1.1 概述
卫星观测需求管理软件是卫星运控分系统升级改造项目的核心组成部分，其核心定位是实现对多类型、多系列卫星观测需求的全生命周期管理。本软件以空基 “十三五”卫星运控分系统为基础，通过整合高分系列卫星、空基“十二五” 系列卫星等异构系统，构建统一的观测需求标准化模型，实现对观测需求的高效采集、处理、跟踪与反馈。软件遵循“系统整合、功能升级”的总体思路，采用云平台+单星微服务架构，支持多源异构数据的接入与协同处理，为卫星任务规划提供可靠的数据支撑。
1.2 功能
在卫星运控分系统升级改造项目中，需求解析与建模支持多模态输入，利用 NLP 技术解析并生成标准化请求，同时验证需求、预判冲突。智能任务规划涵盖多星协同、多维度排程与动态重规划，采用相关算法并考虑多种因素，提升规划效率与适应性。
资源优化配置从卫星、地面站和通信资源三方面着手，通过构建矩阵、智能调度和预测模型，实现资源合理利用。冲突检测与消解运用模型检测多维冲突，以优先级算法和多种消解方案保障任务执行，还支持人工干预。任务评估与优化通过计算指标、建立模型和运用遗传算法，提升观测效果并实现系统进化。
应急任务快速响应具备一键触发、专用资源池和端到端 15 分钟响应的能力，为应急工作提供有力支持。可视化任务编排提供便捷界面、实时预览和丰富模板，降低使用门槛。智能辅助决策借助知识图谱推荐方案、对比分析工具和风险评估报告，助力用户做出科学决策。
1.3 组成
卫星状态模拟仿真软件由态势显示软件、图表及文字显示软件和数据支持及功能辅助软件三部分组成。
图 6.4 35卫星观测需求管理软件组成图
1.4 处理流程
图 6.4 36卫星观测需求管理软件流程图
Ø 初始化
读取基础配置文件，显示初始化界面
Ø 用户需求输入
用户将观测任务需求输入系统
Ø 分类处理
若为自然语言，执行语义解析，将非结构化语言转化为系统可识别的任务信息；若为结构化数据，直接进行格式转换，适配系统处理标准
Ø 需求验证
对处理后的需求进行合理性、准确性验证，排除错误或矛盾内容
Ø 任务规划
依据验证通过的需求，制定卫星观测任务的执行方案，明确目标、流程等
Ø 资源分配
根据任务规划，调配卫星、地面站、通信频段等资源
Ø 冲突检测及处理
对资源分配结果进行冲突检测：若无冲突，直接进入任务执行；若存在冲突，启动冲突消解策略，消除冲突
Ø 任务执行
向卫星及地面设施发送指令，正式启动观测任务
Ø 结果反馈
收集任务执行数据与结果，形成反馈，用于后续流程优化或任务总结
1.5 接口
1.5.1 外部接口
图 6.4 37卫星观测需求管理软件外部接口图
表 6.4 18卫星观测需求管理软件外部接口表
1.5.2 内部接口
图 6.4 38卫星观测需求管理软件内部接口图
表 6.4 19卫星观测需求管理软件内部接口表
1.6 观测需求数据管理模块
1.6.1 概述
观测需求数据管理模块是卫星任务仿真系统的核心组件，负责对多源异构观测需求数据进行全生命周期管理，实现数据采集、清洗、存储、分析及共享的一体化流程。该模块以GJB 438B-2009等国军标为设计依据，通过构建标准化数据模型、智能处理算法及安全访问机制，支撑卫星任务规划、资源调度及效能评估等核心业务。其设计目标是解决传统数据管理中存在的格式不统一、处理效率低、共享能力弱等问题，为航天任务提供高效、可靠的数据服务。模块采用微服务架构，支持与卫星管理、任务规划等系统的无缝对接，确保数据的准确性、完整性和实时性。
1.6.2 组成
观测需求数据管理模块由多源数据接入与清洗功能和智能分析与关联功能组成。
图 6.4 39观测需求数据管理模块组成图
1.6.3 功能
1.多源数据接入与清洗：支持卫星遥测数据、地面站观测数据、气象数据等多类型数据源的接入，兼容 CSV、JSON、XML 等格式。采用智能算法对数据进行清洗，自动识别并纠正缺失值、异常值及格式错误，确保数据质量。
2.智能分析与关联：基于机器学习算法，对历史观测数据进行模式识别，预测任务需求趋势。建立数据关联分析模型，挖掘卫星轨道、载荷性能与观测效果之间的内在联系。
1.6.4 处理流程
图 6.4 40观测需求数据管理模块流程图
1.数据采集：通过传感器、地面站等设备实时获取观测数据，解析原始协议并生成中间格式文件。
2.数据清洗：运用异常检测算法（如孤立森林）识别并修复数据错误，确保数据完整性。
3.标准化处理：将清洗后的数据映射至统一数据模型，生成标准化数据集。
4.存储与索引：根据数据类型选择存储引擎，建立多级索引以加速查询。
5.智能分析：调用机器学习模型（如 LSTM 预测模型）分析数据趋势，输出预测结果。
6.可视化与分发：将分析结果通过可视化界面展示，并通过 API 接口推送至任务规划系统。
1.6.5 接口
1.6.5.1 外部接口
图 6.4 41观测需求数据管理模块外部接口图
表 6.4 20观测需求数据管理模块外部接口表
1.6.5.2 内部接口
图 6.4 42观测需求数据管理模块内部接口图
表 6.4 21 观测需求数据管理模块内部接口表
1.6.6 多源数据接入与清洗功能
1.6.6.1 功能
支持卫星遥测数据、地面站观测数据、气象数据等多种类型数据源的接入。兼容 CSV、JSON、XML 等常见数据格式，确保不同来源的数据都能顺利导入系统。采用智能算法对采集到的数据进行清洗。自动识别并纠正数据中的缺失值、异常值及格式错误，确保数据质量。构建统一数据模型，实现观测需求数据的结构化存储。
1.6.6.2 流程
图 6.4 43多源数据接入与清洗功能流程图
1.数据源选择：用户根据需求选择要接入的数据源，包括卫星遥测数据、地面站观测数据、气象数据等。系统根据所选数据源，准备相应的数据采集接口和配置。
2.数据采集：按照既定的采集规则和接口规范，从选定的数据源获取数据。采集过程中，对数据的完整性和准确性进行初步检查，确保采集到的数据符合基本要求。
3.格式转换：将采集到的不同格式的数据，如 CSV、JSON、XML 等，统一转换为系统内部可识别和处理的标准格式。这一步骤确保数据在后续处理过程中的一致性和兼容性。
4.数据清洗：运用智能算法对数据进行清洗操作，识别并纠正数据中的缺失值、异常值和格式错误。例如，通过设定合理的数据范围和统计分析方法，找出并修正异常的卫星轨道参数或气象数据中的错误值。
5.数据质量检查：对清洗后的数据进行全面质量检查，评估数据的完整性、准确性和一致性。检查内容包括数据是否存在遗漏、数据值是否在合理范围内、数据格式是否正确等。
6.数据质量判断：根据数据质量检查结果进行判断。如果数据质量合格，将数据存储到相应的数据库中；如果数据质量不合格，则对数据进行修正，然后重新进行数据采集和后续处理步骤。
7.数据存储：根据数据的特点和使用场景，将合格的数据存储到关系型数据库（MySQL）与时序数据库（InfluxDB）中。同时记录数据的版本信息，以便进行数据回溯和对比分析。
1.6.6.3 接口
图 6.4 44多源数据接入与清洗功能接口图
表 6.4 22多源数据接入与清洗功能接口表
1.6.7 智能分析与关联功能
1.6.7.1 功能
运用机器学习算法，对历史观测数据进行模式识别。分析任务需求在时间维度上的变化趋势，例如预测不同区域、不同类型观测任务的需求增长或减少趋势，为卫星资源的合理分配和任务规划提供前瞻性依据。
建立数据关联分析模型，挖掘卫星轨道、载荷性能与观测效果之间的内在联系。根据分析和预测结果，为任务规划提供决策支持。为任务规划人员提供关于卫星资源分配、观测时间安排等方面的建议，帮助其制定更合理的任务规划方案。
1.6.7.2 流程
图 6.4 45智能分析与关联功能流程图
1.数据获取：从数据存储系统中获取历史观测数据、卫星轨道数据、载荷性能数据以及其他相关数据。这些数据是进行智能分析与关联的基础，确保数据的完整性和准确性至关重要。
2.数据预处理：对获取的数据进行清洗、转换和归一化处理。去除数据中的噪声、异常值，对缺失数据进行填补或处理，将不同格式的数据转换为统一格式，以便后续的模型处理。同时，对数据进行归一化处理，使不同特征的数据具有可比性。
3.模型选择与训练：根据分析目的和数据特点，选择合适的机器学习算法和模型，如时间序列分析模型、关联规则挖掘模型等。使用预处理后的数据对模型进行训练，调整模型参数，使模型能够准确地捕捉数据中的模式和关系。
4.关联分析与趋势预测：运用训练好的模型，对卫星轨道、载荷性能与观测效果等数据进行关联分析，挖掘它们之间的内在联系。同时，对任务需求进行趋势预测，分析未来任务需求的变化趋势。
5.结果评估：对关联分析和趋势预测的结果进行评估，判断模型的准确性和可靠性。通过与实际情况进行对比，评估模型是否能够准确地反映数据之间的关系和未来的趋势。
6.评估判断：根据评估结果进行判断，如果结果满意，则将分析和预测结果输出；如果结果不满意，则重新选择模型或调整模型参数，再次进行训练和分析。
7.输出结果：将经过评估的分析和预测结果输出，为任务规划和决策提供支持。结果可以以报告、图表等形式呈现，便于相关人员理解和使用。
8.应用于任务规划：任务规划人员根据输出的结果，优化卫星任务规划方案，合理分配卫星资源，安排观测时间，提高任务规划的科学性和合理性。
1.6.7.3 接口
图 6.4 46智能分析与关联功能接口图
表 6.4 23智能分析与关联功能接口表
1.7 观测需求预处理与跟踪模块
1.7.1 概述
观测需求预处理与跟踪模块是卫星任务仿真系统的关键组件，负责对用户提交的观测需求进行全流程管理，涵盖需求解析、冲突检测、任务分配及执行状态监控。该模块以GJB 438B-2009等国军标为设计依据，通过构建智能预处理算法、动态优先级模型及实时跟踪机制，实现观测需求的高效转化与闭环管理。其核心目标是解决传统任务流程中存在的需求响应慢、资源冲突频发、状态不透明等问题，为卫星任务规划提供精准的数据支撑。模块采用微服务架构，支持与卫星管理、任务规划等系统的无缝协同，确保需求处理的智能化与自动化。
1.7.2 组成
观测需求预处理与跟踪模块由动态任务分配与调度功能，全链路状态跟踪功能和优先级管理与异常处理功能组成。
图 6.4 47观测需求预处理与跟踪模块组成图
1.7.3 功能
1.动态任务分配与调度：结合卫星资源矩阵（12 类传感器参数、5 种工作模式）与地面站接收能力，生成最优任务分配方案。支持多星协同规划，采用混合整数规划（MIP）算法优化任务序列，实现资源利用率最大化。
2.全链路状态跟踪：实时监控任务执行进度，记录卫星姿态调整、数据回传等关键节点状态。提供任务执行甘特图、覆盖热力图等可视化工具，支持历史数据回溯与对比分析。
3.优先级管理与异常处理：基于层次分析法（AHP）建立动态优先级模型，自动调整任务执行顺序。支持应急任务快速响应，提供一键触发机制与专用资源池，确保快速完成需求响应。
1.7.4 处理流程
图 6.4 48观测需求预处理与跟踪模块流程图
1.需求接收：借助多模态输入接口，广泛获取用户的观测需求。接着进行需求分类，精准区分自然语言与结构化数据输入。对于非结构化的自然语言需求，开展语义解析，而结构化数据则进行格式转换，使其统一转化为 UTDM 标准格式。随后，进行标准化建模，生成带有约束条件的任务请求。
2.约束校验：会仔细检测轨道、时间、资源等方面是否存在冲突。一旦发现冲突，就采用优先级驱动算法来调整任务参数，实现冲突消解。之后，依据资源矩阵生成最优的任务分配方案。
3.任务执行：向卫星及地面站发送指令。同时，开启状态监控，实时掌握任务进度与设备状态。任务完成后，输出详细的任务报告，并更新数据库。最后，将全流程数据进行日志归档，方便后续追溯分析，为不断优化观测任务流程提供有力支持。
1.7.5 接口
1.7.5.1 外部接口
图 6.4 49观测需求预处理与跟踪模块外部接口图
表 6.4 24观测需求预处理与跟踪模块外部接口表
1.7.5.2 内部接口
图 6.4 50观测需求预处理与跟踪模块内部接口图
表 6.4 25观测需求预处理与跟踪模块内部接口表
1.7.6 动态任务分配与调度功能
1.7.6.1 功能
基于卫星轨道参数、载荷能力及任务优先级，动态分配观测、通信等任务至最优卫星，支持多星协同执行复杂任务（如灾害监测）。实时监控卫星能源、存储、通信带宽等资源状态，动态调整任务执行顺序与参数，优化资源利用率。检测并解决卫星间轨道冲突、地面站接收时间窗口重叠等问题，通过算法自动调整任务分配方案。为应急任务预留优先级资源，支持一键触发任务重规划，确保紧急需求优先执行。
1.7.6.2 流程
图 6.4 51动态任务分配与调度功能流程图
1.任务需求解析：对任务的各项需求，如任务类型、时间要求、覆盖区域、数据精度等进行详细分析与解读，明确任务目标与条件。
2.卫星资源评估：评估可用卫星的资源状况，包括卫星轨道参数、载荷能力、能源储备、存储容量等，确定卫星可承担任务的能力范围。
3.冲突检测：检查任务分配过程中是否存在冲突情况，如卫星轨道冲突、地面站接收时间窗口冲突、卫星资源使用冲突等。
4.判断是否存在冲突：根据冲突检测结果进行判断。
5.生成候选方案：针对检测出的冲突，通过算法或策略生成多种可能的任务分配候选方案，尝试解决冲突问题。
6.策略优化：对生成的候选方案进行进一步优化，考虑资源利用效率、任务执行成本、任务优先级等因素，筛选出较优方案。
7.方案验证：对优化后的方案进行验证，模拟方案执行过程，评估其可行性与合理性，确保方案能有效执行且达成任务目标。
8.执行任务分配：将确定好的任务分配方案实际执行，向卫星等相关设备或系统下达任务指令。
9.状态反馈：在任务执行过程中，实时跟踪任务状态，并将任务执行情况、资源使用情况等信息反馈，以便后续调整与优化。
1.7.6.3 接口
图 6.4 52动态任务分配与调度功能接口图
表 6.4 26动态任务分配与调度功能接口表
1.7.7 全链路状态跟踪功能
1.7.7.1 功能
持续跟踪卫星、地面站等设备的任务执行状态，包括任务进度、资源消耗（能源、存储）、通信链路质量等。通过预设阈值（如能源低于 20%）自动触发预警，支持人工干预或自动调整任务参数。记录任务从分配到执行的全链路数据，包括指令下发时间、设备响应时间、异常日志等，支持回溯分析。以可视化图表（甘特图、热力图）展示任务执行进度、资源使用趋势及异常事件分布。
1.7.7.2 流程
图 6.4 53动态任务分配与调度功能接口图
1.数据采集：从卫星管理模块、地面站系统等实时获取任务执行数据。
2.状态解析：解析数据并映射为任务状态（如 “执行中”“暂停”“完成”）。
3.异常检测：比对预设阈值（如任务超时、能源不足），判断是否触发预警。
4.预警与响应：若触发预警，生成报告并通知任务规划系统或人工干预；否则记录正常状态。
5.数据存储：将状态数据存入历史数据库，支持后续分析。
6.可视化展示：通过图表展示任务进度、资源消耗等信息。
1.7.7.3 接口
图 6.4 54全链路状态跟踪功能接口图
表 6.4 27全链路状态跟踪功能接口表
1.7.8 优先级管理与异常处理功能
1.7.8.1 功能
根据任务的重要性、紧急程度、业务需求等因素，为不同的任务分配相应的优先级。在任务执行过程中，根据实时情况（如资源状况、突发需求等）动态调整任务的优先级。实时监测卫星、地面站等设备以及任务执行过程中的各种状态，识别异常情况。针对不同类型和级别的异常，制定相应的处理策略。
1.7.8.2 流程
图 6.4 55优先级管理与异常处理功能流程图
1.任务优先级设定：在任务开始前，根据任务的特性为其分配初始优先级。
2.任务执行：按照设定的优先级顺序执行任务。
3.异常监测：在任务执行过程中，持续监测各种状态，查找是否存在异常情况。
4.异常判断：判断是否检测到异常。如果没有异常，任务继续正常执行；如果检测到异常，则进入异常处理流程。
5.异常分类分级：对异常进行详细的分类和分级，确定异常的性质和严重程度。
6.处理策略制定：根据异常的分类和分级结果，制定相应的处理策略。
7.执行处理策略：按照制定的策略对异常进行处理。
8.反馈处理结果：将异常处理的结果反馈给相关系统和人员。
9.优先级动态调整：当实时情况发生变化时，对任务的优先级进行动态调整，然后重新回到任务执行环节。
1.7.8.3 接口
图 6.4 56优先级管理与异常处理功能接口图
表 6.4 28优先级管理与异常处理功能接口表
1.8 用户数据管理模块
1.8.1 概述
用户数据管理模块是卫星任务仿真系统的核心组件，负责实现用户信息、权限、操作日志等数据的全生命周期管理。该模块以GJB 438B-2009、GJB 5000A 等国军标为设计依据，通过构建分级权限体系、智能审计机制及数据安全防护策略，保障系统用户数据的安全性、完整性与可追溯性。其核心目标是解决传统用户管理中存在的权限混乱、操作不可追溯、数据泄露风险高等问题，为航天任务提供合规、可靠的用户数据服务。模块采用微服务架构，支持与卫星管理、任务规划等系统的无缝对接，实现用户数据的统一管控与高效共享。
1.8.2 组成
用户数据管理模块由分级权限管理功能，操作审计与追踪功能和数据安全防护功能组成。
图 6.4 57用户数据管理模块组成图
1.8.3 功能
1.分级权限管理：基于 RBAC（角色-基于访问控制）模型，实现细粒度权限分配，支持200 +权限点配置。提供多因子认证（MFA）机制，结合用户名 / 密码、动态令牌（OTP）及生物特征识别。支持临时权限申请与审批流程，审批链可配置（如三级审批），确保敏感操作合规性。
2.操作审计与追踪：记录用户登录、数据查询、参数修改等 15 类操作行为，包含时间戳、IP 地址、操作结果等 10 项元数据。提供审计日志检索功能，支持按用户、时间、操作类型等组合条件过滤，响应时间≤2 秒（百万级日志）。生成操作行为分析报告，包含高频操作统计、风险操作预警等内容。
3.数据安全防护：采用 AES-256 加密算法存储用户密码、密钥等敏感信息，密钥由 HSM 硬件安全模块管理。实施数据脱敏策略，对身份证号、手机号等敏感字段进行掩码处理（如显示前 3位和后4位）。支持IP白名单、登录频次限制等访问控制措施，防止暴力破解与越权访问。
1.8.4 处理流程
图 6.4 58用户数据管理模块流程图
1.用户注册：用户提交注册信息（姓名、部门、角色等），系统校验唯一性。发送激活邮件至注册邮箱，用户完成验证后账户生效。
2.权限分配：管理员基于角色模板（如 “系统管理员”“普通用户”）批量分配权限。支持临时权限申请，审批通过后自动生成有效期（精确到分钟）。
3.数据访问：用户通过 SSO 登录系统，系统验证 MFA 令牌。基于 RBAC 模型动态加载可用功能模块，隐藏未授权菜单。
4.操作审计：实时捕获用户操作行为，生成审计日志并加密存储。每日凌晨自动备份审计数据至异地灾备中心，保留周期大于3年。
5.异常处理：检测到异常登录（如异地 IP、高频失败）时，自动触发短信 / 邮件告警。支持管理员强制注销异常会话，冻结风险账户。
1.8.5 接口
1.8.5.1 外部接口
图 6.4 59用户数据管理模块外部接口图
表 6.4 29 用户数据管理模块外部接口表
1.8.5.2 内部接口
图 6.4 60用户数据管理模块内部接口图
表 6.4 30用户数据管理模块内部接口表
1.8.6 分级权限管理功能
1.8.6.1 功能
根据用户的角色和职责，将权限划分为不同级别，如超级管理员、系统管理员、普通操作员、访客等。据用户的工作需求和岗位性质，为用户分配对应的权限级别。在用户进行系统操作时，实时验证用户权限，判断用户是否有权限执行该操作。记录用户的权限操作日志，包括操作时间、操作内容、涉及的资源等信息。根据用户岗位变动、项目需求变化等情况，动态调整用户权限。
1.8.6.2 流程
图 6.4 61分级权限管理功能流程图
1.用户登录：用户在系统中输入账号和密码进行登录操作。
2.权限验证：系统根据用户账号信息，查询其对应的权限级别，验证用户是否为合法用户。
3.判断权限是否通过：
若通过：用户可进行系统操作。
若未通过：拒绝用户登录并提示错误信息。
4.用户操作：用户在系统界面进行各种操作，如数据查询、任务提交等。
5.操作权限验证：针对用户的具体操作，再次验证用户是否具备该操作对应的权限。
6.判断操作权限是否通过：
若通过：执行用户操作请求。
若未通过：拒绝操作并提示用户无权限执行该操作。
7.权限调整请求：当用户因岗位变动等原因需要调整权限时，提交权限调整请求。
8.权限调整审批：由相关负责人对权限调整请求进行审批。
9.判断审批是否通过：
若通过：按照请求内容调整用户权限。
若未通过：驳回权限调整请求并告知申请人。
1.8.6.3 接口
图 6.4 62分级权限管理功能接口图
表 6.4 31分级权限管理功能接口表
1.8.7 操作审计与追踪功能
1.8.7.1 功能
实时收集系统内所有用户的操作信息。允许管理员根据业务需求和安全策略，配置审计规则。依据预设的审计规则和正常操作模式，自动检测异常操作行为。为每个用户的操作建立完整的轨迹记录，方便在需要时追溯操作的全过程。定期或根据需要生成详细的审计报告，将操作记录和审计相关数据进行安全存储，支持数据的长期保存和查询。
1.8.7.2 流程
图 6.4 63操作审计与追踪功能流程图
1.操作发生：用户在系统中进行各种操作，如登录、数据查询等。
2.操作信息收集：系统实时收集操作的相关信息，包括操作时间、操作人员、操作类型等。
3.规则匹配：将收集到的操作信息与预设的审计规则进行匹配，判断是否存在异常操作。
4.判断是否符合异常规则：
若符合：触发异常警报，通知相关人员进行处理。
若不符合：将操作信息作为正常记录进行存储。
5.异常警报：系统通过邮件、短信或系统提示等方式，向管理员或相关人员发出异常操作警报，同时提供详细的异常信息。
6.正常记录存储：将操作信息存储到数据库中，以便后续查询和审计。
7.审计报告请求：管理员或相关人员根据需要，向系统提出审计报告生成请求。
8.报告生成：系统根据存储的操作记录和预设的报告模板，生成审计报告。
9.报告展示：将生成的审计报告以可视化的方式展示给请求人员，方便查看和分析。
10.数据查询请求：用户可以向系统提出对操作记录的查询请求，指定查询条件（如时间范围、操作人员等）。
11.数据检索：系统根据查询条件，从存储的操作记录中检索相关数据。
12.结果返回：将检索到的数据返回给查询用户。
1.8.7.3 接口
图 6.4 64操作审计与追踪功能接口图
表 6.4 32操作审计与追踪功能接口表
1.8.8 数据安全防护功能
1.8.8.1 功能
采用先进加密算法（如 AES、RSA 等），对存储和传输中的数据进行加密处理，防止数据在存储介质被盗或传输链路被窃听时泄露敏感信息。基于用户身份和权限，严格限制对数据的访问。利用哈希算法等技术，对数据进行完整性校验。定期对重要数据进行备份，存储在安全可靠的介质或异地存储中心。记录数据相关的操作日志，包括数据访问、修改、删除等操作。
1.8.8.2 流程
图 6.4 65数据安全防护功能流程图
1.数据产生/接收：新数据生成或从外部接收数据。
2.数据加密：对新产生或接收的数据进行加密处理。
3.存储/传输：加密后的数据进行存储或在系统间传输。
4.访问请求：用户或系统模块发起对数据的访问请求。
5.权限验证：根据用户权限信息，验证访问请求是否合法。
6.判断验证是否通过：
若通过：允许数据访问。
若未通过：拒绝访问请求。
7.数据访问：合法用户或模块访问数据。
8.完整性校验：对访问的数据进行完整性检查。
9.判断校验是否通过：
若通过：数据可正常使用。
若未通过：从备份恢复数据。
10.实时监测：持续对系统网络和操作进行监控。
11.入侵检测：检查是否存在恶意攻击行为。
12.判断是否有入侵：
若存在：采取入侵防御措施。
若不存在：继续实时监测。
13.定期备份请求：按计划发起数据备份任务。
14.数据备份：将数据备份到指定存储位置。
15.恢复请求：当数据丢失或损坏时，发起恢复请求。
16.数据恢复：从备份中恢复数据。
1.8.8.3 接口
图 6.4 66数据安全防护功能接口图
表 6.4 33数据安全防护功能接口表
1.9 目标数据管理模块
1.9.1 概述
目标数据管理模块是卫星任务仿真系统的核心组件，负责对空间目标信息（如卫星、航天器、空间碎片等）进行全生命周期管理，实现数据采集、处理、分析及共享的一体化流程。该模块以GJB 438B-2009、GJB 6477-2008等国军标为设计依据，通过构建多源异构数据融合模型、智能识别算法及动态更新机制，支撑空间态势感知、任务规划及效能评估等核心业务。其核心目标是解决传统目标数据管理中存在的格式不统一、更新滞后、分析能力弱等问题，为航天任务提供高精度、高时效的目标数据服务。模块采用微服务架构，支持与卫星管理、预警探测等系统的无缝对接，确保数据的准确性、完整性和实时性。
1.9.2 组成
目标数据管理模块由智能识别与关联分析功能和动态数据更新与预警功能组成。
图 6.4 67目标数据管理模块组成图
1.9.3 功能
1.智能识别与关联分析：基于深度学习模型（YOLOv5 改进版）实现目标类型自动识别，识别准确率≥95%。建立目标行为关联模型，分析变轨事件、通信链路等行为模式，预测潜在威胁。
2.动态数据更新与预警：实时同步空间目标编目数据，支持 TLE 两行根数自动更新（更新频率≤2小时）。提供碰撞预警功能，基于 SGP4 模型计算最小接近距离，阈值可配置（默认≤5km）。
1.9.4 处理流程
图 6.4 68目标数据管理模块流程图
1.数据采集：通过部署多模态传感器网络（包括毫米波雷达、激光传感器、红外摄像头等）实时获取目标原始数据，采用协议解析引擎对不同设备的通信协议（如 CAN 总线、Modbus、自定义二进制协议）进行深度解析，将异构数据转换为标准化中间格式文件（如 JSON 或 PROTOBUF），为后续处理奠定统一基础。
数据清洗环节引入卡尔曼滤波算法，针对动态噪声和测量误差构建状态空间模型，通过递归估计和协方差矩阵优化，有效滤除高频噪声并修正传感器漂移，确保数据的时间序列连续性和准确性。特征提取模块基于清洗后的高保真数据，运用数字信号处理技术和机器学习算法，提取目标的轨道参数（如速度、加速度、空间坐标）、载荷类型（通过光谱分析或形状特征识别）等关键特征值，形成结构化特征向量。
2.智能识别：调用 YOLOv5 目标检测模型，对提取的特征向量进行语义分析，实现目标类别（如车辆、无人机、障碍物）的精准分类，并输出置信度评分以量化识别结果的可靠性。关联分析模块依托历史数据库，采用时序关联规则挖掘和长短期记忆网络（LSTM）构建目标行为模型，通过模式匹配和趋势预测，推断目标下一步动作的概率分布。
3.预警生成：基于实时数据和预测结果，动态计算目标与监测区域的最小接近距离，结合可配置的安全阈值触发多级预警机制，包括视觉警报、声音提示和应急响应指令。最终，数据分发系统通过RESTful API 接口将处理后的目标数据（含分类结果、预测轨迹、预警状态）推送至任务规划系统，并同步更新三维可视化场景，实现全流程数据驱动的智能决策与实时监控。
1.9.5 接口
1.9.5.1 外部接口
图 6.4 69目标数据管理模块外部接口表
表 6.4 34目标数据管理模块外部接口表
1.9.5.2 内部接口
图 6.4 70目标数据管理模块内部接口图
表 6.4 35目标数据管理模块内部接口表
1.9.6 智能识别与关联分析功能
1.9.6.1 功能
利用图像识别、模式识别等技术，对卫星图像、传感器数据等进行处理，自动识别出目标物体或事件。在气象数据中识别出风暴、雾霾等气象现象。提取目标的特征信息，如形状、颜色、纹理、光谱特征等，并根据这些特征对目标进行分类。分析不同来源数据之间的关联性，如将卫星轨道数据与地面站接收数据关联，分析卫星通信质量与轨道位置的关系；将气象数据与农业生产数据关联，研究气象条件对农作物产量的影响。通过对历史数据和实时数据的对比分析，识别出数据中的异常模式或变化趋势，
1.9.6.2 流程
图 6.4 71智能识别与关联分析功能流程图
1.数据采集：从卫星传感器、地面监测设备、数据库等多种来源采集图像、数值等各类数据。
2.数据预处理：对采集到的数据进行清洗、降噪、归一化等处理，去除噪声和无效数据，统一数据格式，提高数据质量。
3.特征提取：运用算法从预处理后的数据中提取目标的关键特征，如光谱特征、几何特征等。
4.目标识别：根据提取的特征，采用模式识别等方法识别出数据中的目标物体或事件。
5.分类与聚类：将识别出的目标按照一定规则进行分类或聚类，如将动物分为哺乳动物、鸟类等类别。
6.关联分析：分析不同类别数据之间的关联关系，挖掘潜在的规律和联系。
7.异常检测：对比当前数据与历史数据、正常模式，检测是否存在异常情况。
8.预警生成：如果检测到异常，生成预警信息并输出。
1.9.6.3 接口
图 6.4 72智能识别与关联分析功能接口图
表 6.4 36智能识别与关联分析功能接口表
1.9.6.3.1 动态数据更新与预警功能
1.9.6.4 功能
通过网络接口、传感器等渠道，实时获取各类动态数据，确保数据的及时性和准确性。将新获取的数据及时更新到数据库或数据存储系统中，覆盖或补充原有数据，保证数据的时效性，为后续分析和决策提供最新的数据支持。
根据业务需求和历史数据，为关键指标设定合理的阈值，持续监控数据是否超出阈值范围。当监测到数据超出预设阈值时，立即触发预警机制，通过短信、邮件、系统消息等多种方式通知相关人员，以便及时采取措施应对异常情况。
1.9.6.5 流程
图 6.4 73动态数据更新与预警功能流程图
1.9.6.6 接口
图 6.4 74动态数据更新与预警功能接口图
表 6.4 37动态数据更新与预警功能接口表
2 任务规划软件