[发明专利]二层及多层结构的先验融合与更新方法及先验补充方法

说明书

一种二层结构的先验融合与更新方法，包括：设置样本数初始值为S(0)和样本增加步长为b；获取更新的系统先验P(0)；设置样本数S(1)，并令S(1)＝S(0)+b；获取更新的系统先验P(1)；计算系统先验P(1)和P(0)间的对称相对熵D(1)；定义循环次数为i，并令i＝1；设置样本数S(i+1)，并令S(i+1)＝S(i)+b；获取更新的系统先验P(i+1)；计算系统先验P(i+1)和P(i)间的对称相对熵D(i+1)；检查对称相对熵D(i+1)和D(i)的数值是否均不大于设定值e，若是，输出更新的系统先验P(i+1)；否则，令i＝i+1，返回步骤7。本发明还公开了一种多层结构的先验融合与更新方法，以及还公开了一种先验补充方法。

技术领域

本发明涉及卫星系统建模技术领域，尤其涉及一种二层及多层结构的先验融合与更新方法及先验补充方法。

背景技术

在对卫星系统进行不确定性建模时，系统中往往存在着多种先验信息，这些先验信息主要为经验数据、先前实验数据和系统的理论分析结果；而如何对这些先验信息进行合理融合，对卫星系统进行不确定性建模有着重要影响。

现有的先验信息融合方法主要为贝叶斯融合方法(Bayesian Melding Method，BMM)和迭代先验融合与更新方法(Iterative updating procedure based on BayesianMelding Method，I-BMM)；其中，利用贝叶斯融合方法对系统进行不确定性建模时，先利用系统的结构关系，将系统层与子系统层的先验信息进行融合，从而得到更新的子系统层的先验信息；利用迭代先验融合与更新方法对系统进行不确定性建模时，在利用贝叶斯融合方法得到更新的子系统层的先验信息的基础上，再次利用系统的结构关系，得到更新的系统的先验信息，从而用更新后的子系统和系统的先验信息来代替初始先验信息进行迭代更新。

发明人发现现有技术至少存在以下问题：

迭代先验融合与更新方法不能改变更新的先验分布，且在不确定性传播过程中，误差会不断进行积累，导致更新后的先验分布精度不高；同时，由于I-BMM和BMM方法都涉及采样，在实际运用时，很难确定合适的采样数目以获得精度和效率的平衡；此外，BMM和I-BMM主要针对二层结构系统，不能用于对复杂的卫星系统进行多级先验融合与更新。

发明内容

为解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供一种二层及多层结构的先验融合与更新方法及先验补充方法。

为此，本发明公开了一种二层结构的先验融合与更新方法，所述方法包括如下步骤：

1)定义样本数为S、系统先验为P、以及对称相对熵为D，设置样本数初始值为S(0)和样本增加步长为b；

2)基于样本数初始值S(0)，利用二层结构迭代先验融合与更新方法的单次融合过程，获取更新的系统先验P(0)；

3)设置样本数S(1)，并令S(1)＝S(0)+b；

4)基于样本数S(1)，利用二层结构迭代先验融合与更新方法的单次融合过程，获取更新的系统先验P(1)；

5)计算系统先验P(1)和P(0)间的对称相对熵D(1)；

6)定义循环次数为i，并令i＝1；

7)设置样本数S(i+1)，并令S(i+1)＝S(i)+b；

8)基于样本数S(i+1)，利用二层结构迭代先验融合与更新方法的单次融合过程，获取更新的系统先验P(i+1)；

9)计算系统先验P(i+1)和P(i)间的对称相对熵D(i+1)；

10)检查对称相对熵D(i+1)和D(i)的数值是否均不大于设定值e，若是，输出更新的系统先验P(i+1)；否则，令i＝i+1，返回步骤7。