随着我国空间技术的发展和航天体系的逐步完善,同时在轨的卫星资源日益丰富,卫星应用任务日益复杂多样。卫星应用任务通常是用户以自然语言的形式提交的,具有语义复杂、难以直接执行、需求多样、需要多种卫星协同完成的特点,目前多采用操作人员手工分解的方法。为了减轻操作人员工作量,克服人为分解随机性,提高卫星应用任务分解效率,提出了自动化的卫星应用任务分解方法,将不可直接执行的卫星应用任务分解为可直接执行的任务序列,并为任务分配合适的卫星资源,达到充分利用宝贵的卫星资源的目的。论文的主要工作如下:1、基于自然语言的用户需求和形式化的卫星任务规划系统输入,分析卫星应用任务分解问题特点,并据此设计了卫星应用任务分解框架,将卫星应用任务分解的处理流程分为语义解析和资源分配阶段,将卫星任务分解问题分为卫星应用任务语义解析问题和卫星资源分配问题等两个尚需解决的子问题。为关键技术的研究提供总体框架支持和顶层指导。2、深入研究卫星应用任务语义解析问题,将复杂任务分为两种处理场景,分别采用专家系统和案例推理技术实现复杂任务向子目标任务的分解;构建了基于CLIPS的专家系统正向推理流程,设计实现了试验性的专家系统;同时对案例表达方式进行了探索,提出了基于本体的案例相似度计算方法并通过实验对其有效性进行验证。此外,将复杂任务和子目标任务分别映射为本体,建立了“全局本体—局部本体”两层本体架构,从复杂任务需求中获取子目标任务的需求和约束等数据,实现子目标任务需求提取。3、针对卫星资源分配过程特点,将参与分配的卫星资源映射为卫星Agent,将语义解析与资源分配接口映射为协调Agent,建立了基于多Agent系统(Multi-Agent System)的卫星资源分配数学模型。提出了基于可解约合同网协议的卫星资源分配算法(SAAAC算法),克服了传统合同网协议资源分配方法中调度结果对子目标任务招投标顺序依赖较大的弱点,有效解决卫星资源分配问题。