CN112149949B - 一种基于犹豫模糊及层次分析法的卫星通信系统效能评估方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供卫星通信系统效能评估技术领域中的一种基于犹豫模糊及层次分析法的卫星通信系统效能评估方法。在卫星通信系统效能评估技术领域中，现有技术一般采用层次分析法和模糊综合评估法结合，该方法虽然肯定了人类认知的模糊性，但是会强迫单个指标输出唯一结果，否认了人类认知的犹豫性，导致效能评估中决策信息的丢失，本方法创新地提出了基于犹豫模糊的计算方法与层次分析法结合进行卫星通信系统的效能评估，保留了专家打分时的犹豫信息，提高了效能评估的可信度。

Description

一种基于犹豫模糊及层次分析法的卫星通信系统效能评估 方法

技术领域

本发明涉及卫星通信技术领域的效能评估技术领域，具体而言，涉及一种基于犹豫模糊及层次分析法的卫星通信系统效能评估方法。

背景技术

卫星通信即地球上的地面站或者移动端(轮船，飞机，汽车等)之间利用人造卫星作为中继设备进行的通信。卫星通信系统具有覆盖范围大，机动性能好，生存能力强等优点，近几年，世界主要大国都在快速发展卫星通信系统，无论从军用或者民用角度考虑，卫星通信相关技术能力得强弱都会直接影响国家综合实力的强弱。卫星系统是一个高度精密的国家级战略工程，其建设难度大，建设周期长，建设成本高，鉴于卫星通信系统的上述特点，如果建设方案选择错误，卫星通信系统出现了性能不达标，甚至不能满足日常任务要求的情况，将造成极大的资源浪费，因此必须在方案论证阶段的开始就对卫星通信系统的效能评估提起重视，按照最大效能的方案确定系统各个指标参数；通过效能评估还能分析各个备选方案的优势与不足，为方案的优化提供决策依据。

现有卫星通信系统效能评估方法一般为建立大规模评估指标体系，采用层次分析法确定指标权重，根据模糊理论计算单因素评判矩阵，最后综合评判系统总效能。该方案在进行模糊评估时，需要首先制定评估结果优劣程度备择集，然后通过专家打分或者公式将各指标归一化，利用隶属度函数判定各个指标对各个备择集的隶属度，虽然该方法利用数值代替了“优”“良”“中”“差”等模糊印象，认可了人类认知的模糊性，但是会强迫单个指标输出唯一得分结果，这常常与人类的认知结果相悖，否认了人类认知的犹豫性，比如某专家对某指标打分时，在0.9与0.8分之间犹豫不定，认为两种分数都具有一定合理性，现有方法会要求专家给出某一确定值，而无论专家最终舍弃哪个数据，都会导致决策信息的丢失，造成效能评估结果的偏差。

因此，本领域仍然需要一种肯定人类认知的犹豫性的卫星通信系统效能评估方法。

发明内容

本申请之目的在于提供一种基于犹豫模糊及层次分析法的卫星通信系统效能评估方法。

为实现上述目的，本申请提供下述技术方案。

本申请提供一种基于犹豫模糊及层次分析法的卫星通信系统效能评估方法，其包括如下步骤：1)针对不同任务的卫星分析提出评估指标体系；2)通过专家或者经验对上述指标体系采用层次分析法确定指标权重；3)通过专家对每个待评估方案建立犹豫模糊得分矩阵；4)自底层至顶层使用犹豫模糊综合计算对各方案的上述矩阵进行计算；5)根据顶层矩阵的计算结果对各个方案进行比较排序，给出评估结果。

与现有技术相比，本申请的有益效果在于肯定了人类认知的犹豫性，保证了决策信息的完整性。

附图说明

图1是基于犹豫模糊及层次分析法的卫星通信系统效能评估方法流程示意图

图2是评估指标体系的示例。

图3是简化后的卫星通信系统效能评估体系示意图。

具体实施方式

下面结合附图以及本申请的实施例，对本申请的技术方案进行清楚完整的描述。

本申请的实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本文提出了一种新的计算方法用于卫星通信系统效能评估的实现，通过犹豫模糊与层次分析法结合的方式对卫星通信系统效能评估提出了一种新的解法。层次分析法是当下运用于卫星通信系统效能评估的重要手段。

以一个两级卫星通信系统评估模型为例，介绍针对卫星通信系统的基于犹豫模糊及层次分析法的效能评估方法，包括如下步骤，总体流程框图如图1所示：

1建立系统评估指标体系

卫星通信系统整体性能受若干方面的多种参数影响，针对不同具体任务的卫星进行效能评估，应首先分析列出该次任务关心的指标，按层次列出，以图2为例说明，图2为某卫星通信系统效能评估的评估指标体系，第一层为卫星通信系统指标评估体系，也是系统评估的总目标层，第二层为分类层，对于卫星通信系统，我们关心其可用性，覆盖能力，通信容量，通信质量几个大类指标，第三层为第二层的细化参数，可用性指标包括平均故障时长、平均修复时长；覆盖能力指标包括覆盖范围、覆盖时间、覆盖质量；通信容量指标包括时延、误码率、丢包率。为满足不同的卫星通信系统任务需要，可以对图2指标体系进行横向或者纵向的扩充或者修改。

2确定指标权重

由于步骤1中确定的各指标对任务的重要程度不同，所以需要将重要程度量化，即为各指标的权重，层次分析法为效能评估中确定指标权重的常规方法，当前几乎所有效能评估方法都以层次分析法为基础，按层次分析法的步骤，先通过专家列出各个指标重要关系两两比较矩阵；然后对各个矩阵进行一致性检验，以防止指标A重要性大于B大于C大于A的错误情况出现，对于未通过检验的矩阵，需要修改矩阵；在所有矩阵通过一致性检验后，采用特征值法计算各个矩阵，得到各个指标权重。

3建立犹豫模糊得分矩阵

由于各个指标的单位不同，数量级不同，所以不可以直接使用原指标数值综合计算，传统的做法为使用归一化公式或者专家打分直接给出(0-1)的得分值，该做法的问题在于，同一指标可以有多种归一化方式，对于不同的归一化方式难以评价哪种最优；若采用专家打分的方式，专家对于同一指标也可能会有犹豫，比如专家可能在0.9分和0.8分之间犹豫不决，无论何种方式，都可能获得若干得分结果，而传统方法都会迫使单个指标输出一个确定得分结果，这一过程造成了评估信息的丢失。

为解决上述问题，本方法定义新的专家打分规则给出指标的归一化得分值，专家需要以犹豫模糊评估量的形式给出对指标的得分，犹豫模糊评估量由若干二元组组成，用S＝{(r₁,p₁)(r₂,p₂)(r₃,p₃)…(r_n,p_n)}表示，r表示指标的归一化得分值，p表示该得分的概率，r,p∈[0,1],每个S内所有的p的和应该为1。为计算简便，每个S内的二元组数目应该相等，在数目不足的S内补足(0,0)二元组。

该规则通过将专家打分时的犹豫信息以概率形式保留，使全部的评估信息参与计算，提高了评估的可信度。

邀请专家对收集到的数据以上述规则进行打分，每个方案的每个指标对应一个犹豫模糊评估量，以三种方案、三个指标为例，形成若干如下犹豫模糊得分矩阵。

	指标一	指标二	指标三
				方案一	S11	S12	S13
方案二	S21	S22	S23
				方案三	S31	S32	S33

4犹豫模糊综合计算

经过步骤3，本方案所需要的所有评估信息已经由若干犹豫模糊得分矩阵给出，本步骤需要将所有犹豫模糊得分矩阵综合计算得出一个用于评估的量，与为了使该计算规则能够与层次分析法结合，该计算规则的的输入量与输出量必须为同一形式，这样才可以将下层的输出结果输入其上一层，因此，本计算规则要求每一层的输出结果必须仍为犹豫模糊评估量，本方法采用下式进行犹豫模糊综合计算。

其中，为S_j中的第k大得分值，/>为对应的概率值，w_j为对应指标的指标权重，l为每个S内的二元组数量，/>

以下列犹豫模糊得分矩阵为例，指标一、二、三的权重分别为(0.5,0.2,0.3),按上述规则计算：

f(S₁₁,S₁₂,S₁₃)＝{(r⁽¹⁾,p⁽¹⁾)(r⁽²⁾,p⁽²⁾)(r⁽³⁾,p⁽³⁾)}，r⁽¹⁾＝1-(1-0.9)^0.5(1-0.6)^0.2(1-0.4)^0.3＝0.7741；p⁽¹⁾＝(0.7+0.4+0.8)/3＝0.6333，(r⁽²⁾,p⁽²⁾)(r⁽³⁾,p⁽³⁾)同理。计算结果f＝(S₁₁,S₁₂,S₁₃)＝{(0.7741,0.6333)，(0.7112,0.2000)，(0.6189,0.1667)}。可见，该规则计算结果仍满足犹豫模糊量的定义。

以步骤3中的犹豫模糊得分矩阵为例详细说明利用上式的犹豫模糊综合计算规则：

(1)将每个犹豫模糊评估量S中的二元组按照得分值r从大到小的顺序排列；

(2)以方案一为例，从最大的r⁽¹⁾开始，用1与(1-S₁₁、S₁₂、S₁₃内的r⁽¹⁾)^w的连乘结果作差，得到方案一结果量中的r⁽¹⁾，按r的大小顺序依次计算，可得到方案一结果量中的所有r,方案二、三同理；

(3)以方案一为例，从最大的r⁽¹⁾对应的p⁽¹⁾开始，用S₁₁、S₁₂、S₁₃内每个p⁽¹⁾的和与犹豫模糊量数目(因为每个犹豫模糊量内的p和为1，这里实际上为用1乘以犹豫模糊量数目)作商，得到方案一结果量中的p⁽¹⁾，按r的大小顺序对应的p依次计算，可得到方案一结果量中的所有p,方案二、三同理；

(4)经步骤(2)(3)后，每个方案得到一个犹豫模糊评估量。

(5)从底层开始计算每个方案的每个犹豫模糊得分矩阵，将下层的结果量作为上层的输入量，从底层至顶层依次计算，将顶层计算得到的犹豫模糊评估量作为各方案最终的评估依据。

5比较各方案

经过步骤4，每个方案得到一个犹豫模糊评估量作为评估依据，为比较各个设计方案综合效能的优劣，需要定义比较犹豫模糊评估量的规则。

定义犹豫模糊评估量的期望值为其内所有r与对应p乘积的和；偏差值为r与期望值差的平方与对应p乘积的和。为叙述简便，以下简称“方案一(二)犹豫模糊评估量的期望值(偏差值)”为“方案一(二)期望值(偏差值)”

各方案比较规则如下：

(1)若方案一期望值大于方案二，则方案一优于方案二；

(2)若方案一期望值等于方案二，则：

a)若方案一偏差值大于方案二，则方案二优于方案一；

b)若方案一偏差值等于方案二，则方案一等于方案二；

c)若方案一偏差值小于方案二，则方案一优于方案二；

根据上述规则，对各个设计方案进行排序，即为各个设计方案的优劣顺序。此结果可以作为决策最终使用方案的参照依据。

综上，本文以就犹豫模糊及层次分析法应用于卫星通信系统效能评估之上，现以简化后的卫星通信系统效能评估体系按照前述进行算例实现。简化后的卫星通信系统效能评估体系如图3所示。

针对已建立的卫星通信系统效能评估体系，利用层次分析法，得到各层次指标权重，如下表所示。

邀请专家对取得的数据按步骤3的规则打分获得犹豫模糊得分矩阵如下表所示。

	平均故障时长	平均修复时长
			方案一	(0.76,0.6)(0.72,0.2)(0.65,0.2)	(0.83,0.55)(0.75,0.4)(0.71,0.05)
方案二	(0.69,0.8)(0.58,0.11)(0.49,0.09)	(0.66,0.85)(0.60,0.05)(0.52,0.1)

将上述犹豫模糊得分矩阵按步骤4的计算规则综合计算，可得下列犹豫模糊得分矩阵

将上述犹豫模糊得分矩阵再次按步骤4的计算规则综合计算，得最终得犹豫模糊得分矩阵

	卫星通信系统效能评估
		方案一	(0.7886,0.6041)(0.7273,0.2500)(0.6616,0.1459)
方案二	(0.7259,0.8508)(0.5613,0.0784)(0.4006,0.0708)

按步骤5的定义计算两方案的期望值：方案一0.7886×0.6041+0.7273×0.2500+0.6616×0.1459＝0.7547；方案二0.7259×0.8508+0.5613×0.0784+0.4006×0.0708＝0.6900。

按步骤5的比较规则，由于方案一的期望值大于方案二，所以方案一的综合效能优于方案二。

考虑上述实施例为简化后的卫星通信系统效能评估，其结果仅支持作为理解本申请的技术方案的示例，实际应用中需要按层次列出卫星通信系统详尽的技术指标，并通过专家给出合理的犹豫模糊得分矩阵，使所有参与效能评估的数据尽可能详细且准确，如此，则通过本申请的技术方案得到的数据可真正反映卫星通信系统的效能水平，为设计方案的决策提供参照依据。

上述对实施例的描述是为了便于本技术领域的普通技术人员能理解和应用本申请。熟悉本领域技术的人员显然可以容易地对这些实施例做出各种修改，并把在此说明的一般原理应用到其它实施例中而不必付出创造性的劳动。因此，本申请不限于这里的实施例，本领域技术人员根据本申请披露的内容，在不脱离本申请范围和精神的情况下做出的改进和修改都本申请的范围之内。

Claims (3)

1.一种基于犹豫模糊及层次分析法的卫星通信系统效能评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

1.1建立系统评估指标体系；

1.2确定指标权重；

1.3建立基于概率犹豫加权的犹豫模糊得分矩阵；

1.4犹豫模糊综合计算；

1.5建立基于概率犹豫加权的期望值和偏差值的决策方法；

所述犹豫模糊得分矩阵的每一行对应每一个卫星通信系统设计方案，每一列对应该层次中每个指标；所述犹豫模糊得分矩阵的每一个元素由犹豫模糊评估量组成；

所述步骤1.4的犹豫模糊综合计算包括：

3.1将每个犹豫模糊评估量中的二元组按照得分值从大到小的顺序排列；

3.2用r表示得分值，用w表示所述步骤1.2求得的指标权重；在一个犹豫模糊得分矩阵的一个方案内，对于最大得分值r _max ，用1与(1-每个犹豫模糊评估量的r _max ) ^w 的连乘结果作差，得到该方案结果量中的最大得分值，按步骤3.1所述顺序依次计算得到结果量中的所有得分值；

3.3在一个犹豫模糊得分矩阵的一个方案内，从最大的得分值对应的概率值开始，用每个犹豫模糊评估量中的最大得分值对应的概率求和与指标数量作商，得到结果量中最大得分值对应概率值，按步骤3.1所述顺序依次计算，得到结果量中的所有概率值；

3.4经步骤3.2、3.3后，每个方案得到一个犹豫模糊评估量；

3.5从底层至顶层依次计算每个方案的每个犹豫模糊得分矩阵，将顶层计算得到的犹豫模糊评估量作为各方案最终的评估依据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1.3的基于概率犹豫加权的犹豫模糊得分矩阵包括：

定义新的专家打分规则，给出指标的归一化得分值，专家需要以犹豫模糊评估量的形式给出对指标的得分，将专家打分时的犹豫信息以概率形式保留，使全部的评估信息参与计算，提高评估的可信度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1.5的比较方法包括：

犹豫模糊评估量的期望值为其内所有得分值与对应概率乘积的和；偏差值为得分值与期望值差的平方与对应概率乘积的和；为叙述简便，以下简称“方案一/二犹豫模糊评估量的期望值/偏差值”为“方案一/二期望值/偏差值”各方案比较规则如下：

（1）若方案一期望值大于方案二，则方案一优于方案二；

（2）若方案一期望值等于方案二，则：

a)若方案一偏差值大于方案二，则方案二优于方案一；

b)若方案一偏差值等于方案二，则方案一等于方案二；

c)若方案一偏差值小于方案二，则方案一优于方案二。