劉昭 楊艷平

摘 要：隨著商業(yè)航天的快速發(fā)展，各類衛(wèi)星星座項(xiàng)目的持續(xù)推進(jìn)，航天器的商業(yè)應(yīng)用日趨普及，在軌航天器呈現(xiàn)出數(shù)量多、平臺(tái)多、種類多、用途廣等趨勢(shì)，重點(diǎn)依靠資源投入和人力增加的測(cè)控模式，已經(jīng)難以適應(yīng)未來(lái)多星、多任務(wù)、多用戶的測(cè)控服務(wù)的發(fā)展需要。近年來(lái)，人工智能技術(shù)不斷取得突破，在多類單項(xiàng)測(cè)試中超越人類。將人工智能的發(fā)展成果應(yīng)用到測(cè)控系統(tǒng)中，在自主測(cè)控、自主故障診斷、任務(wù)規(guī)劃、資源分配方面，采用智能化方法，促進(jìn)測(cè)運(yùn)控以平臺(tái)載荷為核心的管理模式向以數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)為核心的管理模式轉(zhuǎn)變，大大提高測(cè)控任務(wù)的完成效率和資源利用率。

關(guān)鍵詞：測(cè)控;智能化;故障自主診斷;自主測(cè)控;數(shù)據(jù)挖掘;機(jī)器學(xué)習(xí)

1 商業(yè)航天智能測(cè)運(yùn)控需求分析

1.1 航天器數(shù)量快速增加

近年來(lái)，萬(wàn)物互聯(lián)成為人類社會(huì)的基本要求，許多全球性或者全天候航天任務(wù)越來(lái)越復(fù)雜，衛(wèi)星將在今后一個(gè)時(shí)期內(nèi)迎來(lái)快速發(fā)展，航天器的在軌數(shù)量將會(huì)激增。衛(wèi)星星座在信息傳輸、定位導(dǎo)航、偵察觀測(cè)等領(lǐng)域，具有全球覆蓋、實(shí)時(shí)性好等先天優(yōu)勢(shì)，應(yīng)用日益廣泛。星座中衛(wèi)星的數(shù)量從數(shù)十顆，發(fā)展到數(shù)百顆，數(shù)千顆，SpaceX公司布局的Starlink星座計(jì)劃發(fā)射約42000顆衛(wèi)星。星座構(gòu)型在衛(wèi)星軌道基礎(chǔ)上，通過(guò)合理的時(shí)空布局，適應(yīng)各種應(yīng)用功能的需要。

1.2 測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)日益復(fù)雜

在軌航天器數(shù)量將越來(lái)越多，規(guī)模越來(lái)越大，類型與應(yīng)用模式越來(lái)越復(fù)雜，管控要求和難度大幅提升。相對(duì)于數(shù)量激增的在軌航天器，地面測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)將面臨著數(shù)量不足、設(shè)備短缺的問(wèn)題。小衛(wèi)星需要大天線，但是小衛(wèi)星的壽命通常比較短，而地面測(cè)運(yùn)控設(shè)備投入又比較大，因此要求地面測(cè)運(yùn)控資源必須能夠組網(wǎng)重復(fù)使用。在傳統(tǒng)單顆衛(wèi)星的測(cè)運(yùn)控任務(wù)外，對(duì)多星的同時(shí)測(cè)運(yùn)控支持、多星及星座在軌運(yùn)行管理等，對(duì)地面測(cè)運(yùn)控網(wǎng)絡(luò)如何提供及時(shí)、有效、靈活的測(cè)運(yùn)控服務(wù)提出了極高的要求，大大增加了航天測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)和操作復(fù)雜性。

1.3 測(cè)運(yùn)控服務(wù)模式轉(zhuǎn)變

由于過(guò)境小衛(wèi)星承擔(dān)不同的任務(wù)，因此同一地面站必須具有多星測(cè)運(yùn)控和數(shù)據(jù)采集的能力，當(dāng)多星同時(shí)過(guò)境時(shí)，地面站能實(shí)現(xiàn)多星同時(shí)測(cè)運(yùn)控。因此，對(duì)測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，除了建立新站以外，必須對(duì)已有測(cè)運(yùn)控設(shè)備進(jìn)行最大化利用并且探索新技術(shù)。沿用以往針對(duì)少量衛(wèi)星的，重點(diǎn)依靠投入資源和增加人力的模式已難以適應(yīng)未來(lái)測(cè)運(yùn)控服務(wù)的需要，隨著各類衛(wèi)星星座等項(xiàng)目的持續(xù)推進(jìn)，以及航天器的商業(yè)應(yīng)用日趨普及，測(cè)運(yùn)控以平臺(tái)載荷為核心的管理服務(wù)模式，正在向以數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)為核心的服務(wù)管理模式轉(zhuǎn)變。

2 人工智能的發(fā)展?fàn)顩r

2.1 人工智能將迎來(lái)飛躍

人工智能研發(fā)與應(yīng)用的重點(diǎn)領(lǐng)域主要集中在：機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)/圖像識(shí)別，自然語(yǔ)言處理/語(yǔ)音識(shí)別，神經(jīng)形態(tài)計(jì)算/腦啟發(fā)計(jì)算，腦科學(xué)與人工智能，智能機(jī)器人/虛擬個(gè)人助理，自動(dòng)駕駛/無(wú)人系統(tǒng)等。由于面向特定領(lǐng)域的人工智能技術(shù)（即專用人工智能）應(yīng)用場(chǎng)景需求明確、領(lǐng)域知識(shí)積累深厚、建模計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單可行，專用技術(shù)不斷取得突破，在多類單項(xiàng)測(cè)試中已經(jīng)超越人類，尤其是在速度和準(zhǔn)確度方面。

近年來(lái)，各國(guó)政府紛紛加快在人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局，將其作為提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重要抓手，啟動(dòng)了各類研發(fā)或技術(shù)轉(zhuǎn)移計(jì)劃，力圖占領(lǐng)技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和應(yīng)用的新的制高點(diǎn)，美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)與日本等國(guó)都加大了資金投入和政策傾斜力度。我國(guó)人工智能技術(shù)雖然起步較晚，但在政府與社會(huì)各界的支持與投入下，取得了迅猛的發(fā)展。我國(guó)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)在語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯、中文信息處理等方面已處于世界領(lǐng)先地位。智能芯片技術(shù)也實(shí)現(xiàn)了突破，中科院計(jì)算所團(tuán)隊(duì)研制出的寒武紀(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器已成為國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的追趕目標(biāo)。自2016年起，我國(guó)快速將人工智能發(fā)展上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面，相關(guān)政策密集出臺(tái)。2017年7月，國(guó)務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，從戰(zhàn)略態(tài)勢(shì)、總體要求、資源配置、立法、組織等各個(gè)層面確立了我國(guó)人工智能發(fā)展規(guī)劃。隨著各國(guó)不斷加大投入，人工智能領(lǐng)域出現(xiàn)競(jìng)相角逐的局面，人工智能技術(shù)將從局限于某個(gè)領(lǐng)域的專項(xiàng)應(yīng)用走向與大數(shù)據(jù)融合的綜合應(yīng)用，發(fā)生質(zhì)的飛躍。

2.2 智能網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)

智能網(wǎng)絡(luò)具有自動(dòng)化、自優(yōu)化、自治化的特點(diǎn)。自動(dòng)化指鏈路發(fā)現(xiàn)、策略制定、按需資源分配等自動(dòng)化控制，業(yè)務(wù)發(fā)放和運(yùn)維自動(dòng)化，如網(wǎng)絡(luò)事件、告警處理、故障分析等活動(dòng)的自動(dòng)化，這就需要網(wǎng)絡(luò)的管理和控制無(wú)縫集成，實(shí)現(xiàn)管控一體。自優(yōu)化是在自動(dòng)化的基礎(chǔ)上，基于反饋的“閉環(huán)”的全局優(yōu)化。通常最簡(jiǎn)單的閉環(huán)控制系統(tǒng)由控制器和傳感器組成，傳感器的測(cè)量作為輸入，然后將這些輸入與期望的狀態(tài)進(jìn)行比較。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化要從開(kāi)環(huán)走向閉環(huán)，就是將網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)上報(bào)給分析器，分析器分析網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并基于目標(biāo)形成一個(gè)負(fù)反饋給管控單元，進(jìn)而通過(guò)給定的策略來(lái)執(zhí)行優(yōu)化動(dòng)作，形成閉環(huán)。自治化，就是在自動(dòng)化和自優(yōu)化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)人工智能。自治化主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面，在檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的時(shí)候，基于人工智能算法，學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)上可能會(huì)出現(xiàn)的狀況;另一方面，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)某些狀況后，它可以基于歷史經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或者全局訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，自己生成新的策略并執(zhí)行。

網(wǎng)絡(luò)要做到智慧，需在通用的虛擬和物理資源池上基于云設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)敏捷的業(yè)務(wù)組裝和調(diào)整。智能網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架即：基于云平臺(tái)，管控一體的自動(dòng)化，引入實(shí)時(shí)感知和深度分析的閉環(huán)自優(yōu)化，具備人工智能的自治化。

3 航天智能測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)體系架構(gòu)

航天測(cè)控系統(tǒng)的智能化是在星地測(cè)控軟件一體化的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的，典型的航天任務(wù)軟件架構(gòu)如圖1所示，未來(lái)的架構(gòu)將會(huì)是多星、多中心、多站架構(gòu)。

智能化航天測(cè)控軟件核心功能應(yīng)是對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和以往數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理，核心功能可放在相對(duì)獨(dú)立仿真系統(tǒng)中。其框架可設(shè)計(jì)為一個(gè)分布式系統(tǒng)，由冗余的任務(wù)服務(wù)器和客戶端工作站組成，客戶端工作站執(zhí)行數(shù)據(jù)分發(fā)和用戶接口任務(wù)，服務(wù)器與客戶端之間通過(guò)接口連接。設(shè)計(jì)的內(nèi)容包括一套獨(dú)立的模塊和子系統(tǒng)。其內(nèi)核包含的主要的子系統(tǒng)有遙測(cè)、遙控、在線數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)存檔和分發(fā)、用戶管理、事件和動(dòng)作、軟件維護(hù)和外部接口等。智能化的航天測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)就是以測(cè)運(yùn)控中心為大腦，傳輸鏈路為神經(jīng)，空間飛行器，地面測(cè)控站為節(jié)點(diǎn)的分布式架構(gòu)。

在底層模塊化、一體化的基礎(chǔ)上，頂層實(shí)現(xiàn)通用化、產(chǎn)品化，頂層功能與底層功能盡量解耦。參考電信網(wǎng)絡(luò)，原來(lái)業(yè)務(wù)和承載捆綁在一層，現(xiàn)在將其從邏輯上分為兩層：網(wǎng)絡(luò)承載層和網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)層。承載層專注于可靠的連接，業(yè)務(wù)層專注于敏捷的服務(wù)。解耦之后，業(yè)務(wù)層和承載層分別有一個(gè)控制器，這兩個(gè)控制器之間縱向互聯(lián)，一個(gè)負(fù)責(zé)敏捷應(yīng)變，一個(gè)負(fù)責(zé)穩(wěn)定可靠，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)自動(dòng)觸發(fā)承載層動(dòng)作，整體實(shí)現(xiàn)敏捷應(yīng)變。不管業(yè)務(wù)層怎么變，承載層保持穩(wěn)定可靠，形成一個(gè)可彈性擴(kuò)展、即插即用的資源池，應(yīng)對(duì)上層業(yè)務(wù)變化。

3.1 測(cè)運(yùn)控中心

測(cè)運(yùn)控中心是測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)的核心管控部分，其主要負(fù)責(zé)：航天器的發(fā)射段測(cè)控、運(yùn)行段軌道控制和應(yīng)急測(cè)控等任務(wù);對(duì)有效載荷的狀態(tài)監(jiān)視與操作控制;對(duì)所屬地面站的遠(yuǎn)程控制和監(jiān)視;生成測(cè)控計(jì)劃;設(shè)備維護(hù)和保養(yǎng)等。通過(guò)測(cè)運(yùn)控中心的智能化實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)級(jí)資源優(yōu)化管理，提高多星、多測(cè)控設(shè)備的測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)整體星地資源的利用效率，原來(lái)分屬各家的測(cè)控設(shè)備，可以各自獨(dú)立運(yùn)行，也可以接入統(tǒng)一的航天測(cè)運(yùn)控網(wǎng)絡(luò)。在智能化的測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)中，測(cè)運(yùn)控中心將主要體現(xiàn)在邏輯功能上，而物理形式上則既可以是集中式也可以是分布式。

3.2 星載測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)

由于受到衛(wèi)星重量及星載計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的限制，星載處理能力較弱，除了必須在星上完成的星務(wù)管理、測(cè)控應(yīng)答、姿軌控、有效載荷管理等功能，一般把其他功能放在地面進(jìn)行處理，而星地傳輸通道的容量又限制了數(shù)據(jù)的傳輸量，因此成為了實(shí)現(xiàn)測(cè)控系統(tǒng)智能化的一個(gè)瓶頸。隨著星載計(jì)算機(jī)的能力不斷提高，星載計(jì)算機(jī)為衛(wèi)星平臺(tái)和載荷提供統(tǒng)一的計(jì)算、存儲(chǔ)和管理功能，逐步實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星/星座的自主控制、衛(wèi)星工況的自主判斷、數(shù)據(jù)的初級(jí)處理功能。在整個(gè)智能化測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)中星載測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)將升級(jí)為一個(gè)空間節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)星上各種數(shù)據(jù)的直接處理及衛(wèi)星的自主管控。

3.3 地面測(cè)控站

地面測(cè)控站是整個(gè)測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)中的重要節(jié)點(diǎn)，測(cè)控站智能化主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)地面站設(shè)備的智能化管理，在包括設(shè)備自動(dòng)化操作、故障自主診斷、運(yùn)行數(shù)據(jù)分析、設(shè)備性能評(píng)估等。

4 航天測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)智能化技術(shù)應(yīng)用

面向大規(guī)模、多類型航天器體系化、高效、靈活運(yùn)用的需求，基于人工智能理論與技術(shù)，開(kāi)展航天任務(wù)智能規(guī)劃、站網(wǎng)資源智能調(diào)度、測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)高效運(yùn)行和在軌航天器、地面裝備智能管理等技術(shù)研究，革新航天器測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)體系架構(gòu)，建立大規(guī)模在軌航天器高效管控模式，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)高效自主運(yùn)行、用戶無(wú)感應(yīng)用，提升航天測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)的整體能力和航天器系統(tǒng)的運(yùn)用效能。從航天器自主測(cè)控、自主診斷、天地測(cè)運(yùn)控資源智能分配入手，可以將航天器智能測(cè)運(yùn)控技術(shù)分解為幾個(gè)子模塊。

4.1 航天器故障自主診斷與異常處置

建立航天器個(gè)性化健康檔案，形成航天器特性數(shù)據(jù)庫(kù)，形成同平臺(tái)、同型號(hào)不同航天器的個(gè)性化管理。建立個(gè)性化異常處置數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)星地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)同步。建立系統(tǒng)模型，將故障現(xiàn)象進(jìn)行抽象類化，通過(guò)基于AI的系統(tǒng)故障經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)、系統(tǒng)故障樹(shù)知識(shí)比對(duì)、系統(tǒng)故障推演仿真等方法，實(shí)現(xiàn)從快速發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障、快速分析判斷到快速定位出故障點(diǎn)的智能化處理，提出系統(tǒng)級(jí)處置方案，提高航天器自主診斷、自主異常處置的能力。

4.2 航天器自主測(cè)控與空間資源管理

建立星地一體測(cè)運(yùn)控管理模式，實(shí)現(xiàn)航天器自主測(cè)控結(jié)果和測(cè)控原始數(shù)據(jù)的同步傳輸。由航天器自主判新并報(bào)告工況，實(shí)現(xiàn)預(yù)案可控條件下的航天器自主測(cè)控。

研究多星多任務(wù)系統(tǒng)空間資源的智能化管理技術(shù)，在航天器自主測(cè)控的基礎(chǔ)上，建立空間資源智能化管理系統(tǒng)，運(yùn)用現(xiàn)代科技的新成果，對(duì)在空間中高速運(yùn)動(dòng)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行快速分析，實(shí)現(xiàn)星間鏈路、天基測(cè)控等多星多任務(wù)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)管理。

4.3 地面資源智能調(diào)度技術(shù)

在地面資源集中管理的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)多任務(wù)系統(tǒng)的任務(wù)規(guī)劃與星地多種資源之間的智能優(yōu)化，通過(guò)制定系統(tǒng)綜合的資源使用優(yōu)化策略，在提高資源使用效率的同時(shí)提高任務(wù)完成時(shí)效和用戶整體滿意度。采用分布式中心、隨遇接入技術(shù)，提高系統(tǒng)的可靠性和用戶接入的靈活性。通過(guò)對(duì)設(shè)備監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的深度挖掘，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備潛在故障，隨時(shí)評(píng)估地面系統(tǒng)的效能。

4.4 星座自主構(gòu)型保持技術(shù)

研究在航天器自主測(cè)定軌的基礎(chǔ)上，提出星座自主構(gòu)型保持的總體架構(gòu)、星上分布式計(jì)算方法和主從星控制策略等，實(shí)現(xiàn)在沒(méi)有地面控制的情況下，星座能夠長(zhǎng)期自主保持構(gòu)型。

4.5 數(shù)據(jù)挖掘與仿真技術(shù)

研究基于AI的智能化數(shù)據(jù)分析技術(shù)，通過(guò)對(duì)各類航天器測(cè)試、應(yīng)用及遙測(cè)等海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為航天器狀態(tài)監(jiān)測(cè)、性能評(píng)估、總體設(shè)計(jì)、器件選取等提供量化的分析評(píng)估結(jié)果。運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在目前航天器狀態(tài)仿真的基礎(chǔ)上建立航天器的行為仿真，通過(guò)對(duì)任務(wù)模式和故障模式的仿真推演，自動(dòng)生成航天器行為知識(shí)集，預(yù)測(cè)航天器系統(tǒng)的運(yùn)行狀況。

5 航天測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)智能化關(guān)鍵技術(shù)探討

為了實(shí)現(xiàn)航天器全天域、全時(shí)域有效測(cè)運(yùn)控和在軌故障主動(dòng)預(yù)防、快速反應(yīng)和綜合規(guī)劃，滿足在軌服務(wù)任務(wù)設(shè)計(jì)、支持、操作以及新技術(shù)發(fā)展需要，需制定長(zhǎng)期有效的資源管控策略，以期實(shí)現(xiàn)全天域多種衛(wèi)星、多種載荷共用一套地面測(cè)運(yùn)控/數(shù)傳站網(wǎng)，統(tǒng)一管理，高效運(yùn)控，快速反應(yīng)，資源高度共享的終極目標(biāo)。通過(guò)智能化的云計(jì)算平臺(tái)，衛(wèi)星數(shù)據(jù)或情報(bào)的分發(fā)可以通過(guò)用戶或企業(yè)定制相應(yīng)服務(wù)的形式完成，用戶接入云計(jì)算平臺(tái)后提交服務(wù)申請(qǐng)，然后由云服務(wù)提供商或云端進(jìn)行服務(wù)申請(qǐng)?zhí)幚恚詈蠓祷赜脩粢蟮臄?shù)據(jù)。

測(cè)運(yùn)控智能化主要是將灰色系統(tǒng)理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用的理論，應(yīng)用于航天測(cè)控，其關(guān)鍵在于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使用一定的初始輸入對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘，將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果用于對(duì)既有的知識(shí)、規(guī)則、策略的完善，再使用完善后的規(guī)則進(jìn)行下一輪的數(shù)據(jù)分析挖掘，數(shù)據(jù)分析結(jié)果，一方面用于對(duì)系統(tǒng)性能的評(píng)估、系統(tǒng)優(yōu)化、任務(wù)規(guī)劃等對(duì)外輸出，另一方面用于對(duì)已有知識(shí)、規(guī)則、策略等內(nèi)核部分進(jìn)行修改完善，形成多重反饋機(jī)制，經(jīng)過(guò)n輪迭代，最終達(dá)到控制條件要求，如圖2所示。

知識(shí)的自動(dòng)獲取是實(shí)現(xiàn)智能化的前提，在測(cè)運(yùn)控領(lǐng)域可以通過(guò)對(duì)歷史案例的歸納整理、汲取專家經(jīng)驗(yàn)、系統(tǒng)仿真推演等方法實(shí)現(xiàn)。測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)利用各種高精度的遙、外測(cè)設(shè)備采集大量的遙測(cè)信息和外測(cè)信息，智能測(cè)運(yùn)控軟件則對(duì)這些信息進(jìn)行匯集、分析和處理，通過(guò)挖掘各種現(xiàn)象之間的內(nèi)在聯(lián)系，進(jìn)一步發(fā)掘各部分之間的關(guān)聯(lián)性，從而發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律。而在掌握規(guī)律的基礎(chǔ)上，改變或重新制定數(shù)據(jù)處理規(guī)則。智能測(cè)運(yùn)控軟件在性能上要求高實(shí)時(shí)性、一定精度和結(jié)構(gòu)靈活;在質(zhì)量上要求實(shí)現(xiàn)可靠性、可用性、可維護(hù)性、可移植性和高效率。

數(shù)據(jù)處理規(guī)則的生成是智能化的核心，在知識(shí)獲取的基礎(chǔ)上生成多維度的數(shù)據(jù)處理規(guī)則，針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)或非實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、合作目標(biāo)數(shù)據(jù)或非合作目標(biāo)數(shù)據(jù)等等，分別生成數(shù)據(jù)處理規(guī)則，從大量的數(shù)據(jù)分析中得出收斂的涵蓋于多個(gè)方面的結(jié)論。通過(guò)對(duì)匯集的各種數(shù)據(jù)的智能化處理，達(dá)到既能支持實(shí)時(shí)任務(wù)響應(yīng)，又能進(jìn)行非實(shí)時(shí)任務(wù)規(guī)劃;既能對(duì)航天器系統(tǒng)整體效能做出科學(xué)的評(píng)估，又能對(duì)各設(shè)備或器件性能進(jìn)行準(zhǔn)確的測(cè)評(píng)。

6 航天測(cè)運(yùn)控智能化的發(fā)展應(yīng)用前景

當(dāng)前商業(yè)航天進(jìn)入快速發(fā)展階段，各種航天器發(fā)射計(jì)劃數(shù)量多、規(guī)模大。以往一個(gè)測(cè)運(yùn)控中心就可以管理分屬各家的各種類型的所有航天器，現(xiàn)在一個(gè)星座的運(yùn)行就需要一個(gè)測(cè)運(yùn)控中心，用于商業(yè)運(yùn)作的航天測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)也紛紛建立，這就由以往的航天器集中管理模式，轉(zhuǎn)變?yōu)榉謱儆诙鄠€(gè)測(cè)運(yùn)控中心的模式。測(cè)運(yùn)控中心的建設(shè)由以往主要依靠增加資源和人力投入的發(fā)展方式必須進(jìn)行改變，而測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)的智能化適應(yīng)了這種形勢(shì)，可以提高測(cè)控網(wǎng)絡(luò)的整體效率，降低航天系統(tǒng)的成本，突破航天器測(cè)運(yùn)控管理的瓶頸，使航天器的測(cè)控管理產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。測(cè)運(yùn)控系統(tǒng)的智能化將成為一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)，伴隨著航天業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)迎來(lái)廣泛應(yīng)用。

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