约束数据库110、累积约束数据库112和优先化系统114可以是单一系统的组件、控制系统100的一部分、物理上不同的系统、或这些的任何组合。
图3图示了结合用户接口120的控制系统100的示例实施例的框图。控制系统100接收来自用户输入122的输入,并且将关于所建议的进度表的信息输出到用户接口120。通过用户输入122,用户可以将关于事件、约束和/或优先级的信息发射至控制系统100。用户输入122可以经由诸如服务器、桌上型计算机、膝上型计算机、平板电脑、智能电话、个人数字助理(PDA)等的计算设备,从用户接收。用户可以通过用户接口120(例如,计算设备上的用户接口)查看调度处理的结果。在一些实施例中,用户可以在用户接口120上查看调度处理的结果,并且通过用户输入122,将附加反馈提供给控制系统100,以实现新结果。在一些实施例中,命令模块106在继续将控制指令发送至对象102之前,等待用户输入或通过用户输入122批准。
用户接口120可以包括显示器,该显示器允许用户查看由调度模块104产生的调度信息。用户接口120可以包括允许用户与信息交互,根据对输入参数的所建议改变模仿进度表中的改变,查看关于所建议进度表的详细结果和/或替代进度表等的元件。用户接口120可以被提供在服务器、桌上型计算机、平板电脑、智能电话、PDA等上。
用户输入122可以给用户提供将信息发射至调度模块104的能力。用户输入122可以是与用户接口120、调度模块104、命令模块106、控制系统100、或这些的任何组合相同的系统的一部分。用户输入122可以包括物理元件,该物理元件允许用户将信息发送至调度模块,诸如,例如,键盘、触摸屏接口、麦克风、相机、操纵杆、按钮、开关或其他类似用户输入元件或元件的组合。在一些实施例中,用户接口120和用户输入122是单一系统,诸如,计算机、平板电脑、智能电话、PDA等。以此方式,用户可以连接至控制系统100,以提供关于控制对象102的输入和指导。在一些实施例中,用户接口120和/或用户输入122可以经由网络相互通信和/或与控制系统100通信。网络可以包括有线、无线、陆地、和/或卫星网络,其可以包括局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网等。
在一些实施例中,除了通过用户输入122接收信息之外,控制系统100从外部系统或数据库接收关于事件、约束、和/或优先级的信息。控制系统100可以在没有来自用户的输入的情况下起作用,但是用户可以输入信息,以更改或改变调度模块104的结果。
调度模块
图4图示了根据一些实施例的调度模块104的框图。调度模块104可以包括用于产生控制系统100的进度表的硬件、软件和/或固件组件。调度模块104可以被配置成从多种系统接收信息,至少部分地基于所接收的信息创建一个或多个图形,通过所创建图形确定期望路径,并且将期望路径传送至诸如命令系统106的一个或多个系统。调度模块104可以包括图形模块150、进度表分析模块152、控制器154、以及对象/进度表数据储存器156。调度模块104的组件可以通过通信总线158,相互、与外部系统、并且与控制系统100的其他组件通信。调度模块104可以采用在此描述的用于产生最佳或接近最佳进度表的任何方法,诸如,在此参考图5和图7描述的示例方法500和700。另外地或可替换地,调度模块104可以采用在此描述的用于使用群包数据的任何方法,诸如,在此参考图11和图12描述的示例方法1100和1200。
调度模块104包括图形模块150。图形模块150可以被配置成至少部分地基于事件和成对约束,创建有向非循环图形。有向非循环图形可以包括表示事件的节点和连接节点并且表示事件的可允许顺序的有向边,参见图6,用于示例有向非循环图600。图形模块150可以接收将从其作出事件的进度表的事件的列表。对于每个事件,图形模块150可以创建表示离散化开始时间和/或用于事件的持续时间的一个或多个节点。一旦用于多于一个事件的节点被创建,图形模块150可以创建不同事件中的节点之间的边。图形模块150可以开始于第一事件中的第一节点,并且试图创建从第一节点指向不同事件中的节点的有向边。如果连接两个节点不违反任何成对约束,则图形模块150将创建有向边。如果期望,图形模块150通过创建经过该图形的所有可接受路径都经过关键事件的图形,可以有效地迫使关键事件包括在进度表中。关键事件是可选的,并且对于特定进度表,不使用关键事件。对于期望关键事件的进度表,为了强制关键事件,图形模块150可以创建不同于已被另外构造的图形的图形,去除不违反成对约束但是导致旁路关键事件的边。例如,在图6中,通过图形的一些路径旁路图像收集事件610c。为了使图像收集事件610c为关键事件,图形模块150去除将图像收集事件610b中的节点直接连接至下行链路事件620a的边。在使得事件为关键事件时,图形模块150还可以去除一些节点,这是因为通过那些节点的任何路径将导致关键事件丢失。
调度模块104包括进度表分析模块152。进度表分析模块152分析经过由图形模块150产生的图形的路径。对于每个路径,进度表分析模块152试图找到经过最大化或最小化利用或成本函数的图形的路径。如参考图5更完全描述的,进度表分析模块152在最大化利用函数的同时,可以检验约束违反。与首先最大化利用函数并且此后检验累积约束的违反的系统相反,如果在找到最佳进度表的过程期间被包括,则进度表分析模块152可以识别违反累积约束的路径中的节点。进度表分析模块152可以在找到其包括违反累积约束时,去除该节点。一旦被去除,进度表分析模块152可以进行最优化过程。以此方式,进度表分析模块152找到经过不违反任何约束并且接近最佳的图形的路径。在该情况下,接近最佳可以指所识别的路径可以不是真正最大化利用的路径,但是其充分接近令人满意的最佳路径。
通常,经过图形的最佳路径将是最大化利用函数而不违反任何累积约束的路径,这可以要求经过图形的很多迭代,以确定经过图形的哪个路径导致该最大利用。进度表分析模块152可以找到接近或者实现具有相同或较少迭代的最大利用的路径,这是因为其在快要约束违反时,识别违反累积约束的路径。当这发生时,进度表分析模块可以去除路径的损坏部分,并且进行最优化过程。其可以是去除路径的被识别部分不导致真正最大化利用(例如,去除路径的不同部分导致更高利用)的情况,但是通过在快要约束违反时去除路径的损坏部分允许进度表分析模块152达到经过具有相对较少迭代的图形的最佳或接近最佳路径,并且从而具有更大速度和/或效率。而且,进度表分析模块152在约束违反之前限制边或者在图形中的点处的节点的去除,而不是试图去除贯穿图形的边或节点,以实现最优化路径。从而,进度表分析模块152可以通过不违反任何约束的图形,有效地构造接近最佳路径。
调度模块104包括控制器154。控制器154可以包括一个或多个硬件处理器,并且可以由任何其他组件使用,诸如,图形模块150或进度表分析模块152,以处理信息。如在此使用的,术语“处理器”广泛地指任何合适设备、逻辑框、模块、电路、或用于执行指令的元件的组合。控制器154可以是任何传统通用单芯片或多芯片微处理器。另外,控制器154可以是任何专用微处理器,诸如,数字信号处理器。结合在此公开的实施例描述的多种说明性逻辑框、模块和电路可以通过通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、或其他可编程逻辑器件、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件、电路或被设计成执行在此描述的功能的任何组合实现或执行。诸如控制器154的通用处理器可以是传统微处理器,但是控制器154还可以是任何传统处理器、控制器、微控制器、或状态机。控制器154还可以被实现为计算设备的组合,例如,DSP和微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核结合的一个或多个微处理器、或任何其他这样的配置。
调度模块104包括对象/进度表数据储存器156。数据储存器156可以耦合至调度模块104的其他组件,诸如,控制器154、图形模块150和进度表分析模块152。数据储存器156可以指允许通常为计算机数据的信息被存储和检索的非暂时性电子电路。数据储存器156可以指外部设备或系统,例如,硬盘驱动器、光盘驱动器、或固态驱动器。数据储存器156还可以指快速半导体储存器(芯片),例如,随机存取存储器(RAM)或多种形式的只读存储器(ROM),其直接连接至调度模块104的一个或多个处理器。其他类型的存储器包括磁泡存储器和磁心存储器。
用于找到接近最佳进度表的示例方法
调度模块104可以使用利用有向图的用于找到事件的最佳或接近最佳进度表的多种方法。至少部分地基于其是混合连续变量(例如,事件的开始时间)和离散变量(例如,选择哪些事件执行)的最优化问题的事实,在此通常描述的调度问题可以属于为NP-hard的一类问题。图形理论的一个结果是,找到经过一组有向非循环图的最长或最短路径通常在多项式时间内可解答。
如通常构造的,调度问题试图找到最大化(或最小化)利用(或成本)函数的一系列事件。例如,成本函数可以合并用于是否选择事件i的二进制指示符ci;用于事件的完成时间ti;以及用于事件的优先级或权重wi。在数学上表达,问题是找到二进制指示符和优先级的乘积的总和的最大值ciwi,其中,事件i具有开始时间ti,其在最早可接受开始时间sti之后,并且在最后可接受开始时间eti之前:
其中ci∈0,1并且sti≤ti≤eti。
为了合并约束,使用附加准则。例如,可以包括成对约束pwcon(ti+1,ti),并且可以包括累积约束Xi:
ci∈0,1
ti>sti
ti<eti
ti+1-(ti+τi)≥ci+1×ci×pwcon(ti+1,ti)
Xi<Xmax
成对约束可以取决于第一事件的结束ti+τi和第二事件的开始ti+1之间的时间,其中,τi是时间i的持续时间。对于成像卫星,成对约束可以是取决于事件之间的指向角θ的灵活性函数。用于成像卫星的累积约束可以包括相机的温度TCAM、电学系统的温度TES、无线电系统的温度TRS、存储在事件结束处的数据d、以及事件之后的能量剩余e。在该情况下,于是最大化的函数是:
ci∈0,1
ti>sti
ti<eti
ti+1-(ti+τi)≥ci+1×ci×agility(θi+1(ti+1),θi(ti))
di<dmax
ei<emax
在本实例中,利用函数是用于实际选择的事件的优先级权重的总和。最优化的输出将是将被执行的事件的子集(以及它们的关联开始时间),其在遵循系统的约束的同时,最大化利用函数。如上所述,因为最优化问题是离散和连续变量的混合,所以该最优化问题很难。
累积约束可以随着时间被计算。当这样做时,在先前阶段的信息可以与描述累积约束如何跨越时间发展的函数一起被使用。结果是表示在给定时间点与累积约束相关联的每个变量的等式,其实例在以下等式中给出:
di+1=ci+1·dataON(τi+1,di)
在以上等式中,使用表示当特定系统接通(例如,XON(…))和断开(例如,XOFF(…))时对变量的影响的函数。
找到最佳路径的一种方法是使用有向图。使用该方法,每个事件变为图形中的节点,连接节点的边表示不违反所限定约束的事件的序列,参见图6,用于有向非循环图600的实例。边可以被加权,以表示它们的成本,其中,成本的总和可以根据应用被最大化或最小化。例如,对于成像卫星应用,最长路径或最大成本或功用可以表示可以在给定时间帧内完成的事件的最期望列表。经过有向图的路径表示事件的可接受进度表。用于找到经过图形的最短路径的算法包括例如迪杰斯特算法,如在E.W.Dijkstra“A Note on Two Problemsin Connextion with Graphs”Numerische Mathematik,Vol.1,No.1,268-271页(1959)中描述的。用于找到经过图形的最短或最长路径的其他算法可以在其他实施例中被使用,诸如,例如,Bellman-Ford算法、Floyd-Warshall算法、或Johnson的算法。
图5图示了用于使用有向图找到接近最佳进度表的示例方法500的流程图。为了容易说明,方法500中的框将被描述为由调度模块104执行。然而,方法500中的框可以由多种系统、或模块或其组合执行。另外,贯穿说明书,将对图6中所示的示例有向非循环图600作出参考。
在框505中,调度模块104创建具有节点和连接节点的边的图形。例如,调度模块104可以创建具有事件610a、610b、610c、620a、620b和630的图形600,其中,每个事件都具有与参考数字612a、612b、612c、622a、622b和632相对应的一个或多个节点。边614连接节点,其中,如果顺序地执行两个节点不违反成对约束,则绘制连接两个节点的边。因为没有边包括在违反成对约束的图形中,经过图形的任何路径都不被成对约束。这里,调度模块104可以合并关键事件信息。关键事件可以是被要求或高度期望的事件。特定图形可以或可以不包括一个或多个关键事件。调度模块104可以更改图形,使得一个或多个关键事件可以不以任何方式被旁路,或者经过图形的所有路径都包括一个或多个关键事件中的节点。例如,在图6中,可以通过去除将图像收集事件610b中的节点612b连接至下行链路事件620a中的节点622a的边614,使得事件610c是关键的。调度模块104可以从诸如例如一个或多个用户、远程模块或系统、本地模块或系统、数据储存器等的源,接收关于事件、约束、优先级、关键事件等的信息。
在框510中,调度模块104选择节点。可以存在开始节点和对应结束节点,所有其他节点都落在开始节点和结束节点之间。调度模块104可以一次贯穿图形中的节点迭代,以找到最佳或接近最佳路径。在框515中,调度模块104选择用于所选节点的引入(incoming)边。引入边是源自在前节点并且终止于所选节点的边。调度模块104可以在所选节点处通过引入边迭代,以确定具有不违反累积约束的最高引入值的边。
在框520中,调度模块104检验所选引入边的值,以确定其是否导致利用函数的较高总值。所选引入边的值可以对应于分配给边的权重或优先级值。所选引入边的值可以对应于引入路径的利用函数的值。从而,调度模块104可以选择导致最高利用值的引入边。其中,所选引入边的值而不是各自引入边对应于引入路径的值,调度模块104可以选择导致最高利用值的引入路径。
在框525中,调度模块104检验在违反任何累积约束的路径中是否包括所选引入边。所选引入边可以包括关于对应引入路径的信息。调度模块104可以计算关于累积约束的一个或多个参数的值,以检验在前路径的包括是否导致约束的违反。如果违反约束,则引入路径不包括在最终路径中。以此方式,调度模块104可以构造不违反任何约束并且为最佳或接近最佳的路径。其可以是接近最佳的,其中,除了引入边之外的在前边是对累积约束的违反的主要贡献者。在该情况下,主要贡献者的去除可能导致具有较高利用的路径。例如,如果调度模块104确定包括引入边违反累积约束,则其可以是去除包括在引入路径中的前导(predecessor)边将导致不违反累积约束但是将导致较高利用值的引入路径。然而,为了发现最佳前导边以去除,可以要求更多时间和/或期望的计算功率。从而,利用方法500,调度模块104可以以相对快和/或有效的方式,确定充分接近对于期望目的令人满意的最佳路径的路径。例如,在成像卫星的星座中,能够快速地更新进度表以响应改变需要和/或用户要求,而不是找到星座的最大利用可能是期望的或更加有价值的。
如果所选引入边导致利用函数的较高总值,并且不违反任何累积约束,则在框530中,调度模块104包括作为前导节点的源节点,用于当前选择节点。
在框535中,调度模块104检验是否所有引入边都被检验。如果存在剩余引入边,则调度模块104返回到框515。如果所有引入边都被检验,则在框540中,调度模块104检验是否图形中的所有节点都被分析。如果存在附加节点,则调度模块104返回到框510,以选择不同节点。如果所有节点都被分析,则在框545中,调度模块104通过经由所选前导节点向后追踪,产生最佳或接近最佳进度表,结束该方法。在图6中,最佳或接近最佳进度表对应于经过图形600的加粗箭头616。
在一些实现中,框515至540中的算法可以表示如下:
在该结构中,通过循环通过节点,并且对于每个节点j,选择最长引入累积路径distj,实现最优化。集合in-edgesj所有均是具有在不同节点中开始并且在节点j中结束的边的节点。该集合是前导节点(prevj)将被选择用于节点j的节点的闭集。权重wij表示连接节点i和j的边的优先级或加权值。
为了合并累积约束,以上示例算法可以被修改成包括检验约束违反的步骤:
其中,CUMUL1表示计算用于参数X的值的函数,其中,该参数对应于累积约束。假设所讨论的两个事件被执行,则该函数可以计算参数的值。函数可以合并关于在前事件的信息,使得函数表示用于特定引入路径的参数的值。从而,调度模块104可以识别在违反约束时导致累积约束的违反的边。调度模块104可以从路径去除边,并且继续方法500,以找到不包括违反累积约束的边的最佳路径。
可以使用该公式和类似公式来添加、去除或修改约束,允许进度表根据改变情况动态地更新。例如,附加约束可以被添加至系统。附加约束将导致在具有合适等式和/或比较的以上算法中,添加附加“if”语句。类似地,可以通过去除对应的“if”语句,去除约束。类似地,可以通过修改对应约束值(例如,Xmax)或约束函数(例如,CUMUL1),修改约束。以下提供附加约束函数的实例:
dataON(τj,di))<dmax
energyON(tj,τj,ei,ti+τi))<emax
另外,其中,利用这样的约束函数,对约束值的对应改变应该被合并到函数中:
dj←dataON(τj,di)
ej←energyON(tj,τj,ei,ti+τi)
在一些实施例中,调度模块104可以利用并行化,以同时解答多个图形(或相同图形的多个方面)。例如,由方法500具体化的节点中心算法可以同时被运行用于很多不同节点,其中,节点独立于在前节点(例如,节点不通过边的组合的边连接)。独立节点可以被并行优化,其有效地使图形扁平,使得其总计算时间可以与开始和结束节点之间的最大数量的边相似(其通常小于或等于图形中的节点的总数)。在一些实施例中,调度模块104通过并行地优化表示不同时间范围的不同图形,采用并行化。在一些实施例中,调度模块104可以创建在它们之间具有差异的图形的多个克隆,以采用并行化,并且在所产生的接近最佳路径当中找到最高值路径,由此允许调度模块104找到或更近地接近经过图形的最佳路径。例如,调度模块104可以克隆图形,并且去除怀疑导致累积约束将被违反的边。可疑边可以不限于时间上在约束违反之前发生的那些边。至少部分地由于可疑边的去除,调度模块104可以通过近似最佳路径的图形识别路径。至少部分地由于将边的去除限于时间上在前发生的那些,调度模块104可以相对快地确定经过图形的期望路径。至少部分地由于使用诸如APACHETM HADOOPTM软件库(从Apache Software Foundation可用)的用于分布式计算的商用硬件和软件的整体并行化计算的可用性,并行化可以是有利的。
如上所述,图6图示了示出经过图形的可能路径614(虚线)和接近最佳路径616(粗实线)的示例图形600。图形600可以表示用于诸如图1中所示的示例星座10的成像卫星的星座的事件。图形包括图像收集事件610a、610b、和610c;下行链路事件620a和620b;以及机载维护事件630。对于每个事件610a、610b、610c、620a、620b和630,存在一个或多个节点612a、612b、612c、622a、622b和632。边614表示序列不被成对约束的可接受序列事件。例如,在节点612a中开始并且在节点612b中结束的边614指示执行与特定节点612a相对应的图像收集事件610a不违反任何成对约束,诸如,灵活性约束在执行与特定节点612a相对应的图像收集事件610a之后执行与特定节点612b相对应的图像收集事件610b。在图形600中,垂直轴605a概略地对应于回转角,并且水平轴605b对应于时间。图形600中的一些事件不要求所限定的指向角,诸如,机载维护事件630,但是被表示为在图形600中具有特定角。这不意味着指向角被分配给机载维护事件630,除非其适于这样做。图形中的事件的水平长度可以表示用于特定事件的可接受开始时间。例如,图像收集事件610a可以具有与成像卫星在地球上的目标区域之上的时间相对应的所限定持续时间。
为了构造单个图形600,调度模块104可以将事件划分为组,其中,每组由不同图形600表示。为了划分组,调度模块104可以找到事件之间的间隙,其中,连续事件不被成对约束。例如,对于成像卫星的星座,调度模块104可以收集将在一星期时间内执行的所有事件。对于这些事件,事件的组可以被创建,其中,一个组和下一组之间的划分被限定为第一组中的第一事件在前导组中的最后事件之后多于两分钟。两分钟被用作用于成像卫星回转180度的实例。该数量可以在不同情况下改变。
用于调度成像卫星的星座的系统的示例实施例
图7图示了用于找到用于经受复制约束的卫星的星座的事件的接近最佳进度表的方法700的示例实施例的流程。方法700包括:创建多个图形中的一个图形,通过多个图形中的一个图形找到最佳路径,以及检验最优化路径是否违反复制约束。复制约束可以限制次数,特定事件跨越特定时间范围或在卫星的星座内发生。为了容易说明,方法中的框将被描述为通过调度模块104执行。然而,方法700中的框可以通过多种系统或模块或其组合被执行。另外,贯穿说明书,将对如图8中所示的图形800的示例图形作出参考。
在框705中,调度模块104创建用于第一时间范围的多个进度表。用于第一时间范围的多个进度表可以使用在此描述的方法被创建,特别是在此参考图5描述的方法500。除了找到如在此描述的最佳或接近最佳路径之外,调度模块104可以创建具有用于利用函数的不同值的多个进度表。在一些实施例中,调度模块104通过特定图形找到k个最佳路径,其中,k是大于或等于1的整数。图形可以根据该图形的利用函数的值被排序。例如,具有最高值利用函数的图形可以被称为1-最佳进度表,下一个最高值图形可以被称为2-最佳进度表等等,直到k-最佳进度表为止。参考图8,左手侧上的图形表示由调度模块104确定的k-最佳进度表。每个图形都具有与其相关联的值,w表示用于该图形的利用函数的值。例如,1-最佳图形具有与其相关联的值w11,2-最佳路径具有与其相关联的值w12,下降到k-最佳图形,其具有与其相关联的值w1k,其中,w11大于或等于w12,w12大于或等于w13等等。
在框710中,调度模块104创建用于第二时间范围的多个进度表。来自第二时间范围的进度表可以与来自第一时间范围的进度表平行地并且相互平行地被创建。
在框715中,调度模块104创建有向图,其中,来自第一和第二时间范围的进度表是有向图中的节点。调度模块104可以连接节点与在图形中从第一时间范围开始并且在第二时间范围的图形中终止的边。在一些实施例中,使用多于两个时间范围。调度模块104可以重复找到用于特定时间范围的进度表并且将那些进度表添加至多个图形中的一个图形的过程。
在框720中,调度模块104计算经过多个图形中的一个图形的最佳路径。计算最佳路径可以包括找到经过多个图形中的一个图形的路径,其最大化各个图形的利用得分的总和(例如,wij)。该过程可以类似于在此描述的过程,特别是如参考图5描述的。
在框725中,调度模块104检验复制约束的违反。复制约束可以包括对事件出现在用于卫星的星座或者跨越所限定时间范围的进度表中的次数的限制。例如,当其在目标区域之上时,成像卫星可以通过收集目标子区域的映像被分配任务。成像卫星可以在时间1并且在时间2在目标区域之上,或者不同成像卫星可以在时间1并且在时间2在目标区域之上。对于时间1和时间2中的每个,使用在此描述的方法,创建进度表用于成像卫星。被产生用于那些时间范围的进度表可以包括收集目标子区域的映像。然而,作出复制映像可能不是成像卫星的期望使用,就像其可以获取另一个位置的映像那样。在该实例中,可以创建复制约束,其限制映像被收集用于目标子区域的次数。从而,调度模块104可以检验出,经过在框720中找到的多个图形中的一个图形的最佳路径不违反任何复制约束。
在一些实施例中,复制约束可以通过将次最佳进度表包括在多个图形中的一个图形中来解决,如上所述。例如,在图8中,时间1处的1-最佳图形805包括收集目标子区域的映像的事件。时间2处的1-最佳图形855和2-最佳图形860包括收集目标子区域的映像的事件。从而,为了避免违反将目标子区域的映像的收集限制到1的复制约束,调度模块104创建将时间1处的1-最佳图形805连接至时间2处的3-最佳图形865的进度表,如实线箭头830指示的。
在一些实现中,用于找到经过经受复制约束的多个图形中的一个图形的最佳路径的算法可以被表示为如下:
其中,类似于以上参考图5描述的算法,最优化通过循环通过节点,并且对于每个节点j,选择最长引入累积路径distj来实现。在此,节点是单独进度表或图形。集合in-edgesj所有均是具有在不同节点中开始并且在节点j中结束的边。该集合是前导节点(prevj)将被选择用于节点j的节点的闭集。权重wij表示为边(例如,wij是进度表sj的得分)的目的地的节点的进度表的总得分。节点j具有特性,sj表示包括在由节点j表示的进度表中的所有事件。达到并且经过节点j的总进度表由Sj表示。在该公式中,算法将最佳进度表串接在一起,同时确保不重复任何事件。这可以被调节,以允许特定事件被复制,或者允许事件的复制达到所限定重复次数。例如,为了跨越通常由云覆盖的多个区域收集映像,复制约束可以被设置成允许跨越该区域调度多个图像收集事件,以增加卫星可以获取具有期望缺乏云覆盖的图像的概率。该算法的一个原因可以是,本地次最佳进度表可以被选择以创建全局最佳进度表。
图8图示了示出在避免事件的不期望复制的同时增加利用的经过多个图形的路径的多个图形800中的示例图形。图形800中的图形包括用于跨越目标区域在第一时间范围内的成像卫星的1-最佳路径805,其表示用于如由调度模块104确定的第一时间范围的最佳进度表。1-最佳图形805包括包含收集目标子区域的映像的事件的进度表。多个图形800中的图形包括用于第一时间范围的次最佳图形810、815和820,其中,次最佳图形不包括收集目标子区域的映像的事件。多个图形中的该图形包括用于跨越目标区域在第二时间范围内的成像卫星(或不同成像卫星)的1-最佳图形855和2-最佳图形860。图形855和860包括收集目标子区域的映像的事件。多个图形800中的图形包括次最佳图形865和870,其不包括收集目标子区域的映像的事件。来自第一时间范围的图形通过边825连接至来自第二时间范围的图形。由从1-最佳图形805指向3-最佳图形865的粗箭头表示不违反指示映像被收集一次用于目标子区域的复制约束的最佳路径。多个图形800中的图形中的每个图形都包括权重因数,wij表示至少部分地基于关联进度表的利用值。找到经过多个图形800中的图形的最佳路径可以包括最大化权重的总和wij,而不违反复制约束。
图9图示了用于调度卫星的星座的示例系统900的框图。系统900可以从要求管理系统925接收指令,分析卫星进度表和卫星特性,并且使用卫星调度系统904计算进度表,其中,进度表经由耦合至天线915的卫星控制系统905被传输到卫星902a、902b和902c。
系统900包括要求管理系统925,要求管理系统925被配置成处理来自控制人员、客户、外部系统、远程系统、本地系统等的事件请求。例如,要求管理系统925可以被配置成从客户接收用于映像收集的要求,其中,要求可以包括用于收集的期望参数,包括地理区域、时间帧、云覆盖、图像的数量等。要求管理系统925可以将优先级值分配给所请求的事件,以用于在卫星调度系统904中使用。要求管理系统925可以指示所请求事件是关键的,使得卫星调度系统904可以强制事件被包括在任何产生的进度表中。要求管理系统925可以处理所接收的请求,并且将处理后的请求发射至轨道分析系统930。轨道分析系统930可以分析星座中的卫星902a、902b和902c的多种轨道,以确定哪个卫星将在正确位置,以实现该请求。该信息可以被发射至卫星调度系统。
系统900包括卫星维护和监视系统935,卫星维护和监视系统935被配置成请求维护或者诊断事件。这些事件可以被规则地调度,当所限定准则令人满意时被请求,或者通过维护和监视系统935由用户请求。维护和监视系统935可以将用于机载维护事件的请求发射至卫星调度系统904。所发射的事件可以包括关于在事件期间的优选指向角、事件的持续时间、事件的开始时间、其他相关参数、或这些的任何组合的信息。卫星维护和监视系统935可以指示机载维护事件是关键的,使得卫星调度系统904可以强制事件被包括在任何所产生的进度表中。
系统900包括卫星特性数据库920,卫星特性数据库920被配置成将卫星特性信息发送至卫星调度系统904。存储在数据库920中的卫星特性可以包括关于约束的信息,诸如,灵活性约束、温度约束、数据存储约束、能量约束、复制约束、或这些的任何组合。关于约束的信息可以包括操作限制和功能,用于在给出特定事件的情况下计算参数的值。卫星调度系统904可以从数据库920检索关于卫星902a、902b和902c的信息,以产生用于卫星的星座的最佳或接近最佳进度表。
系统900包括卫星调度系统904,卫星调度系统904被配置成在给出所请求事件和卫星特性的列表的情况下,找到用于卫星的星座的最佳或接近最佳进度表。卫星调度系统904可以是类似于调度模块104的模块,并且可以结合在此参考图2至图4描述的类似组件。卫星调度系统904可以采用在此描述的用于产生最佳或接近最佳进度表的任何方法,诸如,在此参考图5和图7描述的示例方法500和700。另外地或可替换地,卫星调度系统904可以采用在此描述的用于使用群包数据的任何方法,诸如,在此参考图11和图12描述的示例方法1100和1200。在一些实施例中,卫星调度系统904可以使用在此描述的方法实现充分接近最佳解决方案的进度表。在一些实施例中,卫星调度系统904可以使用比采用基于非图形的技术更快的关于幅度的顺序(order)的基于有向图的方法,产生接近最佳进度表。卫星调度系统904可以被配置成当接收新事件请求、更新后的约束、或者更新后的优先级信息时,计算用于一个或多个卫星902a、902b和902c的新进度表。
卫星调度系统904可以将进度表信息传送到卫星控制系统905。卫星控制系统905可以将进度表信息转换为控制指令,其可以经由天线915被发射至星座中的合适卫星,其中,星座可以包括一个或多个卫星,例如,SAT-1 902a、SAT-2 902b、到SAT-N 902c。卫星控制系统905可以是与卫星调度系统904不同的系统,并且可以是相对于调度系统904的远程系统。
系统900可以包括事件分析系统910,以从卫星902a、902b和902c提供关于执行或丢失事件的反馈。卫星调度系统904可以从事件分析系统910接收该反馈,并且至少部分地基于该信息产生更新后的进度表。
使用群包数据的高空图像请求的实例
提供卫星调度系统的实例,其可以使用群包数据生成用于成像卫星的网络的图像获取事件。群包系统可以利用群包数据(例如,由社交网络服务的用户生成的消息),以确定感兴趣事件和这样的事件的地理位置。然后,事件数据可以用于创建或更新图像获取任务和/或任务优先级,其被自动地提供给调度系统,以便于事件的地理位置的高空图像的及时和敏感获取。在多种实施例中,以上参考图1至图9描述的系统和方法可以通过实现以下描述的技术和系统来使用群包数据。
从人道主义到灾祸响应和媒体事件报告,及时高空映像在提供对在这样的事件时实际上发生什么的了解时是有价值的。以灵活和敏感方式捕捉这些事件的高空映像可以通过这些事件的知晓被推动,只要它们开始和/或当它们继续展开。用于检测这些事件和更新用于高空映像财产的数据收集计划的传统方法通常涉及从新闻媒体输出通道获取信息,并且基于该信息手动地创建图像获取请求。
在一些实施例中,调度高空图像获取至少部分地基于从用户生成社交网络消息和/或实时新闻馈送访问、聚集和分析的数据。用于调度高空图像获取的系统和方法可以包括机器对机器接口,以便于及时图像收集请求和/或减少或消除人类输入或者回顾,以产生这样的请求。社交网络消息和/或实时新闻馈送提供源数据集合,该源数据集合可以比传统媒体报告或类似事件和位置中心信息流更加及时、更准确并且更全面,作为响应,其可以实现获取更多有价值高空图像。通过聚集和/或分析由这些社交网络和新闻馈送产生的数据流,在此描述的系统和方法可以快速地和重复地产生与在世界范围内发生的感兴趣事件相关的高空图像获取任务。例如,系统和方法可以提供将由高空成像平台(例如,卫星、微卫星、或其他类型的高空空运车辆)使用的信息,使得成像平台可以调度和/或获得位置的高空映像(例如,陆地位置或天文位置),其中,感兴趣事件可能发生。
为了产生及时和敏感图像获取请求,高空图像获取调度系统可以被配置成从分析群包数据的群包系统接收请求。群包数据可以包括例如并且不限于由社交网络的用户生成的和/或在新闻馈送、网站、或网页(“微博”)上公开或张贴的信息流。群包数据还可以包括但不限于来自包括FACEBOOKTM、TWITTERTM、REDDITTM、新闻头条递送、微博服务的社交网络的新闻流的数据、基于用户生成消息的数据和信息、和/或接近实时地更新的其他数据源。信息流可以包括文本数据、元数据、图像数据、视频数据、全球定位系统(GPS)数据、地理参考数据等。与网站的拥有者或操作者相反,群包数据可以包括由将由该网站的成员或账户持有者上载到网站的数据、或者所谓的用户生成内容。例如,网站可以提供用户使用的基础设施和工具,以生成内容,张贴内容用于公众查看或者所选组人查看,并且查看其它的内容,并且提供关于所张贴内容的反馈。以此方式,用户的社团可以交换意见和关于多种主题的公开,其中,用户本身提供正被论述和交换的内容。
群包系统可以分析群包数据,以确定实时或接近实时发生的感兴趣事件。通常,确定感兴趣事件和调度图像获取任务可以花费几个小时或几天。然而,群包系统可以被配置成在小于一小时、小于10分钟、小于2分钟、小于1分钟、或小于30秒内生成图像获取请求。感兴趣事件可以通过群包数据中的趋势的识别被识别。趋势可以通过信息流的分析被识别,信息流可以包括例如用户可以采用以分类、识别、或使它们的消息与意见或事件相关联的“标签”。一个这样的实例是社交网络微博服务TWITTERTM,其提供用户可以提供用于它们的消息的一个或多个标签(例如,啾啾叫、状态更新等)的“话题标签(hashtag)”特征。通常,这些话题标签可以涉及感兴趣事件(例如,“#Olympics”、“#earthquake”、“#Rebellion”、“#tornado”、“#SolarEclipse”、“#asteroid”、或者“#LunarLanding”)。
群包系统可以分析群包数据,以实时地或接近实时地确定感兴趣的位置。群包系统可以至少部分地基于其对群包数据的分析,生成图像获取请求。请求可以包括例如并且不限于感兴趣的位置、应该获取图像的时间的窗口、与请求相关联的优先级、以及为何作出请求的指示符(例如,社交联网趋势指示对该图像感兴趣)。位置可以例如是与感兴趣事件相对应的地理位置。在一些实例中,位置还可以是另一种类型的位置,诸如,与感兴趣的天文事件相对应的天文位置(例如,经过近地球的彗星或小行星、月蚀或日蚀、太阳风暴、月球或行星登陆等)。
在一些实现中,分析后的数据然后可以与调度系统结合使用,以生成图像获取任务。图像获取任务可以与高空图像收集系统或机器(例如,卫星、成像微卫星、航行器、无人驾驶飞机等)相关联,以及时地捕捉与感兴趣事件或位置相对应的高空图像。例如,群包系统可以确定特定事件具有高相对重要性,并且将请求发送至调度系统,以调度与特定事件和/或位置相对应的高空图像的获取。请求可以包括任务的相对优先级的指示。例如,群包系统可以分析群包数据,以确定感兴趣事件(例如,社交起义)已经开始和/或实时地发生,并且通过与事件相关联的消息和/或标签的内容来定位事件。然后,群包系统可以生成图像获取请求,该图像获取请求提供感兴趣事件的地理位置和地理位置的高空图像的收集应该接收高优先级的指示。然后,调度系统可以处理该信息,以调度导致及时和敏感捕捉映像的图像获取任务。
在一些实施例中,群包系统可以合并成像微卫星12的星座10使用,如在此参考图1描述的。群包系统可以直接可通信地耦合至调度系统(例如,控制系统14、100、调度模块104、或系统900),该调度系统被配置成生成用于星座10中的一个或多个成像微卫星12的事件和/或任务的进度表。至少部分地由于卫星12的近地轨道和星座中的至少一个微卫星被定位以获取地球的特定部分的映像的频率,系统10可以在相对短时间帧内,获取行星上的几乎任何位置的及时和敏感图像。如在此更详细描述的,调度系统可以被配置成生成用于星座10中的卫星的快速和接近最佳事件/任务进度表(例如,使用方法500和700的实现)。而且,群包系统可以分析群包数据,以接近实时地识别和定位感兴趣事件。通过群包系统和调度系统之间的机器对机器接口,快速和敏感任务可以被创建用于卫星12的星座10,其包括基于群包数据的图像获取事件。这可以允许减少或消除与调度系统和/或控制系统的人类交互,以获取感兴趣事件的图像。结果,成像微卫星12的星座10可以被自动化,以获取由操作者或客户请求的图像,以及获取感兴趣事件的图像,该感兴趣事件的图像不由客户或操作者请求,但是其是群包数据的分析的结果。
示例群包系统
图10图示了与调度系统108和数据源1070通信的群包系统1000的示例配置。群包系统1000可以被配置成提供在此描述的特征,包括但不限于分析群包数据(例如,从数据源1070访问的数据),以便经由调度系统1080调整图像获取。调度系统1080可以包括在此公开的调度系统中的任一个,诸如,例如,控制系统14、100、系统900、和/或调度模块104。在一些实施例中,群包系统1000、调度系统1080、和/或数据源1070可以是单个系统的组件,诸如,例如,控制系统14、100、系统900、和/或调度模块104。从而,在一些实现中,可以在确定图1中所示的卫星的星座10中的卫星12的进度表时,至少部分地使用群包数据。在一些实施例中,如在此描述的用于使用群包数据获取高空图像的其他系统可以包括在图10的实例中示出的附加或较少组件。
群包系统1000可以经由机器对机器接口可通信地耦合至调度系统1080,以用于在系统之间通信。在一些实施例中,在没有来自人类的干扰输入的情况下,群包系统1000可以与调度系统1080通信,使得来自群包系统1000的图像获取请求可以被接近实时地提供给调度系统1080,以得到及时和敏感图像获取任务。在一些实施例中,调度系统1080可通信地耦合至用于卫星的星座的控制系统。在一些实施例中,调度系统1080可通信地耦合至其他图像获取设备或系统和/或它们的对应控制系统。在一些实施例中,调度系统1080被配置成在实际上创建任何进度表之前,产生用于操作者回顾的输出。
调度系统1080可以被配置成基于任何合适调度算法,生成图像获取任务。例如,调度系统1080可以被配置成优化一个或多个利用参数,使得关联成像系统被最大地或最佳地使用。作为另一个实例,调度系统1080可以采用至少部分地基于请求被接收的顺序来生成任务的算法。作为另一个实例,调度系统1080可以至少部分地基于与请求相关联的优先级生成进度表(例如,如果其具有较高优先级,则在另一个事件之前调度事件)。调度系统1080可以被配置成分析与图像获取请求相关联的优先级信息、位置信息、时间信息等,以确定用于所请求图像获取的合适、适当或期望进度表。
在一些实施例中,调度系统1080是在此参考图1至图9描述的调度系统、调度模块、和/或控制系统。由这样的调度系统1080采用的算法可以是在此描述的被配置成在相对短时间内或者接近实时地产生任务的接近最佳进度表的那些,例如,参考图5和图7描述的方法500和700的实施例。以此方式,群包系统1000和调度系统1080的组合可以被配置成在接近实时地产生与感兴趣事件或位置相关联的图像获取事件时是快速的和灵活的。
在图10的示例实施例中,群包系统1000还包括群包分析模块1090,群包分析模块1090可以被存储在大容量存储设备1020中,作为由CPU 1050执行的可执行软件代码。举例说明,群包模块1090可以包括诸如软件组件、面向对象软件组件、分类组件和任务组件的组件、处理、功能、属性、过程、子例程、程序代码的片段、驱动器、固件、微代码、电路、数据、数据库、数据结构、表、阵列和变量。群包系统1000可以被配置成执行群包分析模块1090,以分析从数据源1070检索和/或接收的数据,以确定感兴趣事件,使那些事件与关于事件正在发生或已经发生的地理或地理位置信息相关,并且创建用于调度系统1080的图像获取请求,以生成与事件和/或事件的地理位置相对应的图像获取事件。在一些实施例中,群包分析模块1090被配置成执行在此参考图11和图12描述的示例方法中的一个或多个框,包括但不限于,至少部分地基于群包数据确定感兴趣事件,从群包数据定位感兴趣事件,确定用于感兴趣事件的相关度,创建图像获取请求,定位群包数据,关联定位数据,对相关数据分类,和/或将图像获取请求提供给调度系统1080。
群包系统1000可以包括例如与IBM、Macintosh、或Linux/Unix兼容的个人计算机或服务器或工作站。在一个实施例中,群包系统1000包括例如并且不限于服务器、膝上型计算机、蜂窝电话、个人数字助理、电话亭、或分布式计算系统。在一个实施例中,高空图像获取系统1000包括一个或多个中央处理单元(“CPU”)1050,其每个都可以包括传统或专有微处理器。群包系统1000进一步包括一个或多个存储器1030,诸如用于暂时存储信息的随机存取存储器(“RAM”)、用于永久存储信息的一个或多个只读存储器(“ROM”)、以及一个或多个大容量存储设备1020(在所示实施例中被示出为用户存储用户账户数据),诸如硬盘驱动器、磁盘、固态驱动器、或光学介质存储设备。通常,群包系统1000的组件使用基于标准总线系统连接至计算机。在不同实施例中,基于标准总线系统可以例如在外围组件互连(“PCI”)、微信道、小计算机系统接口(“SCSI”)、工业标准架构(“ISA”)和扩展ISA(“EISA”)架构中实现。另外,在群包系统1000的模块和组件中提供的功能可以被组合到较少组件和模块中,或者进一步分为附加组件和模块。在一些实施例中,群包系统1000包括相互通信的多个计算机。在一些实施例中,群包系统1000是诸如在此参考图1至图4和图9描述的控制系统的卫星控制系统的一部分。
群包系统1000通常可以通过操作系统软件被控制和调整,诸如Windows XP、Windows Vista、Windows 7、Windows服务器、Unix、Linux、SunOS、Solaris、Android、iOS、Mac OS、或其他兼容操作系统。在一些实施例中,群包系统1000可以由私人或定制操作系统控制。传统操作系统控制和调度用于执行的计算机处理,执行存储器管理,提供文件系统,联网,I/O服务,以及提供用户接口,诸如,图形用户接口(“GUI”)等等。
群包系统1000可以包括一个或多个公共可用输入/输出(I/O)设备和接口1010,诸如键盘、鼠标、触垫、触摸屏和打印机。在一个实施例中,I/O设备和接口1010包括一个或多个显示设备,诸如,允许将数据视觉呈现给用户的监视器。更特别地,显示设备提供例如用于呈现GUI、应用软件数据、以及多媒体呈现。群包系统1000例如还可以包括一个或多个多媒体设备1040,诸如扬声器、视频卡、图形加速器、以及麦克风。
在一些实施例中,群包系统1000可以在没有被配置成从用户或操作者直接接收输入的I/O设备的情况下被利用。在这样的实施例中,群包系统1000可以被配置成自发地运行和/或通过远程连接被管理。这可以允许系统1000通过较少或没有用户交互运行,由此强调群包系统1000和调度系统1080之间的交互的自动性质。
在图10的示例实施例中,群包系统1000经由有线、无线或有线和无线的组合、通信链接,可通信地耦合至网络1060,其包括LAN、WAN、和/或互联网中的一个或多个。网络1060经由有线或无线通信链路,与多种计算设备和/或其他电子设备通信。在图10中所示的示例实施例中,群包系统1000通过网络1060耦合至调度系统1080,但是群包系统1000还可以直接可通信地耦合至调度系统1080(例如,不通过网络),和/或群包系统1000可以是调度系统1080的一部分。
信息可以通过网络1060从一个或多个数据源1070提供给群包系统1000。数据源1070可以包括一个或多个内部和/或外部数据源。数据源1070可以包括例如社交网络服务和/或消息、状态更新、新闻聚合、以及提供对关于新闻、事件等的实时或接近实时信息的访问的其他数据源。群包系统1000可以被配置成访问存储在数据源1070中的群包数据,其中,群包数据被聚合到数据源1070中,从其源网站访问(例如,通过访问网站或使用与网站相关联的应用编程接口(“API”))、或者群包数据聚合器和直接网站访问的组合。在一些实施例中,一个或多个数据库或数据源1070可以使用关系数据库被实现,诸如,Sybase、Oracle、CodeBase和SQL服务器、以及其他类型的数据库,诸如,例如,平面文件数据库、实体关系数据库、以及面向对象数据库、和/或基于记录的数据库。
使用群包数据请求图像获取的方法的实例
图11示意性地图示了可以由高空图像任务图像实现以使用群包数据确定高空图像获取任务和/或目标的示例处理1100。在一些实现中,处理1100可以由参考图10描述的群包系统1000的实施例或由诸如群包分析模块1090的其组件之一被执行。为了便于解释,以下描述如由群包系统1000执行的服务。示例情形旨在图示但不限于群包系统1000的多个方面。
开始于图11的框1105,群包系统1000访问与事件相关的群包数据。群包数据可以例如从数据源1070被访问。在框1110处,群包系统1000例如经由群包分析模块1090分析群包数据,以确定可能感兴趣或具有社交重要性的事件。分析可以至少部分地基于例如用户生成消息(包括消息文本、“标签”、与消息相关联的其他元数据、图像、视频和/或GPS或其他位置信息)的语义分析。分析可以通过生成统计和/或聚合数据被执行,以确定与事件相关的消息和/或主题中的趋势。感兴趣事件可以例如对应于增加数量的消息和/或与事件相关的特定标签的增加使用。增加数量的消息可以例如通过找到超过阈值数量的多个消息(或每单位时间的消息)被确定。阈值可以是表示消息的平均数量(或每单位时间的数量)的数量(或每单位时间的数量)。从而,例如,阈值可以是110%、120%、150%、200%(或某个其他百分比)的平均值。阈值可以被选择为足够大,消息数量或消息率的常规每小时、每天或季节波动不将统计波动触发为社交重要事件。
为了确定感兴趣事件,在一些实施例中,群包系统1000可以搜索群包数据中的关键字。可以选择通常与感兴趣事件相关的关键字,诸如,地震、飓风、超级碗、世界杯、洪水、暴乱、战争等。可以选择表示更窄兴趣的关键字,其对于人口的所选子集或部分是有价值的,诸如,城市的名称、本地事件、商业名称等。群包数据中的关键字的使用频率的任何急变可以被解释为表示感兴趣事件。
在特定实施例中,群包系统1000可以分析用于地理集中的群包数据。例如,如果相同或相关标签或关键字比通常在地理位置中更频繁地被使用,或者比在周围区域或类似地理区域(例如,类似尺寸的城市、文化类似位置等)中被更频繁地使用,则其可以被解释为指示该地理区域中的感兴趣事件。
在多种实施例中,群包系统1000可以跟踪由用户或实体提供的数据,其可以被认为是有影响的或显著的。由这些个体或实体提供的信息可以被看作比由其他用户或实体提供的信息更加显著。这可以被表示为分配给从这样的实体获得的数据的加权因数。类似地,从一些网站或服务提供的信息可以接收比其他源更大的权重。加权是可调节的并且基于影响、确实性、兴趣等被分配。从群包数据的分析获得的信息可以用于通知加权因数的分配。例如,如果个体在社交网络上被频繁地提及,则由该个体提供的信息可以接收更大权重,作为提及频率的函数。
在一些实施例中,群包系统1000可以使用来自所选源的信息,以提供用于识别感兴趣事件的种子。例如,新闻提供者可以被监视,以生成关键字和/或可能感兴趣的位置的词典。然后,群包数据通过集中于关键字和/或位置的词典被分析,以识别感兴趣事件。
在框115处,群包系统1000确定用于感兴趣的或具有社交重要性的所确定事件的地理位置。确定可以至少部分地基于例如通过统计上分析地理标记趋势中的显著异常,定位感兴趣事件。感兴趣事件可以包括具有对人的广泛社区(例如,诸如环境灾难(自然或人类制造的)、政治或军事起义等)的重要性的事件。然而,感兴趣事件不限于这种类型的事件。从而,感兴趣事件应该被广泛地解释为包括但不限于具有社交、人道主义、文化、经济、政治、军事、金融、环境、科学或医学影像或问题的任何类型的事件。这样的事件可以影响或涉及广泛范围的人(例如,全国性灾难或革命)或相对小数量的人(例如,邻近地区的洪水)。这样的事件可能影响或涉及诸如政府实体、非政府实体(例如,非政府组织或NGO)、商业实体(例如,公司)或任何其他类型的公共或非公共组织或组的实体。例如,感兴趣事件可以包括关于由矿业公司拥有的私人财产的废弃矿山处的塌方(矿业公司对这样的事件感兴趣)。
在一些实施例中,群包系统1000可以通过分析群包数据的语法以识别与地理位置相关联的语言,确定用于感兴趣事件的地理位置。例如,地名、纪念碑、路标、著名地理特征、地方俚语等可以被监视和识别,并且与地理位置相关联。如果例如群包数据包含对“艾菲尔铁塔(Eiffel Tower)”的参考,则地理位置可以被确定为法国巴黎的艾菲尔铁塔的位置。类似地,元数据和/或主题标签可以被监视用于类似语言或者与地理位置相关联的词语。
在特定实施例中,群包系统1000可以分析地理标签、GPS数据、或包括群包数据的其他位置相关信息,以确定感兴趣事件的位置。在多种实施例中,群包系统1000可以对群包数据中的图像执行图像分析,以识别地理位置。在一些实施例中,群包系统1000可以至少部分地基于人和位置之间的关联,识别地理位置。例如,如果美国的总统被已知在中国北京,则群包数据中的总统的提及可以与中国北京相关联。从而,群包数据或其他数据源可以用于创建人和位置之间的关联。
在框1120处,群包系统1000确定用于每个所确定的感兴趣事件的相关度。相关度可以与群包数据中的提及频率相关联。例如,如果与事件相关的消息的数量或标签的使用相对低,则事件可以被确定为具有较低相关度。在框1120处,社交重要事件还可以使用诸如情感分析的技术被排名,以访问特定事件的相对重要性和/或关键程度。在一些实施例中,相关度可以与同事件相关联的加权因数相关联。例如,如果感兴趣事件与诸如奥林匹克运动会的相对广泛感兴趣的当前事件相关联,则用于该事件的相关度可以大于用于小城市中的水淹的相关度。
继续到框1125,群包系统1000可以创建与地理位置相关联的图像获取请求,目标在于高空图像获取。图像获取请求可以与指示图像获取任务是否应该在其他任务(包括由外部系统和/或例如由调度系统1080先前产生的图像获取或维护任务)之前被调度的优先级(例如,基于在框1120处确定的相关性和/或排名)相关联。
在框1130处,图像获取请求可以被提供给调度系统,诸如,调度系统1080之一。然后,调度系统1080可以处理图像获取请求,并且更新和/或修改任何相关进度表。在其他地方描述在合并图像获取请求之后,产生任务或事件的进度表的实例。
使用群包数据的机器对机器任务的示例方法
图12图示了用于使用群包数据的机器对机器任务的示例方法1200的流程图。通过分析社交网络生成的信息流,感兴趣事件可以通过检测地理标记趋势中的统计上的显著异常被定位。另外,这些标记可以使用标记的文本和消息数据的匹配分析相关。相关事件可以使用诸如情感分析的技术被排名,以评定事件的相对重要性和关键程度。通过分析由这些社交网络产生的数据流并且实现定位、关联、分类和生成任务处理循环,所公开的系统和方法的实施例可以快速地和重复地获取在世界范围内发生的感兴趣事件的高空映像。
在框1205中,示例方法1200包括定位群包数据,其可以包括识别用于群包数据中的消息或数据的位置。确定与群包数据中的信息相关联的位置可以包括任何合适方法,诸如,在此参考图11描述的那些。
在框1210中,可以关联所定位的数据。关联数据可以包括使用信息流的匹配分析来识别相关消息、标签、图像等。相关事件可以至少部分地基于确定事件的重要性的方法,指示感兴趣事件,如在此另外描述的。这样的方法可以包括例如并且不限于所定位数据、地理异常、加权因数等中的关键字的频率。
在框1215中,相关事件可以使用诸如情感分析、语义分析、K-means聚类、以及多种机器学习技术被分类。对相关事件分类可以用于评定事件的相对重要性和/或关键程度。
在框1220中,图像获取请求可以至少部分地基于所定位数据和数据的分类被阐明。在框1225中,使用图像获取请求生成用于图像获取系统的事件的进度表。
在一些实施例中,方法1200可以使用如在此描述的群包系统和调度系统被实现。这些系统可以是较大卫星控制系统的一部分,如参考图1至图9描述的。作为卫星控制系统的一部分,群包系统和调度系统可以包括机器对机器接口,其允许系统在没有人类介入的情况下相互通信。以此方式,调度系统可以以自动化、快速和接近实时方式,基于群包数据生成图像获取事件。从而,图像获取事件可以与在世界范围内发生的多种感兴趣事件相关联。
附加实例和实施例
调度系统和方法的实例
在实施例1中,提供用于调度用于成像卫星的星座的事件的系统,该系统包括非暂时性数据储存器,其被配置成存储与成像卫星的星座中的一个或多个成像卫星的特征相对应的卫星特性信息。该系统还包括与数据储存器通信的计算设备,该计算设备被配置成执行:要求管理系统,该要求管理系统被配置成产生或接收对于图像收集事件的请求;轨道分析系统,该轨道分析系统被配置成识别定位在适于执行所请求图像收集事件的区域之上的成像卫星的星座中的一个或多个卫星;维护系统,该维护系统被配置成产生用于成像卫星的星座中的成像卫星的机载维护的请求;卫星调度系统,该卫星调度系统被配置成接收事件请求和卫星特性,并且产生不违反成像卫星的星座的约束的事件的接近最佳进度表;以及卫星控制系统,该卫星控制系统被配置成接收事件的接近最佳进度表,并且转换事件的接近最佳进度表,以控制用于传输到成像卫星的星座中的一个或多个成像卫星的指令。
实施例2的系统包括实施例1的所有元件,并且进一步被配置成使用有向非循环图,以产生事件的接近最佳进度表。实施例3的系统包括实施例1或2中的任一个的所有元件,并且进一步包括被配置成从一个或多个成像卫星接收信息的事件分析系统,其中,所接收的信息与执行发射至一个或多个成像卫星的控制指令的结果相关。实施例4的系统包括实施例3的所有元件,并且进一步被配置成从事件分析系统接收事件分析信息,并且产生合并所接收的事件分析信息的事件的更新后接近最佳进度表。实施例5的系统包括实施例1至4中的任一个的所有元件,其中,要求管理系统进一步被配置成将优先级分配给每个事件请求,并且卫星调度系统被配置成接收与每个事件请求相关联的优先级,并且使用与每个事件请求相关的优先级,以产生事件的接近最佳进度表。实施例6的系统包括实施例1至5中的任一个的所有元件,其中,要求管理系统进一步被配置成接收群包数据,并且分析群包数据,以确定图像收集事件。
在实施例7中,系统被提供用于调度用于多个卫星的事件,系统包括:计算系统,该计算系统被配置成执行事件系统,该事件系统被配置成产生、存储或接收事件请求;约束系统,该约束系统被配置成产生、存储或接收多个卫星的特征;优先化系统,该优先化系统被配置成产生、存储或接收与事件请求相对应的优先级信息;以及控制系统,该控制系统可操作地耦合至事件系统、约束系统、以及优先化系统。控制系统包括调度模块,该调度模块被配置成处理从事件系统接收的事件请求、从约束系统接收的多个卫星的特征、以及从优先化系统接收的优先级信息,并且接近实时地产生不违反多个对象的约束的事件的接近最佳进度表。控制系统还包括命令模块,该命令模块被配置成接收事件的接近最佳进度表,并且至少部分地基于事件的接近最佳进度表,创建用于多个对象的控制指令。
实施例8的系统包括实施例7的所有元件,其中,调度模块进一步被配置成使用有向非循环图,以产生事件的接近最佳进度表。实施例9的系统包括实施例7或8的所有元件,其中,至少一个事件使得经过有向非循环图的所有可接受路径经过事件。实施例10的系统包括实施例7至9中的任一个的所有元件,其中,多个卫星的特征包括成对约束和累积约束。实施例11的系统包括实施例10的所有元件,其中,累积约束是数据容量限制、功率要求、或热值中的一个。实施例12的系统包括实施例10的所有元件,其中,成对约束是卫星的转动率。实施例13的系统包括实施例7至12中的任一个的所有元件,其中,如果利用函数不增加,则调度模块被配置成通过构建一系列事件并且去除新添加事件,产生事件的接近最佳进度表。实施例14的系统包括实施例7至13中任一个的所有元件,其中,如果通过将新添加事件维持在事件的接近最佳进度表中,违反累积约束,则调度模块通过构造一系列事件并且去除新添加事件,产生事件的接近最佳进度表。实施例15的系统包括实施例7至14中任一个的所有元件,其中,事件系统进一步被配置成基于群包数据产生事件。实施例16的系统包括实施例7至15中任一个的所有元件,其中,多个卫星包括微卫星。
在实施例17中,提供非暂时性计算机储存器,其被配置有用于调度用于多个卫星的事件的可执行指令。可执行指令包括调度模块,该调度模块被配置成如果其导致累积约束的违反,通过一次一个事件地构建事件的临时进度表,并且从临时进度表去除新添加事件,产生事件的接近最佳进度表。可执行指令还包括命令模块,该命令模块被配置成接收事件的接近最佳进度表,并且至少部分地基于事件的接近最佳进度表,创建用于多个卫星的控制指令。事件的接近最佳进度表是不违反累积约束的临时进度表。
实施例18的非暂时性计算机存储器包括实施例17的所有元件,其中,事件的接近最佳进度表是事件的暂时进度表,其导致比事件的其他临时进度表更高的用于利用函数的值。实施例19的非暂时性计算机存储器包括实施例17或18中任一个的所有元件,其中,调度模块被配置成通过开始于第一事件,并且在时间上比第一事件更晚地添加第二事件,构造事件的临时进度表,其中,第二事件不在临时进度表中的第一事件之后被成对约束。实施例20的非暂时性计算机存储器包括实施例17至19中任一个的所有元件,其中,卫星包括成像卫星,并且调度模块进一步被配置成:分析群包数据,以确定感兴趣事件;使用群包数据确定用于感兴趣事件的地理位置;以及创建包括感兴趣事件的所确定地理位置的图像获取请求。实施例21的非暂时性计算机存储器包括实施例17至20中的任一个的所有元件,进一步包括显示模块,该显示模块被配置成显示事件的接近最佳进度表。
在实施例22中,提供用于调度用于多个对象的事件的方法,该方法包括:在与被配置成存储与多个对象的特征相对应的特性的非暂时性数据储存器通信的计算设备的控制下,确定用于多个对象中的每个的可能路径;接收用于多个对象的事件请求和对象特性;产生不违反多个对象的约束的事件的接近最佳进度表;以及将事件的接近最佳进度表转换为用于传输到多个对象的控制指令。多个对象的第一约束是累积约束,并且多个对象的第二约束是成对约束。
实施例23的方法包括实施例22的所有元件,其中,产生事件的接近最佳进度表包括利用有向非循环图来确定事件的接近最佳进度表。实施例24的方法包括实施例22的所有元件,其中,多个对象中的至少一些包括成像卫星,并且累积约束是数据容量限制、功率要求、或热值中的一个。实施例25的方法包括实施例22的所有元件,其中,多个对象中的至少一些包括成像卫星,并且成对约束是成像卫星之一的转动率。实施例26的方法包括实施例22的所有元件,其中,多个对象中的至少一些包括成像卫星的星座,并且该方法进一步包括:访问群包数据;分析群包数据,以确定感兴趣事件;使用群包数据,确定用于感兴趣事件的地理位置;确定用于感兴趣事件的相关度;创建图像获取请求,其中,图像获取请求包括感兴趣事件的所确定地理位置;以及将图像获取请求包括在事件的进度表中。实施例27的方法包括实施例22至26中的任何一个的所有元件,其中,方法接近实时地产生事件的接近最佳进度表。实施例28的方法包括实施例27的所有元件,其中,方法在少于约10分钟内产生事件的接近最佳进度表。实施例29的方法包括实施例28的所有元件,其中,多个对象中的至少一些包括卫星。
群包调度系统和方法的实例
在实施例30中,一种方法被提供用于使用群包数据,以自动地调度成像微卫星的星座中的图像获取事件。该方法包括:访问群包数据;分析群包数据,以确定感兴趣事件;使用群包数据确定用于感兴趣事件的地理位置;确定用于感兴趣事件的相关度;创建图像获取请求,其中,图像获取请求包括:(1)感兴趣事件的所确定地理位置以及(2)至少部分地基于用于感兴趣事件的所确定相关度的任务优先级;以及经由机器对机器接口,将图像获取请求自动地提供给与成像微卫星的星座相关联的调度系统,调度系统可操作成生成与所确定地理位置相关联的图像获取任务,用于成像微卫星的星座中的至少一个成像微卫星。该方法在包括计算硬件的群包系统的控制下执行。
实施例31的方法包括实施例30的所有元件,其中,分析群包数据以确定感兴趣事件包括:从群包数据内的文本数据生成项的列表;确定用于项的列表中的每项的群包数据内的使用频率;比较用于项的列表中的每项的使用频率与基线使用频率;以及当项的列表中的事件相关项具有超过大于基线使用频率的感兴趣阈值的频率时,识别感兴趣事件。实施例32的方法包括实施例31的所有元件,其中,感兴趣阈值是基线使用频率的至少110%。实施例33的方法包括实施例30至32中的任一个的所有元件,其中,分析群包数据以确定感兴趣事件包括:搜索群包数据中的关键字的列表;确定群包数据中的关键字的列表中的每个关键字的使用频率;当事件相关关键字的使用频率超过基线阈值时,识别感兴趣事件。实施例34的方法包括实施例30至33中的任一个的所有元件,其中,使用群包数据确定感兴趣事件的地理位置包括地理标记趋势中的统计上显著的异常。实施例35的方法包括实施例30至34中的任何一个的所有元件,其中,确定用于感兴趣事件的相关度包括:使用情感分析,评定感兴趣事件的相对重要性。实施例36的方法包括实施例30至35中的任一个的所有元件,其中,该方法接近实时地被执行,以生成图像获取请求。实施例37的方法包括实施例30至36中的任一个的所有元件,其中,在没有来自用户的输入的情况下,群包数据自动地被周期性地访问和分析。实施例38的方法包括实施例30至37中的任一个的所有元件,其中,感兴趣事件是环境灾难、政治革命、社交起义、或者对社交具有社交文化影响的事件。实施例39的方法包括实施例30至38中的任一个的所有元件,其中,调度系统利用有向非循环图,以生成图像获取任务。
在实施例40中,一种系统被提供用于使用群包数据自动地生成用于卫星调度系统的图像获取请求。该系统包括计算设备和网络输入/输出设备,被配置成通过网络从一个或多个数据源检索群包数据。该系统还包括群包数据分析模块,该群包数据分析模块被配置成使用计算设备分析群包数据,以确定感兴趣事件,使用群包数据确定用于感兴趣事件的地理位置,以及创建包括感兴趣事件的所确定地理位置和任务优先级的图像获取请求。该系统还包括机器对机器接口,该机器对机器接口被配置成将图像获取请求自动地提供给卫星调度系统。
实施例41的系统包括实施例40的所有元件,其中,群包数据分析模块被配置成通过识别地理标记趋势中的统计上显著的异常,确定地理位置。实施例42的系统包括实施例40或41中的任一个的所有元件,其中,群包数据分析模块被配置成通过使用情感分析评定感兴趣事件的相对重要性,计算相关度。实施例43的系统包括实施例40至42中的任一个的所有元件,其中,接近实时地创建图像获取请求。实施例44的系统包括实施例40至43中的任一个的所有元件,其中,在没有来自用户的干扰输入的情况下,周期性自动地访问和分析群包数据。
在实施例45中,一种系统被提供用于调度用于成像卫星的事件。该系统包括非暂时性数据储存器,该非暂时性数据储存器被配置成存储与事件相关的群包数据。该系统还包括与非暂时性数据储存器通信的物理计算系统,该物理计算系统被配置成对群包数据分析指示一个或多个社交重要事件的趋势;确定用于每个社交重要事件的地理位置;确定用于每个社交重要事件的相关度;创建图像获取任务,其中,图像获取任务至少包括(1)与一个或多个社交重要事件相对应的所确定地理位置和(2)至少部分地基于用于一个或多个社交重要事件的所确定相关度的任务优先级;以及将图像获取任务提供给与成像卫星相关联的调度系统,该调度系统可操作成为成像卫星生成至少包括图像获取任务的任务的进度表。
实施例46的系统包括实施例45的所有元件,并且进一步包括机器对机器接口,该机器对机器接口被配置成将图像获取任务传送至调度系统。实施例47的系统包括实施例45或46中的任一个的元件,其中,调度系统被配置成使用有向非循环图产生任务的进度表。实施例48的系统包括实施例47的所有元件,其中,至少一个任务使得经过有向非循环图的所有可接受路径经过任务。实施例49的系统包括实施例47或48中的任一个的所有元件,其中,调度系统生成经受成对约束和累积约束的任务的进度表。实施例50的系统包括实施例49的所有元件,其中,累积约束包括数据容量限制、功率要求、或热值中的一个。实施例51的系统包括实施例49的所有元件,其中,成对约束包括成像卫星之一的转动率。实施例52的系统包括实施例45至51中的任一个的所有元件,其中,物理计算系统被配置成接近实时地创建图像获取任务。实施例53的系统包括实施例45至52中的任一个的所有元件,其中,在没有来自用户的干扰输入的情况下,群包数据被周期性自动地分析。
在实施例54中,一种方法被提供用于生成图像获取请求,该方法在包括具有一个或多个物理处理器的计算硬件的群包系统的控制下被执行。该方法包括:分析群包数据,以确定感兴趣事件的位置;对感兴趣事件进行排名;创建包括感兴趣事件的所确定位置和排名的图像获取请求;以及经由机器对机器接口,将图像获取请求提供给调度系统。在没有来自用户的干扰输入的情况下,感兴趣事件被确定和图像获取请求被提供给调度系统。
实施例55的方法包括实施例54的所有元件,其中,感兴趣事件是政治事件、社交事件、环境事件、天文事件、或对社交具有影响的社交文化事件。实施例56的方法包括实施例54或55中的任一个的所有元件,其中,群包数据至少包括由社交网络的一个或多个用户生成的数据、由web服务的一个或多个用户生成的数据、在web博客中公开的数据、或者在在线新闻网站上公开的数据。
结论
调度系统和关联组件和方法的实例已经参考附图被描述。附图示出多种系统和模块以及它们之间的连接。多种模块和系统可以以多种配置被组合,并且多种模块和系统之间的连接可以表示物理或逻辑链路。附图中的表示被呈现,以清楚地图示如何以相对快和有效的方式产生期望进度表的原理,并且关于模块或系统的划分的详情已提供用于容易说明,而不是试图描述单独物理实施例。另外,附图中的表示被呈现,以清楚地图示分析群包数据以以相对快和有效的方式产生期望进度表的原理,并且关于模块或系统的划分的详情被提供用于容易说明,而不是试图描述单独物理实施例。实例和附图旨在图示并且不限制在此描述的发明的范围。例如,在此的原理可以被应用至卫星的星座,其中,卫星包括通信卫星、成像卫星、地球观测卫星、导航卫星、气象卫星、或其他类型的卫星。卫星可以是多种尺寸中的任一个,诸如大卫星、中卫星、袖珍型卫星、微卫星、纳米卫星、毫微微卫星等。在此公开的原理可以被应用至不包括成像卫星的星座的系统,诸如,例如,空中交通控制系统、车辆路由系统等。
虽然在此公开了特定优选实施例和实例,但是本主题超过具体公开的实施例扩展至其他可选实施例和/或使用,以及其修改和等同物。从而,所附权利要求的范围不由在此描述的任何特定实施例限制。例如,在在此公开的任何方法或处理中,方法或处理的动作或操作可以以任何合适顺序被执行,并且不一定限于任何特定公开顺序。多种操作可以以可以帮助理解特定实施例的方式,依次被描述为多个离散操作;然而,描述的顺序不应该被解释为暗示这些操作是顺序依赖的。另外,在此描述的结构可以被具体化为集成组件或单独组件。为了比较多种实施例的目的,描述这些实施例的特定方面和优点。不一定所有这样的方面或优点都通过任何特定实施例被实现。从而,例如,可以以实现或优化在此教导的一个优点或一组优点的方式执行多种实施例,而不一定实现在此还可以被教导或建议的其他方面或优点。
在此描述的和/或在附图(包括图5、图7、图11和图12)中示出的每个处理、方法和算法都可以被具体化,并且通过由一个或多个物理计算系统、计算机处理器、专用电路、和/或被配置成执行计算机指令的电子硬件执行的代码模块全部和部分地发起。例如,计算系统可以包括通用或专用计算机、服务器、桌上型计算机、膝上型计算机或笔记本计算机或平板电脑、个人移动计算设备、移动电话等。代码模块可以被编译和链接至安装在动态链接库中的可执行程序,或者可以以所解释的编程语言编写。
考虑硬件和软件的一般互换性,根据这样的实施例的功能描述多种实施例。这样的功能是否在专用硬件或电路中或者在一个或多个物理计算设备上执行的软件中被实现取决于对整个系统施加的特定应用和设计约束。而且,本公开的功能的特定实现在数学上、计算上或技术上充分复杂,例如由于所涉及的计算的容量或复杂性或者基本实时地提供结果,专用硬件或一个或多个物理计算设备(利用合适可执行指令)可能必须执行功能。
代码模块可以被存储在任何类型的非暂时性计算机可读介质上,诸如,包括硬件驱动器、固态存储器、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、光盘、易失性或非易失性储存器、其组合等的物理计算机储存器。方法和模块还可以在多种计算机可读传输介质上作为所生成的数据信号(例如,作为载波或其他模拟或数字传播信号的一部分)被发送,包括基于无线和基于有线/电缆的介质,并且可以采用多种形式(例如,作为单个或多路复用的模拟信号的一部分,或者作为多个离散数字分组或帧)。所公开的处理和处理步骤的结果可以永久地或另外地被存储在任何类型的非暂时性有形计算机储存器中,或者可以经由计算机可读传输介质被传输。
在此描述和/或在附图中示出的流程图中的任何处理、框、状态、步骤或功能应该被理解为可能表示代码模块、片段、或代码的多个部分,其包括用于实现特定功能(例如,逻辑或算术)或处理中的步骤的一个或多个可执行指令。多种处理、框、状态、步骤或功能都可以被组合、重新布置、添加、删除、修改或另外从在此提供的说明性实例改变。在一些实施例中,附加或不同计算系统或代码模块可以执行在此描述的一些或所有功能。在此描述的方法和处理也不限于任何特定顺序,并且相关框、步骤或状态可以以合适的其他顺序被执行,例如,串行、并行或一些其他方式。任务或事件可以被添加至所公开的示例实施例或者从其去除。而且,在此描述的实现中的多种系统组件的分离用于说明目的,并且应该不被理解为在所有实现中要求这样的分离。应该理解,所描述的程序组件、方法和系统通常可以被集成在单个计算机或软件产品中,或者被封装在多个计算机或软件产品中。多个实现改变是可能的。
处理、方法和系统可以在网络(或分布式)计算环境中被实现。网络环境包括企业范围计算机网络、内联网、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)、云计算网络、群包计算网络、互联网、以及万维网。网络可以是有线或无线网络(例如,地面和/或卫星网络)、或任何其他类型的通信网络。
在此描述的多种元件、特征和处理可以相互独立地使用,或者可以以多种方式组合。所有可能组合和子组合旨在落在本公开的范围内。而且,以上说明不旨在暗示任何特定特征、元件、组件、特性、步骤、模块、方法、处理、任务或框是必须的或不可缺少的。在此描述的示例系统和组件可以不同于所描述的那样配置。例如,与所公开的实例相比,元件或组件可以被添加、去除、或重新布置。
如在此使用的,对“一个实施例”或“一些实施例”或“实施例”的任何引用是指特定元件、特征、结构或与实施例结合描述的特征包括在至少一个实施例中。短语“在一个实施例中”在说明书中的多个地方的出现不一定所有都指相同实施例。除非另外特别指出或者另外在所使用的上下文内被理解,诸如“可以”、“可”、“大概”、“可能”、“例如”等的在此使用的传统语言通常旨传达虽然其他实施例不包括但是特定实施例包括特定特征、元件和/或步骤。另外,除非另外指出,如在本说明书和附图中使用的冠词“一个”或“一”被解释为是指“一个或多个”或者“至少一个”。
如在此使用的,术语“包括”、“包含”、“具有”或其任何其他变化是开放式术语,并且旨在覆盖非排他性包括。例如,包括元件的列表的处理、方法、物品、或装置不一定限于仅那些元件,而是可以包括未明确列出或这样的处理、方法、物品或装置固有的其他元件。而且,除非相反地明确阐述,“或者”是指包含性的并且不是排他性的或者。例如,条件A或B通过以下任一个被满足:A是真(或存在)并且B是假(或不存在),A是假(或不存在)并且B是真(或存在),以及A和B都是真(或存在)。如在此使用的,项的列表中的短语“至少一个”是指那些项的任何结合,包括单个成员。作为一个实例,“A、B或C中的至少一个”旨在覆盖:A、B、C、A和B、A和C、B和C、以及A、B和C。除非另外特别阐述,诸如短语“X、Y和Z中的至少一个”的连接语言另外通过通常使用的上下文理解,以传达条款、项等可以是X、Y或Z中的至少一个。从而,这样的连接语言通常不旨在暗示特定实施例要求至少一个X、至少一个Y和至少一个Z均存在。
为了解释的目的,以上公开参考特定实施例、应用、和使用情况被描述。然而,在此的示例性论述不旨在是排他性的,或者不将本发明限于所公开的准确形式。考虑以上教导,很多修改和改变都是可能的。实施例被选择和描述,以解释本发明的原理及其实际应用,由此使得本领域技术人员能够利用本发明和多种实施例,多种修改适于所预期的特定使用。
Claims (25)
1.一种用于使用群包数据来自动地调度成像微卫星的星座中的图像获取事件的方法,所述方法包括:
访问群包数据;
分析所述群包数据以确定感兴趣事件;
使用所述群包数据,来确定用于所述感兴趣事件的地理位置;
确定所述感兴趣事件的相关度;
创建图像获取请求,其中,所述图像获取请求包括(1)所述感兴趣事件的所确定的地理位置和(2)至少部分地基于所述感兴趣事件的所确定的相关度的任务优先级;以及
经由机器对机器接口将所述图像获取请求自动地提供给与所述成像微卫星的星座相关联的调度系统,所述调度系统可操作地生成与用于所述成像微卫星的星座中的至少一个成像微卫星的所确定的地理位置相关联的图像获取任务,
其中,在包括计算硬件的群包系统的控制下执行所述方法。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,分析所述群包数据以确定感兴趣事件包括:
从所述群包数据内的文本数据生成项的列表;
为所述项的列表中的每项,确定在所述群包数据内的使用频率;
将用于所述项的列表中的每项的使用频率与基线使用频率进行比较;以及
当所述项的列表中的事件相关项具有超过大于所述基线使用频率的感兴趣阈值的频率时,识别感兴趣事件。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述感兴趣阈值为所述基线使用频率的至少110%。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,分析所述群包数据以确定感兴趣事件包括:
在所述群包数据中搜索关键字的列表;
确定所述群包数据中的所述关键字的列表中的每个所述关键字的使用频率;
当事件相关关键字的使用频率超过基线阈值时,识别感兴趣事件。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,使用所述群包数据来确定所述感兴趣事件的地理位置包括:识别地理标记趋势中的统计上显著的异常。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述感兴趣事件的相关度包括:使用情感分析来评定所述感兴趣事件的相对重要性。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,接近实时地执行所述方法以生成所述图像获取请求。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,在没有来自用户的干扰输入的情况下,自动地周期性地访问和分析所述群包数据。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述感兴趣事件是环境灾害、政治革命、社交起义、或对社交具有社交文化影响的事件。
10.根据权利要求1所述的方法,其中,所述调度系统利用有向非循环图来生成所述图像获取任务。
11.一种用于使用群包数据来自动地生成对卫星调度系统的图像获取请求的系统,所述系统包括:
计算设备;
网络输入/输出设备,所述网络输入/输出设备被配置成通过网络从一个或多个数据源检索群包数据;
群包数据分析模块,所述群包数据分析模块被配置成使用所述计算设备:
分析所述群包数据,以确定感兴趣事件;
使用所述群包数据来确定用于所述感兴趣事件的地理位置;以及
创建包括所述感兴趣事件的所确定的地理位置和任务优先级的图像获取请求;以及
机器对机器接口,所述机器对机器接口被配置成将所述图像获取请求自动地提供给所述卫星调度系统。
12.根据权利要求11所述的系统,其中,所述群包数据分析模块被配置成:通过识别地理标记趋势中的统计上显著的异常,来确定所述地理位置。
13.根据权利要求11所述的系统,其中,所述群包数据分析模块被配置成通过使用情感分析评估所述感兴趣事件的相对重要性,来确定所述相关度。
14.根据权利要求11所述的系统,其中,接近实时地创建所述图像获取请求。
15.根据权利要求11所述的系统,其中,在没有来自用户的干扰输入的情况下,自动地周期性地访问和分析所述群包数据。
16.一种用于调度用于成像卫星的事件的系统,所述系统包括:
非暂时性数据储存器,所述非暂时性数据储存器被配置成存储与事件相关的群包数据;以及
物理计算系统,所述物理计算系统与所述非暂时性数据储存器通信,所述物理计算系统被配置成:
对所述群包数据分析指示一个或多个社交显著事件的趋势;
确定用于每个所述社交显著事件的地理位置;
确定用于每个所述社交显著事件的相关度;
创建图像获取任务,其中,所述图像获取任务至少包括(1)与一个或多个所述社交显著事件相对应的所确定的地理位置和(2)至少部分地基于用于所述一个或多个社交显著事件的所确定的相关度的任务优先级;以及
将所述图像获取任务提供给与所述成像卫星相关联的调度系统,所述调度系统可操作地为所述成像卫星生成至少包括所述图像获取任务的任务的进度表。
17.根据权利要求16所述的系统,进一步包括机器对机器接口,所述机器对机器接口被配置成将所述图像获取任务传送到所述调度系统。
18.根据权利要求16所述的系统,其中,所述调度系统被配置成使用有向非循环图来产生所述任务的进度表。
19.根据权利要求18所述的系统,其中,至少一个任务使得通过所述有向非循环图的所有可接受路径经过所述任务。
20.根据权利要求18所述的系统,其中,所述调度系统生成经受成对约束和累积约束的所述任务的进度表。
21.根据权利要求20所述的系统,其中,所述累积约束包括数据容量限制、功率要求、或热值中的一个。
22.根据权利要求20所述的系统,其中,所述成对约束包括所述成像卫星中的一个的转动率。
23.根据权利要求16所述的系统,其中,所述物理计算系统被配置成接近实时地创建所述图像获取任务。
24.根据权利要求16所述的系统,其中,在没有来自用户的干扰输入的情况下,自动地周期性地分析所述群包数据。
25.根据权利要求16所述的系统,其中,所述群包数据至少包括由社交网络的一个或多个用户生成的数据、由web服务的一个或多个用户生成的数据、在web博客中公布的数据、或者在在线新闻网站上公布的数据。
Applications Claiming Priority (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201261679581P | 2012-08-03 | 2012-08-03 | |
US61/679,581 | 2012-08-03 | ||
US201261682047P | 2012-08-10 | 2012-08-10 | |
US61/682,047 | 2012-08-10 | ||
CN201380049121.9A CN104885104B (zh) | 2012-08-03 | 2013-08-02 | 卫星调度系统 |
PCT/US2013/053492 WO2014022810A2 (en) | 2012-08-03 | 2013-08-02 | Satellite scheduling system |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201380049121.9A Division CN104885104B (zh) | 2012-08-03 | 2013-08-02 | 卫星调度系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108197770A true CN108197770A (zh) | 2018-06-22 |
CN108197770B CN108197770B (zh) | 2022-07-19 |
Family
ID=49083735
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201711073547.4A Active CN108197770B (zh) | 2012-08-03 | 2013-08-02 | 卫星调度系统 |
CN201380049121.9A Active CN104885104B (zh) | 2012-08-03 | 2013-08-02 | 卫星调度系统 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201380049121.9A Active CN104885104B (zh) | 2012-08-03 | 2013-08-02 | 卫星调度系统 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (3) | US8977619B2 (zh) |
EP (2) | EP3070001B1 (zh) |
CN (2) | CN108197770B (zh) |
DE (1) | DE202013012472U1 (zh) |
WO (1) | WO2014022810A2 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112866028A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-28 | 重庆邮电大学 | 有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法 |
Families Citing this family (107)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8300798B1 (en) | 2006-04-03 | 2012-10-30 | Wai Wu | Intelligent communication routing system and method |
US9375115B2 (en) | 2009-02-26 | 2016-06-28 | Safeway Safety Step Llc | Bathtub overlay |
WO2012106339A2 (en) | 2011-01-31 | 2012-08-09 | Safeway Safety Step, Llc | Bathtub insert for retrofit installation |
EP3070001B1 (en) | 2012-08-03 | 2017-10-25 | Terra Bella Technologies Inc. | Satellite scheduling system |
US20140067486A1 (en) * | 2012-08-29 | 2014-03-06 | International Business Machines Corporation | Systems, methods, and computer program products for prioritizing information |
US20140136451A1 (en) * | 2012-11-09 | 2014-05-15 | Apple Inc. | Determining Preferential Device Behavior |
US9639610B1 (en) * | 2013-08-05 | 2017-05-02 | Hrl Laboratories, Llc | Method for gauging public interest in a topic using network analysis of online discussions |
US9838486B2 (en) | 2013-09-12 | 2017-12-05 | International Business Machines Corporation | Checking documents for spelling and/or grammatical errors and/or providing recommended words or phrases based on patterns of colloquialisms used among users in a social network |
US9536148B2 (en) | 2013-09-27 | 2017-01-03 | Real Data Guru, Inc. | Property assessment and prospecting tool |
US10762458B1 (en) | 2013-10-24 | 2020-09-01 | Planet Labs, Inc. | Satellite scheduling system |
US10136251B2 (en) | 2013-11-28 | 2018-11-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Geofence compositions |
US9936346B2 (en) * | 2013-11-28 | 2018-04-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Geofences from context and crowd-sourcing |
US10325295B1 (en) | 2013-12-30 | 2019-06-18 | Planet Labs, Inc. | Pricing of imagery and collection priority weighting |
US9738403B1 (en) | 2013-12-30 | 2017-08-22 | Terra Bella Technologies Inc. | Parallel calculation of satellite access windows and native program implementation framework |
US20150254738A1 (en) * | 2014-03-05 | 2015-09-10 | TerrAvion, LLC | Systems and methods for aerial imaging and analysis |
US20150335206A1 (en) | 2014-04-28 | 2015-11-26 | Safeway Safety Step, Llc | Bathtub systems and methods |
EP2955686A1 (en) * | 2014-06-05 | 2015-12-16 | Mobli Technologies 2010 Ltd. | Automatic article enrichment by social media trends |
CN104168420B (zh) * | 2014-07-24 | 2016-10-19 | 努比亚技术有限公司 | 移动终端的拍摄方法及移动终端 |
US9647749B2 (en) * | 2014-09-30 | 2017-05-09 | Google Inc. | Satellite constellation |
US9678136B2 (en) | 2014-10-15 | 2017-06-13 | Spire Global, Inc. | Back-plane connector for cubesat |
WO2016132344A2 (en) * | 2015-02-16 | 2016-08-25 | Optibus Ltd | System and method for transportation scheduling and planning |
US9830297B2 (en) | 2015-02-26 | 2017-11-28 | Spire Global, Inc. | Processor system for control of modular autonomous system |
US9919814B2 (en) | 2015-02-26 | 2018-03-20 | Spire Global, Inc. | System and method for power distribution in a autonomous modular system |
JPWO2016170767A1 (ja) * | 2015-04-20 | 2018-02-15 | 日本電気株式会社 | 群集誘導装置、群集誘導システム、群集誘導方法、および、プログラム |
CN104869017B (zh) * | 2015-04-30 | 2017-05-31 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种基于核度积的卫星信息系统拓扑结构优化方法 |
WO2016184521A1 (en) * | 2015-05-20 | 2016-11-24 | Nec Europe Ltd. | Method for providing locations for performing tasks of moving objects |
FR3039728B1 (fr) * | 2015-07-28 | 2017-10-27 | Airbus Defence & Space Sas | Procede de planification d'acquisition d'images de zones terrestres par un engin spatial |
US10346446B2 (en) * | 2015-11-02 | 2019-07-09 | Radiant Geospatial Solutions Llc | System and method for aggregating multi-source data and identifying geographic areas for data acquisition |
EP3380400B1 (en) * | 2015-11-27 | 2021-02-17 | Telesat Canada | Satellite system and method for global coverage |
FR3045990B1 (fr) * | 2015-12-18 | 2018-02-02 | Airbus Defence And Space Sas | Procede et systeme d'acquisition d'images par une constellation de satellites d'observation |
US10054686B2 (en) | 2015-12-31 | 2018-08-21 | Spire Global, Inc. | System and method for remote satellite and ground station constellation management |
USD790047S1 (en) | 2016-01-19 | 2017-06-20 | Safeway Safety Step, Llc | Bathtub closure |
US10111560B2 (en) | 2016-01-19 | 2018-10-30 | Safeway Safety Step, Llc | Vertical bathtub closure systems and methods |
CN114612439A (zh) * | 2016-02-29 | 2022-06-10 | 优鲁格斯股份有限公司 | 行星尺度分析系统 |
US10684347B2 (en) * | 2016-03-08 | 2020-06-16 | Aurora Insight Inc. | Systems and methods for measuring terrestrial spectrum from space |
US10114149B2 (en) | 2016-06-03 | 2018-10-30 | International Business Machines Corporation | Cloud coverage estimation by dynamic scheduling of a distributed set of cameras |
US9651946B1 (en) * | 2016-06-29 | 2017-05-16 | Planet Labs Inc. | Automated schedule calculation for controlling a constellation of satellites |
US10368251B1 (en) * | 2016-07-25 | 2019-07-30 | SpaceWorks Enterprises, Inc. | Satellites and satellite-based systems for ground-to-space short-burst data communications |
US10764077B2 (en) * | 2016-07-26 | 2020-09-01 | RAM Laboratories, Inc. | Crowd-sourced event identification that maintains source privacy |
CN106371448B (zh) * | 2016-08-04 | 2018-12-18 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种基于动作优化的成像卫星自主指令生成方法 |
US10805001B2 (en) | 2016-10-19 | 2020-10-13 | Lockheed Martin Corporation | State transfer among spaceborne and airborne devices |
US10530468B2 (en) | 2016-10-19 | 2020-01-07 | Vector Launch Inc. | State transfer among virtualized nodes in spaceborne or airborne systems |
US9641238B1 (en) | 2016-10-19 | 2017-05-02 | Vector Launch Inc. | Virtualization-enabled satellite platforms |
US9722692B1 (en) * | 2016-10-19 | 2017-08-01 | Vector Launch Inc. | Statefulness among clustered satellite platforms |
US11036552B2 (en) | 2016-10-25 | 2021-06-15 | International Business Machines Corporation | Cognitive scheduler |
CN106529826B (zh) * | 2016-11-30 | 2017-10-03 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种基于超启发式算法的多星对地观测任务规划调度方法 |
CN107291090B (zh) * | 2017-05-12 | 2020-05-12 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种基于关键路径优化的连续成像控制方法 |
US10552161B2 (en) * | 2017-06-21 | 2020-02-04 | International Business Machines Corporation | Cluster graphical processing unit (GPU) resource sharing efficiency by directed acyclic graph (DAG) generation |
CN107370535B (zh) * | 2017-06-26 | 2019-11-29 | 航天东方红卫星有限公司 | 基于微小卫星系统的天地一体化及时响应信息获取方法 |
US10757027B2 (en) | 2017-07-19 | 2020-08-25 | Lockheed Martin Corporation | Quality of service management in a satellite platform |
US9998207B1 (en) | 2017-07-19 | 2018-06-12 | Vector Launch Inc. | Orbital network layering in satellite platforms |
US9819742B1 (en) | 2017-07-19 | 2017-11-14 | Vector Launch Inc. | Bandwidth aware state transfer among satellite devices |
US10069935B1 (en) | 2017-07-19 | 2018-09-04 | Vector Launch Inc. | Role-specialization in clustered satellite platforms |
US9960837B1 (en) | 2017-07-19 | 2018-05-01 | Vector Launch Inc. | Pseudo-geosynchronous configurations in satellite platforms |
US10491710B2 (en) | 2017-07-19 | 2019-11-26 | Vector Launch Inc. | Role-specialization in spaceborne and airborne computing platforms |
US10271236B1 (en) | 2017-09-29 | 2019-04-23 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Collection of crowd-sourced access point data for 5G or other next generation network |
US10231134B1 (en) | 2017-09-29 | 2019-03-12 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Network planning based on crowd-sourced access point data for 5G or other next generation network |
US10382995B2 (en) | 2017-09-29 | 2019-08-13 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Utilization of crowd-sourced access point data for 5G or other next generation network |
CA3078264A1 (en) * | 2017-10-20 | 2019-04-25 | HawkEye 360, Inc. | Scheduling system of a plurality of hierarchical tasks for a satellite system |
KR102024305B1 (ko) * | 2017-11-15 | 2019-09-23 | 성균관대학교산학협력단 | 드론 네트워크 환경에서의 서비스 영역 스케줄링 방법 및 장치 |
CN108333922B (zh) * | 2017-12-26 | 2021-02-02 | 佛山科学技术学院 | 一种基于智能优化与约束推理的单星自主任务规划方法 |
CN108335012A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-27 | 佛山科学技术学院 | 一种智能遥感卫星层次化分布式自主协同任务规划系统 |
US10630378B2 (en) | 2018-02-09 | 2020-04-21 | Lockheed Martin Corporation | Bandwidth optimizing range adjustments among satellites |
US10749959B2 (en) | 2018-02-09 | 2020-08-18 | Lockheed Martin Corporation | Distributed storage management in a spaceborne or airborne environment |
CN108449129B (zh) * | 2018-03-09 | 2021-03-26 | 北京空间机电研究所 | 一种全球多目标全天时实时监测系统及方法 |
US10505623B2 (en) * | 2018-03-16 | 2019-12-10 | Vector Launch Inc. | Quality of service level selection for peer satellite communications |
CN108846504B (zh) * | 2018-05-25 | 2020-10-23 | 北京控制工程研究所 | 一种超敏捷卫星区域多点目标任务优化方法及系统 |
US10981678B2 (en) * | 2018-07-31 | 2021-04-20 | Loft Orbital Solutions Inc. | System and method for providing spacecraft-based services |
US11561251B2 (en) * | 2018-08-01 | 2023-01-24 | Florida Power & Light Company | Remote autonomous inspection of utility system components utilizing drones and rovers |
US10769419B2 (en) * | 2018-09-17 | 2020-09-08 | International Business Machines Corporation | Disruptor mitigation |
KR102668449B1 (ko) * | 2018-10-17 | 2024-05-24 | 현대자동차주식회사 | 차량, 서버, 차량의 제어방법 및 서버의 제어방법 |
CN112182181B (zh) * | 2018-11-01 | 2023-08-29 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 智能交互方法和装置 |
CN112860406B (zh) * | 2018-11-07 | 2024-04-12 | 长沙天仪空间科技研究院有限公司 | 一种卫星调度系统及方法 |
CN109728845B (zh) * | 2018-11-07 | 2021-04-13 | 长沙天仪空间科技研究院有限公司 | 一种卫星高效调度星座及调度方法 |
FR3092565B1 (fr) * | 2019-02-08 | 2021-08-27 | Airbus Defence & Space Sas | Systèmes informatiques pour l’acquisition d’images satellitaires avec prise en compte de l’incertitude météorologique |
CN109960268B (zh) * | 2019-03-29 | 2021-12-07 | 航天恒星科技有限公司 | 面向遥感卫星接收站的异构设备资源动态调度方法及系统 |
CN110113212B (zh) * | 2019-05-16 | 2020-10-13 | 中南大学 | 一种适于断点续传的中继卫星单址天线调度方法 |
EP3983297A4 (en) * | 2019-06-17 | 2023-06-21 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | MULTIFUNCTIONAL STRUCTURES FOR POSITION CONTROL |
CN112307360B (zh) * | 2019-07-30 | 2023-08-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 基于搜索引擎的区域性事件检测方法、装置和搜索引擎 |
US11463158B2 (en) * | 2019-08-01 | 2022-10-04 | Planet Labs Pbc | Multi-pathway satellite communication systems and methods |
US10979137B2 (en) | 2019-08-01 | 2021-04-13 | Planet Labs, Inc. | Multi-pathway satellite communication systems and methods |
CN110705775B (zh) * | 2019-09-27 | 2022-04-01 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 一种面向应急任务的星地资源快速配置方法 |
US11188853B2 (en) * | 2019-09-30 | 2021-11-30 | The Travelers Indemnity Company | Systems and methods for artificial intelligence (AI) damage triage and dynamic resource allocation, routing, and scheduling |
CN110717673B (zh) * | 2019-10-10 | 2022-04-01 | 合肥工业大学 | 一种资源充足情形下最小观测成本的卫星任务规划方法 |
CN111027801B (zh) * | 2019-10-29 | 2023-04-07 | 合肥工业大学 | 基于任务邀请的卫星筛选方法和系统 |
CN111130629B (zh) * | 2019-12-27 | 2020-09-18 | 成都星时代宇航科技有限公司 | 多终端遥感卫星控制方法、装置及可读存储介质 |
US20220411109A1 (en) * | 2020-03-25 | 2022-12-29 | Nec Corporation | Information processing device, information processing method, and computer-readablestorage medium |
CN111460822B (zh) * | 2020-03-27 | 2024-02-27 | 北京百度网讯科技有限公司 | 主题扩展的方法、装置、设备和存储介质 |
US11228362B2 (en) | 2020-04-17 | 2022-01-18 | Raytheon Company | System and method for satellite constellation management and scheduling |
WO2021217215A1 (en) * | 2020-05-01 | 2021-11-04 | Fleet Space Technologies Pty Ltd | Leo satellite communication systems and methods |
CN112036459B (zh) * | 2020-08-24 | 2023-12-22 | 中南大学 | 基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法、装置及存储介质 |
WO2022072430A1 (en) * | 2020-09-29 | 2022-04-07 | Planet Labs, Inc. | Multi-pathway satellite communication systems and methods |
US11958634B2 (en) * | 2020-11-04 | 2024-04-16 | Spire Global Subsidiary, Inc. | Optimization system of heterogeneous low earth orbit multi-use spacecraft |
CN113269385B (zh) * | 2021-03-02 | 2023-10-24 | 北京市遥感信息研究院 | 面向敏捷卫星资源的应急调度方法和系统 |
CN113269386B (zh) * | 2021-03-02 | 2023-09-26 | 北京市遥感信息研究院 | 基于合成策略的成像卫星应急任务规划方法和系统 |
CN113038530B (zh) * | 2021-03-22 | 2021-09-28 | 军事科学院系统工程研究院网络信息研究所 | 卫星移动通信系统QoS保障的分组业务高效传输方法 |
GB2611316B (en) * | 2021-09-29 | 2023-10-11 | Iceye Oy | Earth monitoring system and method of managing a satellite constellation |
US11531943B1 (en) * | 2021-11-18 | 2022-12-20 | Slate Technologies Inc. | Intelligence driven method and system for multi-factor optimization of schedules and resource recommendations for smart construction |
CN114189272B (zh) * | 2021-11-18 | 2024-01-16 | 北京微纳星空科技有限公司 | 一种微小卫星的综合测试系统 |
CN114266467B (zh) * | 2021-12-20 | 2024-08-23 | 中国科学院空间应用工程与技术中心 | 大规模星群构型控制方法、系统、存储介质及电子设备 |
CN114604443B (zh) * | 2022-02-17 | 2023-06-06 | 中国电子科技集团公司第十研究所 | 一种真实复杂约束条件下的多星测控调度方法及系统 |
US11868686B2 (en) | 2022-03-04 | 2024-01-09 | Slate Technologies Inc. | System and method for manufacture and customization of construction assemblies in a computing environment |
US11907885B1 (en) | 2022-03-29 | 2024-02-20 | Slate Technologies Inc. | System and method for computational simulation and augmented/virtual reality in a construction environment |
US20230336696A1 (en) * | 2022-04-15 | 2023-10-19 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Ground sensor-triggered satellite image capture |
EP4354760A1 (en) * | 2022-10-07 | 2024-04-17 | Tata Consultancy Services Limited | Randomization based redundant collection task scheduling for mitigating occlusions in sensing by small satellite constellations |
CN115535297B (zh) * | 2022-11-30 | 2023-03-28 | 南京航空航天大学 | 一种卫星星座在轨分布式协同调度方法 |
CN118075596B (zh) * | 2024-04-19 | 2024-06-25 | 西安电子科技大学 | 一种敏捷成像卫星指令序列自主生成方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004048197A1 (en) * | 2002-11-28 | 2004-06-10 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Low earth orbit satellite command planning device and method, and low earth orbit satellite control system including the same |
US20040158832A1 (en) * | 2003-01-28 | 2004-08-12 | Gal Chechik | Method and system for scheduling image acquistion events based on dynamic programming |
CN201465170U (zh) * | 2009-05-19 | 2010-05-12 | 江苏克蒂纳信息技术有限公司 | 提供第三方认证的食品安全追溯系统 |
CN101794432A (zh) * | 2010-02-05 | 2010-08-04 | 民政部国家减灾中心 | 灾情信息采集与支持方法及系统 |
CN102594433A (zh) * | 2011-12-14 | 2012-07-18 | 大连大学 | 一种卫星网络多对一通信冲突的动态优先级调度方法 |
Family Cites Families (46)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5785279A (en) | 1996-01-19 | 1998-07-28 | Itt Defense, Inc. | Satellite exclusion zone viewing and control system |
US5987363A (en) | 1996-03-26 | 1999-11-16 | California Institute Of Technology | Three-dimensional representation of a spacecraft's trajectory |
US5911389A (en) | 1996-12-20 | 1999-06-15 | Lockheed Martin Corp. | Wave based satellite constellation |
US5978653A (en) | 1997-05-02 | 1999-11-02 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for providing additional resources in a satellite communication system |
JP2000111359A (ja) | 1998-10-05 | 2000-04-18 | Hitachi Ltd | 地球観測システム |
DE19845911A1 (de) | 1998-10-06 | 2000-04-13 | Sel Verteidigungssysteme Gmbh | Satellitengestütztes Verteidigungssystem und Verfahren zur satellitengestützten Verteidigung |
US6738346B1 (en) | 1999-03-16 | 2004-05-18 | Northrop Grumman Corporation | Hierarchical downlink scheduler for a processed satellite payload |
JP2000315972A (ja) | 1999-05-06 | 2000-11-14 | Nec Corp | 衛星通信システム及びそのハンドオーバ処理方法 |
US6271877B1 (en) | 1999-06-25 | 2001-08-07 | Astrovision, Inc. | Direct broadcast imaging satellite system apparatus and method for providing real-time, continuous monitoring of earth from geostationary earth orbit |
US6491257B1 (en) | 1999-10-13 | 2002-12-10 | Motorola, Inc. | Technique for satellite constellation growth |
US7002918B1 (en) | 2000-05-22 | 2006-02-21 | Northrop Grumman Corporation | Method and apparatus for real time scheduling in a satellite communications network |
US6606529B1 (en) | 2000-06-09 | 2003-08-12 | Frontier Technologies, Inc. | Complex scheduling method and device |
US6502790B1 (en) | 2001-11-20 | 2003-01-07 | Northrop Grumman Corporation | Inclined non-uniform planar spaced constellation of satellites |
US7406199B2 (en) * | 2004-05-12 | 2008-07-29 | Northrop Grumman Corporation | Event capture and filtering system |
US20100114702A1 (en) * | 2006-09-13 | 2010-05-06 | Arthur Wu | Ask/respond affinity group referral method and apparatus |
US20080255908A1 (en) * | 2007-04-13 | 2008-10-16 | Smith Gary S | Generic framework for resource modeling |
FR2920615B1 (fr) | 2007-08-31 | 2011-01-28 | Centre Nat Etd Spatiales | Instrument d'acquisition et de distribution d'images d'observation terrestre a haute resolution spatiale et temporelle |
US8180657B2 (en) | 2007-12-31 | 2012-05-15 | International Business Machines Corporation | System and method for event slot negotiation |
JP5478623B2 (ja) | 2008-08-28 | 2014-04-23 | セントル ナショナル デチュード スパシアル (セー.エヌ.エ.エス) | 衛星データを受信及び記録する地上局のグリッド |
US20100070335A1 (en) * | 2008-09-18 | 2010-03-18 | Rajesh Parekh | Method and System for Targeting Online Ads Using Social Neighborhoods of a Social Network |
US20100119053A1 (en) | 2008-11-13 | 2010-05-13 | Buzzient, Inc. | Analytic measurement of online social media content |
AU2010215963B2 (en) | 2009-02-19 | 2015-08-06 | Andrew Robert Korb | Methods for optimizing the performance, cost and constellation design of satellites for full and partial earth coverage |
US8558899B2 (en) | 2009-11-16 | 2013-10-15 | The Aerospace Corporation | System and method for super-resolution digital time delay and integrate (TDI) image processing |
US9654202B2 (en) | 2010-01-15 | 2017-05-16 | Harris Corporation | Satellite resource reservation and demand based pricing for satellite data broadcast services |
EP2529183A4 (en) | 2010-01-25 | 2014-03-12 | Tarik Ozkul | AUTONOMOUS DECISION SYSTEM FOR CHOOSING TARGETS IN OBSERVATION SATELLITES |
US8218476B2 (en) | 2010-05-02 | 2012-07-10 | Viasat, Inc. | Flexible capacity satellite communications system with dynamic distribution and coverage areas |
CN101894367A (zh) * | 2010-05-26 | 2010-11-24 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 成像卫星观测调度的目标聚类方法 |
JP5538090B2 (ja) * | 2010-06-23 | 2014-07-02 | 株式会社ジャパンディスプレイ | ガラスカッター |
US20120029812A1 (en) | 2010-07-29 | 2012-02-02 | King Abdul Aziz City For Science And Technology | Method and system for automatically planning and scheduling a remote sensing satellite mission |
US20120036085A1 (en) | 2010-08-05 | 2012-02-09 | Accenture Global Services Gmbh | Social media variable analytical system |
US9886727B2 (en) * | 2010-11-11 | 2018-02-06 | Ikorongo Technology, LLC | Automatic check-ins and status updates |
US8937886B2 (en) | 2010-12-17 | 2015-01-20 | Cisco Technology, Inc. | Dynamic reroute scheduling in a directed acyclic graph (DAG) |
US9536269B2 (en) * | 2011-01-19 | 2017-01-03 | 24/7 Customer, Inc. | Method and apparatus for analyzing and applying data related to customer interactions with social media |
US8631416B2 (en) | 2011-03-31 | 2014-01-14 | Verisign, Inc. | Parallelizing scheduler for database commands |
CN102322850B (zh) | 2011-05-18 | 2012-12-26 | 航天东方红卫星有限公司 | 一种基于成像质量预估的任务预处理方法 |
CN102354288B (zh) | 2011-06-22 | 2013-01-23 | 航天东方红卫星有限公司 | 一种成像质量优先的任务调度方法 |
US9067693B2 (en) | 2011-07-26 | 2015-06-30 | Lawrence Livermore National Security, Llc | Monitoring objects orbiting earth using satellite-based telescopes |
WO2013032823A1 (en) * | 2011-08-26 | 2013-03-07 | Skybox Imaging, Inc. | Adaptive image acquisition and processing with image analysis feedback |
US10013136B2 (en) * | 2011-09-29 | 2018-07-03 | Michael L Bachman | User interface, method and system for crowdsourcing event notification sharing using mobile devices |
US20130086072A1 (en) | 2011-10-03 | 2013-04-04 | Xerox Corporation | Method and system for extracting and classifying geolocation information utilizing electronic social media |
EP2664989A1 (en) | 2012-05-14 | 2013-11-20 | Alcatel-Lucent | Task scheduling |
US20140027576A1 (en) | 2012-07-25 | 2014-01-30 | Planet Labs Inc. | Earth Observation Constellation Methodology & Applications |
EP3070001B1 (en) | 2012-08-03 | 2017-10-25 | Terra Bella Technologies Inc. | Satellite scheduling system |
CN102867107B (zh) | 2012-08-16 | 2015-05-13 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种多成像卫星应急任务动态调度方法 |
US9661601B2 (en) * | 2012-12-13 | 2017-05-23 | Qualcomm Incorporated | Crowdsourcing information in a communication network using small cells |
CN103336715B (zh) | 2013-07-03 | 2016-04-27 | 邢立宁 | 基于本体的成像卫星调度问题模型构建方法 |
-
2013
- 2013-08-02 EP EP16162129.7A patent/EP3070001B1/en active Active
- 2013-08-02 US US13/958,444 patent/US8977619B2/en active Active
- 2013-08-02 CN CN201711073547.4A patent/CN108197770B/zh active Active
- 2013-08-02 US US13/958,433 patent/US9262734B2/en active Active
- 2013-08-02 DE DE202013012472.5U patent/DE202013012472U1/de not_active Expired - Lifetime
- 2013-08-02 EP EP13753920.1A patent/EP2880606B1/en active Active
- 2013-08-02 CN CN201380049121.9A patent/CN104885104B/zh active Active
- 2013-08-02 WO PCT/US2013/053492 patent/WO2014022810A2/en active Application Filing
-
2016
- 2016-02-05 US US15/016,851 patent/US9996810B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2004048197A1 (en) * | 2002-11-28 | 2004-06-10 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Low earth orbit satellite command planning device and method, and low earth orbit satellite control system including the same |
US20040158832A1 (en) * | 2003-01-28 | 2004-08-12 | Gal Chechik | Method and system for scheduling image acquistion events based on dynamic programming |
CN201465170U (zh) * | 2009-05-19 | 2010-05-12 | 江苏克蒂纳信息技术有限公司 | 提供第三方认证的食品安全追溯系统 |
CN101794432A (zh) * | 2010-02-05 | 2010-08-04 | 民政部国家减灾中心 | 灾情信息采集与支持方法及系统 |
CN102594433A (zh) * | 2011-12-14 | 2012-07-18 | 大连大学 | 一种卫星网络多对一通信冲突的动态优先级调度方法 |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112866028A (zh) * | 2021-01-20 | 2021-05-28 | 重庆邮电大学 | 有线无线融合的卫星时间敏感网络时隙分配方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20140039963A1 (en) | 2014-02-06 |
US8977619B2 (en) | 2015-03-10 |
WO2014022810A3 (en) | 2014-07-24 |
WO2014022810A8 (en) | 2014-09-12 |
EP3070001A1 (en) | 2016-09-21 |
CN108197770B (zh) | 2022-07-19 |
DE202013012472U1 (de) | 2017-01-13 |
CN104885104B (zh) | 2018-05-22 |
US9996810B2 (en) | 2018-06-12 |
CN104885104A (zh) | 2015-09-02 |
US20140040282A1 (en) | 2014-02-06 |
EP2880606B1 (en) | 2017-02-01 |
US9262734B2 (en) | 2016-02-16 |
EP2880606A2 (en) | 2015-06-10 |
WO2014022810A2 (en) | 2014-02-06 |
US20160155073A1 (en) | 2016-06-02 |
EP3070001B1 (en) | 2017-10-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104885104B (zh) | 卫星调度系统 | |
CN107229695A (zh) | 多平台航空电子大数据系统及方法 | |
Wei et al. | Algebraic connectivity maximization for air transportation networks | |
Ren et al. | Characterizing air traffic networks via large-scale aircraft tracking data: A comparison between China and the US networks | |
US20210358313A1 (en) | Airport capacity prediction system | |
CN106776796B (zh) | 基于云计算和大数据无人机任务规划系统和方法 | |
Pamplona et al. | Supervised neural network with multilevel input layers for predicting of air traffic delays | |
Blinova | Analysis of possibility of using neural network to forecast passenger traffic flows in Russia | |
Etani | Development of a predictive model for on-time arrival flight of airliner by discovering correlation between flight and weather data | |
CN104143170A (zh) | 低空救援空中交通调度指挥系统及其调度指挥方法 | |
Abduallah et al. | DeepSun: Machine-learning-as-a-service for solar flare prediction | |
Andreeva-Mori et al. | Particle swarm optimization/greedy-search algorithm for helicopter mission assignment in disaster relief | |
Bolton et al. | ADS-B classification using multivariate long short-term memory–fully convolutional networks and data reduction techniques | |
JP2023179397A (ja) | リアルタイム航空機飛行遅延予測 | |
Vo et al. | A Practical Real-Time Flight Delay Prediction System using Big Data Technology | |
Bates et al. | Military resource allocation as a set covering problem | |
Zhou et al. | A Survey of Machine Learning Algorithms and Techniques for Air Mobility Under Emergency Situations | |
CN115454959B (zh) | 航空飞行计划制定时气象数据核实方法及系统 | |
CN112099765B (zh) | 一种基于私有大数据云平台的消防研判作战系统 | |
Chuan et al. | Cooperative Scheduling of Imaging Observation Tasks for High‐Altitude Airships Based on Propagation Algorithm | |
Acharya et al. | Improving Air Mobility for Pre-Disaster Planning with Neural Network Accelerated Genetic Algorithm | |
Zhou et al. | An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm for Irregular Flight Recovery Problem | |
MOUNIKA et al. | Predicting Flight Delays With Error Calculation Using Machine Learned Classifiers | |
Zeng | Droneport airside operations | |
Xie et al. | Design and Implementation of Simulation Software for Multiple Heterogeneous Earth Observation Platforms |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |