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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所申请的专利一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118797287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410793010.9，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法是由刘天喜;朱晨聪;魏承;梅笑寒;游月辉;李文龙;丛诣钦设计研发完成，并于2024-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法。本发明涉及任务星筛选技术领域，本发明建立BP神经网络，准备训练样本，对BP神经网络进行训练，基于训练完成的BP神经网络，对遥感任务星进行筛选。本发明BP网络虽无法准确进行任务星的选取，但当用于超大规模星群任务星筛选，可以确保所预测星实际可执行任务，在此基础上对最优星的筛选结果在一定程度上可信，可以有效缩减解空间大小，降低运算量并提高时效性，以支持对超大规模遥感星群任务星筛选的需求，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络的超大规模遥感星群任务星筛选方法，其特征是：包括以下步骤： 步骤1，建立BP神经网络； 所述步骤1具体为： 确定网络输入和输出，以0-1决策变量表示EOS任务k能否被当前卫星j完成；任务星筛选BP网络的输出是遥感卫星可见性变量，而网络输入为确定遥感卫星是否对目标可见的所有可用参数； 所用参数包括：共9个参数； 确定初始轨道倾角、初始近地点幅角、初始升交点赤经、初始真近点角，考虑遥感卫星j对目标点的观测情况首先要计算其星下点位置，星下点位置受卫星轨道位置决定，某一时刻t星下点经纬度通过下式计算： 其中，为当前时刻对应的格林尼治平恒星时； 确定初始轨道半长轴和初始轨道偏心率，通过地心惯性坐标系下传感器视场边界的视线矢量与卫星位置矢量的夹角来描述传感器的覆盖范围，地球为标准的球体，半径记为，设定所有遥感卫星传感器为圆锥形视场，半锥角为设卫星地心距为，通过下式计算： 其中，为传感器视线与地球表面的交点与遥感卫星星下点之间的大圆弧对应的地心角，当则表示当前时刻该遥感卫星对目标具有几何可见性； 确定任务目标点纬度、目标点经度，根据任务目标所处经纬度、卫星星下点位置则可计算，进而判断该遥感卫星是否与目标具有几何可见性； 确定任务下发时刻儒略日，利用任务下发时刻作为初始时刻t=0，使用美国喷气动力实验室公布的DE430星历表，计算未来一小时内任意t时刻太阳位置；根据太阳位置、遥感卫星位置以及目标位置则可计算遥感载荷是否满足光照条件； 步骤2，准备训练样本，对BP神经网络进行训练； 步骤3，基于训练完成的BP神经网络，对遥感任务星进行筛选。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学;上海卫星工程研究所，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。