航天測控通信系統(tǒng)任務可靠性分配模型與算法研究.pdf

1、航天測控通信系統(tǒng)的任務可靠性分配要求在給定的系統(tǒng)任務可靠性指標下，結合所執(zhí)行的航天測控通信任務（單任務或者多任務），根據參與任務的各地面站、測量船、中繼衛(wèi)星、控制中心、路由等測控通信資源的時空關聯(lián)、邏輯結構等動態(tài)約束關系，將系統(tǒng)總體的任務可靠性指標分配到各測控通信資源。航天測控通信系統(tǒng)的任務可靠性分配是一個約束種類繁多，涉及因素較多且關系復雜的組合優(yōu)化問題。對航天測控通信系統(tǒng)的任務可靠性分配問題模型及求解算法進行研究，可以支持航天測控通

2、信系統(tǒng)總體的可靠性設計，對各子系統(tǒng)提出可靠性要求，科學合理地制定航天測控與通信方案，確保航天飛行任務的順利完成。論文的主要研究工作和創(chuàng)新點包括：
　　（1）建立了航天測控通信系統(tǒng)的任務可靠性分配模型
　　論文介紹了航天測控通信系統(tǒng)的組成、層次結構和特點，分析了可靠性分配的基本原則和流程，建立了航天測控通信系統(tǒng)的可靠性指標體系，明確了任務可靠性分配的指標?；赬ML文件，從航天測控通信資源和任務兩個組成部分對任務可靠性分配問題

3、進行了規(guī)范化描述，最后，在分析航天測控通信系統(tǒng)任務可靠性分配影響因素和約束條件的基礎上，給出了任務可靠性的描述模型，構建了任務可靠性分配模型，可為航天測控通信系統(tǒng)任務可靠性分配的求解提供模型基礎。
　?。?）提出了航天測控通信系統(tǒng)任務可靠性分配的啟發(fā)式算法
　　在對基本啟發(fā)式算法的基本原理和相關設計改進分析的基礎上，根據航天測控通信系統(tǒng)任務可靠性分配的特點，提出了基于權重信息的航天測控通信系統(tǒng)任務可靠性分配的啟發(fā)式算法，能有

4、效解決串、并聯(lián)、備份等各種結構的多階段任務可靠性分配問題，使分配后的系統(tǒng)預計任務可靠度達到目標值。為了改善啟發(fā)式算法的局部搜索性能和迭代速度，提高任務可靠性分配的效率，設計了迭代方向和速度控制規(guī)則，通過算例分析，表明算法具有良好的收斂性，同時對比不同任務結構算法分配結果的誤差和同一設備參與不同任務時可靠性指標變化情況，說明啟發(fā)式算法具有分配誤差小，適用于各種不同任務結構問題求解。
　?。?）設計了系統(tǒng)任務可靠性分配的粒子群優(yōu)化算法

5、
　　針對大規(guī)模場景下任務可靠性分配問題，在對現有粒子群優(yōu)化算法分析、總結的基礎上，提出了航天測控通信系統(tǒng)任務可靠性分配的粒子群優(yōu)化算法。對標準粒子群優(yōu)化算法的慣性權重系數進行了自適應調整，初始時使慣性權重系數盡可能大，便于更迅速、更容易搜索全局解，而后期使慣性權重系數盡可能小，以便搜索到更好的局部解，從而有效的減少尋優(yōu)過程的計算量，節(jié)約了搜索時間。為了避免算法陷入局部極值，設計了自適應粒子群算法，根據迭代過程中粒子的特征對速度方

6、向和尺度進行自適應調整，提高了算法的搜索效率。通過算例與啟發(fā)式算法比較分析表明，自適應粒子群算法能在某些測控通信資源的平均故障間隔時間（MTBF）分配不過高的條件下，使任務分配后的可靠度預計值更為接近系統(tǒng)要求的任務可靠性值，算法的運行時間也更優(yōu)于啟發(fā)式算法。
　?。?）提出了基于徑向基神經網絡的任務可靠性分配的優(yōu)化方法
　　粒子群等智能優(yōu)化算法在航天測控通信系統(tǒng)任務可靠性分配過程中，需要進行大量的預計計算，影響了分配效率。論

7、文提出了基于徑向基神經網絡（RBFNN）的任務可靠性分配模型。RBFNN是一種元模型方法，能夠代替原始系統(tǒng)模型進行運算，有較好的擬合效果。針對RBFNN參數學習過程出現的易早熟現象，設計了一種自適應混合學習算法，通過訓練樣本相關性矩陣的主成分分析，確定了網絡隱含層初始節(jié)點數；借鑒粒子群優(yōu)化算法中個體的速度矢量作為進化信息，動態(tài)調節(jié)進化的參數，提高了尋優(yōu)能力。同時，利用梯度信息衰減因子改進了迭代過程中網絡參數的梯度信息計算方式，避免了學習