CN112149958A - 一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法 - Google Patents

一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112149958A
CN112149958A CN202010857606.2A CN202010857606A CN112149958A CN 112149958 A CN112149958 A CN 112149958A CN 202010857606 A CN202010857606 A CN 202010857606A CN 112149958 A CN112149958 A CN 112149958A
Authority
CN
China
Prior art keywords
resource
user
station network
index
capability
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010857606.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112149958B (zh
Inventor
董浩
陶孙杰
俞鸿波
祝佳
余涛
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Days Austrian Group Co ltd
Original Assignee
Chengdu Days Austrian Group Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Days Austrian Group Co ltd filed Critical Chengdu Days Austrian Group Co ltd
Priority to CN202010857606.2A priority Critical patent/CN112149958B/zh
Publication of CN112149958A publication Critical patent/CN112149958A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112149958B publication Critical patent/CN112149958B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明根据天地基站网资源运行特点，面向大规模卫星组网测运控服务需求，提供了一种天地基站网资源多维度效能评估指标体系，由综合支持能力、资源调度能力、站网运行质量、用户用网效能等方面构成，涉及到各指标的层级关系、定义和计算方式。利用本发明，可以进行天地基站网资源全方位效能评估，发现天地基站网资源调度管理与日常运行短板，对天地基站网资源的建设和改进提供技术建议，进而提升天地基站网资源运行的综合效能。

Description

一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法
技术领域
本发明涉及航天测控通信领域，具体涉及一种支撑大规模卫星星座运行的天地基站网资源效能评估指标体系。
背景技术
天地基站网资源包括各类地面站和天链系列中继卫星，通过测控数传设备对卫星及其载荷进行控制和通信，对卫星运行和航天任务的实施具有至关重要的作用。随着国内外航天事业的快速发展，目前在轨运行和规划研制的卫星，都在向小型化、星座化、编队飞行等方向发展，国内外正在规划建设卫星数量达上千颗的巨型星座计划，包括OneWeb、StarLink、鸽群、虹云等，未来卫星发射频率增加，在轨运行寿命延长、测控数传需求日益增多，必然引领大量天地基站网资源建设和组网运行，并由调度管理中心进行统一调度和综合管理。
调度管理中心接收各类用户测控数传需求，借助地基测控、数传设备及中继卫星系统，对高中低轨卫星提供测运控服务，而随着用户卫星数量的快速增长，需调度的可见弧段数量迅速增加，问题复杂性和求解难度急剧升高，对天地基站网资源进行全方位评估，建立科学合理评估体系，是天地基站网资源调度管理和高效利用的关键环节，也是后续建设和改进的重要依据。
天地基站网资源是一个高度复杂的系统，涉及用户卫星、地面设备、中继卫星、资源调度算法、服务效果等多种要素和环节。目前效能评估方法主要局限于单一地面站或设备、设备调度算法等单个方面能力的评估，缺少针对天地基站网资源全方位评估的指标体系，并且没有充分考虑评估自动化因素，进而影响天地基站网资源效能评估的可靠性。
发明内容
本发明针对上述问题和现有技术不足，根据天地基站网资源运行特点，面向大规模卫星组网测运控服务需求，提供了一种天地基站网资源多维度效能评估指标计算方法。利用本方法，可以进行天地基站网资源全方位效能评估，发现天地基站网资源调度管理与日常运行短板，对天地基站网资源的建设和改进提供技术建议，进而提升天地基站网资源运行的综合效能。
本发明建立了一个面向天地基站网资源的多维度评估指标体系，其是后续天地基站网资源全方位效能评估的重要基础。本发明中，天地基站网资源多维度效能评估指标体系主要由综合支持能力、资源调度能力、站网运行质量、用户用网效能等方面构成，涉及到各指标的层级关系、定义和计算方式。具体构成如图1所示。
其中综合支持能力从资源利用能力、任务满足能力、用户服务能力、资源动态调整能力等层面评估天地基站网资源综合效能，是天地基站网资源调度管理和服务支持能力的整体反映，具体指标构成如图2所示。资源调度能力则针对用户测控数传需求与任务，分别从资源调度的算法和结果层面评估天地基站网资源任务执行能力，具体指标构成如图3所示。站网运行质量主要评价各类测控数传设备及天地基站网资源整体运行状况，包括单设备运行质量和站网整体运行质量两个方面，具体指标构成如图4所示。用户用网效能从天地基站网资源用户角度开展评价，包括申请响应情况、接受资源服务情况、需求满足情况及用户信誉度评价等方面，具体指标构成如图5所示。
首先对通用的变量进行统一标识，主要符号使用及定义如下：
R＝{res1，...，resN}：天地基站网资源的设备集合，包括全部天地基测控数传设备，N为天地基站网资源中的全部设备数量，且满足R＝Rttc∪Rtrans∪Rspace，N＝Nttc+Ntrans+Nspace；
Figure BDA0002646921030000021
测控设备集合，包括全部地基测控设备，Nttc为系统中的测控设备数量；
Figure BDA0002646921030000022
数传设备集合，包括全部地基数传设备，Ntrans为系统中的数传设备数量；
Figure BDA0002646921030000023
天基设备集合，主要为天链系列中继卫星，Nspace为天基设备数量；
S＝{sat1，...，satM}：用户卫星集合，包括各类型高中低轨卫星、空间站、载人飞船等，M为天地基站网资源服务的卫星数量；
Amn：第m颗卫星与第n个设备之间的可见时间窗口集合；
TWmnk：第m颗卫星与第n个设备之间的第k个时间窗口长度。
因而本发明技术方案为：一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法，并针对天地基站网资源多维度效能指标体系中的18个关键指标的定义和计算方式进行具体说明，包括综合支持能力中的7个指标：最大可提供数传服务时间、数传设备加权平均利用率、数据接收与传输质量、测控任务完成率、测控任务收益率、用户需求满足率、资源动态调整代价；资源调度能力中的6个指标：资源使用冲突消解率、资源补偿方案满足度、资源调度方案执行率、资源工作时间集中性、资源使用均衡度、任务满足均衡度；站网运行质量的2个指标：自动化运行成功率、全网资源空闲率；用户用网效能的3个指标：用户需求申请取消比率、用户需求申请调整比率、资源抢占比率；具体指标定义和计算方式说明如下：
本发明了公开了一种天地基站网资源多维度效能评估指标体系，给出了指标体系构成、各指标定义和计算公式。为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中附图，对利用本发明中指标体系进行效能评估的具体实施例进行清楚、完整地描述。
如图6所示，利用本发明提出的天地基站网资源多维度效能评估指标体系进行效能评估的流程，特别地，以使用综合支持能力指标进行效能评估为例来说明具体实施方式，主要步骤包括：
S1评估配置：用户登录低轨卫星星座天地基站网资源效能评估系统开启评估流程，并进行评估设置，主要包括评估对象、指标体系、评估数据来源、评估方法等内容。本实施例中，评估对象为综合支持能力，指标体系由图2所示的综合支持能力指标构成，评估数据来源为系统自身数据库，选用的评估方法为层次分析法。
S2数据获取：根据综合支持能力的各个指标定义，从系统自身数据库中获取计算各个指标所需的原始评估数据，本实施例中，由于天地基站网资源并未建设完毕，暂时无法获得真实元素，本实施例中原始评估数据通过仿真方法产生。
S3指标计算：根据综合支持能力的各个指标定义，依次执行各个指标的计算过程，生成各个指标值。
S4评估执行：根据综合支持能力指标的层次化结构和层次分析法，执行评估过程，逐层聚合中间层能力指标值和综合支持能力效能值。
S5评估结果显示：如图7所示，为本实施例中使用综合支持能力指标进行效能评估结果，主要包括指标统计分析结果、指标权重分析结果、效能分析结果和历史评估对比。图6中指标统计分析结果显示了第一申请响应情况的统计直方图、资源动态调整代价随调整任务数量的变化曲线及数据接收总量按用户统计的结果；指标权重分析结果显示了使用层次分析法执行评估过程后，底层指标相对于综合支持能力效能值的归一化前的相对权重；效能评估结果通过雷达图显示各个中间层能力指标(包括资源利用能力、任务满足能力、用户服务能力及资源动态调整能力)和系统可用性的效能值，分别为[0.2，0.8，0.8，0.8，0.8]，从中可以发现资源利用能力仅为0.2，相对偏低，为系统运行的薄弱环节，存在资源设备未充分利用的情况。
本发明具有如下技术效果：
本发明的技术成果，是对天地基站网资源运行进行全方位效能评估的基础，通过各层次指标计算结果进行统计分析，可以反映天地基站网资源运行的薄弱环节，为天地基站网资源的日常运行管理和后续改造升级提供指导和建议，对充分发挥天地基站网资源的综合效能具有积极促进作用。
附图说明
图1为地面站网多维度评估指标体系示意图。
图2为综合支持能力指标构成示意图。
图3为资源调度能力指标构成示意图。
图4为站网运行质量指标构成示意图。
图5为用户用网效能指标构成示意图。
图6为效能评估流程示意图。
图7为综合支持能力效能评估结果示意图。
具体实施方式
一种天地基站网综合支持能力指标的计算方法，采用层次分析法逐层递进计算得到，综合支持能力共有4个下层指标，采用加权相加计算得到该指标效能值，下层指标间权重通过专家打分方法计算确定；首先构建判断矩阵，计算判断矩阵的特征值和特征向量，则最大特征值λmax所对应的特征向量ωmax就是各项指标的权重向量；综合支持能力包括资源利用能力、任务满足能力、用户服务能力、资源动态调整能力这4个下层指标，构建的判断矩阵为：
指标要素 资源调度能力 任务满足能力 用户服务能力 资源动态调整能力
资源调度能力 1 1 2 2
任务满足能力 1 1 2 2
用户服务能力 1/2 1/2 1 1
资源动态调整能力 1/2 1/2 1 1
通过求解得到特征值λmax＝4和特征向量ω＝(0.632456 0.632456 0.3162280.316228)则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.333333 0.3333330.166667 0.166667)；资源利用能力、任务满足能力、用户服务能力、资源动态调整能力的下层指标间权重同样采用专家打分法确定并加权相加计算得到相应指标效能值；
综合支持能力包括最大可提供数传服务时间、数传设备加权平均利用率、数据接收与传输质量、测控任务完成率、测控任务收益率、用户需求满足率、资源动态调整代价这7个关键技术指标；
其中，最大可提供数传服务时间的计算方法为：
最大可提供数传服务时间指地基数传设备可提供的服务时间的总和，等于各个地基数传设备对用户卫星的可用数传时间之和，如果多星间存在地基数传设备冲突，则冲突时间仅计算一次；最大可提供数传服务时间部分反映了系统的最大数传能力；计算最大可提供数传服务时间时，首先需要通过轨道预报软件获取所有地基数传设备和用户卫星之间的可见时间窗口，假设
Figure BDA0002646921030000051
表示第m颗用户卫星与第n个地基数传设备之间的第k个时间窗口长度，
Figure BDA0002646921030000052
为第n个地基数传设备的α星冲突时间，则测控系统最大可提供数传服务时间可表示为：
Figure BDA0002646921030000053
数传设备加权平均利用率的计算方法为：
数传设备加权平均利用率是全部数传设备利用情况的综合，反映了整个系统中数传设备的总体利用水平，指标值越高，利用效果越好；假设
Figure BDA0002646921030000054
为第m颗卫星的第i个任务的有效数传时间，
Figure BDA0002646921030000055
表示第m颗用户卫星与第n个数传设备之间的第k个时间窗口长度，Pn为第n个数传设备的优先级；数传设备加权平均利用率可以定为：
Figure BDA0002646921030000056
数据接收与传输质量的计算方法为：
天地基站网资源在任务执行过程中接收遥测、数传等数据后分发传输给各用户；数据接收与传输质量反映了数据接收与传输过程中链路性能，可通过平均误码率进行评价；假设效能评估时间内，共N个站网资源参与任务执行，其中第n个资源共执行了Kn个测控数传任务，且执行第k个任务时接收时链路误码率为REV_SERnk，传输时链路误码率为TRANS_SERnk，则数据接收和传输质量可以表示为：
Figure BDA0002646921030000057
测控任务完成率的计算方法为：
测控任务完成率体现了通过资源调度算法所形成的资源调度方案对用户测控任务需求的总体满足情况，定义为任务完成数量
Figure BDA0002646921030000058
和任务总发布数
Figure BDA0002646921030000059
的比值，测控任务完成率越高越好，具体可以表示为：
Figure BDA0002646921030000061
测控任务收益率的计算方法为：
针对测控任务重要性而言，应尽可能优先完成重要任务，把已规划测控任务的优先级与总任务优先级之和相比，比值越高，表明测控任务收益越高；假设评估时间内，系统共对
Figure BDA0002646921030000062
个测控任务进行资源调度，其中第k个测控任务的优先级为
Figure BDA0002646921030000063
是否完成的标志为
Figure BDA0002646921030000064
为1表示调度成功，为0表示调度失败，则测控任务收益率可以表示为：
Figure BDA0002646921030000065
用户需求满足率的计算方法为：
用户需求满足率体现了通过天地基站网资源调度后对用户测控数传等任务需求的满足情况，可以定义为满足的任务需求数量Nnece_satisfied和申请的总任务需求数量Nall_neces的比值，具体可以表示为：
NS＝Nnece_satisfied/Nall_neces；
资源动态调整代价的计算方法为：
资源动态调整代价反映了资源调度方案动态调整后的影响大小，资源动态调整代价越小，则受影响的测控数传任务和资源使用计划的数量越少，优先级也越低；具体可以表示为：
Figure BDA0002646921030000066
一种天地基站网资源调度能力指标的计算方法，采用如综合支持能力相同的权重分配方法确定下层指标权重，并加权相加计算得到其效能值。站网资源调度能力包括资源调度算法评价、资源调度结果评价2个下层指标，构建的判断矩阵为：
指标要素 资源调度算法评价 资源调度结果评价
资源调度算法评价 1 1/2
资源调度结果评价 2 1
通过求解得到特征值λmax＝2和特征向量ω＝(0.447214 0.894427)则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.333333 0.666667)；资源调度算法评价、资源调度结果评价的下层指标间权重同样采用专家打分法确定并加权相加计算得到相应指标效能值；
资源调度能力包括资源使用冲突消解率、资源补偿方案满足度、资源调度方案执行率、资源工作时间集中性、资源使用均衡度、任务满足均衡度这6个关键技术指标，其中，资源使用冲突消解率的计算方法为：
资源使用冲突消解率反映了资源调度算法的冲突消解能力，可以定义为冲突消解的任务数量和存在冲突的任务数量的比值；假设在需求筹划阶段存在冲突的任务数量为Nconflicted_tasks1，经资源调度后存在冲突的任务数量为Nconflicted_tasks2，则资源使用冲突消解率可以表示为
Figure BDA0002646921030000071
资源补偿方案满足度的计算方法为：
资源补偿方案满足度反映了资源调度后重新为未分配资源用户的资源补偿能力；假设资源调度后未分配资源的任务数量为Nunallocated_tasks，资源补偿后，各任务资源补偿分配情况标记为
Figure BDA0002646921030000072
1表示已补偿分配，0表示未成功补偿，用户反馈的资源补偿满足度为si，则资源补偿方案满足度可以表示为
Figure BDA0002646921030000073
资源调度方案执行率的计算方法为：
由于设备故障、天气原因，资源调度后生成的资源工作计划可能未成功执行；资源调度方案反映了系统各资源设备按工作计划成功执行的能力，可以定义为成功执行的资源工作计划数量和资源调度资源工作计划总数量的比值；设资源调度后生成的资源工作计划数量为Nwork_plans，成功执行的资源工作计划数量为Nworked_plans，则资源调度方案执行率可以表示为：
Figure BDA0002646921030000074
资源工作时间集中性的计算方法为：
资源工作时间集中性反映了站网资源工作时间的分布均衡情况，该指标越小，表示资源工作时间越集中，部分资源在其他时间处于空闲状态，调度结果也不合理，需要进一步调整；该指标越大，资源工作时间相对分散，调度结果也更合理；根据资源使用弧段分布的定义，在评估时间内，资源使用数量随时间而变化x＝f(t)，且资源使用数量为离散量，将资源使用数量按降序排列后，假设第k个离散量xk＝fk(t)对应的起始时间为tk1、tk2，当满足以下约束时，共累加K个资源使用数量
Figure BDA0002646921030000081
进而可以定义资源工作时间集中性为：
Figure BDA0002646921030000082
资源使用均衡度的计算方法为：
资源使用均衡度从站网资源的角度反映了资源负载的均衡程度，可以通过资源工作计划数量的离散情况表示，该指标越大，说明不同站网资源需要执行的总做计划数量差别越大，离散情况严重，均衡度也越差；假设资源工作计划总数量为M个，第k个站网资源的工作计划数量为
Figure BDA0002646921030000083
为资源工作计划数量均值，具体可以表示为：
Figure BDA0002646921030000084
任务满足均衡度的计算方法为：
站网资源用户会提交一系列测控数传任务需求，构成了资源调度的任务合集，任务满足均衡度可用用户任务数量的离散情况，即标准差表示，该指标越大，则说明不同用户测控数传任务数量的差别越大，离散情况严重，均衡度也越差；假设任务总数量为M个，第k个用户的测控数传任务数量为Nk，
Figure BDA0002646921030000085
为测控数传任务数量均值，具体可以表示为：
Figure BDA0002646921030000086
一种天地基站网资源站网运行质量指标的计算方法，采用如综合支持能力相同的权重分配方法确定下层指标权重，并加权相加计算得到其效能值；站网运行质量包括单设备运行质量、站网整体运行质量2个下层指标，构建的判断矩阵为：
Figure BDA0002646921030000087
Figure BDA0002646921030000091
通过求解得到特征值λmax＝2和特征向量ω＝(0.316228 0.948683)则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.250000 0.750000)；单设备运行质量、站网整体运行质量的下层指标间权重同样采用专家打分法确定并加权相加计算得到相应指标效能值值；
站网运行质量包括自动化运行成功率、全网资源空闲率等2个关键技术指标。其中，自动化运行成功率的计算方法为：
自动化运行成功率反映了站网资源整体在不经过人工操作情况下自动化运行的能力；假设评估场景内，站网资源供执行了ZW次任务，其中自动化运行任务数量为ZL，则自动化运行成功率可以表示为：
ZARS＝ZL/ZW；
全网资源空闲率的计算方法为：
全网资源空闲率可以定义为所有站网资源空闲状态时间和评估时间的比率的平均；假设评估场景时间为ZT，第n个站网资源的工作时间为ZWTn，则全网资源空闲率可以表示为：
Figure BDA0002646921030000092
一种天地基站网资源用户用网效能指标的计算方法，采用如综合支持能力相同的权重分配方法确定下层指标权重，并加权相加计算得到其效能值。用户用网效能包括申请响应情况、接受资源服务情况、需求满足情况、用户信誉度评价4个下层指标，构建的判断矩阵为：
Figure BDA0002646921030000093
通过求解得到特征值λmax＝4和特征向量ω＝(0.2 0.4 0.4，0.8)则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.111111 0.222222 0.222222 0.444444)；申请响应情况、接收资源服务情况、需求满足情况、用户信誉度评价的下层指标间权重同样采用专家打分法确定并加权相加计算得到相应指标效能值；
用户用网效能包括：用户需求申请取消比率、用户需求申请调整比率、资源抢占比率这3个关键技术指标；
其中，用户需求申请取消比率的计算方法为：
系统接收各用户提交的需求申请并进行统筹后进行资源调度，生成资源使用计划和资源工作计划，在资源工作计划下发前，用户可能临时取消资源使用申请，系统需要重新调整资源调度计划或放弃利用已分配给该用户的资源，造成了时间成本的增加和资源浪费；假设评估时间内，该用户提出的任务申请总数量Nall_neccs，资源调度后取消的任务申请数量为Ncanceled_neccs，则用户需求申请取消比率可以表示为：
PRcanceled＝Ncanceled_neccs/Nall_neccs；
用户需求申请调整比率的计算方法为：
同用户需求申请取消比率定义类似，在资源工作计划下发前，用户可能临时增加补充性信息，需要对资源使用申请进行调整，同样存在时间成本增加和资源浪费的可能，假设评估时间内，该用户提出的任务申请总数量Nall_neccs，资源调度后调整的任务申请数量为Nchanged_neccs，则用户需求申请调整比率可以表示为：
PRchanged＝Nchanged_neccs/Nall_neccs；
资源抢占比率的计算方法为：
系统统筹用户需求进行资源调度，站网资源按资源工作计划对用户提供服务；但用户卫星没有执行相应任务，造成了资源浪费，存在用户恶意抢占资源的可能性；根据该指标，可以降低该用户优先级，避免资源浪费；假设评估时间内，该用户提出的任务申请总数量Nall_neccs，资源调度后用户航天器未执行相应任务的数量为Noccupied_neccs，则资源抢占比率可以表示为：
PRoccupied＝Noccupied_neccs/Nall_neccs。
一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法，采用如综合支持能力相同的权重分配方法确定下层指标权重，并加权相加计算得到其效能值。天地基站网资源多维度效能评估指标包括综合支持能力、资源调度能力、站网运行质量及用户用网效能4个下层指标，构建的判断矩阵为：
Figure BDA0002646921030000111
通过求解得到特征值λmax＝4.041662和特征向量ω＝(0.703668 0.4931760.140734 0.491755)，则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.3846590.269593 0.076932 0.268816)；天地基站网资源多维度效能评估指标由综合支持能力、资源调度能力、站网运行质量及用户用网效能4个下层指标加权相加计算得到其效能值。

Claims (5)

1.一种天地基站网综合支持能力指标的计算方法，采用层次分析法逐层递进计算得到，综合支持能力共有4个下层指标，采用加权相加计算得到该指标效能值，下层指标间权重通过专家打分方法计算确定；首先构建判断矩阵，计算判断矩阵的特征值和特征向量，则最大特征值λmax所对应的特征向量ωmax就是各项指标的权重向量；综合支持能力包括资源利用能力、任务满足能力、用户服务能力、资源动态调整能力这4个下层指标，构建的判断矩阵为：
指标要素 资源调度能力 任务满足能力 用户服务能力 资源动态调整能力 资源调度能力 1 1 2 2 任务满足能力 1 1 2 2 用户服务能力 1/2 1/2 1 1 资源动态调整能力 1/2 1/2 1 1
通过求解得到特征值λmax＝4和特征向量ω＝(0.632456 0.632456 0.3162280.316228)则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.333333 0.3333330.166667 0.166667)；资源利用能力、任务满足能力、用户服务能力、资源动态调整能力的下层指标间权重同样采用专家打分法确定并加权相加计算得到相应指标效能值；
综合支持能力包括最大可提供数传服务时间、数传设备加权平均利用率、数据接收与传输质量、测控任务完成率、测控任务收益率、用户需求满足率、资源动态调整代价这7个关键技术指标；
其中，最大可提供数传服务时间的计算方法为：
最大可提供数传服务时间指地基数传设备可提供的服务时间的总和，等于各个地基数传设备对用户卫星的可用数传时间之和，如果多星间存在地基数传设备冲突，则冲突时间仅计算一次；最大可提供数传服务时间部分反映了系统的最大数传能力；计算最大可提供数传服务时间时，首先需要通过轨道预报软件获取所有地基数传设备和用户卫星之间的可见时间窗口，假设
Figure FDA0002646921020000011
表示第m颗用户卫星与第n个地基数传设备之间的第k个时间窗口长度，
Figure FDA0002646921020000012
为第n个地基数传设备的α星冲突时间，则测控系统最大可提供数传服务时间可表示为：
Figure FDA0002646921020000013
数传设备加权平均利用率的计算方法为：
数传设备加权平均利用率是全部数传设备利用情况的综合，反映了整个系统中数传设备的总体利用水平，指标值越高，利用效果越好；假设
Figure FDA0002646921020000014
为第m颗卫星的第i个任务的有效数传时间，
Figure FDA0002646921020000021
表示第m颗用户卫星与第n个数传设备之间的第k个时间窗口长度，Pn为第n个数传设备的优先级；数传设备加权平均利用率可以定为：
Figure FDA0002646921020000022
数据接收与传输质量的计算方法为：
天地基站网资源在任务执行过程中接收遥测、数传等数据后分发传输给各用户；数据接收与传输质量反映了数据接收与传输过程中链路性能，可通过平均误码率进行评价；假设效能评估时间内，共N个站网资源参与任务执行，其中第n个资源共执行了Kn个测控数传任务，且执行第k个任务时接收时链路误码率为REV_SERnk，传输时链路误码率为TRANS_SERnk，则数据接收和传输质量可以表示为：
Figure FDA0002646921020000023
测控任务完成率的计算方法为：
测控任务完成率体现了通过资源调度算法所形成的资源调度方案对用户测控任务需求的总体满足情况，定义为任务完成数量
Figure FDA0002646921020000024
和任务总发布数
Figure FDA0002646921020000025
的比值，测控任务完成率越高越好，具体可以表示为：
Figure FDA0002646921020000026
测控任务收益率的计算方法为：
针对测控任务重要性而言，应尽可能优先完成重要任务，把已规划测控任务的优先级与总任务优先级之和相比，比值越高，表明测控任务收益越高；假设评估时间内，系统共对
Figure FDA0002646921020000027
个测控任务进行资源调度，其中第k个测控任务的优先级为
Figure FDA0002646921020000028
是否完成的标志为
Figure FDA0002646921020000029
为1表示调度成功，为0表示调度失败，则测控任务收益率可以表示为：
Figure FDA00026469210200000210
用户需求满足率的计算方法为：
用户需求满足率体现了通过天地基站网资源调度后对用户测控数传等任务需求的满足情况，可以定义为满足的任务需求数量Nnece_satisfied和申请的总任务需求数量Nall_neces的比值，具体可以表示为：
NS＝Nnece_satisfied/Nall_neces；
资源动态调整代价的计算方法为：
资源动态调整代价反映了资源调度方案动态调整后的影响大小，资源动态调整代价越小，则受影响的测控数传任务和资源使用计划的数量越少，优先级也越低；具体可以表示为：
Figure FDA0002646921020000031
2.一种天地基站网资源调度能力指标的计算方法，采用如综合支持能力相同的权重分配方法确定下层指标权重，并加权相加计算得到其效能值。站网资源调度能力包括资源调度算法评价、资源调度结果评价2个下层指标，构建的判断矩阵为：
指标要素 资源调度算法评价 资源调度结果评价 资源调度算法评价 1 1/2 资源调度结果评价 2 1
通过求解得到特征值λmax＝2和特征向量ω＝(0.447214 0.894427)则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.333333 0.666667)；资源调度算法评价、资源调度结果评价的下层指标间权重同样采用专家打分法确定并加权相加计算得到相应指标效能值；
资源调度能力包括资源使用冲突消解率、资源补偿方案满足度、资源调度方案执行率、资源工作时间集中性、资源使用均衡度、任务满足均衡度这6个关键技术指标，其中，资源使用冲突消解率的计算方法为：
资源使用冲突消解率反映了资源调度算法的冲突消解能力，可以定义为冲突消解的任务数量和存在冲突的任务数量的比值；假设在需求筹划阶段存在冲突的任务数量为Nconflicted_tasks1，经资源调度后存在冲突的任务数量为Nconflicted_tasks2，则资源使用冲突消解率可以表示为
Figure FDA0002646921020000032
资源补偿方案满足度的计算方法为：
资源补偿方案满足度反映了资源调度后重新为未分配资源用户的资源补偿能力；假设资源调度后未分配资源的任务数量为Nunallocated_tasks，资源补偿后，各任务资源补偿分配情况标记为
Figure FDA0002646921020000041
1表示已补偿分配，0表示未成功补偿，用户反馈的资源补偿满足度为si，则资源补偿方案满足度可以表示为
Figure FDA0002646921020000042
资源调度方案执行率的计算方法为：
由于设备故障、天气原因，资源调度后生成的资源工作计划可能未成功执行；资源调度方案反映了系统各资源设备按工作计划成功执行的能力，可以定义为成功执行的资源工作计划数量和资源调度资源工作计划总数量的比值；设资源调度后生成的资源工作计划数量为Nwork_plans，成功执行的资源工作计划数量为Nworked_plans，则资源调度方案执行率可以表示为：
Figure FDA0002646921020000043
资源工作时间集中性的计算方法为：
资源工作时间集中性反映了站网资源工作时间的分布均衡情况，该指标越小，表示资源工作时间越集中，部分资源在其他时间处于空闲状态，调度结果也不合理，需要进一步调整；该指标越大，资源工作时间相对分散，调度结果也更合理；根据资源使用弧段分布的定义，在评估时间内，资源使用数量随时间而变化x＝f(t)，且资源使用数量为离散量，将资源使用数量按降序排列后，假设第k个离散量xk＝fk(t)对应的起始时间为tk1、tk2，当满足以下约束时，共累加K个资源使用数量
Figure FDA0002646921020000044
进而可以定义资源工作时间集中性为：
Figure FDA0002646921020000045
资源使用均衡度的计算方法为：
资源使用均衡度从站网资源的角度反映了资源负载的均衡程度，可以通过资源工作计划数量的离散情况表示，该指标越大，说明不同站网资源需要执行的总做计划数量差别越大，离散情况严重，均衡度也越差；假设资源工作计划总数量为M个，第k个站网资源的工作计划数量为
Figure FDA0002646921020000051
为资源工作计划数量均值，具体可以表示为：
Figure FDA0002646921020000052
任务满足均衡度的计算方法为：
站网资源用户会提交一系列测控数传任务需求，构成了资源调度的任务合集，任务满足均衡度可用用户任务数量的离散情况，即标准差表示，该指标越大，则说明不同用户测控数传任务数量的差别越大，离散情况严重，均衡度也越差；假设任务总数量为M个，第k个用户的测控数传任务数量为Nk，
Figure FDA0002646921020000053
为测控数传任务数量均值，具体可以表示为：
Figure FDA0002646921020000054
3.一种天地基站网资源站网运行质量指标的计算方法，采用如综合支持能力相同的权重分配方法确定下层指标权重，并加权相加计算得到其效能值；站网运行质量包括单设备运行质量、站网整体运行质量2个下层指标，构建的判断矩阵为：
指标要素 单设备运行质量 站网整体运行质量 单设备运行质量 1 1/3 站网整体运行质量 3 1
通过求解得到特征值λmax＝2和特征向量ω＝(0.316228 0.948683)则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.250000 0.750000)；单设备运行质量、站网整体运行质量的下层指标间权重同样采用专家打分法确定并加权相加计算得到相应指标效能值值；
站网运行质量包括自动化运行成功率、全网资源空闲率等2个关键技术指标。其中，自动化运行成功率的计算方法为：
自动化运行成功率反映了站网资源整体在不经过人工操作情况下自动化运行的能力；假设评估场景内，站网资源供执行了ZW次任务，其中自动化运行任务数量为ZL，则自动化运行成功率可以表示为：
ZARS＝ZL/ZW；
全网资源空闲率的计算方法为：
全网资源空闲率可以定义为所有站网资源空闲状态时间和评估时间的比率的平均；假设评估场景时间为ZT，第n个站网资源的工作时间为ZWTn，则全网资源空闲率可以表示为：
Figure FDA0002646921020000061
4.一种天地基站网资源用户用网效能指标的计算方法，采用如综合支持能力相同的权重分配方法确定下层指标权重，并加权相加计算得到其效能值。用户用网效能包括申请响应情况、接受资源服务情况、需求满足情况、用户信誉度评价4个下层指标，构建的判断矩阵为：
Figure FDA0002646921020000062
通过求解得到特征值λmax＝4和特征向量ω＝(0.2 0.4 0.4，0.8)；则归一化后综合支持能力的下层指标权重为：
ω＝(0.111111 0.222222 0.222222 0.444444)
申请响应情况、接收资源服务情况、需求满足情况、用户信誉度评价的下层指标间权重同样采用专家打分法确定并加权相加计算得到相应指标效能值；
用户用网效能包括：用户需求申请取消比率、用户需求申请调整比率、资源抢占比率这3个关键技术指标；
其中，用户需求申请取消比率的计算方法为：
系统接收各用户提交的需求申请并进行统筹后进行资源调度，生成资源使用计划和资源工作计划，在资源工作计划下发前，用户可能临时取消资源使用申请，系统需要重新调整资源调度计划或放弃利用已分配给该用户的资源，造成了时间成本的增加和资源浪费；假设评估时间内，该用户提出的任务申请总数量Nall_neccs，资源调度后取消的任务申请数量为Ncanceled_neccs，则用户需求申请取消比率可以表示为：
PRcanceled＝Ncanceled_neccs/Nall_neccs；
用户需求申请调整比率的计算方法为：
同用户需求申请取消比率定义类似，在资源工作计划下发前，用户可能临时增加补充性信息，需要对资源使用申请进行调整，同样存在时间成本增加和资源浪费的可能，假设评估时间内，该用户提出的任务申请总数量Nall_neccs，资源调度后调整的任务申请数量为Nchanged_neccs，则用户需求申请调整比率可以表示为：
PRchanged＝Nchanged_neccs/Nall_neccs；
资源抢占比率的计算方法为：
系统统筹用户需求进行资源调度，站网资源按资源工作计划对用户提供服务；但用户卫星没有执行相应任务，造成了资源浪费，存在用户恶意抢占资源的可能性；根据该指标，可以降低该用户优先级，避免资源浪费；假设评估时间内，该用户提出的任务申请总数量Nall_neccs，资源调度后用户航天器未执行相应任务的数量为Noccupied_neccs，则资源抢占比率可以表示为：
PRoccupied＝Noccupied_neccs/Nall_neccs。
5.一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法，采用如综合支持能力相同的权重分配方法确定下层指标权重，并加权相加计算得到其效能值，天地基站网资源多维度效能评估指标包括综合支持能力、资源调度能力、站网运行质量及用户用网效能4个下层指标，构建的判断矩阵为：
指标要素 综合支持能力 资源调度能力 站网运行质量 用户用网效能 综合支持能力 1 5/3 5 5/4 资源调度能力 3/5 1 3 4/3 站网运行质量 1/5 1/3 1 1/4 用户用网效能 4/5 3/4 4 1
通过求解得到特征值λmax＝4.041662和特征向量ω＝(0.703668 0.493176 0.1407340.491755)，则归一化后综合支持能力的下层指标权重为ω＝(0.384659 0.2695930.076932 0.268816)；天地基站网资源多维度效能评估指标由综合支持能力、资源调度能力、站网运行质量及用户用网效能4个下层指标加权相加计算得到其效能值。
CN202010857606.2A 2020-08-24 2020-08-24 一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法 Active CN112149958B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010857606.2A CN112149958B (zh) 2020-08-24 2020-08-24 一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010857606.2A CN112149958B (zh) 2020-08-24 2020-08-24 一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112149958A true CN112149958A (zh) 2020-12-29
CN112149958B CN112149958B (zh) 2024-02-13

Family

ID=73888896

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010857606.2A Active CN112149958B (zh) 2020-08-24 2020-08-24 一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112149958B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112995338A (zh) * 2021-04-14 2021-06-18 中南大学 一种网络舆情云平台接入运行效能的评估方法及系统
CN113162676A (zh) * 2021-03-26 2021-07-23 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心 基于轨位多级联合风险的gso轨位效能评估方法
CN113793016A (zh) * 2021-09-10 2021-12-14 中国人民解放军63920部队 基于需求承载度的测控设备调控方法及装置
CN116011889A (zh) * 2023-03-22 2023-04-25 中国人民解放军国防科技大学 一种多卫星测控计划效能评估方法、系统及装置
CN117811961A (zh) * 2024-03-01 2024-04-02 南京航空航天大学 一种面向海上移动目标的异构星座观测效能评估方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1764933A1 (en) * 2005-09-17 2007-03-21 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Aeronautical communication system
CN103810358A (zh) * 2012-11-06 2014-05-21 西安元朔科技有限公司 星座卫星通信系统效能评估技术
CN104732079A (zh) * 2015-03-17 2015-06-24 中国空间技术研究院 一种遥感卫星体系效能确定方法
WO2017045211A1 (zh) * 2015-09-16 2017-03-23 国云科技股份有限公司 一种多服务质量约束的云计算任务调度方法
CN109447394A (zh) * 2018-09-14 2019-03-08 中国科学院空间应用工程与技术中心 一种对地观测卫星任务效能评价指标体系及分析方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1764933A1 (en) * 2005-09-17 2007-03-21 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Aeronautical communication system
CN103810358A (zh) * 2012-11-06 2014-05-21 西安元朔科技有限公司 星座卫星通信系统效能评估技术
CN104732079A (zh) * 2015-03-17 2015-06-24 中国空间技术研究院 一种遥感卫星体系效能确定方法
WO2017045211A1 (zh) * 2015-09-16 2017-03-23 国云科技股份有限公司 一种多服务质量约束的云计算任务调度方法
CN109447394A (zh) * 2018-09-14 2019-03-08 中国科学院空间应用工程与技术中心 一种对地观测卫星任务效能评价指标体系及分析方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DONG YANLEI等: "Performance Evaluation for Satellite Communication Networks Based on AHP-BP Algorithm", 《2018 10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATION SOFTWARE AND NETWORKS (ICCSN)》, pages 311 - 316 *
LIU CHENTAO等: "Effectiveness evaluation for earth observation satellite system based on analytic hierarchy process and ADC model", 《PROCEEDINGS OF THE 31ST CHINESE CONTROL CONFERENCE》, pages 2851 - 2854 *
姚智海等: "地面测控资源调度效能评估指标体系", 《系统工程与电子技术》, vol. 42, no. 8, pages 1751 - 1758 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113162676A (zh) * 2021-03-26 2021-07-23 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心 基于轨位多级联合风险的gso轨位效能评估方法
CN113162676B (zh) * 2021-03-26 2022-07-29 天津(滨海)人工智能军民融合创新中心 基于轨位多级联合风险的gso轨位效能评估方法
CN112995338A (zh) * 2021-04-14 2021-06-18 中南大学 一种网络舆情云平台接入运行效能的评估方法及系统
CN113793016A (zh) * 2021-09-10 2021-12-14 中国人民解放军63920部队 基于需求承载度的测控设备调控方法及装置
CN116011889A (zh) * 2023-03-22 2023-04-25 中国人民解放军国防科技大学 一种多卫星测控计划效能评估方法、系统及装置
CN117811961A (zh) * 2024-03-01 2024-04-02 南京航空航天大学 一种面向海上移动目标的异构星座观测效能评估方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112149958B (zh) 2024-02-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112149958A (zh) 一种天地基站网资源多维度效能评估指标的计算方法
US6374297B1 (en) Method and apparatus for load balancing of web cluster farms
CN101237469B (zh) 运用蚁群算法优化多QoS网格工作流的方法
CN112766813A (zh) 一种空天协同观测复杂任务调度方法及系统
CN108832993B (zh) 面向混合任务的在线中继卫星系统通信资源分配方法
US20020129081A1 (en) Production server architecture and methods for automated control of production document management
US20050246208A1 (en) Using software agents to schedule airline flights
CN107944625A (zh) 基于历史运行数据驱动的单机场航班换季时隙优化方法
CN105825303B (zh) 一种甩挂运输的任务分配方法
CN111382520B (zh) 天地基测控数传资源统筹调度优先级体系设计方法
CN110297699A (zh) 调度方法、调度器、存储介质及系统
CN113190351B (zh) 一种面向分布式深度学习训练任务的高效资源分配系统
CN110456633B (zh) 机载多平台分布式任务分配方法
CN113487220B (zh) 面向静态目标观测的空天异构对地观测资源协同调度方法
CN114564312A (zh) 一种基于自适应深度神经网络的云边端协同计算方法
CN111752678A (zh) 面向边缘计算中分布式协同学习的低功耗容器放置方法
CN116893861A (zh) 基于空地协同边缘计算的多智能体协作依赖任务卸载方法
CN109409746A (zh) 一种生产调度方法及装置
CN111950859B (zh) 航空通信数据链动态适配方法、装置和存储介质
CN108988933B (zh) 一种卫星数据接收窗口全局优化分配方法
CN116341868A (zh) 关于机场地面航空器过站保障任务最优分派的方法及系统
CN105872109A (zh) 云平台负载运行方法
CN116318371A (zh) 卫星互联网的通信资源分配方法、设备及可读存储介质
CN114172962B (zh) 面向工业agv的双向选择边缘计算服务分配方法
CN115694612A (zh) 基于相控阵天线的低轨卫星通信资源调度系统和方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant