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龙图腾网获悉北京市遥感信息研究所申请的专利一种基于模型加速强化学习的多卫星智能协同观测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：CN119441992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411425260.3，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于模型加速强化学习的多卫星智能协同观测方法是由吕守业;李今飞;刘洋;李金洲;王成林;栾奇骏设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型加速强化学习的多卫星智能协同观测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多卫星协同观测方法及装置，该方法包括，获取训练数据集、任务信息和时间窗口信息；对所述训练数据集、所述任务信息和所述时间窗口信息进行融合处理，得到待处理协同观测信息；对所述任务信息、所述时间窗口信息和所述待处理协同观测信息进行分析计算处理，得到目标协同观测信息。可见，本申请有利于加速多卫星协同观测的决策速度，从而减少卫星任务规划的搜索寻优难度和时间消耗。

本发明授权一种基于模型加速强化学习的多卫星智能协同观测方法在权利要求书中公布了：1.一种多卫星协同观测方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取训练数据集、任务信息和时间窗口信息； S2，对所述训练数据集、所述任务信息和所述时间窗口信息进行融合处理，得到待处理协同观测信息； S3，对所述任务信息、所述时间窗口信息和所述待处理协同观测信息进行分析计算处理，得到目标协同观测信息； 所述对所述任务信息、所述时间窗口信息和所述待处理协同观测信息进行分析计算处理，得到目标协同观测信息，包括： S31，确定所述待处理协同观测信息为初始状态信息； S32，对所述任务信息、所述时间窗口信息进行融合处理，得到状态空间信息、动作空间信息； S33，对所述状态空间信息、所述动作空间信息和所述初始状态信息进行处理，得到目标协同观测信息； 所述对所述状态空间信息、所述动作空间信息和所述初始状态信息进行处理，得到目标协同观测信息，包括： S331，对所述状态空间信息、所述动作空间信息进行处理，得到状态动作表信息； S332，确定所述初始状态信息为状态信息； S333，预设t＝1； S334，对所述状态信息和所述状态动作表信息进行计算处理，得到动作信息； S335，对所述动作信息和所述状态信息进行计算处理，得到奖励值； S336，对所述初始状态信息、所述状态信息、所述动作信息、所述状态动作表信息和所述奖励值进行处理，得到更新后的状态信息和更新后的状态动作表信息，并确定所述更新后的状态信息为所述状态信息，确定所述更新后的状态动作表信息为所述状态动作表信息； S337，判断所述t是否大于预设的迭代次数，得到第一判断结果； 当所述第一判断结果为否时，使所述t增加1，执行S334； 当所述第一判断结果为是时，获取历史状态动作表信息集；所述历史状态动作表信息集包括若干个历史状态动作表信息； 利用多卫星协同观测第一计算模型，对所述历史状态动作表信息集进行计算处理，得到预处理状态动作表信息； 其中，所述多卫星协同观测第一计算模型为： 式中，QS为所述预处理状态动作表信息，LSi为所述历史状态动作表信息集中第i个所述历史状态动作表信息，G为所述历史状态动作表信息集中所述历史状态动作表信息的数量； 利用多卫星协同观测第二计算模型，对所述预处理状态动作表信息和所述状态动作表信息进行计算处理，得到目标协同观测信息； 其中，所述多卫星协同观测第二计算模型为： MB＝δ2·QS+δ3·QP0δ2，δ31； δ2+δ3＝1； 式中，MB为所述目标协同观测信息，QS为所述预处理状态动作表信息，QP为所述状态动作表信息，δ2和δ3为第二权重参数和第三权重参数； 所述对所述状态信息和所述状态动作表信息进行计算处理，得到动作信息，包括： 利用多卫星协同观测概率模型，对所述状态信息和所述状态动作表信息进行计算处理，得到动作信息； 其中，多卫星协同观测概率模型为： 式中，DZ为动作信息，s为状态信息，argmaxQs,DZ为状态信息在状态动作表信息中对应的最大的动作状态值对应的动作信息，DS为状态动作表中状态信息对应的除argmaxQs,DZ外的任一动作信息，p为预设的衰减速率，st为预设的衰减步数，δ为预设的第一权重参数。

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