现有系统工程研制方法在智能化手段方面存在明显不足，难以满足复杂装备研制过程中日益增长的智能设计需求。针对这一问题，提出一种面向空间智能的基于模型的系统工程方法。该方法充分发挥了多架构统一建模语言架构模型规范的组合（kombination of architecture model specification，KARMA）的语义建模优势，融合了大语言模型、计算机视觉、三维场景建模等前沿技术，构建了系统工程领域的空间智能框架，从而实现了面向复杂装备数字化研制及系统工程研发的智能化建模方法。通过3个典型场景的智能化建模案例，系统验证了基于KARMA语言的空间智能框架的可行性和实用性。进一步研究表明，通过将KARMA与大语言模型、计算机视觉及三维模型进行深度整合，所提方法在支持复杂系统智能化设计方面展现出显著优势，为系统工程领域的智能化转型提供了技术路径。

基于模型的系统工程（model-based systems engineering, MBSE）的发展为复杂装备提供一种全新的设计范式。从“以文本为中心”向“以模型为中心”的转变，推动产品交付的数字化进程。因此，模型质量成为MBSE系统模型的开发过程中需要重点衡量的问题。首先，讨论架构模型质量的基本内涵和概念定义；重点分析架构模型质量所涉及的质量特征，提出架构模型质量框架来量化定义什么是“好的模型”。然后，探讨面向复杂装备设计的模型质量保证技术。最后，讨论架构模型质量在设计过程中面临的挑战，展望未来的发展方向，促进无缺陷模型贯穿产品全生命周期，驱动装备数字化设计的高质量发展。

面向体系架构设计方案的仿真优化问题，针对体系架构静态分析在对抗行为刻画方面的不足，以及体系效能存在仿真抽象层次低、方案空间探索效率低、难以揭示深层次的机理规律等问题，提出体系网络动力学建模与仿真方法。该方法结合建模与仿真形式体系理论和网络动力学理论，采取形式化、规范化方法来对作战体系的构成要素及其连接方式、行为机制和演化机理进行网络化建模和动态行为仿真。首先对相关研究现状进行综述分析，然后提出体系网络动力学建模与仿真的方法框架，接着从模型规范、仿真算法和评估指标3个方面详细阐述所提方法的形式体系内涵，并且在自研仿真系统原型的基础上开展案例验证。案例研究表明该方法能够以可解释因果机理的方式实现对体系设计方案空间的快速计算实验与广度寻优。

当前系统/体系架构视图建模高度依赖于业务经验，建模过程的繁琐及其巨大的工作量是阻碍系统/体系架构设计方法落地的重要原因。为加快架构视图模型构建速度并降低建模工作量，围绕系统建模语言（system modeling language, SysML），提出一种基于大语言模型的视图模型自动生成方法，以实现系统架构智能辅助设计。该方法解析架构视图模型的可扩展标记语言（extensible markup language，XML）数据，构建基于RAGFlow框架的本地知识库，牵引大模型生成满足建模任务的XML数据，并设计基于DOM4J框架的转换算法以形成适配SysML范式的XML模型，由此实现SysML模型的自动构建。关注块定义图、内部块图以及活动图，以无人潜航器为例，实现SysML视图模型生成，后续引入相关指标验证视图模型的有效性和准确性，结果表明所提方法能够有效地生成基于SysML的系统架构视图模型。

装备工程研制广泛推行基于模型的系统工程（model-based systems engineering, MBSE）模式，但由于建模门槛高、缺乏协同机制，导致大范围推广难度较大。因此，以产品生命周期管理系统作为服务平台，研究MBSE协同实践应用。首先，提出正向分解和设计汇总结合的协同设计MBSE业务流程。之后，设计元模型，通过元模型-构型定义-实例数据支持跨层级协同设计。然后，提出数字模型应用服务方法，为模型用户降低使用门槛。最后，完成产品生命周期管理原型开发，以航天器设计作为案例，验证本方法的适用性。结果表明，产品全生命周期管理系统可以支持多类角色依托模型开展协同设计与仿真验证，通过数字模型服务的方式降低模型使用门槛，具备较强的应用参考价值。

针对体系架构建模研究中宏观/微观建模分离的问题，引入国防部体系架构框架（Department of Defense Architecture Framework, DoDAF），对有人/无人机协同作战体系架构进行宏观/微观一体化正向建模。首先，简要介绍选择DoDAF的原因；其次，对DoDAF的视角视图进行“裁剪、补充、融合”，提出有人/无人机协同作战体系架构“概念设计—能力分析—活动描述—系统实现—映射关联”的正向建模流程；然后，在正向建模流程的指导下，从宏观/微观层面共同出发，建立有人/无人机协同作战体系架构模型；最后，通过语法验证、语义验证和多领域模型集成仿真验证，多维度验证架构模型正确性和有效性，对实现有人/无人机协同作战的“建模、评估、优化”一体化研究具有重要基础意义。

为提高封闭与开放场景中两级无人车的协同配送效率，考虑两级无人车之间不同的转运货物方式，设计配送网络并构建两级无人车路径优化模型。针对模型求解，设计改进的变邻域搜索算法，算法中设置了多种变邻域算子，并且提出贪婪算法保留不可行解进入子代种群的策略和自适应策略以调节迭代寻优过程。多组算例实验表明，所提算法及算法策略能够提高问题求解的效率。该研究成果可为封闭与开放场景下两级无人车配送路径优化方案的制定提供参考。

随着科学技术的高速发展，现代产品和系统的复杂度大幅增加，导致设计信息量呈爆炸式增长，为复杂系统下的基于模型的系统工程（model-based systems engineering, MBSE）带来了巨大挑战。人工智能（artificial intelligence, AI）为这一问题提供了可行的解决方案。然而，AI赋能MBSE（AI for MBSE, AI4MBSE）概念自提出以来尚未经过相关综述研究。为了探讨AI4MBSE的研究现状并提出展望，总结了MBSE和AI的发展概况，介绍AI4MBSE的概念，利用相关数据库检索近6年与AI4MBSE相关的文献，分析并汇总AI4MBSE的研究现状与关键技术，最后提出AI4MBSE的研究空白、研究展望和未来研究趋势。本文对AI4MBSE的发展有一定推动作用，对提升MBSE自动化、数字化与智能化水平具有重要意义。

研发管理是航空装备建设的重要维度，对装备建设的工程推进具有方向性和决策性作用。未来空战模式正在向体系化和智能化发展，航空装备的作战能力需要适应性地快速生成，装备研发管理需要全寿命周期集成、穿透式敏捷管理、体系化多域协同等。本文从装备快速能力生成、研发管理新要求等方面出发，借鉴空战“观察-定位-决策-行动”循环的逻辑方法，在工程实践的基础上提炼航空装备“策划-权衡-清理-实现”研发管理方法。重点明确策划是研发管理的总体设计、权衡是关键性取舍、清理是关键过程管理、实现是产品实现的优化等工程理论，研究总结每个要素具体的研发逻辑和管理方法，可为快速生成具备特定作战能力的航空装备产品提供指导。

为解决现有仿真模型精度不足和独立运行效果不佳的问题，研究民用航空运输体系的分布式联合仿真方法，旨在构建一个高精度、高置信度的仿真环境。考虑基于模型的航空运输体系定义，建立基于系统建模语言的体系架构及场景建模框架；研究基于真实规则的机场运行仿真模型与空中交通飞行仿真系统构建，开发基于JSBSim软件库高可信度飞行动力学模型；基于可变服务中间件实现分布式数据分发与仿真集成。选取典型航线开展门到门的运输体系联合仿真实践，仿真结果的可信度有所提升。所提方法为需求论证确认与飞机效能评估提供了一种手段，也为相关领域的研究和应用提供了参考。

针对目前多传感器航迹关联算法存在的因复杂电磁环境、航迹密度较大、航迹信息提取不充分导致准确率较低的问题，将航迹关联问题表征为深度学习领域中的分类问题，提出基于图卷积网络（graph convolutional network，GCN）的无人机目标航迹关联方法。通过将不同量测误差的传感器探测目标数据转化为图数据，采用关联对处理，输入GCN进行特征提取，实现航迹正确关联。仿真结果表明，在相同的仿真条件下，所提方法优于对比算法，能够充分提取航迹高维特征，并且兼顾先前的航迹信息，有较好的研究前景和研究价值。

对于弱小目标检测问题，基于功率参数特征的恒虚警率（constant false-alarm rate，CFAR）算法的检测性能受限于目标回波信号的信噪比（signal-to-noise ratio，SNR），如何挖掘功率参数以外更为丰富的特征并表征目标，实现更远距离的弱小目标检测是研究重点。对此，提出一种自监督特征相似度表征的CFAR检测方法。构建一个双端口深度网络特征提取模型，充分挖掘片段化的信号及其自身旋转信号的特征并以相似度参数表征。通过最大化目标空间和无目标空间的相似度参数空间距离，得到最优的特征提取与参数表征模型。最后，通过数值统计计算CFAR条件下的相似度参数检测门限。仿真数据和多种频段的雷达实测数据处理结果表明，在CFAR要求下，所提方法较CFAR检测算法和多种大数据处理算法而言，对未知回波信号参数和未知背景噪声分布特征具有较高的泛化性，其等效SNR改善了3 dB，具有更高的检测性能。

针对复杂环境下光纤周界入侵告警系统受噪声干扰难以对入侵事件识别和定位的问题，提出基于蜣螂优化(dung beetle optimizer，DBO)算法优化改进的自适应噪声完全集合经验模态分解（improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise，ICEEMDAN）结合非局部均值（non-local mean，NLM）滤波的振动信号去噪方法。首先利用DBO-ICEEMDAN对信号分解获得若干本征模态函数（intrinsic mode function，IMF），然后引入样本熵对IMF分量的复杂程度进行判决，最后将NLM滤波后的信噪混合分量和低频信号分量进行重构完成对信号的去噪。通过振动仿真信号验证，并对光纤周界双Mach-Zehnder系统实测的敲击、攀爬和跑动信号去噪。以敲击信号为例，与变分模态分解-排列熵和NLM滤波-自适应噪声完备集合经验模态分解-小波阈值去噪方法相比，所提方法的噪声抑制比分别提高了2.94 dB和1.08 dB，均方根误差分别降低了72.41%和57.89%，在更好地滤除信号噪声的同时充分保留了信号的关键特征。

传统的声纳浮标折线拦截阵存在搜索概率低、搜索效能低的问题，基于此，使用遗传算法（genetic algorithm，GA）优化的反向传播（back propagation，BP）神经网络对传统的浮标折线拦截阵进行优化。针对BP神经网络的固有问题进行改进：一是用动态调整的学习率来解决固定学习率的问题，并对其损失函数进行改进；二是使用GA优化BP神经网络，解决BP神经网络初始权重和阈值随机的问题。将所提方法与传统GA优化浮标折线阵及传统浮标折线阵方法进行对比。仿真结果表明，所提方法不但提高了搜索概率，同时规划的浮标折线拦截布阵时间大大缩减，即基于GA-BP的浮标折线拦截阵布阵规划方法可有效提高搜潜效能。

为高效模拟电磁散射问题，提出一种积分方程（integral equation，IE）辐射边界条件结合频域有限体积（finite volume frequency domain，FVFD）的电磁场计算方法。FVFD采用全隐格式时间推进和通量迎风分裂计算，IE算法在网格内电流等效面上积分计算截断边界输入波通量，两者以松耦合方式结合。数值实验表明，IE算法对比常用的Mur算法，截断边界到物面距离可缩短到0.5倍波长，模拟多体散射问题可使用整体网格或独立的分离网格，也能模拟复杂外形目标电磁散射。所提方法在保证计算精度同时，可降低网格规模，有效提升效率。

为了抑制针对线性调频雷达的频谱弥散干扰，提出一种快速干扰抑制方法。首先，利用滑动快速傅里叶变换算法估计干扰脉冲到达时间并提取脉冲包络。然后，利用分数阶傅里叶变换估计干扰子脉冲个数，并基于此分别构建参考干扰子脉冲信号和参考干扰信号进行匹配滤波以估算干扰时延、幅值和相位。最后，基于上述参数估计结果重构干扰信号，并通过回波与重构干扰信号对消即可抑制干扰。相较于传统方法，所提方法具有更高的计算效率。仿真验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

受制于网格失配问题与求解中对l₀范数凸松弛的需求，现有各类稀疏恢复(sparse recovery, SR)空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)方法杂波抑制性能均存在一定损失。针对上述问题，面向机载双基地雷达场景提出一种基于扩展贝叶斯学习的无网格SR-STAP方法，将杂波空时谱重构问题转化为基于无网格稀疏贝叶斯推断的优化模型，并基于最大化-最小化算法与交替方向乘子法设计了一种双层循环迭代策略进行求解。仿真结果表明，所提方法对机载双基地雷达杂波的抑制性能优于现有方法，可为有限训练样本下的机载双基地雷达杂波抑制提供更优方案。

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）有源干扰图像数据稀缺、抗干扰目标检测算法难以验证等问题，建立了SAR典型有源干扰多样式统一仿真数学模型。该模型利用回波模拟、干扰仿真和成像处理，在实验室环境下实现了低成本、大规模、快速地生成SAR干扰图像数据，能够仿真多种干扰情况，可以在重要目标附近精准地生成干扰。同时，利用该模型构建了高分辨率SAR图像干扰数据集（high resolution SAR images dataset-jamming，HRSID-J），提出一种干扰效果综合评估方法，并利用HRSID-J进行了评估验证。结果表明，所提方法充分考虑了压制和欺骗效果，能准确反映干扰影响。

为避免分布式相参雷达系统的无线同步链路在复杂环境中受到多径以及噪声的影响，降低频率偏差测量误差，实现节点间高性能的频率同步，提出一种主从方式的频率偏差测量架构，通过主节点发射、从节点接收特定波形信号，实现节点间频率偏差的测量。以线性调频周期脉冲信号作为同步波形，充分利用波形在相关处理后具备抑制噪声以及分离多径信号的特性，采用二维相干方法解算频率偏差，实现系统频率同步，并推导给出所提方法实现频率同步的性能界限与同步波形参数的量化关系。仿真结果表明，所提方法在仅噪声条件下可以达到理论界限的频率同步性能，并且相较正交频分复用通信系统的频率同步方法，所提方法在复杂环境下的性能更优。

针对现有大多数基于循环神经网络的雷暴预测模型普遍存在梯度爆炸、长时依赖关系捕捉能力薄弱以及因无法并行计算导致的效率低下等问题，提出三维时域卷积神经网络（three-dimensional time-domain convolutional neural network，3D-TCN）用于气象雷达雷暴预测。在TCN核心的残差块中引入三维卷积操作，从雷达图像中提取时空特征，实现最长1 h的精准预测。基于数据集对3D-TCN模型的雷暴演变预测性能进行验证，并与时空记忆解耦的空时长短时记忆（spationtemporal long short-term memory，ST-LSTM）网络、记忆增强网络及传统交叉相关算法展开对比。实验结果表明，3D-TCN 模型在临界成功指数等评价指标上表现更优，且凭借轻量化结构大幅缩短训练时间。与时空记忆解耦的 ST-LSTM 网络相比，其临界成功指数平均提升0.037，最高提升幅度接近0.13，训练时间则从4~6 min缩短至1 min以内，验证了所提方法的有效性。

针对传统人工蜂群算法易陷入局部最优解、进化盲目等问题，提出经验自学习概念，并将其与人工蜂群算法相结合，实现经验自学习人工蜂群(empirical self-learning artificial bee colony algorithm，ESLABC)算法。基于熵权法对雷达威胁进行评估，对多约束干扰资源分配模型构建干扰效益评估函数，利用ESLABC算法进行仿真求解。仿真和实验结果表明， ESLABC算法拥有全局寻优能力强、收敛速度快、鲁棒性好等优点，有效解决了集群协同干扰场景下的干扰资源分配问题。

现有脉内复合调制波形存在调制方式简单、自相关旁瓣电平高的不足，致使发射波形在应用中易被截获且对弱目标检测性能较差。针对上述问题，在线性调频（linear frequency modulation, LFM）-Costas雷达波形中引入二相编码（binary phase shift keying, BPSK），设计了LFM-Costas-BPSK 波形。一方面，降低了子脉冲间的相关性从而有效抑制了自相关旁瓣电平；另一方面，提高了波形复杂度，因而降低了被截获概率。仿真实验分析了关键参数对波形性能的影响，验证了所设计的LFM-Costas-BPSK波形的有效性。

针对持续探测背景下保精度目标跟踪需求，基于主被动雷达网络提出一种联合功率分配与节点优选算法。首先采用并行扩展卡尔曼滤波器估计和预测目标状态，然后基于预测信息推导预测贝叶斯克拉美-罗下界（跟踪性能测度）关于发射功率与接收节点的函数，最后以最小化主被动雷达的功率使用率和节点使用率的和为优化目标，在发射总功率有限和预设跟踪精度约束条件下，将主被动雷达网络资源分配模型建立为混合整数规划问题。基于模型的部分单调性和变量可分性，设计一种快速去耦求解算法。仿真结果表明，相比遗传算法，所提方法以较小的计算复杂度获得了近似最优解，相比均匀分配方案，所提方法在保精度稳定跟踪条件下，最终可实现节省系统资源80%，证明了所提方法的有效性。

对当前智能寻的制导律的研究进行总结，分析了传统制导方法中存在的系数选择不确定、剩余飞行时间估计不准确等实际问题；综述了基于深度学习、强化学习、迁移学习的单弹智能制导律及多弹协同智能制导律的研究现状；对未来智能制导律的研究方向进行讨论和展望，强调智能制导律要从智能方法引入的必要性、神经网络设计的确定性、数据驱动的可靠性、多智能体协同制导的复杂性及自主智能制导的关键技术入手，开展更加深入的研究，为未来智能制导方法的设计提供思路。

针对变形飞行器变形过程存在内部模型不确定性和外部多源扰动的姿态控制问题，将强化学习算法结合主动抗扰控制器，通过训练以适应飞行器外形变化及对抗系统内外扰动的最优补偿控制策略，即一种基于强化学习的抗扰补偿控制（disturbance rejection compensation control based on reinforcement learning, RL-DRCC）策略。实验中用RL-DRCC进行仿真，结合补偿前的控制效果进行对比实验，验证了所提控制策略的优越性，其中基于双延迟深度确定性策略梯度算法的抗扰补偿控制器效果最好，干扰下的控制量输出抖动被有效抑制，姿态角跟踪精度整体提高，复杂环境下姿态控制的鲁棒性有所提升。最后，对随机变形指令及扰动工况进行验证，结果表明所提方法能有效应对各种变形指令和复杂未知工况，具备很好的泛化性和自适应能力。

针对高机动飞行器拦截过程中的动态滞后及多约束问题，构建三维拦截制导二阶系统模型，提出一种终端角约束制导律。针对目标机动引起的干扰，提出一种有限时间收敛三阶扰动观测器，将系统模型视为“观测器-控制器”系统，基于超螺旋滑模控制理论提出一种非奇异有限时间收敛控制器。此外，考虑驾驶仪的动态响应，将系统模型扩展至四阶，基于反步法和动态面控制理论，将视线（line-of-sight，LOS）角误差和LOS角速率控制在零附近的邻域内，实现对目标的精确拦截。最后，通过不同场景的仿真验证了所提制导律的良好性能。

针对高超声速飞行器俯冲段存在拦截威胁的多约束精确打击任务需求，提出一种机动突防制导控制一体化设计方法。首先，基于线偏差概念建立多约束机动突防制导控制一体化设计模型。其次，分别设计虚拟导引制导律和相对机动制导律实现机动与制导的协调设计。再次，在预设性能干扰观测器和抗饱和辅助系统的基础上，引入非对称时变障碍Lyapunov函数实现状态与输入约束下的高精度姿态控制。进一步，基于Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。最后，通过对比数值仿真验证了所提方法的有效性和鲁棒性。

针对超声电机强非线性和时变性，提出一种基于改进鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm, WOA）的自抗扰控制（active disturbance rejection control, ADRC）方法。首先，将改进线性ADRC与Smith预估器结合，设计三阶ADRC器。然后，采用WOA对控制器参数进行优化，并对传统WOA进行改进。将tent混沌映射应用于种群初始化并引入K-means++聚类算法实现种群分类，对不同类别种群采用相应收敛因子，同时设计非线性惯性权重，进一步提高算法的优化效果。最后，在考虑摩擦的情况下用粒子群优化算法、蜻蜓算法、改进前后的WOA分别优化所设计的控制器，并通过仿真验证了所提方法的有效性。

针对飞行器弹道优化问题，提出一种基于深度学习的最优控制求解方法。有别于现有直接法和间接法，该方法使用神经网络对控制变量进行参数化构造，使得采用往返积分求解非线性哈密顿系统的多点边值问题成为可能，避免了协态变量初值猜测问题。基于Pontryagin极大值原理构造损失函数，并通过随机梯度下降算法对控制变量进行寻优。相较于现有深度学习算法，该方法无需预先生成数据集，也不需要对飞行力学方程进行化简，适用于航天飞行器弹道设计。以美国民兵-3导弹为例，该方法通过协同优化第一子级秒耗量剖面和主动段俯仰角程序，可在满足飞行过程中各项约束条件下实现增程，证明了所提方法的有效性。

针对传统效能评估方法无法及时获取评估结果的问题，提出一种混合双链量子遗传算法的在线评估方法。所提算法在量子门更新中采用了一种新的旋转角变化方式，根据目标函数的梯度变化和迭代次数自适应调整角度大小，同时引入量子全干扰交叉和精英个体保留策略，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。仿真结果表明，与其他算法相比，所提算法在不同优化问题的标准测试函数中，性能表现更好。在干扰评估方面，优化后的模型准确率提升约4.5%，能更精确反映干扰效果，且评估结果相较于传统效能评估更具时效性。

针对动态多普勒频偏给信号捕获过程中带来的能量累积受限问题，提出一种结合离散多项式串行傅里叶变换的高动态直接序列扩频信号捕获算法。首先，通过计算解扩后的信号瞬态矩，降阶处理信号动态多普勒频偏信息，然后通过顺序傅里叶变换的方式搜索相关峰值，最后通过非相干叠加累积相关峰值能量，实现捕获功能。推导了算法峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio，PSNR）理论值，证明所提算法PSNR与信号多普勒变化率无关。仿真结果表明，所提算法在不增加计算复杂度的情况下获得更大的动态多普勒频偏适用范围，更适合高动态低信噪比的通信环境。

由电磁超材料构成的智能反射面（intelligent reflecting surface，IRS）具备增强信号质量、降低通信能耗等优势，在无线通信领域得到了广泛的研究。针对卫星网络和地面网络共享频谱资源的场景，提出了满足队列稳定性的IRS辅助的星地融合网络下行链路鲁棒传输方案，其中卫星系统采用多播技术在IRS的辅助下服务多个用户，而基站采用空分多址技术服务多个地面用户。假设仅已知用户的非完美信道信息，以队列传输稳定性和所有用户服务质量为约束条件，以最小化系统时间平均总发射功率为优化目标，建立一个长时隙优化问题。接着，提出利用Lyapunov优化技术将长期优化问题转换为单时隙优化问题，并进一步通过S-procedure和连续凸逼近方法的有效结合处理包含信道误差的非凸约束，获得优化问题的最优解，实现队列稳定条件下的星地融合鲁棒无线传输。最后，计算机仿真结果表明，跟现有方案相比，本文所提方案具有更优的队列稳定性以及更低的系统能耗。

跨域数据共享使用面临安全和隐私保护威胁，联邦学习提供了很好的解决思路，但其分布式架构容易受到数据投毒攻击，降低模型准确率。针对这一问题，提出一种针对标签翻转攻击的数据投毒防御策略。首先，提取神经元离群梯度进行聚类分析；然后，比较簇密度大小检测恶意节点；最后，动态赋予疑似恶意节点较小权重完成联邦聚合。在不同数据集上的测试结果表明，本策略能够有效抵御标签翻转攻击，相较于目前主流算法具有更高的准确率和鲁棒性，在高密度投毒比例下仍表现出色，从而为跨域数据安全互联提供了一种新的思路。

随着卫星通信技术的飞速发展和用户数量与带宽需求的不断增加，卫星通信系统逐步由单星向多星拓展，卫星通信系统的管理控制要求越来越高，管理控制的流程设计逐渐成为重点关注方向。采用基于模型的系统工程（model-based systems engineering，MBSE）方法，通过数字建模技术对卫星通信系统的管控流程进行建模，实现对卫星通信系统管控流程的验证和优化。仿真结果表明，该数字建模设计验证了卫星通信系统管控流程的功能正确性和建网、入网、用网等关键时间指标的符合性，为提升卫星通信系统的管控能力和方案设计优化提供了有力支撑。