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      無人作戰(zhàn)飛機(jī)測控與信息傳輸系統(tǒng)風(fēng)險評估

      2020-12-21 08:47:56吳景泰張依寧
      中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2020年20期
      關(guān)鍵詞:狀態(tài)值測控關(guān)聯(lián)度

      吳景泰 張依寧

      (沈陽航空航天大學(xué),遼寧 沈陽 110136)

      0 引言

      無人作戰(zhàn)飛機(jī)(以下簡稱無人機(jī))的測控與信息傳輸系統(tǒng)是實現(xiàn)地面測控站和無人機(jī)之間信息傳輸?shù)南到y(tǒng),傳輸信息中斷或被篡改時,會導(dǎo)致無人機(jī)飛行不受控制,無人機(jī)墜毀或遵循敵方旨意等問題,最終導(dǎo)致作戰(zhàn)任務(wù)失敗。無人機(jī)測控與信息傳輸系統(tǒng)對于無人機(jī)核心功能的實現(xiàn)起決定性作用。

      1 風(fēng)險識別

      無人機(jī)測控與信息傳輸系統(tǒng)風(fēng)險類型很多,主要分為5類。

      1.1 鏈路風(fēng)險

      其分為來自自方的無意和敵方的有意的鏈路干擾風(fēng)險,指令的產(chǎn)生到無人機(jī)系統(tǒng)做出相應(yīng)動作的時間較長,導(dǎo)致鏈路時延風(fēng)險,飛行距離已經(jīng)超出測控站的無線電的視距范圍的鏈路作用距離風(fēng)險。

      1.2 管理風(fēng)險

      其分為組成無人機(jī)的小型電子設(shè)備產(chǎn)生的電磁輻射相互作用的電磁兼容風(fēng)險[1]。多數(shù)據(jù)鏈同時使用時,當(dāng)一條數(shù)據(jù)鏈由于錯誤的管理發(fā)生故障,整個系統(tǒng)癱瘓的多數(shù)據(jù)鏈管理風(fēng)險[1]。戰(zhàn)場組網(wǎng)時,需要對不同型號的無人機(jī)或其他裝備進(jìn)行連接,但各類裝備的調(diào)制方案和傳輸速率可能各不相同,導(dǎo)致信息傳輸效率降低,甚至無法通信的通信系統(tǒng)兼容風(fēng)險。

      1.3 設(shè)備風(fēng)險

      其分為系統(tǒng)出現(xiàn)故障時沒有預(yù)留故障檢測點,很難判斷具體故障部件,無法及時精確維修的設(shè)備自檢風(fēng)險[1]。在執(zhí)行任務(wù)時遇到故障,無法依靠自身編程指令來處理復(fù)雜多變的情況的設(shè)備自控風(fēng)險。

      1.4 人員風(fēng)險

      其是指控制員操作無人機(jī)飛行姿態(tài),控制任務(wù)載荷獲取圖像或完成復(fù)雜多變的作戰(zhàn)任務(wù)時,臨時判斷失誤導(dǎo)致的操作錯誤,任務(wù)失敗的風(fēng)險。

      1.5 環(huán)境風(fēng)險

      其是指無人機(jī)的使用時可能會遭受自然衰落和噪聲、雷達(dá)和衛(wèi)星分布不均、山區(qū)中通信信號不流暢、機(jī)載設(shè)備持續(xù)高溫和震動、暴風(fēng)雨雪和大霧等惡劣條件的風(fēng)險。

      2 基于FCM模糊認(rèn)知圖的風(fēng)險評估

      FCM 模糊認(rèn)知圖可以描繪風(fēng)險之間的非線性耦合關(guān)系,能夠清晰的呈現(xiàn)各個風(fēng)險因子之間的相互作用,運用該方法可以對識別出來的風(fēng)險進(jìn)行定量評價。首先建立風(fēng)險因子相互作用框圖,將識別出的5 類風(fēng)險因子作為概念節(jié)點C1、C2、C3、C4、C5,C6為目標(biāo)風(fēng)險即無人機(jī)測控與信息傳輸系統(tǒng)發(fā)生故障。該文建立了一個由5 位無人機(jī)方面的專家組成的專家小組,根據(jù)經(jīng)驗和知識確定各個風(fēng)險因子之間的相互作用關(guān)系構(gòu)成框圖,如圖1 所示。

      圖1 無人機(jī)測控與信息傳輸系統(tǒng)風(fēng)險因子相互作用框圖

      鄰接矩陣的確定是5 位專家用模糊語言反應(yīng)概念節(jié)點之間的因果關(guān)系的模糊程度,即風(fēng)險因子相互作用程度(見表1)。Wij表示第i 個風(fēng)險對第j 個風(fēng)險影響程度,Wij∈[0,1],沒有相互作用的風(fēng)險因子Wij=0。該文將模糊語言分為5 個部分,每個模糊語言有對應(yīng)一個隸屬度(下限lk,中限mk,上限uk),分別為:很低VL(0.0,0.1,0.2),低L(0.1,0.3,0.5),中等M(0.3,0.5,0.7),高H(0.5,0.7,0.9),很高VH(0.8,0.9,1.0)。

      每個專家的可信度權(quán)重為αk,風(fēng)險影響程度加權(quán)平均和,如公式(1)所示。

      式中:n為概念節(jié)點數(shù)量。將表1 的結(jié)果經(jīng)過處理,建立矩陣,即為鄰接矩陣W,結(jié)果如公式(2)所示。

      表1 專家對風(fēng)險因子相互作用程度的評價結(jié)果

      確定初始狀態(tài)向量時,初始狀態(tài)同樣由5 位專家給出(見表2)。

      表2 專家對風(fēng)險因子初始狀態(tài)值的評價結(jié)果

      將表2 結(jié)果通過加權(quán)平均法綜合,根據(jù)最大隸屬度平均法去模糊化處理,得到各概念的初始狀態(tài)值C(t0),結(jié)果如下:

      最后運用MATLAB 軟件迭代計算概念狀態(tài)值,每個概念初始狀態(tài)向量和鄰接矩陣相乘得到輸出結(jié)果,這個結(jié)果繼續(xù)與鄰接矩陣相乘,持續(xù)迭代下去,直到每個概念的狀態(tài)值穩(wěn)定不變,第1 次以及第k 次的迭代計算如公式(3)、公式(4)所示。

      式(3)、式(4)中,Wij為概念節(jié)點相互作用準(zhǔn)確值,為各概念的初始狀態(tài)值,為第一次迭代計算得到的概念狀態(tài)值…為第k次迭代計算得到的概念狀態(tài)值,f為閾值函數(shù)。在進(jìn)行迭代計算時,為了保證節(jié)點的狀態(tài)值在[0,1]之間,需要添加閾值函數(shù)

      Sigmoid 函數(shù)[2]:

      式(5)中,x為計算得到的節(jié)點概念狀態(tài)值。式(4)的輸出結(jié)果只保留4 位小數(shù),穩(wěn)定的狀態(tài)值如表3 所示。

      表3 MATLAB 迭代計算節(jié)點概念狀態(tài)值結(jié)果

      3 灰色關(guān)聯(lián)度計算

      灰色關(guān)聯(lián)度用來計算風(fēng)險因素與目標(biāo)風(fēng)險的關(guān)聯(lián)度,確定導(dǎo)致系統(tǒng)故障的最主要風(fēng)險。依據(jù)表3 中C1、C2、…、C5風(fēng)險中的某一個或者幾個因素會在某種程度上引起目標(biāo)風(fēng)險C6。將目標(biāo)風(fēng)險C6迭代結(jié)果的所有狀態(tài)值作為參考序列,記為C6(k)。將概念節(jié)點狀態(tài)值作為比較序列,分別記為C1(k)、C2(k)、…、C5(k),其中比較序列和參考序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)φ 是,如公式(6)所示。

      式中:k為迭代次數(shù),i為概念節(jié)點,為分辨率系數(shù),通常取0.5。序列和序列的關(guān)聯(lián)度計算公式如下[3]。

      式(7)中 的k同 式(6)。計 算 得γ1=2.2736,γ2=1.6901,γ3=1.7985,γ4=1.9883,γ5=1.8962,γ1>γ4>γ5>γ3>γ2,γ1值最大。

      4 結(jié)語

      該文對無人機(jī)的測控與信息傳輸系統(tǒng)風(fēng)險影響因素進(jìn)行識別,利用FCM 模糊認(rèn)知圖方法計算風(fēng)險穩(wěn)定值,利用灰色關(guān)聯(lián)度的方法計算5 個風(fēng)險因子與目標(biāo)風(fēng)險的關(guān)聯(lián)度識別風(fēng)險發(fā)生的概率。研究得知,鏈路風(fēng)險導(dǎo)致無人機(jī)發(fā)生事故的概率最大,應(yīng)進(jìn)一步對鏈路風(fēng)險進(jìn)行詳細(xì)分析,對鏈路風(fēng)險嚴(yán)加防控。

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