GEO卫星频轨选择风险评估：柔性方法与系统实现

"GEO卫星频轨选取风险柔性评估方法及应用" 本文主要探讨了GEO（Geostationary Earth Orbit）卫星频轨选取过程中面临的风险评估问题，提出了一个创新的柔性评估方法，以解决评估指标差异性和权重配置主观性的问题。GEO卫星通常用于通信、气象监测等应用，其频轨选取对于卫星的功能和性能至关重要，因此风险评估是确保卫星成功运行的关键环节。 传统的风险评估方法往往依赖于固定的标准和专家经验，这可能导致评估结果因基础数据条件和用户经验的不同而产生偏差。针对这一问题，作者提出了一种基于模糊综合评估法的柔性评估方法。模糊综合评估法允许处理不确定性和模糊性，适合处理多因素、多维度的风险评估。 在新方法中，首先，通过聚类分析对参评指标进行柔性计算映射。聚类分析是一种无监督学习方法，可以自动将相似的指标归类，有助于发现潜在的指标关联性和规律，从而适应不同数据条件下的指标计算需求。其次，利用正态分布模型实现指标权重的自主学习，这样可以根据用户的经验知识动态调整权重，使得权重配置更加符合多数用户的共识，提高评估的合理性。 此外，研究团队还开发了一个基于B/S（Browser/Server）架构的柔性评估系统，该系统能够方便地实施上述评估方法，提供了一个用户友好的界面，允许用户根据自身需求进行参数配置和评估。通过实际案例验证，该系统和算法表现出良好的有效性和实用性。 总结来说，这项研究为GEO卫星频轨选取风险评估提供了一种更为灵活、科学的方法，它融合了用户经验和数据条件的多样性，提高了评估的准确性和可靠性。这种方法不仅对于GEO卫星项目具有指导意义，也为其他领域中的复杂决策问题提供了新的思路。