[发明专利]基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法，其特征在于，包括：

S01：根据各卫星计算节点与主星的可见时间窗的长短，将空间内的卫星计算节点进行降维，使其分布在一维的时间轴上；

S02：基于k-means聚类算法对一维时间轴上的卫星计算节点进行聚类；

S03：根据当前时间点各卫星计算节点间的可见性进行时间窗短的低类别卫星计算节点向时间窗长的高类别卫星计算节点的向上归并；

S04：随机选取时间间隔，并不断重复步骤S02～S03，继续进行卫星计算节点的聚类和向上归并，直至收敛，得到若干归并卫星计算节点；

S05：在对应步骤S02～S04中进行向上归并的时间点上建立进行向上归并的卫星计算节点之间的连接，进行任务结果的传输归并，最终将所有卫星计算节点的任务结果传输归并至所述若干归并卫星计算节点；

S06：主星与所述若干归并卫星计算节点在各自对应时间窗的最后临近时刻建立连接，收取所有的任务结果。

2.根据权利要求1所述的基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法，其特征在于，所述基于k-means聚类算法对一维时间轴上的卫星计算节点进行聚类包括：

预设k个聚类中心；

分别计算各卫星计算节点与k个聚类中心的欧氏距离；

将每个卫星计算节点归于与其欧氏距离最小值对应的聚类中心相应的类簇中。

3.根据权利要求2所述的基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法，其特征在于，所述预设k个聚类中心包括：

预设一个k值；

获取时间轴上最大时间窗值t_n，以及最小时间窗值t₁；

将最大时间窗值与最小时间窗值的差值除以k+1，并以所得值在t_n-t₁段上做等差队列，得到k个聚类中心C：

4.一种基于k-means聚类算法的卫星任务归并装置，其特征在于，包括：

降维模块，用于根据各卫星计算节点与主星的可见时间窗的长短，将空间内的卫星计算节点进行降维，使其分布在一维的时间轴上；

归并模拟模块，用于基于k-means聚类算法对一维时间轴上的卫星计算节点进行聚类；根据当前时间点各卫星计算节点间的可见性进行时间窗短的低类别卫星计算节点向时间窗长的高类别卫星计算节点的向上归并；随机选取时间间隔，并不断重复上述卫星计算节点的聚类和向上归并过程，直至收敛，得到若干归并卫星计算节点；

收取任务结果指令生成模块，用于生成收取任务结果指令并发送至对应的卫星星座；所述卫星星座接收到收取任务结果指令后执行如下操作：

在对应归并模拟模块中进行向上归并的时间点上建立进行向上归并的卫星计算节点之间的连接，进行任务结果的传输归并，最终将所有卫星计算节点的任务结果传输归并至所述若干归并卫星计算节点；

主星与所述若干归并卫星计算节点在各自对应时间窗的最后临近时刻建立连接，收取所有的任务结果。

5.根据权利要求4所述的基于k-means聚类算法的卫星任务归并装置，其特征在于，所述基于k-means聚类算法对一维时间轴上的卫星计算节点进行聚类包括：

预设k个聚类中心；

分别计算各卫星计算节点与k个聚类中心的欧氏距离；

将每个卫星计算节点归于与其欧氏距离最小值对应的聚类中心相应的类簇中。

6.根据权利要求5所述的基于k-means聚类算法的卫星任务归并装置，其特征在于，所述预设k个聚类中心包括：

预设一个k值；

获取时间轴上最大时间窗值t_n，以及最小时间窗值t₁；

将最大时间窗值与最小时间窗值的差值除以k+1，并以所得值在t_n-t₁段上做等差队列，得到k个聚类中心C：

7.一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如权利要求1至3任一项所述的基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法。