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王密,仵倩玉,肖晶,杨晨

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王密, 仵倩玉, 肖晶, 杨晨. 低轨巨型星座遥感信息“云-边-端”智能服务关键技术研究[J]. 开云体育苹果版学报 ( 信息科学版). doi: 10.13203/j.whugis20220767
引用本文: 王密, 仵倩玉, 肖晶, 杨晨. 低轨巨型星座遥感信息“云-边-端”智能服务关键技术研究[J]. 开云体育苹果版学报 ( 信息科学版).doi:10.13203/j.whugis20220767
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WANG Mi, WU Qianyu, XIAO Jing, YANG Chen. Key technologies on “cloud-edge-end” collaborative intelligent service of low-orbit giant constellation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20220767
Citation: WANG Mi, WU Qianyu, XIAO Jing, YANG Chen. Key technologies on “cloud-edge-end” collaborative intelligent service of low-orbit giant constellation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University.doi:10.13203/j.whugis20220767
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低轨巨型星座遥感信息“云-边-端”智能服务关键技术研究

doi:10.13203/j.whugis20220767

  • 1. 开云体育苹果版测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉, 430079;

  • 2. 开云体育苹果版计算机学院, 湖北 武汉, 430072

基金项目:

国家重点研发计划（2022YFB3902804）；湖北省重点研发计划（2020BIB006）；湖北省自然科学基金（2020CFA001）

详细信息
    作者简介:

    王密,博士,教授,研究方向为高分辨率卫星在轨处理与实时智能服务的理论和方法研究。邮箱:wangmi@whu.edu.cn

    通讯作者:仵倩玉,博士生。邮箱:wuqianyu@whu.edu.cn

Key technologies on “cloud-edge-end” collaborative intelligent service of low-orbit giant constellation

  • 1. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China;

  • 2. School of Computer Science, Wuhan University, Wuhan 430072, China

  • 摘要:低轨巨型星座是国家重要的新型基础设施，也是当前航天领域发展的前沿和热点。文章通过分析卫星集群与地面资源的“云-边-端”动态优化协作，开展面向低轨巨型星座的协同智能服务关键技术研究，围绕“一星多用、星群组网、协同感知、自主管控、智能服务”的目标，分析了地面中心云智能管控与高精度处理、天基边缘云协同观测与融合处理、卫星端与用户端实时处理与智能服务等关键技术，探讨了面向即时任务的“云-边-端”协同智能服务模式，能够为典型即时应用场景提供“快、准、灵”的时空连续信息服务，实现智能对地观测的跨越式发展。
    Abstract: Objective:The low-orbit giant constellation is an important new infrastructure of the country, and it is also the frontier and hot spot of the current development of the aerospace field. In this paper, through the cloud-edge-end dynamic optimization collaboration of satellite clusters and ground resources, the key issues of cloud-edge-end collaborative intelligent service for loworbit giant constellation are studied. Methods:Focusing on the goal of one satellite multi-purpose, star cluster networking, collaborative sensing, autonomous control, and intelligent service, we analyze the key technologies such as intelligent control and high-precision processing of ground center cloud, collaborative observation and fusion processing of space-based edge cloud, real-time processing and intelligent service of satellite and user. Results:Based on the characteristics of observation targets, we have formed a "cloud edge end" collaborative intelligent service model for real-time tasks. Connclusions:This method can provide fast, accurate and flexible space-time continuous information service for typical real-time application scenarios, and realize the leapfrog development of intelligent earth observation.
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出版历程
  • 收稿日期:2023-02-10
  • 网络出版日期:2023-03-31

doi:10.13203/j.whugis20220767
  • 1. 开云体育苹果版测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉, 430079;
  • 2. 开云体育苹果版计算机学院, 湖北 武汉, 430072
    • 基金项目:

    国家重点研发计划（2022YFB3902804）；湖北省重点研发计划（2020BIB006）；湖北省自然科学基金（2020CFA001）

    作者简介:

    王密,博士,教授,研究方向为高分辨率卫星在轨处理与实时智能服务的理论和方法研究。邮箱:wangmi@whu.edu.cn

  • 收稿日期:2023-02-10
  • 网络出版日期:2023-03-31

摘要:低轨巨型星座是国家重要的新型基础设施，也是当前航天领域发展的前沿和热点。文章通过分析卫星集群与地面资源的“云-边-端”动态优化协作，开展面向低轨巨型星座的协同智能服务关键技术研究，围绕“一星多用、星群组网、协同感知、自主管控、智能服务”的目标，分析了地面中心云智能管控与高精度处理、天基边缘云协同观测与融合处理、卫星端与用户端实时处理与智能服务等关键技术，探讨了面向即时任务的“云-边-端”协同智能服务模式，能够为典型即时应用场景提供“快、准、灵”的时空连续信息服务，实现智能对地观测的跨越式发展。

English Abstract

王密, 仵倩玉, 肖晶, 杨晨. 低轨巨型星座遥感信息“云-边-端”智能服务关键技术研究[J]. 开云体育苹果版学报 ( 信息科学版). doi: 10.13203/j.whugis20220767
引用本文: 王密, 仵倩玉, 肖晶, 杨晨. 低轨巨型星座遥感信息“云-边-端”智能服务关键技术研究[J]. 开云体育苹果版学报 ( 信息科学版).doi:10.13203/j.whugis20220767
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WANG Mi, WU Qianyu, XIAO Jing, YANG Chen. Key technologies on “cloud-edge-end” collaborative intelligent service of low-orbit giant constellation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University. doi: 10.13203/j.whugis20220767
Citation: WANG Mi, WU Qianyu, XIAO Jing, YANG Chen. Key technologies on “cloud-edge-end” collaborative intelligent service of low-orbit giant constellation[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University.doi:10.13203/j.whugis20220767
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