发明名称 一种基于概率理论的航天器智能预警方法
摘要 本发明提供了一种基于概率理论的航天器智能预警方法,探测器为网络多个端点输入数据,当下层节点有输入值时,即在观测节点输入观测数据,推断出上级节点的在每种状态量的可能取值的概率,利用贝叶斯公式及先验概率,通过下级节点状态的概率,最终获得上级节点各状态的概率,本发明的航天器预警网络作为一种综合利用概率论和图论进行不确定性分析和推理的有效工具,能方便快速地处理不确定信息之间的因果关系,且计算简单,运算量少,收敛性和实时性好,可以用于解决空间目标航天器对我方平台威胁等级评估的问题。
申请公布号 CN105243278A 申请公布日期 2016.01.13
申请号 CN201510682617.0 申请日期 2015.10.20
申请人 西北工业大学 发明人 岳晓奎;陈园园;宁昕;袁建平
分类号 G06F19/00(2011.01)I 主分类号 G06F19/00(2011.01)I
代理机构 西北工业大学专利中心 61204 代理人 金凤
主权项 一种基于概率理论的航天器智能预警方法,其特征在于包括下述步骤:第1步:航天器威胁等级由网络各个节点输入数值综合计算所得,航天器预警网络按照对结果的影响分为四层,第一层为相对距离、相对速度、目标类型、发射地区、有无轨道相交和前一时刻威胁等级六个判断节点;其中,目标类型下分第二层节点为RCS(雷达散射面积Radar Cross Section)大小、RCS周期、攻击能力、稳定方式和有无天线阵;其中攻击能力节点下分第三层节点为有无战斗部和变轨能力;其中有无战斗部节点下分第四层节点为有无天线阵;当预警网络开始工作的时候,探测器为网络多个端点输入数据,不同的输入节点有不同的输入状态量,每个节点的不同状态量如表1所示,当下层节点有输入值时,根据贝叶斯公式<img file="FDA0000825470940000011.GIF" wi="684" he="167" />即可在观测节点输入观测数据p(x)以后,推断出上级节点的在每种状态量p(y)的可能取值的概率,利用贝叶斯公式及先验概率p(y|x),可以最终得到p(y),即通过下级节点状态的概率,获得上级节点各状态的概率,其中,贝叶斯公式中y代表上级网络节点状态,x代表连接线的下级网络节点状态;表1各目标特性可取变量状态表<tables num="0001" id="ctbl0001"><table><tgroup cols="3"><colspec colname="c001" colwidth="7%" /><colspec colname="c002" colwidth="30%" /><colspec colname="c003" colwidth="63%" /><tbody><row><entry morerows="1">序号</entry><entry morerows="1">变量名称</entry><entry morerows="1">变量可取状态</entry></row><row><entry morerows="1">1.1</entry><entry morerows="1">相对距离</entry><entry morerows="1">远、中、近</entry></row><row><entry morerows="1">1.2</entry><entry morerows="1">相对速度</entry><entry morerows="1">快、中、慢</entry></row><row><entry morerows="1">1.3</entry><entry morerows="1">目标类型</entry><entry morerows="1">空间碎片、导弹、攻击型卫星、空间站、普通卫星</entry></row><row><entry morerows="1">1.4</entry><entry morerows="1">发射地区</entry><entry morerows="1">敌、未知、友</entry></row><row><entry morerows="1">1.5</entry><entry morerows="1">轨道是否相交</entry><entry morerows="1">是、否</entry></row><row><entry morerows="1">1.6</entry><entry morerows="1">前一时刻威胁程度</entry><entry morerows="1">高、中、低</entry></row><row><entry morerows="1">2.1</entry><entry morerows="1">RCS面积均值</entry><entry morerows="1">大、中、小</entry></row><row><entry morerows="1">2.2</entry><entry morerows="1">RCS变化周期</entry><entry morerows="1">长、中、短</entry></row><row><entry morerows="1">2.3</entry><entry morerows="1">攻击能力</entry><entry morerows="1">强、弱</entry></row><row><entry morerows="1">2.4</entry><entry morerows="1">稳定方式</entry><entry morerows="1">自旋稳定、三轴稳定、不稳定</entry></row><row><entry morerows="1">2.5</entry><entry morerows="1">天线阵</entry><entry morerows="1">x轴方向、z轴方向、没有天线阵</entry></row><row><entry morerows="1">3.1</entry><entry morerows="1">是否有战斗部</entry><entry morerows="1">是、否</entry></row><row><entry morerows="1">3.2</entry><entry morerows="1">变轨能力</entry><entry morerows="1">强、弱</entry></row><row><entry morerows="1">4.1</entry><entry morerows="1">有无天线阵</entry><entry morerows="1">有、无</entry></row></tbody></tgroup></table></tables>第2步,有无战斗部节点的概率由节点目标有无天线阵的不同概率得知,当观测节点得到有无天线阵观测值后,根据贝叶斯公式和表2即可以得到分别在有天线阵或无天线阵的条件下,有战斗部和无战斗部的概率取值:表2目标航天器有无战斗部条件概率表<img file="FDA0000825470940000021.GIF" wi="1770" he="385" />第3步,节点攻击能力的概率由第三层网络节点有无战斗部和变轨能力决定:有战斗部的目标攻击能力定义为强,无战斗部的目标攻击能力定义为弱,若目标带有燃料箱则变轨能力强,若没有燃料箱则变轨能力弱,根据第三层网络节点“变轨能力”和“有无战斗部”输入值,根据贝叶斯公式和表3,得到目标攻击能力分别为强和弱条件下的取值概率;表3目标攻击能力概率表<img file="FDA0000825470940000022.GIF" wi="1771" he="304" />第4步,根据第二层网络节点RCS周期、RCS面积、攻击能力、稳定方式和天线阵观测节点的输入值,根据贝叶斯公式和表4、5可以得到在这些输入条件下目标类型分别为空间碎片、导弹、攻击型卫星、空间站、普通卫星的可能的概率值,目标类型节点概率由第二层网络节点计算得到;4.1目标类型由RCS面积判断:雷达反射面积在400dbsm以上定义为大,雷达散射面积在50dbsm定义为小,雷达散射面积在50dbsm到400dbsm之间定义为中;4.2目标类型由RCS周期判断:目标具有章动、旋转或翻滚等姿态运动时,其雷达散射面积观测序列会有一个周期性变化,RCS周期在600s以上为长,RCS周期在50s以下为短,RCS周期在50s至600s之间为中;4.3目标类型由攻击能力判断,在第3步中已经获得攻击能力分别强或弱条件下的不同概率值;4.4目标类型由稳定方式判断:若目标是导弹、卫星或空间站,则会有相应的姿态控制,当对应RCS周期中长且峰值唯一则定义为自旋稳定,若对应RCS周期中长且峰值不唯一,则定义为三轴稳定,若RCS周期短则为不稳定;若目标是是碎片,则定义为不稳定;4.5目标类型由是否天线阵类型判断,若探测到的大规模天线阵是对地定向,即定义为是轨道坐标系中的z轴方向;若探测到的天线在轨道坐标系的速度轴方向上,即定义为x轴方向;若没有探测到天线阵,即定义没有天线阵;表4目标类型的条件概率表<img file="FDA0000825470940000031.GIF" wi="1784" he="511" />表5目标类型的条件概率表<img file="FDA0000825470940000032.GIF" wi="1779" he="516" />第5步,根据第一层网络节点相对速度、相对距离、发射地区、有无轨道相交、目标类型、前一时刻目标威胁程度的各个输入值进行判断:5.1威胁程度受到相对距离的影响:相对距离是判断对方是否有攻击倾向的重要途径,相对距离在50km以上定义为远,相对距离在10km以内为近,相对距离在10km至50km之间定义为中;5.2威胁程度受到相对速度的影响:相对速度是判断对方时候是否有攻击企图的重要依据,若目标接近我方相对速度大于10km/s,定义相对速度为快;若目标接近我方相对速度小于1km/s,定义相对速度为慢;若目标接近我方相对速度在1km/s至10km/s之间则定义为中;5.3威胁程度受到目标类型的影响:导弹和攻击性卫星的威胁程度大,通讯卫星和空间碎片及其他空间物体威胁程度小;5.4威胁程度受到发射地区的影响:敌对国发射的目标定义为敌方,我方与同盟国发射的目标定义为友,无法得知目标发射地区的情况为未知;5.5威胁程度受到有无轨道相交的影响:相交是指目标与我方航天器轨道相交且双方同时到达交点的过渡轨道,且时间上要在同一时间到达两个轨道交点;5.6威胁程度受上一时刻目标威胁程的影响:假设动态概率过程是马尔科夫的,即当前t时刻的概率只与(t‑1)时刻有关,且相邻时间的条件概率过程是平稳的,本发明将(t‑1)时刻目标威胁程度值作为当前时刻目标威胁输入节点之一,避免某一时刻探测器出现误差而使结果发生突变,当(t‑1)时刻威胁程度低,则t时刻威胁程度低的概率大,(t‑1)时刻威胁程度高,t刻威胁程度高的概率大;表6目标威胁程度条件概率表<img file="FDA0000825470940000041.GIF" wi="1787" he="437" />表7目标威胁程度条件概率表<img file="FDA0000825470940000042.GIF" wi="1786" he="374" />表8前一时刻威胁程度状态转移表<img file="FDA0000825470940000043.GIF" wi="1789" he="525" />结合贝叶斯公式和表6、7、8,可以得到目标威胁程度分别为“高”、“中”、“低”的概率值,即得到网络最终输出结果目标威胁程度,威胁程度数值是由第一层网络中每个节点计算可得到。
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