Содержание к диссертации
Введение
1. Организация динамического процесса планирования наблюдений пмо - актуальное направление повышения эффективности АСКМ ПМО 13
1.1 Назначение и виды спутниковых систем 13
1.2 Понятие космического мониторинга 16
1.3 АСКМ ПМО и процесс ее функционирования 18
1.3.1 Целевое назначение АСКМ ПМО 18
1.3.2 Состав АСКМ ПМО ! 19
1.3.3 Процесс функционирования АСКМ 21
1.3.4 Основные задачи, решающиеся в АСКМ ПМО 21
1.4 Анализ существующих систем космического мониторинга 23
1.5 Задача планирования наблюдений ПМО - важнейшая задача АСКМ ПМО 24
1.5.1 Содержательная постановка задачи (отображение всех факторов, влияющих на эффективность планирования) 26
1.6 Информация о разработанной имитационной модели для исследования эффективности процесса планирования 29
1.6.1 Выбор класса ИМ и ее алгоритмическая реализация 32
1.6.2 Содержательное определение критерия оценки результатов моделирования... 33
1.7 Актуальность организации динамического процесса корректировки плана наблюдений в АСКМ ПМО 34
1.7.1 Порядок проведения исследований 34
1.7.2 Результаты исследований по процентам перекрытия АО КА ОВП ПМО в возможностях наблюдения и значениям МОВажЗВИ и МОВажЗС 35
1.7.3 Анализ результатов исследований 36
1.7.4 Выводы 43
2 Постановка и решение задачи динамической корректировки плана наблюдений ПМО 44
2.1 Системотехнический анализ процесса динамической корректировки плана наблюдений ПМО 44
2.2 Формализованная постановка задачи динамической корректировки плана наблюдений 48
2.2.1 Интервал корректировки 50
2.2.2 Ограничение на объем ДЗУ к. 51
2.2.3 Ограничение на количество включений на сутках 51
2.2.4 Ограничение на время работы на сутках 52
2.2.5 Ограничения на количество включений и время работы на витках интервала динамической корректировки 53
2.2.6 Функция старения информации 55
2.2.7 Формальная запись задачи динамической корректировки плана 58
2.2.8 Применение косвенных методов для расчета целевой функции задачи планирования 60
2.3 Метод и алгоритм решения задачи динамической корректировки 61
2.3.1 Необходимость планирования по всем КА при выполнении динамической корректировки плана 63
2.3.2 Начальное устаревание по комбинации (ПМО; ПФ) 65
2.3.3 Планирование на неполных витках 66
2.3.4 Учет глобальных ограничений при перепланировании 68
2.3.5 Виды возможностей наблюдения при выполнении динамической корректировки 69
2.3.6 Сравнение планов наблодения при выполнении корректировок 72
2.3.7 Метод и алгоритм решения задачи динамической корректировки плана наблюдений 81
2.3.8 Пример работы алгоритма динамической корректировки, трассировочная отладочная печать и визуализация 92
3 Система вложенных им для исследования процесса динамической корректировки плана наблюдений ПМО 100
3.1 ИМ баллистического прогноза взаимодействия АО КА с ОВП ПМО, динамика изменения которых уточняется по результатам их наблюдений 100
3.1.1 События ВИМ 100
3.1.2 Программные модули ВИМ 102
3.1.3 Алгоритм планирования в ВИМ 103
3.1.4 Загрузка начального положения КА в ВИМ 107
3.1.5 Интерфейс сравнения планов наблюдения 109
3.1.6 Интерфейс ЛПР 110
3.2 ИМ модель оценки эффективности процесса функционирования АСКМ ПМО 111
3.2.1 Схема событий О СИМ 112
3.2.2 Программные модули ОСИМ 114
3.2.3 Алгоритм планирования в ОСИМ 115
3.3 Организация взаимодействия вложенных имитационных моделей при исследовании процесса динамической корректировки 117
3.3.1 Описание архитектуры взаимодействия в комплексе имитационных моделей 117
3.3.2 Программная реализация взаимодействия ИМ 120
3.3.3 Блок-схемы взаимодействия имитационных моделей 120
3.3.4 Использование СИМ Modelling 124
4 Исследование эффективности внедрения механизма динамической корректировки 125
4.1 Влияние периодичности корректирования плана наблюдений на эффективность внедрения динамической корректировки 126
4.1.1. Исходные данные 126
4.1.2 Порядок проведения экспериментов 126
4.1.3 Результаты экспериментов по показателю МОВажЗВИ с варьированием периодичности корректировок 127
4.1.4 Результаты экспериментов по критерию МОВажЗВИ с варьированием вероятности успешного выполнения корректировки 130
4.1.5 Результаты экспериментов по показателю МОВажЗС с варьированием периодичности корректировок 131
4.1.6 Результаты экспериментов по критерию МОВажЗС с варьированием вероятности успешного выполнения корректировки 134
4.1.7 Выводы 135
4.2 Влияние скорости, маневренности ПМО и ширины полосы обзора АО КА на эффективность применения динамической корректировки 136
4.2.1 Исходные данные 136
4.2.2 Порядок проведения экспериментов 136
4.2.3 Результаты экспериментов по критерию МОВажЗВИ 137
4.2.4 Анализ эффективности внедрения динамической корректировки на примере показателя МОВажЗВИ 138
4.2.5 Выводы 144
4.3 Варьирование ресурсов 144
4.3.1 Исходные данные 144
4.3.2 Порядок проведения экспериментов 145
4.3.3 Результаты экспериментов 145
4.3.4 Выводы 147
Заключение 148
Список использованных источников 149
Приложение 1 158
- Содержательная постановка задачи (отображение всех факторов, влияющих на эффективность планирования)
- Системотехнический анализ процесса динамической корректировки плана наблюдений ПМО
- Описание архитектуры взаимодействия в комплексе имитационных моделей
- Результаты экспериментов по показателю МОВажЗВИ с варьированием периодичности корректировок
Введение к работе
Актуальность исследования
В последнее время все более широкое распространение получают глобальные источники информации – источники, которые могут получать и передавать потребителям информацию по всем районам Земли. Такими источниками информации являются спутниковые системы мониторинга, оснащенные космическими аппаратами (КА) – наблюдателями, которые способны осматривать земную поверхность аппаратурой осмотра (АО) различного типа и передавать полученную информацию на наземные комплексы приема/передачи данных.
В данной работе рассматривается автоматизированная система космического мониторинга подвижных морских объектов (АСКМ ПМО). Эта система строится на принципах использования КА различных космических систем на правах аренды их ресурсов. Часть ресурсов этих систем выделяется для решения задач АСКМ ПМО.
КА-наблюдатели принадлежат различным ведомствам и организациям и предназначены для выполнения различных своих целевых задач, таких, например, как экологический мониторинг, мониторинг лесных пожаров, мониторинг чрезвычайных ситуаций и др.
На бортовую АО КА-наблюдателей накладываются ресурсные ограничения по возможности ее использования. Из-за ограничений на работу аппаратура осмотра КА, как правило, не может осмотреть все заданные районы земной поверхности, где находятся интересующие систему ПМО. Поэтому в системе должна решаться задача оптимального использования ограниченных ресурсов АО КА, выделенных для наблюдений за ПМО, с целью максимизации эффективности проведения наблюдений.
Задачу оптимального использования ресурсов возможно решить только посредством планирования наблюдений на некоторый интервал времени в будущем, соизмеряя эффект от каждого наблюдения с затратами ресурсов АО на их реализацию. Задача планирования работы АО КА является одной из наиболее важных задач, которые должны решаться в АСКМ.
Решению задачи планирования посвящена диссертационная работа Новикова С.А. «Планирование наблюдений в автоматизированной системе космического мониторинга подвижных морских объектов». В этой работе приведена постановка задачи планирования на некоторый заданный длительный интервал времени (как правило – сутки), разработан и исследован алгоритм планирования наблюдений на этом интервале.
Как показали проведенные в данной работе исследования, при использовании исходной информации, полученной на момент формирования плана, с удалением от начала планирования увеличиваются размеры областей возможных положений (ОВП) ПМО, и соответственно уменьшается вероятность их накрытия зонами наблюдения АО КА, увеличивается время наблюдения, в результате чего эффективность отдельных наблюдений ПМО существенно снижается.
С другой стороны, в результате реализации первоначально составленного плана появляется новая информация о положении ПМО. Следовательно, появляется возможность динамической корректировки начального плана с учетом этой информации. Это должно уменьшить размеры ОВП ПМО при последующих наблюдениях, уменьшить затраты ресурсов АО на их осмотр и, следовательно, повысить эффективность всей системы.
Таким образом, актуальной является задача организации динамического процесса корректировки созданного ранее долгосрочного плана. Актуальная научная задача – сформировать формализованную постановку задачи планирования с применением динамической корректировки плана наблюдений, предложить метод решения этой задачи, разработать инструмент, позволяющий исследовать эффективность применения механизма динамической корректировки составленного плана в процесс планирования наблюдений.
Объект исследования
Автоматизированная система космического мониторинга подвижных морских объектов.
Предмет исследования
Динамический процесс корректировки при планировании наблюдений областей возможных положений морских объектов в автоматизированной системе космического мониторинга.
Цель исследования
Повышение эффективности процесса сбора информации о ПМО с помощью АСКМ.
Задачи исследования
Для достижения поставленной цели были решены следующие научно-технические задачи:
-
Проведен анализ процесса функционирования АСКМ;
-
Осуществлена формализованная постановка задачи динамической корректировки плана наблюдений областей возможных положений подвижных морских объектов;
-
Разработан метод и алгоритм решения задачи динамической корректировки плана;
-
Разработан комплекс вложенных имитационных моделей для исследования эффективности динамической корректировки плана;
-
Проведено исследование влияния включения в процесс планирования процедур динамической корректировки плана на эффективность функционирования АСКМ.
Методы исследования
Поставленные задачи решались с использованием методов системного анализа, математического программирования, теории оптимального планирования и управления, объектно-ориентированного программирования, имитационного моделирования, теории вероятностей и математической статистики.
Научная новизна работы заключается в следующем:
-
Осуществлена формализованная постановка задачи динамической корректировки плана наблюдений ПМО в АСКМ с комплексным учетом факторов, влияющих на эффективность составленного плана, и разработан алгоритм ее решения;
-
Создано эффективное инструментальное средство в виде комплекса вложенных имитационных моделей (КИМ) для проведения всесторонних имитационных исследований динамического процесса планирования наблюдений ПМО с применением динамической корректировки плана;
-
Показано, что включение в процесс планирования процедур динамической корректировки существенно повышает эффективность функционирования АСКМ.
Научные результаты, выносимые на защиту:
-
Формализованная постановка задачи динамической корректировки плана наблюдений ПМО.
-
Алгоритм динамической корректировки плана наблюдений ПМО.
-
Система вложенных имитационных моделей для исследования процесса динамической корректировки плана наблюдений.
-
Результаты имитационных исследований, подтверждающие эффективность процесса динамической корректировки.
Практическая значимость результатов
-
Разработанный комплекс имитационных моделей использован при проведении ОКР на предприятии ФГУП «ЦНИИ “Комета”» для оценки эффективности процесса функционирования АСКМ с учетом проектируемых алгоритмов планирования.
-
Результаты исследований использовались на этапе проведения ОКР для создания рабочих алгоритмов планирования наблюдений для проектируемой на ФГУП «ЦНИИ “Комета”» АСКМ ПМО.
-
Разработанный КИМ использован при работе над проектом РФФИ 09-08-00145-а.
Апробация работы
Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на ряде научно-технических конференций, в том числе:
-
Молодежь и будущее авиации и космонавтики 2009, работа отмечена дипломом (второе место в секции).
-
На 8-ой международной конференции «Авиация и космонавтика-2009», Москва, 2009 г.
Публикации
Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 6 отчетах по ОКР и в 9 печатных работах, в том числе в 4 публикациях в рецензируемых научных журналах, входящих в список ВАК РФ.
Структура и объем работ
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 65 наименований и двух приложений. Объем диссертации – 167 страниц машинописного текста, включает 62 рисунка и 23 таблицы.
Содержательная постановка задачи (отображение всех факторов, влияющих на эффективность планирования)
Поскольку большинство КА, включенных в АСКМ, выполняют еще и сторонние задачи, не связанные с АСКМ, то в АСКМ ресурс работы АО этих КА не может быть использован в полном объеме, поэтому на бортовую АО КА накладываются ресурсные ограничения по возможности ее использования в АСКМ. Ресурсные ограничения связаны также и с затратами энергии на работу АО, которая должна пополняться, а также с тактико-техническими характеристиками самой АО. В работе рассматриваются следующие ресурсные ограничения: о общее время работы АО на витке; в общее время работы АО за сутки; в количество включений АО на витке; количество включений АО за сутки; в объем бортового долговременного запоминающего устройства (ДЗУ). Также рассматриваются ограничение на освещенность места осмотра и ограничения, связанные с метеообстановкой в месте осмотра.
Планирование функционирования бортовой АО КА осуществляется в ЦПОИ и предусматривает формирование последовательности времен включения (выключения) бортовой АО КА на предстоящие сутки для осмотра заданных районов Мирового океана.
Планирование заключается в выборе из всего множества возможностей осмотра, некоторого подмножества возможностей, которые будут реализованы на периоде планирования (сутках).
На конкретном КА установлена АО определенного типа. Различные типы АО имеют различные возможности по сбору информации по перечню позиций формуляра ПМО. Предполагается, что для каждого типа АО определено подмножество тех позиций формуляра, по которым в случае успешного наблюдения может быть получена информация.
Движение большинства ПМО, за которыми должно осуществлять слежение, является неопределенным. Для разрешения этой неопределенности в системе предполагается использовать формальные и экспертные методы прогнозирования областей возможного положения (ОВП) ПМО на некоторый временной интервал в будущем. В данной работе принято, что в АСКМ имеются алгоритмы, которые определяют ОВП в виде динамически перемещающегося и изменяющего свой радиус круга.
Стохастический характер работы методов прогнозирования может приводить к тому, что прогнозируемая ОВП ПМО не накроет его истинное местоположение. Кроме того, перемещающаяся зона осмотра АО КА может захватить не всю площадь ОВП ПМО. С этим процессом связано понятие «процент перекрытия» ОВП ПМО полосой обзора АО некоторого КА. В целом же предполагается возможность оценки вероятности успешного наблюдения ПМО для каждой прогнозируемой возможности пересечения полосой обзора АО КА его ОВП.
Важным фактором, который учитывается при решении задачи планирования, является старение полученной информации. С точки зрения конечных потребителей информации, чем более свежей является полученная информация о ПМО, тем эффективнее могут быть организованы их действия по взаимодействию с ПМО. В данной работе предполагается, что по каждой позиции формуляра ПМО имеется предельное запаздывание, после которого полученная ранее по ним информация перестает быть актуальной и не может эффективно использоваться потребителями информации для организации своих действий. Основными составляющими запаздывания, учитываемыми в данной работе, являются: о запаздывание в доведении информации с борта КА в НИК соответствующей группировки; в запаздывание, связанное с обработкой информации в НИК и передачей ее в ЦПОИ. Целевое назначение системы отражают два наиболее важных конечных показателя эффективности функционирования АСКМ: математическое ожидание важности ПМО, по которым решается ЗВИ (МОВажЗВИ) и математическое ожидание важности ПМО, по которым решается ЗС (МОВажЗС). Для вычисления этих показателей в процессе функционирования АСКМ вычисляются вероятности решения ЗВИ (Рзви) и вероятности решения ЗС (Рзс) для каждого из ПМО, за которыми осуществляется наблюдений. МОВажЗВИ — это сумма по всем ПМО произведений нормированной важности ПМО и Рзви для данного ПМО. Аналогично МОВажЗС - это сумма по всем ПМО произведений нормированной важности ПМО и Рзс для данного ПМО. Задача планирования наблюдений должна решаться таким образом, чтобы составленные планы наблюдений приводили к максимизации конечных показателей эффективности функционирования АСКМ - математических ожиданий важностей ПМО, по которым решается ЗВИ и ЗС. При постановке задачи планирования с точки зрения эффективности действия АСКМ должны быть учтены также следующие факторы: в различная важность отдельных ПМО, за которыми осуществляется слежение и с которыми по результатам полученной информации будет организовано взаимодействие конечных потребителей информации; различная важность знания актуальной (как можно более свежей) информации по отдельным позициям формуляра ПМО. Основные требования к формализованной постановке задачи планирования наблюдений: отображение основной целевой установки АСКМ относительно сбора информации по различным ПМО; учет динамики взаимного движения областей наблюдения АО КА и прогнозируемых ОВП ПМО при определении возможности наблюдения; учет стохастической природы реализации планируемых наблюдений; учет динамики движения КА относительно НИК для определения моментов времени доведения собранной на борту информации до ЦПОИ; учет ресурсных ограничений бортовой АО по количеству включений на витке и за сутки, по времени работы на витке, и за сутки, по емкости бортового ДЗУ;
Системотехнический анализ процесса динамической корректировки плана наблюдений ПМО
В результате применения косвенного метода расчета и замены целевой функции (2.12) функцией (2.22) осуществлен переход к нелинейной детерминированной комбинаторной задаче дискретного программирования. Наибольшее число известных эффективных методов решения задач дискретного программирования ориентировано на задачи с линейными целевыми функциями и ограничениями (метод отсекающих плоскостей, комбинированный метод, метод декомпозиции, метод неявного перебора по векторной решетке) [14] и для решения данной задачи не подходят.
Наиболее общим среди всех методов дискретного программирования, не имеющего принципиальных ограничений по применению, является метод ветвей и границ. Его сущность заключается в направленном ветвлении области возможных решений оптимизационной задачи с целью локализации оптимального решения в одной из ее подобластей. Для организации ветвления обычно используется один из двух способов: ветвление множества допустимых решений исходной задачи; ветвление множества, получаемого из множества допустимых решений исходной задачи при снятии условия целочисленности. Второй способ в нашей задаче не может быть применен, поскольку расчет значений целевой функции для нецелочисленных оптимизационных переменных не реализуем. Ветвление множества допустимых решений исходной задачи путем фиксации значений отдельных компонент целочисленных оптимизационных переменных чрезвычайно трудоемко и приводит практически к полному перебору допустимых решений с многократным решением задач, эквивалентных исходной.
Немалую трудность при применении метода ветвей и границ для нашей задачи вызывает формирование нижних оценок целевой функции. Универсальные способы получения оценок целевой функции для нашей задачи неприменимы, поскольку невозможен расчет значений целевой функции для нецелочисленных переменных. Реализовать какой-либо специальный способ получения нижних оценок целевой функции не удалось.
Предварительный анализ возможности применения метода ветвей и границ показал, что он чрезвычайно сложно реализуем для нашей задачи, весьма трудоемок и обладает высокой вычислительной сложностью.
Метод лексикографического неявного перебора также не может быть применен из-за высокой вычислительной сложности, экспоненциально возрастающей с увеличением размерности задачи. Для задач с нелинейной целевой функцией уменьшение объема вычислений осуществляется только за счет использования «фильтрующего» ограничения, однако к существенному уменьшению вычислительной сложности метода это не приводит.
Сложность рассматриваемой задачи и сложность проверки ограничений приводит к тому, что при построении алгоритма поиска решений нужно использовать эвристические правила. Эвристический алгоритм планирования наблюдений предлагается разработать на основе метода максимального элемента [11]. Метод не гарантирует нахождение строго оптимального решения, но позволяет найти решение достаточно близкое к оптимальному. Достоинством метода является быстрота его работы, ввиду отсутствия большого количества переборных процедур. Применительно к нашей задаче, решение задачи с большим числом переменных сводится к пошаговому изменению оптимизационных переменных. Применение метода максимального элемента при разработке алгоритма планирования наблюдений позволит получить рациональное допустимое решение, то есть рациональный план наблюдений ОВП ПМО, удовлетворяющий ограничениям на работу АО КА. Включение возможностей наблюдений в план будет осуществляться пошагово. На каждом шаге в план включается только одна возможность наблюдения, при включении которой новый план удовлетворяет ограничениям, и добавление которой в план приводит к максимальному приращению целевой функции, по сравнению с добавлением других возможностей.
Целевой функцией при планировании является актуальность информации (2.22). В план будут включаться возможности, дающие максимальное приращение АИ, а при исключении возможностей из плана, исключаются возможности, дающие минимальное уменьшение АИ.
В рассматриваемой задаче планирования наблюдений задано большое количество разнородных ограничений на работу бортовой АО КА. Трудно при решении задачи учесть все ограничения сразу, поэтому алгоритм планирования наблюдений предлагается разбить на три этапа составления рационального плана. На первом этапе составляется рациональный план с учетом только ограничений на работу бортовой АО КА (количество включений и время работы) на витке и ограничения на скорость перенацеливания АО КА. На втором этапе составления рационального плана работы АО КА производится корректировка плана, составленного на этапе 1 с целью удовлетворения его ограничениям на максимальный объем ДЗУ на борту КА. Из плана исключаются возможности, дающие наименьшее уменьшение АИ. На третьем этапе составления рационального плана работы АО КА производится корректировка плана, составленного на этапах 1 и 2 с целью удовлетворения глобальным ограничениям на количество включений и время работы АО КА, выделенных на весь интервал корректировки.
Описание архитектуры взаимодействия в комплексе имитационных моделей
Осуществлена постановка актуальной задачи динамической корректировки плана наблюдений в АСКМ ПМО и разработана формализованная постановка задачи динамической корректировки плана, как задачи стохастического программирования, учитывающая важные с точки зрения функционирования системы факторы. 2. Предложен косвенный метод решения задачи динамической корректировки плана наблюдений, позволивший свести задачу стохастического программирования к детерминированной оптимизационной задаче, что существенно уменьшает вычислительную сложность алгоритма динамической корректировки плана наблюдений ОВП ПМО. На основе метода максимального элемента и в соответствии с формализованной постановкой разработан алгоритм решения задачи динамической корректировки плана наблюдений. 3. Разработан комплекс имитационных моделей КИМ АСКМ, отображающий основные процессы функционирования моделируемой системы. КИМ используется для формирования исходных данных для алгоритма динамической корректировки плана наблюдений и для исследования эффективности этого алгоритма. 4. Проведенные вычислительные и имитационные эксперименты по анализу эффективности динамической корректировки плана наблюдений позволяют сделать выводы: о соответствии формализованной постановки задачи динамической корректировки плана конечным целям функционирования АСКМ; о чувствительности решения задачи к изменению важных параметров и характеристик системы; о решении в работе проблемы снижения эффективности функционирования АСКМ по мере отдаления от момента построения долгосрочного плана наблюдения. 1. «Разработка методов и алгоритмов интеллектуального планирования и управления процессом сбора информации о подвижных наземных и морских объектах группами авиационных и космических летательных аппаратов в условиях стохастической обстановки и ограниченных ресурсов». Научный отчет по проекту РФФИ 09-08-00145-а. Руководитель проекта Г.Ф.Хахулин. МАИ. 2010. 2. «Разработка моделей процессов в ЦСОИ в части алгоритмов функционирования взаимодействующих космических систем, формирования заявок на осмотр» (шифр — «МШ-33 - МАИ»). Этап 5: «Доработка алгоритмов в части комплексов программ функционирования взаимодействующих космических систем, формирования заявок на осмотр по результатам гос. испытаний системы МШ-33». Отчет о СЧ ОКР. Договор N 33640-03020. Руководитель работы Г.Ф.Хахулин. М.: МАИ. 2009. 3. «Разработка моделей процессов в ЦСОИ в части алгоритмов функционирования взаимодействующих космических систем, формирования заявок на осмотр» (шифр - «МШ-33 - МАИ»). Этап 1.«Разработка алгоритмов моделей ЦСОИ в части функционирования взаимодействующих космических систем, формирования заявок на осмотр». Отчет о СЧ ОКР. Договор N 32490-03020. Руководитель работы Г.Ф.Хахулин. М.: МАИ. 2007. 4. «Разработка моделей процессов в ЦСОИ в части алгоритмов функционирования взаимодействующих космических систем, формирования заявок на осмотр» (шифр - «МШ-33 - МАИ»). Этап 2. «Разработка модели функционирования взаимодействующих космических систем, формирования заявок на осмотр. Испытания модели». Отчет о СЧ ОКР. Договор N 32490-03020. Руководитель работы Г.Ф.Хахулин. М.: МАИ. 2007.
Результаты экспериментов по показателю МОВажЗВИ с варьированием периодичности корректировок
Исследования проводятся с целью оценки эффективности внедрения механизма динамических корректировок и использования этого механизма вместо генерации и отработки суточных планов наблюдения. Проведены следующие исследования: Оценка эффективности использования динамической корректировки при разном количестве и составе группировок КА; Оценка зависимости эффективности от периодичности корректировки при уменьшении частоты выполнения динамической корректировки от максимальной к минимальной (не выполнять вообще); Оценка зависимости эффективности от периодичности корректировки при вероятности успешного выполнения перепланирования, отличной от 1; Оценка эффективности динамической корректировки при рассмотрении различных скоростей ПМО и различных размерах полосы обзора АО КА в группировках; Оценка эффективности при варьировании объема доступных ресурсов наблюдения от исчерпывающего до ограниченного. Введен следующий порядок проведения экспериментов с КИМ: Для проведения эксперимента без динамических корректировок осуществляется запуск ИМ АСКМ в режиме построения суточного плана; затем повторный запуск ИМ АСКМ в режиме отработки построенного суточного плана, выполняется подсчет показателей эффективности МОВажЗВИ и МОВажЗС; Для проведения эксперимента с динамической корректировкой осуществляется запуск ИМ АСКМ в режиме построения суточного плана; затем выполняется запуск КИМ на основе построенного плана, динамическая корректировка выполняется с заданной в эксперименте периодичностью; Для проведения эксперимента с динамической корректировкой с вероятностью успешности перепланирования, отличной от 1, перед каждым вызовом ВИМ оценивается успешность; в случае выпадания неудачи ВИМ не вызывается и корректировка не выполняется, а отработка продолжается по участку суточного плана. Для проведения экспериментов зададим гипотетические исходные данные. Предполагается, что АСКМ располагает тремя группировками КА: 2. 6 КА РЛН. Движутся по круговым орбитам с высотой 913 км, наклонением 67,1. На орбите КА размещены равномерно; 3. 3 КА оптического наблюдения. Движутся по круговым орбитам с высотой 450 км (1 КА) и 800 км (2 КА), наклонением 70 и 98 соответственно. При проведении экспериментов будем оценивать эффективность работы АСКМ для имеющегося состава и параметров ПМО по конечным показателям критерия - МОВажЗВИ и МОВажЗС. 4.1.2 Порядок проведения экспериментов Проводятся эксперименты двух серий, а) Варьируемые параметры: состав группировок КА. Начинаем с 1 КА и пошагово наращиваем количество, добавляя КА в одну из трех группировок; периодичность выполнения динамической корректировки. Для каждого варианта группировок КА выполняем моделирование с различной пе риодичностью выполнения динамической корректировки: выполнять в каждый момент связи КА с НИК (в среднем каждые 90 минут), выполнять через один-четыре раза связи КА с НИК (в среднем через 180 — 360 минут), не выполнять динамическую корректировку, б) Варьируемые параметры: состав группировок КА. Рассматриваем 6 произвольно выбранных наборов КА из предыдущей серии экспериментов; вероятность успешного перепланирования КА. Варьируем от 0,9 до 0,1 (результаты по вероятностям 1 и 0 дублируют варианты «выполнять корректировку в каждый момент связи КА с НИК» и «не выполнять корректировку» соответственно из первой серии экспериментов). 4.1.3 Результаты экспериментов по показателю МОВажЗВИ с варьированием периодичности корректировок Результаты экспериментов по показателю МОВажЗВИ с варьированием периодичности корректировок приведены в таблице .
