H-TSS天枢求解器

H-TSS天枢求解器是卫星任务规划通用计算引擎，提高卫星任务规划系统全流程的自动化、智能化和响应速度。

“天枢求解器”内嵌轨道计算、区域目标分解、规模化任务规划、应急任务规划、星上自主任务规划、移动目标航迹预测与协同搜索等基础功能插件，可为卫星任务规划各环节提供专业化的求解及优化支撑，提高卫星任务规划系统全流程的自动化、智能化和响应速度。此外，“天枢求解器”支持按用户需求定制化二次开发与组件柔性组装，具备跨平台、跨语言的系统兼容性，实现卫星任务规划系统的一体化、自动化、柔性化和智能化。

产品功能
卫星与载荷资源的统一描述模型
分析卫星和载荷能力特征，选择资源描述参数及参数属性，基于规范化描述语言构建资源统一描述模型，建立各类资源实时状态能力演化模型，包括遥感资源的观测能力演化模型，数据接收资源的接收能力演化模型，形成资源实时状态统一视图，作为任务规划模型构建的基础。
卫星任务规划可视化算法库
基于资源统一建模将卫星任务规划算法进行设计之后，为了提升用户在科研或工程中的使用体验，设计了算法库管理、算法信息管理、算法代码管理、算法执行、窗口排列等模块，形成一个高度集成的算法库，支持用户对大量的算法进行学习、使用和定义，也方便后期对算法库进行升级、维护和管理。
卫星任务规划基础服务
包括卫星微服务管理模块、卫星基础计算模块和多星自主协同模块。其中卫星微服务管理模块能够根据时间或事件驱动对自主任务进行服务调用与资源管理。卫星基础计算模块通过拆分复杂业务逻辑，对业务过程应用和服务进行计算服务封装构建，转化为轨迹预测、任务分解、任务合成、轨道计算、资源匹配、卫星调度、方案评估等组件，各组件具有高内聚、低耦合的特点，能够支持模型和算法动态装配。多星自主协同组件负责管理与多星协作相关的组网约束计算及通信模块调用。
卫星任务规划求解模型与算法
考虑任务属性与天基资源的能力，设计高效的求解算法库，包括应急任务规划、区域目标任务分解、移动目标搜索任务规划、自主任务规划等多类模型的求解算法，为任务规划通用计算引擎的构建提供算法支撑。
应用案例
多星协同区域观测任务分解算法平台

针对区域观测目标，每个观测机会对应一块小区域观测覆盖，将区域目标进行网格离散化，将任务转化成若干个大小一样的单元格的覆盖问题，采用优化策略，协同多星资源，实现区域目标覆盖最大化。基于嵌套网格的逼近算法，根据待观测区域和覆盖机会，先构造父网格并生成覆盖方案，再构造子网格，通过父网格到子网格映射，计算更新覆盖集合，实现不同网格粒度的覆盖要求。

  • 5s

    区域目标分解时间少于5秒

  • 88%

    区域目标覆盖率大于88%

  • 1min

    全流程处理时间少于1分钟

  • 10%

    区域重复率低于10%

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