[发明专利]基于贝叶斯网络的航天器干扰因素识别方法

说明书

本发明提出了一种基于贝叶斯网络的航天器干扰因素识别方法，使用贝叶斯网络学习算法，融合可获取的多种验前信息，建立在轨干扰因素识别模型；在此基础上，利用贝叶斯网络推理方法，对在轨干扰因素进行识别，确定影响因素来源；最后通过仿真分析表明方法的有效性，该方法用于解决分析研判航天器在轨运行过程中的天地基微波或激光等干扰因素。

技术领域

本发明是一种以干扰表征为处理对象的基于贝叶斯网络航天器干扰因素识别方法，属于航天器故障诊断领域。

背景技术

目前航天器在轨干扰因素主要来自激光束、粒子束、微波束、等离子束、声波束等各种束能，通过高温、电离辐射、声波等综合效应，对在轨航天器产生干扰影响。

贝叶斯网络于1986年由Pearl等提出的一种基于概率论和图论的不确定知识表示模型，在人工智能、故障诊断、数据分析、可靠性评估等领域都有非常广泛的应用。一个具有N个节点的贝叶斯网络可以用B(G,P)来表示，其中G＝(V,E)是具有N个节点的有向无环图(directed acyclic graph,DAG)，节点V表示属性、状态、观测值等随机变量，有向边E表示节点变量之间定性的依赖关系。P为G中节点对应的条件概率分布(conditionalprobability distribution，CPD)，以定量的形式描述节点之间的概率依赖关系。

高功率微波干扰(HPM)是指峰值功率100MW～100GW,频率1～100GHz,跨越厘米波到毫米波范围的辐射干扰。HPMW从带宽上可分为窄带(Narrow band,NB)HPMW和超宽带(Ultra-wide band,UWB)HPMW。NB-HPMW一般处于1～30GHz的微波频段，脉冲源需要通过真空二极管产生高质量的电子束,电子束激励微波源器件完成束-波相互作用,从而产生带宽较窄的HPM,并通过天线定向发射出去。HPM干扰效果如下表1所示：

表1HPM干扰效果

首先高功率电磁脉冲通过天线、电缆以及各种孔缝端口耦合进入到载荷系统内部，其能量在系统内部形成瞬间电场或者变成随时间、空间变化的大电流、大电压，然后耦合进入的能量经过电缆、波导等介质传导或者电磁空间辐射传输到系统内部脆弱的部位，最后进入空间结构体的电磁脉冲作用于非常小的高密度的脆弱部位。

激光干扰影响效果较大，从机理上主要有热破坏、力学破坏和热击穿等干扰效应，其中热破坏根据其程度不同，又分为：热烧蚀、热软化、热爆炸三种效应。激光对在轨航天器的干扰损伤主要包括：

1)严重影响卫星平台

百万瓦级激光器与光束控制和发射系统产生的地基激光干扰,能够严重影响甚至摧毁卫星平台、太阳能电池等硬件。其作用距离为500km～1000km，当激光干扰能量密度达到1000W/cm2时,能对卫星造成更迅速的破坏,导致卫星中高压容器破裂、太阳能电池板摧毁、表面热控制材料破坏、卫星天线损毁等。

2)干扰损坏光电探测设备

主要包括两个方面,一是干扰破坏光电探测器；二是干扰破坏光学系统。对卫星而言,光电传感器主要为0.5μm～0.8μm可见光/近红外CCD相机、2.5μm～3.3μm短波红外相机、3.5μm～4.5μm中波红外相机。对于光学系统而言,当光学玻璃表面在瞬间接受到大量激光能量时,可能发生龟裂效应,并最后出现磨砂效应,致使玻璃不透明。当激光强度达到或超过300W/cm2时,光学玻璃表面就开始熔化,光学系统立即失效。

3)干扰探测器

凡是光电探测器件，都存在最大负载值，当照射激光超过最大负载值时，将发生强光饱和现象。与干扰光电探测设备的要求不同，对探测器干扰达到的伤害具有可逆性与可恢复性。由于不同的光电传感器的强光饱和阈值不同，在受到饱和干扰时表现形态不尽相同，误判率高且易被忽略，需依靠数据累计情况着重分析概率情况。