本技術(shù)涉及衛(wèi)星定位和通信，具體地，涉及一種基于衛(wèi)星定位和通信數(shù)傳的移動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、衛(wèi)星定位技術(shù)基于北斗衛(wèi)星、gps、glonass、galileo等系統(tǒng)，以全球覆蓋、全天候高精度定位的特點，成為移動目標(biāo)監(jiān)控的核心技術(shù)之一。通過衛(wèi)星定位和通信數(shù)傳技術(shù)，能夠獲取監(jiān)控目標(biāo)的位置信息，以保證在沒有網(wǎng)絡(luò)覆蓋的區(qū)域也能精確獲得監(jiān)控目標(biāo)的移動情況，進而能為偏遠(yuǎn)地區(qū)或網(wǎng)絡(luò)信號較差區(qū)域的戶外工作者、緊急救援行動等提供技術(shù)支持。

2、傳統(tǒng)的移動目標(biāo)監(jiān)控方法通常采用固定時間間隔的位置更新機制，即利用定位衛(wèi)星按照預(yù)設(shè)的時間間隔向智能設(shè)備，如gps模塊發(fā)送位置信息。這種方法在移動目標(biāo)速度較為穩(wěn)定且分布集中的場景下尚能滿足需求，但在移動目標(biāo)速度變化大、分布廣泛的情況下，則存在明顯的局限性。一方面，對于快速移動的目標(biāo)，固定時間間隔可能無法及時捕捉到其位置變化，導(dǎo)致監(jiān)控精度下降；另一方面，對于慢速或靜止的目標(biāo)，頻繁的位置更新則會造成不必要的資源浪費。

3、因此，需要一種優(yōu)化的基于衛(wèi)星定位和通信數(shù)傳的移動目標(biāo)監(jiān)控方法以解決上述技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、提供該
技術(shù)實現(xiàn)要素：
部分以便以簡要的形式介紹構(gòu)思，這些構(gòu)思將在后面的具體實施方式部分被詳細(xì)描述。該發(fā)明內(nèi)容部分并不旨在標(biāo)識要求保護的技術(shù)方案的關(guān)鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護的技術(shù)方案的范圍。

2、本技術(shù)提供了一種基于衛(wèi)星定位和通信數(shù)傳的移動目標(biāo)監(jiān)控系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

3、移動目標(biāo)位置監(jiān)測模塊，用于通過衛(wèi)星定位模塊采集被監(jiān)測移動目標(biāo)的當(dāng)前位置信息的時間序列，并將所述當(dāng)前位置信息的時間序列傳輸至移動目標(biāo)監(jiān)控服務(wù)器；

4、移動目標(biāo)速度監(jiān)測模塊，用于通過通信數(shù)傳模塊采集所述被監(jiān)測移動目標(biāo)的當(dāng)前移動速度的時間序列，并將所述當(dāng)前移動速度的時間序列傳輸至所述移動目標(biāo)監(jiān)控服務(wù)器；

5、更新周期確定模塊，用于通過所述移動目標(biāo)監(jiān)控服務(wù)器，基于所述當(dāng)前移動速度的時間序列和所述當(dāng)前位置信息的時間序列，確定出目標(biāo)位置更新周期；

6、位置更新模塊，用于通過所述移動目標(biāo)監(jiān)控服務(wù)器，當(dāng)所述目標(biāo)位置更新周期到達(dá)時，更新所述當(dāng)前位置信息。

7、可選地，所述更新周期確定模塊，包括：數(shù)據(jù)時序特征提取單元，用于分別對所述當(dāng)前移動速度的時間序列和所述當(dāng)前位置信息的時間序列進行時序編碼以得到移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列和位置信息時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列；特征前向傳播聚合單元，用于將所述移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列和所述位置信息時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列分別進行特征前向傳播聚合以得到移動速度時序傳播聚合表示向量和位置信息時序傳播聚合表示向量；多模態(tài)信息關(guān)聯(lián)融合分析單元，用于對所述移動速度時序傳播聚合表示向量和所述位置信息時序傳播聚合表示向量進行關(guān)聯(lián)掩碼注意力融合以得到靜態(tài)-動態(tài)多模態(tài)對象狀態(tài)融合表示向量；更新周期解碼生成單元，用于基于所述靜態(tài)-動態(tài)多模態(tài)對象狀態(tài)融合表示向量，生成所述目標(biāo)位置更新周期的解碼值。

8、可選地，所述數(shù)據(jù)時序特征提取單元，用于：將所述當(dāng)前移動速度的時間序列和所述當(dāng)前位置信息的時間序列分別輸入基于bi-lstm模型的序列編碼器以得到所述移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列和所述位置信息時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列。

9、可選地，所述特征前向傳播聚合單元，用于：將所述移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列和所述位置信息時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列輸入基于節(jié)點能量顯著時序衰減的特征前向傳播網(wǎng)絡(luò)以得到所述移動速度時序傳播聚合表示向量和所述位置信息時序傳播聚合表示向量。

10、可選地，所述特征前向傳播聚合單元，包括：能量顯著描述符計算子單元，用于基于所述移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列中的各個移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的均值和方差，計算所述各個移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的能量顯著描述符以得到能量顯著描述符的時間序列；時間戳標(biāo)記子單元，用于提取所述移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列中的各個移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的時間戳以得到時間戳的時間序列；歷史節(jié)點特征劃分子單元，用于將所述移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列中的當(dāng)前時間點對應(yīng)的移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量作為當(dāng)前移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量，且將其他時間點對應(yīng)的移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量作為歷史移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量，以得到當(dāng)前移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量和歷史移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列；衰減因子計算子單元，用于計算所述歷史移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列中的各個歷史移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量相對于所述當(dāng)前移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的能量時間衰減因子以得到能量時間衰減因子的時間序列；歷史節(jié)點傳播聚合子單元，用于以所述能量顯著描述符的時間序列作為正向調(diào)節(jié)因子且以所述能量時間衰減因子的時間序列作為反向調(diào)節(jié)因子，對所述歷史移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的序列進行時序傳播聚合以得到歷史節(jié)點移動速度時序聚合特征向量；全局時序聚合子單元，用于融合所述歷史節(jié)點移動速度時序聚合特征向量和所述當(dāng)前移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量以得到所述移動速度時序傳播聚合表示向量。

11、可選地，所述能量顯著描述符計算子單元，用于：計算所述移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量中的各個特征值與其特征均值的差值四次方的期望值，并將所述期望值除以所述移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量的特征方差的平方以得到所述能量顯著描述符。

12、可選地，所述衰減因子計算子單元，用于：計算所述歷史移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量與所述當(dāng)前移動速度時序關(guān)聯(lián)特征向量之間的時間戳差值；對所述時間戳差值向下取整后除以預(yù)設(shè)時間衰減周期再進行平方運算，并將平方結(jié)果與預(yù)設(shè)衰減速率相乘以得到初始能量衰減系數(shù)；計算以自然常數(shù)為底，以所述初始能量衰減系數(shù)為指數(shù)的指數(shù)函數(shù)值，以得到所述能量時間衰減因子。

13、可選地，所述多模態(tài)信息關(guān)聯(lián)融合分析單元，用于：將所述移動速度時序傳播聚合表示向量和所述位置信息時序傳播聚合表示向量輸入特征值關(guān)聯(lián)掩碼引導(dǎo)的可區(qū)分注意力融合模塊以得到所述靜態(tài)-動態(tài)多模態(tài)對象狀態(tài)融合表示向量。

14、可選地，所述多模態(tài)信息關(guān)聯(lián)融合分析單元，包括：全域特征值關(guān)聯(lián)矩陣計算子單元，用于計算所述移動速度時序傳播聚合表示向量和所述位置信息時序傳播聚合表示向量之間的全域特征值關(guān)聯(lián)矩陣；門控函數(shù)計算子單元，用于將所述全域特征值關(guān)聯(lián)矩陣輸入可學(xué)習(xí)的門控函數(shù)以得到相關(guān)性可區(qū)分權(quán)重矩陣；聚合表示向量計算子單元，用于以所述相關(guān)性可區(qū)分權(quán)重矩陣作為融合掩碼矩陣，分別計算所述移動速度時序傳播聚合表示向量、所述位置信息時序傳播聚合表示向量與所述融合掩碼矩陣之間的矩陣乘積以得到區(qū)分強化移動速度時序傳播聚合表示向量和區(qū)分強化位置信息時序傳播聚合表示向量；向量融合子單元，用于融合所述區(qū)分強化移動速度時序傳播聚合表示向量和所述區(qū)分強化位置信息時序傳播聚合表示向量以得到所述靜態(tài)-動態(tài)多模態(tài)對象狀態(tài)融合表示向量。

15、可選地，所述更新周期解碼生成單元，用于：將所述靜態(tài)-動態(tài)多模態(tài)對象狀態(tài)融合表示向量輸入基于解碼器的目標(biāo)位置更新周期估計模塊以得到所述目標(biāo)位置更新周期的解碼值。

16、本技術(shù)至少具有如下技術(shù)效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)通過采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)對移動目標(biāo)的位置信息和移動速度進行數(shù)據(jù)分析，分別挖掘出移動目標(biāo)的位置和移動速度的時序變化規(guī)律，進而通過對兩者進行細(xì)粒度的特征關(guān)聯(lián)融合，以獲取多模態(tài)的移動目標(biāo)狀態(tài)信息，從而智能估計移動目標(biāo)的下一位置更新周期，在更新周期到達(dá)時，自動更新移動目標(biāo)的當(dāng)前位置信息。通過這種方式，可以在確保監(jiān)控精度的同時，減少不必要的通信和數(shù)據(jù)傳輸，從而優(yōu)化資源使用，降低定位過程中的功耗，提高定位服務(wù)的能效比和精度。

17、本技術(shù)的其他特征和優(yōu)點將在隨后的具體實施方式部分予以詳細(xì)說明。