低轨卫星干预任务执行效果评估方法及装置与流程

本发明涉及低轨卫星，尤其涉及一种低轨卫星干预任务执行效果评估方法及装置。

背景技术：

1、在仿真干预任务过程中，需要有一种任务执行效果评估的方法来指导低轨卫星系统的决策，本发明即提出了这样的方法。

2、目前国内尚未有对于低轨卫星干预任务执行效果的评估方法，而对于无人机集群协同运用效能评估问题则有相关研究方法。智能无人机集群协同运用效能评估方法，需要经过以下步骤展开：1)假设运用背景；2)建立指标体系；3)建立评估模型；4)选择评估方法；5)计算评估结果；6)综合性能评价。

3、通过对智能无人机集群协同运用系统进行全过程分析，明确研究对象、可能面临的战场环境、影响因素、运用任务以及评估目的，研究军事需求和关键技术。确定运用效能评估相关的定性和定量指标，考虑无人机武器装备性能指标、攻击目标等多种因素，对影响运用效能的综合性、复杂性因素逐级分解和细化，提炼构成系统运用效能的关键能力，细化各级能力的构成指标，构建尽可能全面、客观反映系统运用效能的评估指标体系。运用效能评估分析方法包括：层次分析法、adc(availability dependability capability)法和人工神经网络方法。

4、层次分析法基本思路是对复杂问题的本质、影响因素以及内在关系等进行深入分析后，构建一个层次结构模型，然后利用影响指标的关键定量信息，把决策的思维过程数学化，从而为解决复杂决策问题提供一种简便的决策方法。

5、adc效能模型是预计系统在规定条件下满足一组特定任务要求程度的度量，它是有效性、可信性和能力乘积的函数，a代表有效性向量，可用来表示智能无人机集群协同运用系统在开始执行任务瞬间处于不同状态的概率，d代表可信性矩阵，矩阵中数值表示开始瞬间系统处于某一状态而在运行过程中转移到另一状态的概率。c代表能力矩阵，矩阵中数值表示在最后的可能状态中达到的某项效能指标。

6、在利用人工神经网络对智能无人机集群协同运用系统进行运用效能评估时，首先应分析影响系统运用效能因素，具体体现在空中探测能力、跟踪定位能力、组网通信能力、协同控制能力、防护能力、协同打击能力等几个方面，其评估指标作为人工神经网络的输入参数，运用效能作为输出参数。不足之处在于人工神经网络需要通过源源不断的数据进行学习，且隐藏层神经元数目的确定一直是难点问题，在实际运用中需要进行大量的实验训练。

7、对于无人机集群协同运用效能评估的方法不能直接适配于低轨卫星的运用效能评估。主要原因有以下几个方面：1)运行方式不同，低轨卫星需要运行在低地球轨道上，变轨的能耗代价大，一般不会变轨，远不如无人机灵活，所以任务响应会有一定的限制；2)武器装备不同，用于博弈的低轨卫星配备大功率电磁干扰设备，而不是用于摧毁卫星的武器装备；3)运用效果不同，无人机集群主要执行摧毁与侦察任务，而低轨卫星执行电磁干扰与侦察任务，对于任务执行的效果评判方法需要有所变化。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是解决低轨卫星模拟仿真中的任务执行效果评估问题，提供一种低轨卫星干预任务执行效果评估方法及装置。

2、根据本发明实施例的低轨卫星干预任务执行效果评估方法，包括：

3、s10，计算低轨卫星系统的可用性矩阵、可靠性矩阵、能力矩阵及环境影响参数；

4、s20，基于获得的低轨卫星系统的可用性矩阵、可靠性矩阵、能力矩阵及环境影响参数，采用改进的adc效能模型，获得低轨卫星系统的干预任务执行效果评分。

5、根据本发明的一些实施例，步骤s10中，可用性矩阵a为：

6、a＝[a1,a2,a3,a4]；

7、式中：

8、

9、

10、

11、

12、ai计算公式如下：

13、

14、其中，tfi为平均故障间隔时间，tri为平均故障修复时间。

15、在本发明的一些实施例中，步骤s10中，可靠性矩阵d为：

16、

17、其中，ri为可靠性函数为：

18、

19、式中，ti为低轨卫星在干预任务执行期间各子系统的工作周期；

20、d1k中k的取值为1，2，3，d11为低轨卫星从任务开始到结束过程中所有部件均保持正常的概率：

21、

22、d12为低轨卫星处于侦察载荷故障而其他部件均保持正常的概率：

23、

24、d13为低轨卫星处于干扰荷故障而其他部件均保持正常的概率：

25、

26、根据本发明的一些实施例，步骤s10中，能力矩阵c为：

27、c＝[c1,c2,c3,c4]；

28、其中，c1为低轨卫星系统无故障时的能力；c2为低轨卫星处于侦察载荷故障时的运用能力；c3为低轨卫星处于干扰载荷故障时的运用能力；c4为低轨卫星系统串联系统故障时的运用能力。

29、在本发明的一些实施例中，能力矩阵中c中的参数计算如下：

30、ci＝(λ1,λ2,λ3,λ4)·[c1,c2,c3,c4]；

31、式中，λi为ci指标的权重；ci为指标的综合运用效能评判值，使用经验公式计算：

32、

33、ti表示任务下达到产生实际效果的时延，ei为运用效果评分，qei为任务执行的额外能耗，di为任务下达到产生实际效果的时延，k为评分系数，ε、t为权重系数。

34、根据本发明的一些实施例，步骤s10中，环境影响参数g为：

35、

36、式中，pi为博弈环境指标中各个因素的具体分值；φi为相应的权重值。

37、在本发明的一些实施例中，步骤s20中，改进的adc效能模型计算公式如下：

38、e＝a·d·c·(1-g)；

39、其中，a为可用性矩阵，d为可靠性矩阵，c为能力矩阵，g为环境影响参数。

40、根据本发明实施例的低轨卫星干预任务执行效果评估装置，包括：

41、计算模块，用于计算获得低轨卫星系统的可用性矩阵、可靠性矩阵、能力矩阵及环境影响参数；

42、评估模块，用于基于获得的低轨卫星系统的可用性矩阵、可靠性矩阵、能力矩阵及环境影响参数，采用改进的adc效能模型，获得低轨卫星系统的干预任务执行效果评分。

43、根据本发明的一些实施例，所述评估模块改进的adc效能模型计算公式如下：

44、e＝a·d·c·(1-g)；

45、其中，a为可用性矩阵，d为可靠性矩阵，c为能力矩阵，g为环境影响参数。

46、根据本发明实施例的计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的低轨卫星干预任务执行效果评估方法。

47、本发明具有如下有益效果：

48、本发明使用于低轨卫星干预任务执行仿真过程中，由于可信性、可靠性参数等由人工来设置，所以在仿真时可设置多组可信性、可靠性参数不同的场景，用以测试智能决策算法在不同场景下的效果。在仿真过程中只要给出算法需要的输入，就可以输出当前任务执行的评分，依据评分可以进一步进行智能决策等算法的改进或对不同的决策算法进行比较等，最终对低轨卫星执行干预任务的效果进行评估。