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一个涉及MEC的框架：成像卫星任务规划

DOI：10.1007/s00521-019-04047-6 期刊：Neural Computing and Applications 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 23:51:58
摘要： 卫星将在众多重要行业中发挥关键作用，并作为物联网时代的信息传输载体而存在。海量数据可用于规划与调度流程中。本文提出了一种通用数据驱动框架——成像卫星任务规划框架（ISMPF），用于解决成像任务规划问题。该框架主要包括任务分配、规划调度和任务执行三部分，为卫星任务规划问题提供了通用解决方案。其中规划调度?？榈牧礁龊诵淖槌刹糠质腔餮八惴ㄓ牍婊鞫人惴?，它们对结果质量具有重要影响?；餮八惴ㄖ饕糜诳焖倩袢】尚谐跏冀猓庖凰悸房捎τ糜诔上裎佬枪鄄馊挝窆婊?、成像卫星测控及数据下传任务规划的快速分析与建模，具有强通用性，适用于成像卫星的大多数场景。为验证ISMPF的有效性，我们针对测控和数据下传任务设计了测试案例，实验验证表明所提框架具有有效性。
作者： Yan-jie Song，Zi-yu Zhou，Zhong-shan Zhang，Feng Yao，Ying-wu Chen
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究目的

提出一个面向物联网成像卫星任务规划的通用数据驱动解决方案框架——成像卫星任务规划框架（ISMPF），以解决该领域缺乏标准化和通用化方案的问题。

研究成果

ISMPF框架为成像卫星任务规划提供了一种标准化、通用化的方法，通过集成多接入边缘计算（MEC）实现高效任务分配，并利用机器学习生成初始方案。实验结果表明，合理的算法选择能提升任务收益与完成率，但在模型-算法组合优化及软件开发方面仍需进一步研究。

研究不足

该框架的有效性通过仿真和数值示例得以验证，但未充分考虑实际应用中的通信延迟、硬件限制及环境因素等约束条件。针对特定问题类型，算法选择可能需要进一步优化。

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