[发明专利]一种基于多维隐马尔可夫模型的飞行控制系统评估方法

权利要求书

1.一种基于多维隐马尔可夫模型的飞行控制系统评估方法，其特征在于，包括：

数据收集模块收集飞行环境数据和飞行控制系统的状态数据，并将所收集的所述数据发送至参数计算模块；

模型存储模块存有飞行控制模型，随机特性与外界环境的关系用多维隐马尔可夫模型描述，所述随机特性是飞行控制模型中的多计算通道受到外界环境干扰产生的数字干扰的随机特性，用以描述外界环境产生的共模干扰以及系统影响之间的关系，飞行控制系统的状态方程为切换线性系统；

参数计算模块读取模型存储模块中的飞行控制模型，接收数据收集模块发来的数据，并据此确定所述多维隐马尔可夫模型的参数；

性能评估模块读取模型存储模块中的飞行控制模型，并根据已确定参数的多维隐马尔可夫模型对飞行控制系统性能进行评估。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据收集模块，还可以按照预设的规则生成飞行环境数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多维隐马尔可夫模型的隐状态为飞行环境的电磁状态，其状态值集合包括强和弱两个状态；所述多维隐马尔可夫模型的观测值向量为每个计算通道的工作状态所组成的全部计算通道的工作状态形成的向量，所述工作状态包括正常和失效两个状态；多维隐马尔可夫模型的初始概率分布以概率1取正常状态。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多维隐马尔可夫模型的初始状态转移矩阵通过对原始干扰信号的转移特性进行统计得到，所述多维隐马尔可夫模型的观测值矩阵采用均匀取样，观测值矩阵元素的初始值为0.5。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述多维隐马尔可夫模型，用k∈{1,2,...,F}表示，其中：S＝{S₁,S₂,...,S_N}为状态值集合，N为状态值数目，F为多维隐马尔可夫模型的维数，在t时刻隐含的马尔可夫链的状态变量q_t，q_t∈S；为第k维的观测值集合，其中M_k为观测值数目，t时刻多维隐马尔可夫模型第k维的输出用随机变量表示，观测值向量由所有F维观测值组成；A_h＝[a_ij]为隐含的马尔可夫链的状态转移矩阵，且：a_ij＝P{qt＝S_j|q_t-1＝S_i}，其中i,j∈{1,2,...,M}，t≥1；为N×M_k维的观测概率矩阵，且：其中j∈{1,2,...,N}，l∈{1,2,...,M_k}，k∈{1,2,...,F}，t≥1；π＝(π₁,π₂,…,π_N)为初始概率分布，即：π_i＝P{q₀＝S_i}，其中i∈{1,2,...,M}；

所述对飞行控制系统性能进行评估，包括：评估受随机共模干扰作用下飞行控制系统的稳定性，所述评估方法为判断r_σ(A₂)＜1是否成立，当其成立时，飞行控制系统均方稳定，其中，

；

n为切换线性系统的维数，r_σ为矩阵的谱半径，F为多维隐马尔可夫模型的维数即计算通道的个数，[П]_ij为矩阵Π的元素，I为单位矩阵。