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龙图腾网获悉中科卫星(安徽)数据科技有限公司申请的专利一种同轴光学雷达载荷卫星星地一体化运控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：CN119872929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202510133713.3，技术领域涉及：B64G1/24；该发明授权一种同轴光学雷达载荷卫星星地一体化运控方法是由杨志高;谢金华;高晶;李忠原;潘鑫设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种同轴光学雷达载荷卫星星地一体化运控方法在说明书摘要公布了：本发明涉及定向控制技术领域，提供了一种同轴光学雷达载荷卫星星地一体化运控方法，首先通过同轴光学雷达采集卫星与地面站之间的状态参数，并对数据进行降噪处理，为后续的状态估计提供准确输入；接着，利用卡尔曼滤波对卫星当前状态进行预测，生成下一时刻的状态估计值；根据这些估计值，生成并分解控制指令，逐步处理各个维度的控制指令，并对其进行校核；随后，将状态估计和控制指令执行数据输入深度强化学习模型，优化控制指令；为提高卡尔曼滤波精度，本发明引入时空关联因子，调整状态转移矩阵，以更准确地反映卫星与地面站的动态关系；此外，深度强化学习模型通过历史数据和执行数据的训练，进一步优化控制指令。

本发明授权一种同轴光学雷达载荷卫星星地一体化运控方法在权利要求书中公布了：1.一种同轴光学雷达载荷卫星星地一体化运控方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，采集同轴光学雷达载荷卫星的位置参数、姿态参数、相对速度参数和加速度参数，并进行降噪处理，输出降噪后的数据； 步骤S2，使用卡尔曼滤波分析降噪后的数据，根据卫星上一时刻的状态预测当前时刻的卫星状态，输出状态估计值； 步骤S3，基于所述状态估计值生成控制指令，将所述控制指令进行分解，根据分解的状态数据，逐次生成每个维度的控制指令； 步骤S4，对生成的所述每个维度的控制指令进行校核； 步骤S5，将所述状态估计值与所述每个维度的控制指令执行数据共同输入至训练好的深度强化学习模型的状态空间，对所述控制指令进行优化，其中，所述深度强化学习模型的奖励函数为： ； 式中，为奖励值，为状态参数的总数，为第个目标状态参数的值，为第个实际执行状态参数的值，为控制指令的总数，为第j个控制指令的调整量，为第个控制指令的执行频率，和为权重系数； 结合卫星与地面站相对状态的时空变化规律，在卡尔曼滤波的状态转移过程中引入时空关联因子，改进状态转移矩阵的更新规则，包括以下步骤： 步骤A1，提取卫星与地面站之间的相对位置参数、姿态参数、相对速度参数和加速度参数的历史状态数据； 步骤A2，通过时序分析方法对所述历史状态数据进行差分分析，计算出相邻时间点之间的状态变化率； 步骤A3，基于历史状态的变化速率，利用回归分析方法构建线性回归模型，并结合最小二乘法拟合历史数据，求解出历史状态变化速率的影响系数和时间间隔的影响系数； 步骤A4，定义时空关联因子，用来反映卫星与地面站之间相对运动的时空关系，所述时空关联因子的计算公式为： ； 式中，为时空关联因子，为时刻的状态变化速率，时刻的状态变化速率，为时间间隔的影响系数，从时刻到时刻的时间差； 步骤A5，在每个时间步长中，根据当前计算的时空关联因子，对状态转移矩阵进行调整，其调整公式为： ； 式中，为状态转移矩阵，为传统状态转移矩阵，为前一时刻的状态转移矩阵，为时空关联因子。

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