在轨试验关键指标影响因素统筹裁剪方法、装置及服务器与流程

本发明涉及试验设计的，尤其是涉及一种在轨试验关键指标影响因素统筹裁剪方法、装置及服务器。

背景技术：

1、随着商业遥感卫星市场化的深入，商用遥感卫星在轨试验对关键指标的考核也提出更高要求，当在轨试验过程在地面构建试验环境时，需要选择对遥感卫星关键指标影响较大的因素，综合考虑多种组合因素及实际条件，尽量选取多的影响因素及水平。目前，相关技术提出，可以针对一个关键指标的可控影响因素进行重要性分析排序，但该方案并没有涉及试验过程中如何对关键指标的可控影响因素的数量进行统筹剪裁的问题，在商用遥感卫星研制成本较高，且发射后寿命有限，不可能长时间开展在轨试验的条件下，不能准确的确定各项关键指标中影响因素的选取方案和选取数量。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的在于提供一种在轨试验关键指标影响因素统筹裁剪方法、装置及服务器，可以对各个关键指标可控影响因素进行统筹裁剪，使得在轨试验的置信度最优。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种在轨试验关键指标影响因素统筹裁剪方法，方法包括：获取试验基础信息，其中，试验基础信息包括：遥感卫星在轨试验的各项关键指标、关键指标对应的可控影响因素信息和正交设计模型，可控影响因素信息包括：可控影响因素数量和可控影响因素水平数；在不同可控影响因素数量的情况下，通过预设周期计算模型，基于试验基础信息确定遥感卫星在轨试验中的各项关键指标对应的试验周期；在不同可控影响因素数量的情况下，根据可控影响因素数量和试验周期，确定各项关键指标对应的试验代价；通过预设的统筹规划模型，基于试验周期、试验代价和各项关键指标在不同可控影响因素数量下对应的评估置信度，确定遥感卫星在轨试验的关键指标可控影响因素统筹裁剪策略。

3、在一种实施方式中，在不同可控影响因素数量的情况下，通过预设周期计算模型，基于试验基础信息确定遥感卫星在轨试验中的各项关键指标对应的试验周期的步骤，包括：获取卫星访问频次、卫星访问周期和预设的正交设计模型，其中，卫星访问频次用于表征遥感卫星重访地面试验场景的次数，卫星访问周期用于表征遥感卫星重访地面试验场景各次数时所需的时间；通过预设周期计算模型，基于正交设计模型、可控影响因素数量和可控影响因素水平数，确定试验科目数量，其中，试验科目数量用于表征不同的可控影响因素在不同可控影响因素水平的组合数；根据卫星访问频次、卫星访问周期和试验科目数量，确定在不同可控影响因素数量的情况下，遥感卫星在轨试验中的各项关键指标对应的试验周期。

4、在一种实施方式中，在不同可控影响因素数量的情况下，根据可控影响因素数量和试验周期，确定各项关键指标对应的试验代价的步骤，包括：获取保障资源信息，其中，保障资源信息包括：设备适配代价和人员调用代价；通过预设代价计算模型，基于设备适配代价、人员调用代价、试验周期和可控影响因素数量，确定在不同可控影响因素数量的情况下，各项关键指标对应的试验代价。

5、在一种实施方式中，在确定遥感卫星在轨试验的关键指标可控影响因素统筹裁剪策略的步骤之前，还包括：获取各项关键指标对应的可控影响因素的重要性；将各项关键指标中，重要性最低的可控影响因素逐次减少，确定各项关键指标在各自不同可控影响因素数量情况下对应的方差分析表集合。

6、在一种实施方式中，方法包括：通过预设置信度计算模型，基于方差分析表集合，确定评估置信度；将评估置信度进行归一化处理，得到在不同可控影响因素数量的情况下，各项关键指标对应的置信度。

7、在一种实施方式中，通过预设的统筹规划模型，基于试验周期、试验代价和各项关键指标在不同可控影响因素数量下对应的评估置信度，确定遥感卫星在轨试验的关键指标可控影响因素统筹裁剪策略的步骤，包括：获取各项关键指标在试验过程中的展开方式；当展开方式为串行展开时，将各项关键指标，在不同可控影响因素数量时的试验周期进行求和处理，确定试验总周期；当展开方式为并行展开时，将各项关键指标，在不同可控影响因素数量时的试验周期的最大值，确定为在轨试验总周期；将各项关键指标，在不同可控影响因素数量时的试验代价进行求和处理，确定为在轨试验的总代价；对遥感卫星在轨试验中，全部关键指标对应的置信度进行联乘处理，确定在轨试验的总置信度；根据试验总周期、试验总代价和总置信度，确定统筹剪裁策略。

8、在一种实施方式中，根据试验总周期、试验总代价和总置信度，确定统筹剪裁策略的步骤，包括：利用试验周期小于预先设定的试验总周期，并且试验代价小于预先设定的试验总代价的构建策略，建立构建策略集合；将构建策略集合中，在轨试验的总置信度最高的策略确定为统筹裁剪策略。

9、第二方面，本发明实施例还提供一种在轨试验关键指标影响因素统筹裁剪装置，装置包括：数据获取模块，获取试验基础信息，其中，试验基础信息包括：遥感卫星在轨试验的各项关键指标、关键指标对应的可控影响因素信息和正交设计模型，可控影响因素信息包括：可控影响因素数量和可控影响因素水平数；试验周期确定模块，在不同可控影响因素数量的情况下，通过预设周期计算模型，基于试验基础信息确定遥感卫星在轨试验中的各项关键指标对应的试验周期；试验代价确定模块，在不同可控影响因素数量的情况下，根据可控影响因素数量和试验周期，确定各项关键指标对应的试验代价；构建策略确定模块，通过预设的统筹规划模型，基于试验周期、试验代价和各项关键指标在不同可控影响因素数量下对应的评估置信度，确定遥感卫星在轨试验的关键指标可控影响因素统筹裁剪策略。

10、第三方面，本发明实施例还提供一种服务器，包括处理器和存储器，存储器存储有能够被处理器执行的计算机可执行指令，处理器执行计算机可执行指令以实现第一方面提供的任一项的方法。

11、第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令在被处理器调用和执行时，计算机可执行指令促使处理器实现第一方面提供的任一项的方法。

12、本发明实施例带来了以下有益效果：

13、本发明实施例提供的一种在轨试验关键指标影响因素统筹裁剪方法、装置及服务器，该方法在获取试验基础信息后，在不同可控影响因素数量的情况下，通过预设周期计算模型，基于试验基础信息确定遥感卫星在轨试验中的各项关键指标对应的试验周期，在不同可控影响因素数量的情况下，根据可控影响因素数量和试验周期，确定各项关键指标对应的试验代价，并通过预设的统筹规划模型，基于试验周期、试验代价和各项关键指标在不同可控影响因素数量下对应的评估置信度，确定遥感卫星在轨试验的关键指标可控影响因素统筹裁剪策略。本发明实施例可以对各个关键指标可控影响因素进行统筹裁剪，使得在轨试验的置信度最优。

14、本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

15、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。