韓曉亞 王厚天 杜軍 王敬 余漢晨

(1 北京跟蹤與通信技術(shù)研究所,北京 100094)(2錢(qián)學(xué)森空間技術(shù)實(shí)驗(yàn)室，北京 100094)(3 清華大學(xué)，北京 100084)

隨著近年來(lái)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星的制造成本和發(fā)射成本越來(lái)越低、研產(chǎn)速度不斷加快，大規(guī)模、自主化、智能化的天基體系迅速發(fā)展。目前美國(guó)加緊構(gòu)建“下一代太空體系”七層架構(gòu)和低軌巨型星云。大規(guī)模天基體系是由不同軌道、搭載不同傳感器、面向不同應(yīng)用的衛(wèi)星及其它空間平臺(tái)構(gòu)成，屬于高動(dòng)態(tài)復(fù)雜異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)化信息系統(tǒng)[1]。隨著未來(lái)衛(wèi)星數(shù)量增多，功能更加集成，這些由衛(wèi)星軌道、傳感器功能及性能方面的差異導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)物理拓?fù)渑c邏輯拓?fù)潢P(guān)系將愈加復(fù)雜。同時(shí)，隨著大規(guī)模天基體系的網(wǎng)絡(luò)化探測(cè)與傳輸不斷發(fā)展，在資源協(xié)作機(jī)制、配置機(jī)制對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化的同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的高動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜特性也必然會(huì)影響體系優(yōu)化性能的發(fā)揮。因此，更深層次理解高動(dòng)態(tài)的大規(guī)模天基網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，挖掘網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中隱藏的復(fù)雜特性，對(duì)于大規(guī)模天基體系的高效組網(wǎng)運(yùn)行具有非常重要的作用。

本文在分析大規(guī)模天基體系架構(gòu)的基礎(chǔ)上，對(duì)大規(guī)模天基組網(wǎng)演化建模及效能評(píng)估方法開(kāi)展分析研究，提出了一種天基體系的效能評(píng)估總體思路架構(gòu)，以支撐后續(xù)演化建模與效能評(píng)估分析為主要目標(biāo)，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行了初步設(shè)定，并對(duì)模擬驗(yàn)證平臺(tái)的構(gòu)建進(jìn)行了探索，從而為我國(guó)大規(guī)模天基體系的正向設(shè)計(jì)與分析提供參考。

1 未來(lái)天基體系架構(gòu)特點(diǎn)分析

2019年7月1日，美國(guó)國(guó)防部太空發(fā)展局(SDA)發(fā)布了“下一代太空體系架構(gòu)”信息征詢書(shū)。該架構(gòu)由包括傳輸層、跟蹤層、監(jiān)管層、威懾層、導(dǎo)航層、作戰(zhàn)管理層、支持層在內(nèi)的7個(gè)功能層組合而成[1]，是一種靈活、彈性、敏捷的系統(tǒng)架構(gòu)。該架構(gòu)由數(shù)百顆衛(wèi)星組成，將整合整個(gè)國(guó)防部及航天工業(yè)的下一代太空能力，目的是保持其在太空領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)地位，以滿足未來(lái)大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略需求。2021年，美國(guó)國(guó)防部國(guó)防創(chuàng)新小組(DIU)向商界發(fā)布了“混合太空體系架構(gòu)”議案征詢。議案明確“該體系架構(gòu)將安全、可擴(kuò)展、快速響應(yīng)、以信息為中心，它還必須反映靈活，以便在快速技術(shù)變革和動(dòng)態(tài)威脅環(huán)境中，保持關(guān)聯(lián)度和可信度。軟件定義的控制、接口和安全性是保持敏捷性的基礎(chǔ)。這種體系架構(gòu)必須作為一種有效載荷(托管或定制)，演示驗(yàn)證能在不同的政府和商業(yè)網(wǎng)絡(luò)之間進(jìn)行通信。”該架構(gòu)面向美國(guó)軍事威脅和外國(guó)政府支持下的商業(yè)航天競(jìng)爭(zhēng)，目的是增強(qiáng)美國(guó)政府與航天工業(yè)界合作[2]。美國(guó)國(guó)防先進(jìn)研究計(jì)劃局(DARPA)牽頭啟動(dòng)了“黑杰克”項(xiàng)目，旨在利用新興商業(yè)低軌星座發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)成果，建立高度“彈性”、擁有自主運(yùn)行能力、成本低廉的低軌衛(wèi)星星座。項(xiàng)目遠(yuǎn)期目標(biāo)是構(gòu)建60～200顆規(guī)模的衛(wèi)星星座，運(yùn)行于500～1300 km的軌道高度，每顆衛(wèi)星均裝載智能化協(xié)同任務(wù)管理系統(tǒng)“Pit boss”，可完成多類信息融合處理、網(wǎng)絡(luò)化傳輸和分發(fā)。基于通用化平臺(tái)、模塊化載荷及標(biāo)準(zhǔn)化接口設(shè)計(jì)理念，實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星“即插即用”和批量化生產(chǎn)，滿足大規(guī)模星座“快速建設(shè)、組網(wǎng)運(yùn)行、彈性維護(hù)”的緊迫需求。

美國(guó)提出的各類太空架構(gòu)主要具有以下特點(diǎn)：一是針對(duì)能力短板急需，提出的太空架構(gòu)都明確針對(duì)國(guó)家安全太空領(lǐng)域關(guān)鍵且急需的能力短板；二是突出強(qiáng)調(diào)彈性和可演進(jìn)性，利用大規(guī)模和分布式提升彈性以及快速演進(jìn)更新能力，應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)、新興威脅；三是注重頂層架構(gòu)設(shè)計(jì)，通過(guò)一體化體系架構(gòu)設(shè)計(jì)，注重技術(shù)創(chuàng)新向?qū)嶋H應(yīng)用快速轉(zhuǎn)化的變革；四是注重軍民融合，充分利用私營(yíng)企業(yè)投資及相關(guān)成熟配套技術(shù)，采用靈活、螺旋式發(fā)展的模式。

2 大規(guī)模天基體系建模方法分析

未來(lái)大規(guī)模天基體系屬于高動(dòng)態(tài)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)的高動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜性將成為影響系統(tǒng)效能的重要方面。時(shí)變演化圖模型(TVG)已經(jīng)成為刻畫(huà)大規(guī)模衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)拓?fù)涞闹匾ぞ撸@種能夠反映網(wǎng)絡(luò)演化特性的圖模型為空間信息網(wǎng)絡(luò)中任務(wù)的優(yōu)化分配、信息的高效傳遞等問(wèn)題的研究提供了基礎(chǔ)[3-4]。文獻(xiàn)[5]和文獻(xiàn)[6]研究了小衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)(Pico-Satellites Network)中的路由算法，將衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)建模為動(dòng)態(tài)演化的快照(Snapshot)序列，每張快照對(duì)應(yīng)一種網(wǎng)絡(luò)的靜態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。相似的，文獻(xiàn)[7]在時(shí)變圖模型的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一種多路徑路由算法(MCMP)，以尋找一組可行的可用路由路徑，通過(guò)這些路徑可以在可容忍的延遲內(nèi)，以最小代價(jià)將一定數(shù)量的任務(wù)數(shù)據(jù)傳輸回地面站。

目前，大部分衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淠Ｐ途鶎⒕W(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)變化刻畫(huà)為一系列有序靜態(tài)圖，并基于不同時(shí)隙內(nèi)的靜態(tài)拓?fù)鋵?duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行管理、控制和分析。然而，上述這種建模方式對(duì)于未來(lái)高動(dòng)態(tài)的大規(guī)模天基網(wǎng)絡(luò)而言，一方面必然會(huì)存在時(shí)隙劃分復(fù)雜的弊端；另一方面無(wú)法呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)過(guò)程中的特征和效能。在TVG的基礎(chǔ)上，通過(guò)時(shí)間演化累積建模，一方面可以更真實(shí)的刻畫(huà)天基網(wǎng)絡(luò)一定時(shí)間尺度內(nèi)呈現(xiàn)的特征；另一方面也可以為運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論分析大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理奠定基礎(chǔ)。

3 天基體系效能評(píng)估方法分析

2010年至今，多域戰(zhàn)、馬賽克戰(zhàn)等新型作戰(zhàn)概念不斷涌現(xiàn)，數(shù)字孿生、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)開(kāi)始在軍用領(lǐng)域落地，武器裝備效能評(píng)估的研究進(jìn)入高級(jí)階段。2018年8月，美國(guó)國(guó)防部發(fā)布了數(shù)字工程戰(zhàn)略，旨在建立開(kāi)發(fā)、集成和使用模型的規(guī)范化流程，形成權(quán)威的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和模型；通過(guò)不斷融入運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)及分析、認(rèn)知技術(shù)、先進(jìn)計(jì)算、數(shù)字孿生、數(shù)字制造等技術(shù)，構(gòu)建數(shù)字工程架構(gòu)和生態(tài)系統(tǒng)，全面支撐武器裝備效能評(píng)估全生命周期的活動(dòng)[8]。圍繞天基信息體系的效能評(píng)估，文獻(xiàn)[9]提出了一種星座配置性能評(píng)估方法。在考慮低軌衛(wèi)星星座覆蓋性能的基礎(chǔ)上，建立了星座單次覆蓋率、觀測(cè)仰角、不同觀測(cè)仰角下可見(jiàn)衛(wèi)星數(shù)和覆蓋效率4個(gè)評(píng)估維度。將該評(píng)估方法應(yīng)用于加拿大電信衛(wèi)星星座(Telesat)、一網(wǎng)(OneWeb)和星鏈(Starlink)3個(gè)典型的低軌大型通信衛(wèi)星星座，得出每個(gè)星座的覆蓋性能指標(biāo)值，并對(duì)3個(gè)星座的特性進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明：該評(píng)估方法可以評(píng)估不同類型低軌大型星座的配置性能，為未來(lái)低軌大型星座配置的優(yōu)化設(shè)計(jì)和評(píng)估提供依據(jù)和參考。圍繞天基信息體系效能評(píng)估的樣本數(shù)量少、影響因子復(fù)雜等特點(diǎn)，一種支持向量回歸機(jī)模型被提出[10]，該算法引入布谷鳥(niǎo)搜索算法對(duì)模型的3個(gè)關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化選取。仿真結(jié)果表明：所提模型具備更高的精確度，可以有效對(duì)天基信息體系開(kāi)展效能評(píng)估。

綜上所述，針對(duì)未來(lái)大規(guī)模天基信息體系在多維度全方位的效能評(píng)估方面目前還未見(jiàn)公開(kāi)文獻(xiàn)報(bào)道。針對(duì)未來(lái)天基系統(tǒng)所呈現(xiàn)出的大規(guī)模、智能化等技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，為了能夠描述各要素間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)關(guān)系，效能評(píng)估指標(biāo)體系的構(gòu)建方法至關(guān)重要。同時(shí)，針對(duì)未來(lái)天基信息體系所處物理環(huán)境的復(fù)雜性和不確定性等特點(diǎn)，在復(fù)雜性以及動(dòng)態(tài)演化性等條件下的天基信息體系效能評(píng)估方法研究必不可少。

4 總體設(shè)計(jì)思路

在對(duì)大規(guī)模天基網(wǎng)絡(luò)演化建模以及天基體系的效能評(píng)估方法開(kāi)展分析的基礎(chǔ)上，本文提出的總體設(shè)計(jì)思路架構(gòu)如圖1所示。

圖1 總體設(shè)計(jì)思路架構(gòu)Fig.1 Overall design framework

其中，大規(guī)模天基體系高動(dòng)態(tài)演化特性分析是對(duì)天基體系隨時(shí)間的演變規(guī)律開(kāi)展的特性分析，而指標(biāo)體系的構(gòu)建是進(jìn)行體系效能評(píng)估的基礎(chǔ)和前提。針對(duì)指標(biāo)體系構(gòu)建，通過(guò)基于指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析的網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系構(gòu)建，并對(duì)效能度量指標(biāo)進(jìn)行梳理，形成網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系；針對(duì)效能評(píng)估方法，借助大數(shù)據(jù)分析的手段對(duì)天基信息體系效能評(píng)估方法開(kāi)展研究，并在天基體系結(jié)構(gòu)演化特性分析的基礎(chǔ)上，對(duì)網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系在時(shí)間維度上進(jìn)行擴(kuò)展，形成隨時(shí)間變化的網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系與相關(guān)數(shù)據(jù)，并結(jié)合大數(shù)據(jù)分析開(kāi)展天基體系的效能評(píng)估研究?；谏鲜隹紤]，核心主要包含3個(gè)部分：①大規(guī)模天基體系高動(dòng)態(tài)演化特性分析；②網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系構(gòu)建方法設(shè)計(jì)；③天基體系效能評(píng)估方法設(shè)計(jì)。

4.1 大規(guī)模天基組網(wǎng)演化建模

引入復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法，對(duì)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜特性進(jìn)行分析，從而揭示網(wǎng)絡(luò)中重要節(jié)點(diǎn)、鏈路以及網(wǎng)絡(luò)連通度等性能。傳統(tǒng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中主要參數(shù)包括：節(jié)點(diǎn)度與節(jié)點(diǎn)度分布、平均最短路徑長(zhǎng)度、介數(shù)中心性、群聚系數(shù)等。傳統(tǒng)復(fù)雜特性是對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)、邊或整個(gè)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特性的刻畫(huà)。在大規(guī)模天基網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涑尸F(xiàn)弱聯(lián)通性，傳統(tǒng)復(fù)雜特性分析難以有效應(yīng)用于空間信息網(wǎng)絡(luò)的特征挖掘；同時(shí)，由于網(wǎng)絡(luò)的高動(dòng)態(tài)性，單一時(shí)隙的拓?fù)錈o(wú)法反映大規(guī)模天基網(wǎng)絡(luò)中衛(wèi)星節(jié)點(diǎn)或傳感器節(jié)點(diǎn)的真實(shí)關(guān)聯(lián)。針對(duì)這些問(wèn)題，計(jì)劃采用基于累積特性的時(shí)間演化圖分析模型，用以刻畫(huà)一定時(shí)間尺度內(nèi)空間信息網(wǎng)絡(luò)的時(shí)變拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，通過(guò)將天基系統(tǒng)在時(shí)變過(guò)程中的演化拓?fù)溥M(jìn)行累積，構(gòu)建虛擬節(jié)點(diǎn)和虛擬連路，在時(shí)間維度、空間維度上對(duì)時(shí)隙網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M(jìn)行拓展，從而對(duì)生成的高維演化圖運(yùn)用復(fù)雜理論進(jìn)行特性分析[11]。

如圖2所示，在基于累積特性的時(shí)間演化圖分析中，針對(duì)單一時(shí)隙拓?fù)鋱DT1和T2網(wǎng)絡(luò)連通度較低，且均不能構(gòu)成全連通網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題，通過(guò)將兩個(gè)時(shí)隙的拓?fù)溥M(jìn)行時(shí)間累積，使時(shí)間累積圖連通度得到提高，形成了全連通網(wǎng)絡(luò)，有助于分析信息在網(wǎng)絡(luò)中的有效傳播，并反映出高動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)在一定時(shí)間尺度內(nèi)的連通狀態(tài)。

通過(guò)對(duì)圖2中T1和T2兩個(gè)時(shí)隙的時(shí)間累積時(shí)變圖以及單一時(shí)隙拓?fù)溥M(jìn)行復(fù)雜性分析可以看出：通過(guò)時(shí)間累積的方式，一些單一時(shí)隙無(wú)法反映或錯(cuò)誤呈現(xiàn)的高動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)真實(shí)復(fù)雜特性被有效挖掘出來(lái)。

圖2 空間信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)間累積時(shí)變圖構(gòu)建Fig.2 Construction of time cumulative time-varying graph of spatial information network

4.2 網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系構(gòu)建方法

本文提出的網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系構(gòu)建方法如圖3所示。

圖3 指標(biāo)體系構(gòu)建方法Fig.3 Construction method of indicator system

圍繞指標(biāo)關(guān)聯(lián)性分析，基于仿真大數(shù)據(jù)的效能評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建方法的設(shè)計(jì)思路[12]，提出大規(guī)模天基體系的網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系構(gòu)建方法，基于具有關(guān)聯(lián)性特征的指標(biāo)數(shù)據(jù)，對(duì)各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行深度挖掘。

4.3 天基體系效能評(píng)估方法設(shè)計(jì)

本文提出的天基體系效能評(píng)估方法如圖4所示。

圖4 天基體系效能評(píng)估方法Fig.4 Evaluation method of space-based system effectiveness

在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，按照時(shí)間線的維度對(duì)各類指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算和采集，形成大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。利用Oracle、Hadoop、OpenStack等軟件對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，開(kāi)展評(píng)估指標(biāo)演化特性分析、關(guān)鍵指標(biāo)挖掘、指標(biāo)體系驗(yàn)證以及體系效能評(píng)估和監(jiān)測(cè)。其中，關(guān)鍵指標(biāo)挖掘是天基體系效能評(píng)估方法實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對(duì)關(guān)鍵指標(biāo)挖掘，本文采用基于集成學(xué)習(xí)的思路[13]對(duì)特征指標(biāo)進(jìn)行挖掘，先利用集成學(xué)習(xí)挖掘與具體能力關(guān)系最為密切的指標(biāo)，然后利用主成分分析法處理指標(biāo)間的關(guān)系，挑選包含信息量最大的指標(biāo)作為關(guān)鍵指標(biāo)。

典型的并行集成方法是隨機(jī)森林[13]，該方法一般采用決策樹(shù)和袋裝法結(jié)合使用。袋裝法是從樣本集中有放回的隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)樣本，生成與樣本集規(guī)模相同的多個(gè)訓(xùn)練樣本集，利用學(xué)習(xí)器對(duì)每個(gè)訓(xùn)練樣本集進(jìn)行訓(xùn)練，得到與訓(xùn)練樣本集數(shù)量相等的預(yù)測(cè)結(jié)果，再利用投票法或求均值法得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果。

決策樹(shù)充當(dāng)集成學(xué)習(xí)中的學(xué)習(xí)器[13]，分類與回歸決策樹(shù)(CART)應(yīng)用較多。CART決策樹(shù)是自上而下的分裂算法，通過(guò)樹(shù)的不斷分裂實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和回歸。對(duì)于多屬性分裂問(wèn)題，選擇使基尼系數(shù)降低最大的屬性進(jìn)行分裂。當(dāng)節(jié)點(diǎn)w分裂為左節(jié)點(diǎn)wl和右節(jié)點(diǎn)wr時(shí)，目標(biāo)變量Y的不純度降低為

(1)

式中：n表示節(jié)點(diǎn)的樣本大小，nl表示左節(jié)點(diǎn)的樣本大小，nr表示右節(jié)點(diǎn)的樣本大小。H表示在各節(jié)點(diǎn)的不純度評(píng)估值。

選擇目標(biāo)變量Y的不純度降低為變量重要性度量(VIM)標(biāo)準(zhǔn)，用R表示。對(duì)于第t顆樹(shù)的節(jié)點(diǎn)j，當(dāng)使用變量Xi作為分裂變量時(shí)，R可以表示為

(2)

式中：I為波爾量，只有采用變量Xi作為分裂變量時(shí)值為1，其他情況值為0。

整個(gè)隨機(jī)森林的變量重要性為

(3)

式中：T為決策樹(shù)的數(shù)量。

5 模擬驗(yàn)證

結(jié)合未來(lái)天基體系大規(guī)模、網(wǎng)云化和智能化的發(fā)展趨勢(shì)，觀察-判斷-決策-執(zhí)行(OODA)信息鏈路閉合是未來(lái)天基體系的一項(xiàng)核心效能。本文構(gòu)建了由待識(shí)別目標(biāo)、300顆低軌道衛(wèi)星、6顆中軌道衛(wèi)星以及地面站組成的混合體系，低軌衛(wèi)星主要負(fù)責(zé)感知，中軌衛(wèi)星主要負(fù)責(zé)處理和傳輸，地面站主要負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)管理以及任務(wù)規(guī)劃，所構(gòu)建的模擬驗(yàn)證平臺(tái)架構(gòu)如圖5所示。

圖5中，航天裝備仿真模型庫(kù)負(fù)責(zé)提供通信衛(wèi)星、遙感衛(wèi)星、導(dǎo)航衛(wèi)星等多類航天裝備模型，形成模型庫(kù)；場(chǎng)景仿真模塊通過(guò)仿真引擎，支持對(duì)不同場(chǎng)景的模擬，通過(guò)數(shù)據(jù)采集模塊將數(shù)據(jù)輸入至試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理部分；網(wǎng)絡(luò)仿真模塊完成天基體系網(wǎng)絡(luò)化模型的仿真構(gòu)建，涵蓋地面、衛(wèi)星和應(yīng)用多段要素；演化特性分析模塊基于場(chǎng)景仿真數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)仿真數(shù)據(jù)，對(duì)天基體系的演化特性進(jìn)行分析；試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理模塊基于數(shù)據(jù)庫(kù)的管理和維護(hù)，完成對(duì)于場(chǎng)景仿真數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)仿真數(shù)據(jù)以及演化特性分析數(shù)據(jù)的管理和維護(hù)；效能評(píng)估模塊基于場(chǎng)景仿真數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)仿真數(shù)據(jù)以及演化特性分析數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)分析等手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)于天基體系的效能評(píng)估；綜合顯示模塊基于可視化軟件開(kāi)發(fā)，通過(guò)讀取數(shù)據(jù)庫(kù)和接收來(lái)自網(wǎng)絡(luò)仿真部分和場(chǎng)景仿真部分輸出的狀態(tài)信息，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行展示。平臺(tái)中的幾類重點(diǎn)模塊如圖6所示。

結(jié)合4.2節(jié)，本文選取路由收斂時(shí)間作為網(wǎng)絡(luò)能力基礎(chǔ)評(píng)估指標(biāo)，選取感知傳輸處理總時(shí)間作為作戰(zhàn)效能基礎(chǔ)評(píng)估指標(biāo)，結(jié)合本節(jié)中場(chǎng)景設(shè)計(jì)，得出的仿真結(jié)果如圖7所示。

圖7 仿真結(jié)果Fig.7 Simulation results

由圖7可知，對(duì)路由收斂時(shí)間而言，該項(xiàng)指標(biāo)在前800 s的時(shí)間內(nèi)在0.543 537 s上下浮動(dòng)；對(duì)感知傳輸處理總時(shí)間而言，當(dāng)待傳輸與處理的數(shù)據(jù)量為12 Mbyte時(shí)，感知傳輸處理總時(shí)間為11.294 s，而當(dāng)數(shù)據(jù)量增大至900 Mbyte以上時(shí)(如光學(xué)遙感圖像)，感知傳輸處理總時(shí)間已超過(guò)10 min。以該平臺(tái)架構(gòu)以及所得到的部分指標(biāo)數(shù)據(jù)作為牽引，對(duì)指標(biāo)進(jìn)行進(jìn)一步完善，并以此對(duì)大規(guī)模天基體系的演化機(jī)理及效能評(píng)估進(jìn)行進(jìn)一步深入分析。

6 結(jié)束語(yǔ)

未來(lái)天基體系將呈現(xiàn)出大規(guī)模、網(wǎng)云化和智能化等技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，其應(yīng)用面臨任務(wù)多樣性、目標(biāo)與場(chǎng)景不確定性以及體系運(yùn)行高動(dòng)態(tài)高復(fù)雜性等典型特征，開(kāi)展動(dòng)態(tài)演化建模及效能評(píng)估方法研究對(duì)推動(dòng)天基裝備體系建設(shè)發(fā)展，提升體系能力具有重要的意義。以此為背景，本文對(duì)未來(lái)天基體系的架構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行了分析，結(jié)合超網(wǎng)絡(luò)理論的時(shí)空關(guān)聯(lián)以及多維度表征等研究分析方法，給出了大規(guī)模天基體系高動(dòng)態(tài)演化建模、網(wǎng)絡(luò)化指標(biāo)體系構(gòu)建以及天基體系效能評(píng)估方法的初步設(shè)計(jì)思路，同時(shí)圍繞信息鏈路快速閉合的任務(wù)需求，提出了融合感知傳輸處理的網(wǎng)絡(luò)建模仿真框架，從而為后續(xù)大規(guī)模天基體系演化機(jī)理及效能評(píng)估方法的進(jìn)一步研究奠定基礎(chǔ)。