链路统计分析中导出参数概率计算方法研究

发布时间：2021-08-11 01:40

　　为了适应深空探测任务需求,有效利用测控资源,提高链路计算精度,对天地链路统计分析基本方法进行了研究,对CCSDS标准建议的3种链路参数的概率密度函数特性进行了系统分析,提出了一种当链路参数不满足李雅普诺夫（Lyapunov）条件时,利用鞍点逼近估计尾概率函数确定导出参数取值概率的方法。通过理论分析和实例计算表明,采用该方法得到的导出参数的概率分布特性与真实值基本一致,进一步完善了天地链路统计计算方法,使天地链路统计分析方法更具有普遍性。 

【文章来源】：中国空间科学技术. 2020,40(06)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

常用链路参数的概率密度函数及相关特征参数

图2为z的概率密度函数fz(z)、f′z(z)和fGz(z)的曲线对比。从图2和以上计算结果可以得出:1)由于各链路参数满足Lyapunov条件,z的精确概率密度函数与高斯分布(各链路参数均值和方差求和得到)的概率密度函数除在均值附近有微小差别外几乎重合,说明利用高斯近似的合理性。2)f′z(z)和fGz(z)曲线明显不同,说明利用导出参数的设计值、最大值和最小值计算其均值和方差,进而得到概率密度函数不能反映导出参数的真实情况,应采用各链路参数的均值和方差求和得到导出参数的均值和方差,进而得到导出参数的概率密度函数。3.2 不满足Lyapunov条件

表3 算例2参数的概率密度函数及相关特征参数Table 3 Probability density functions of link parameters and related characteristic parameters of example 2 链路参数 概率密度函数 相关特征参数值 x1(均匀分布) f 1 (x 1 )= { 1/4,2≤x 1 ≤6 0,x 1 <2或x 1 >6 D1=4,A1=-2,F1=2,μ1=4,σ 1 2 =4/3 x2(三角分布) f 2 (x 2 )= { 4x 2 ,0≤x 2 ≤0.5 4(1-x 2 ),0.5≤x 2 ≤1 0,x 2 <0或x 2 >1 D2=1/2,A2=-1/2,F2=1/2,μ2=1/2,σ 2 2 =1/24 x3(三角分布) f 3 (x 3 )= { 4 3 (x 3 -4),4≤x 3 ≤4 1 2 28 15 - 4 15 x 3 ,4 1 2 ≤x 3 ≤7 0,x 3 <4或x 3 >7 D3=9/2,A3=-1/2,F3=5/2,μ3=31/6,σ 3 2 =31/72由表1和表3可得,导出参数概率密度函数的特征函数为:


本文编号：3335184