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一种卫星对地观测任务完成概率的估计模型 被引量:1
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作者 李志猛 谈群 +1 位作者 刘刚 郭少阳 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期185-190,共6页
针对及时响应用户提出的观测需求和高效实施卫星任务规划调度的需要,提出快速估计卫星对地观测任务完成可能性的现实问题,利用Logistic回归方法建立了一种卫星对地观测任务完成概率的估计模型。分析影响侦察任务完成概率的相关因素,包... 针对及时响应用户提出的观测需求和高效实施卫星任务规划调度的需要,提出快速估计卫星对地观测任务完成可能性的现实问题,利用Logistic回归方法建立了一种卫星对地观测任务完成概率的估计模型。分析影响侦察任务完成概率的相关因素,包括侦察任务自身属性、资源约束、任务之间竞争关系等;从影响因素中提炼出刻画影响因素的模型变量,给出其量化方法,并初步构建了Logistic回归分析模型;基于卫星成像侦察任务规划系统开展实验,获取自变量与规划结果方面的样本数据;采用Logistic回归分析方法对样本数据进行分析,确定模型中的变量、参数及函数形式。结论表明,模型具有很好的统计特性。 展开更多
关键词 卫星对地观测 任务完成概率 LOGISTIC回归模型
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卫星观测任务数据的XML描述 被引量:6
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作者 李菊芳 贺仁杰 姚峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第32期209-211,共3页
将XML技术用于描述卫星观测任务数据库,特别是用XML模式描述了任务的数据结构和数据内容,同时强调了数据语义的体现。目的是实现卫星观测数据的标准化,方便未来跨领域、跨平台卫星观测任务的统筹规划和执行。
关键词 XML XML模式 卫星观测任务
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基于改进指针网络的卫星对地观测任务规划方法 被引量:2
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作者 马一凡 赵凡宇 +1 位作者 王鑫 金仲和 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期395-401,共7页
针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习(DRL)方法对卫星观测任务规划问题进行求解.综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进... 针对卫星观测任务规划问题约束复杂、求解空间大和输入任务序列长度不固定的特点,使用深度强化学习(DRL)方法对卫星观测任务规划问题进行求解.综合考虑时间窗口约束、任务间转移机动时间和卫星电量、存储约束,对卫星观测任务规划问题进行建模.基于指针网络(PN)的运行机制建立序列决策算法模型,使用Mask向量来考虑卫星观测任务规划问题中的各类约束,并通过Actor Critic强化学习算法对模型进行训练,以获得最大的收益率.借鉴多头注意力(MHA)机制的思想对PN进行改进,提出多头注意力指针网络(MHA-PN)算法.根据实验结果可以看出,MHA-PN算法显著提高了模型的训练速度和泛化性能,训练好的MHA-PN算法模型可以直接对输入序列进行端到端的推理,避免传统启发式算法迭代求解的过程,具有较高的求解效率. 展开更多
关键词 卫星观测任务规划 组合优化问题 深度强化学习 指针网络(PN) Actor Critic 多头注意力指针网络(MHA-PN)
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