人工智能技術在衛(wèi)星任務管控領域的應用*

雷永剛,張若禹,馬佳楠

(北京跟蹤與通信技術研究所，北京 100094)

0 引 言

隨著大規(guī)模并行計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和深度學習算法等關鍵技術的突破，人工智能取得了突飛猛進的發(fā)展，在圖像處理、模式識別、自然語言處理、智能機器人等眾多領域展現(xiàn)出令人期望的發(fā)展前景，其在航天工程領域表現(xiàn)出的巨大應用潛能尤其引人矚目。在自主測控、自主故障診斷、任務規(guī)劃、資源分配等方面，通過采用智能技術，將有效提高運控系統(tǒng)任務的完成效率和資源利用率[1]。

運控系統(tǒng)是衛(wèi)星工程的六大系統(tǒng)之一，主要承擔在軌衛(wèi)星的運行管理任務，完成用戶任務需求受理、載荷任務規(guī)劃與控制計劃制定、控制指令生成、天基與地基站網(wǎng)資源申請、載荷數(shù)據(jù)接收以及載荷原始數(shù)據(jù)的匯集、拼接、存儲等預處理，并監(jiān)視星地設備運行狀態(tài)與健康管理，系統(tǒng)涉及鏈條環(huán)節(jié)多、工作流程相當復雜。據(jù)UCS(Union of Concerned Scientists)統(tǒng)計，截至2020年全球共4 084顆在軌衛(wèi)星，其中我國435顆。隨著我國在軌衛(wèi)星數(shù)量、功能與載荷類型的不斷增多，對運控系統(tǒng)的技術要求也越來越高，尤其對全流程自動化要求更是直接迫切。近年來我國在航天事業(yè)方面取得了舉世矚目的成就，但人工智能在衛(wèi)星運控領域的應用還有待挖掘與研究，整體距離智能化實現(xiàn)還有較長的路要走[2]。

2017年，國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[3]提出的戰(zhàn)略目標之一為，到2030年，在人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界人工智能創(chuàng)新中心，在類腦智能、自主智能、混合智能和群體智能等領域取得重大突破，并對相關技術發(fā)展方向進行了部署。

1 運控系統(tǒng)現(xiàn)狀與展望

如圖1所示，衛(wèi)星運控系統(tǒng)一般由任務管控、通信、數(shù)據(jù)接收等多個分系統(tǒng)組成，其中衛(wèi)星的任務管制分系統(tǒng)作為運控系統(tǒng)的核心組成，由業(yè)務控制、任務規(guī)劃、計劃制定、載荷控制、任務仿真、狀態(tài)監(jiān)視和基礎支持等多個業(yè)務子系統(tǒng)組成。運控系統(tǒng)主要完成任務需求統(tǒng)一受理、多星任務聯(lián)合規(guī)劃、衛(wèi)星計劃和各地面站數(shù)據(jù)接收計劃制定、衛(wèi)星有效載荷控制指令編制、衛(wèi)星任務的統(tǒng)一指揮、地面站網(wǎng)資源調(diào)度、星地系統(tǒng)工作狀態(tài)監(jiān)視等多項工作。

圖1 衛(wèi)星工程運控系統(tǒng)組成示意圖

為順利完成在軌衛(wèi)星的管控任務需要運控系統(tǒng)與測控系統(tǒng)(包含測控中心、地面站和中繼衛(wèi)星)緊密配合，其中運控系統(tǒng)(運控中心)主要完成任務受理、任務規(guī)劃、計劃制定、指令編排等工作，并需與測控系統(tǒng)協(xié)調(diào)衛(wèi)星的測控計劃(包括地面站和中繼衛(wèi)星的數(shù)據(jù)接收計劃)；測控系統(tǒng)主要根據(jù)運控系統(tǒng)需求，制定衛(wèi)星測控計劃，接收有效載荷控制數(shù)據(jù)，統(tǒng)籌平臺控制數(shù)據(jù)，在測控跟蹤弧段內(nèi)上行發(fā)送至衛(wèi)星，接收衛(wèi)星載荷數(shù)據(jù)并發(fā)送至運控系統(tǒng)[4]。

目前我國在軌衛(wèi)星的運控系統(tǒng)一般采用“體系開放、資源共享”的思想設計建設，系統(tǒng)利用通用的信息網(wǎng)絡基礎技術，構建通用的軟件系統(tǒng)，實現(xiàn)了體系架構的統(tǒng)籌設計、基礎設施的統(tǒng)一規(guī)劃和平臺的一體化運行，達到系統(tǒng)的“通用化、系列化、組合化”，具備對多種類型多顆在軌衛(wèi)星的運行管理和控制能力[5]。

1.1 主要差距

(1)任務規(guī)劃主要側(cè)重單星單任務，多星多任務規(guī)劃能力不足

由于現(xiàn)有在軌衛(wèi)星在設計時主要考慮單星執(zhí)行各種任務，強調(diào)大平臺、多功能，一顆衛(wèi)星往往攜帶多種類型載荷，同時為滿足不同使用單位的不同任務需求設計有多種工作模板，同一時段采用同一模式工作為主，因此現(xiàn)有在軌衛(wèi)星的任務規(guī)劃系統(tǒng)著重滿足單星單任務的規(guī)劃需求，在多星協(xié)同、群體協(xié)同方面的聯(lián)合規(guī)劃、綜合運用能力顯著不足，對于任務分解、多任務滿足方面還依賴操作人員的經(jīng)驗進行選擇，不利于任務實施，很難實現(xiàn)星地整體效能的有效發(fā)揮。隨著小衛(wèi)星技術和星座技術等的發(fā)展，面對未來多星多任務的工作環(huán)境，對衛(wèi)星的運控系統(tǒng)要求觀測目標(區(qū)域)數(shù)量繁多、需求形式各異、應急響應快速等特點，對于現(xiàn)有航天運控系統(tǒng)這樣一個資源有限的系統(tǒng)，實現(xiàn)資源有效利用且最大程度滿足各類用戶需求的任務，在現(xiàn)有基礎上已經(jīng)無法實現(xiàn)[6]。

(2)任務管控嚴重依賴人員干預，自動化智能化能力不足

目前已經(jīng)研制了一些涉及衛(wèi)星操控、資源調(diào)度等方面的自動化軟件，系統(tǒng)可在個別環(huán)節(jié)、個別分機上實現(xiàn)自動運行，但在全流程自動化、全流程智能化方面普遍應用不足。后續(xù)隨著在軌衛(wèi)星數(shù)量、載荷種類不斷的增多，尤其是大型星座、星群等的組網(wǎng)運行，單純依靠人力投入已不能完成衛(wèi)星管控任務。另外，現(xiàn)有系統(tǒng)受現(xiàn)場工作人員能力和技術水平制約較大，在軌衛(wèi)星發(fā)生故障后的快速發(fā)現(xiàn)、高效定位、迅速解決等無法得有效保證，因此系統(tǒng)必須實現(xiàn)全流程的自動化運行。未來需結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術、增強現(xiàn)實(Augmented Reality，AR)技術、智能化技術發(fā)展，改革創(chuàng)新站網(wǎng)與中心的智能接入方式，優(yōu)化智能調(diào)度以及健康管理、故障預測與診斷、遠程維護等智能化管理手段，提高運控系統(tǒng)運行管理效率以及故障發(fā)現(xiàn)、解決與恢復的時效性，是實現(xiàn)在軌衛(wèi)星的運控系統(tǒng)的高水平運行管理的必然之路。

1.2 技術前景

面向以人工智能為中心的新技術變革，圍繞人工智能技術在航天建設中的應用與發(fā)展，以衛(wèi)星支援聯(lián)合任務規(guī)劃為背景，針對大規(guī)模星地資源統(tǒng)籌和復雜任務規(guī)劃等難點，基于一體化聯(lián)合任務分析的高動態(tài)應用環(huán)境，構建衛(wèi)星群體智能協(xié)同系統(tǒng)與衛(wèi)星智能任務規(guī)劃系統(tǒng)，深度感知用戶的需求偏好，能夠自動籌劃多源用戶需求，智能調(diào)度大規(guī)模異構資源，充分挖潛不同衛(wèi)星載荷(可見光相機、高光譜相機、紅外相機、電子等)、不同測控數(shù)傳資源(地面站和中繼衛(wèi)星，以及其他具備通信能力的在軌衛(wèi)星)的群體協(xié)同能力、不同傳輸途徑(星地與星間)，精準規(guī)劃衛(wèi)星動作參數(shù)，實現(xiàn)衛(wèi)星智能組網(wǎng)、智能管理、智能規(guī)劃，支撐地面系統(tǒng)的自主運行。

(1)構建衛(wèi)星群體智能協(xié)同系統(tǒng)與智能任務規(guī)劃系統(tǒng)

開展智能化運控系統(tǒng)的研制建設，實現(xiàn)在軌衛(wèi)星群體智能協(xié)同、在軌衛(wèi)星智能任務規(guī)劃、天地測控數(shù)傳資源智能調(diào)度，研究開發(fā)在軌衛(wèi)星群體智能化協(xié)同系統(tǒng)、智能化任務規(guī)劃系統(tǒng)、智能化資源調(diào)度管理系統(tǒng)、智能化基礎支撐平臺、智能化基礎數(shù)據(jù)工程，實現(xiàn)在軌衛(wèi)星運控系統(tǒng)的智能聯(lián)網(wǎng)、智能組網(wǎng)、智能協(xié)同、單星智能、多星智能等多項關鍵技術突破[7]。

(2)建立智能任務規(guī)劃訓練數(shù)據(jù)系統(tǒng)

建立在軌衛(wèi)星測控與數(shù)傳信息需求數(shù)據(jù)、任務規(guī)劃方案數(shù)據(jù)庫、在軌衛(wèi)星的載荷數(shù)據(jù)拼接、數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)訓練、數(shù)據(jù)服務功能；建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準規(guī)范，實現(xiàn)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準規(guī)范的和數(shù)據(jù)標準的全生命周期管理；建立智能化的任務規(guī)劃數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。

2 關鍵技術分析

2.1 天地資源優(yōu)化配置建模

2.1.1 主要技術

天地資源主要包括兩種設備地面站天線和中繼衛(wèi)星天線，兩種資源需求包括測控資源和數(shù)傳資源。天地資源優(yōu)化配置模型屬于多元整數(shù)規(guī)劃模型。在資源優(yōu)化設計中，首先要建立天地資源配置的評價指標。目前對于地面資源配置方案優(yōu)劣的評價方法較多，大多數(shù)方法都體現(xiàn)在評價在軌衛(wèi)星用戶的需求滿足度和資源利用率兩方面。天地資源優(yōu)化的評價指標結(jié)構如圖2所示。

圖2 天地資源配置評價指標

2.1.2 技術途徑

整數(shù)規(guī)劃是對全部或部分決策變量為整數(shù)的最優(yōu)化問題的模型、算法及應用等的研究，是運籌學和管理科學中應用最廣泛的優(yōu)化模型之一[8]。采用整數(shù)規(guī)劃進行星地資源優(yōu)化時，考慮的星地資源數(shù)量為n個，第i個上配置的天線數(shù)為xi，則x=[x1,x2,…,xn]T就構成了資源配置的一種組合。資源配置與綜合評價之間的基本映射關系如圖2所示。

圖2 資源配置與綜合評價之間的映射關系

上述映射關系說明，一種地面資源的配置方案x對應于唯一的綜合評價值D。這種映射關系是在資源調(diào)度的算法中隱含存在的，是確定的關系。根據(jù)少量的試驗樣本，建立資源配置方案與的評價指標映射關系，從而避免重新進行調(diào)度。進一步，由非線性最優(yōu)化算法進行求解，即可得出對于給定測控任務需求的優(yōu)化的資源配置方案[9]。

2.2 多星多任務智能資源調(diào)度技術

2.2.1 主要技術

現(xiàn)有在軌衛(wèi)星資源調(diào)度技術大多針對單星或簡單資源配置下的測控資源調(diào)度問題，難以處理數(shù)百顆甚至上千顆的衛(wèi)星以及幾十套地面設備的大型復雜資源調(diào)度問題。衛(wèi)星運控系統(tǒng)制定的有效載荷工作計劃一般情況下均需通過測控站網(wǎng)資源將相關指令(或數(shù)據(jù))上注給衛(wèi)星才能按計劃執(zhí)行各類遙感任務。在多星聯(lián)合規(guī)劃應用情景下，任務規(guī)劃和調(diào)度周期大大縮短，計劃隨時可能生成或變更，需要及時上注到衛(wèi)星，因此測控資源調(diào)配情況將直接關系到每顆衛(wèi)星能否在要求的時間范圍內(nèi)收到相應的指令。在資源有限、時間有限的情況下，如何對可用的現(xiàn)有資源進行高效的管理和調(diào)度，因此，結(jié)合資源調(diào)度場景，研究以遺傳算法為代表的智能高效資源調(diào)度技術，實現(xiàn)沖突消解率高、計算收斂速度快的資源調(diào)度技術尤為關鍵。此外，在多星多任務模式下，除考慮測控資源調(diào)度，還需考慮衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的接收資源調(diào)度，尤其需關注不同型號衛(wèi)星數(shù)傳體制及多路數(shù)傳下電磁兼容性問題。

2.2.2 技術途徑

多星多任務智能資源調(diào)度問題是多種約束并存的組合優(yōu)化問題，在調(diào)度時必須考慮各種約束的滿足，并在此前提下實現(xiàn)調(diào)度目標和結(jié)果的優(yōu)化。因此在建立相應的多星多任務智能資源調(diào)度模型之前，需要首先對問題中涉及到的各種約束進行詳細的分析。綜合考慮多星多任務問題的特點并結(jié)合工程實際，按約束的對象將多星多任務智能資源調(diào)度問題的約束分為資源約束、時間約束、狀態(tài)約束、關系約束4類。

遺傳算法的基本思想是將待優(yōu)化問題的所有可能解定義成問題空間，每個解的優(yōu)劣程度用適應度來表示。然后，通過某種規(guī)則將該問題空間映射成一個編碼空間(是雙映射關系，將編碼空間向問題空間映射的過程稱之為解碼)，遺傳算法處理的對象就是這個編碼空間。它通過一定的規(guī)則從編碼空間中選擇一部分元素(或個體)形成所謂的初始種群，然后在初始種群基礎上逐代進行交叉變異等遺傳操作，使得種群的整體性能越來越好，并最終得到問題的最優(yōu)解[10]。遺傳算法基本運行流程如圖3所示。

圖3 遺傳算法的運行基本流程

遺傳算法把問題分解為幾個子問題，每個子問題對應一個種群，并且每一個種群用一個遺傳算法來進化。每一個進化個體只對應問題的部分解，由不同種群個體構成的一個共生體對應問題的一個完整解。對于多星多任務的資源優(yōu)化調(diào)度問題來說，衛(wèi)星、載荷、測控與數(shù)傳資源較多，可見弧段多，需求類型多。對于所建立的調(diào)度模型，如果采用一般遺傳算法的編碼方式，對所有可用弧段進行編碼，則編碼長度太長，搜索范圍迅速增大，算法本身收斂速度減慢，計算時間急劇增加。根據(jù)多星多任務智能資源調(diào)度的模型和遺傳算法本身的特點，綜合考慮求解時間和質(zhì)量因素，將整個調(diào)度問題分解為一系列子優(yōu)化問題，每個子問題對應一個測控需求，這些子問題的進化過程相互獨立，但通過系統(tǒng)模型(所有需求的加權滿足率)來使各子問題相互合作，共同進化?；谶z傳算法的處理流程如圖4所示。

圖4 基于遺傳算法的處理流程

2.3 多用戶需求沖突消解技術

2.3.1 主要技術

來自不同衛(wèi)星用戶的任務需求不僅類型多樣，而且相互之間存在較為復雜的影響關系，在天地資源緊缺的情況下尤其會有各種潛沖突。因此如何快速判斷不同衛(wèi)星用戶需求的可行性，并為沖突協(xié)調(diào)提供消解依據(jù)，是在軌衛(wèi)星運控系統(tǒng)任務管理與規(guī)劃的難點之一。多衛(wèi)星用戶需求沖突消解主要面向使用天地資源的各衛(wèi)星用戶以及同一用戶內(nèi)的不同任務需求，對各類衛(wèi)星用戶需求情況需進行統(tǒng)籌分析和匯總分析，結(jié)合資源模型和衛(wèi)星資源功能以及以往消解規(guī)則，對存在的需求沖突進行提示和智能化分析，對需求集合內(nèi)需求進行自動合并聚類?；诩s束推理的多用戶需求沖突消解技術，以衛(wèi)星任務和現(xiàn)有資源之間相互的約束拓撲關系為基礎，結(jié)合各衛(wèi)星用戶任務需求的重要程度和時效性要求，通過約束推理來準確判斷潛在的沖突和載荷任務完成的可能性，并優(yōu)化協(xié)調(diào)規(guī)則與機制，提高對衛(wèi)星用戶需求的響應速度和衛(wèi)星任務規(guī)劃的效率。

2.2.2 技術途徑

在軌衛(wèi)星運控系統(tǒng)需要從用戶提出任務需求開始，針對任務進行分解、整合、資源匹配等，同時進行跟蹤，對分解后的元任務情況分析進行控制，統(tǒng)一管理任務，實現(xiàn)任務與資源的匹配。在軌衛(wèi)星運控系統(tǒng)的任務分析主要包括分析計算任務的時間窗口、觀測質(zhì)量、任務優(yōu)先級確定、觀測機會選擇、最早響應時間、點目標及區(qū)域目標覆蓋能力分析計算、原始數(shù)據(jù)質(zhì)量分析、資源競爭度與負載分析等。對衛(wèi)星用戶需求的沖突和可行性分析是重要環(huán)節(jié)，由于多衛(wèi)星用戶任務需求之間關系復雜，可采用約束推理技術，將多用戶觀測需求之間的沖突關系抽象為資源約束、邏輯約束、時間約束等多種類型的約束關系，為快速判斷各衛(wèi)星用戶需求的可行性以及沖突協(xié)調(diào)提供技術支撐，最大限度滿足各衛(wèi)星用戶需求。

對于時間約束問題，存在很多檢驗一致性的方法。較為簡單的是圖循環(huán)檢測算法，如果存在循環(huán)則表示不一致，若一個新約束導致原本無環(huán)的圖出現(xiàn)循環(huán)，則移除該約束。這樣，任務規(guī)劃中GP任務順序的調(diào)整、任務的選擇、任務的增刪改等，在時間層次上都可以對應到具體時間變量與時間約束的調(diào)整。

在軌衛(wèi)星運控系統(tǒng)的任務規(guī)劃與沖突消解中，資源約束推理是在時間一致的前提下對資源約束進行一致性檢驗，資源約束的一致性問題是資源約束推理要解決的決策子問題。資源約束描述的資源類型分為占用性和庫存類，占用性資源限定的是瞬時消耗值，庫存類資源限定的是累積消耗值。一般將占用性資源的資源消耗過程分為開始時間的消耗和結(jié)束時間的補充，庫存類資源的資源消耗過程映射為開始時間的消耗或補充。本文的描述中，資源約束可表示為ar=，其中st、et、d的定義類似于時間約束情況，表示資源變化的活動，只是與活動的對應關系隨資源類型不同而有所區(qū)別，q表示資源改變值[11]。

3 技術展望

(1)提升衛(wèi)星群體智能協(xié)同能力，充分發(fā)揮星地運行效能

進入新的歷史時期，世界新技術應用速度明顯加快，對空間戰(zhàn)略制高點的競爭日趨激烈，其中對衛(wèi)星遙感應用要求尤其高。作為在軌衛(wèi)星任務控制中樞的運控系統(tǒng)尤其需要在“快”“準”“全”上下功夫?！翱臁保褪窍到y(tǒng)要具備衛(wèi)星任務管控快速響應、應急任務常態(tài)化響應等任務快速處理能力；“準”，就是系統(tǒng)要具備目標觀測準確、圖像清晰等衛(wèi)星載荷精準操控能力；“全”就是系統(tǒng)要具備籌劃協(xié)同運用多型多星、多載荷探測手段，獲取重點區(qū)域各種環(huán)境的全面信息能力。

(2)提升系統(tǒng)智能化運行能力，高效發(fā)揮單星使用效能

目前我國大力推動人工智能發(fā)展戰(zhàn)略，在民用領域，云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等已成為引領國家高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的助推器。云計算作為新一代信息技術的重要發(fā)展方向，已被廣泛認為是支撐信息化應用和業(yè)務模式創(chuàng)新的核心。大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為新時代重要的戰(zhàn)略資源，特別在智慧城市、電信和金融等行業(yè)中大數(shù)據(jù)技術得到廣泛應用，成為新一代信息技術融合發(fā)展的核心支撐。國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)應用發(fā)展體系初步完成，人工智能產(chǎn)品將在不斷迭代中實現(xiàn)較大突破。

目前衛(wèi)星運控系統(tǒng)在統(tǒng)一功能平臺、任務調(diào)整靈活、系統(tǒng)可靠運行等方面存在較大不足，需要建設云架構的衛(wèi)星管控的服務體系；同時系統(tǒng)在長期的業(yè)務運行過程中積累了大量的衛(wèi)星觀測方案、數(shù)傳方案、遙測數(shù)據(jù)等寶貴的歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合日益成熟的大數(shù)據(jù)挖掘、深度學習等新技術手段，可以提高系統(tǒng)在任務規(guī)劃算法持續(xù)優(yōu)化、衛(wèi)星操控合理準確、衛(wèi)星狀態(tài)故障預測等方面的智能化水平，提升星地執(zhí)行航天遙感任務的效率，發(fā)揮衛(wèi)星的使用效能。

(3)實現(xiàn)從需求提出到數(shù)據(jù)傳輸全鏈路自動化，提升系統(tǒng)支援多場景遙感任務的快速響應能力

現(xiàn)有各衛(wèi)星運控系統(tǒng)在自動化程度方面，僅在個別環(huán)節(jié)實現(xiàn)了系統(tǒng)自動化(如任務受理、遙測數(shù)據(jù)反演等環(huán)節(jié))，支援多場景遙感任務的快速響應能力不足。因此，系統(tǒng)在全鏈路自動化運行方面存在較大差距，需要在需求處理、需求籌劃、任務規(guī)劃、任務補充、計劃制定、指令編制等方面進行自動化設計。

(4)與現(xiàn)有系統(tǒng)鉸鏈，實現(xiàn)無縫接入以及技術成果應用

系統(tǒng)一方面支持天地一體任務規(guī)劃，能夠融入現(xiàn)有衛(wèi)星管控體系和測控體系，實現(xiàn)與衛(wèi)星運控系統(tǒng)、各類空間基礎設施運控系統(tǒng)、資源管理調(diào)度系統(tǒng)的無縫對接；另一方面，系統(tǒng)產(chǎn)生的技術成果可實現(xiàn)向現(xiàn)有衛(wèi)星相關系統(tǒng)轉(zhuǎn)化、應用，提升現(xiàn)有系統(tǒng)的使用效能。

4 結(jié)束語

目前，在以人工智能技術為引領的全球化技術革新與發(fā)展背景下，航天任務呈現(xiàn)應急化、智能化和信息化等發(fā)展態(tài)勢。為了發(fā)揮衛(wèi)星遙感的高技術性、創(chuàng)新性以及前沿探索性特征的牽引作用，鞏固航天對國家安全和國家利益的戰(zhàn)略支撐作用，推進人工智能技術在衛(wèi)星智能任務規(guī)劃系統(tǒng)和衛(wèi)星群體智能協(xié)同系統(tǒng)的應用極為重要。對在軌衛(wèi)星運控軟件系統(tǒng)級架構設計進行技術攻關，開展仿真和效能評估，采用智能化技術在自主測控、自主故障診斷、任務規(guī)劃、資源分配等方面聯(lián)合，將大大提高測控任務的完成效率和資源利用率。此外，通過科學合理的在軌衛(wèi)星運控系統(tǒng)功能和指標體系引導，可以系統(tǒng)地考慮衛(wèi)星設計、數(shù)據(jù)利用方式，同步牽引相關領域智能技術的發(fā)展，改變衛(wèi)星與地面系統(tǒng)的設計和應用方式，例如以載荷長時間開機、在軌智能處理和不再下傳原始圖像等為設計原則，實現(xiàn)衛(wèi)星載荷數(shù)據(jù)在軌直接處理、直接分發(fā)。隨著新技術的發(fā)展，人工智能技術在衛(wèi)星運控系統(tǒng)的應用大有可為。