一种面向军用物联网的分布式维修保障选址系统及方法

本发明涉及装备维修保障技术领域，尤其是涉及到一种面向军用物联网的分布式维修保障选址系统及方法。


背景技术：

当前，物联网正强势崛起。物联网的军事应用，最优先、最核心的问题是如何在满足军事需要的前提下，将其融入联合作战及其保障体系中，从而有效提升作战能力和保障效能。需求牵引是各类新技术发展的原动力，随着物联网在军事领域的潜在应用，尤其是受到信息化战场联合作战需求的强力牵引，使得物联网建设日益紧迫。军用物联网的核心，重在围绕战场态势感知、智能分析判断和行动过程控制等因素，使系统实现全方位、全时域、全频谱的有效运行，从而全面提升基于信息系统的体系作战能力。面向军用物联网的维修保障就是实现从传感器到维修保障资源的战场精确感知，即建立战场动态感知、数据采集传输、优化决策、保障资源配置、调度的全要素、全过程的综合物联。现代高技术条件下，战争突发性强、战场形势变化快、作战阶段间隙小，时间是赢得战争的关键因素，只有面向军用物联网构建分布式的维修保障系统，才能够满足维修保障系统的支前需求，实现快速敏捷响应，同时提高生存率。装备维修保障资源配置位置合理与否直接关系着装备自主维修保障系统能否在可用时间范围内为需求提供保障，所提供保障服务水平和效率高低等一系列问题。面向军用物联网解决维修保障系统“配置在哪”、“能不能配”的问题，直接影响维修保障系统的效能。面向军用物联网，分布式维修保障系统可以有效提高生存能力和反应速度，但是跨区域联合作战的野外环境下，面向军用物联网，现有的装备维修保障系统在以下问题：1、维修系统的各分布式维修保障点需要根据保障任务整体需求临时选址开设，在选址开设前需要对拟开设的维修保障点的地幅区域、地形特点是否满足野战维修装备的展开和维修活动的实施进行快速匹配检测，同时，还需要满足一定的环境条件，包括温度、湿度、粉尘含量现有的装备维修保障系统还无法满足。2、分布式维修保障选址系统通过支前、分散布置支援点，可以提高生存能力，缩减响应时间，但支援点之间距离远、跨度大，信息通路受限。3、分布式维修保障选址要充分考虑系统维修响应的


技术实现要素：

本发明要解决的技术问题为：面向军用物联网的分布式维修保障选址系统，如何按照分布式维修保障的需求进行维修保障选址，如何按照维修保障点的地幅区域和地形特点进行需求叠加判定，如何按照维修环境进行需求判定，如何在移动状态、野外通信能力差、通信距离长的特殊环境的需求下对携行维修资源的消耗进行感知。为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案提供一种面向军用物联网的分布式维修保障选址系统，包括:5g移动通信技术体制的低轨卫星物联网(1)，卫星测控馈电
链路(2)、卫星amf/smf/upf(3)、低功耗无线广域网(4)、gnb基站(5)、载车(6)、野战维修方舱(7)、分布式维修保障选址服务端(8)、各设备和模块的供电模块(9)，野战维修方舱(7)包括车载激光三维雷达(10)、环境监测模块(11)，电子标签读写机(12)、北斗定位模块(13)、边缘计算盒子(14)，所述车载激光三维雷达(10)、环境监测模块(11)，电子标签读写机(12)、北斗定位模块(13)通过通信链路与边缘计算盒子(14)相连，所述激光三维雷达(10)安置在野战维修方舱(7)顶部，所述环境监测模块(11)安置在野战维修方舱(7)的外部，所述电子标签读写机(12)安置在野战维修方舱(7)的进出口。
9.进一步地，所述车载激光三维雷达(10)为旋转式激光雷达、mems激光雷激光雷达、flash型激光雷达或相控阵激光雷达中的一种。
10.进一步地，低功耗无线广域网(4)为nb-iot和/或lora网。
13.进一步地，分布式维修保障选址服务端(8)包括gis服务器、军用射频标签管理服务器、维修保障台账数据服务器、显示终端模块。
14.进一步地，环境监测模块(11)为温度传感器、粉尘传感器、湿度传感器中的一种或几种。一种面向军用物联网的分布式维修保障选址系统的方法，包括以下实施步骤：步骤s1，确定基本需求参数，根据分布式维修保障系统选址的地幅区域和地形特点的需求，在gis服务器的保障区域遴选出满足地幅区域和地形特点的保障点备选点，保障点备选点数量为j，根据载车和野战维修方舱确定可建的保障资源点数量为p，确定需求点数量为i，确定维修资源的种类数量为q；步骤s2，建立分布式维修保障选址的目标函数，其中，以最大化及时完成维修任务的满意度为目标，其中wiζ
iq
为完成整个任务的满足需求点i及时得到全部资源q的重要性，wi为需求点i的重要度因子，ζ
iq
为资源q对于需求点i完成其阶段任务的重要性度量参数，f
iq
(t
iq
)为需求点i对资源q的保障响应时间t
iq
的满意度水平，g
iq
(e
iq
)为需求点i对资源q的资源满足率e
iq
的满意度水平；步骤s3，建立约束条件函数，niq
为需求点i对资源q的预计需求量，e
iq
为资源满足率，当前决策条件下，需求点i对资源q满足的百分比，b
jq
为保障资源点的资源配置决策，zj为保障资源点的选址决策，uq为资源q的单位容量占用比率，采用每单位该类资源的体积计量，θq为资源q的单位运力占用比率，采用每单位该类资源的重量计量，t
ji
为备选点j向需求点i提供保障时，所需的保障响应时间，cj为备选点的j运力约束，采用资源重量与时间单位的乘积计量，y
jiq
为保障关系决策；步骤s4，生成初始种群，确定种群规模pop_size生成初始种群，在符合自变量取值范围内,采用均匀随机数产生初始种群pop，设定迭代次数；步骤s5，计算种群中每个个体的适应度值：步骤s6，种群个体预处理，按照约束函数判定个体是否满足约束条件，删除不满足约束的个体，并按照适应度值从大到小排列个体；步骤s7，确定调用算子条件，判定随机参数是否大于预设值，如果大于预设值，则调用交叉算子进行交叉运算，否则调用变异算子进行变异运算，并将所生成的新个体与满足约束的老个体形成新的种群中，保证满足种群规模pop_size满足要求；步骤s8，判读是否满足迭代次数，如果不满足返回s5，如果满足则转到s9；步骤s9，输出适应度值最大的个体作为选址方案；步骤s10，根据选址方案机动至目标地域，分布式维修保障选址服务端将选址方案生成机动指令，通过5g移动通信技术体制的低轨卫星物联网、卫星测控馈电链路、卫星amf/smf/upf、低功耗无线广域网、gnb基站构成的信息链路，将机动指令以及机动目标地域的地理位置信息发送到各待机的分布式支援点的载车，载车接收到指令信息后牵引野战维修方舱在北斗定位模块的导航下至机动目标地域；步骤s11，进行环境条件判定，设定环境监测模块检测环境参数e0,并传递边缘计算机与边缘计算机储存的环境参数阈值e比较，当e0≤e，则进行下一步，当e0》e则跳转至步
骤13；步骤s12，进行地形条件判定，车载激光三维雷达对地幅区域和地形特点的参数进行采集得到点云集position＝《x，y，z》，并传递给边缘计算机与边缘计算机储存的地幅区域信息，地形特点参数阈值position＝《x
min
，y
min
，z
max
》进行比较，只有点云纵轴值，横轴值大于等于最小数值需求，同时，高程值小于等于最大数值需求时，由边缘计算机将符合选址条件指令的信息回传，确定选址，结束本次选址，否则转至步骤13；步骤13，回传不符合选址条件的信息，并删除该备选点，并跳转至步骤10。本发明与现有技术相比，具有以下显著优点：1.本发明面向军用物联网实现了一种面向军用物联网的分布式维修保障选址系统，载车和野战维修方舱接收分布式维修保障选址服务端的远程指令信息，按照要求对信息进行感知和匹配，并将匹配结果回传给分布式维修保障选址服务端。2.本发明面向军用物联网实现了一种面向军用物联网的分布式维修保障选址系统，能够实现野外环境下分布维修保障支援点和维修保障选址服务端数据和物的互联。3.本发明提出了一种以最大化及时完成维修任务的满意度为目标的选址方法，可以实现多支援点的快速选址，并能结合载车的检测设备实现是否满足选址条件的感知与判定，并调整选址的决策方案。
附图说明
图1面向军用物联网的分布式维修保障选址系统的连接图图2载车和野战维修方舱连接图图3面向军用物联网的分布式维修保障选址方法的流程图
具体实施方式
下面结合的附图说明，对本发明实施方式中的技术方案进行详细的描述，显然，所描述的实施方式仅是本发明中的一部分实施例，而不是全部的实施例。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。根据本发明的一个实施方式，结合图1、2本发明的一种面向军用物联网的分布式维修保障选址系统，包括:5g移动通信技术体制的低轨卫星物联网(1)，卫星测控馈电链路(2)、卫星amf/smf/upf(3)、低功耗无线广域网(4)、gnb基站(5)、载车(6)、野战维修方舱(7)、分布式维修保障选址服务端(8)、各设备和模块的供电模块(9)，野战维修方舱(7)包括车载激光三维雷达(10)、环境监测模块(11)，电子标签读写机(12)、北斗定位模块(13)、边缘计算盒子(14)，所述车载激光三维雷达(10)、环境监测模块(11)，电子标签读写机(12)、北斗定位模块(13)通过通信链路与边缘计算盒子(14)相连，所述激光三维雷达(10)安置在野战维修方舱(7)顶部，所述环境监测模块(11)安置在野战维修方舱(7)的外部，所述电子标签读写机(12)安置在野战维修方舱(7)的进出口。分布式维修保障选址服务端(8)通过5g移动通信技术体制的低轨卫星物联网(1)、卫星测控馈电链路(2)、卫星amf/smf/upf(3)、低功耗无线广域网(4)、gnb基站(5)构成的信
息链路，将机动指令以及机动目标地域的地理位置信息发送到各待机的分布式支援点的载车(6)，载车(6)接收到指令信息后牵引野战维修方舱(7)在北斗定位模块(13)的导航下至机动目标地域，野战维修方舱(7)快速展开车载激光三维雷达(10)和环境监测模块(11)感知所需求的地幅区域信息，地形特点信息及环境条件信息，并将感知到的信息传输给边缘计算盒子(14)，边缘计算盒子(14)将接收到的信息与预存的地幅区域、地形特点及环境条件需求信息进行匹配，满足匹配结果将信息回传并在分布式维修保障选址服务端(8)确定选址，不满足匹配结果将信息回传分布式维修保障选址服务端(8)重新确定选址地域，并等待接收指令信息。展开维修后，电子标签读写机(12)自动读取野战维修方舱(7)内消耗的维修资源射频信息传递给边缘计算盒子(14)，并判断是否达到预设阈值，满足阈值条件将信息通过信息链路传递给分布式维修保障选址服务端(8)，等待新的机动指令以及机动目标地域的地理位置信息。根据本发明的一个实施方式，结合图3本发明的一种面向军用物联网的分布式维修保障选址方法，包括以下步骤：步骤s1，确定基本需求参数，根据分布式维修保障系统选址的地幅区域和地形特点的需求，在gis服务器的保障区域遴选出满足地幅区域和地形特点的保障点备选点，保障点备选点数量为9，分别为：[[400.0,190.0],[720.0,630.0],[270.0,810.0],[150.0,730.0],[660.0,350.0],[340.0,300.0],[740.0,820.0],[150.0,450.0],[580.0,880.0]]，根据载车和野战维修方舱确定可建的保障资源点数量为5，确定需求点数量为21，分别为：[[240.0,660.0],[580.0,110.0],[460.0,320.0],[800.0,610.0],[380.0,830.0],[550.0,470.0],[660.0,570.0],[290.0,60.0],[650.0,810.0],[690.0,170.0],[90.0,510.0],[230.0,870.0],[330.0,430.0],[410.0,450.0],[120.0,810.0],[270.0,320.0],[40.0,450.0],[520.0,850.0],[780.0,810.0],[330.0,160.0],[450.0,730.0]]，确定维修资源的种类数量为2；步骤s2，建立分布式维修保障选址的目标函数，其中，以最大化及时完成维修任务的满意度为目标，wiζ
iq
＝[0.7,0.6,0.9,0.9,0.8,0.7,0.8,1.0,0.7,0.5,1.0,1.0,0.8,0.9,0.6,0.8,1.0,0.7,0.8,1.0,0.8]，f
iq
(t
iq
)＝[[[25.0,55.0,2.0],[30.0,45.0,3.0],[35.0,65.0,2.0],[40.0,75.0,4.0],[40.0,75.0,2.0],[30.0,75.0,3.0],[20.0,45.0,2.0],[30.0,45.0,2.0],[35.0,65.0,3.0],[45.0,75.0,2.0],[40.0,75.0,4.0],[40.0,75.0,2.0],[20.0,45.0,3.0],[30.0,45.0,2.0],[35.0,65.0,2.0],[25.0,75.0,3.0],[40.0,75.0,2.0],[30.0,75.0,4.0],[20.0,45.0,2.0],[40.0,45.0,3.0],[35.0,65.0,2.0]],[[30.0,45.0,3.0],[25.0,50.0,2.0],[40.0,70.0,2.0],[45.0,85.0,3.0],[40.0,85.0,3.0],[45.0,85.0,2.0],[25.0,45.0,2.0],[25.0,50.0,3.0],[40.0,70.0,2.0],[50.0,85.0,2.0],[40.0,85.0,3.0],[45.0,85.0,3.0],[25.0,45.0,2.0],[25.0,50.0,2.0],[40.0,70.0,3.0],[45.0,85.0,2.0],[55.0,85.0,2.0],[45.0,85.0,3.0],[35.0,45.0,3.0],[25.0,50.0,2.0],[40.0,70.0,2.0]]]，g
iq
(e
iq
)＝[[[0.6,0.8],[0.85,0.7],[0.5,0.8],[0.7,0.7],[0.5,0.7],[0.85,0.7],[0.5,0.8],[0.7,0.7],[0.85,0.8],[0.5,0.7],[0.7,0.7],[0.6,0.7],[0.85,0.8],[0.5,0.7],[0.6,0.8],[0.85,0.7],[0.5,0.7],[0.7,0.7],[0.5,0.8],[0.85,0.7],[0.5,
0.8]],[[0.8,0.6],[0.9,0.7],[1.0,0.5],[0.85,0.6],[0.8,0.6],[0.75,0.6],[1.0,0.6],[0.8,0.7],[0.9,0.5],[1.0,0.6],[0.65,0.6],[0.8,0.6],[0.8,0.6],[1.0,0.7],[0.8,0.5],[0.7,0.6],[1.0,0.6],[0.85,0.6],[0.8,0.6],[0.9,0.7],[1.0,0.5]]]；步骤s3，建立约束条件函数，输入相关参数，其中：n
iq
＝[[48.0,17.0],[25.0,26.0],[30.0,43.0],[40.0,30.0],[32.0,36.0],[45.0,20.0],[41.0,31.0],[33.0,37.0],[23.0,17.0],[36.0,34.0],[17.0,29.0],[33.0,21.0],[59.0,40.0],[33.0,12.0],[39.0,9.0],[51.0,19.0],[40.0,21.0],[33.0,19.0],[37.0,13.0],[35.0,33.0],[23.0,42.0]],uq＝[1.0,1.5]，θq＝[0.02,0.015]，t
ji
＝[[56.0,62.0,15.0,6.0,58.0,43.0,56.0,26.0,42.0],[24.0,57.0,80.0,79.0,26.0,34.0,73.0,58.0,77.0],[15.0,48.0,54.0,52.0,21.0,12.0,58.0,34.0,57.0],[64.0,9.0,64.0,74.0,33.0,62.0,27.0,74.0,41.0],[66.0,49.0,10.0,24.0,56.0,54.0,37.0,45.0,22.0],[47.0,17.0,46.0,53.0,22.0,42.0,27.0,52.0,32.0],[53.0,11.0,48.0,57.0,26.0,47.0,22.0,57.0,30.0],[17.0,78.0,76.0,69.0,48.0,25.0,89.0,41.0,87.0],[68.0,24.0,37.0,50.0,46.0,59.0,10.0,61.0,10.0],[33.0,47.0,79.0,80.0,20.0,40.0,65.0,63.0,72.0],[45.0,73.0,37.0,24.0,59.0,33.0,72.0,9.0,62.0],[72.0,63.0,7.0,16.0,67.0,59.0,51.0,43.0,35.0],[26.0,52.0,40.0,36.0,33.0,14.0,56.0,19.0,51.0],[27.0,44.0,40.0,39.0,27.0,17.0,50.0,26.0,46.0],[69.0,71.0,16.0,9.0,70.0,56.0,62.0,36.0,47.0],[20.0,63.0,51.0,43.0,40.0,9.0,69.0,17.0,64.0],[45.0,79.0,44.0,31.0,62.0,34.0,79.0,12.0,68.0],[68.0,36.0,25.0,39.0,51.0,58.0,22.0,54.0,7.0],[75.0,19.0,50.0,63.0,48.0,68.0,5.0,73.0,21.0],[6.0,67.0,67.0,61.0,37.0,15.0,77.0,35.0,75.0],[55.0,38.0,20.0,30.0,43.0,44.0,31.0,40.0,20.0]]，cj＝[70.0,70.0,70.0,70.0,70.0,70.0,70.0,70.0,70.0]；步骤s4，生成初始种群，确定种群规模pop_size生成初始种群为10，在符合自变量取值范围内,采用均匀随机数产生初始种群pop，设定迭代次数为100；步骤s5，计算种群中每个个体的适应度值：步骤s6，种群个体预处理，按照约束函数判定个体是否满足约束条件，删除不满足约束的个体，并按照适应度值从大到小排列个体；步骤s7，确定调用算子条件，判定随机参数是否大于预设值，如果大于预设值，则调用交叉算子进行交叉运算，否则调用变异算子进行变异运算，并将所生成的新个体与满足约束的老个体形成新的种群中，保证满足种群规模pop_size满足要求；步骤s8，判读是否满足迭代次数，如果不满足返回s5，如果满足则转到s9；步骤s9，输出适应度值最大的个体作为选址方案，方案为[[1,1,1,1,1,0,0,0,0]],即9保障点备选点中有5个满足约束条件要求；步骤s10，根据选址方案机动至目标地域，分布式维修保障选址服务端将选址方案生成机动指令，通过5g移动通信技术体制的低轨卫星物联网、卫星测控馈电链路、卫星amf/smf/upf、低功耗无线广域网、gnb基站构成的信息链路，将机动指令以及机动目标地域的地理位置信息发送到各待机的分布式支援点的载车，载车接收到指令信息后牵引野战维修方舱在北斗定位模块的导航下至机动目标地域的保障点备选点1至5；
步骤s11，进行环境条件判定，比较环境监测模块检测环境参数e0与边缘计算机储存的环境参数阈值e，e0≤e，保障点备选点1至5的环境满足需求，进行下一步；步骤s12，进行地形条件判定，车载激光三维雷达对地幅区域和地形特点的参数进行采集得到点云集position＝《x，y，z》，并传递给边缘计算机与边缘计算机储存的地幅区域信息，地形特点参数阈值position＝《x
min
，y
min
，z
max
》进行比较，点云纵轴值，横轴值大于等于最小数值需求，同时，高程值小于等于最大数值需求，保障点备选点1至5满足约束，确定选址，结束本次选址。提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非限制本发明的范围。在不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。