基于时间灵活度的中继卫星调度算法

中继卫星的调度问题是一个多资源多任务的复杂NP问题.作者在分析中继卫星系统资源、任务和约束的基础上,提出了一种基于任务时间灵活度的中继卫星调度算法,最后运用本算法对一个调度算例进行了验证求解.     

Bayes方法应用中验前信息可信度的影响分析

Bayes方法已在航空航天类装备的参数估计与决策分析中得到了广泛应用。但现有的研究主要集中于验前分布的构造与方法的工程应用,而对验前信息或验前分布可信性影响的分析较少。给出了验前可信度的定义与计算方法,建立了验前可信度的影响分析模型,给出了基于验前可信度要求的验后置信区间计算方法。以装备精度分析为例,给出了验前可信度影响的分析结果。     

基于RBFNN自适应混合学习算法的航天测控系统任务可靠性分配

为解决执行航天测控任务的各设备存在复杂的时空关联、可视与信息关联等动态约束关系,使得航天测控系统任务可靠性分配建模和分析极其困难,同时模型求解效率低的问题,提出了自适应混合学习算法的径向基神经网络建模方法.算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;在此基础上,利用梯度信息衰减因子改进了迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,避免了学习过程早熟的不足,且加快了迭代收敛速度.最后,通过采集航天测控系统输入-输出数据,将自适应混合学习算法应用于参数训练,并给出了具体实现步骤.通过算例仿真,表明算法在解决航天测控系统任务可靠性分配问题时具有较高泛化能力和分配结果稳定等优点.      

基于OBDD的可修航天测控系统任务可靠性分析

基于顺序二元决策图(OBDD)理论,针对航天测控系统(TT&C系统)特点定义了新的OBDD数据结构,提出了一种考虑设备可修的TT&C系统任务可靠性分析方法.通过将各测控站的时间窗口划分为不同阶段,分析各阶段内设备逻辑关系并构建阶段OBDD模型,然后将所有阶段OBDD模型合并为最终的任务OBDD模型.采用连续时间Markov链(CTMC)分析可修设备的状态转移行为,基于新的OBDD数据结构给出了任务可靠性计算算法.与Markov方法和仿真方法的对比分析结果表明:所提出的方法能够精确计算设备可修的TT&C系统任务可靠性,设备数量多于30个时算法效率高于Markov方法.      

基于BDD的航天测控系统任务可靠性分析

针对航天测控系统任务可靠性分析问题,提出了基于二值决策图（BDD）的航天测控系统任务可靠性分析模型和算法。将航天测控系统视为一个多阶段任务系统,采用任务剖面描述任务时序逻辑关系。根据各阶段的可靠性逻辑结构建立了单阶段的BDD,依次对各阶段的BDD进行运算得到系统的BDD,据此计算系统的可靠度。最后给出了一个算例,验证了算法的有效性。     

可靠性试验评定中专家信息融合

专家信息是小子样条件下装备可靠性试验评定中验前信息的重要来源.给出基于证据理论的专家信息融合方法.首先定义了专家信息的一致度,接着利用证据理论计算得到专家信息的权重,然后在不考虑专家信息可信度和相关性的基础上,对专家信息转化成的概率分布进行融合,最后给出了一个应用实例.     

基于自适应粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

采用测控时序图描述任务时序逻辑关系,建立了各阶段的任务可靠性模型,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,从而构建了航天测控系统任务可靠性分配模型.在此基础上,设计了自适应粒子群算法,算法在迭代过程中通过惯性权重系数ω进行自适应调整,初始时能快速搜索全局解,后期能有效地搜索局部解.通过算例仿真,表明自适应粒子群算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.      

侦察卫星实拍实传的综合优先度调度算法

研究侦察卫星实拍实传数传调度问题,是为了解决如何为实拍实传数传需求分配地面资源及数传时间的问题。首先对卫星实拍实传数传需求和任务进行了分析,建立了卫星实拍实传数传调度问题模型;根据问题特点及问题模型,提出了一种基于综合优先度的启发式调度算法;最后通过一个应用实例,并通过对本文算法与其他一些算法的运行比较,验证了本文所研究的模型及算法是可行的。     

多星测控调度问题综述

多星测控调度问题是指对多颗卫星和地面站之间的测控任务进行调度,是一类高约束、高计算复杂度的任务资源分配问题。本文对国内外相关领域研究情况进行了探讨,从问题的模型描述、解决算法以及最终方案优化等方面,对多星测控调度问题的研究情况进行了分析和总结。在此基础上指出多星测控调度问题的发展趋势。     

分布式系统的容错测度研究(英文)

容错性是全面评价分布系统的重要方面。本文讨论了三种评价测度：节点／边连通度,生成树的数目及综合连通度。本文还给出了一个分析算例,算例表明,文中提出的综合连通度测度是合理的。