[发明专利]多类型海量空间目标数据的数据融合与数据挖掘方法

权利要求书

1.多类型海量空间目标数据的数据融合与数据挖掘方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)采集多源空间目标数据，包括空间目标的标志、姿轨、任务、结构、通信数据；

(2)对步骤(1)得到的多源空间目标数据进行数据融合，形成空间目标信息库，根据空间目标信息库构建空间目标数据管理系统，并将空间目标数据管理系统与仿真分析软件连接；

(3)对空间目标信息库中的多源空间目标数据进行数据挖掘，同时为卫星对地观测任务调度规划仿真提供数据输入，并进行卫星对地观测任务调度规划仿真分析，得到优化后的卫星对地观测任务调度。

2.根据权利要求1所述的多源海量空间目标数据的数据融合与数据挖掘方法，其特征在于：所述的步骤(1)中多源空间目标数据包括空间目标标志、姿轨、任务、结构、通信五大属性；其中，

空间目标标志包括空间目标的名称、编号、国别、类型数据；姿轨包括空间目标的历元时刻、轨道要素、轨道类型、轨道特性、姿态、定向方式、发射时间、发射场、陨落时间数据；任务包括空间目标的任务类型、任务要素、任务执行方式、载荷类型、载荷编号、分辨率、平台数据；结构包括空间目标的外形、结构、雷达反射面积数据；通信包括空间目标的传输频率、带宽、指向方式信息。

3.根据权利要求1或2所述的海量空间目标数据的多源数据融合与数据挖掘方法，其特征在于：所述的对多源空间目标数据进行数据融合包括如下步骤：

(1)读取多源空间目标数据，并转换数据类型、进行数据降维，形成结构化数据文件；

(2)进行数据融合；

(21)校验数据文件中的多源空间目标数据，包括清除噪声、推导计算填补缺省和不完整数据、修正异常数据、清除重复数据，去除错误数据；

(22)将校验后的结构化数据文件根据多源空间目标数据的属性数据，采用数据融合中的粗糙集理论，进行决策、关联；

(23)将关联后的数据文件中同一空间目标数据中的重叠、冗余、冲突、矛盾数据进行筛选和清洗。

4.根据权利要求1或2所述的多源海量空间目标数据的数据融合与数据挖掘方法，其特征在于：所述的将空间目标数据管理系统与仿真分析软件连接采用C/S架构，客户机上运行仿真分析软件，服务器安装空间目标数据管理系统，仿真分析软件通过驱动组件同空间目标数据管理系统进行数据交互。

5.根据权利要求1或2所述的多源海量空间目标数据的数据融合与数据挖掘方法，其特征在于：所述的对多源空间目标数据进行数据挖掘包括数据预处理阶段、数据挖掘阶段，其中，数据预处理包括数据筛选、数据清洗，数据挖掘包括分类关联、统计分析仿真计算、可视化；

数据预处理根据挖掘需要在空间目标数据管理系统筛选出所需空间目标数据，然后对筛选得到的空间目标数据进行数据清洗；

数据挖掘包括如下步骤：

(1)对空间目标数据按所需属性进行分类，统计各个属性类别的信息，并通过可视化手段进行展示；

(2)对空间目标按属性进行关联，寻找空间目标属性间内在联系；

(3)对空间目标数据进行分类或关联，然后对卫星对地观测任务调度进行规划仿真评估，得到卫星对地观测任务调度薄弱点，进而完成卫星对地观测任务调度优化。

6.根据权利要求5所述的多源海量空间目标数据的数据挖掘方法，其特征在于：所述的可视化手段包括数据报表、曲线图、柱状图、饼状图。